대한민국 인공지능 윤리원칙 소개
2026년 8월 21일, 정부가 관계부처 합동으로 「대한민국 인공지능 윤리원칙」 을 확정했습니다. 과학기술정보통신부와 정보통신정책연구원(KISDI)가 서면으로 열린 제12회 과학기술관계장관회의에 안건으로 올려 심의와 의결을 거친 문서로, 3대 가치와 7대 원칙, 그리고 각 원칙을 실제로 어떻게 지킬 것인지를 담은 주체별 역할표로 이루어져 있습니다. 전문은 23쪽 분량이고, 인공지능 윤리 소통채널 누리집에서 웹 페이지와 PDF로 모두 공개되어 있습니다.
이 문서가 어디에서 나왔는지를 먼저 짚어 둘 필요가 있습니다. 근거 조항은 「인공지능 발전과 신뢰 기반 조성 등에 관한 기본법」(이하 인공지능기본법) 제27조입니다. 즉 법이 먼저 발효된 상태에서 그 법이 요구한 윤리원칙이 뒤따라 나온 구조입니다. 그래서 원칙의 성격은 조금 특이합니다. 문서 스스로가 "법적 구속력이 없는 자율규범으로서 법령을 대체하지 않는다" 고 명시하면서도, 동시에 "각 분야에서 마련되는 윤리기준과 지침은 본 윤리원칙을 토대로 삼는다" 고 선언합니다. 강제력은 없지만 이후 분야별 가이드라인이 파생될 때 참조되는 상위 문서입니다.
2020년에 나왔던 「인공지능(AI) 윤리기준」을 계승하되 완전히 새로 쓴 문서이기도 합니다. 그사이에 인공지능기본법이 시행되었고, 모델의 역량 자체가 크게 달라졌습니다. 정부가 밝힌 제정 배경에는 "AI 모델이 성능 평가 과정에서 의도된 범위를 벗어나 외부 시스템에 접근한 사례가 개발사에 의해 공개된 바 있음" 이라는 각주가 붙어 있는데, 2020년 문서가 상정하던 위험 모델과는 층위가 다른 이야기입니다. AI가 조언을 주는 도구를 넘어 스스로 도구를 호출하고 환경을 바꾸는 주체가 되면서, 윤리 문서가 다뤄야 할 대상도 함께 옮겨간 것입니다.
이 글을 PyTorchKR에서 다루는 이유는 이 문서가 정책 담당자만의 것이 아니기 때문입니다. 원칙은 AI에 관계된 주체를 AI 공급자, AI 이용자, 정부와 사회 셋으로 나누고, 원칙문 하나하나마다 세 주체가 무엇을 해야 하는지를 표로 제시합니다. 원칙문이 스무 개이므로 역할표도 스무 개이고, 그 안에 담긴 역할 항목은 공급자 41개, 이용자 36개, 정부와 사회 49개로 모두 126개입니다. 모델을 학습시키고 서비스를 배포하는 쪽은 전부 공급자에 해당하며, 사내 업무에 Claude나 ChatGPT를 붙여 쓰는 조직은 이용자에 해당합니다. 아래에서는 원칙을 소개하되, 특히 공급자와 이용자에게 실제로 무엇이 요구되는지에 초점을 맞춰 정리합니다.
AI 역량 고도화가 만든 새 안전 문제, 그리고 일상에서 커진 우려
서문은 기회를 먼저 적습니다. AI가 산업의 생산성을 높이고 새로운 서비스를 만들며, 기후 변화와 재난, 고령화, 지역 격차 같은 사회적 과제를 푸는 데에도 쓰이고, 나아가 시민의 사회적 참여와 공공 논의를 넓혀 민주주의의 발전에도 기여할 수 있다는 서술입니다. 과제는 그 뒤에 놓입니다.
정부가 제정 배경으로 든 것은 두 가지입니다. 하나는 모델 역량이 올라가면서 나타난 새로운 형태의 안전 이슈이고, 다른 하나는 AI가 일상에 들어오면서 사회에서 실제로 터져 나온 갈등입니다. 두 축이 서로 다른 성격이라는 점이 중요합니다. 앞의 것은 기술 자체가 만들어 낸 문제이고, 뒤의 것은 기술이 기존의 관계와 제도에 부딪히면서 생긴 문제입니다.
