대한민국은 초유의 대통령 탄핵으로 인하여 조기 대통령 선거를 앞두고 있습니다. 이에 AI와 저작권에 대한 연재를 잠시 쉬고 이번 달은 각 정당의 AI 공약을 비교 분석해 보고 다음 정부가 추진해야 할 AI 정책과 방향에 관해 얘기해 보고자 합니다.

정당별 AI 공약 비교

정당	주요 내용
더불어 민주당	산업육성: – 100조원 투자를 통한 “AI 세계 3대 강국” 도약 선언 – GPU 5만 개 확보 및 AI 전용 반도체(NPU) 개발 지원 – 민관 공동 AI 투자펀드 조성 및 스타트업 지원 공공서비스: – “모두의 AI” 프로젝트: 한국형 ChatGPT 개발, 전 국민 무료 제공 – 행정 서비스에 챗봇 등 AI 도입 – 공공데이터 개방으로 민간 활용 지원 교육/인재 – 대학 및 연구소의 AI 교육 투자 확대 – 초중등 AI 교육 강화 및 지역 AI캠퍼스 조성 검토 노동: – 신산업 일자리 창출 강조 (구체적 정책 없음) 데이터/규제: – 공공데이터 개방 가속화 약속 – AI 규제완화 특별구역 일부 검토 윤리/법제: – AI 윤리 확립 위한 법·제도 마련 의지 표명 (구체성 없음) – 대통령 직속 국가인공지능위원회 강화 공약
국민의힘	* 한: 한동훈 / 김: 김문수 / 안: 안철수 / 홍: 홍준표 산업육성: – 대규모 투자 약속: (김) 100조원 (한) 150~200조원 (홍,안) 20조원 – (김) AI 유니콘 기업(가치 1조 원 이상의 스타트업) 지원 – (김, ) 권역별 AI 융합지원센터 구축 – (한) 의료·국방·드론·자율주행 등 응용분야 집중 투자 – (한) “한국의 팔란티어” 육성: 데이터 분석 글로벌 기업 창출 목표 – (안) 국가 연구개발 투자 비중을 국내총생산(GDP)의 5%까지 확대: 반도체 기술 주권 확보와 함께 AI 연구개발을 위한 대규모 투자를 약속 – (안) 20조 원 규모의 K-스타트업 펀드를 조성해 AI 및 첨단산업 분야 창업 지 공공서비스: – (한) 미래전략부 신설을 통한 공공부문 AI 추진 교육/인재 – AI 인재 양성: (김) 20만명 (안) 100만명 노동: – 노동시장 유연화 강조 데이터/규제: – 규제 혁파 기조: (김) AI·반도체·이차전지 등 10대 신기술을 ‘국가 전략 프로젝트’로 지정하고 규제 개혁 패스트트랙을 도입 (홍) ‘신산업 게이트 프리’ 제도 도입 윤리/법제: – 자율규제
개혁 신당	산업육성: –  대규모 투자(예: 100조, 200조 원 등) 방식이 현실적이지 않다고 보고, 민간의 창의성과 시장 주도 혁신을 강조 – 포항 등 지역에 데이터센터를 유치해 AI 인프라를 확충 공공서비스: – 없음 (민간주도 혁신 강조) 교육/인재 – 과학기술 교육의 필요성 강조 (구체성 없음) 노동: – 신산업 일자리 창출 강조 (구체적 정책 없음) 데이터/규제: – AI 반도체, 소프트웨어, 데이터 플랫폼 등 핵심 분야에서 글로벌 경쟁력을 확보하기 위해 규제를 대폭 완화하고, 스타트업과 중소기업의 시장 진입을 촉진 – AI 학습에 필요한 데이터 관련 규제를 풀어, 개인정보를 침해하지 않는 범위 내에서 최대한 많은 데이터를 활용하게 함. 윤리/법제: – 없음
진보당	없음
민주 노동당	없음
새미래민주당	산업육성: – AI산업육성법 제정 공약 공공서비스: – 공공행정에 AI 도입 시범사업 (지자체 중심 추진) – 광주시와 협력해 2026년까지 AI 관련 혁신기업 200개사를 광주에 유치 교육/인재 – 지역 대학에 AI학과 및 연구소 지원 노동: – 일자리 감소 대비 직업 훈련 강화: 지역 산업 근로자들을 위한 재교육 센터 설립 데이터/규제: – 데이터 표준화 및 공유를 통한 산업 지원 윤리/법제: – AI 윤리기준 마련과 국제협력 추진 (구체성 없음)

공약 평가: 실질적으로 산업에 도움이 되는가?

이번 조기 대선의 AI 공약을 종합해 보면, 공통적으로 AI를 미래 국가 경쟁력의 핵심으로 인식하고 있음을 알 수 있습니다. “AI 3대 강국 도약”, “미래 먹거리 1번” 등의 표현에서 보이듯, 여야 후보 모두 AI를 국가 전략산업으로 격상시키고 있습니다. 규모의 차이는 있지만, 모두가 투자를 약속하고 관련 규제를 완화하려는 방향을 제시하고 있습니다. 하지만 이러한 정책이 과연 우리나라의 AI 산업을 실질적으로 발전시킬 수 있을지는 의문입니다.

