AI 컴플라이언스 실무가이드
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AI를 개발·도입·운영하는 기업의 경영진과 법무팀, 개발자를 위한 종합 실무 가이드입니다.
2026년 1월 AI 기본법이 시행되고 2월부터 EU AI Act 금지 규정 집행이 시작되면서, 기업의 책상 위에는 아직 판례가 없는 질문들이 쌓이고 있습니다. 병원에서 AI가 폐암을 놓쳤을 때, 대출 심사 알고리즘이 특정 지역을 차별했을 때, 공장에 투입된 로봇이 작업자와 충돌했을 때 - 그 책임은 누구에게 있는가. 우리 AI는 고위험에 해당하는가, 학습 데이터의 저작권은 문제없는가, 국경을 넘는 순간 어떤 법이 적용되는가.
법무법인 화우 AI센터가 이 질문들에 답하기 위해 펴낸 실무서로, 6개 PART·13개 장에 걸쳐 데이터 주권과 개인정보, 지식재산권, 알고리즘 투명성과 편향, 보안 위협과 피지컬 AI라는 네 축으로 기업의 리스크를 분석합니다.
한국 AI 기본법과 EU AI Act, 미국·일본 규제를 비교하고 헬스케어·금융·자율주행 등 산업별 쟁점을 짚는 한편, 사내 AI 사용 가이드라인 템플릿과 공급망 실사 체크리스트 등 현장에서 바로 쓸 수 있는 도구를 함께 담았습니다.
경쟁의 축이 '성능'에서 '신뢰'로 옮겨가는 지금, 규제는 혁신을 막는 장애물이 아니라 안전한 혁신을 가능하게 하는 '레일'이라는 것이 이 책의 관점입니다.
2026년 1월 AI 기본법이 시행되고 2월부터 EU AI Act 금지 규정 집행이 시작되면서, 기업의 책상 위에는 아직 판례가 없는 질문들이 쌓이고 있습니다. 병원에서 AI가 폐암을 놓쳤을 때, 대출 심사 알고리즘이 특정 지역을 차별했을 때, 공장에 투입된 로봇이 작업자와 충돌했을 때 - 그 책임은 누구에게 있는가. 우리 AI는 고위험에 해당하는가, 학습 데이터의 저작권은 문제없는가, 국경을 넘는 순간 어떤 법이 적용되는가.
법무법인 화우 AI센터가 이 질문들에 답하기 위해 펴낸 실무서로, 6개 PART·13개 장에 걸쳐 데이터 주권과 개인정보, 지식재산권, 알고리즘 투명성과 편향, 보안 위협과 피지컬 AI라는 네 축으로 기업의 리스크를 분석합니다.
한국 AI 기본법과 EU AI Act, 미국·일본 규제를 비교하고 헬스케어·금융·자율주행 등 산업별 쟁점을 짚는 한편, 사내 AI 사용 가이드라인 템플릿과 공급망 실사 체크리스트 등 현장에서 바로 쓸 수 있는 도구를 함께 담았습니다.
경쟁의 축이 '성능'에서 '신뢰'로 옮겨가는 지금, 규제는 혁신을 막는 장애물이 아니라 안전한 혁신을 가능하게 하는 '레일'이라는 것이 이 책의 관점입니다.
