AI 데이터 생태계 혁신을 위한 규체체계 혁신 방안

본 보고서는 AI 기술 역량과 정책적 관심이 빠르게 확대되고 있음에도 불구하고, AI 학습용 데이터의 생산·가공·결합·활용 전 과정에서 여전히 구조적 제약이 존재하는 상황을 진단하고, AI 데이터 생태계를 전주기 관점에서 분석하여 규제체계 재설계 방향을 모색했다.

보고서에 따르면 2024년 기준 국내 AI 산업 규모는 약 6조 3천억 원으로 전년 대비 12.5% 증가하며 지속적인 성장세를 보이고 있다. 그러나 2025년 산업계 조사 결과, 기업의 59.5%는 ‘필요한 데이터의 부족 또는 품질 미흡’을, 47.9%는 ‘과도한 규제와 법적 불확실성’을, 약 45%는 ‘전문인력 부족’을 주요 애로사항으로 지적했다.

글로벌 AI 경쟁이 알고리즘 중심 경쟁을 넘어 데이터 접근·활용 역량을 둘러싼 구조적 경쟁으로 전환되는 가운데, 해외 주요국은 AI 학습데이터를 중심으로 제도 전환을 가속화하고 있다. 영국 Tortoise Media의 글로벌 AI 경쟁력 평가에서 한국은 인프라 6위, 개발 능력 3위, 정부 전략 4위로 기술·정책 역량은 선진국 수준을 기록했으나, 데이터 활용 법령과 운영환경은 35위로 크게 뒤처진 것으로 나타났다.

보고서는 AI 데이터 생태계를 전주기 관점에서 ▲AI 학습 데이터 확보·품질 관리 단계, ▲공공 및 민간 데이터 통합·표준·공유 단계, ▲AI 서비스 모델링·위험관리 및 거버넌스 단계로 구분하여 각 단계별 구조적 병목 요인을 분석했다. 분석 결과, 우리나라 데이터 규제체계는 위험 최소화 중심의 정태적 구조에 머물러 있으며 핵심 규제 영역에서 제도적 공백이 지속되고 있다고 지적했다.

(출처: 국회미래연구원)