현재 제시된 투자 방향은 여전히 구세대적 사고방식에서 크게 벗어나지 못하고 있습니다. 대부분의 공약은 인프라 확장과 하드웨어 개발에 초점을 맞추고 있으며, 인적 자원에 대한 투자 역시 단순히 양적인 목표만 제시하고 있는 실정입니다. 예를 들어, 10만 명, 20만 명을 양성하겠다는 식의 표현은 산업화 시대의 인력 양성 방식과 다를 바 없습니다. 그러나 AI는 그런 방식으로 기술력을 확보하고 고도화해 나갈 수 있는 분야가 아닙니다.

데이터센터를 구축하고 GPU를 자체 개발하는 데 예산을 집중한다는 것은, 결국 반도체 공장이나 건설사, 관련 설비 산업에 자금을 투입하겠다는 의미와 크게 다르지 않습니다. 이러한 접근은 여전히 제조업과 건설업 중심의 경제 구조에서 벗어나지 못한 모습입니다. 이러한 방식으로는 디지털 시대의 핵심인 소프트 파워를 강화할 수 없습니다.

더욱이, 개인정보 보호와 직결된 데이터 관련 규제를 완화하려는 움직임은 심각한 우려를 낳고 있습니다. 우리나라는 이미 사이버 보안 위협에 취약한 구조를 가지고 있으며, 규제가 완화될 경우 해킹 등으로 인한 피해는 더욱 심각해질 수 있습니다.

국가 차원의 AI 정책은 두 가지 핵심 관점을 중심으로 구성되어야 합니다. 첫째, 국가 경쟁력 관점에서 ‘핵심 기술을 어떻게 확보하고 육성할 것인가’를 구체적으로 제시해야 합니다. 둘째, 공공 서비스 관점에서 ‘국민의 AI 리터러시를 어떻게 향상시킬 것인가’에 대한 전략과 실행 방안을 마련해야 합니다.

공약 평가: 사회적 이슈 대응 및 규제 방안

AI는 빠르게 우리 일상 속으로 스며들고 있습니다. 앞으로 5년 이내에 주요 디지털 기기와 서비스 전반에 AI 기술이 자연스럽게 도입될 것으로 예상됩니다. 이는 단순한 기술적 변화에 그치지 않고, 다양한 사회적 이슈를 야기할 가능성이 큽니다. 예를 들어, 기업이 효율적인 인재 선발을 위해 1차 서류 심사를 AI에 맡긴다면 어떠한 문제가 발생할 수 있겠습니까? 사람의 주관적 판단보다 더 공정할 수 있다는 주장이 있을 수 있지만, 누군가에게는 그 판단이 인생을 좌우하는 결정일 수 있으며, 이러한 민감한 가치 판단을 AI에 위임하는 것이 과연 타당한 일인지에 대한 고민이 필요합니다.

우리나라의 경우, 이와 같은 사안들에 대한 법적·제도적 장치는 매우 미흡한 실정입니다. 대선 후보들의 인식 수준 역시 심각하게 낮은 것으로 보입니다. 이재명 후보가 관련 법과 제도 정비를 언급하였으나, 구체적인 실행 계획이 부재한 선언적 언급에 머무르고 있습니다. 과거 제정된 AI 기본법에 따라 국가인공지능위원회를 설치하도록 하였으나, 실제로 시민의 입장을 대변할 수 있는 위원 구성은 이루어지지 않아 비판을 받은 바 있습니다. 그럼에도 불구하고 이에 대한 보완책이나 대책은 여전히 제시되지 않고 있습니다. 거칠게 표현하자면, 현재까지의 후보자들은 AI 기술이 우리 사회에 미칠 구조적·윤리적 영향에 대한 고민은 부족한 채, AI 산업의 ‘영업활동’에 방해가 되는 규제를 완화하는 데만 관심을 두고 있는 모습입니다. 이는 매우 우려스러운 상황이라 하지 않을 수 없습니다.

향후 AI정책 방향 제언

아직 투표일까지는 시간이 남아 있습니다. 지금이라도 각 정당의 후보들이 아래의 제안을 참고하여, 차기 정부의 AI 정책에 대해 보다 명확하고 실질적인 로드맵을 수립하기를 바랍니다.

투자와 실행계획의 연계
정부는 대규모 투자를 약속한 만큼, 이에 상응하는 구체적인 로드맵과 단계별 실행계획을 수립해야 합니다. 단순히 예산 규모를 확대하는 데 그치지 않고, 어떤 분야에 언제, 어떻게 투자할 것인지 명확히 규정하며, 성과 지표를 설정하여 체계적으로 관리할 필요가 있습니다.

