일본의 AI 거버넌스: 유연성과 우수한 설계

일본은 지난해 여름 인공지능 관련 기술의 연구·개발 및 활용 촉진에 관한 법률(2025년 법률 제53호)을 제정함으로써 아시아·태평양 지역에서 두 번째로 AI 관련 입법을 도입한 주요 경제국이 됐다.

유럽연합의 AI 법 체계에서 나타난 급격한 정책 변화, 미국의 주별로 분산된 AI 법 체계, 그리고 다른 선진국의 제재와 등록 요건 및 광범위한 규제 체계를 고려할 때, 일본의 신중한 전략은 AI를 개발하고 제공하며 활용하는 기업들에게 환영받을 만한 접근이라고 할 수 있다.

이에 비해 일본은 신규 촉진법, 구체적인 자율 가이드라인, 기존 법률의 안정적인 집행력을 결합한 다층적 거버넌스 구조를 의도적으로 구축했다.

그 결과, 투자와 연구 활동을 유치·지원할 수 있을 만큼 가볍고, 국제 규범과 국내 리스크가 구체화됨에 따라 단계적으로 발전시킬 수 있는 명확한 기반 원칙과 체계를 갖춘 유연한 시스템이 마련됐으며, 충분한 적응 기간을 보장하면서도 명확히 확립된 법 영역에 대해서만 엄격한 법적 책임을 부과하는 예측 가능한 구조가 형성됐다.

세 가지 층위, 하나의 전략

프레임워크 법률. 선진 경제에서 AI가 미칠 잠재적 영향은 정부 최고 수준의 관심을 필요로 한다. 그러나 그 영향의 구체적인 형태는 아직 명확히 확정되지 않은 상태이다.

AI 촉진법에서 정의하는 AI 관련 기술은 이러한 광범위한 영향을 반영한다: 인간의 인지적 추론 및 판단 능력을 대체하는 기술과, 그러한 기술을 활용하는 정보처리 시스템을 포함한다.

이러한 변화 가능성을 인식하여, 해당 법은 성급하게 구체적 규칙을 규정하기보다는 필요한 최상위 구조를 먼저 구축했다. 이를 위해 총리를 의장으로 하는 AI 전략본부를 내각부 산하에 설치했다.

이 전략본부는 2025년 9월 첫 회의를 개최했으며, 2025년 12월에는 AI 기본계획을 승인했다. 이 계획에는 2026 회계연도부터 시작되는 5년간 약 1조엔(약 63억 달러)의 공공 투자 계획이 포함되어 있다.

다만, 이 프레임워크는 즉각적이거나 강제적인 제재를 포함하지 않으며, 대신 AI 사업자에게 정부 정책 방향에 부합하도록 하는 “협력 의무”만을 부과하고 있다.

고도화 계층. 법이 방향을 제시한다면, 자율 가이드라인은 이를 점진적으로 구체화하는 역할을 한다. 예를 들어:

1. 1. 법 제13조는 정부가 AI 연구개발 및 활용의 적정성을 보장하기 위한 가이드라인을 마련하도록 규정하고 있으며, 이에 따라 AI 전략본부는 즉시 적정성 확보 가이드라인(2025년 12월)을 발표했다.
   2. 디지털청의 정부 조달 가이드라인(2025년 5월)은 각 부처에 최고 AI 책임자를 지정하도록 하고, AI 공급업체를 평가하기 위한 체크리스트를 도입하여 거버넌스, 데이터 처리, 결과물 품질, 리스크 관리 등을 점검하도록 하고 있다.
   3. AI 비즈니스 가이드라인 1.1 버전(METI 및 MIC, 2025년 3월)은 현재 정부 기대 수준을 가장 구체적으로 제시하는 문서로, 지침을 세 가지 주체 범주 –AI 개발자, 제공자, 사업 이용자– 를 중심으로 구성하고, 각 시스템의 역량과 맥락에 따라 거버넌스 수준을 조정하는 위험 기반 접근을 적용하고 있다.

별도의 AI 계약 체크리스트(METI, 2025년 2월)는 세 가지 조달 모델에 걸쳐 AI 개발 및 서비스 계약을 설계할 때 활용할 수 있는 조항별 가이드를 제공한다.

