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EU AI 법안 가이드: 미래의 AI 규제를 준비하기

유럽연합은 인공지능(AI) 기술 규제를 위한 결정적인 입법안인 ‘EU AI 법안’을 발표했습니다. 이 법안은 인공지능의 개발 및 사용에 있어 몇몇 중요한 지표들을 제시하며, 특히 강력한 일반목적 AI(GPAIs)에 초점을 맞추고 있습니다.

EU AI 법안의 등장 배경

인공지능 기술은 그 발전 속도와 함께 사회에 다양한 영향을 미치고 있습니다. 그 중에는 긍정적인 효과도 있지만, 부정적인 결과를 불러일으킬 가능성도 있습니다. 예를 들어, AI가 잘못된 데이터를 기반으로 결정을 내릴 경우, 이는 심각한 사회적 문제로 이어질 수 있습니다. 이러한 리스크를 관리하고자 유럽연합은 ‘위험 기반 프레임워크’를 도입하여 AI의 활용을 체계적으로 규제하고자 합니다.

일반목적 AI 모델의 규제

EU AI 법안의 핵심 요소 중 하나는 바로 GPAIs, 즉 강력한 일반목적 AI 모델에 대한 규제입니다. 이 법안은 OpenAI, Google, Meta와 같은 대형 AI 개발사들을 포함하여 특정 기준을 충족해야 하는 근본적인 규제를 제시하고 있습니다. 이는 AI 모델이 가져올 수 있는 시스템적 위험을 관리하고 최소화하는 데 중점을 둡니다.

GPAI 모델의 투명성 요건은 2025년 8월 1일부터 발효되며, 시스템적 위험을 동반한 강력한 모델은 2027년까지 위험 평가와 조치 요건을 준수해야 합니다. 이로써 AI 개발사는 개발 중인 기술이 잠재적 위험 요소를 가지고 있을 때, 이를 사전에 인지하고 준비할 수 있는 능력을 갖추도록 요구받게 됩니다.

데이터와 저작권 문제

AI 시스템 발전의 핵심 요소 중 하나인 데이터 수집은 저작권과 밀접한 관련이 있습니다. 이번 법안에서는 데이터 수집 과정에서의 투명성을 높이는 것을 목표로 하고 있습니다. 특히, AI 모델 개발에 사용된 웹 크롤러와 같은 도구의 정보 제공을 요구하며, 해당 정보는 저작권 보호 자료 접근 권한 관련 문서에 포함되어야 합니다.

시스템적 리스크와 보안

강력한 GPAI가 가져올 수 있는 시스템적 리스크는 여러 가지로 분류됩니다. 여기에는 사이버 보안, 화학·생물학·방사선 및 핵 위험, 사회적 조작 및 민주주의에 대한 위협 등이 포함됩니다. AI 모델이 이러한 리스크를 일으킬 가능성이 있는 경우, 이는 공공의 건강 및 안전에 직접적인 위협이 될 수 있습니다.

법안은 또한 위험 예측을 위한 ‘안전 및 보안 프레임워크’를 제안하며, 개발사가 예상되는 위험의 시기와 구현 시점에 대한 객관적인 추정치를 제공하도록 요구하고 있습니다. 이는 AI가 특정 리스크 임계치를 넘을 가능성에 대해 경고함으로써, 관련 규제 기관과 긴밀히 협력할 수 있도록 합니다.

오픈소스와 SMEs (소규모 기업) 지원

EU AI 법안은 함께 작업하는 크고 작은 AI 개발사 모두에게 적용됩니다. 특히, 자원이 적은 중소기업(SMEs)와 오픈소스 모델 개발자를 위해 제안된 규제와 세부조항들에 있어, 그들을 보호하고 노력을 장려하는 조치도 포함되어 있습니다. 이런 조치는 모든 협력 파트너가 지속 가능한 방식으로 혁신을 추구할 수 있도록 지원합니다.

실무자들에게 주는 의미와 준비사항

EU AI 법안은 AI 개발 자들에게 투명성, 데이터 수집 과정, 시스템적 리스크 관리 등의 준수를 의무화하여, AI의 사회적 책임을 강조하고 있습니다. 이는 AI 기술의 글로벌 표준 수립에 큰 기여를 할 것으로 기대됩니다. 따라서 AI를 개발하고 활용하는 모든 기업과 단체는 이 법안이 요구하는 기준에 따라 더욱 혁신적인 측면과 사회적 책임성을 균형 있게 갖춰야 할 것입니다.

마무리하며

이번 EU AI 법안은 단지 규제 차원의 법적 장치가 아니라 AI 기술이 사회에 미치는 영향을 체계적으로 다루고자 하는 시도입니다. 이러한 규제는 AI의 안전한 개발과 확산을 보장하는 동시에, 사회적 신뢰와 수용도를 높이기 위한 중요한 첫걸음입니다.

앞으로 유럽연합의 이 법안은 다른 지역의 입법에도 큰 영향을 미칠 것이며, AI 기술의 글로벌 정책 방향을 선도할 것입니다. AI 개발자와 기업은 이 변화에 적극적으로 대응하여 윤리적이고 책임 있는 기술 발전에 기여해야 할 것입니다.

