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AI규제샌드박스를 위한 정책과제
과학기술정책연구원은 AI규제샌드박스를 위한 정책과제를 모색한 보고서를 발표하였다.
- 2026년 「인공지능기본법」의 시행을 앞두고, 기존의 규제 방식만으로는 인공지능 기술이 초래하는 복잡한 구조와 다양한 사회적·윤리적 리스크에 효과적으로 대응하기 어려운 상황임. 이에 따라, AI 기술의 특수성을 반영한 새로운 형태의 규제 실험 플랫폼으로서 AI규제샌드박스 제도의 체계적 도입이 필요하다는 정책적 요구가 대두되고 있음.
- 이 원고는 AI규제샌드박스를 단순한 규제 유예 수단이 아니라, 데이터 기반의 실증 실험, 기술표준화와의 연계, 국제 정합성 확보를 위한 핵심 제도적 장치로 정의하고, 이에 대한 정책적 필요성과 실행 방향을 제시함. 특히 AI 기술이 공공성과 위험성을 동시에 내포하고 있는 만큼, 실증 기반 정책 실험을 통해 신뢰성, 안전성, 설명가능성 등 주요 가치들을 제도적으로 검증할 수 있는 기반 마련이 핵심 과제로 설정되었음.
- 이를 위해 주요국(EU,미국, 중국, 일본 등)의 AI규제샌드박스 운영 사례를 비교·분석하고, 우리나라의 인공지능기본법 관련 조항과 연계하여 세부정책과제를 도출하였음. 구체적으로는 ▲데이터 공유 모델, ▲표준화 기반체계 ,▲글로벌 상호운용성, ▲이해관계자 참여,▲규제기관 전문성, ▲평가체계의 6대 핵심 요소를 중심으로 고려사항을 구조화하고, 이를 기반으로 구체적인 전략 및 정책과제들을 제안하였음.
- AI규제샌드박스는 단기간의 실증 실험에 그치는 것이 아니라, 실증 이후에도 기술의 상용화 과정에서 발생할 수 있는 법적·제도적 문제에 대한 사후관리 체계, 국제 상호인정 체계에 기반한 인증 구조, 디지털 통상 체계와 연계된 데이터 이동 규범 등을 포함하는 전 주기적 규제 실험 인프라로 기능해야 함을 강조함. 이를 위해 기존 규제샌드박스와 구분되는 AI 특화 요소 중심의 제도 설계 프레임이 필요함을 강조함.
- AI규제샌드박스 제도 설계를 위한 전략은 다음과 같음.
[전략 1] 데이터 공유 기반의 실증 활성화 모델을 구축해야 함.
[전략 2] 신뢰 기반의 AI 구현을 위해 기술표준 체계를 정비해야 함.
[전략 3] 글로벌 규제 연계성과 디지털 통상 기반을 확보해야 함.
[전략 4] 운영기관 간 협력 체계를 강화해야 함.
[전략 5] 규제 기관의 AI 전문성을 제고해야 함.
[전략 6] 평가 및 피드백 중심의 운영 시스템을 정비해야 함.
- 2026년 「인공지능기본법」의 시행을 앞두고, 기존의 규제 방식만으로는 인공지능 기술이 초래하는 복잡한 구조와 다양한 사회적·윤리적 리스크에 효과적으로 대응하기 어려운 상황임. 이에 따라, AI 기술의 특수성을 반영한 새로운 형태의 규제 실험 플랫폼으로서 AI규제샌드박스 제도의 체계적 도입이 필요하다는 정책적 요구가 대두되고 있음.
- 이 원고는 AI규제샌드박스를 단순한 규제 유예 수단이 아니라, 데이터 기반의 실증 실험, 기술표준화와의 연계, 국제 정합성 확보를 위한 핵심 제도적 장치로 정의하고, 이에 대한 정책적 필요성과 실행 방향을 제시함. 특히 AI 기술이 공공성과 위험성을 동시에 내포하고 있는 만큼, 실증 기반 정책 실험을 통해 신뢰성, 안전성, 설명가능성 등 주요 가치들을 제도적으로 검증할 수 있는 기반 마련이 핵심 과제로 설정되었음.
- 이를 위해 주요국(EU,미국, 중국, 일본 등)의 AI규제샌드박스 운영 사례를 비교·분석하고, 우리나라의 인공지능기본법 관련 조항과 연계하여 세부정책과제를 도출하였음. 구체적으로는 ▲데이터 공유 모델, ▲표준화 기반체계 ,▲글로벌 상호운용성, ▲이해관계자 참여,▲규제기관 전문성, ▲평가체계의 6대 핵심 요소를 중심으로 고려사항을 구조화하고, 이를 기반으로 구체적인 전략 및 정책과제들을 제안하였음.
- AI규제샌드박스는 단기간의 실증 실험에 그치는 것이 아니라, 실증 이후에도 기술의 상용화 과정에서 발생할 수 있는 법적·제도적 문제에 대한 사후관리 체계, 국제 상호인정 체계에 기반한 인증 구조, 디지털 통상 체계와 연계된 데이터 이동 규범 등을 포함하는 전 주기적 규제 실험 인프라로 기능해야 함을 강조함. 이를 위해 기존 규제샌드박스와 구분되는 AI 특화 요소 중심의 제도 설계 프레임이 필요함을 강조함.
- AI규제샌드박스 제도 설계를 위한 전략은 다음과 같음.
[전략 1] 데이터 공유 기반의 실증 활성화 모델을 구축해야 함.
[전략 2] 신뢰 기반의 AI 구현을 위해 기술표준 체계를 정비해야 함.
[전략 3] 글로벌 규제 연계성과 디지털 통상 기반을 확보해야 함.
[전략 4] 운영기관 간 협력 체계를 강화해야 함.
[전략 5] 규제 기관의 AI 전문성을 제고해야 함.
[전략 6] 평가 및 피드백 중심의 운영 시스템을 정비해야 함.
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