미래시대 AGI를 향한 여정:

미래시대 AGI를 향한 여정: 기술 성장과 규제 조정이 만드는 새로운 문명 전국통합뉴스 · 통일선교회 임명락 목사 인공지능(AI, Artificial Intelligence)은 이미 우리 일상의 일부가 되었고, 이제 인류는 인공일반지능(AGI, Artificial General Intelligence)이라는 새로운 문턱 앞에 서 있습니다. AGI란 특정 작업에만 능한 좁은 인공지능(ANI, Artificial Narrow Intelligence)을 넘어, 인간처럼 다양한 영역에서 학습하고 추론하며 창의적으로 문제를 해결할 수 있는 범용 지능을 의미합니다. 2026년 9월 현재, 미국과 한국을 중심으로 펼쳐진 AI 기술 성장과 규제 조정(regulatory adjustment)의 흐름을 종합해 보면, 기술 발전의 속도와 방향이 어떻게 교차하며 미래 시대를 형성하고 있는지 뚜렷이 드러납니다. 먼저 기술 성장의 측면을 살펴보겠습니다. 미국은 여전히 글로벌 AI 혁신을 주도하고 있습니다. 대규모 언어 모델(LLM, Large Language Model)과 파운데이션 모델(Foundation Model)의 발전은 멀티모달(Multimodal) 능력, 에이전틱 AI(Agentic AI), 피지컬 AI(Physical AI, Embodied AI)로 빠르게 확장되고 있습니다. 특히 프론티어 모델(Frontier Model)의 성능이 비약적으로 향상되면서 AGI에 대한 논의가 더 이상 공상과학이 아닌 현실적인 로드맵으로 자리 잡았습니다. 미국 기업들은 막대한 컴퓨팅 자원(GPU, HBM 등)과 데이터를 바탕으로 모델의 추론 능력(Reasoning), 장기 기억, 도구 사용(Tool Use)을 고도화하고 있습니다. 한국 역시 국가 AI 전략과 소버린 AI(Sovereign AI) 기조 아래 국내 파운데이션 모델 개발을 가속화하며, 한국어 특화 성능과 산업 적용을 강화하고 있습니다. 양국 모두 AI 가속기(AI Accelerator), 고대역폭 메모리(HBM), 데이터센터 인프라 확충에 막대한 투자를 이어가고 있으며, 이는 AGI로 가는 물리적·기술적 토대를 마련하고 있습니다. 그러나 기술 성장의 이면에는 반드시 ‘장애 조정’, 즉 규제와 윤리 가이드라인의 조정이 존재합니다. 이 조정이 기술의 속도와 방향을 결정적으로 좌우하고 있습니다. 유럽연합(EU)의 AI Act는 위험 기반 접근(Risk-based Approach)을 채택해 금지 관행(Unacceptable Risk), 고위험(High-Risk), 제한적 위험(Limited Risk)으로 구분하고, 고위험 AI에 대해 엄격한 위험관리 시스템, 데이터 거버넌스, 인간 감독(Human Oversight), 투명성 의무를 부과하고 있습니다. 이는 안전을 최우선으로 하지만, 일부에서는 혁신을 지연시킬 수 있다는 우려도 제기됩니다. 미국은 2025년 이후 정책 기조가 크게 변화했습니다. 바이든 행정부의 EO 14110(Safe, Secure, and Trustworthy Development and Use of Artificial Intelligence)은 강력한 모델에 대한 안전 테스트 보고와 레드티밍(Red-teaming)을 강조했으나, 트럼프 2기 행정부는 이를 철회하고 “과도한 규제가 미국 리더십을 저해한다”는 입장으로 전환했습니다. 대신 규제 완화, 인프라 구축 가속, 자발적 프론티어 모델 사전 검토 프레임워크, 주(州) 정부의 과도한 AI 법률에 대한 연방 차원의 조정을 추진하고 있습니다. 이는 혁신을 우선시하면서도 사이버보안과 국가안보를 강화하려는 균형 잡힌 시도로 평가됩니다. 