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출판사 리뷰
출판사 리뷰
목차
목차
PART 1 AI 시대의 기술·정책 프레임 이해
1장 생성형 AI와 최신 기술 개요 3
1절 생성형 AI의 정의와 범위 3
1.생성형 AI의 개념 3
2.생성형 AI 서비스의 유형별 분류 4
3. AI 에이전트의 등장 5
2절 생성형 인공지능 기술의 개요 7
1. 인공신경망: AI가 '배우는' 방식 7
2. 트랜스포머와 어텐션: 문맥을 이해하는 비결 8
3. 대규모 언어모델(LLM)의 작동 원리 9
4. 알아두면 유용한 핵심 용어 10
3절 생성형 AI 데이터 처리의 단계별 프로세스 14
1. 사전학습(Pre-training) 15
2. 미세조정(Fine-tuning) 17
3. 정렬(Alignment) 18
4. 추론(Inference) 20
5. RAG(검색증강생성) - "기업 도입의 표준"이 된 이용 단계 21
2장 글로벌 AI 규제 프레임 분석 23
1절 EU AI Act의 등장과 위험 기반 규제체계 23
1. AI 규제의 새로운 지평을 열다 23
2. 위험 기반 접근법: EU AI Act의 규제 설계 25
3. 금지대상 AI 시스템 27
4. 고위험 AI 시스템 28
5. 제재(벌금) 31
2절 미국?-?연방 정부와 주(州) 정부의 이중 규제 구조 32
1. 연방 정부의 정책 기조 변화 32
2. 연방 정부기관의 AI 규제 33
3. 주(州) 차원의 AI 입법 현황 35
3절 일본?-?자율 규범과 실무 지침 모델 39
1. 규제 체계 개관 39
2. AI 촉진법의 주요 내용 40
3. AI 사업자 가이드라인 41
4. 일본의 규제 사례 44
PART 2 데이터·프라이버시·보안
3장 개인정보·데이터 보호와 AI 49
1절 개인정보 보호법, 인공지능 기본법, EU GDPR 비교 49
1. 복잡하게 얽힌 AI 규제의 실타래를 풀며 49
2. 한국의 현행 규제: 개인정보 보호법의 '자동화된 결정' 50
3. 새로운 물결: AI 기본법의 '위험 기반 규제' 50
4. 글로벌 스탠다드: EU GDPR의 '프로파일링' 통제 51
5. 한눈에 보는 3대 규제 비교(개인정보 보호법 vs 인공지능기본법 vs GDPR) 52
6. 기업의 통합 대응 전략: '따로 또 같이' 53
7. 규제 준수는 글로벌 여권이다 54
2절 자동화 의사결정의 요건과 기업 실무 55
1.SF 상상을 넘어 현실이 된 AI와 '결정'의 문제 55
2. 법적 근거: 개인정보 보호법이 말하는 '자동화된 결정' 56
3. 무엇이 '자동화된 결정'인가?: 적용 범위와 판단 기준 57
4. 정보주체의 강력한 무기: 거부권과 설명요구권 58
5. 기업의 대응 전략: 투명성 확보와 프로세스 재설계 59
6. 견제와 균형 속에서 피어나는 건전한 AI 생태계 60
3절 데이터셋 구축 전처리 단계의 법적 리스크와 기업실무 61
1. 데이터의 '품질'을 넘어, 데이터의 '적법성' 시대로 61
2. 무엇이 '개인정보'인가?: 식별 가능성의 함정 62
3. 기업 내부 데이터의 재활용: "우리 고객 정보니까 써도 되겠지?" 63
4. 기업의 대응 전략: 데이터 거버넌스와 안전조치 64
5. 컴플라이언스는 혁신의 걸림돌이 아닌 '방파제' 66
4장 AI 보안·공급망·컴플라이언스 67
1절 AI 시스템 침해·프롬프트 인젝션 대응 67
1. AI 보안이 기존 보안과 다른 이유 67
2. 최신 사례로 보는 공격 패턴 69
3. 기업이 우선순위로 잡아야 할 7대 AI 보안 리스크 71
4. 방어 전략은 "필터링"보다 "구조" 71
2절 AI 클라우드 보안과 망분리 75
1. 규제 흐름: "물리적 차단"에서 "데이터 중심 통제"로 75
2. 구축 유형별 권장 보안 설계 76
3. 클라우드 컴플라이언스 79
3절 공급망 실사(DD) 체크리스트 83
1. AI 공급망 83
2. 최신 공급망 사례: "모델 파일이 곧 실행 파일이 될 수 있다" 84
3. 오픈소스 모델 도입 시 '반입 절차' 표준화 85
PART 3 지식재산권·알고리즘 투명성
5장 생성형 AI와 지식재산권 91
