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[IT뉴스][AI 기본법 톺아보기③] “사고는 모델 품질이 아니라 운영 실패에서 터진다”… 안전성 확보 가이드라인이 요구한 위험관리 전 과정은?

온카뱅크관리자

2026-02-24 07:37:31

<div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div>  
        <div class="article_view" data-translation-body="true" data-tiara-layer="article_body" data-tiara-action-name="본문이미지확대_클릭"> 
         <section dmcf-sid="6cSnlRhDvQ">
          <div contents-hash="f058240858c5afc1455ddd13dbe081df5cb1897d4476d2557a4a8806f0719a8f" dmcf-pid="PkvLSelwTP" dmcf-ptype="general">
           <h5>안전성은 테스트가 아니라 식별·평가·완화·모니터링·대응·보고까지 운영 체계로 굳혀야</h5>
           <h5>‘초고성능/최첨단 AI’는 <strong>학습누적량·최첨단 여부·위험도</strong>를 함께 보는 AND 구조</h5>
           <h5>업계의 진짜 부담은 기술보다 근거 갱신과 관리... 판단·자문·완화·사고대응 기록이 사실상 표준 될 듯</h5> 
          </div>
          <hr class="line_divider" contents-hash="06644b0e95794abb7a7eb5bb1e4cf8f3523f0a76bce70248e6ad07871e8d1c71" dmcf-pid="QETovdSrh6" dmcf-ptype="line">
          <p contents-hash="e9972eae8d282610059b6cf5f5701de905056e2b887928c615680ae2869cd923" dmcf-pid="xQN9azgRS8" dmcf-ptype="general">[편집자 주] </p>
          <div contents-hash="5b9ad6024fccb410f9e35a3914691e481d864e11fec696f75063a98bf10a7ceb" dmcf-pid="yT0s3EFYl4" dmcf-ptype="general">
           AI 기본법 시행과 함께 공개된 5종 가이드라인(투명성·안전성·고영향 판단·고영향 사업자 책무·영향평가)은 기업의 AI 운영을 ‘기술’이 아니라 ‘책임’의 문제로 바꾸고 있다. 테크42는 이번 시리즈를 통해 각 가이드라인이 요구하는 핵심 원칙과 실무 포인트를 짚고, 서비스 설계·운영·거버넌스 관점에서 무엇이 달라지는지 정리한다. 특히 ‘고지·표시’부터 위험관리와 문서화, 그리고 기본권 영향평가까지 이어지는 연결고리를 따라가며 현장에서 바로 부딪히는 쟁점을 짚어본다. 
          </div>
          <hr class="line_divider" contents-hash="9a861f62cd77e9352ab430b258c1b28fd8beefc8f246ad8a97d146429c7dd6fb" dmcf-pid="WypO0D3Ghf" dmcf-ptype="line">
          <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="ed0b3624c9db9a44626758a0d986f2ef46f7d8178dd8c3916df24f0ac0c29080" dmcf-pid="YWUIpw0HCV" dmcf-ptype="figure">
           <p class="link_figure"><img alt="AI 기본법 체계에서 ‘안전성’은 선언이 아니라 운영 체계다. 정부에서 제시한 안전성 확보 가이드라인은 안전을 ‘테스트 한 번’으로 끝내는 항목이 아니라, 적용 대상 판단에서 시작해 위험을 식별·평가·완화하고, 이상 징후가 생기면 모니터링·대응·보고까지 이어지는 수명주기 관리로 정의한다. (이미지=젠스파크로 생성)" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202602/24/552816-OGTrtXj/20260224073646169ddrb.jpg" data-org-width="1024" dmcf-mid="W2H9E2kLWS" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img3.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202602/24/552816-OGTrtXj/20260224073646169ddrb.jpg" width="658"></p>