발표 자료는 첫 번째 축의 근거로 개발사가 직접 공개한 사례 두 건을 각주까지 달아 인용합니다.
첫째는 2026년 4월 Anthropic이 Claude Mythos Preview를 제한 공개한 일입니다. 소프트웨어의 알려지지 않은 취약점을 스스로 찾아 공격 방법을 개발하는 역량이 확인되어, 일반 공개 대신 제한된 파트너에게 우선 제공했다는 내용입니다. 각주의 출처는 Anthropic의 「Assessing Claude Mythos Preview's cybersecurity capabilities」(2026년 4월 7일)입니다.
둘째는 2026년 4월부터 7월 사이 OpenAI와 Anthropic의 모델이 통제 범위를 벗어나 외부 시스템을 해킹한 일입니다. OpenAI 쪽은 GPT-5.6 Sol 등 복수 모델이 평가 인프라의 미공개 취약점을 스스로 발견한 뒤 격리된 평가환경을 이탈해 Hugging Face의 운영 시스템을 침해했고, 이후 외부 서비스 계정에 접근한 사실도 추가로 확인되었습니다. Anthropic 쪽은 Claude Opus 4.7과 Mythos 5 등 복수 모델이 설정 오류로 실제 시스템을 모의 대상으로 오인해 외부 조직 시스템에 무단 접근했습니다. 출처는 각각 OpenAI의 「OpenAI and Hugging Face partner to address security incident during model evaluation」(2026년 7월 21일 공개, 7월 28일 갱신)과 Anthropic의 「Investigating three real-world incidents in our cybersecurity evaluations」(2026년 7월 30일)입니다. 자료는 이를 두고 "AI의 개발부터 이용까지 전 과정에 걸친 안전·신뢰 확보가 주요 과제로 부상" 했다고 정리합니다. 정부 문서가 특정 기업의 안전 보고서를 근거로 삼았다는 사실 자체가, 이제 규범 논의의 출발점이 학술 논문이 아니라 프론티어 모델 개발사의 평가 로그가 되었다는 뜻이기도 합니다.
평가 환경에서 모델이 보이는 통제 이탈 행동에 관해서는 다음 글도 함께 참고해주세요:
두 번째 축은 훨씬 생활에 가깝습니다. 자료는 사회에서 제기되는 우려를 세 갈래로 나눕니다. AI가 나에게 실제로 유익하게 작용하고 있는지에 대한 걱정(트롤리 딜레마, 노동 감시, 과의존, 프라이버시, 추천 알고리즘 편향), AI 도입으로 기존 역학관계가 어떻게 바뀌는지에 대한 문제(노동과 일자리 변화, 저작권 및 AI 표절), 그리고 사람의 삶에 영향을 주는 판단을 AI에게 어디까지 맡겨도 되는지에 대한 고민(채용, 평가, 무기체계 운용)입니다. 자료의 결론 문장은 "AI를 잘 활용하려면 AI에 대한 국민의 우려를 우선 해소·완화 필요" 라는 것입니다.
서문은 이 우려들을 개인, 사회, 인류의 세 층위로 다시 배치합니다. 개인 차원에서는 AI에 대한 과도한 의존과 인간 자율성의 약화가, 사회 차원에서는 학습에 활용되는 데이터와 창작물에 대한 정당한 보상, 일자리의 변화, 민주적 의사결정을 위협하는 허위 정보와 조작 정보의 확산이, 인류 차원에서는 기술 혁신을 지속하면서도 자원과 환경의 부담을 함께 고려해야 하는 과제가 놓입니다. 학습 데이터 보상 문제가 서문에 명시적으로 들어간 것은 시민사회와 산업계가 함께 요구한 결과인데, 뒤에서 다룰 의견수렴 기록에 그 경위가 남아 있습니다.