1절 AI 학습데이터와 저작권 이슈 91
1. 데이터 수집 단계와 복제권 침해 91
2. 데이터 전처리 및 파라미터화 92
3. 권리관리정보(CMI)의 제거 및 변조 94
2절 AI 학습을 위한 저작물의 공정 이용 법리 96
1. 저작권법 제35조의5: "원칙은 허락, 예외는 공정이용" 96
2. 미국 저작권청(USCO) 보고서: "변형성은 출발점일 뿐, 시장 대체가 결론을 바꾼다" 97
3. 미국 판례 동향: "기술 일반론이 아니라, 증거의 문제로 수렴한다" 98
4. 실무 정리: 공정이용은 "법리"이면서 동시에 "조달·통제·문서화"의 문제 99
3절 생성형 AI 결과물의 저작권 및 저작자성 101
1. 인간 저작자 요건 101
2. 인간의 창작적 기여 판단 기준 101
3. 생성형 AI 활용 저작물의 저작권 등록 103
4절 AI 발명자 적격성 문제와 글로벌 사법 판단 105
1. 주요국 법원 또는 특허청의 판단 비교 105
2. AI 기여 발명의 보호 방안: 인간 발명자 기재 106
5절 생성형 AI와 부정경쟁방지법, 퍼블리시티권 108
1. 저작권의 보호대상의 한계 108
2. 스타일(화풍) 모방과 부정경쟁방지법 108
3. AI 보이스와 퍼블리시티권(인적 식별표지 보호) 109
6장 알고리즘 책임·편향·감사 111
1절 알고리즘 편향의 개념과 유형 111
1. 알고리즘 편향이란 무엇인가 111
2. 데이터 기반 편향 112
3. 모델 설계에 따른 편향 113
4. 추천·피드 상호작용 구조에 따른 편향 114
2절 법과 규제는 알고리즘 편향을 어디까지 문제 삼는가 115
1. 편향과 위법의 관계 115
2. EU의 접근 115
3. 개인정보 보호법의 접근 116
4. AI 기본법의 접근 117
5. "편향은 금지 대상이 아니라, 관리·입증 대상" 118
3절 알고리즘 설명 가능성과 책임 귀속 119
1. 왜 '설명 가능성'이 문제 되는가 119
2. 알고리즘의 '설명 가능성'이란 무엇인가 119
3.설명 가능성과 모델 성능은 왜 동시에 극대화되기 어려운가 120
4. 생성형 인공지능에서의 설명 가능성 121
5. 개인정보 보호법이 요구하는 설명 가능성의 범위 121
6. AI 기본법 체계가 요구하는 설명 가능성 122
4절 알고리즘 감사(AI Audit)와 기업 실무 123
1. AI 감사란 무엇인가 123
2. AI 기본법이 요구하는 '감사 가능한 상태' 124
3. 감사는 '평가'가 아니라 '입증'의 문제 124
5절 기업의 준비 사항 125
PART 4 기업 내부 AI 활용과 거버넌스 실무
7장 사내 AI 활용 정책??·??윤리??·??인력 관리 131
1절 사내 생성형 AI 사용 가이드라인 템플릿 131
1. 가이드라인 제정의 목표 131
2. 과학기술정보통신부: AI 윤리기준 132
3. 방송미디어통신위원회: 생성형 인공지능 서비스 이용자 보호 가이드라인 132
4. 민간 기업의 AI 윤리 원칙 133
5. 생성형 AI 사용 시의 중대한 리스크 134
6. 생성형 AI 사용 가이드라인 템플릿 및 체크리스트 135
2절 노동·HR 영역에서의 AI 활용과 법적 쟁점 137
1. 근로계약 체결 전 단계 - AI에 의한 채용과 차별의 문제 137
2. 근로계약 체결 이후 근로조건 - AI에 의한 감시의 문제 140
3. 근로계약 종료 단계 - AI 평가에 의한 해고의 정당성 문제 141
8장 AI 거버넌스 관점(금융권 AI 가이드라인 중심으로) 143
1절 거버넌스 조직 143
2절 거버넌스 조직 - 금융분야 논의 146
3절 금융분야 AI 가이드라인 149
1. 배경 149
2. 금융 AI 7대 원칙 중심의 위험관리 체계 150
3. '자율규범'이지만 사실상의 준수 기준 153
PART 5 산업별 AI 규제와 분쟁 리스크
9장 헬스케어·의료기기 AI 157
1절 EU AI Act 의료기기 규제 157
1. 추가 규제의 탄생 157
2. EU 내 의료기기 AI의 고위험 AI 해당 여부 159
3. 고위험 AI 제공자(provider)와 배포자(deployer)의 의무 161
4. EU 내 의료기기 AI 대상 규제의 특징 162