한국은 ‘사람 중심의 인공지능’을 기치로 2020년 국가 인공지능 윤리기준을 통해 인간 존엄성, 공공선, 기술의 합목적성이라는 3대 원칙과 10대 핵심요건(인권 보장, 프라이버시, 다양성, 책임성, 투명성 등)을 제시했습니다. 이후 생성형 AI 이용자 보호 가이드라인 등으로 세부 지침을 보완하며, 윤리와 혁신이 공존하는 길을 모색하고 있습니다. 이러한 규제 조정은 단순한 제약이 아니라, AGI 시대의 ‘성장 방향’을 결정하는 나침반 역할을 합니다. 과도한 규제는 기술 발전을 지연시킬 수 있지만, 적절한 윤리적·법적 프레임워크는 신뢰를 구축하고 사회적 수용성을 높여 장기적으로 더 지속 가능한 성장을 가능하게 합니다. 예를 들어, AI 정렬(AI Alignment)과 AI 안전(AI Safety) 연구는 단순한 기술적 과제가 아니라, 인간의 가치와 AI의 목표를 일치시키는 문명적 과제입니다. 미국이 혁신을 가속화하는 동안, 한국과 유럽이 강조하는 인간 중심 원칙은 AGI가 인류에게 위협이 아닌 동반자가 되도록 돕는 중요한 균형추입니다. 미래시대 AGI가 본격화되면, 우리는 이전과는 완전히 다른 문명을 마주하게 될 것입니다. AGI는 과학 발견, 의료, 교육, 기후 문제 해결 등에서 인류의 한계를 뛰어넘는 도구가 될 수 있습니다. 그러나 동시에 일자리 구조의 급변, 의사결정의 자동화, 존재론적 질문(우리는 무엇인가, 지능이란 무엇인가)을 심화시킬 것입니다. 이때 가장 중요한 것은 기술이 인간의 존엄과 공동선을 훼손하지 않도록 하는 것입니다. 성경이 말하는 “지혜의 근본은 여호와를 경외하는 것”처럼, AI와 AGI를 다루는 데도 겸손과 책임, 윤리적 분별이 필요합니다. 2026년 현재, 미국과 한국의 AI 정책은 서로 다른 강조점을 보이지만, 공통적으로 ‘기술 성장’과 ‘장애 조정’을 동시에 추진하고 있습니다. 기술은 빠르게 전진하고, 규제는 그 속도를 조율하며 방향을 잡고 있습니다. 이 과정에서 우리가 놓치지 말아야 할 것은, AGI가 결국 인간을 위한 도구라는 점입니다. 통일선교회가 추구하는 가치처럼, 분열이 아닌 통합, 대립이 아닌 조화의 관점에서 AI 시대를 준비해야 합니다. 기술 발전의 열매가 소수에게만 돌아가는 것이 아니라, 모든 인류에게 희망과 번영을 나누는 도구가 되도록, 우리는 지금 이 순간부터 지혜롭게 선택하고 행동해야 합니다. AGI 시대는 이미 시작되었습니다. 그 문이 열릴 때, 인류가 기술에 지배당하는 것이 아니라 기술을 지혜롭게 다스리는 존재가 되기를 소망합니다. 하나님이 주신 창조성과 책임감을 바탕으로, AI와 AGI가 가져올 미래가 생명과 평화, 공동선의 시대가 되기를 기도합니다.   참고. 부록통일선교회 미래시대 교육연구팀이 AI · AGI 관련 주요 전문 용어 모음 자료를 공개합니다. (미국·한국에서 공통으로 쓰이는 기술·연구 용어 중심. 영어 원어 + 한국어 표기 + 간단한 설명을 함께 정리했습니다.) 1. 기본·지능 수준 관련 영어 (미국) 한국어 설명 AI (Artificial Intelligence) 인공지능 인간의 지능적 행동을 기계로 구현하는 기술·학문 ANI (Artificial Narrow Intelligence) / Weak AI / Narrow AI 좁은 인공지능 / 약한 AI 특정 작업만 잘하는 현재의 AI (예: 알파고, 챗봇) AGI (Artificial General Intelligence) / Strong AI 범용 인공지능 / 인공일반지능 / 강한 AI 인간 수준의 일반 지능을 가진 AI (아직 실현되지 않음) ASI (Artificial Super Intelligence) / Superintelligence 초인공지능 / 슈퍼 인공지능 인간을 모든 면에서 능가하는 지능 Foundation Model 파운데이션 모델 대규모 데이터로 사전학습된 범용 모델 (LLM의 기반) Generative AI 생성형 AI / 제너러티브 AI 텍스트·이미지·음성 등을 새로 생성하는 AI 2. 