공공과 민간의 조화
공공 주도와 민간 혁신이 조화를 이루는 정책 설계가 필수적입니다. 공공 부문은 기초 연구개발과 AI 윤리 가이드라인 수립에 집중하고, 민간 부문은 이를 바탕으로 제품화 및 상용화를 주도할 수 있도록 역할 분담을 명확히 설정해야 합니다.

사회적 충격 완화를 위한 정책 병행
AI로 인한 노동 시장 및 사회 구조의 변화에 대비하여, 촘촘한 사회 안전망을 함께 구축해야 합니다. 전국민을 대상으로 한 AI 리터러시 향상 교육을 운영하고, 중장년층을 위한 직무 전환 프로그램 및 청년층을 위한 신직업 창출 정책을 병행해야 합니다. 또한, 노동자의 참여를 보장하는 AI 도입 가이드라인을 마련하여, 기업이 새로운 시스템을 도입할 때 노동자의 의견을 반영하고 영향을 사전에 평가하도록 유도해야 합니다. 이를 통해 기술 발전과 노동권 보호가 조화를 이루는 환경을 조성할 수 있습니다.

AI 윤리 및 법·제도 정비
AI 시대를 대비한 법적 기반 정비는 시급한 과제입니다. 데이터 윤리, 프라이버시 보호, 알고리즘의 투명성과 책임성 확보를 위한 입법이 추진되어야 합니다. 예컨대, 자동화된 의사결정에 대한 설명 요구권, 차별적 알고리즘 활용 금지, AI 오류로 인한 피해 구제 절차 등 핵심 조항을 포함한 대체 입법이 필요합니다. 아울러, 산업계와 긴밀히 소통하면서도 원칙을 훼손하지 않는 균형 잡힌 규제 접근이 요구됩니다.

국제 협력 및 표준 선도
AI는 국경을 초월하는 기술인 만큼, 국제적인 협력과 표준 형성 과정에 적극 참여해야 합니다. 대한민국은 AI 윤리 원칙, 데이터 교류, 기술 표준화 논의에서 주도적인 역할을 수행할 수 있으며, OECD의 AI 권고안이나 EU의 AI 법안 등 국제 논의에 능동적으로 기여해야 합니다. 특히, 인권과 혁신 사이의 균형을 찾는 우리만의 정책 경험을 공유함으로써, 글로벌 AI 거버넌스 형성에 기여할 수 있을 것입니다. 초국가적 이슈인 AI 무기화, 초지능(AGI) 대응 등에도 국제 공조 체계를 모색할 필요가 있습니다.

지속 가능한 거버넌스와 민관 협력
AI 정책은 단발적인 공약으로 끝나는 분야가 아니라, 지속적이고 유연한 조정이 요구되는 영역입니다. 차기 정부는 각 정당의 공약 이행을 점검하는 동시에, 새로운 기술 발전에 따라 정책을 유연하게 조정할 수 있도록 상설 협의체를 운영해야 합니다. 민간 기업, 스타트업, 시민사회, 노동계, 학계가 모두 참여하는 포괄적 거버넌스를 구축함으로써, 정책 수립 과정에서 다양한 이해관계자의 목소리를 반영하고 사회적 합의를 이끌어내야 합니다. 이러한 포용적 거버넌스가 뒷받침될 때, 정부의 가이드라인과 규제는 실효성을 갖추게 되며, AI 산업도 국민의 신뢰 속에서 지속가능한 성장을 이룰 수 있을 것입니다.

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용어 사전

GPU: 그래픽 처리 장치. 원래는 그래픽용이지만, AI 학습에도 꼭 필요한 고성능 칩.
데이터센터: 인터넷 서비스나 AI가 사용하는 방대한 데이터를 저장하고 처리하는 큰 규모의 컴퓨터 시설.
소프트 파워: 군사나 경제력이 아닌, 기술력·문화·교육 등으로 영향력을 발휘하는 능력.
AI리터러시: 인공지능을 이해하고 활용할 수 있는 능력.
알고리즘: 어떤 문제를 해결하기 위해 정해진 단계적 절차. AI는 주로 이 알고리즘으로 학습함.
자동화 의사결정: 사람 대신 AI나 컴퓨터가 판단하고 결정을 내리는 방식.
차별적 AI 활용: AI가 사람의 성별, 나이, 지역 등에 따라 불공평하게 작동하는 경우.
구제 절차: 피해를 입었을 때 법이나 제도를 통해 도움을 받을 수 있는 절차.
AI 거버넌스: 인공지능 관련 정책과 제도를 만들고 운영하는 조직 구조나 체계.
AGI (Artificial General Intelligence): 인간처럼 모든 분야에서 학습하고 추론할 수 있는 고도화된 AI.
윤리적 AI: 사람의 권리나 사회 규범을 해치지 않도록 설계된 인공지능.
AI 무기: 사람이 아닌 인공지능이 판단하고 작동하는 군사 무기.