           <figcaption class="txt_caption default_figure">
            AI 기본법 체계에서 ‘안전성’은 선언이 아니라 운영 체계다. 정부에서 제시한 안전성 확보 가이드라인은 안전을 ‘테스트 한 번’으로 끝내는 항목이 아니라, 적용 대상 판단에서 시작해 위험을 식별·평가·완화하고, 이상 징후가 생기면 모니터링·대응·보고까지 이어지는 수명주기 관리로 정의한다. (이미지=젠스파크로 생성)
           </figcaption>
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          <p contents-hash="a5d50d653a1251aadc99deafdbe17e7efdca58d801105b2491a3217ced9ea990" dmcf-pid="GYuCUrpXT2" dmcf-ptype="general">AI 기본법 체계에서 ‘안전성’은 선언이 아니라 운영 체계다. 정부에서 제시한 안전성 확보 가이드라인은 안전을 ‘테스트 한 번’으로 끝내는 항목이 아니라, 적용 대상 판단에서 시작해 위험을 식별·평가·완화하고, 이상 징후가 생기면 모니터링·대응·보고까지 이어지는 수명주기 관리로 정의한다. 즉 “모델이 얼마나 똑똑한가”보다 “기업이 위험을 어떻게 관리했는가”가 사고의 책임을 가르는 기준이 된다는 메시지다. </p>
          <p contents-hash="8b155bfc8fd3f9b65fc59913eb359fa01eff8b02f05b03aed58ac1ac48c4a193" dmcf-pid="HG7humUZS9" dmcf-ptype="general">다만 기업들이 체감하는 변화는 “무엇을 해야 하는가”에서 끝나지 않는다. 업계에서는 가이드라인이 형식상 ‘참고’로 제시됐더라도, 실제로는 점검·분쟁·평가 국면에서 사실상의 표준처럼 작동할 가능성을 염두에 두고 움직이고 있다. 사고가 난 뒤 가장 먼저 돌아오는 질문이 “그동안 무엇을 근거로 안전성을 관리했는가”이기 때문이다. 그 답은 결국 문서와 근거 기록으로 남는다. </p>
          <div contents-hash="aa3d898d63063d2b925bbc45887e4021cd7f9e195012e863837fef58ff8af0b7" dmcf-pid="XHzl7su5vK" dmcf-ptype="general">
           <strong>‘초고성능 AI’는 “요건을 충족하는 최첨단”이다</strong> 
          </div>
          <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="55aab189d274cefcce96e9dbb9a3cd70051d607493567d47231295a2f94c1694" dmcf-pid="ZXqSzO71hb" dmcf-ptype="figure">
           <p class="link_figure"><img alt="과학기술정보통신부(이하 과기부)에서 배포한 자료에 따르면 안전성 확보 의무가 AI 성능 발전에 따른 위험 증가, 즉 ‘고도 발전한 AI가 초래할 위험’에 대응하기 위한 장치라는 취지를 분명히 했다. (이미지=과기부 자료)" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202602/24/552816-OGTrtXj/20260224073647709xmkp.jpg" data-org-width="1024" dmcf-mid="YX9Kk9cnyl" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img2.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202602/24/552816-OGTrtXj/20260224073647709xmkp.jpg" width="658"></p>
           <figcaption class="txt_caption default_figure">
            과학기술정보통신부(이하 과기부)에서 배포한 자료에 따르면 안전성 확보 의무가 AI 성능 발전에 따른 위험 증가, 즉 ‘고도 발전한 AI가 초래할 위험’에 대응하기 위한 장치라는 취지를 분명히 했다. (이미지=과기부 자료)