2절 AI 의료 진단 서비스의 책임 분배 165
1. AI의 의료 진단이 가져오는 질문 165
2. AI 의료 진단 서비스의 국외·국내 현황 166
3.AI 의료 진단 서비스의 결과물 활용과 그 책임을 둘러싼 법적 쟁점 168
10장 금융·핀테크·보험 175
1절 금융 AI 편향·차별 규제 175
1. 편향·차별 규제의 의의 175
2. 금융소비자보호법 176
3. 자본시장법 177
4. 신용정보법 178
5. AI 기본법 179
2절 신용평가·리스크 모델링의 규제 동향 182
1. 신용정보법 규정 182
2. 신용평가체계 검증위원회 182
3. AI 신용평가모형 검증체계 184
4. 자동화평가 대응권 185
3절 체크리스트 188
11장 피지컬 AI 190
1절 피지컬 AI 시대의 도래 190
1. 피지컬 AI의 '인지-판단-행동' 파이프라인 190
2. 관련 법·제도의 현황 193
3. 로봇 사고와 법적 책임 194
2절 자율주행차와 단계별 규제 프레임워크 199
1. 자율주행 기술의 단계 199
2. 한국의 규제 프레임: 2027년 Lv.4 상용화를 목표로 200
3. 레벨5(완전 자율주행) 미래 과제 203
4. 자율주행차 규제의 국제 비교 203
3절 인간-로봇 협업(HRC) 현장의 쟁점 205
1. HRC의 부상 205
2. 안전 기준과 규범 205
3. 법적 책임과 중대재해처벌법 206
4. HRC에서의 정책 제언 207
4절 로봇 윤리 209
1. 로봇 윤리의 중요성 209
2. 윤리와 법의 접점 209
3. 로봇 윤리 사례 210
4. 사회적 수용성과 기업의 역할 211
PART 6 기본법과 미래 전망
12장 AI 기본법 구조와 기업 대응 215
1절 AI 기본법의 구성, 적용 범위, 용어 정의 215
1. AI 기본법의 특징 215
2. AI 기본법의 구성 216
3. AI 기본법의 적용범위 217
4. AI 기본법의 주요 정의 218
2절 기업의 의무·금지행위·제재 224
1. 기업의 핵심 의무 224
2. 금지행위 및 제재 규정 230
3절 인공지능사업자·이용자의 구분과 역할 232
1. 인공지능사업자, 인공지능이용자의 정의 232
2. 인공지능사업자, 인공지능이용자의 역할 233
13장 글로벌 규제 비교와 한국의 전략적 선택 235
1절 AI 기본법, EU AI Act, 미국 AI 정책 간 비교 및 분석 235
1. 규제 패러다임의 전환: "준수(Compliance)"에서 "포지셔닝(Positioning)"으로 235
2. 세 가지 규제 철학 비교 237
3. 한국 기업의 전략적 선택 240
4. '규제 비용'이 아닌 '신뢰 자본'의 설계 241
2절 기업의 국경 간 서비스 제공 리스크 243
1. 동시 또는 연쇄적 집행 243
2. 책임 주체의 불명확성 244
3. 실체적 의무의 지역별 차이와 운영 복잡성 244
4. 대응 전략: 리스크는 곧 기회 245
3절 국제 표준화 동향 246
1. 국제 표준화의 중심축: JTC 1/SC 42(인공지능) 246
2. ITU-T 및 IEEE: 서비스/통신·윤리/거버넌스 축의 병행 강화 251
3. CEN-CENELEC JTC21, EU AI Act 이행을 뒷받침하는 표준·적합성평가(Conformity Assessment) 체계 강화 251
4. 미국 규제로 인한 표준 수요 252
5. 생성형 AI·에이전트 확산: "평가 표준"과 "프로토콜/상호운용"이 새 전장 253
1장 생성형 AI와 최신 기술 개요 3
1절 생성형 AI의 정의와 범위 3
1.생성형 AI의 개념 3
2.생성형 AI 서비스의 유형별 분류 4
3. AI 에이전트의 등장 5
2절 생성형 인공지능 기술의 개요 7
1. 인공신경망: AI가 '배우는' 방식 7
2. 트랜스포머와 어텐션: 문맥을 이해하는 비결 8
3. 대규모 언어모델(LLM)의 작동 원리 9
4. 알아두면 유용한 핵심 용어 10
3절 생성형 AI 데이터 처리의 단계별 프로세스 14
1. 사전학습(Pre-training) 15
2. 미세조정(Fine-tuning) 17
3. 정렬(Alignment) 18
4. 추론(Inference) 20