이러한 지침들은 법적 구속력을 가지지는 않는다. 그러나 그렇다고 해서 선택 사항인 것도 아니다. 시간이 지나면서 법원이 새로운 기술에 익숙해짐에 따라, 이러한 가이드라인 준수 여부는 일본의 일반 불법행위 법체계(민법 제709조 및 제715조)에 따라 합리적 주의 의무를 다했는지 여부를 판단하는 근거로 점점 더 중요하게 작용할 수 있다. 즉, 자율적 가이드라인을 따르지 않은 기업이라도 향후 강행법적 규제가 도입되기 전에 스스로 대응을 조정할 여지는 남아 있다.

집행의 안전장치. 규제 기준이 충분히 확립된 영역에서는 일본의 기존 법률이 AI 시스템에도 전면적으로 적용된다. 대표적으로 다음과 같다: 개인정보보호법(APPI)은 데이터 수집, 목적 제한, 국외 이전 및 프롬프트 입력을 규율한다; 저작권법은 학습 데이터와 결과물에 대한 침해를 규율한다; 제조물책임법은 제품에 내장된 AI에 대해 엄격책임을 부과한다; 부정경쟁방지법은 영업비밀을 보호한다; 마지막으로 독점금지법은 경쟁 관련 문제를 다룬다.

강한 규제의 경계

일본이 “AI에 대해 느슨하다”는 인식과 달리, 실제로는 몇 가지 강력한 집행 영역이 존재한다. 특히 네 가지 영역이 중요하다.

개인정보 보호가 강화될 것이다. APPI은 AI 생애주기 전반—학습 데이터 수집, 모델 개발, 추론, 프롬프트 입력 및 출력—에 걸쳐 개인정보가 포함되는 경우 모두 적용된다.

2026년 1월 9일, 개인정보보호위원회는 APPI 개정을 위한 정책 방향을 발표하며 행정 과징금 제도 도입을 처음으로 제안됐다. 현재 APPI에는 일반적인 과징금 체계가 없기 때문에, 이는 집행 구조에 중요한 변화를 가져올 것으로 보인다.

또한 해당 정책은 통계 정보 생성(AI 개발을 포함하여)을 중심으로 한 추가적 동의 예외, 아동 데이터 보호 강화, 특정 생체정보의 민감정보 분류 등을 포함하고 있다. 이 개정안이 시행될 경우, 약 2027년경 도입이 예상된다.

별도로, 정부가 이전에 DeepSeek에 대해 경고한 바 –해당 데이터가 중국 서버에 저장되며 중국 법의 적용을 받는다는 점을 알린 것– 는 벤더의 위치가 실질적인 컴플라이언스 리스크 요소임을 시사한다.

저작권 보호 범위가 축소될 것이다. 저작권법 제30-4는 AI 학습을 위한 정보 분석 목적으로 저작물을 권리자 동의 없이 사용할 수 있도록 허용하는, 세계적으로도 폭넓은 예외 규정을 두고 있다. 그러나 이 예외는 현재 시험대에 올라 있다.

2025년 8월, 일본의 3대 신문사 –Yomiuri Shimbun, Nikkei, Asahi Shimbun– 는 10만건이 넘는 기사에 대한 무단 “스크래핑”을 주장하며 Perplexity AI를 상대로 각각 소송을 제기했다. 별도로, 정부는 OpenAI의 Sora 영상 생성 모델과 관련된 저작권 문제에 대해 대응할 것을 요구했다.

문화청은 AI와 저작권에 대한 일반적 이해(2024년 5월)를 통해, 학습 자체는 허용될 수 있으나 보호되는 창작적 표현을 재현하는 경우 저작권 침해가 될 수 있음을 명확히 했다.

제30조의4 단서 조항은 향후 다음 소송이 집중될 가능성이 높은 영역이다. 이 일반적으로 아직 충분히 검증되지 않은 단서는, 권리자의 이익을 “부당하게 침해”하는 경우 저작물의 이용을 금지하고 있다.

경쟁법 집행이 본격화되고 있다. 일본 공정거래위원회는 2025년 6월 생성형 AI 보고서를 발표하여 시장 집중도, 데이터 접근 장벽, 알고리즘 담합 가능성을 분석했다. 또한 AI 검색 서비스와 그들의 뉴스 콘텐츠 활용에 대한 조사에도 착수했다. 경쟁사 데이터를 처리하거나 시장 가격에 영향을 미치는 AI 시스템을 구축하거나 운영하는 기업은 점점 강화되는 감독을 예상해야 한다.

