AI와 글로벌 거버넌스 – 국제 협력과 규제의 필요성

1. 인공지능의 글로벌화 – 기술 발전이 초래하는 국제적 딜레마

21세기에 들어선 인공지능(AI)은 이제 단순한 기술 혁신의 범주를 넘어, 정치, 경제, 사회, 안보 전반에 걸쳐 국제 질서와 국가 주권에 중대한 영향을 미치는 핵심 요인으로 자리 잡았다. 특히 딥러닝, 생성형 AI, 자율 시스템, 알고리즘 기반 의사결정 등의 발전은 단일 국가 차원에서 통제하거나 관리하기 어려운 수준의 기술 파급력을 갖게 되었다.

이러한 기술의 글로벌화는 한편으로 디지털 경제의 가속화, 사회 혁신, 국제 개발 격차 해소에 긍정적인 영향을 미칠 수 있지만, 다른 한편으로는 AI가 야기하는 위험 요소들이 국경을 넘나드는 방식으로 확산되면서 국제적 딜레마를 심화시키고 있다. 대표적인 예로는 AI 편향, 개인정보 침해, 저작권 문제, 딥페이크를 통한 정치 조작, AI 군사화 등이 있다. 이러한 문제들은 개별 국가의 법과 규제만으로는 충분히 대응하기 어렵다.

또한 AI의 상업적 개발 속도가 정책적 통제보다 훨씬 앞서가고 있다는 점도 우려를 낳고 있다. 대형 테크 기업들이 자국의 규제를 우회하거나 여러 국가에서 비대칭적으로 서비스를 제공함으로써, 공정 경쟁이나 데이터 주권의 문제가 부각되고, 결국 국가 간 기술 패권 경쟁으로 이어지는 양상이다. 특히 미국과 중국을 중심으로 한 ‘AI 패권 경쟁’은 국제 협력보다는 자국 중심의 기술 보호주의를 강화하는 방향으로 흘러가고 있다.

이러한 상황 속에서, AI 기술을 둘러싼 여러 갈등과 위험 요소들을 효과적으로 관리하고, 기술의 공공성과 지속 가능성을 보장하기 위해서는 국제적인 협의와 조율이 필수적이다. 즉 AI의 발전이 전 인류의 이익을 위해 작동하기 위해서는, 글로벌 거버넌스(Global Governance) 체계 내에서 AI를 다루는 포괄적인 규칙과 가치 기준이 마련되어야 할 시점이다.

2. 글로벌 거버넌스란 무엇인가 – AI를 위한 새로운 국제 규범의 설계

‘글로벌 거버넌스’는 단순히 국가 간 협의체를 의미하는 것이 아니다. 이는 국가, 국제기구, 시민사회, 민간 기업, 학계 등이 참여해 전 지구적 문제를 다층적으로 조율하고 해결하는 협치 체계를 의미한다. AI 기술처럼 경계를 초월해 작동하고, 빠르게 확산되는 기술은 기존의 국가 중심적 규제로는 한계를 갖기 때문에, 다자주의적 접근과 글로벌 차원의 협력이 절실하다.

현재까지도 다양한 국제기구와 단체들이 AI 거버넌스를 위한 틀을 마련하고 있다. 유네스코는 ‘AI 윤리 권고안’을 채택해 모든 회원국에 보편적 윤리 기준을 제안했고, OECD는 ‘책임 있는 AI 원칙’을 제시하여 자율성과 투명성, 공정성을 핵심 가치로 삼았다. 유럽연합(EU)은 2024년 AI Act를 최종 통과시키며 위험 기반 규제 모델을 세계 최초로 입법화했고, 이는 글로벌 AI 규범의 기준으로 자리매김하고 있다.

그러나 이러한 시도들은 아직 각국의 이해관계와 법 체계, 산업 구조의 차이로 인해 통합적인 규범으로 작동하지 못하고 있는 실정이다. 예를 들어, 유럽은 개인정보와 인간 중심 윤리를 강조하지만, 미국은 산업 혁신과 자유시장 중심, 중국은 국가 안보와 기술 통제 중심의 AI 전략을 펼치고 있어, 통일된 기준 마련이 어려운 구조다.

결국 글로벌 거버넌스의 핵심 과제는 **‘기술 발전을 저해하지 않으면서도, 사회적 위험을 최소화할 수 있는 균형 있는 규범과 제도 설계’**에 있다. 이는 단순한 기술 관리가 아니라, AI 기술이 인간 사회의 가치와 인권, 민주주의와 경제 정의에 부합하도록 만들기 위한 사회적 계약의 문제이며, 그 중심에는 다자주의적 협력과 투명한 의사결정 메커니즘이 필요하다.

3. AI 국제 협력의 현재와 한계 – 기술 격차와 데이터 주권 문제

AI를 둘러싼 국제 협력이 점차 확대되고 있는 것은 사실이지만, 여전히 기술력, 자본, 데이터 접근성, 정치 체계의 차이로 인해 글로벌 협력은 제한적이다. 특히 선진국과 개발도상국 사이의 기술 격차와 데이터 활용 불균형 문제는 AI 국제 협력에서 가장 시급히 해결되어야 할 사안 중 하나다.