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          <p contents-hash="d14542c4b4019ad4f1645a7c151173357946a2e134a3a7e859dcfe2d6cb78106" dmcf-pid="5ZBvqIzthB" dmcf-ptype="general">안전성 의무를 접하는 기업들로서는 먼저 떠오르는 질문이 “우리 AI가 대상인가”가 아닐까? 과학기술정보통신부(이하 과기부)에서 배포한 자료에 따르면 안전성 확보 의무가 AI 성능 발전에 따른 위험 증가, 즉 ‘고도 발전한 AI가 초래할 위험’에 대응하기 위한 장치라는 취지를 분명히 했다. 또 해외 사례로는 EU(유럽연합)가 일정 수준의 학습 연산량(10²⁵ FLOPs *한국은 10²⁶ FLOPs) 기준으로 대상을 지정하는 접근을, 미국 캘리포니아도 유사한 연산량(한국과 동일) 기준을 둔 사례를 함께 제시한다. </p>
          <p contents-hash="988c33b8e65c592fa656934b603e7d31117478f8355b770e3f99e0ef3724f3d4" dmcf-pid="1nrQwfDgvq" dmcf-ptype="general">좀 더 구체적인 기준으로는 (1) 학습누적량이 일정 기준 이상이면서, (2) 최첨단 AI에 해당하고 (3) 위험도 역시 종합적으로 높다고 판단되는 경우라는 ‘동시 충족(AND)’ 구조가 제시돼 있다. 그리고 현 시점에서는 ‘상기 조건을 충족하는 인공지능이 없다’는 단서가 달려, 당장 모든 기업이 곧바로 ‘초고성능 AI’ 규율 대상으로 편입되는 구조는 아니라는 점을 분명히 했다. </p>
          <p contents-hash="a63d57885805427337e40af1f3c2300674023530c3d6c924de6abc96a395d4d8" dmcf-pid="tLmxr4waTz" dmcf-ptype="general">하지만 이 대목과 관련해 업계가 받아들이는 방식은 두 가지로 갈린다. 한쪽은 “지금 당장 대상이 아니라면 준비 기간이 생겼다”는 안도하는 경우다. 반대로 다른 쪽에서는 “결국 대상이 되는 순간이 오면, 그때부터는 단기간에 시스템을 구축하기 어렵다”는 우려를 표한다. 특히 기준에 들어간 ‘학습누적량’은 단순히 숫자 하나로 끝나지 않는다는 점에서 그렇다. 이를 우려하는 업계 일각에서는 “학습·미세조정·재학습까지 누적 연산량을 어떻게 계산하고, 어디까지를 ‘우리 책임’으로 증빙해야 하느냐”가 가장 먼저 튀어나오는 질문이다. </p>
          <p contents-hash="e0706b2bfb457f7054af067686ad18fd54a154356a252c89c977454cb1bb776a" dmcf-pid="FosMm8rNW7" dmcf-ptype="general"><strong>‘최첨단’ 판단의 진짜 부담은 결론이 아니라 ‘근거 업데이트’다</strong> </p>
          <p contents-hash="e51caba0939eda05b949120c079fdcc269d82664943dd8f3c4a92844b5e0a016" dmcf-pid="3gORs6mjyu" dmcf-ptype="general">가이드라인이 말하는 ‘최첨단 AI’는 절대적인 우열이 아니라 동시점 대비 상대 비교에 가깝다. 공개 벤치마크나 내부 평가를 활용하되, 결론을 내리는 것만큼이나 근거를 문서화하고 사후 검증 가능성을 열어두라고 요구한다. </p>
          <p contents-hash="69225eaacd95d39f84176dd7edd7ebc45154c858eb0bc8aa79087f6045949e73" dmcf-pid="0aIeOPsAyU" dmcf-ptype="general">이와 관련 업계 일각에서는 “우리는 최첨단이 아니다”라고 결론 내리는 순간에도 그 결론을 뒷받침할 자료를 남겨야 하고, “최첨단이다”라고 판단하는 순간에는 더 강한 운영 체계를 갖춰야 한다는 점에서 부담을 이야기하고 있다. </p>
          <div contents-hash="c6928981e5656455409a66cd6ccac0d67b1bacb6dc8693de2a915f998ffdfc0f" dmcf-pid="pNCdIQOcyp" dmcf-ptype="general">
           특히 모델이 빠르게 바뀌는 환경에서는 판단 근거도 수시로 변화한다는 것 역시 문제다. 즉 기업들이 가장 민감해하는 지점은 ‘한 번의 판단’이 아니라 지속적인 갱신인 셈이다. 이에 우려를 표하는 업계 사람들 사이에서는 “오늘의 기준을 문서로 남기는 것보다, 내일 바뀐 모델·데이터·운영 환경에 맞춰 안전성 체계를 업데이트하는 프로세스가 더 어렵다”는 목소리가 나오고 있다. 
