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2025년 11월 27일, 정부는 AI 산업의 글로벌 경쟁력 강화를 위한 새정부 첫 신산업 규제합리화 로드맵을 발표했습니다. 이번 로드맵은 기업·연구기관·전문가와 25개 부처가 참여하여 마련한 67개의 구체적 규제개선 과제를 담고 있습니다.
AI를 국가 안보·경제·사회 전반을 좌우하는 전략 기술로 인식하고 각국이 막대한 투자를 쏟아붓는 상황에서, 우리 정부 역시 적극적 재정 투입과 함께 산업 현장의 구체적 애로를 해결하기 위한 규제 재설계를 병행 추진하게 되었습니다. 특히 이번 로드맵은 기존의 법제 정비 중심 접근에서 벗어나, AI 산업 밸류체인 전반의 현장 밀착형 규제 이슈를 다룬다는 점에서 의의가 큽니다.
본 뉴스레터에서는 AI 분야 규제합리화 로드맵의 구체적인 내용과 해당 내용이 AI사업자에게 미치는 영향이 무엇인지 살펴보고자 합니다.
1. 배경
2. AI 분야 규제합리화 로드맵의 주요 내용
3. 시사점
1. 배경
전 세계적으로 AI는 미래 성장동력을 선점하기 위한 각국의 치열한 경쟁 대상이 되고 있습니다. 글로벌 AI 시장규모는 2025년 2,545억 달러에서 2031년 1조 6,800억 달러로 성장할 것으로 전망되며, 미국은 스타게이트 프로젝트에 630조원, 중국은 AI 사업사슬 발전지원에 193조원을 투자하는 등 주요국들의 대규모 투자가 지속되고 있습니다.
우리 정부도 2026년 AI 예산을 10.1조원으로 전년 대비 3배 이상 확대 편성하며 적극적인 산업 육성 의지를 보이고 있습니다. 그러나 막대한 재정 투입만으로는 충분하지 않습니다. AI 기술의 빠른 발전 속도를 고려할 때, 기업들이 직면한 구체적인 현장 애로를 해소하고 기술 발전에 걸맞은 규제 체계를 재설계하는 작업이 병행되어야 합니다.
이러한 배경에서 정부는 2024년 4월부터 간담회와, 규제합리화 전략회의 등을 거친 후 민간 전문가·기업 및 소관 부처 간 토론을 통해 핵심이슈를 조율하였고, 그 결과, AI 산업 밸류체인을 토대로 ① 기술개발 규제개선, ② AI 활용분야 제약 해소, ③ AI 인프라 장애물 제거, ④ 신뢰·안전 규범 마련이라는 4대 영역에서 67개의 구체적 규제개선 과제를 담은 로드맵을 완성하였습니다. 이는 새정부의 신산업 분야 규제합리화 1호 로드맵으로, 법·제도 중심이 아닌 산업 현장에 밀착한 규제 이슈 해결에 중점을 둔 것이 특징입니다.
2. AI 분야 규제합리화 로드맵의 주요 내용
가. 기술개발 분야
(1) AI와 지식재산권
• AI 학습 관련 저작권 데이터 활용의 법적 불확실성 완화
현행 저작권법상 저작물의 '공정이용' 시 저작권자 허락 없이 이용이 가능하나, AI 학습이 공정이용에 해당하는지는 소송을 통한 판결 전까지 판단이 어려워 AI 개발을 저해하는 요인으로 작용해왔습니다. 이에 정부는 2025년 12월까지 국내외 최신 판례와 사례를 분석하여 AI 학습에 대한 공정이용 판단기준 및 사례를 구체화하는 가이드라인을 제시하고, 2026년 상반기까지 현장 의견수렴을 거쳐 관련 법령 개선을 검토할 계획입니다.
