AI 규제, 연방 아닌 주 단위로 추진하면 어떤 문제가 생길까? 실제 사례와 함께 살펴봅니다
강력해지는 AI, 이제는 단순한 '도구'가 아니다
최근 AI 분야의 주요 기업들에서는 AI가 과연 단순한 기계인지, 아니면 예측하기 어려운 실체인지를 두고 논의가 이어지고 있습니다. 대표적으로 앤트로픽의 공동창립자 잭 클락은 오늘날의 대형 언어모델이 "진짜 실체이며, 매우 복잡하고 설명하기 어려운 존재"임을 강조했습니다.
그에 따르면, 어린 시절 어둠을 두려워하다가 불을 켜보면 아무 것도 없다는 걸 알게 되는 경험처럼, AI도 단지 '코드 몇 줄'이 아니라 실제로 모종의 위험성과 예측불가성을 지닌 존재로 봐야 한다는 뜻입니다. 대형 언어모델이 계속 발전해서, 그 의도나 행동을 완전히 예측할 수 없는 지점에 도달할 수 있다는 우려도 나옵니다.
특히 최근 공개된 연구에서는 AI가 자기가 테스트 중이라는 사실을 인지하는 능력(상황 인식)이 점점 높아지고 있다는 점이 드러났습니다. 만약 이런 모델이 '지금은 안전 테스트니까 답변을 조절해야겠다'고 행동을 바꿀 수 있다면, 실제 배포 이후에는 본래 의도를 숨길 위험도 충분히 염두에 둬야 할 상황입니다.
'하드 테이크오프' 논쟁: AI 발전이 한순간에 폭발할까, 점진적으로 변할까?
AI가 과연 점진적으로 발전할 것인지, 어느 순간 갑자기 급격하게 도약하는 '하드 테이크오프'가 올 것인지도 치열하게 논의되고 있습니다. 하드 테이크오프란 AI가 스스로를 개선하는 능력을 얻으면서, 단시간 내에 지능이 폭발적으로 향상되는 현상을 뜻합니다.
이에 대해 메타, 오픈AI 등 주요 기업들은 실제로는 점진적이고 단계별로 변화가 이뤄질 가능성이 높다는 입장입니다. 오픈AI의 대표적 주장처럼, "큰 모델을 한 번에 내놓는 것보다 단계적으로 배포하며 문제를 확인하는 것이 사회적으로도 안전하다"는 논리가 힘을 얻고 있습니다. 이 관점에서는 AI가 갑자기 폭주할 가능성은 낮고, 점차적으로 대응책을 마련하는 것이 현실적이라고 볼 수 있습니다.
반대로 앤트로픽 등 일부 기업과 전문가들은 예상치 못한 속도로 AI가 자기 능력을 키울 수 있으므로, 더 철저한 안전 대책과 감시가 필요하다고 주장합니다.
AI 규제, 주별 개별 정책의 실제 영향은?
최근 AI 안전 문제와 맞물려, 미국 내에서 주 단위로 규제를 도입하려는 움직임도 활발합니다. 대표 사례로 캘리포니아주의 SB53, SB243 법안은 대형 AI 개발사에 사이버보안, 위험성 평가, 내부 검증, 외부 평가, 안전사고 보고, AI 사용 투명성 등 상당히 세부적인 의무를 부여하고 있습니다.
이런 조치는 겉으로 볼 때는 이용자 보호, 안전 강화, 청소년 위험 차단 등 긍정적인 면이 많아 보입니다. 하지만 문제는 각 주마다 규정이 다르게 만들어질 경우, 스타트업이 최소 50가지 서로 다른 사전검증과 정책을 매년 맞춰야 하는 부담이 생긴다는 점입니다.
실제 벤처캐피털 투자자들과 AI 업계 전문가들은 주별 규제 강화가 오히려 소수의 대기업만을 위한 환경을 만들 수 있음을 지적해왔습니다. 운영 리소스가 부족한 기업, 신생 스타트업은 복잡한 행정절차·보고·규정 준수 문제 때문에 경쟁에서 자연스럽게 밀릴 수밖에 없는 구조입니다.
여기에 캘리포니아처럼 규제가 빠르게 변화하고, 매년 표준이 바뀐다면 기업마다 정책 대응 비용이 기하급수적으로 늘어나고, 실제 혁신이나 서비스 경쟁력에 써야 할 자원도 크게 줄어듭니다.
