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| 제목 | 미국의 데이터·AI 규제 정책이 한국 SaaS 기업에 미치는 직접적 영향 - 기술패권 경쟁과 규제 대응의 전환점 | ||
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| 등록일 | 2025-05-09 | 조회수 | 24 |
파프리카데이터랩 / 김유빈 대표
0. 서론: 뜨거워지는 美 규제 정책의 의미
미국의 AI 및 데이터 관련 규제는 2024년 말부터 본격적으로 강화되고 있다. 이 규제들은 더 이상 자국 기업에만 영향을 미치지는 것이 아니다. 특히 한국의 SaaS 기업들은 글로벌 라우드 인프라에 의존하고 있어, 미국의 규제에 직간접적으로 영향을 받을 수밖에 없다. 이 글에서는 미국의 대표적인 데이터 보호 및 AI 규제 정책을 정리하고, 한국 SaaS 기업이 직면할 수 있는 주요한 영향과 이에 대한 대응 전략을 고찰해보고자 한다.
1. 규제 흐름의 전환: '느린 미국'의 각성
1-1. 분산형 규제 구조의 특성과 최근 변화
오랫동안 미국은 데이터 보호와 AI 규제에 있어서 유럽연합(EU)과는 상이하게 접근해왔다.
EU가 단일의 강력한 GDPR이라는 법령으로 회원국 전체를 아울러 규제하는 체계를 마련할 때, 미국은 주 단위로 지율적인 데이터 및 개인정보 보호 법령을 발전시켜왔다. 이러한 구조는 연방 차원의 포괄적인 법령의 부재로 인해 형성되었는데, 결과적으로는 주마다 규제가 파편화되는 현상을 일으켰다.
이에 대한 대표적인 사례가 캘리포니아주 소비자 프라이버시법(CCPA)와 그 개정법인 캘리포니아 프라이버시 권리법(CPRA)이다. 이 법은 소비자가 데이터에 접근, 삭제, 판매 거부할 수 있는 권리를 부여하고, 기업에는 데이터 수집 및 활용에 대한 투명한 공개를 요구하고 있어, 미국에서 가장 강력한 개인정보 보호 법안 중 하나로 평가된다. 이외에도 버지니아주의 VCDAP(Virginia Consumer Data Protection Act), 콜로라도주의 ColoPA, 코네티것주의 CTDPA 등 주 단위의 세분화된 데이터 보호법과 규제가 존재하고 있다.
최근 몇 년간 AI 기술이 급속도로 발전함에 따라, 위와 같은 주별 규제 체계가 존재함에도 윤리적, 법적 우려가 고조되고 있다. 이에 연방 차원에서 규제 움직임이 본격화되고 있는데, 특히 2023년 10월 미국 바이든 대통령이 서명한 “안전하고 신뢰할 수 있는 AI 개발 및 사용을
위한 행정 명령(Executive Oreder on the Safe, Secure, and Trustworthy Development and Use of Artificial Intelligence)”은 연방 정부 차원에서 AI 규제에 대한 포괄적인 방향성을 제시한 최초의 사례로 평가받았다.
이 행정명령은 AI 시스템에 대한 다층적인 과제를 포함하고 있다. 특히, 주요 AI 개발 기업들에게 AI 시스템에 대한 안전성 검토 결과와 보장 조치를 의무적으로 연방 정부에 제출하도록 한 조항은 SaaS 기업들이 AI 기능을 제품에 내재화할 때 고려해야할 새로운 규제 환경임을 의미한다. 안전성 검증 이외에도 개인정보 보호, 알고리즘의 공정성 확보, 국가 안보 보장, 노동시장 영향 완화 등이 행정명령의 영향을 받게 되었다.
1-2. 산업 중심형 규제 프레임
미국은 규제를 통해 산업을 제약하기보다는 산업 육성과 리스크 관리의 균형을 중시해왔다.
이를 프레임워크 중심(Framework-oriented) 접근법이라고 하는데, 유럽연합이 GDPR이나 AI Act와 같은 규제 중심(Regulation-Centric) 접근 방식을 채택한 것을 보면 확연한 차이를 알 수 있다.