• 공공저작물의 개방 확대
정부가 보유한 공공저작물은 활용 가치가 매우 높음에도 일부는 '변경금지', '상업적 이용금지' 등의 제한이 있어 AI 학습 활용에 제약이 있었습니다. 특히 국가자격증 시험문제는 인터넷(Q-net)에 공개되어 있음에도 활용이 제한되는 문제가 있었습니다. 이에 문체부는 AI 학습이 가능한 공공저작물 유형을 신설하여 AI 기업의 저작물 활용 여부를 명확화하고(2025년 12월), '공공누리' 부착 의무화 제도를 신설(2026년)합니다. 또한 과학기술정보통신부·문화체육관광부는 이미 공개된 공공저작물에 대해 AI 학습 목적에 맞게 개방을 추진하고, 노동부·문화체육관광부는 전문자격시험 데이터의 공공누리 적용 개방을 확대할 예정입니다.
• AI 생성물의 산업재산권 인정을 위한 심사기준 마련
현행 산업재산권 제도는 인간의 창작을 전제로 설계되어 있어, AI 기반 창작물의 권리 및 산업재산권(특허권, 디자인권) 보호에 공백이 존재합니다. 지식재산처는 2026년 상반기까지 특허권의 경우 AI 기여사항 판단기준과 법적 지위 심사기준안을, 디자인권의 경우 창작적 기여 판단에 따른 등록 적격성 판단 기준안을 마련할 계획입니다.
(2) 데이터 활용기반 마련
• AI 학습을 위한 산업·제조데이터 표준화
산업데이터를 AI 학습이 가능한 형태로 작업하는 비용이 많이 소요되고, 안전한 데이터 공유 플랫폼이 부재한 상황입니다. 또한 제조공정·장비 간 제조데이터 표현 방식(시간, 온도, 단위 등)이 상이하여 데이터 연결 시 수작업이 필요하고 시간·비용이 소모됩니다. 이에 산업통상부와 과학기술정보통신부는 학습데이터 생성 툴을 제공하고 분야별 데이터 연계·활용을 위한 데이터 공유 플랫폼(데이터 스페이스)을 2026년부터 구축하며, 중소벤처기업부는 2027년까지 핵심 제조장비·공정데이터 표준모델을 개발·제공할 예정입니다.
• 가명처리·결합 절차 간소화 및 효과성 개선
가명정보 처리·결합 시 일률적인 절차로 인해 가명정보 제공이 활성화되지 못하고, 결합된 가명정보는 한 번 사용 후 파기해야 하는 등 활용성이 저조한 문제가 있었습니다. 개인정보보호위원회는 2025년 말까지 리스크가 낮은 정보를 처리하거나 유사한 유형을 결합 반복하는 경우 절차를 간소화하고, 2026년 상반기까지 금융위원회와 함께 안전성 요건 충족 시 재사용을 허용하며 보관기간을 유연화할 계획입니다.
(3) 공공데이터 활용 확산
• AI 친화적 공공데이터 개방 체계 개선
개방된 공공데이터 중 AI 학습에 필요한 고가치 공공데이터의 비중이 작고, 공공데이터의 AI 활용을 위해서는 추가적인 정제·가공이 필요한 상황입니다. 행정안전부는 2025년 12월부터 기업 수요를 반영하여 「AI·고가치 공공데이터 Top100」을 선정·개방하고, 2025년 중 AI 학습·분석 등에 쉽게 활용할 수 있는 포맷·메타데이터·품질기준 등 'AI-Ready 공공데이터'의 세부 기준을 마련하며, 2026년부터 관리체계를 운영할 예정입니다.
• 공공데이터 개방 담당자 면책 구체화
데이터 개방 담당자들이 법적·행정적 부담으로 공공데이터 개방에 소극적인 문제를 해결하기 위해, 행정안전부는 2025년 12월까지 현행 면책 규정을 구체화하고 현장 적용이 가능한 사례 중심의 면책 가이드라인을 마련할 계획입니다.
나. 서비스 활용 분야
(1) 모빌리티·지능형로봇
• 자율주행 시범운행지구 등 실증 확대
현재 시범운행지구는 노선 위주로 자율주행 선진국 대비 면적이 협소하고(국내 최대 30.1㎢ vs 중국 우한시 3,000㎢), 지정권자가 국토교통부 장관으로 되어 있어 행정절차 이행에 상당한 시간이 소요되는 문제가 있었습니다. 국토교통부는 2026년 1분기까지 시범운행지구를 도시 단위로 과감하게 확대 지정하고, 「자율주행자동차법」 개정을 통해 지자체에 지정 권한을 부여할 계획입니다.
