전 세계가 생성형 AI의 확산 속도를 따라잡기 위해 규제 체계를 정비하고 있다. 특히 올해 들어 각국 정부는 ‘AI 거버넌스’, ‘허위정보 대응’, ‘보안·프라이버시’라는 세 가지 키워드를 중심으로 새로운 법·제도를 마련하고 있으며, 이러한 움직임은 단순히 기술을 제한하는 것이 아니라 전혀 새로운 산업 시장을 창출하는 촉매로 작용하고 있다.
■ 규제는 억제가 아니라 기술 수요를 만든다
AI 규제가 강화될수록 기업들은 보다 정교한 리스크 관리·검증·감사 기술을 필요로 한다. EU AI Act와 미국의 AI 책임성 프레임워크는 기업들이 AI 모델이 어떤 데이터를 사용했는지, 편향은 없는지, 설명 가능성은 확보되는지 검증하도록 요구한다.
이로 인해 AI 거버넌스 플랫폼(AI Governance Platform) 시장이 빠르게 성장하고 있다. 모델의 학습 이력 추적, 데이터 라벨링 검증, 편향 자동 탐지, 규제 준수 리포트 생성 등 ‘AI 품질관리’가 새로운 IT 영역으로 자리 잡은 것이다. 글로벌 컨설팅 기업들은 이를 “2025~2030년 가장 빠르게 성장할 기술 서비스 시장 중 하나”로 전망한다.
■ 허위정보 대응 기술, 가장 뜨거운 신흥 분야
생성형 AI의 보급은 ‘AI가 만드는 허위정보(AI-driven Disinformation)’라는 새로운 사회적 위험을 부각시켰다. 선거, 금융, 산업 보안까지 영향을 줄 수 있는 만큼 각국 정부는 허위정보 탐지 시스템을 법제화하거나 의무화를 검토하고 있다.
이에 따라 등장한 것이 AI 기반 허위정보 탐지(Disinfo Detection) 솔루션이다.
- 이미지·음성·텍스트를 실시간 분석해 조작 여부를 판독
- 온라인 여론의 급격한 변동 패턴을 탐지
- 딥페이크의 생성 확률을 산출
- 플랫폼 사업자가 공공기관에 즉시 경보를 전달하도록 연동
국내외 기술기업들은 딥러닝 기반 진위감별 엔진, 블록체인 기반 출처 검증 기술을 결합해 ‘AI 진실성 보증 시장’을 새롭게 형성하고 있다. 특히 언론사, 금융기관, 공공기관 등이 이 기술을 빠르게 도입하며 B2B 시장이 급성장하는 중이다.
■ 프라이버시·보안 기술의 재부상: AI 시대의 새로운 표준
생성형 AI를 활용하는 조직이 증가하면서 데이터 유출·저작권·개인정보 오남용 우려도 커지고 있다. 이에 따라 **프라이버시 강화 기술(PETs, Privacy Enhancing Technologies)**이 다시 주목을 받는 흐름이 나타난다.
대표적인 기술은 다음과 같다.
- 연합학습(Federated Learning): 데이터를 외부로 보내지 않고 학습
- 차등 개인정보보호(Differential Privacy): 익명성 기반 데이터 처리
- 암호화된 연산(HE, Secure MPC): 암호화 상태에서 AI 연산 수행
이 기술들은 단순 보안 기능이 아니라 규제를 준수하기 위한 필수 인프라로 자리 잡아가고 있으며, 의료·금융·교육·공공 영역에서 빠르게 도입이 확대되고 있다.
■ 한국의 방향성: 규제 준수 중심에서 ‘신시장 창출형’으로
우리나라 역시 AI 기본법과 허위정보 대응 체계를 정비 중이다. 다만 중요한 것은 규제를 강화하는 것이 끝이 아니라, 이를 계기로
- 국산 AI 거버넌스 플랫폼 육성
- 공공기관·언론사·플랫폼 기업 대상 허위정보 탐지 서비스 확대
- 개인정보보호 기술 기업에 대한 투자 확대와 같은 신산업 생태계의 본격화가 필요하다는 점이다.
특히 디지털 전환을 추진하는 기업들이 늘어나는 만큼, ‘AI를 어떻게 안전하게 활용할 것인가’에 대한 수요는 급증할 것으로 보인다. 이는 한국 기술 기업이 글로벌 경쟁력을 확보할 수 있는 기회이기도 하다.
■ 결론: 규제는 AI 산업의 다음 10년을 결정한다
AI 기술은 이미 인간의 판단과 정보 소비 방식에 깊숙이 들어왔다. 앞으로는 기술 자체의 혁신뿐 아니라 투명성·검증 가능성·보안·윤리성이 산업의 성패를 좌우하게 된다. 규제는 이를 촉진하는 정책적 장치이며, 동시에 새로운 시장을 여는 성장 동력이다.
AI 거버넌스와 허위정보 보안 기술은 이제 선택이 아니라 필수다. 규제를 잘 이해하고 이를 사업 전략으로 전환하는 기업이 AI 시대의 다음 승자가 될 것이다.