대표적으로 미국의 국립표준기술연구소(NIST)의 AI 위험 관리 프레임워크(AI Risk Management Framework, RMF)를 예로 들 수 있다. 이 프레임워크는 기업들이 AI 시스템을 설계하고, 개발, 배포, 운영하는 가정에서의 위험을 체계적으로 식별, 평가, 완화할 수 있는 가이드라인을 제공한다. 다만 법적인 구속력은 없다. RMF는 SaaS 기업이 AI 기반의 서비스를 제공할 때 신뢰성을 확보하기 위한 표준으로 자리잡아가고 있다. 크게 Govern(거버넌스 수립), Map(위험 식별), Measure(위험 측정), Manage(위험 완화)의 네 단계로 구성되어 있다.
2022년, 미국 백악관 산하의 과학기술정책실(OSTP)는 AI 권리장전(Blueprint for an AI Bills of Rights)를 발표했다. 이를 통해 알고리즘 차별 방지, 데이터 프라이버시 보호, 사용자 통제권 보장, 안전하고 효과적인 AI 시스템 설계의 5대 원칙을 제시했다. 이 권리장전 또한 법적인 구속력은 없다. 그럼에도 연방 기관은 물론이고 민간 기업에게도 AI 기술 설계 및 운영시에 준수해야 할 윤리적인 가이드라인처럼 인식되고 있다.
이처럼 미국의 데이터 및 AI 관련 규제는 기업과 기관에서 책임을 가지고 자율적으로 기술을 개발하고 운영할 수 있도록 유도하는 소프트 레귤레이션(Soft Regulation) 전략을 지향하고 있다. 이는 앞서 언급한 유럽의 즉각적인 법적 제재와는 분명히 다른 움직임이라고 할 수 있다. 그러나 AI EO(행정명령)와 같은 강제성 있는 정책이 도입되면 점차적으로 프레임워크의 법제화 가능성을 배제하기는 어려워질 수밖에 없다.
2. 미국 규제 프레임워크의 주요 내용
2-1. 개인정보보호 및 데이터 이전 관련 규제
미국은 주(州)정부가 주도하는 분산형 모델로 개인정보 보호 법제가 발전해왔다. 그 중에서도 앞서 언급한 캘리포니아의 CCPA와 CPRA는 가장 엄격하고 선도적인 법령으로 평가되고 있다. 이러한 법들은 한국 기업에도 실질적인 영향을 미칠 수 있다.
- 데이터 보관 위치 및 이전 제한
- 소비자 개인정보 해외 이전시 사전에 위험성과 보호조치에 대한 충분한 고지 필요
- 미국 내 데이터 보관 및 처리할 경우 데이터 주권 관련 세부 준수 의무 발생 가능 - 사용자 동의 및 옵트아웃 권리 보장
- 자신의 개인정보에 대한 판매, 공유에 대해 소비자가 거부(opt-out)할 권리
- SaaS 기업은 이를 서비스 상에서 명확히 제공해야함 - 데이터 삭제 및 접근권 보장
- 소비자가 자신의 개인정보에 대한 열람, 정정, 삭제를 요구할 수 있는 권리
- SaaS 서비스의 데이터 관리 프로세스에 삭제 요청 대응 기능을 내장해야함
2-2. AI 관련 정책 및 실행 명령
2023년 10월 발표된 바이든 대통령의 AI 행정명령(Executive Order on the Safe, Secure, and Trustworthy Development and Use of Artificial Intelligence)은 미국 내 AI 규제 정책의 중대한 전환점을 이뤘다. 이 행정명령은 AI 기술의 발전이 가져올 수 있는 위험성을 사전에 통제하고, 동시에 글로벌 리더십을 확보하기 위한 전략적 방안을 포함하고 있다.
행정명령은 총 8개 주요 지시사항으로 구성되어 있으며, 그 핵심은 다음과 같다.
- AI 안전성 보장
- 고위험 AI 시스템 개발 기업에게 안전성 검토 및 테스트 결과 제출 의무 부여
- AI 모델 학습 데이터와 설계 방식의 투명성 강화 - 프라이버시 보호
- 프라이버시 보호 기술(PET)의 개발 촉진
- 데이터 수집·활용 시 개인정보 보호 원칙 적용 - 공정성과 차별 방지
- 알고리즘 공정성 및 차별 방지를 위한 지침 마련 및 평가 실시 - 노동시장 보호
- AI가 노동에 미치는 영향을 평가하고, 부정적 영향 최소화 방안 모색 - 혁신 촉진과 경쟁력 확보
- AI R&D 투자를 확대하고, 공공 데이터셋 제공을 통해 AI 혁신 지원 - 국가 안보와 글로벌 리더십 유지
- 외국인 투자 심사 강화 및 AI 기반 사이버 공격 대응력 향상 - 연방정부 내 AI 활용 가이드라인 마련
- 공공 서비스 제공 시 AI 기술 활용의 윤리성과 책임성 보장 - 국제 협력 및 글로벌 규범 수립 주도
- AI 안전 및 윤리 기준에 관한 글로벌 협력 강화
2-3. SaaS에 직접 적용될 수 있는 프레임 워크
앞서 언급했던 <NIST RMF의 4단계 구조>에 대해 정리하면 아래와 같다.
