EU AI Act의 범용·생성형 인공지능 규율의 한계
Regulatory Limitations of the EU AI Act on General-Purpose and Generative AI
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초록
본 연구는 EU 인공지능법(AI Act)의 규제 체계를 분석하고 생성형·범용 인공지능에 대한 한계를 분석하였다. AI Act는 제품안전법의 논리를 계승해 의도된 목적과 특정 맥락에 따라 위험을 분류하지만, 실제 기술 발전과 위해 양상을 충분히 반영하지 못한다. AI 위해를 데이터 오류에만 귀속시켜 창발적 능력, 이중용도, 가변 목적 등 데이터 외적 위험을 간과하고, 교육·고용·사법 등 일부 영역만 고위험으로 규정해 맥락 불문적 위험을 포착하지 못한다. 또한 설계 단계 준수를 전제로 한 안전 요건은 범용·비결정적 모델에는 부적합하며, FLOPs 기준도 위험을 단순화해 규제 회피를 조장한다. 향후 규제는 AI 정의 재검토, 위험 분류 확장, 시스템 단위 규율, 사후 모니터링과 레드팀 점검 등 동적 장치로 보완될 필요가 있다.
Abstract
This study analyzes the EU Artificial Intelligence Act (AI Act) and its suitability for governing generative and general-purpose AI. The Act, modeled on traditional product safety law, classifies risks by intended purpose and context, providing initial stability but failing to reflect technological realities and emerging harms. It attributes risks mainly to dataset errors, overlooking extra-data risks such as emergent capabilities, dual-use, and shifting purposes. High-risk classifications remain confined to limited domains, leaving unaddressed the systemic risks posed by large models. Safety requirements assume compliance at the design stage, which is ill-suited to general-purpose and non-deterministic systems, placing disproportionate burdens on downstream users. The FLOPs threshold, though intuitive, oversimplifies the relationship between capacity and risk, enabling regulatory evasion. Future regulation should reconsider AI’s definition, broaden risk categories, expand oversight to socio-technical systems, and supplement ex ante requirements with dynamic measures such as monitoring, red-teaming, and incident disclosure to safeguard both technical safety and fundamental rights.