AI+LAWㅣAI 도입 전에 반드시 점검해야 할 5가지 법률 리스크

AI 도입이 기업 경쟁력이자, 동시에 가장 큰 법적 리스크가 된 시대

기업의 AI 활용은 기술의 영역임과 동시에 법적 책임의 문제이기도 합니다. 상당수의 리스크는 운영 단계가 아니라 도입 단계에서 이미 구조적으로 해결할 수 있죠. 기업의 리스크 수준은 크게 다섯가지 - 학습 데이터의 적법성, 책임 주체의 설정, 설명 가능성, 차별 관리, 내부 통제 설계에 따라 좌우됩니다. 실제 규제와 분쟁 사례를 바탕으로, 기업이 AI 도입 전에 반드시 점검해야 할 5가지 핵심 리스크를 정리했습니다.

1. AI 리스크는 ‘도입 이후’가 아니라 ‘도입 이전’에 결정됩니다

많은 기업이 AI를 도입에 앞서  ‘AI가 사고를 치면 어떻게 하나’ 우려하지만, 실제로 AI가 문제를 일으킨 사례들을 보면, 대부분은 운영 단계가 아니라 도입 단계에서 이미 리스크를 안고 있었습니다. AI는 스스로 판단하고 학습하는 것처럼 보이지만, 실제로는 미리 설계한 구조 안에서만 움직입니다. 

• 어떤 데이터를 학습할지

• 어떤 목적으로 사용할지

• 누가 결과를 검증할지

• 문제가 생겼을 때 누가 책임질지

이 모든 것이 도입 단계에서 결정됩니다. “AI가 문제를 일으켰다”는 말로 책임을 피해갈 수는 없습니다. 문제의 본질은 ‘AI를 그렇게 쓰도록 설계한 기업의 선택’에 있으니, 이제 AI 도입은 기술 프로젝트가 아니라, 법적·조직적 의사결정의 문제로 바라보아야 합니다.

2. AI 도입 전에 반드시 점검해야 할 법적 리스크 5가지

아래 다섯 가지는 글로벌 기업과 국내 기업 모두가 어려워 하는 지점입니다. AI를 이미 쓰고 있거나, 도입을 고려중이라면 꼭 점검해보세요.

① 학습 데이터 리스크 – “이 데이터, 정말 써도 되는가?”

AI 리스크의 출발점은 ‘학습 데이터’입니다. 이미 보유한 데이터나 공개된 데이터라도 자유롭게 쓸 수 있는 것은 아닙니다. 

• 개인정보는 수집 목적을 벗어나 AI 학습에 사용하는 순간 목적 외 이용이 됩니다.

• 저작물, 이미지, 텍스트를 학습에 사용하는 경우 저작권 침해 문제가 발생할 수 있습니다.

• 내부 고객 데이터, 직원 데이터 역시 AI 학습용 전환 자체가 새로운 처리 행위로 평가됩니다.

실제 분쟁과 규제 사례의 상당수는 AI가 무엇을 했느냐가 아니라 ‘어떤 데이터를, 어떤 근거로 학습시켰느냐’에서 시작됐습니다.

👉잘 모은 데이터는 금맥, 잘못 쓰면 134억 과징금 폭탄! 우리카드 사례로 본 데이터 거버넌스
👉공개된 정보도 마음대로 쓰면 불법! 네이버 스마트스토어로 본 기업의 데이터 활용 기준
👉쿠팡·우리카드·틱톡… 데이터 리스크 관리가 기업 생존의 기본 전략인 이유

② 책임 주체 불명확 리스크 – “문제 생기면 누가 책임지는가?”

AI를 도입하고, 운영하고, 결과를 사용한 주체가 책임집니다.

• 외부 AI 솔루션을 도입했더라도, 결과를 활용한 기업이 책임을 피하기는 어렵습니다.

• AI 개발사, 운영사, 도입 기업 사이의 책임 구분이 불명확하면, 분쟁 시 가장 약한 고리부터 책임이 집중됩니다.

• 내부 의사결정 기록이 없다면, 대표이사 또는 이사회 책임으로까지 확장될 수 있습니다.

③ 설명 불가능성 리스크 – “왜 그런 판단을 했는가?”

AI는 점점 더 중요한 결정을 내리는 데 사용되고 있습니다. 채용, 대출, 보험, 의료, 추천, 평가 등 개인의 권리와 직결되는 영역에서 특히 그렇습니다. AI가 어떤 결정을 내렸을 때,  왜 그렇게 판단했는지 설명할 수도 있어야 합니다.

• 개인정보보호법과 해외 규제는 자동화된 결정에 대해 설명 요구권을 인정합니다.

• 설명할 수 없는 알고리즘은 차별·자의적 판단으로 의심받을 수 있습니다.

• ‘영업비밀’이라는 이유로 설명을 거부하는 것도 점점 통하지 않는 방향으로 변화하고 있습니다.

④ 차별·편향 리스크 – “의도하지 않았다고 책임이 사라지지 않습니다”

AI는 학습 데이터의 편향을 그대로 증폭합니다. 특정 성별, 연령, 지역, 직업군에 불리한 결과가 반복적으로 발생하면, 바로 법적 리스크로 이어질 수 있습니다. 기업이 차별을 의도하지 않았더라도 관리 책임은 기업에 있습니다.

• 채용 AI의 특정 집단 배제

• 금융·보험 AI의 불합리한 차별

• 광고 타겟팅에서의 배제 문제

⑤ 내부 통제 부재 리스크 – “AI를 누가 관리하고 있는가?”

마지막으로 가장 자주 놓치지만 가장 치명적인 리스크는 내부 통제입니다.  AI가 언제, 누구에 의해, 어떤 목적으로 도입되었는지 명확하지 않은 기업이 많습니다.

• 누가 AI 도입을 승인했는가

• 누가 모델을 수정했는가

• 누가 결과를 검토했는가

명확하지 않다면, 문제가 생겼을 때 방어 자체가 어려워집니다.

3. AI 리스크 관리, 사전 설계의 영역입니다

법무법인 슈가스퀘어는 AI와 데이터가 분쟁과 규제로 이어지는 지점을 가장 가까이에서 다뤄온 로펌입니다. 과학기술정보통신부 데이터분쟁조정위원회, 콘텐츠분쟁조정위원회, 공공데이터제공분쟁조정위원회 등에서 데이터·콘텐츠·공공데이터 분쟁을 직접 조정·자문해온 전문가들이 AI와 데이터 이슈를 구조적으로 파악하고 다룹니다.

• AI 학습 데이터의 출처·동의·저작권 리스크 사전 진단

• 개인정보·민감정보·내부 데이터가 결합된 AI 모델의 적법성 구조 설계

• AI 판단 오류·차별 발생 시 책임 주체가 명확히 정리되는 계약·내부 의사결정 체계 구축

• 규제 조사, 행정 절차, 분쟁으로 이어지지 않도록 하는 선제적 AI 거버넌스 설계

빠르게 도입할수록 유리하지만, 법률 설계 없이 도입된 AI는 가장 비싼 리스크가 됩니다. 지금 슈가스퀘어에서 AI 도입 이전 단계에서부터 법적 리스크를 제거하는 설계 자문을 받아보세요. 현장에서 축적한 경험을 바탕으로, AI가 기업의 약점이 아니라 지속 가능한 경쟁력이 되도록 지원해드리겠습니다.