학습·모델 관련 핵심 기술 용어 영어 한국어 설명 Machine Learning (ML) 머신러닝 / 기계학습 데이터로부터 패턴을 학습하는 AI 하위 분야 Deep Learning 딥러닝 / 심층학습 다층 신경망을 사용하는 머신러닝 Neural Network (ANN) 인공신경망 / 뉴럴 네트워크 생물 뉴런을 모방한 계산 모델 Transformer 트랜스포머 Attention 메커니즘 기반의 핵심 아키텍처 (GPT 계열의 기반) LLM (Large Language Model) 대규모 언어 모델 방대한 텍스트로 학습된 언어 생성·이해 모델 Multimodal AI 멀티모달 AI 텍스트·이미지·음성·비디오 등 여러 형태를 함께 처리 Supervised Learning 지도학습 정답(라벨)이 있는 데이터로 학습 Unsupervised Learning 비지도학습 라벨 없이 데이터 구조·패턴을 학습 Reinforcement Learning (RL) 강화학습 보상(Reward)을 통해 행동 정책을 학습 Transfer Learning 전이학습 한 분야에서 학습한 지식을 다른 분야에 활용 Fine-tuning 파인튜닝 사전학습 모델을 특정 작업에 맞게 추가 학습 Prompt / Prompt Engineering 프롬프트 / 프롬프트 엔지니어링 AI에 입력하는 지시문과 그 최적화 기법 Token / Tokenization 토큰 / 토큰화 텍스트를 모델이 처리하는 최소 단위로 나누는 것 Embedding 임베딩 텍스트·이미지를 벡터로 표현하는 기술 Attention Mechanism 어텐션 메커니즘 입력의 중요한 부분에 집중하는 기법 Backpropagation 역전파 신경망 오차를 역으로 전파해 가중치를 업데이트 Loss Function / Cost Function 손실 함수 예측과 실제 값의 차이를 측정하는 함수 Overfitting 과적합 학습 데이터에만 과도하게 맞춰져 일반화가 떨어지는 현상 RAG (Retrieval‎-Augmented Generation) 검색 증강 생성 외부 지식을 검색해 생성 품질을 높이는 기법 Hallucination 할루시네이션 AI가 사실과 다른 내용을 그럴듯하게 생성하는 현상 3. 에이전트·자율성·최신 트렌드 영어 한국어 설명 Agentic AI / AI Agent 에이전틱 AI / AI 에이전트 목표를 스스로 설정·계획·실행하는 자율형 AI Multi-Agent System 멀티 에이전트 시스템 여러 AI 에이전트가 협력하는 시스템 Embodied AI / Physical AI 임바디드 AI / 피지컬 AI 실제 신체(로봇)를 통해 세상을 지각·행동하는 AI VLA (Vision-Language-Action Model) 비전-언어-행동 모델 시각·언어를 이해하고 행동을 출력하는 모델 Chain of Thought (CoT) 사고의 연쇄 단계적으로 추론하도록 유도하는 기법 Zero-shot / Few-shot Learning 제로샷 / 퓨샷 학습 예제 없이 또는 소수의 예제로 학습 4. 하드웨어·인프라·성능 영어 한국어 설명 GPU GPU (그래픽 처리 장치) AI 학습·추론의 핵심 연산 장치 TPU / NPU / AI Accelerator TPU / NPU / AI 가속기 AI 전용 가속 칩 HBM (High Bandwidth Memory) 고대역폭 메모리 AI 연산에 필수적인 고속 메모리 Parameter 파라미터 모델이 학습하는 가중치 수 (규모를 나타내는 지표) Context Window 컨텍스트 윈도우 모델이 한 번에 처리할 수 있는 입력 길이 5. 