• 유연한 규제 적용으로 AI 로봇 활용 가속화
로봇 산업이 급격히 성장하고 있으나, 기존 산업 기준·규제는 전통기술 및 사람 중심으로 설계되어 로봇을 활용한 신기술 상용화에 제약이 있었습니다. 산업통상부는 주차 등 다양한 분야에서 기존 규제를 정비하고, 로봇의 안전성 및 인력대체 가능성 등을 검토하여 안전기준을 재정비하는 로드맵을 2027년 상반기까지 수립할 계획입니다. 구체적으로 주차로봇의 경우 기존 주차구획 및 안전기준을 유연화(2026년까지)하고, 실외이동로봇은 운행안전인증 심사 평가항목을 통폐합(16개→8개)하고 심사기간을 단축(60일→30일)했습니다(2025년 11월 기시행).
(2) 공공행정
• 대국민서비스 AI 활용을 통한 행정적 비효율성 개선
현행 민원대응 서비스는 단순·반복적 문의에는 효과적이나, 개별 상황 등을 반영한 심층적 안내에는 한계가 있어 이용에 불편이 있었습니다. 국세청은 2026년부터 생성형 AI를 활용한 AI 세금업무 컨설턴트를 개발하고, 중소벤처기업부는 2026년부터 소상공인 상담, 지원 정책 등을 제안하는 AI 도우미를 구축할 예정입니다.
• AI 제품에 대한 공공조달 지원
우수조달물품 지정 시 AI 제품에 대한 심사 기준 및 인센티브가 부재하여 공공조달 시장 진입이 어려운 문제가 있었습니다. 조달청은 2026년 하반기까지 공공부문의 선도적 수요 창출을 위해 심사 시 AI 기술 분야를 신설하고, 기술심사 항목 배점을 상향(60점→80점)하며 기술품질 최대 가점을 전격 확대(+3점→+6점)할 계획입니다.
다. 인프라 분야
• 데이터센터 미술작품·승강기 설치 의무 개선
데이터센터 내 미술작품 및 승강기 설치 의무 등 현실을 고려하지 못한 획일적 규제 적용으로 불필요한 운영 비용이 증가하고 사업자 부담이 가중되는 문제가 있었습니다. 문화체육관광부는 2026년 상반기까지 상주인력이 적고 외부인의 출입이 엄격히 통제되는 특성을 고려하여 미술작품 설치장소 및 설치금액(산정요율)을 조정하고, 국토교통부는 2026년 상반기까지 승강기 설치의무 거실면적 산정기준에 전산실(서버실) 면적을 제외토록 관련 법령 개정안을 마련할 계획입니다.
• 반도체공장 건설규제 완화
반도체공장은 일반 건물과 달리 층고가 높고 클린룸 등 특수한 구조를 가지고 있음에도 소방관 진입창 설치기준과 방화구획 설정이 일반 건축물과 동일하게 적용되어 공사 난이도가 높고 비용과 기간이 크게 증가하는 문제가 있었습니다. 국토교통부는 2025년 9월 소방관 진입창 설치기준을 개정(기시행)하였고, 2026년 상반기까지 방화구획 설정기준을 완화할 계획입니다.
라. 신뢰·안전 규범 분야
• 고영향 AI 개념 정립을 통한 사업자 책무 부담 합리화
고영향 AI(생명·신체·기본권에 중대한 영향을 미치거나 위험 초래 우려가 있는 AI 시스템)의 개념상 모호성으로 규제 대상이 확대될 것에 대한 우려 및 고영향 AI 사업자의 책무 부담 가중 문제가 있었습니다. 과학기술정보통신부는 2026년 1월까지 고영향 AI 해당 여부에 대한 영역별 판단기준과 고영향 AI의 신뢰성 확보 조치의 구체적 이행 방안을 하위법령 등에서 규정할 계획입니다.