- Govern: AI 시스템 운영에 대한 책임 소재와 관리 체계 수립
- Map: AI 시스템이 직면한 위험 요소 및 영향 식별
- Measure: 위험 발생 가능성 및 심각성 평가
- Manage: 위험 저감 및 지속적인 개선 방안 마련
한편, 미국 연방정부 부처는 SaaS 및 클라우드 서비스 조달 과정에서 보안과 데이터 보호 요구 수준을 점차 상향하고 있다. 예를 들어, 국방부(DoD)는 FedRAMP High 수준 인증을 요구하고 있으며, 보건부(HHS)와 에너지부(DoE) 또한 민감 데이터 처리 서비스에 대해 높은 수준의 보안 및 개인정보 보호 요건을 부과하고 있다. 이러한 흐름은 SaaS 기업이 미국 공공시장(B2G) 및 민간시장 모두에서 규제 대응형 서비스 아키텍처 설계가 필요함을 시사하고 있다.
3. 한국 SaaS 기업에 미치는 주요 영향
데이터 및 AI에 대한 미국의 규제는 EU의 것처럼 즉각적이고 강제적으로 적용되지는 않는다는 점에서 차이가 있다. 그러나 글로벌 SaaS 생태계에 밀접하게 영향을 주고 있어, 글로벌 진출을 도모하는 한국 SaaS 기업들의 경우에는 아래와 같이 직/간접적인 규제 준수가 요구될 가능성이 높아지고 있다.
3-1. 미국 진출 SaaS 기업의 법적·기술적 과제
한국 SaaS 기업이 미국에 서비스를 제공하거나 직접 진출하는 경우에는 앞서 언급된 CPRA나 AI EO 등의 규제 프레임워크를 준수해야하는 법적인 의무가 발생할 수 있다.
CPRA는 개인정보보호 측면에서 데이터 주권 원칙을 내세우며 소비자가 SaaS 서비스 내에서 데이터에 접근, 삭제, 수정 권리를 보장할 수 있도록 요구하고 있다. 이에 따라 한국 기업도 서비스 설계 시 데이터 저장 위치를 미국으로 제한하거나, 유럽과 같은 데이터 주체 요청 처리 프로세스를 구축해야하는 상황에 놓여있다.
AI 행정명령(AI EO)은 더욱 직접적으로 기술적인 과제를 제기한다. 알고리즘의 투명성, 공정성, 안전성을 입증할 수 있는 문서화 작업과 리스크 평가가 필수적으로 진행되어야지만 AI 기반 기능이 포함된 SaaS 제품을 미국의 기업 및 정부 기관에 제공할 수 있다.
따라서 한국 SaaS 시장은 단순한 현지화를 넘어서 미국 시장에 진출하기 위한 설계와 규제 준수가 초반부터 들어가야 하는 상황이다.
3-2. 미국 인프라 사용 기업의 간접적 영향
다수의 한국 SaaS 기업은 미국 소재 클라우드(AWS, Microsoft Azure, Google Cloud Platform 등)에 의존하고 있다. 그렇기 때문에 미국에서 시행되고 있는 법들에 대한 직접적인 적용 대상이 아님에도 간접적으로 준수를 해야만 하는 상황에 놓여있다.
이에 대한 대표적인 사례가 바로 글로벌 CSP(클라우드 서비스 제공자)들의 컴플라이언스 요구 사항 강화이다. CCPA/CPRA, FedRAMP, AI EO 준수를 위해 AWS, Azure, GCP 등은 자체적인 데이터 처리 정책 및 기술 수준을 가지고 있다. 이들은 한국의 SaaS 기업을 포함한 서비스 이용 고객들에게 정책 준수를 요구하는 추세이다.
결국 한국 SaaS 기업은 미국 규제 가이드라인을 준수해야 하는 현실에 놓여있다. 이는 한국 SaaS 서비스의 개인정보 처리방침, 옵트아웃 설계 등에 적지않은 영향을 미친다.
3-3. 미국 규제의 글로벌 확산 가능성
마지막으로 주목해야 할 점은 미국의 데이터·AI 규제가 글로벌 시장에서 사실상의 규범(De Facto Standard)으로 자리 잡을 가능성이다.