안전·윤리·정렬 관련 영어 한국어 설명 AI Alignment AI 정렬 AI의 목표·행동을 인간의 가치와 일치시키는 연구 AI Safety AI 안전 AI가 해로운 행동을 하지 않도록 하는 연구 Explainable AI (XAI) 설명 가능한 AI 모델의 판단 근거를 인간이 이해할 수 있게 만드는 기술 Bias 편향 데이터나 모델에 내재된 불공정성 Robustness 강건성 / 견고성 입력 변화나 공격에도 안정적으로 작동하는 능력 6. 한국에서 특히 자주 쓰이는 표현·제도 관련 • AI 전환 (AX, AI Transformation) : 산업 전반에 AI를 도입하는 국가·기업 전략 • 소버린 AI (Sovereign AI) : 국가가 독자적으로 개발·통제하는 AI • 고영향 인공지능 : 한국 AI 기본법에서 생명·권리 등에 큰 영향을 미치는 AI로 규정 • 온디바이스 AI / sLLM (Small LLM) : 클라우드가 아닌 기기 안에서 동작하는 소형 언어모델 • 하이퍼클로바 X 등 국내 대표 모델 명칭도 자주 등장 참고 • 미국(스탠퍼드 HAI, Google ML Glossary 등)과 한국(ETRI, TTA 용어사전, 각종 AI 용어집)에서 공통으로 쓰이는 용어를 중심으로 정리했습니다. • AGI는 아직 실현되지 않은 가설적 목표이며, 현재 기술은 대부분 ANI(좁은 AI) 단계입니다. • 용어는 빠르게 변하므로, 최신 논문·공식 문서에서는 영어 원어를 함께 확인하는 것이 좋습니다. AI 윤리 가이드라인 소개 AI 윤리 가이드라인은 인공지능 기술의 개발·활용 과정에서 인간의 권리, 안전, 공정성 등을 보호하기 위해 국제기구·각국 정부가 제시한 원칙과 기준입니다. 대부분 비구속적(권고·자율 준수) 성격이지만, 최근에는 법·규제(예: EU AI Act)와 연결되어 실질적인 영향력을 발휘하고 있습니다. 주요 가이드라인을 국제 → 미국 → 한국 순으로 정리했습니다. 1. 국제 주요 가이드라인 ① OECD AI 원칙 (2019, 2024 개정) • 세계 최초 정부 간 합의 기준. • 5대 원칙: A. 포용적 성장·지속가능 발전·복지 B. 법치·인권·민주적 가치 존중 (공정성·프라이버시 포함) C. 투명성·설명가능성 D. 견고성·보안·안전 E. 책임성 • 많은 국가의 AI 정책 기반이 됨. ② UNESCO AI 윤리 권고 (2021) • 194개 회원국이 채택한 첫 글로벌 규범. • 4대 가치: 인간 존엄·인권, 정의롭고 평화로운 사회, 다양성·포용성, 환경·생태계 번영. • 10대 원칙: 비례성·무해, 안전·보안, 공정성·비차별, 지속가능성, 프라이버시, 인간 감독, 투명성·설명가능성, 책임성, 인식·문해력, 다자 이해관계자 참여 등. • 환경·젠더·문화 다양성을 특히 강조. 2. 미국 주요 가이드라인 ① Blueprint for an AI Bill of Rights (2022, 백악관) • 미국 국민을 위한 5대 원칙: A. 안전하고 효과적인 시스템 B. 알고리즘 차별 보호 C. 데이터 프라이버시 D. 고지와 설명 E. 인간 대안·고려·대체 수단 • 시민 권리 보호에 초점. ② NIST AI Risk Management Framework (AI RMF, 2023) • 자발적 위험 관리 프레임워크. • 4단계: Govern(지배) → Map(매핑) → Measure(측정) → Manage(관리). • 신뢰성·안전·공정성·투명성·책임성 등을 체계적으로 관리하도록 설계. 미국 정부·기업에서 사실상 표준으로 활용. 3. 