          </div>
          <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="bc1d2dd0bcafba81ca748d048664c3e7b8609e18a286d480b913564f25000f60" dmcf-pid="UjhJCxIkT0" dmcf-ptype="figure">
           <p class="link_figure"><img alt="가이드라인이 말하는 ‘최첨단 AI’는 절대적인 우열이 아니라 동시점 대비 상대 비교에 가깝다. 공개 벤치마크나 내부 평가를 활용하되, 결론을 내리는 것만큼이나 근거를 문서화하고 사후 검증 가능성을 열어두라고 요구한다. (이미지=젠스파크로 생성)" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202602/24/552816-OGTrtXj/20260224073649228zomg.jpg" data-org-width="1024" dmcf-mid="GTp0npiPTh" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img4.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202602/24/552816-OGTrtXj/20260224073649228zomg.jpg" width="658"></p>
           <figcaption class="txt_caption default_figure">
            가이드라인이 말하는 ‘최첨단 AI’는 절대적인 우열이 아니라 동시점 대비 상대 비교에 가깝다. 공개 벤치마크나 내부 평가를 활용하되, 결론을 내리는 것만큼이나 근거를 문서화하고 사후 검증 가능성을 열어두라고 요구한다. (이미지=젠스파크로 생성)
           </figcaption>
          </figure>
          <p contents-hash="fa35f807adb002217d5286c55fb5f574fc0823d9f1d091a1f8d7f30781736147" dmcf-pid="uAlihMCET3" dmcf-ptype="general"><strong>위험 식별은 ‘취약점 점검’이 아니라 ‘악용 시나리오’를 그리는 일</strong> </p>
          <p contents-hash="49a53ef4714ac095afcc524dfbe47fe99d48a86d5f06158472c8eea85ce2f946" dmcf-pid="7cSnlRhDyF" dmcf-ptype="general">가이드라인이 제시하는 위험 식별은 단순한 기술 결함 탐색을 넘는다. 유사 모델 사례로 능력을 예측하고, 행위자·과업 체인·동기 같은 요소를 포함해 위험 프로파일을 구성하고, 발생 가능성과 잠재 영향을 정량·정성으로 평가하는 방식이 제시된다. 이는 업계 관점에서 안전성을 ‘모델 성능’이 아니라 ‘운영 리스크’로 다루라는 주문으로 해석된다.  </p>
          <p contents-hash="c732c84e76ada58330d9da625dd58b44c19c9999f68df9f72aa562866042824f" dmcf-pid="zYuCUrpXvt" dmcf-ptype="general">물론 업계 역시 이런 접근이 필요하다는 점에는 대체로 동의를 표한다. 다만 “악용 시나리오까지 그리라”는 요구가 곧바로 조직과 비용 구조를 바꾼다는 점에서 현실적 압박을 토로하는 의견도 적지 않다. 가령 보안팀·정책팀·제품팀이 함께 돌아가야 하고, 모니터링과 레드팀, 제보 채널 운영까지 포함되면 안전성은 기술팀의 하위 과제가 아니라 경영 의사결정의 항목이 된다. 특히 스타트업은 전담 조직을 두기 어렵다 보니, 업계 일각에서는 “요구 수준과 현실 사이의 갭이 결국 시장 진입 장벽으로 작동할 수 있다”는 우려가 꾸준히 나온다. </p>
          <p contents-hash="e08db7dc1d9a9c92919f63d4a61f93ee21e3250252ad7962434fd80be0ba31db" dmcf-pid="qG7humUZW1" dmcf-ptype="general"><strong>외부 자문은 ‘선택’이지만, 선택한 순간부터는 ‘추적 가능성’이 따라온다</strong> </p>