우선, AI 개발은 데이터의 양과 질, 연산 능력, 알고리즘 인재 확보 여부에 크게 의존한다. 선진국과 글로벌 빅테크 기업들은 이 모든 자원을 갖추고 있지만, 많은 국가들은 데이터 인프라나 AI 기술 활용 자체가 불가능한 상황이다. 이는 기술의 민주화가 아닌 기술의 독점화로 이어지며, 글로벌 거버넌스에 있어 ‘포용성’이 결여된 구조를 고착화할 위험이 있다.

또한 최근 강조되는 ‘데이터 주권(Data Sovereignty)’ 문제는 국가 간 협력을 어렵게 만드는 또 하나의 요인이다. 각국은 자국민의 개인정보와 산업 데이터를 해외 기업이나 다른 국가가 무단으로 수집·활용하는 것을 경계하며, 데이터 보호법, 클라우드 규제, 서버 현지화 요구 등을 통해 AI 관련 데이터 주도권을 확보하려는 움직임을 강화하고 있다. 이는 데이터 기반 협력을 오히려 국경 장벽으로 바꾸는 역효과를 낳을 수 있다.

또한 정치 체계의 차이와 법적 기반의 불일치도 글로벌 협력의 장애 요소다. 민주주의 국가와 권위주의 국가 간의 가치 체계 충돌은 AI의 활용 방향에서 큰 차이를 낳는다. 민주주의 국가는 투명성과 책임성을 강조하지만, 일부 권위주의 체제에서는 AI를 감시, 검열, 통제의 수단으로 활용하는 경우도 많아, 국제적 윤리 기준의 합의 자체가 난관에 부딪히고 있는 실정이다.

결국 국제 협력은 기술이나 제도만으로 이루어지지 않는다. 정치적 의지, 신뢰 구축, 다자적 조정 메커니즘이 병행되어야 진정한 글로벌 거버넌스가 작동할 수 있다. 이 과정에서 중요한 것은 모든 국가와 이해관계자가 참여할 수 있는 개방형 협력 플랫폼을 만들고, 기술 소외 지역에 대한 지원과 교육, 정보 접근 기회를 보장하는 것이다. 이는 AI의 공공성과 지속 가능성을 위한 핵심 조건이 된다.

4. 미래를 위한 규제와 협력의 방향 – AI 거버넌스의 실질적 설계

AI 글로벌 거버넌스의 실효성을 확보하기 위해서는 단순한 선언이나 윤리 강령을 넘어, 실질적 규제 구조와 작동 가능한 협력 시스템이 마련되어야 한다. 지금까지의 논의가 원칙 중심에 머물러 있었다면, 앞으로는 규칙의 구체화, 법제화, 이행 기제 마련, 다자기구의 실질적 권한 강화로 이어져야 한다.

첫째, AI 국제 규제는 기술 위험도 기반의 차등 규제 모델로 설계되어야 한다. EU의 AI 법안처럼, AI 시스템을 용도별·위험도별로 분류하고, 고위험군에 대해 투명성, 데이터 품질, 인간 개입 가능성 등의 요건을 엄격히 적용하는 방식은 기술 발전과 사회 보호의 균형을 추구하는 모범 사례다. 향후 이를 WTO, UN, OECD 등의 국제기구를 통해 보편적 기준으로 확산시키는 방안이 필요하다.

둘째, 국제적 AI 공동 감시기구 혹은 규제 위원회의 설립이 검토되어야 한다. 이는 국가 간 규제 공백을 메우고, 다국적 기업의 행위를 감시하며, 분쟁 발생 시 조정 기구로 기능하는 실질적 통제 장치가 될 수 있다. 국제 핵확산 방지기구(IAEA)처럼, AI의 군사화나 인권 침해 가능성을 감시할 수 있는 거버넌스 구조가 필요하다.

셋째, 개발도상국의 기술 역량 강화와 데이터 공유 메커니즘 확대도 중요하다. 이는 단순한 원조가 아니라, AI 글로벌 거버넌스의 포용성과 대표성을 확보하는 전략적 투자가 되어야 한다. AI는 특정 국가만이 통제하는 기술이 되어서는 안 되며, 전 인류의 문제 해결을 위한 협력 기술로 진화해야 한다.

넷째, 민간 기업의 책임성과 투명성 확보도 핵심 과제다. 구글, 메타, 오픈AI, 바이두 같은 글로벌 빅테크 기업들은 이미 국가보다도 더 많은 AI 데이터를 보유하고, 알고리즘을 독점적으로 활용하고 있다. 이들을 글로벌 규제 구조 안으로 포함시키기 위한 정보 공개 의무, 투명한 감사 시스템, 국제 공동 규제 협약 등의 도입이 필요하다.

AI는 인류에게 거대한 혜택을 줄 수 있는 기술이지만, 동시에 규제되지 않을 경우 인간의 존엄성과 민주주의를 훼손할 수도 있는 위험 요소다. 글로벌 거버넌스는 이러한 가능성과 위험을 모두 고려해, 지속가능하고 공정하며 포용적인 AI 생태계를 설계할 수 있는 유일한 해법이다. 지금 우리가 만드는 규범이 미래 세대의 기술 환경과 삶의 조건을 결정짓는다는 점에서, 글로벌 협력의 시계는 이미 늦출 수 없다.