한국 주요 가이드라인 ① 국가 인공지능 윤리기준 (2020.12) • 과학기술정보통신부·4차산업혁명위원회 의결. • 최고 가치: 인간성(Humanity) – “사람 중심의 인공지능”. • 3대 기본원칙: A. 인간의 존엄성 B. 사회의 공공선 C. 기술의 합목적성 • 10대 핵심요건: 인권 보장, 프라이버시 보호, 다양성 존중, 침해금지, 공공성, 연대성, 데이터 관리, 책임성, 안전성, 투명성. ② 기타 관련 가이드라인 • 생성형 인공지능 서비스 이용자 보호 가이드라인 (방송통신위원회, 2025) • 지능정보사회 윤리 가이드라인 (NIA 등) • 디지털 권리장전 등 후속 정책과 연계. 공통적으로 강조되는 핵심 원칙 대부분의 가이드라인에서 반복되는 내용은 다음과 같습니다: • 인간 중심·인권 존중 • 투명성·설명가능성 • 공정성·비차별 • 프라이버시 보호 • 안전·견고성 • 책임성·인간 감독 • 지속가능성·포용성 참고 사항 • 가이드라인은 자율 준수가 기본이지만, EU AI Act처럼 고위험 AI에 대해서는 법적 의무로 강화되는 추세입니다. • 한국은 2020년 윤리기준을 바탕으로 이후 생성형 AI, 자동화된 결정 권리 등으로 세부 지침을 계속 보완하고 있습니다. • 실제 적용 시에는 각 가이드라인의 원문과 함께 위험 평가(Risk Assessment) 도구를 병행하는 것이 일반적입니다. 더 자세한 내용(특정 가이드라인 원문 요약, 기업 적용 사례, 비교표 등)이 필요하시면 말씀해 주세요! EU AI Act(인공지능법)의 구체적 규제 내용 EU AI Act(Regulation (EU) 2024/1689)는 위험 기반 접근방식(Risk-based approach) 을 채택한 세계 최초의 포괄적 AI 규제입니다. AI 시스템을 위험 수준에 따라 4단계로 분류하고, 각 단계별로 다른 의무를 부과합니다. 1. 위험 분류 체계 (4단계) 위험 수준 규제 내용 예시 Unacceptable Risk (금지) 완전 금지 사회 점수 시스템, 해로운 조작·취약점 악용 등 High-Risk (고위험) 엄격한 의무 부과 (위험관리, 데이터 거버넌스, 인간 감독 등) 채용·신용평가·의료기기·교육평가·법집행 등 Limited Risk (제한적 위험) 투명성 의무 (고지·표시) 챗봇, 딥페이크, AI 생성 콘텐츠 Minimal Risk (최소 위험) 추가 의무 없음 (자율 준수 권장) 스팸 필터, 추천 시스템, 게임 AI 등 2. 금지된 AI 관행 (Article 5) – 이미 시행 중 2025년 2월 2일부터 적용. 위반 시 최대 3,500만 유로 또는 전 세계 연간 매출의 7% 벌금. 주요 금지 항목: • 해로운 조작·기만 기법 (subliminal, manipulative, deceptive techniques)으로 행동에 심각한 영향을 미치는 경우 • 나이·장애·사회경제적 취약점을 악용하는 시스템 • 공공·민간 사회 점수(Social Scoring) 시스템 • 프로파일링만으로 개인 범죄 위험 예측 • 인터넷·CCTV를 무차별적으로 스크래핑해 얼굴인식 데이터베이스 구축·확장 • 직장·교육기관에서의 감정 인식 (의료·안전 목적 예외) • 인종·정치·종교·성적 지향 등 민감한 특성을 추론하는 생체 분류 • 공공장소에서의 실시간 원격 생체인식 (법집행 목적, 매우 제한적 예외) • (추가) 동의 없는 성적 딥페이크·친밀 이미지 생성 및 아동 성 학대 자료 생성 (2026년 12월부터 본격 적용) 3. 고위험 AI 시스템 (High-Risk) 두 경로로 분류됩니다. ① Annex I 경로: 기존 EU 제품 안전법(의료기기, 기계, 자동차 등)의 안전 구성요소이거나 제품 자체인 경우 ② Annex III 경로: 다음 8개 분야의 특정 용도 1. 