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혁신은 기계 속도로 진화하지만, 관리는 인간의 속도로 진행된다. AI의 채택이 지수적으로 증가함에 따라, 규제는 뒤처지고 있는데, 이는 기술에 관한 일반적인 현상이다. 전 세계적으로 정부와 기타 기관들은 AI를 규제하기 위해 노력하고 있지만, 분산되고 불균일한 접근 방식이 존재한다.
관리 격차의 일부는 기술 설계가 정치적으로 중립적일 수 없다는 것이다. 유럽 연합의 AI 법안부터 미국의 규제 샌드박스까지 각기 다른 철학을 가진 규제와 제안이 있다. AI 관리는 본질적으로 혁신을 따르지만, 실제 도전은 그 격차 내에서 안전과 정책을 책임 있게 관리하는 것이다.
격차의 본질: 혁신 먼저, 감독 나중에
규제 격차는 기술적 진보의 필연적인 결과이다. 예를 들어, 헨리 포드는 모델 T를 개발할 때 주로 고속도로 안전과 도로 규칙에 집중하지 않았다. 역사적으로 규제 패턴은 혁신을 따르며, 최근의 예로는 데이터 개인 정보 보호, 블록체인 및 소셜 미디어가 있다. AI의 빠른 진화는 정책 형성과 집행을 앞서간다. 즉, 마차가 말 앞에 있는 상황이다.
도전의 일부는 정책 입안자들이 종종 위험을 예측하기보다는 피해에 반응한다는 것이다. 이는 적응 메커니즘이 부족하고 안전을 위해 경쟁 우위를 양보할 의지가 없다는 것을 의미한다. 이는 “최저 경쟁” 시나리오이며, 우리는 지역적인 경쟁 우위를 위해 우리의 집단적인 안전을 약화시키고 있다.
전 세계적인 AI 관리 패치워크: 분산된 철학
세계의 주요 AI 관리 접근 방식은 크게 다르다.
유럽 연합에서는 지난 해 도입된 AI 법안이 매우 윤리적이고 위험 기반이다. AI 사용은 위험 수준에 따라 평가되며, 일부는 금지된 위험으로 간주된다. 반면 미국은 더 많은 규제 샌드박스 모델을 채택하여 혁신의 유연성을 강조한다. 일부 사람들은 이를 혁신을 위한 특혜라고 설명할 수 있지만, 비평가들은 이를 공백으로 간주할 수 있다.
또한 히로시마 프로세스가 있으며, 이는 글로벌 조정을 意味하지만 제한된 추진력만 있다. 각 G7 국가마다 여전히 국내 AI 우위를 중시한다.
미국에서는 주로 주정부에 맡겨져 있으며, 이는 효과적인 규제가 부족하다는 것을 의미한다. 연방 정부는 때때로 이러한 규제의 무력함으로 인해 이를 시행한다. 주들은 새로운 샌드박스를 만들어 기술 회사와 투자를 유치하고 있지만, 주 수준에서 의미 있는 규제가 있을 가능성은 낮다. 오직 예외만 허용된다.
영국은 브렉시트 이후 독립을 주장하며, 규제 샌드박스의 도입은 놀라운 일이 아니다. 영국 정부는 국내외적으로 정치적 안정과 우위를 위해 영국을 AI siêu강국으로 만들고 싶어한다.
유럽 연합은 소비자 안전에 더 중점을 두고 있지만, 또한 공유 시장의 강점에 관심이 있다. 이는 유럽 연합의 패치워크 규제와 일관된 규제를 강조하는 역사와 일치한다. 공유 규제, 규범 및 국경 간 상거래가 유럽 연합을 형성하는 핵심이다. 그러나 규제 샌드박스가 필요하며, 각 회원국은 동일한 날짜에 운영해야 한다.
이러한 규제는 단지 몇 가지 예시일 뿐이지만, 가장 두드러진 규제이다. 핵심은 공유된 정의, 집행 메커니즘 및 국경 간 상호 운용성이 부족한 분산된 프레임워크가 있으며, 이는 공격자가 악용할 수 있는 취약점을 남긴다.
규약의 정치적 본질
AI 규제는 절대로 중립적일 수 없다. 모든 설계 선택, 가드레일 및 규제는 근본적으로 정부 또는 기업의 이해관계를 반영한다. AI 규제는 지형 정치 도구가 되었다. 국가들은 이를 경제적 또는 전략적 우위를 위해 사용한다. 칩 수출 통제는 현재의 예시이며, 이는 간접적인 AI 관리를 의미한다.
지금까지 효과적으로 도입된 유일한 규제는 의도적으로 시장을 방해하는 것이었다. 글로벌 AI 우위 경쟁은 관리를 협력적인 안전이 아닌 경쟁의 메커니즘으로 만들고 있다.
국경 없는 보안, 그러나 국경이 있는 관리
주된 문제는 AI를 이용한 위협이 국경을 초월하지만 규제는 국경에 묶여 있다는 것이다. 오늘날 빠르게 진화하는 위협에는 AI 시스템에 대한 공격과 AI 시스템을 이용한 공격이 포함된다. 이러한 위협은 국경을 초월하지만, 규제는 여전히 국경에 묶여 있다. 보안은 한 구석에 고립되어 있지만, 위협은 전체 인터넷을 넘나든다.
우리는 이미 합법적인 AI 도구를 악용하여 약한 안전 통제를 이용하는 글로벌 위협 행위자를 보기 시작했다. 예를 들어, AI 사이트 생성 도구는 사이트 클론을 만들 수 있으며, 쉽게 피싱 인프라를 구축하는 데 악용될 수 있다. 이러한 도구는 인기 있는 소셜 미디어 서비스에서 국가 경찰 기관에 이르기까지 로그인 페이지를 모방하는 데 사용되었다.
관리 프레임워크가 AI의 국경 없는 구조를 반영할 때까지, 방어자는 분산된 법률에 의해 제한될 것이다.
반응형 규제에서 예방적 방어로
규제 격차는 필연적이지만, 정체는 아니다. 우리는 기술과 함께 진화하는 적응형 예측 관리 프레임워크가 필요하다. 이는 반응형 규제에서 예방적 방어로 이동하는 문제이다. 이상적으로, 이는 다음과 같은 것을 의미한다:
- AI 위험 분류를 위한 공유 국제 표준의 개발.
- 주요 정부와 기업을 넘어선 표준 설정에 대한 참여의 확대. 인터넷 관리는 다자간 모델을 사용하여 다자간 모델을 사용하고자 했다. 비록 불완전하지만, 이는 인터넷을 모든 사람을 위한 도구로 만들고 검열과 정치적 폐쇄를 최소화하는 데 큰 영향을 미쳤다.
- 관리에 대한 다양한 생각의 촉진.
- 사건 보고와 투명성에 대한 메커니즘. 규제의 부족은 종종 보고 요구 사항의 부족을 의미한다. 규제 샌드박스 내에서 오류 또는 설계 선택으로 인한 피해를 공개하도록 요구할 가능성은 낮다.
관리 격차는 결코 사라지지 않지만, 협력적이고 투명하며 포용적인 프레임워크는 이를 글로벌 보안의 영구적인 취약점으로 만들지 않을 수 있다.