          <p contents-hash="c9564559c23a6ff979d870d63f8236db377755d9f22a51242446d6676a69ff38" dmcf-pid="BHzl7su5v5" dmcf-ptype="general">가이드라인은 외부 참여가 모든 위험 평가에 필수는 아니라고 전제하면서도, 사회적 파급력이 큰 위험이나 가치 판단이 필요한 경우 외부 전문가 의견 수렴을 위해 노력하라고 권고하고 있다. 이와 함께 자문위원회 운영, 서면 의견서, 간담회, 보고서 검토 같은 방법이 예시로 제시돼 있다. 중요한 것은 자문 여부보다 자문 결과를 어떻게 반영했는지(혹은 반영하지 않았다면 왜 그랬는지)를 남기라는 부분이다. </p>
          <p contents-hash="73e8c1b2bf7164f5c4481365eefc32a80a46d5920da81fd515cdc52f7a12aa78" dmcf-pid="bXqSzO71CZ" dmcf-ptype="general">업계에서는 이 대목과 관련해 “결국 결정 과정의 흔적을 요구한다”로 해석하는 시각이 있다. 사고 이후에도 “우리는 합리적인 절차를 거쳤다”는 방어선을 만들려면, 최종 결론 못지 않게 의사결정의 과정 역시 중요해 진다. 반대로 기록이 빈약하면 판단 자체가 공격받을 수 있다는 불안도 함께 커진다. </p>
          <p contents-hash="786fecd0e7b7d81a8553dc8a5ac60b22c9a8d3772a93e744c9e22bada65e80d3" dmcf-pid="KZBvqIztlX" dmcf-ptype="general">다만 가이드라인은 위험 완화 조치의 기록을 단순 로그가 아니라, 재평가와 예방을 위한 핵심 관리 자산으로 본다. 운영 종료 이후에도 일정 기간 보관이 바람직하다고 언급하며, 내부 감사나 외부 검증, 감독기관 요청에 대응할 수 있도록 보존성과 접근성을 확보하라고 권고한다. </p>
          <p contents-hash="6a96d7648ce93f1c4d7ecd2511483ad85d0ed96fd689f7d2ad7f864072a90474" dmcf-pid="95bTBCqFSH" dmcf-ptype="general">또 긴급 대응 계획을 사전에 마련하라고 제시하면서, 이상 사용 패턴 탐지, 레드팀/모니터링 결과, 외부 제보, 사고 발생 등을 발동 조건 예시로 든다. 업계 일각에서는 ‘보안 사고 대응 체계를 AI 운영에 이식하라는 요구’로 받아들인다. 여기에 더해 앞서 언급된 바와 같이 모델 업데이트와 데이터 변화가 잦은 AI 특성상, 계획을 만들어도 금세 ‘최신성’이 떨어질 수 있어 운영 난도가 높다는 지적이 뒤따른다. </p>
          <p contents-hash="868f4e67231f0d6604f55e1c3429ccafe81f00fdc50e735e0aca5cb7f6fc2491" dmcf-pid="21KybhB3SG" dmcf-ptype="general"><strong>사고 보고는 ‘시간표’가 있다</strong> </p>
          <p contents-hash="f6d3a8a83cdc2e2a091e2d6411901a0fc27a3a300f96db9037897a527fda0790" dmcf-pid="Vt9WKlb0SY" dmcf-ptype="general">사고가 발생하면 보고는 시간표를 갖게 된다는 점도 주목할 필요가 있다. 가이드라인은 초동조치 보고와 사고 처리 결과 보고로 이어지는 흐름을 제시한다. 구체적으로는 사건 발생 사실을 알게 된 날로부터 7일 이내에 초동조치 보고를, 이후 15일 이내에 사고 처리 결과 보고를 과기부 장관에게 제출해야 한다. 단계별 보고 내용이 바뀌면 변경 사유까지 명확히 설명할 것도 함께 권고하고 있다. 이는 사고가 났을 때 “무엇을 했는가”뿐 아니라 “언제, 어떤 판단으로, 어떤 경로로 대응했는가”를 설명할 수 있어야 한다는 의미로 풀이된다. </p>
          <p contents-hash="843f78fcd3ede09897ed9a65f88c077ccf8b26facd9c32f9a9b9477aeb44ed14" dmcf-pid="fF2Y9SKpvW" dmcf-ptype="general">업계 일각에서는 여기서 ‘사고의 정의와 범위를 어디서부터 잡느냐’가 곧 운영 리스크가 된다고 본다. 이상 징후, 오남용 시도, 부분 장애처럼 경계가 애매한 사건이 늘어날수록 보고 판단을 내리는 기준과 책임 주체가 중요해지기 때문이다. 결국 안전성은 기술팀의 체크리스트가 아니라, 기업이 ‘사건’을 어떻게 정의하고 기록하며 외부에 설명하는지까지 포함한 거버넌스 문제로 번질 수 있다는 의견도 있다. </p>
