국가 AI 거버넌스의 재편과 대학·공공부문에 던져진 구조적 과제
인공지능을 둘러싼 논의가 기술 경쟁이나 산업 육성의 차원을 넘어 국가 운영의 문제로 이동하고 있다. 2025년 말 국회를 통과한 「인공지능 발전과 신뢰 기반 조성 등에 관한 기본법」 개정안은 이 같은 전환을 제도적으로 공식화한 사건에 가깝다. 그동안 한국의 AI 정책은 부처별 사업과 선언적 가이드라인에 의존해 왔지만, 이번 개정으로 AI는 명시적으로 국가 전략과 공공 행정, 사회 정책의 중심 의제로 편입됐다 . 이 법이 던지는 핵심 질문은 단순하지 않다. 인공지능을 누가 통제하는가, 문제가 발생했을 때 누가 책임지는가, 그리고 이 변화에 누가 얼마나 준비돼 있는가라는 질문은 산업계뿐 아니라 공공기관과 대학, 연구기관 전체를 향하고 있다.
AI기본법은 개별 기술이나 산업을 지원하기 위한 단일 목적 법률이 아니다. 이 법은 인공지능을 하나의 정책 분야가 아니라 국가가 관리하고 조정해야 할 구조적 대상, 즉 거버넌스의 영역으로 끌어올린다는 점에서 기본법의 성격을 갖는다. 법은 인공지능의 정의부터 고영향 인공지능, 생성형 인공지능, 인공지능사업자에 이르기까지 포괄적 개념 규정을 두고, 진흥과 규율, 신뢰와 안전을 동시에 다루는 틀을 제시한다 .
특히 이번 개정안은 AI기본법이 2026년 1월 시행을 앞둔 시점에서, 공공부문을 중심으로 한 실행력을 강화하는 데 초점이 맞춰져 있다. 이는 AI 정책이 더 이상 중장기 비전 문서에 머물 수 없다는 판단이 반영된 결과로 해석된다.
이번 개정의 핵심 중 하나는 국가 AI 정책을 총괄하는 컨트롤타워의 법적 위상 강화다. 기존 국가인공지능위원회는 국가인공지능전략위원회로 명칭이 변경되고, 심의·의결 기능이 대폭 확대됐다. 이는 단순 자문기구가 아니라, 부처 간 AI 정책을 조정하고 이행을 점검하는 실질적 정책 결정 기구로서의 역할을 명확히 하겠다는 의미다.이 변화는 곧 AI 정책이 특정 부처의 사업 영역이 아니라 범정부적 조정 사안으로 관리된다는 신호다. 기술 개발, 인력 양성, 데이터 활용, 공공 도입까지 흩어져 있던 AI 정책 축들이 하나의 전략 프레임 안으로 묶이게 되는 셈이다. 동시에 정책 실패나 사회적 부작용이 발생했을 때 책임 소재를 어디까지 국가 차원에서 감당할 것인지라는 새로운 질문도 함께 제기된다.
개정안에서 가장 주목받는 대목은 공공부문 AI 도입을 제도적으로 밀어붙이겠다는 선언이다. 국가기관과 공공기관이 제품·서비스를 구매하거나 용역을 발주할 때 AI 제품과 서비스를 우선 고려하도록 하고, 해당 AI 도입 과정에서 발생한 손해에 대해 담당 공무원이 고의나 중과실이 없는 경우 책임을 면책하도록 한 조항은 행정 문화에 적지 않은 변화를 예고한다 . 이는 공공부문이 위험 회피적 태도로 인해 AI 도입을 주저해 왔다는 인식을 전제로 한다. 책임 부담을 완화함으로써 공공이 AI 수요 창출의 ‘마중물’ 역할을 하게 하겠다는 정책 의도는 분명하다. 다만 이 면책 구조가 기술 검증과 사전 위험 관리 체계를 얼마나 촘촘히 요구할 것인지는 시행령 단계에서 중요한 쟁점으로 남는다.
대학과 연구기관, 다시 호출되는 이유
AI기본법 개정안은 인공지능연구소 설립·운영의 법적 근거를 명시했다. 인공지능연구소는 정부뿐 아니라 대학과 기업도 설립할 수 있으며, 국가와 지자체가 이를 지원할 수 있도록 했다. 이는 대학이 단순한 인력 공급처가 아니라, 국가 AI 전략의 핵심 실행 주체로 다시 호출되고 있음을 의미한다. 연구소 설립 근거는 상징적 조치에 그치지 않는다. 공공데이터의 학습용 데이터 제공, 고영향 인공지능 규율, 안전성·신뢰성 검증 체계는 모두 연구 역량과 학문적 검증을 필요로 하는 영역이다. 대학과 연구기관이 이 과정에서 어떤 기준과 책임을 맡게 될 것인지는 향후 고등교육 정책과 직결된 문제로 이어질 가능성이 크다.
