정해빈(박사과정, 서울대학교 법학대학원)

고학수(교수, 서울대학교 법학전문대학원)

임용(교수, 서울대학교 법학전문대학원)

최근 인공지능은 금융, 의료, 유통, 교육 등 수많은 영역에 광범위하게 침투하면서 시장경제의 지형을 빠르게 변화시키고 있다. 이러한 급속한 변화를 가능하게 만드는 핵심 기술 중 하나가 바로 딥러닝이라는 데이터 학습 기반의 인공지능 기술이다. 그리고 그 배경에는 빅데이터로 알려진 데이터 마이닝 기술의 양적, 질적 개선이 자리잡고 있다. 인공지능을 주어진 문제에 대해 가능한 합리적인 판단을 내리는 체계라고 정의한다면, 딥러닝 인공지능은 연역적으로 도출되거나 사전에 이식된 지식이 아닌, 입력된 문제 상황의 데이터 패턴을 분석하여 습득한 지식을 바탕으로 판단을 내린다는 특징을 지닌다. 이처럼 딥러닝 인공지능 개발에는 학습에 필요한 적정한 데이터의 생성과 활용이 필수적이므로, 인공지능 정책을 설계함에 있어 관련 규제들이 단순히 인공지능이라는 특정 기술에 국한된 것이 아니라, 정보기술 산업 전반에 영향을 미치는 개인정보 및 데이터 규제와 밀접한 관련이 있다는 점에 유념해야 할 것이다. 한편 시장경제와 그 내에서의 경쟁에 대해 인공지능의 발전과 활용이 어떤 영향을 미칠 지에 관하여 다양한 예측과 주장들이 제시되기 시작했고, 그에 대한 실증적 검토와 분석이 필요한 상황이다. 특히 구체적으로 규제의 필요성, 목표, 내용 및 수준을 논함에 있어 미래의 불확실성에 대한 인식, 규제가 해결하고자 하는 우려에 대한 명확한 정의, 사회적 편익과 비용을 모두 고려한 규제 방안의 디자인, 그리고 다층적 · 다면적으로 이루어질 가능성이 높은 규제들의 누적적 · 총체적 효과에 대한 신중한 분석과 검토가 요구된다.