5. RAG(검색증강생성) - "기업 도입의 표준"이 된 이용 단계 21
2장 글로벌 AI 규제 프레임 분석 23
1절 EU AI Act의 등장과 위험 기반 규제체계 23
1. AI 규제의 새로운 지평을 열다 23
2. 위험 기반 접근법: EU AI Act의 규제 설계 25
3. 금지대상 AI 시스템 27
4. 고위험 AI 시스템 28
5. 제재(벌금) 31
2절 미국?-?연방 정부와 주(州) 정부의 이중 규제 구조 32
1. 연방 정부의 정책 기조 변화 32
2. 연방 정부기관의 AI 규제 33
3. 주(州) 차원의 AI 입법 현황 35
3절 일본?-?자율 규범과 실무 지침 모델 39
1. 규제 체계 개관 39
2. AI 촉진법의 주요 내용 40
3. AI 사업자 가이드라인 41
4. 일본의 규제 사례 44
PART 2 데이터·프라이버시·보안
3장 개인정보·데이터 보호와 AI 49
1절 개인정보 보호법, 인공지능 기본법, EU GDPR 비교 49
1. 복잡하게 얽힌 AI 규제의 실타래를 풀며 49
2. 한국의 현행 규제: 개인정보 보호법의 '자동화된 결정' 50
3. 새로운 물결: AI 기본법의 '위험 기반 규제' 50
4. 글로벌 스탠다드: EU GDPR의 '프로파일링' 통제 51
5. 한눈에 보는 3대 규제 비교(개인정보 보호법 vs 인공지능기본법 vs GDPR) 52
6. 기업의 통합 대응 전략: '따로 또 같이' 53
7. 규제 준수는 글로벌 여권이다 54
2절 자동화 의사결정의 요건과 기업 실무 55
1.SF 상상을 넘어 현실이 된 AI와 '결정'의 문제 55
2. 법적 근거: 개인정보 보호법이 말하는 '자동화된 결정' 56
3. 무엇이 '자동화된 결정'인가?: 적용 범위와 판단 기준 57
4. 정보주체의 강력한 무기: 거부권과 설명요구권 58
5. 기업의 대응 전략: 투명성 확보와 프로세스 재설계 59
6. 견제와 균형 속에서 피어나는 건전한 AI 생태계 60
3절 데이터셋 구축 전처리 단계의 법적 리스크와 기업실무 61
1. 데이터의 '품질'을 넘어, 데이터의 '적법성' 시대로 61
2. 무엇이 '개인정보'인가?: 식별 가능성의 함정 62
3. 기업 내부 데이터의 재활용: "우리 고객 정보니까 써도 되겠지?" 63
4. 기업의 대응 전략: 데이터 거버넌스와 안전조치 64
5. 컴플라이언스는 혁신의 걸림돌이 아닌 '방파제' 66
4장 AI 보안·공급망·컴플라이언스 67
1절 AI 시스템 침해·프롬프트 인젝션 대응 67
1. AI 보안이 기존 보안과 다른 이유 67
2. 최신 사례로 보는 공격 패턴 69
3. 기업이 우선순위로 잡아야 할 7대 AI 보안 리스크 71
4. 방어 전략은 "필터링"보다 "구조" 71
2절 AI 클라우드 보안과 망분리 75
1. 규제 흐름: "물리적 차단"에서 "데이터 중심 통제"로 75
2. 구축 유형별 권장 보안 설계 76
3. 클라우드 컴플라이언스 79
3절 공급망 실사(DD) 체크리스트 83
1. AI 공급망 83
2. 최신 공급망 사례: "모델 파일이 곧 실행 파일이 될 수 있다" 84
3. 오픈소스 모델 도입 시 '반입 절차' 표준화 85
PART 3 지식재산권·알고리즘 투명성
5장 생성형 AI와 지식재산권 91
1절 AI 학습데이터와 저작권 이슈 91
1. 데이터 수집 단계와 복제권 침해 91
2. 데이터 전처리 및 파라미터화 92
3. 권리관리정보(CMI)의 제거 및 변조 94
2절 AI 학습을 위한 저작물의 공정 이용 법리 96
1. 저작권법 제35조의5: "원칙은 허락, 예외는 공정이용" 96
2. 미국 저작권청(USCO) 보고서: "변형성은 출발점일 뿐, 시장 대체가 결론을 바꾼다" 97
3. 미국 판례 동향: "기술 일반론이 아니라, 증거의 문제로 수렴한다" 98
4. 실무 정리: 공정이용은 "법리"이면서 동시에 "조달·통제·문서화"의 문제 99
3절 생성형 AI 결과물의 저작권 및 저작자성 101
1. 인간 저작자 요건 101
2. 인간의 창작적 기여 판단 기준 101
3. 생성형 AI 활용 저작물의 저작권 등록 103
4절 AI 발명자 적격성 문제와 글로벌 사법 판단 105
