태국, AI 도입 활성화 위한 법안 마련 계획

태국, AI 도입 및 거버넌스 활성화 위한 AI 법안 마련 계획

태국은 인공지능(AI) 생태계 구축 및 AI 도입 확대를 위한 법안 초안을 마련하고 있다. 전자거래개발청(ETDA)은 초안에 대한 온라인 공청회를 마쳤으며, 7월 말까지 내각에 제출할 예정dl다.

태국의 AI 규제 프레임워크는 소프트 로(soft law)와 가이드라인을 기반으로 구축되어 왔는데 ETDA는 AI 기술의 영향을 효과적으로 관리하기 위한 AI 법률의 필요성을 강조했다.

태국은 2022년부터 EU의 AI법을 비롯한 글로벌 모델을 연구하여 AI 기반 서비스 규제 및 AI 혁신 촉진에 관한 두 건의 법률 초안을 마련했다. 이 두 법안을 통합하여 AI 법률을 제정할 예정이며, AI 시스템을 금지, 고위험, 일반 용도로 분류하는 위험 기반 프레임워크를 채택할 예정이다.

ETDA는 4단계 시스템을 제안하여 AI 거버넌스를 선도해 왔다. 첫 번째 단계는 유네스코 원칙에 따라 AI 거버넌스 분야에서 태국의 국제적 위상을 강화하기 위해 다른 국가들과의 협력을 장려하고, 두 번째 단계는 정책을 감독하는 부문별 규제 기관을 포함하고, 세 번째 단계는 실용적인 도구와 지침을 통해 기업의 AI 구현에 중점을 두며, 네 번째 단계는 개인 차원에서 AI 활용 능력을 증진하는 것이다.

AI 법안은 잠재적 위험으로부터 사용자를 보호하고, 거버넌스 규칙을 수립하며, 법적 장벽을 제거하여 AI 도입 확대를 촉진하는 것을 목표로 하고 있다. 예를 들어, 교통부의 기존 규정은 자율주행차를 포함하지 않고 있다. 새로운 AI 법안은 혁신을 지원하여 관련 기관이 구체적인 AI 법률을 개발하고 기술 기업가가 통제된 환경에서 AI를 시험할 수 있도록 할 예정이다. 또한 이 초안은 엄격한 조건 하에 공익 AI 시스템이 이전에 수집된 개인 데이터를 사용하는 것을 허용하고 있다.

이 초안 원칙은 AI 위험을 감독하고, 달리 명시되지 않는 한 AI 행위에 대한 법적 인정을 부여한다. AI는 여전히 인간이 통제하는 도구이며, 그 행위는 인간에게 귀속됨을 원칙으로 하고 있다.

각 부문 규제 기관은 금지되거나 고위험 AI 애플리케이션을 별도로 정의해야 하며, AI 서비스 제공업체는 글로벌 위험 관리 관행을 채택해야 한다. 태국 내 해외 AI 서비스 제공업체는 현지 법률 대리인이 필요히며 기업은 소비자에게 알리기 위해 AI로 생성된 콘텐츠에 라벨을 부착해야 한다.

ETDA의 AI 거버넌스 센터(AIGC)는 각 부문 규제 기관과 협력하여 고위험 AI 규칙을 관리한다. 프레임워크 및 정책 수립을 위한 위원회와 AI 위험 모니터링을 위한 위원회의 두 위원회가 구성될 예정이다.

구글과 마이크로소프트를 포함한 80개 기관의 의견은 유해한 사용 금지와 혁신 촉진 간의 균형을 맞추기 위한 초안을 지지한다는 것을 보여주고 있다. 그러나 부문 규제 기관의 효율적인 AI 감독 준비 및 AI 주권 문제에 대한 우려를 제기하고 있다. 태국어 모델에 대한 공통 벤치마킹 지침이 검토 중이다.

SIAM.AI CLOUD의 CEO인 라타나폰 웡나파찬트(Ratanaphon Wongnapachant)는 AI 오용을 방지하고 책임 있는 AI 관행을 시행하기 위한 법안을 지지하고 있다. 블루빅 그룹(Bluebik Group)의 CEO인 포차라 아라야칸쿨(Pochara Arayakarnkul)은 법률에서 AI의 정의가 중대한 영향을 미칠 수 있다고 경고하고 있다. 그는 업계마다 AI 도입 방식이 다르기 때문에 AI 거버넌스는 여러 위험 요소를 고려해야 한다고 지적했다.

아미티 그룹(Amity Group)의 AI 랩 책임자인 투차폰 크라이싱콘(Touchapon Kraisingkorn)은 사용자 수와 잠재적 피해와 같은 지표를 사용하여 고위험 및 금지된 AI를 정의하는 객관적인 기준의 필요성을 제시했다.

방콕 포스트(Bangkok Post)에 따르면, 기업 설립 연도와 관계없이 중소기업을 위한 단계별 규정 준수 프레임워크와 "AI 감사관"을 위한 인증 프로그램을 권장하고 투명성과 신뢰성을 위한 "AI 사고 포털" 구축을 주장하고 있다. AI로 생성된 콘텐츠에 라벨을 부착할 때는 자발적 프로그램부터 시작하여 단계적으로 접근하는 것이 업계에 과도한 부담을 주지 않고 딥페이크와 허위 정보를 해결하는 데 도움이 될 것이라고 제안하기도 했다.

[출처 : Thaiger]