생체인식·분류·감정인식 2. 핵심 인프라(교통, 수도, 가스, 전기 등) 3. 교육·직업훈련 (입학·평가 등) 4. 고용·근로자 관리·자영업 접근 (채용, 성과평가 등) 5. 필수 공공·민간 서비스 접근 (신용평가, 복지 등) 6. 법집행 7. 이주·망명·국경관리 8. 사법행정·민주적 절차 고위험 AI 제공자(Provider) 주요 의무: • 전 생애주기 위험관리 시스템 구축 • 고품질·대표성 있는 데이터 거버넌스 (편향 최소화) • 기술 문서 작성·유지 • 자동 로깅(기록) 시스템 • 배포자용 사용 지침 제공 • 효과적인 인간 감독(Human Oversight) 설계 • 정확성·견고성·사이버보안 확보 • 품질관리 시스템(QMS) 구축 • 적합성 평가(Conformity Assessment) 및 CE 마킹 • EU 데이터베이스 등록 • 시판 후 모니터링·심각한 사고 보고 배포자(Deployer) 의무: • 제공자 지침에 따라 사용 • 적합한 역량을 가진 사람에게 인간 감독 배정 • 운영 모니터링 및 위험·사고 대응 • 로그 보존 등 4. 일반목적 AI 모델 (GPAI, General-Purpose AI) • 기본 의무 (2025년 8월 2일부터 적용): 기술 문서, 다운스트림 제공자 정보 제공, 저작권 정책, 학습 데이터 요약 공개 등 • 시스템 위험(Systemic Risk) GPAI: 추가 평가·완화·사고 보고 의무 (훈련 계산량이 10²⁵ FLOPs 초과 시 추정) 5. 제한적 위험 – 투명성 의무 (Article 50) 2026년 8월 2일부터 본격 적용: • 챗봇 등 AI와 상호작용 시 고지 • AI 생성 콘텐츠(이미지·영상·오디오·텍스트) 기계 판독 가능 표시 • 딥페이크·공익 관련 콘텐츠 표시 • 감정인식·생체인식 시스템 사용 시 고지 6. 시행 일정 (2026년 Omnibus 개정 반영) • 2025.2.2: 금지 관행 + AI 문해력 의무 시행 • 2025.8.2: GPAI 의무 + 거버넌스 체계 시행 • 2026.8.2: 투명성 의무 전면 적용 • 2026.12.2: 성적 딥페이크 등 추가 금지 + 일부 전환 기간 종료 • 2027.12.2: Annex III 고위험 AI 의무 본격 적용 • 2028.8.2: Annex I(제품 안전 관련) 고위험 AI 의무 적용 7. 벌칙 • 금지 관행 위반: 최대 3,500만 유로 또는 전 세계 매출 7% • 고위험·기타 주요 의무 위반: 최대 1,500만 유로 또는 매출 3% • 기타: 최대 750만 유로 또는 매출 1% EU AI Act는 EU 시장에 출시되거나 EU에서 사용되는 AI 시스템·모델에 적용되며, EU 외부 기업에도 역외 적용됩니다. 실제 적용 시에는 공식 원문과 유럽위원회 가이드라인을 반드시 확인하는 것이 좋습니다. 더 세부적인 부분(특정 조항, 기업 대응 방법, GPAI 세부 의무 등)이 필요하시면 말씀해 주세요. 미국 AI 행정명령 주요 내용 미국은 AI 정책을 주로 행정명령(Executive Order) 으로 추진해 왔습니다. 바이든 행정부와 트럼프 행정부의 기조가 크게 다릅니다. 아래는 가장 중요한 행정명령들의 핵심 내용입니다. 1. 바이든 행정부 행정명령 (EO 14110, 2023.10.30) 제목: Safe, Secure, and Trustworthy Development and Use of Artificial Intelligence (안전하고 보안이 확보되며 신뢰할 수 있는 인공지능의 개발과 사용) 이 명령은 트럼프 2기 출범 직후(2025년 1월) 공식적으로 철회되었습니다. 그러나 미국 AI 정책의 이정표로 여전히 자주 언급됩니다. 