미국은 글로벌 SaaS 시장에서 AI EO, CPRA, NIST RMF 등을 기반으로 기업들에게 더욱 높은 수준을 요구하고 있다. 이에 따라 한국 SaaS 기업이 미국 시장에 진출하지 않더라도 여러가지 경영 과정에서 (파트너십 및 해외 법인 대상 서비스 제공 등) 미국의 규제에 부합하는 서비스 운영 체계 수립이 요구될 수 있다. 미국의 규제는 단순히 미국이라는 국가 시장에 대한 접근을 넘어, 글로벌 SaaS 비즈니스 그 자체를 위한 핵심 전략 요소가 되어가고 있다.
4. 대응 전략: 기술, 계약, 인증에서의 준비 필요
미국의 데이터 및 AI 규제는 한국 SaaS 기업에게 실질적으로 큰 영향을 미치고 있다. 글로벌 SaaS 시장에서 경쟁력을 유지하기 위해서는 다양한 방면에서 체계를 수립하는 것이 필요한 시점이다.
4-1. 기술적 대응: 서비스 설계와 운영에서의 규제 내재화
SaaS 서비스 설계 및 운영 전반에 개인정보 보호 및 AI 관리 원칙을 내재화 하는 것이야말로 미국 규제 환경에서 가장 큰 과제 중 하나이다.
(1) 개인정보 보호 설계
글로벌 SaaS 시장에서 신뢰를 확보하고 미국 규제 환경에 부합하게 하기 위해, 한국의 SaaS 서비스는 설계 단계부터 사용자의 권리를 보장할 수 있는 기능을 내재화해야한다.
우선 사용자가 자신의 개인정보에 대한 통제권을 행사할 수 있도록, 데이터에 대한 접근 및 삭제 요청 대응을 위한 인터페이스를 설계해야 한다. 또한 데이터가 어디에 저장되는지 (Data Region)을 정확히 안내하고, 국외 이전되는 경우 사용자에게 미리 고지하고 동의를 구해야한다. 개인의 데이터를 판매하거나 공유하는 것을 사용자가 거부할 수 있도록 하는 것도 필수적이다.
(2) AI 기능의 책임성과 투명성 확보
고객과의 관계에서 신뢰를 쌓고 경쟁력을 높이기 위해서 기술적 대응 조치는 필수적이다. 이를 위해서는 사전에 AI 모델 학습에 사용된 데이터셋의 출처, 학습 방식, 알고리즘의 주요 의사결정 로직 등이 체계적으로 검토되고 문서화되어야한다. 또한 사용자 관점에서는 AI 결과물의 설명가능성(Explainability)를 확보하는 것이 중요한데, 이는 AI가 내린 결정의 근거를 안내하고 이에 대해 정정을 요청하거나 이의를 제공할 수 있도록 하여 AI 시스템에 대한 신뢰도를 높이고 윤리적, 법적 기준을 충족하는 데에 중요한 역할을 한다.
4-2. 계약 구조 정비: 컴플라이언스 체계의 법적 반영
미국 기업 고객과의 거래시 계약 기반의 리스크 관리로 규제 준수 및 책임 부담 체계를 명확히 하는 것도 필요하다.
우선, 개인정보 보호 관련 법규를 준수하고, 만일 분쟁이 발생하더라도 책임 소재를 명확히 하기 위해 데이터 처리 계약(Data Processing Agreement, DPA)이 이루어져야 한다. DPA에서는 데이터의 처리 범위 및 목적, 저장 위치, 데이터 주체의 권리 보장, 삭제 요청에 따른 처리 절차 등이 명시되어야 한다. 또한 AI 시스템 운영시 공정성, 안전성, 신뢰성 확보를 위한 관리방안과 기업의 책임 범위를 구체적으로 설정할 수 있는 서비스 수준 계약(Service Level Agreement, SLA)이 이루어지는 것도 중요하다. 이러한 계약 조항은 신뢰도 상승의 효과 뿐만 아니라, 향후 규제 위반에 대한 소송 시 기업의 사전 예방 노력과 책임 분담 근거로 활용될 수 있다.
4-3. 인증과 제3자 감사: 글로벌 시장에서의 신뢰 확보
글로벌 SaaS 시장에서의 신뢰도 확보를 위해서는 국제 인증 취득과 제3자 감사를 통한 객관적인 수준을 입증하는 것도 좋은 방법이다.