• 채용 분야 AI 가이드라인 마련
고영향 AI인 채용 AI의 기준이 부재하여 기업 혼란 및 구직자 불안이 존재하는 문제가 있었습니다. 과학기술정보통신부와 고용노동부는 2026년 1월까지 AI 채용시스템 이용 사업자의 책무, 활용기준 등을 명확히 하여 채용 편향성 등 위험관리방안을 수립하고, 이용자(구인기업)가 책임감 있게 활용할 수 있도록 유의사항을 안내할 예정입니다.
3. 시사점
이번 AI 분야 규제합리화 로드맵은 산업 현장의 구체적 애로를 해결하기 위한 실질적 방안을 담고 있으며, AI 사업자들에게는 각 분야별로 중요한 시사점과 대응 과제를 제시하고 있습니다.
가. 기술개발 분야
• 저작권 데이터 활용의 법적 불확실성 완화
이미지, 음악, 음성 등을 생성하는 생성형 AI 기업들은 그동안 저작권 침해 우려로 인해 학습 데이터 확보에 어려움을 겪어왔습니다. 2025년 12월까지 마련될 공정이용 가이드라인은 AI 학습이 공정이용에 해당하는 구체적 기준과 사례를 제시함으로써, 기업들이 이미 수집해 놓은 데이터를 보다 안심하고 활용할 수 있는 법적 근거를 제공할 것으로 기대됩니다. 다만 가이드라인이 공정이용의 허용 범위를 어느 정도까지 인정할지는 불확실하므로, 기업들은 가이드라인 발표 즉시 자사의 데이터 수집·활용 방식을 검토하고 필요시 조정해야 합니다. 특히 상업적 목적의 AI 학습이 공정이용으로 인정되는 조건을 명확히 파악하고, 이에 부합하는 내부 프로세스를 구축할 필요가 있습니다.
• 공공저작물 개방 확대
공공누리 AI 학습 유형 신설과 전문자격시험 데이터 개방은 저작권 분쟁 위험 없이 양질의 학습데이터를 확보할 수 있는 기회를 제공합니다. 특히 교육, 의료, 법률 등 전문 분야 AI 모델을 개발하는 기업들은 공공저작물 개방 현황을 지속적으로 모니터링하고, 자사 모델 학습에 활용 가능한 데이터를 선제적으로 확보하는 전략이 필요합니다. 공공누리 부착 의무화가 2026년 시행되면 공공저작물의 이용 조건이 명확해져 데이터 활용 계획 수립이 한층 용이해질 것으로 예상됩니다.
• AI 생성물의 산업재산권 인정
AI가 생성한 발명이나 디자인의 특허성 판단 기준이 2026년 상반기 마련됨에 따라, AI 기반 R&D를 수행하는 기업들은 AI의 기여 정도를 명확히 문서화하고 관리하는 시스템을 갖추어야 합니다. 특히 AI와 인간 발명자의 기여를 구분하여 기록하고, AI 활용 과정에서의 창작적 기여를 입증할 수 있는 증거를 체계적으로 관리할 필요가 있습니다. 이는 향후 특허 출원 시 권리 인정 여부를 좌우하는 핵심 요소가 될 것입니다.
• 데이터 표준화와 가명정보 활용
제조·산업 데이터 표준화는 특히 제조업체와 제조 AI 솔루션 제공기업에 중요한 의미를 갖습니다. 데이터 스페이스 구축에 참여함으로써 공급망 내 데이터 공유가 원활해지고, AI 학습에 필요한 데이터를 효율적으로 확보할 수 있습니다. 다만 데이터 공유 과정에서 영업비밀 보호와 데이터 소유권 문제가 발생할 수 있으므로, 명확한 데이터 거버넌스 체계와 계약 구조를 마련해야 합니다.
