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데이터혁신센터, 프런티어 AI 법적 정의 개정 방향 제안 원문보기 1
- 국가 미국
- 생성기관 데이터혁신센터(CFDI)
- 주제분류 핵심R&D분야
- 원문발표일 2026-08-28
- 등록일 2026-09-10
- 권호 319
○ 미 데이터혁신센터(CFDI)는 급변하는 인공지능 기술 환경에서 고정된 연산량 기준 규제의 기술적 한계를 분석하고, 실효성 있는 안보 및 안전 규제 체계를 유도할 목적으로 최첨단 인공지능(AI) 모델의 동적·역량 기반 법적 정의 개정 방향을 제안한 정책 분석 보고서를 발표
- 미국 캘리포니아주(상원 법안 53호), 뉴욕주, 일리노이주 등은 고위험 AI 모델을 10의 26승 FLOP 이상의 학습 연산량 기준으로 정의하고 있으나, 2025년 2월 'Grok 3'가 이를 처음 돌파한 이래 2027년에는 약 30개, 2030년에는 200개 이상의 모델이 이 기준을 초과할 것으로 예측되어 규제 대상이 무분별하게 급증할 우려가 있음
- 지식 증류(distillation), 양자화(quantization), 가지치기(pruning) 등의 효율화 기술 발달로 더 적은 연산량으로도 유사한 고성능을 구현할 수 있고, 추론형 모델은 학습 단계가 아닌 질의응답 시점에 대규모 연산이 발생하기 때문에, 고정된 학습 연산량 기준은 고위험 모델을 누락하거나 무해한 모델에 불과한 개발자에게 과도한 규제 준수 세금을 부담시키는 모순을 낳음
- 이에 미국 의회가 'AI 표준혁신 센터(CSI)'를 통해 민간 부문과 협력하여 기술 진보에 맞춰 정기적으로 업데이트되는 동적·역량 기반의 정의를 개발해야 하며, 대규모 재난 등의 핵심 위험(Frontier AI)과 프라이버시·차별 등 활용 단계의 위해(Deployment Harms) 규제를 명확히 분리하여 대응할 것을 권고
- 미국 캘리포니아주(상원 법안 53호), 뉴욕주, 일리노이주 등은 고위험 AI 모델을 10의 26승 FLOP 이상의 학습 연산량 기준으로 정의하고 있으나, 2025년 2월 'Grok 3'가 이를 처음 돌파한 이래 2027년에는 약 30개, 2030년에는 200개 이상의 모델이 이 기준을 초과할 것으로 예측되어 규제 대상이 무분별하게 급증할 우려가 있음
- 지식 증류(distillation), 양자화(quantization), 가지치기(pruning) 등의 효율화 기술 발달로 더 적은 연산량으로도 유사한 고성능을 구현할 수 있고, 추론형 모델은 학습 단계가 아닌 질의응답 시점에 대규모 연산이 발생하기 때문에, 고정된 학습 연산량 기준은 고위험 모델을 누락하거나 무해한 모델에 불과한 개발자에게 과도한 규제 준수 세금을 부담시키는 모순을 낳음
- 이에 미국 의회가 'AI 표준혁신 센터(CSI)'를 통해 민간 부문과 협력하여 기술 진보에 맞춰 정기적으로 업데이트되는 동적·역량 기반의 정의를 개발해야 하며, 대규모 재난 등의 핵심 위험(Frontier AI)과 프라이버시·차별 등 활용 단계의 위해(Deployment Harms) 규제를 명확히 분리하여 대응할 것을 권고