AI기본법 개정안은 공공데이터를 인공지능 학습용 데이터로 적극 활용할 수 있는 제도적 근거를 마련했다. 이는 연구와 산업 양 측면에서 중요한 전환점이다. 그동안 공공데이터는 개방의 범위와 활용 방식에서 반복적으로 논쟁의 대상이 되어 왔고, 특히 AI 학습에 사용될 경우 데이터 품질과 편향, 책임 소재 문제가 동시에 제기돼 왔다. 법은 인공지능 기본계획에 학습용 데이터 제공의 기준과 범위를 포함하도록 규정했지만, 구체적 관리 책임과 검증 체계는 시행령과 하위 정책에 상당 부분 위임돼 있다. 이 지점에서 대학과 연구기관의 역할은 단순한 사용자에 그치기 어렵다. 데이터의 적합성과 한계, 알고리즘의 왜곡 가능성, 사회적 영향에 대한 분석은 기술 기업만으로는 감당하기 어려운 영역이기 때문이다. 학습용 데이터 활용 확대는 연구 기회의 확대이기도 하지만, 동시에 연구윤리와 데이터 거버넌스에 대한 책임이 제도적으로 강화된다는 의미이기도 하다.
개정안은 AI 전문인력 양성과 지원을 위한 법적 근거를 명확히 했다. 교육훈련 프로그램 개발, 취업 지원, 공직 진출 확대, 국제 교류 활성화, 처우 개선까지 포함된 조항은 인력 정책을 비교적 포괄적으로 다루고 있다. 그러나 이 조항이 던지는 핵심 질문은 단순히 인력을 얼마나 더 길러낼 것인가가 아니다. 무엇을 가르치고, 어떤 기준으로 역량을 평가할 것인가라는 교육 체계의 문제다. 대학은 이미 이 질문 앞에 서 있다. 생성형 인공지능의 확산 이후 기존 전공 교육과 연구 훈련 방식이 유효한지에 대한 문제 제기는 일상이 됐다. AI기본법은 대학이 이 변화를 ‘각자도생’으로 대응하는 것이 아니라, 국가 정책 체계 안에서 역할을 재정의해야 함을 사실상 요구하고 있다. 이는 교과과정 개편과 교수학습 방식의 변화, 산학 협력의 재설계로 이어질 가능성이 크다.
AI 취약계층 보호, 선언과 제도 사이의 간극
개정안에는 장애인과 고령자 등 AI 취약계층의 접근성을 보장하고, 저소득층의 AI 서비스 이용 비용을 지원할 수 있는 근거도 포함됐다. 이는 AI 정책이 산업 정책을 넘어 사회 정책의 영역으로 확장되고 있음을 보여주는 대목이다. 다만 접근성 보장과 비용 지원이 실제로 어떤 기준과 방식으로 실행될지는 여전히 불투명하다. 기술 복지라는 개념이 제도화되기 위해서는 단순한 지원 근거를 넘어 구체적 대상 설정과 지속 가능한 재정 구조가 필요하다. 그렇지 않으면 이 조항은 상징적 선언에 머물 가능성이 높다. AI기본법이 신뢰 기반 조성을 강조하는 만큼, 취약계층 보호 역시 정책 효과를 검증할 수 있는 구조로 설계될 필요가 있다.
AI기본법과 이번 개정안은 큰 틀을 제시했지만, 실질은 상당 부분 시행령에 달려 있다. 공공부문 AI 수요 창출, AI 창업 지원 펀드, 취약계층 비용 지원과 같은 핵심 조항들은 공포 이후 일정 기간이 지나야 시행된다. 이는 제도의 완성도가 아직 결정되지 않았다는 의미이기도 하다. 특히 공공부문 AI 도입에서 책임 면책 조항이 어떤 절차적 요건과 결합될지는 중요한 쟁점이다. 면책이 무분별한 기술 도입으로 이어질 경우, 오히려 공공 신뢰를 훼손할 위험도 배제할 수 없다. 반대로 지나치게 엄격한 사전 요건이 부과될 경우 정책 취지는 무력화될 수 있다. 이 균형을 어떻게 잡느냐가 AI기본법의 성패를 가를 가능성이 크다.
누가 준비해야 하는가
AI기본법 이후의 질문은 결국 하나로 수렴한다. 누가 준비해야 하는가라는 질문이다. 정부는 거버넌스를 설계하고, 공공부문은 실행의 마중물이 되며, 산업계는 기술과 서비스를 공급한다. 그렇다면 대학과 연구기관은 무엇을 준비해야 하는가. 이 법은 대학을 단순한 인력 공급처로 남겨두지 않는다. 연구 검증, 윤리 기준 설정, 데이터 해석, 인재 양성의 중심축으로서 대학의 역할을 전제로 하고 있기 때문이다. AI기본법은 기술 정책이면서 동시에 고등교육 정책의 성격을 띠기 시작했다는 점에서, 대학 역시 이 법의 직접적인 당사자가 됐다.
AI기본법은 인공지능을 둘러싼 국가의 태도를 분명히 보여준다. 통제하지 않으면 위험해지고, 책임을 묻지 않으면 신뢰를 잃으며, 준비하지 않으면 따라갈 수 없다는 인식이다. 이번 개정은 그 출발점에 불과하다. 제도의 실질은 앞으로 어떻게 운영되고, 누가 그 부담을 나눌 것인가에 따라 달라질 것이다. AI기본법 이후의 질문들은 여전히 열려 있다. 그러나 분명한 점은, 이 질문들에 답하지 않는 조직과 제도는 빠르게 주변부로 밀려날 가능성이 크다는 사실이다. 이제 인공지능은 선택의 문제가 아니라, 준비의 문제로 바뀌고 있다.
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