[AIR 시리즈 4] 신뢰에서 책임으로 – AI 거버넌스의 시대가 옵니다

1. 신뢰 이후의 과제는 ‘책임’입니다

지난 몇 년간 기업들은 생성형 AI를 도입하며 ‘신뢰’를 최우선 가치로 두었습니다.

AI가 얼마나 정확한가, 데이터는 안전한가, 정보가 외부로 유출되지 않는가가 주요한 관심사였습니다. 하지만 이제 AI 활용의 수준이 높아지고, 실제 의사결정 과정까지 AI가 관여하기 시작하면서 관심의 초점은 ‘신뢰’에서 ‘책임’으로 옮겨가고 있습니다.

이제는 단순히 “AI가 맞는 답을 내는가”를 넘어, “AI가 내린 결정을 누가 책임지는가”, “AI의 판단 과정은 얼마나 투명한가”라는 질문에 답해야 합니다. AI의 확산이 기술적 과제가 아니라 거버넌스의 문제로 전환되는 시점에 우리가 서 있습니다.

2. 현재의 허들: 기술적 장벽에 머무른 기업들

Market Pulse 조사에 따르면, 국내 기업들이 AI 활용과 관련해 가장 시급한 우려로 꼽은 항목은 ‘잘못된 정보 생성(61.3%)’과 ‘데이터 보안 문제(53.3%)’입니다.

이 두 항목은 모두 기술적 신뢰의 영역에 속합니다.

AI의 출력이 정확하지 않거나, 기업 내부 데이터가 외부로 노출되는 상황을 ‘즉시 해결해야 할 리스크’로 인식하고 있습니다.

이러한 기술적 우려는 AI 도입 초기에 자연스러운 현상이지만, AI가 실제 비즈니스 프로세스에 깊숙이 들어갈수록 문제의 무게 중심은 기술에서 관리와 법적 책임으로 이동하게 됩니다.

즉, 지금까지의 고민이 ‘AI를 믿을 수 있는가’였다면, 이제는 ‘AI를 통제할 수 있는가’로 진화하고 있습니다.

3. 다가오는 리스크: 관리적·법적 장벽의 부상

AI 활용이 성숙해질수록 새로운 리스크가 등장합니다.

리포트에 따르면 향후 2~3년 내 기업이 가장 크게 우려할 요소로 ‘저작권 등 법적 책임(21.0%)’과 ‘전사적 통제(거버넌스) 체계 부재’가 꼽혔습니다.

AI가 생성한 콘텐츠나 의사결정이 실제 업무에 반영될 경우, 그 결과에 대한 법적·윤리적 책임이 누구에게 있는가를 명확히 해야 합니다. AI를 도입한 조직, 모델을 개발한 기업, 혹은 데이터를 제공한 사용자 중 누가 최종 책임을 질 것인지가 불분명한 상태에서는 AI의 확산이 곧 리스크 확산으로 이어질 수 있습니다.

따라서 기업은 이제 AI 거버넌스(통제와 책임의 프레임워크)를 기술 인프라와 동일한 수준으로 구축해야 합니다. AI의 학습 데이터, 모델 활용 범위, 의사결정 참여 단계, 그리고 그 결과의 승인 절차를 명확히 정의해야만 AI의 잠재 리스크를 관리 가능한 수준으로 낮출 수 있습니다.

4. 단기 전략: 신뢰 기반의 기술적 대응

AI 도입 초기 단계에서 기업이 취해야 할 가장 현실적인 전략은 ‘신뢰 확보’에 기반한 기술적 대응입니다. 이를 위해 다음 세 가지 방향이 효과적입니다.

• Private LLM – 내부 데이터와 네트워크를 분리하여 외부 노출 없이 안정적으로 AI를 활용할 수 있는 환경을 구축합니다.
• RAG (Retrieval-Augmented Generation) – AI가 내부 검증된 데이터베이스를 기반으로 답변하도록 하여 잘못된 정보 생성(Hallucination)을 최소화합니다.
• Audit Log 기반 투명성 확보 – AI의 입력과 출력, 사용 로그를 체계적으로 기록해 문제가 발생했을 때 원인을 추적하고 책임을 명확히 할 수 있어야 합니다.