1. 주요국 법원 또는 특허청의 판단 비교 105
2. AI 기여 발명의 보호 방안: 인간 발명자 기재 106
5절 생성형 AI와 부정경쟁방지법, 퍼블리시티권 108
1. 저작권의 보호대상의 한계 108
2. 스타일(화풍) 모방과 부정경쟁방지법 108
3. AI 보이스와 퍼블리시티권(인적 식별표지 보호) 109
6장 알고리즘 책임·편향·감사 111
1절 알고리즘 편향의 개념과 유형 111
1. 알고리즘 편향이란 무엇인가 111
2. 데이터 기반 편향 112
3. 모델 설계에 따른 편향 113
4. 추천·피드 상호작용 구조에 따른 편향 114
2절 법과 규제는 알고리즘 편향을 어디까지 문제 삼는가 115
1. 편향과 위법의 관계 115
2. EU의 접근 115
3. 개인정보 보호법의 접근 116
4. AI 기본법의 접근 117
5. "편향은 금지 대상이 아니라, 관리·입증 대상" 118
3절 알고리즘 설명 가능성과 책임 귀속 119
1. 왜 '설명 가능성'이 문제 되는가 119
2. 알고리즘의 '설명 가능성'이란 무엇인가 119
3.설명 가능성과 모델 성능은 왜 동시에 극대화되기 어려운가 120
4. 생성형 인공지능에서의 설명 가능성 121
5. 개인정보 보호법이 요구하는 설명 가능성의 범위 121
6. AI 기본법 체계가 요구하는 설명 가능성 122
4절 알고리즘 감사(AI Audit)와 기업 실무 123
1. AI 감사란 무엇인가 123
2. AI 기본법이 요구하는 '감사 가능한 상태' 124
3. 감사는 '평가'가 아니라 '입증'의 문제 124
5절 기업의 준비 사항 125
PART 4 기업 내부 AI 활용과 거버넌스 실무
7장 사내 AI 활용 정책??·??윤리??·??인력 관리 131
1절 사내 생성형 AI 사용 가이드라인 템플릿 131
1. 가이드라인 제정의 목표 131
2. 과학기술정보통신부: AI 윤리기준 132
3. 방송미디어통신위원회: 생성형 인공지능 서비스 이용자 보호 가이드라인 132
4. 민간 기업의 AI 윤리 원칙 133
5. 생성형 AI 사용 시의 중대한 리스크 134
6. 생성형 AI 사용 가이드라인 템플릿 및 체크리스트 135
2절 노동·HR 영역에서의 AI 활용과 법적 쟁점 137
1. 근로계약 체결 전 단계 - AI에 의한 채용과 차별의 문제 137
2. 근로계약 체결 이후 근로조건 - AI에 의한 감시의 문제 140
3. 근로계약 종료 단계 - AI 평가에 의한 해고의 정당성 문제 141
8장 AI 거버넌스 관점(금융권 AI 가이드라인 중심으로) 143
1절 거버넌스 조직 143
2절 거버넌스 조직 - 금융분야 논의 146
3절 금융분야 AI 가이드라인 149
1. 배경 149
2. 금융 AI 7대 원칙 중심의 위험관리 체계 150
3. '자율규범'이지만 사실상의 준수 기준 153
PART 5 산업별 AI 규제와 분쟁 리스크
9장 헬스케어·의료기기 AI 157
1절 EU AI Act 의료기기 규제 157
1. 추가 규제의 탄생 157
2. EU 내 의료기기 AI의 고위험 AI 해당 여부 159
3. 고위험 AI 제공자(provider)와 배포자(deployer)의 의무 161
4. EU 내 의료기기 AI 대상 규제의 특징 162
2절 AI 의료 진단 서비스의 책임 분배 165
1. AI의 의료 진단이 가져오는 질문 165
2. AI 의료 진단 서비스의 국외·국내 현황 166
3.AI 의료 진단 서비스의 결과물 활용과 그 책임을 둘러싼 법적 쟁점 168
10장 금융·핀테크·보험 175
1절 금융 AI 편향·차별 규제 175
1. 편향·차별 규제의 의의 175
2. 금융소비자보호법 176
3. 자본시장법 177
4. 신용정보법 178
5. AI 기본법 179
2절 신용평가·리스크 모델링의 규제 동향 182
1. 신용정보법 규정 182
2. 신용평가체계 검증위원회 182
3. AI 신용평가모형 검증체계 184
4. 자동화평가 대응권 185
3절 체크리스트 188
11장 피지컬 AI 190
1절 피지컬 AI 시대의 도래 190
1. 피지컬 AI의 '인지-판단-행동' 파이프라인 190
