AI 기본법, 기업이 체크해야 할 5가지 고영향 AI 기준과 실무적 과제

2026년 1월 27일, 최근 시행된 ‘AI 기본법’이 국내 기업, 특히 디지털 전환 중인 조직들에 실질적 영향을 미치며 현장 이슈로 대두되고 있다. ‘AI 기반법 5가지 체크리스트’라는 오늘 기사는 국내 IT·테크 업계 실무, 정책 담당자들이 가장 궁금해하는 ‘고영향 AI’의 정의와 적용 기준에 주목한다. 자율적으로 AI를 도입·활용해 온 조직들에게, 어떤 시스템이 규제의 범주에 들어 ‘고영향 AI’로 간주되는지, 기업별로 준수해야 할 책임 범위와 실질적 조치사항은 무엇인지가 핵심적인 현안으로 떠올랐다.

기본법의 핵심 취지는 AI 기술이 사회 및 개인에 미치는 잠재적 위험을 고려, 일정 수준 이상의 영향력을 갖는 인공지능 시스템에 대해 투명성, 신뢰성, 책임성 등 다섯 가지 원칙적 평가를 통한 선별적 규제를 적용하는 데 있다. 실제로 ‘고영향 AI’ 해당 여부는 자동화된 의사결정, 인권 침해 가능성, 안전 리스크, 대규모 데이터 취급, 개인·집단에 끼치는 사회적 파장 등 구체성과 맥락성 중심의 체크리스트로 판단된다. 이는 단순히 대규모 데이터 연산·분석 시스템만이 아니라, 일상적 HR 관리, 소비자 신용평가, 헬스케어, 법률 등 다양한 분야의 중·소형 AI에도 ‘영향권’ 판단이 식별 기준으로 도입됐음을 의미한다.

법령내 정의상 ‘고영향 AI’를 명확히 구분하기 위한 체크리스트는 1. 자동화된 의사결정의 비가역성, 2. 취약계층 대상 활용 여부, 3. 인간의 직접적 감독·개입 가능성, 4. 내부 데이터 편향성·차별 가능성, 5. 사회 질서 및 안전에 미치는 파장 등 다섯 가지 기준으로 요약된다. 여기서 특히, ‘AI의 인간감독성’과 ‘취약계층 리스크’는 2023~2025년 논의된 EU AI Act, OECD 가이드라인 등 글로벌 정책 트렌드와도 밀접하게 연결된다.

장기적으로 보면 이 체크리스트는 AI 개발 및 적용 기업의 ‘사전 평가’의무를 실질적으로 강화한다. 내부 AI 시스템이 위 다섯 기준 중 2개 이상에 긍정적으로 해당되면, 법적 준수 선언과 별개로 리스크 관리보고서, 투명한 설명 책임, 제3자 점검·감독 체계 등을 도입해야 한다. 이 과정은 인하우스 데이터사이언티스트, IT보안실무자, 조직법무담당자 등 실무자 단위의 협업체계 준비로 이어진다.

실제 업계 현장에서는 HR 부문 자동화, 보험심사, 고객선별 플랫폼 등 중위험군 솔루션들을 ‘고영향 AI’로 분류해야 하는지에 대한 문의가 집중되고 있다. 아직 관련 가이드가 세부 적용에선 불명확한 부분이 없지 않으나, 다수 국내외 주요 기업들은 내부 감사·평가 기준을 EU AI 규제안, 미국 NIST AI 프레임워크와 동기화하며, AI거버넌스위원회(가칭) 등 독립 평가, 책임고지 채널 신설에 나섰다. 삼성전자, 네이버, 카카오 등 대기업뿐 아니라 중견 벤처, 금융·의료기관들이 자사 서비스가 ‘고영향’ 분류체계에 들어갈 경우 대고객 안내, 이슈 대응 매뉴얼, 개인정보 이슈 관리강화 등을 동시에 준비하고 있다.

반면, AI 기본법이 신설한 ‘비고영향 AI’분류에도 새 과제가 뒤따른다. AI의 문맥·규모를 고려한 탄력적 규제라는 정책 비전과 달리, 정형화된 준수 프로세스를 무조건 공식화할 경우 소규모 스타트업, AI기반 SaaS기업 등의 운영 비용 및 혁신 동력이 약화될 수 있다는 우려도 제기되고 있다. 특히 ‘고영향–저영향’ 구분 경계선에 놓인 알고리즘 의사결정 시스템은, 예측 불가능한 신규 리스크에 대응하기 위한 동적 논의와 현장 피드백이 필수적이다.

해외 각국 비교사례에서처럼, AI 규제는 기술혁신 생태계와 법적 안전망 간 균형 조정이 가장 큰 과제다. EU는 AI 안전성 점검을 법제화하되, 일상적·저위험 AI서비스에는 신고·사후관리 위주로 접근하고 있다. 미국·일본 등도 ‘리스크 베이스’ 접근이 주로 채택된다. 국내 AI 기본법도 행정적 과부하, 사용자의 이해 부담을 적극 완화하고 혁신 기회의 창을 보장하겠다는 입장을 밝혔다.

중장기적으론, 각 기업의 ‘AI 리스크 매트릭스’ 구축이 표준화의 핵심으로 자리잡을 가능성이 높다. 딥러닝·생성AI 등 신기술 도입 가속화, 현장 적용성 강화 흐름 속에서, 단일 법령이 곧 산업계 전체의 가이드라인이 되긴 어렵다. 업계 협의채널, 공공–민간 간 피드백 및 사례 공유 기반의 ‘실시간 거버넌스’ 시스템 구축이 바람직하다. 현시점 AI 현업자 입장에서는 자사 시스템의 고영향 여부, 인적 간섭·책임성 강화 방안, 데이터 편향 제거 프로세스, 투명성 확보를 위한 내부 룰셋 구비 등에 전략적 초점을 맞춰야 한다.

AI 규제의 본질은 위험 통제, 사회 신뢰 회복, 기술 선용의 동시 추구다. ‘우리 회사도 고영향 AI에 해당하나’라는 질문이 단순한 선택지의 문제가 아니듯, AI를 바라보는 사회적 합의, 업계의 자발적 투명성 확보 노력이 정책 실효성의 관건이 될 전망이다. — 유재혁 ([email protected])