가명정보 처리·결합 절차 간소화와 재사용 허용은 금융, 헬스케어, 통신 등 개인정보를 다루는 산업의 AI 기업들에게 특히 중요합니다. 유사한 유형의 가명정보 결합을 반복하는 경우 절차가 간소화되고, 안전성 요건을 충족하면 결합된 가명정보를 재사용할 수 있게 되어 AI 모델의 지속적 학습과 성능 개선이 용이해질 것입니다. 기업들은 가명정보 처리 프로세스를 재검토하고, 안전성 요건을 충족하기 위한 기술적·관리적 보호조치를 강화해야 합니다.
• 공공데이터 활용
「AI·고가치 공공데이터 Top100」 선정과 'AI-Ready 공공데이터' 기준 마련은 AI 기업들이 정제·가공 작업 없이 바로 학습에 활용할 수 있는 고품질 데이터를 확보할 수 있는 기회를 제공합니다. 기업들은 자사가 필요로 하는 데이터가 Top100에 포함될 수 있도록 관련 부처에 수요를 적극적으로 전달하고, AI-Ready 기준에 맞춰 데이터 활용 파이프라인을 구축해야 합니다. 또한 공공데이터 담당자 면책 가이드라인이 마련되면 공공기관과의 협력이 활성화될 것으로 예상되므로, 공공데이터를 활용한 공동 프로젝트를 적극 추진할 필요가 있습니다.
나. 서비스 활용 분야
• 자율주행 실증 확대
자율주행 시범운행지구의 도시 단위 확대와 지자체 권한 부여는 자율주행 기술 개발 기업들에게 더 넓은 실증 공간과 다양한 운행 환경을 제공합니다. 기업들은 지자체별 시범운행지구 지정 계획을 파악하고, 조기에 실증 참여를 신청하여 기술 고도화 기회를 선점해야 합니다. 특히 도시 단위 실증은 복잡한 도심 환경에서의 자율주행 성능을 검증할 수 있는 기회이므로, 이를 통해 확보한 데이터와 경험은 상용화 시점을 앞당기는 데 결정적 역할을 할 것입니다.
• 로봇 규제 정비
주차로봇의 주차구획 기준 유연화와 실외이동로봇의 운행안전인증 절차 간소화는 로봇 서비스 사업자들의 시장 진입 장벽을 낮춥니다. 주차로봇 사업자는 2026년까지 일반 건축물에 우선 적용되는 개선된 기준에 따라 사업 모델을 재설계하고, 실증 결과를 축적하여 향후 아파트 등으로의 확대에 대비해야 합니다. 실외이동로봇 사업자는 단축된 인증 기간(30일)을 활용하여 신속한 제품 출시와 시장 대응이 가능해집니다. 2027년 상반기 수립 예정인 로봇 안전기준 재정비 로드맵은 로봇 산업 전반의 규제 방향을 제시할 것이므로, 기업들은 로드맵 수립 과정에 적극 참여하여 현장 의견을 반영시킬 필요가 있습니다.
• 공공행정 AI 활용
국세청과 중소벤처기업부의 생성형 AI 컨설턴트 개발은 공공 영역에서의 AI 수요를 창출하고, AI 솔루션 제공 기업들에게 새로운 시장 기회를 제공합니다. 조달청의 AI 제품 평가 기준 신설과 배점 상향은 AI 기술을 적용한 제품의 우수조달물품 진입을 촉진하여 공공조달 시장 진출의 문턱을 낮춥니다. AI 솔루션 기업들은 공공부문의 AI 도입 수요를 면밀히 분석하고, 우수조달물품 지정 요건에 맞춰 제품을 개발·개선하며, 공공조달 시장 진출 전략을 수립해야 합니다. 특히 개인정보 보호, 보안, 투명성 등 공공부문에서 요구되는 특수한 요건을 충족하는 제품 설계가 중요합니다.