이러한 기술적 대응은 단기적으로는 신뢰를 회복하고, 중장기적으로는 거버넌스 체계의 토대를 마련하는 역할을 합니다.

5. 장기 전략: ‘책임의 구조’를 설계해야 합니다

AI의 활용이 보편화될수록 기업이 진정으로 갖춰야 할 것은 기술의 강점이 아니라 책임의 구조입니다. AI는 스스로 판단하지 않습니다. 언제나 인간의 의도와 데이터의 편향을 반영합니다. 따라서 기업은 AI의 결과물에 대한 책임을 조직 차원에서 명확히 관리할 수 있는 체계를 갖추어야 합니다.

(1) 정책 거버넌스

AI 활용의 범위, 승인 절차, 데이터 사용 기준을 문서화해야 합니다. AI의 개발부터 배포, 운영까지 각 단계별 책임 주체를 명확히 정의하면 불필요한 리스크를 사전에 차단할 수 있습니다.

(2) 역할 기반 통제(RBAC)

모든 사용자가 동일한 권한으로 AI를 활용해서는 안 됩니다. 업무 성격에 따라 모델 접근 권한을 구분하고, 민감 데이터에 대한 접근은 추가 인증 절차를 거치도록 해야 합니다.

(3) 윤리적 기준의 내재화

AI가 제안한 결과가 기술적으로 맞더라도, 윤리적으로 문제가 될 수 있는 상황을 감시할 체계가 필요합니다. ‘AI 윤리 위원회’나 ‘AI Risk Council’ 같은 제도적 장치가 기업의 지속가능한 AI 운영을 보장합니다.

6. 신뢰에서 책임으로, 그리고 지속가능한 AI로

AI 거버넌스는 더 이상 선택이 아니라 필수입니다. AI를 빠르게 도입한 기업이 단기 성과를 얻을 수는 있지만, 거버넌스를 세운 기업만이 지속가능한 AI 전략을 구축할 수 있습니다.

신뢰는 기술이 만듭니다. 그러나 책임은 체계가 만듭니다. AI를 통제 가능한 수준에서 활용하기 위한 노력은 기술의 발전 속도보다 느릴지라도 반드시 필요합니다.

이제 기업이 해야 할 일은 단순히 AI를 도입하는 것이 아니라, AI를 책임 있게 운영할 수 있는 시스템을 만드는 것입니다. 이것이 AI 시대의 진정한 경쟁력이며, 기업의 신뢰를 넘어 사회적 신뢰로 확장되는 출발점입니다.

7. 결론: AI의 미래는 기술이 아닌 책임에 달려 있습니다

AI가 제시하는 답보다 중요한 것은 그 답을 신뢰할 수 있는 근거와 책임의 구조입니다. AI의 발전 속도는 인간이 통제할 수 없을 만큼 빠르지만, 그 속도에 걸맞은 거버넌스의 진화가 없다면 AI는 결국 또 다른 위험의 형태로 돌아올 것입니다.

지금은 ‘신뢰할 수 있는 AI’에서 ‘책임질 수 있는 AI’로 나아가야 할 시점입니다. 기업이 이 전환을 얼마나 진지하게 준비하느냐가 앞으로 10년, AI 시대의 리더와 추격자를 가를 결정적 요인이 될 것입니다.

👉 [2025년 국내 기업 생성형 AI 활용 현황 및 전망] 리포트 다운로드

📑 시리즈 1편 보기: “생성형 AI, 기업이 진짜 원하는 것은 무엇인가?_AI 도입, 기대와 현실 사이의 간극을 메우려면”

📑 시리즈 2편 보기: 생성형 AI 활용 부서, 양극화의 현실 – 신뢰가 확산의 전제조건입니다

📑 시리즈 3편 보기: 생성형 AI 도입의 진짜 장애물 – 기술이 아니라 리더십입니다

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