참고

AI 미래를 여는 마이크로소프트의 새로운 에이전트: 기업을 위한 맞춤형 솔루션

2025년은 AI 에이전트의 시대가 될 것으로 예상됩니다. 하지만 AI 기술의 잠재력을 완전히 활용하려면 더 이상 이론적인 가능성이 아닌 실질적인 결과를 보여줘야 하는데 마이크로소프트는 AI 및 머신러닝의 발전을 선도하며, 이 과정에서 최신의 AI 에이전트를 소개하고 있습니다. 마이크로소프트는 1,800개 이상의 모델을 지원하는 이 에이전트를 통해 기업의 다양한 요구 사항을 충족하겠다고 소개하였습니다. 이번 포스트에서는 마이크로소프트의 새로운 AI Agent가 제공하는 기능과 그것이 기업 환경에서 어떻게 활용될 수 있는지를 살펴보겠습니다.

AI 에이전트란 무엇인가?

AI Agent는 자동화된 시스템으로, 사람 대신 작업을 수행하거나 결정을 내릴 수 있는 기능을 갖추고 있습니다. 특히, 마이크로소프트의 새로운 AI Agent는 Microsoft 365 Copilot을 통해 노코드 및 로코드 기능을 제공하여 쉽게 배포하고 사용할 수 있는 점이 특징입니다. 이 기능은 각 기업의 필요에 따라 커스터마이징이 가능하며, 다양한 모델의 지원을 통해 사용자에게 최적의 솔루션을 제공합니다.

마이크로소프트의 혁신적 기능

마이크로소프트는 이번 발표를 통해 사용자들이 자신만의 커스텀 자동화 에이전트를 구축하거나, 준비된 에이전트를 사용하여 다양한 비즈니스 업무를 간소화할 수 있는 솔루션을 제공한다고 밝혔습니다. 특히, Bring-Your-Own-Knowledge 및 Bring-Your-Own-Model 기능을 통해 사용자들이 자신만의 데이터와 모델을 활용할 수 있게 되었습니다.

Azure AI의 기회를 제공

Azure AI 카탈로그에 1,800개 이상의 모델이 등재되어 있으며, 이는 교차 플랫폼 통합을 통해 광범위한 시장을 아우릅니다. 특히, Azure AI Foundry의 각종 새 기능은 사용자들이 자신만의 검색 인덱스를 추가하여 커스텀 에이전트를 제작할 수 있게 지원합니다.

실제 적용 사례

마이크로소프트의 AI Agent는 이미 HR, 번역, 프로젝트 관리와 같은 다양한 분야에 활용되고 있습니다. 예를 들어, 팀즈에 포함된 인터프리터 에이전트와 같은 기능은 최대 9개의 언어로 실시간 번역을 제공하며, 참여자들의 대화를 실시간으로 음성화할 수도 있습니다.

기업 사례: 맥킨지와 톰슨 로이터스

맥킨지는 마이크로소프트와 협력하여 클라이언트 온보딩 속도를 크게 향상시켰으며, 이는 리드 타임을 90%, 행정 업무를 30% 줄였습니다. 한편, 톰슨 로이터스는 법률적 실사를 보다 효율적으로 수행하기 위해 AI Agent를 활용하고 있으며, 이는 작업의 50% 이상을 절감할 수 있도록 돕고 있습니다.

AI 에이전트와 LLM의 결합

AI Agent는 실제로 새로운 개념은 아닙니다. 그러나 대규모 언어 모델(LLM)의 발전 덕분에, 비개발자들도 AI와 소통할 수 있게 되었습니다. AI Agent는 LLM을 기반으로 하여 더욱 유용하게 작용하며, 정보 수집 및 권장사항 생성을 사람들에게 직접 제공할 수 있습니다.

이번 마이크로소프트의 발표와 그 사례들은 AI Agent가 어떻게 기업 업무를 간소화하고, 효율성을 높이며, 궁극적으로 비용을 절감할 수 있는지를 힌트를 보여줍니다. 2025년 펼쳐질 AI Agent의 흐름을 계속 지켜보시지요. 분명 지금까지와는 다른 새로운 성과가 나올 수 있을 것으로 기대하고 있답니다.

참고

AI 할머니, 보이스 피싱범을 농락하다: 보이스 피싱에 대처하는 새로운 방법

AI 기술의 발전이 우리의 미래를 바꾸고 있는 가운데, 보이스 피싱과 같은 전통적인 범죄를 해결하는 방법으로 AI를 사용하는 사례가 소개되었답니다. 영국의 모바일 네트워크 O2가 ‘AI 할머니’라는 새로운 AI 봇을 통해 보이스 피싱범을 상대하는 독특한 접근법이 있어 소개하고자 합니다.

AI 기술과 보이스 피싱: 왜 지금 AI 할머니가 필요한가?