다. 인프라 분야
• 데이터센터 규제 완화
미술작품·승강기 설치 의무 개선은 데이터센터 건설·운영 비용을 절감하여 AI 인프라 투자를 촉진합니다. 데이터센터 사업자들은 2026년 상반기 법령 개정에 맞춰 건설 계획을 조정하고, 절감된 비용을 GPU 확충 등 핵심 인프라 투자에 활용할 수 있습니다. 다만 미술작품 설치장소·금액 조정과 승강기 설치 면적 산정 기준의 구체적 내용은 법령 개정안이 나와야 확인할 수 있으므로, 개정안 발표 즉시 면밀히 검토하고 기존 계획을 재조정해야 합니다.
• 반도체공장 규제 완화
소방관 진입창 설치기준 개선과 방화구획 설정기준 완화는 반도체 공장 건설 비용과 기간을 단축하여 반도체 생산 능력 확충을 지원합니다. 반도체 기업들은 개선된 기준을 활용하여 효율적인 생산라인 배치와 유연한 설비 변경이 가능해지며, 이는 AI 반도체 생산 능력 확대에 기여할 것입니다.
라. 신뢰·안전 규범 분야
• 고영향 AI 규정 대응
2026년 1월 마련될 고영향 AI 판단기준과 신뢰성 확보 조치 이행 방안은 AI 사업자들에게 규제 대상 여부를 명확히 하고, 준수해야 할 의무 사항을 구체화합니다. 생명·신체·기본권에 영향을 미칠 수 있는 AI 서비스를 제공하는 기업들은 자사 시스템이 고영향 AI에 해당하는지 사전 평가하고, 해당될 경우 위험관리정책 수립, 안전한 개발 수행, 이용자 권리 보장 정책 마련 등 신뢰성 확보 조치를 준비해야 합니다. 특히 의료, 금융, 채용, 신용평가 등의 분야에서 AI를 활용하는 기업들은 하위법령 발표에 주목하고, 조기에 컴플라이언스 체계를 구축하여 규제 시행에 대비해야 합니다.
• 채용 AI 가이드라인 대응
채용 분야 AI 가이드라인은 HR 테크 기업과 채용 AI를 활용하는 기업 모두에 영향을 미칩니다. AI 채용시스템 개발사는 편향성 검증, 알고리즘 투명성 확보, 구직자 권익 보호 기능 등을 강화해야 하며, 채용 AI를 이용하는 기업들은 가이드라인에서 제시하는 책임 있는 활용 기준과 유의사항을 숙지하고 내부 채용 프로세스를 점검해야 합니다. 특히 구직자에 대한 고지 의무, 이의제기 절차 마련, 인간의 최종 판단 보장 등 가이드라인이 요구하는 사항들을 사전에 준비할 필요가 있습니다.
• 마치면서
이번 AI 분야 규제합리화 로드맵은 정부가 AI를 국가 전략 기술로 인식하고, 산업 현장의 구체적 애로를 해결하기 위해 범부처 차원에서 마련한 종합적 규제 개선 방안입니다. AI 학습 데이터 확보를 위한 저작권·공공데이터 규제 개선, 자율주행과 로봇 등 AI 서비스의 실증과 상용화를 위한 규제 정비, 데이터센터와 반도체 공장 등 AI 인프라 구축 부담 완화, 그리고 고영향 AI와 채용 AI 등에 대한 신뢰·안전 규범 마련까지, AI 산업 밸류체인 전반을 아우르는 67개 과제가 단계적으로 추진될 예정입니다.
AI 사업자들은 이번 로드맵이 제시하는 규제 개선 일정에 맞춰 선제적으로 대응해야 합니다. 2025년 12월까지 마련되는 공정이용 가이드라인, 공공누리 AI 학습 유형, 가명정보 처리 가이드라인 개정 사항을 즉시 검토하고 자사 데이터 활용 방식을 조정해야 하며, 2026년 상반기 마련되는 AI 생성물 산업재산권 심사기준, 데이터센터 규제 완화 법령, 고영향 AI 하위법령 등도 면밀히 분석하여 사업 전략에 반영해야 합니다. 특히 고영향 AI에 해당하는 서비스를 제공하는 기업들은 신뢰성 확보 조치를 조기에 구축하여 규제 준수는 물론 시장에서의 신뢰를 확보하는 것이 중요합니다.
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