(1) 개인정보 보호 및 데이터 보안 인증
- SOC 2 (Service Organization Control 2): 개인정보 보호와 보안성을 주요 항목으로 하는 서비스 조직 인증
- ISO/IEC 27001: 정보보호 관리체계(ISMS)의 국제 표준
- FedRAMP (Federal Risk and Authorization Management Program): 미국 연방정부 대상 클라우드 서비스 제공 시 필수 인증
글로벌 기업과 정부 기관이 공급 업체를 선정함에 있어서 NIST AI RMF 기반으로 내부 정책을 수립하는 것을 중요한 평가 요소로 본다. NIST AI RMF가 법적으로 구속력을 가지는 인증 제도가 아니더라도, AI 리스크 관리 여부가 평가 기준으로 자리 잡으면서 실질적인 글로벌 규범 역할을 하고 있다. 한국의 SaaS 기업은 AI RMF에 따라 운영 체계를 정립하고, 필요할 경우 외부 감사와 검증으로 이를 입증할 수 있어야 한다. 이러한 인증은 글로벌 기업과의 거래 과정에서 기업의 신뢰성과 선제적인 컴플라이언스 대응력을 입증하는 중요한 지표가 될 것이다. 한국의 SaaS 기업은 글로벌 SaaS 시장에서의 경쟁력을 확보하기 위해 다층적 차원에서 미국 규제에 대응할 수 있는 전략을 마련해야 한다.
5. 결론: 미국이 움직이면, 세계도 움직인다
규제 측면에서 유연한 입장을 취해왔던 그동안의 행보와 다르게, 미국은 AI 기술의 발전과 더불어 최근 들어 규제 환경의 변화를 주도하고 있다. 특히 2024년 AI EO를 기점의 AI 정책 본격화를 시작으로, 개인정보보호 주법(CCPA, CPRA)과 더불어 미국 내 규제 기준을 근본적으로 재편하고 있다. 이러한 변화는 단순히 미국 시장에 진출한 기업을 넘어, 글로벌 SaaS 시장에서의 표준이 되어가고 있다.
- 기술적 측면: 개인정보 보호와 AI 투명성을 내재화한 서비스 설계
- 법적 측면: 글로벌 고객과의 계약에서 규제 대응 조항 명문화
- 시장 측면: 인증과 제3자 감사를 통한 신뢰 확보
미국의 데이터 및 AI 규제는 한국 기업에게 새로운 진입장벽임과 동시에 글로벌 시장을 대응할 전략적 기회로 작용하고 있다. 앞으로 한국의 SaaS 기업이 미국의 규제 대응을 피하기보다는 적극적으로 대응한다면 지속가능한 성장과 신뢰를 확보해나갈 수 있을 것이다.
참 고 문 헌
- The White House. (2023). Executive Order on the Safe, Secure, and Trustworthy Development and Use of Artificial Intelligence.
- National Institute of Standards and Technology (NIST). (2023). AI Risk Management Framework 1.0.
- The White House, Office of Science and Technology Policy (OSTP). (2022). Blueprint for an AI Bill of Rights.
- California Privacy Protection Agency (CPPA). (2023). California Consumer Privacy Act (CCPA) and California Privacy Rights Act (CPRA).
- State of California Department of Justice. (2023). CCPA Fact Sheet and Compliance Guidelines.
- Virginia State Government. (2023). Virginia Consumer Data Protection Act (VCDPA).
- Federal Risk and Authorization Management Program (FedRAMP). (2023). FedRAMP Authorization Requirements.
- American Institute of Certified Public Accountants (AICPA). (2023). SOC 2® - Trust Services Criteria for Security, Availability, Processing Integrity, Confidentiality, and Privacy.
- BSA | The Software Alliance. (2023). Confronting AI Risk: Principles for Mitigating AI Harms.
- Microsoft. (2023). Governing AI: A Blueprint for the Future.
저작권 정책
SaaS 전환지원센터의 저작물인 『미국의 데이터·AI 규제 정책이 한국 SaaS 기업에 미치는 직접적 영향 - 기술패권 경쟁과 규제 대응의 전환점』은 SaaS 전환지원센터에서 파프리카데이터랩 김유빈 대표에게 집필 자문을 받아 발행한 전문정보 브리프로, SaaS 전환지원센터의 저작권정책에 따라 이용할 수 있습니다. 다만 사진, 이미지, 인용자료 등 제3자에게 저작권이 있는 경우 원저작권자가 정한 바에 따릅니다.