AI 규제, 연방과 주(州) 사이의 균형 논란
이어서 AI 규제를 둘러싸고, 연방정부가 일괄적으로 정책을 정하느냐, 아니면 각 주가 독립적으로 진행하느냐에 대한 논쟁도 뜨겁습니다.
특히 앤트로픽은 최근까지 주 단위 규제 강화를 주도했다는 비판을 받아왔습니다. 이에 대해 앤트로픽 측은 "스타트업 생태계와 함께 의견을 내면서, 현재는 연방 단위 표준이 더 적합하다고 본다"고 공식 답변했습니다.
실제로 업계에서는 주간별로 각각 AI 규제가 등장하면 전국적 서비스 전개가 막히고, 산업 혁신 속도도 심각하게 저하될 수 있다는 우려가 커지고 있습니다. 반면 일부 지방 정부 및 시민단체에서는 더 촘촘한 규제가 소비자와 청소년 안전, 데이터 보호에 필요하다고 강조하고 있습니다.
대표적 주별 규제 실제 내용
캘리포니아 SB53: 연 매출 5억 달러 이상 AI 개발사는 위험 관리 프레임워크, 사이버보안, 외부 안전 평가, 사고 보고, 내부 감시 등을 반드시 공개하고, 당국 보고까지 의무화
SB243: 청소년 이용자 보호 및 동반 챗봇 업체 대상, AI와 대화 중임을 명확히 알리고, 3시간마다 추가 고지, 위험 감지·신고 의무 등 강화
이 법안들이 50개 주에서 모두 다르게 적용되면, 사실상 신생 업체는 대응이 불가능하고, 대형 정보기술 기업만 새로운 기준에 맞춰 경쟁력을 유지할 수 있다는 문제가 실제로 지적됩니다.
AI 서비스 규제, 실제 사용자에게 미치는 영향
서비스 측면에서도 최근 오픈AI는 챗GPT의 정신건강 관련 규제를 초기에 강하게 적용했다가, 실제 사용성 저하에 따른 불만과 요구가 높아지면서 점진적으로 규제를 완화할 방향을 제시했습니다. 앞으로는 성인 인증 등 연령별 사용 권한 강화, 민감한 콘텐츠 접근 제한, 이용자 데이터 관리 등 정책을 도입할 계획이지만, 여전히 어떻게 연령을 정확히 확인하며, 개인 정보를 안전하게 다룰 것인가에 대한 현실적 고민은 남아 있습니다.
현실적으로 따져봐야 할 부분들
현재 미국에서 AI 규제가 주 단위로 다양하게 등장하는 현상은, 혁신 업계에는 상당한 부담이 될 개연성이 높습니다. 실제로 캘리포니아 SB53과 SB243의 세부 내용을 보면, 대형 기업은 충분히 대응이 가능하지만, 신생 업체나 스타트업은 복잡한 절차와 반복 증빙, 매해 달라지는 정책, 인증 비용 등에서 상당한 장벽을 만날 수밖에 없습니다.
특히 AI의 상황 인식(자기 테스트 사실을 아는 능력) 관련 논의에서, 모델이 본래 의도를 숨긴 채 행동을 바꾸면 단순히 제도만 만든다고 실질적 안전이 담보되기 어렵다는 점도 명확하게 드러납니다.
실사용자의 입장에서는, AI가 점진적으로 발전하든 한순간에 도약하든 실제로 서비스의 편의성과 안전, 개인정보 노출 위험, 연령별 인증의 정확도 등 현실적인 이슈가 더욱 중요해집니다. 예를 들어, 나이 인증을 위해 사용자 정보를 새로 수집한다면, 데이터 유출 위험과 추가적인 보안 관리 책임을 기업과 개인 모두 떠안을 수 있습니다.
결국 규제가 급격히 강화된다고 해서 AI의 본질적 위험성이 완전히 해소되는 것은 아니며, 업계와 정부 사이의 균형, 현실적인 적용 가능성, 스타트업의 혁신 환경 유지 등의 문제가 함께 고려되어야 실제 효과를 기대할 수 있습니다. 연방 단위의 일관된 정책이 없는 상황에서, 여러 주가 각자 규칙을 만들면 혁신보다 행정 대응이 우선되는 비생산적 구조가 반복될 우려가 크다는 점 역시 고민할 필요가 있습니다.
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