2. 관련 법·제도의 현황 193
3. 로봇 사고와 법적 책임 194
2절 자율주행차와 단계별 규제 프레임워크 199
1. 자율주행 기술의 단계 199
2. 한국의 규제 프레임: 2027년 Lv.4 상용화를 목표로 200
3. 레벨5(완전 자율주행) 미래 과제 203
4. 자율주행차 규제의 국제 비교 203
3절 인간-로봇 협업(HRC) 현장의 쟁점 205
1. HRC의 부상 205
2. 안전 기준과 규범 205
3. 법적 책임과 중대재해처벌법 206
4. HRC에서의 정책 제언 207
4절 로봇 윤리 209
1. 로봇 윤리의 중요성 209
2. 윤리와 법의 접점 209
3. 로봇 윤리 사례 210
4. 사회적 수용성과 기업의 역할 211
PART 6 기본법과 미래 전망
12장 AI 기본법 구조와 기업 대응 215
1절 AI 기본법의 구성, 적용 범위, 용어 정의 215
1. AI 기본법의 특징 215
2. AI 기본법의 구성 216
3. AI 기본법의 적용범위 217
4. AI 기본법의 주요 정의 218
2절 기업의 의무·금지행위·제재 224
1. 기업의 핵심 의무 224
2. 금지행위 및 제재 규정 230
3절 인공지능사업자·이용자의 구분과 역할 232
1. 인공지능사업자, 인공지능이용자의 정의 232
2. 인공지능사업자, 인공지능이용자의 역할 233
13장 글로벌 규제 비교와 한국의 전략적 선택 235
1절 AI 기본법, EU AI Act, 미국 AI 정책 간 비교 및 분석 235
1. 규제 패러다임의 전환: "준수(Compliance)"에서 "포지셔닝(Positioning)"으로 235
2. 세 가지 규제 철학 비교 237
3. 한국 기업의 전략적 선택 240
4. '규제 비용'이 아닌 '신뢰 자본'의 설계 241
2절 기업의 국경 간 서비스 제공 리스크 243
1. 동시 또는 연쇄적 집행 243
2. 책임 주체의 불명확성 244
3. 실체적 의무의 지역별 차이와 운영 복잡성 244
4. 대응 전략: 리스크는 곧 기회 245
3절 국제 표준화 동향 246
1. 국제 표준화의 중심축: JTC 1/SC 42(인공지능) 246
2. ITU-T 및 IEEE: 서비스/통신·윤리/거버넌스 축의 병행 강화 251
3. CEN-CENELEC JTC21, EU AI Act 이행을 뒷받침하는 표준·적합성평가(Conformity Assessment) 체계 강화 251
4. 미국 규제로 인한 표준 수요 252
5. 생성형 AI·에이전트 확산: "평가 표준"과 "프로토콜/상호운용"이 새 전장 253
저자
저자
법무법인 화우 AI센터 법무법인 화우 AI센터는 AI 서비스 제공자와 AI 활용 기업이 직면하는 전방위 법률 리스크에 대응하기 위해 구성된 전문 조직입니다. 개인정보·데이터, 정보보호, 지식재산권, 금융, 노동, 헬스케어, 피지컬 AI, EU AI Act와 미국·일본 규제까지 AI의 개발·도입·운영 전 주기에서 발생하는 쟁점을 통합적으로 분석하고, 기업의 AI 거버넌스와 컴플라이언스 체계 구축을 지원합니다.
이광욱 : 법무법인 화우 신사업그룹장으로, TMT·데이터·AI·정보보호 및 신기술 규제 대응을 총괄하고 있습니다. 국가인공지능전략위원회 자문위원·법률 TF 위원, 개인정보보호위원회 미래포럼 위원 등으로 활동하며 AI 법제와 산업 실무를 연결하고 있습니다.
이근우 : 화우 AI센터장으로서 개인정보, 정보보호, AI 거버넌스, 디지털 규제 및 ESG 컴플라이언스 분야를 담당합니다. 개인정보보호위원회 자문변호사, 과학기술정보통신부 AI 법제정비단 민간위원 등으로 활동하며 AI 기본법과 신뢰성 규제 대응을 주도하고 있습니다.
이수경 : 방송통신위원회 등 공공부문 경험을 바탕으로 TMT, 방송·통신, 데이터, AI 규제 및 조사 대응 업무를 수행하고 있습니다. AI기본법, 플랫폼 규제, 데이터 활용과 관련한 기업 자문을 담당하고 있습니다.
주민석 : 금융위원회·금융감독원 경험을 보유한 금융 규제 전문가로, 금융·핀테크·신용정보·금융보안 및 금융 AI 컴플라이언스 업무를 담당합니다. 금융위 법률자문위원, 금융보안원 관련 위원 등으로 활동하고 있습니다.