          <p contents-hash="9a4f82393cbe1a2a7343343e0f2e189726a8525bae441d216ef1f23a223ca1e9" dmcf-pid="4ZIeOPsACy" dmcf-ptype="general">AI 안정성과 관련해 과기부 자료가 ‘현재 해당 없음’을 명시한 것은, 안전성 확보 의무가 당장 모든 기업을 겨냥한 ‘포괄 규제’가 아니라는 점을 분명히 할 필요가 있다. 하지만 해석에 따라 규제 여파가 달라지는 경험을 해 온 업계의 입장에서 보면 ‘현재 해당 없음’은 “대상이 되는 순간에는 즉시 작동하는 체계가 필요하다”는 경고로 받아드려 질 수 있다는 점도 이해가 되는 부분이다. 실제로 앞서 발생한 다양한 사례에서 위험은 솔루션이나 모델의 품질보다 운영의 빈틈에서 터지고, 그 빈틈은 결국 기록과 절차의 부재로 드러나기 때문이다. </p>
          <p contents-hash="8f781f2d6cc35afaf341b9bc8e8b92e489bce8f6d6119fc0c079dac60cb62c17" dmcf-pid="85CdIQOcCT" dmcf-ptype="general"><strong>팩트 박스 | 안전성 확보 가이드라인 핵심 정리</strong> </p>
          <p contents-hash="727a34a17d3c3ef195b2e79d85755b8986e497d2e49673b77725e511eecca791" dmcf-pid="61hJCxIkCv" dmcf-ptype="general">&gt;안전성은 적용 대상 판단 → 위험 식별·평가·완화 → 모니터링·대응 → 보고로 이어지는 수명주기 체계다. </p>
          <p contents-hash="08fa208a57a82d46206d4115e1b4ed07b2559ea1df12d520af429df5acc40cdb" dmcf-pid="PtlihMCEWS" dmcf-ptype="general">&gt;‘초고성능/최첨단 AI’ 안전성 확보 판단은 학습누적량·최첨단 여부·위험도를 함께 보는 동시 충족 구조로 제시된다. </p>
          <p contents-hash="31119540cf5c345ce3fad8fc956e96a207ea19a29ed56930db59eec58c341054" dmcf-pid="QFSnlRhDhl" dmcf-ptype="general">&gt;위험 식별은 기술 결함 점검을 넘어 악용 시나리오와 운영 환경을 포함해 설계·갱신해야 한다. </p>
          <p contents-hash="ba51664f039773d3b7a049134480350d04c3236f51268c6bdfeea052e3472802" dmcf-pid="x3vLSelwSh" dmcf-ptype="general">&gt;외부 자문은 선택이지만, 반영 여부와 사유를 포함한 의사결정 기록이 사실상 필수 요소가 된다. </p>
          <p contents-hash="161ac0e6e27ee0f3b27988a0295e525f41d58ed4657e7c7f771ac908a18abf48" dmcf-pid="yaP16G8BvC" dmcf-ptype="general">&gt;사고 대응은 알게 된 날로부터 7일(초동조치 보고)·15일(사고 처리 결과 보고) 의 시간표와 보고 체계로 관리되며, 기업은 '사건'의 정의와 책임 라인을 미리 정해두어야 한다. </p>
          <p contents-hash="4b2b7f8deccd1cb73ad6af12d8d8204fca82c73718130fe59e85cbb88dd008fd" dmcf-pid="WNQtPH6bTI" dmcf-ptype="general">저작권자 © Tech42 - Tech Journalism by AI 테크42 무단전재 및 재배포 금지</p>
         </section> 
        </div>

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