EU AI법 8~15조를 생성AI에 적용 시 발생하는 7가지 기술적 공백을 실행 가능한 컴플라이언스 파이프라인으로 제시

이 논문은 EU AI법(Regulation 2024/1689) 중 고위험 AI 제공자에게 기술적 의무를 부과하는 8~15조를 생성형 AI 시스템에 적용할 때 비결정적 데이터 거버넌스, 학습데이터 출처 추적, 지속적 적합성 평가, 인간 감독, 개방형 견고성, 신흥 위험, 생성적 공정성 등 7가지 영역에서 공백이 발생한다고 분석한다.

EU AI법은 원래 분류·예측 모델과 같은 전통적 AI 시스템을 염두에 두고 설계된 조항이 많아, 출력이 비결정적이고 사전에 정의된 태스크가 없는 생성형 모델에는 조문을 문자 그대로 적용하기 어렵다는 문제 제기가 학계와 업계에서 꾸준히 있었다. Governance-as-Code는 이런 규범적 조문을 CI/CD 파이프라인에서 자동으로 검증 가능한 43개 수용 기준으로 변환해 컴플라이언스를 코드화하려는 시도다.

컴플라이언스 실무자나 AI 거버넌스 담당자 입장에서는 조문 해석에 의존하던 규제 대응을 자동화된 체크리스트나 파이프라인 게이트로 전환할 수 있는 참고 모델이 될 수 있다. 다만 이는 학술 제안 단계의 프레임워크이며 EU 당국이 공식 인정한 표준은 아니라는 점을 구분해서 볼 필요가 있다.

발췌만으로는 43개 기준의 구체적 내용과 실제 산업 적용 사례, EU 집행위원회나 표준화 기구의 반응은 확인되지 않아 원문 확인이 필요하다.

본문은 수집한 기사의 제목과 발췌를 바탕으로 AI가 정리한 해설입니다. 원문 전체를 옮긴 것이 아니므로 수치·날짜·조문 등 세부 사실은 위 원문 링크에서 확인하세요. 개별 사안에 대한 법률·세무·노무·회계·의료 자문을 대체하지 않습니다.