권은구 : 특허·라이선스·기술분쟁과 AI, 로봇, 반도체, 통신, 이차전지 등 고도 기술 분야의 지식재산권 쟁점을 담당합니다. AI 학습데이터, AI 생성물, 로봇·피지컬 AI 관련 IP 리스크 분석에 강점을 가지고 있습니다.
정호선 : 정보보호, 게임, TMT, AI 분야 전문가로, AI 보안, 프롬프트 인젝션, 딥페이크, AI 워싱, 개인정보·영업비밀 리스크 등 신기술 규제 이슈에 대응하고 있습니다.
김상유 : 인사·노동, 미디어·커뮤니케이션, TMT·AI 분야를 담당하고 있습니다. 채용·인사평가 AI, 근로자 감시, 플랫폼·콘텐츠 관련 AI 리스크 등 노동·HR 영역의 AI 쟁점을 다룹니다.
강석준 : TMT, 정보보호, 미디어·커뮤니케이션 및 AI 분야를 담당하는 변호사로, 미국 AI 정책, 해외 AI 규제, 플랫폼·보안 이슈 등 글로벌 기술 규제 대응 업무를 수행합니다.
전민규 : 뉴욕주 외국변호사로 기업자문, 개인정보, 국제 AI 규제 대응을 담당합니다. 미국법과 EU AI Act 등 해외 규제 동향을 바탕으로 글로벌 AI 컴플라이언스와 크로스보더 리스크 분석을 지원합니다.
경기룡 : KAIST 산업및시스템공학과 출신 변호사로, AI·TMT 분야에서 기술 이해를 바탕으로 AI 서비스 도입, 데이터 활용, 신사업 규제 대응 업무를 수행합니다.
이광욱 : 법무법인 화우 신사업그룹장으로, TMT·데이터·AI·정보보호 및 신기술 규제 대응을 총괄하고 있습니다. 국가인공지능전략위원회 자문위원·법률 TF 위원, 개인정보보호위원회 미래포럼 위원 등으로 활동하며 AI 법제와 산업 실무를 연결하고 있습니다.
이근우 : 화우 AI센터장으로서 개인정보, 정보보호, AI 거버넌스, 디지털 규제 및 ESG 컴플라이언스 분야를 담당합니다. 개인정보보호위원회 자문변호사, 과학기술정보통신부 AI 법제정비단 민간위원 등으로 활동하며 AI 기본법과 신뢰성 규제 대응을 주도하고 있습니다.
이수경 : 방송통신위원회 등 공공부문 경험을 바탕으로 TMT, 방송·통신, 데이터, AI 규제 및 조사 대응 업무를 수행하고 있습니다. AI기본법, 플랫폼 규제, 데이터 활용과 관련한 기업 자문을 담당하고 있습니다.
주민석 : 금융위원회·금융감독원 경험을 보유한 금융 규제 전문가로, 금융·핀테크·신용정보·금융보안 및 금융 AI 컴플라이언스 업무를 담당합니다. 금융위 법률자문위원, 금융보안원 관련 위원 등으로 활동하고 있습니다.
권은구 : 특허·라이선스·기술분쟁과 AI, 로봇, 반도체, 통신, 이차전지 등 고도 기술 분야의 지식재산권 쟁점을 담당합니다. AI 학습데이터, AI 생성물, 로봇·피지컬 AI 관련 IP 리스크 분석에 강점을 가지고 있습니다.
정호선 : 정보보호, 게임, TMT, AI 분야 전문가로, AI 보안, 프롬프트 인젝션, 딥페이크, AI 워싱, 개인정보·영업비밀 리스크 등 신기술 규제 이슈에 대응하고 있습니다.
김상유 : 인사·노동, 미디어·커뮤니케이션, TMT·AI 분야를 담당하고 있습니다. 채용·인사평가 AI, 근로자 감시, 플랫폼·콘텐츠 관련 AI 리스크 등 노동·HR 영역의 AI 쟁점을 다룹니다.
강석준 : TMT, 정보보호, 미디어·커뮤니케이션 및 AI 분야를 담당하는 변호사로, 미국 AI 정책, 해외 AI 규제, 플랫폼·보안 이슈 등 글로벌 기술 규제 대응 업무를 수행합니다.
전민규 : 뉴욕주 외국변호사로 기업자문, 개인정보, 국제 AI 규제 대응을 담당합니다. 미국법과 EU AI Act 등 해외 규제 동향을 바탕으로 글로벌 AI 컴플라이언스와 크로스보더 리스크 분석을 지원합니다.
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