보이스 피싱는 오랫동안 해결되지 않고 있는 문제로, 기술의 발전과 함께 그 기법 또한 점점 더 교묘해지고 있습니다. 최근 사람들은 전화로 상대방이 실제로 자신이 누구라고 주장하는 사람이 맞는지 확신하기 어려운 경우가 많습니다. 이러한 상황에서 O2는 ‘AI 할머니’라는 이름의 봇을 도입하여 보이스 피싱범들의 시간을 낭비하도록 유도하고 있습니다. 우리나라 뉴스에도 소개된 영상부터 한번 보시죠.

보이스 피싱의 진화

보이스 피싱는 단순한 정보를 요구하거나 잘못된 정보를 제공하여 피해자를 속이는 방식을 사용합니다. 이러한 사기 전화는 개인 정보, 금융 정보 등을 탈취하는 데 집중하며, 종종 피해자에게 금전적 손해를 입히기도 합니다. 보이스 피싱을 예방하기 위해서는 사기범들이 사용하는 기법을 이해하고 적절한 대응 방안을 마련하는 것이 중요합니다.

AI 할머니: 사기를 저지르는 새로운 무기

O2가 개발한 ‘AI 할머니’인 Daisy는 사람처럼 자연스럽게 대화를 나누며 사기범들을 상대합니다. Daisy는 가족 이야기, 뜨개질에 대한 이야기, 심지어 허위 계좌 정보까지 만들어내며 사기범의 시간을 소모시킵니다. O2는 사기범들이 Daisy와의 대화로 수십 분씩 시간을 소비하게 만듦으로써 그들이 실질적인 피해자를 상대하지 못하도록 하고 있습니다.

O2의 새로운 시도: 어떻게 작동하나?

O2는 이 AI 할머니 시스템을 개발하기 위해 유튜버이자 소프트웨어 엔지니어인 ‘Scambaiter’ Jim Browning과 협력했습니다. Daisy는 다양한 AI 모델을 결합하여 전화를 수신하고 응답하도록 설계되었습니다. O2는 이 전화번호 목록을 사기범들이 자주 사용하는 번호 목록에 추가하여 효과적으로 사기범들을 유인하고 있습니다. O2는 이미 많은 사기범들이 Daisy와의 대화에 끌려들어 시간 낭비를 하고 있다고 밝혔습니다. 이러한 방식은 사기범들이 실제 인간을 전화로 속이는 시간을 줄이는 데 기여하고 있습니다.

왜 AI 할머니가 중요한가?

인간의 안전과 시간 보호

보이스 피싱은 특히 노인층과 같은 취약 계층을 표적으로 삼습니다. 하지만, AI 할머니의 개입으로 인해 그들의 시간을 지연시키고, 피해자가 아닌 AI가 그들의 대화를 이어나가게 함으로써 결과적으로 피해자를 보호할 수 있는 시간이 확보됩니다.

AI 발전의 긍정적 응용

AI는 이제 단순히 데이터를 분석하고 패턴을 찾는 데 그치지 않고, 인간처럼 자연스럽게 대화하는 능력을 통해 실질적인 사회 문제를 해결하는 데 사용할 수 있습니다. AI가 보이스 피싱에 대한 적극적인 방어 수단으로 작용함으로써 기술이 사회적 선을 위한 도구로 활용될 가능성을 보여주고 있습니다.

보이스 피싱의 가능한 미래

AI의 진화는 보이스 피싱의 형태마저 바꿀 수 있습니다. O2의 접근법은 사기범들이 차라리 다른 방식의 사기 행위를 시도하거나, 이러한 기술적 방어에 피해를 보고 사기 시도를 포기하는 결과를 초래할 수 있습니다.

대응책 개발에 모범 사례로써의 AI 할머니

보이스 피싱은 지금도 끊임없이 진화하고 있습니다. 하지만 AI 기술은 이러한 진화를 따라잡고, 심지어 앞서 나갈 수 있는 잠재력을 가지고 있습니다. O2의 AI 할머니는 어떻게 기술이 전화 사기에 맞설 수 있는지에 대한 훌륭한 사례로 자리 잡고 있습니다.

이러한 사례는 단지 새로운 기술의 도입을 넘어서, 기술이 인간의 삶을 안전하게 보호할 방법을 제시하고 있다는 점에서 의미가 깊습니다. 미래에는 더 나은 AI 기술이 더 다양한 분야에서 인간을 보호하고 지원할 수 있을 것입니다.

결론: AI의 새로운 기대

결국, AI 할머니는 단순히 보이스 피싱을 예방하는 것 이상의 의미를 가지고 있습니다. 이는 기술의 긍정적인 잠재력을 보여주는 좋은 사례이며, 미래의 기술 발전이 인간 사회에 어떻게 기여할 수 있을지를 확인할 수 있는 기회입니다. 더 나아가 O2의 프로젝트는 전 세계가 AI 기술을 통해 향후 더욱 안전한 사회로 나아갈 수 있는 힌트를 줄 것으로 기대됩니다. 앞으로도 AI가 다양한 사회 문제를 해결하는 데 기여할 수 있기를 바라며, 보이스 피싱과 같은 문제에 대한 더 많은 창의적 솔루션이 만들어지기를 기대합니다.

참고