AI 안전 다이제스트

2025-12-10 · 7건

AI·디지털 신기술의 혜택 이면의 예기치 못한 부작용 종합점검 (2025.12.10)

공공 · 국무조정실 · 📜

국무조정실은 제7회 국가정책조정회의에서 AI·디지털 신기술의 부작용과 허위·과장광고, 대규모 개인정보 유출 등 디지털 위험 대응 방안을 논의했다. 생성형 AI 광고 표시 의무제, 허위·과장광고 제재 강화, 개인정보 유출 관련 민관합동 조사와 제도 개선 등이 추진된다. 이와 함께 겨울철 감염병 대응과 2026년 부산에서 열리는 유네스코 세계유산위원회 준비 상황도 점검했다.

🇰🇷 과기정통부, 인공지능(AI) 보안 안내서 발표 (2025.12.10)

공공 · 과학기술정보통신부

과학기술정보통신부와 한국인터넷진흥원은 인공지능 모델과 서비스를 사이버 위협으로부터 보호하기 위한 「인공지능(AI) 보안 안내서」를 마련했다. 안내서는 기밀성·무결성·가용성을 바탕으로 개발자와 서비스 제공자를 위한 생애주기별 보안 요구사항, 이용자 보안 수칙 등 총 113개 항목으로 구성됐다. 모델 위험 관리, 데이터 암호화, 이상 행위 탐지, API·인터페이스 보안, 백업시스템 구축과 중요 정보 입력 금지 등의 내용을 담았으며, 국제 기준을 참고해 국내외 모델에 적용할 수 있도록 했다.

‘AI 가짜 의사 광고’ 대응책 발표, 신속 차단에 중점 (2025.12.10)

공공 · 국무조정실 · 🎭

정부는 2025년 12월 10일 국가정책조정회의에서 AI 등을 활용한 허위·과장광고 대응 방안을 발표했다. 식·의약품 분야에서 가짜 전문가와 유명인 딥페이크를 이용한 광고가 빠르게 확산해 소비자 피해와 시장 질서 교란을 일으키는 데 대응하기 위한 조치다. 정부는 광고의 유통 전 사전 방지, 유통 후 신속 차단, 위법행위자에 대한 금전제재 강화와 단속역량 확충을 추진한다.

AI의 설명가능성 문제에 대한 규제당국의 바람직한 접근 방식 (2025.12.10)

공공 · 예금보험공사 · 📋🧪

예금보험공사는 금융회사의 AI 활용 확대에 따라 설명가능성 부족이 투명성, 책임, 규제 준수 문제를 일으킬 수 있다고 분석했다. 사후 설명 기법은 부정확성·불안정성·오해 유발 가능성이 있고, 기존 모델 위험관리 지침도 설명가능성이 부족한 AI에 그대로 적용하기 어렵다고 지적했다. 규제당국에는 AI 모델 평가 역량을 갖춘 인력을 육성하고, 적절한 안전장치를 전제로 성능이 우수한 AI의 활용을 허용하는 방안이 제시됐다.

국회, AI 법 통과…디지털 시대 법적 틀 완비(2025.12.10)

공공 · 과학기술커뮤니케이션센터(KH&CN)

베트남 국회는 2025년 12월 10일 제15대 국회 제10차 회기에서 인공지능(AI) 법을 429/434표(찬성 90.70%)로 공식 통과시켰다. 이 법은 2026년 3월 1일부터 효력이 발생하며, 베트남이 AI를 전면적으로 규율하는 별도 법을 처음 마련한 것으로 소개된다. 법은 ‘발전을 위한 관리’ 원칙 아래 위험도 기반으로 AI 시스템을 분류하고, 고위험 분야는 데이터·검증·감독 및 인간의 개입 의무를 강화하는 한편, AI 개발기금, AI Voucher, 통제된 실증 sandbox 등 지원 장치도 포함한다. 또한 AI-generated content, 알고리즘 윤리, 국경을 넘는 AI 서비스 제공 플랫폼의 책임 등 신흥 이슈를 다루며 국가의 AI 인력·연구 역량과 데이터 인프라 구축 방향도 제시한다.

국회 공화당의 AI 사전 금지 조항 삽입 시도 (2025.12.10)

공공 · Law-AI-Institute · ⚖️🛡️

최근 국회 공화당이 국가방위지정법안(NDAA)에 AI 사전 금지 조항을 막판에 삽입하려는 시도를 했지만, 이 조항은 공개되지 않았다. 과거 화해법안에 포함되었다가 철회된 AI 규제 금지 조항과 유사할 것으로 보인다. 과거 화해법안에서 논의된 AI 규제 금지 조항은 주와 지방 정부의 AI 관련 법이나 규칙 제정을 금지하는 내용이었으나, 연방 차원의 구체적인 AI 정책 없이 제안되어 결국 부결되었다. 현재까지 연방 정부의 AI 사전 금지 조항이 완전히 사라진 것은 아니지만, 향후 성공적인 AI 규제 금지 조항을 통과시키려면 실질적인 연방 AI 정책과 함께 제시되어야 할 것으로 보인다. 저자는 연방 정부가 주 정부의 규제 권한을 점진적이고 제한적인 범위에서 재할당하는 반복적인 과정을 통해 AI 규제를 관리해야 한다고 주장한다. 이 접근법은 기술 발전의 복잡성과 미래 예측의 어려움을 고려한 합리적인 방법이라고 설명한다.