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산업 전반에서 AX(인공지능 전환)가 가속화되고 있다. 지난 4월 국가인공지능전략위원회가 발표한 “대한민국 인공지능 행동계획”은 범국가 차원의 AX를 3대 핵심 정책축 중 하나로 소개하면서 그 주요 전략분야로 산업 AX를 제시했다. AI(인공지능) 기술의 고도화와 이를 위한 생태계 조성은 주로 첨단기업들과 정부가 이를 주도해 왔다. 하지만 AI를 개별 상품 및 서비스에 접목하고 혁신을 달성하기 위한 AX는 AI를 도입하는 기관과 기업들 스스로가 각자의 상황 및 문제를 해결하며 진행해야 한다.
특히 한국 경제와 산업의 중심에 제조업이 있다는 점에서 제조업 AX는 국가적 차원의 과제다. 제조 AI는 제품의 설계, 생산에서 공급까지 이루어지는 제조 분야 전 과정에 AI를 도입하여 효율화, 고도화를 달성하는 데 목적이 있다. AI가 중심에 되어 제조 공정 및 유통 전분야에서 산출되는 데이터를 학습하고 이를 기반으로 효율성과 생산성을 최적화하는 것이다. 전통적인 제조설비 및 장치는 AI를 기반으로 작동하기 어려우므로 이런 물리적 장치의 전면적인 정비 역시 필요하다. 산업용 로봇 등의 형태를 갖춘 피지컬 AI가 제조 AI의 기반이자 중심이 될 수 밖에 없는 이유가 여기에 있다.
국가인공지능전략위원회는 지난 6월 ‘제조 AI 2030 전략’의 주요 내용을 공개했다. 과학기술 및 산업전반에 걸친 AI 도입 및 확산과 관련되므로 산업통상부, 과학기술정보통신부, 중소벤처기업부가 중심이 되어 다수의 민관 전문가의 의견을 기초로 마련되었고 대한민국 AX의 핵심이 될 제조 AI의 로드맵을 제시하고 있다.
이번 전략은 핵심과제로 ▷국가 차원의 제조데이터 관리, 활용 체계 구축 ▷제조업에 특화된 AI두뇌 개발 ▷지역 제조 AI 확산을 제시하고 있다. 특히 AI 고도화 및 활용에 있어서 데이터 학습이 핵심이라는 점에서 제조 AI의 기반이 되는 산업데이터를 효율적으로 활용하고 관리할 수 있는 정책 및 제도를 마련하는 것이 핵심이라는 점은 아무리 강조해도 지나치지 않다. 데이터의 유형, 처리방식, 소재지 등에 따라 적용되는 다양한 법령 및 규제 상 제약들을 합리적으로 해소해 클라우드 및 AI 활용 및 제조 AI 고도화를 도모하는 것이 필요하다.
피지컬 AI에 수반되는 법적 불확실성 및 리스크에 대한 안전망과 기준도 필요하다. 물리적 환경에서 인간과 소통하고 활용되는 피지컬AI는 그 오류 및 결함으로 인간에게 미칠 수 있는 영향 역시 온라인 영역의 AI보다 훨씬 더 크고 광범위하다. 인간과 같은 공간에서 작동하는 AI 로봇의 오류로 인하여 회사와 근로자에게 발생한 피해에 대해서 누가 어떠한 범위의 책임을 부담해야 하는지는 다양한 법과 정책, 윤리적 고려와 논의가 필요하다. 이용자 보호 뿐만 아니라 제조 AI 분야에 불가피하게 수반될 수 있는 리스크의 합리적 분배와 제한, 더 나아가 제조 AI 생태계 구축 및 육성의 틀에 관한 문제이기도 하다.
제조 AI는 한국의 제조업이 제한적인 인력 및 자원에도 불구하고 세계적인 경쟁력을 확보하고 유지하기 위한 핵심적인 인프라가 될 것이다. 다양한 제조업 영역에서 창의적이고 혁신적인 다양한 사업자들이 진입하고 발전할 수 있도록 지원할 수 있는 합리적인 법과 제도를 마련하는 것이 중요한 시점이다.
노태영 김앤장 법률사무소 변호사