주요 내용: • 안전·보안: 가장 강력한 AI 모델(dual-use foundation model) 개발 시 정부에 통보하고, red-teaming(적대적 테스트) 결과를 공유하도록 의무화 (Defense Production Act 활용). • NIST가 AI 위험관리 프레임워크(AI RMF) 보완 지침 마련. • 사이버보안, 바이오보안, 핵심 인프라 위험 평가. • 시민권·공정성: AI로 인한 차별·편향 방지 (고용, 주거, 형사사법 등). • 프라이버시·소비자 보호: 개인정보 보호 강화, 사기·기만 방지. • 노동자 지원: AI로 인한 일자리 영향 연구 및 대응. • 연방정부 AI 사용: 책임 있는 도입 가이드라인. • 국제 협력: 동맹국과 함께 글로벌 규범 주도. → 전반적으로 위험 관리와 규제에 무게를 둔 정책이었습니다. 2. 트럼프 2기 행정부 주요 행정명령 (2025년~) 트럼프 행정부는 “과도한 규제가 미국 AI 리더십을 저해한다”는 입장으로, 규제 완화·혁신 가속·국가 안보·인프라 구축에 초점을 맞추고 있습니다. ① EO 14179 (2025.1.23) – Removing Barriers to American Leadership in Artificial Intelligence • 바이든 EO 14110을 포함한 이전 규제 중심 정책을 철회. • AI 개발의 불필요한 장벽 제거. • 180일 내 새로운 AI Action Plan 수립 지시. • 이념적 편향이 없는 AI 시스템 개발 강조. ② 미국 AI 행동계획 (America’s AI Action Plan, 2025년 발표) 행정명령에 따라 수립된 종합 전략으로, 세 가지 축으로 구성: 1. AI 혁신 가속화: 불필요한 연방·주 규제 제거, 오픈소스 모델 장려, 정부 조달 시 이념 편향 배제. 2. 미국 AI 인프라 구축: 데이터센터·전력·반도체 시설 허가 절차 간소화, 연방 부지 임대 등. 3. 국제 외교·안보 주도: 미국 AI 기술 스택(풀스택) 수출 촉진, 적대국 기술 유출 방지. ③ EO on Promoting Advanced Artificial Intelligence Innovation and Security (2026.6.2, EO 14409) • 자발적 프론티어 모델 사전 검토 프레임워크 도입. • 개발사가 원하면 강력한 AI 모델을 공개 전 최대 30일간 정부에 제공해 사이버 능력 평가. • 강제 라이선스나 사전 승인 제도는 명시적으로 배제. • AI를 활용한 연방 사이버 방어 강화, AI 사이버보안 정보 공유 체계(Clearinghouse) 구축. • 범죄에 AI를 악용하는 행위 강력 단속. ④ EO 14365 (2025.12) – Ensuring a National Policy Framework for Artificial Intelligence • 주(州) 정부의 과도하거나 상충되는 AI 법률을 연방 차원에서 억제. • 법무부에 AI 소송 태스크포스 설치 → 위헌·불법적인 주법 제소. • 연방 중심의 최소한의 부담을 주는 국가 정책 프레임워크 추진. • 주법으로 인한 규제 파편화 방지. 요약: 바이든 vs 트럼프 기조 비교 구분 바이든 (EO 14110) 트럼프 2기 핵심 철학 안전·신뢰·위험 관리 혁신 가속·규제 완화·미국 주도권 기업 의무 강력한 모델 보고·테스트 의무 자발적 협력 중심 규제 방향 연방 가이드라인 + 위험 기반 주법 억제 + 연방 최소 규제 중점 분야 안전, 시민권, 프라이버시 인프라, 수출, 사이버보안, 경쟁력 미국 AI 정책은 현재 혁신과 국가 안보를 우선하면서, 과도한 규제를 피하고 민간 주도 발전을 지원하는 방향으로 가고 있습니다.