산업별 규제 당국의 대응도 본격화되고 있다. 금융청은 2025년 3월(2026년 3월 업데이트) AI 관련 논의 문서를 발표하며 금융기관의 모델 리스크 관리와 설명 가능성에 대한 기준을 제시했다. 의료 분야의 AI는 AI 기반 의료기기에 대해 의약품·의료기기법의 시판 전 심사를 받는다. 흐름은 분명하다: 일반적인 AI 가이드라인이 점차 산업별 구체적인 요구사항으로 전환되고 있다.

지금 무엇을 해야 하는가

일본의 AI 시장에서 기업들이 고려해야 할 여섯 가지 핵심 과제가 있다. 첫째, AI 가이드라인에 따라 자신의 역할 –개발자, 제공자 또는 사업 이용자– 을 명확히 파악해야 한다. 많은 기업이 동시에 여러 역할을 수행하고 있다는 점을 인식하고, 각 역할에 맞는 거버넌스 기준을 적용해야 한다.

둘째, 내부 위험 분류 체계를 포함한 AI 인벤토리를 구축해야 한다. 일본은 특정한 위험 분류 체계를 규정하고 있지 않으므로, 기업이 이를 독자적으로 설계해야 한다.

셋째, METI의 계약 체크리스트를 활용하여 벤더 계약을 체계화해야 한다. 특히 입력 데이터 처리, 결과물의 소유권, 입력 데이터의 모델 학습 활용 제한, 감사 권한 등에 주의를 기울여야 한다.

넷째, AI 도구 사용과 관련된 영업비밀 보호 조치를 마련해야 한다. 외부 AI 서비스에 기밀 정보를 입력할 경우, 부정경쟁방지법상 보호를 받기 위한 “비밀관리성” 요건이 훼손될 수 있다.

다섯째, 정부를 대상으로 사업을 수행하는 경우 조달 체크리스트에 대비하고, 각 부처의 최고 AI 책임자와의 관계를 구축해야 한다.

여섯째, AI 연구소 및 이들과 협력하는 기업의 경우, AI 안전 연구소의 평가 프레임워크에 참여하고 현재 공개 의견 수렴 중인 첨단 AI 시스템에 대한 원칙 코드 초안을 지속적으로 모니터링해야 한다.

전망

앞으로 몇 가지 주요 변화가 단기적인 환경을 형성할 것으로 보인다.

APPI 개정안이 시행될 경우, 데이터 보호 위반에 대해 일본 최초의 행정 과징금 제도가 도입되고, AI 관련 데이터 활용에 대해서는 보다 맞춤형 동의 예외가 마련될 것이다. 기업들은 이러한 규제의 강화와 완화가 동시에 이루어지는 변화에 대비할 필요가 있다.

또한, 첨단 AI에 대한 원칙 코드는 기초 모델 개발자와 제공자에게 보다 구체적인 기준을 제시할 가능성이 있다.

한편, 도쿄지방법원에서 진행될 Perplexity 관련 소송은 저작권법 제30조의4에 따른 AI 학습 예외의 실제 적용 범위를 구체화하는 계기가 될 것이다.

아울러, 경제안보추진법상 “특정 중요 기술” 지정 범위가 첨단 AI까지 확대될 가능성이 있으며, 이는 수출 통제와 국제 공동연구에 영향을 미칠 수 있다.

일본의 AI 거버넌스는 종종 미완성된 것으로 오해되지만, 보다 정확히는 의도적으로 유연하게 설계된 체계이다: 혁신을 촉진하면서도 필요할 경우 강력하게 규제할 수 있는 역량을 유지하도록 설계된 것이다.

기업에게 중요한 질문은 일본의 접근 방식이 강화될 것인지 여부가 아니라, 어떤 속도로, 어떤 영역에서 강화될 것인지이다. 자율적 프레임워크를 기반으로 거버넌스를 구축한 기업들은 향후 규제가 강화되더라도 이를 예측 가능하고 관리 가능한 변화로 받아들일 수 있을 것이다. 반면, “유연함”을 “선택사항”으로 오해한 기업들은 그렇지 못할 것이다.

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