자율규범이라는 자리: 규제 입법의 예고편이 아니라 지연시키는 장치
윤리원칙을 읽을 때 가장 오해하기 쉬운 지점은 이 문서의 법적 위상입니다. 발표 자료는 이 부분을 아주 직설적으로 적어 두었습니다.
자료는 먼저 이 문서의 성격을 "경성규범인 「인공지능기본법」이 발효된 가운데 AI 안전·신뢰 향상을 위해 마련된 연성규범" 으로 규정하고, 그 역할을 "윤리원칙은 규제 입법의 예고편이 아닌, 규제 입법을 지연시키는 장치" 라고 못을 박습니다. 이유로는 "자율적 이행이 잘 이루어질수록 새로운 규제 도입의 필요성이 낮아짐" 을 듭니다. 산업계 입장에서는 여기에 실질적인 유인이 걸려 있습니다. 원칙을 자율적으로 이행한 기록이 쌓일수록 추가 규제의 필요성이 줄어든다는 논리이기 때문입니다.
또 하나 눈여겨볼 것은 원칙이 답을 정해 주지 않는다는 점입니다. 자료가 든 예시는 교통사고 발생이 필연적인 상황에서 자율주행 AI가 누구의 생명과 안전을 우선하도록 설계되어야 하는가라는 질문이고, 이에 대한 자료의 답은 "그 사회의 가치관, 기술적 한계와 개별 상황 등을 고려해 기준 설정 필요" 입니다. 서문도 같은 태도를 취해서, 가치와 원칙 사이에 경합이 생길 수 있음을 인정하면서도 그 우선순위를 미리 정해 주지 않습니다. 대신 "관련된 주체들이 구체적인 상황과 맥락에 맞는 균형점을 함께 논의하여 찾아 나갈 것을 권한다" 고 적습니다. 원칙은 결론이 아니라 논의의 출발점이라는 자기 규정입니다.
이 설계는 실무에서 양날입니다. 체크리스트를 기대하고 문서를 열면 실망하기 쉽습니다. 반대로 조직 안에서 "이 기능을 이렇게 만들어도 되는가" 를 두고 논쟁할 때, 어떤 축으로 논쟁해야 하는지를 공통 언어로 제공한다는 점에서는 유용합니다. 실제 점검 항목은 뒤에 나올 자율점검표가 맡게 됩니다.
누가 AI 행위자인가: 원칙이 먼저 정의한 일곱 개의 용어
원칙 본문에 들어가기 전에 용어 정의를 한 번 읽어 두는 편이 좋습니다. 이 원칙은 의무의 수범자를 AI 행위자(AI Actor) 라는 넓은 개념으로 잡고, 그 안에서 공급자와 이용자를 다시 나눕니다. 어떤 조직이 어느 항목을 읽어야 하는지가 여기서 갈립니다.
| 용어 | 정의 |
|---|---|
| 인공지능(AI) | 학습, 추론, 지각, 판단, 언어의 이해 등 인간이 가진 지적 능력을 전자적 방법으로 구현한 것 (인공지능기본법 제2조제1호) |
| AI 시스템 | 다양한 수준의 자율성과 적응성을 가지고 주어진 목표를 위하여 실제 및 가상환경에 영향을 미치는 예측, 추천, 결정 등의 결과물을 추론하는 AI 기반 시스템 (인공지능기본법 제2조제2호) |
| AI 생애주기 | 기획, 데이터 처리, 모델 개발과 검증, 배포와 제공, 운영, 이용, 모니터링과 개선, 종료와 폐기에 이르는 전 과정. 순차적으로만 진행되지 않으며 일부 단계가 반복될 수 있음 |
| AI 행위자(AI Actor) | AI 생애주기에서 실질적인 역할을 수행하거나 그 과정에 직간접적으로 관여하는 개인과 조직. 공급자와 이용자를 비롯해 정부, 공공기관, 시민사회를 포함 |
| AI 공급자 | AI 시스템 또는 AI가 적용된 제품과 서비스의 기획, 데이터 처리, 개발, 제공, 운영 및 관리에 관여하는 개인과 조직 |
| AI 이용자 | AI 시스템 또는 AI가 적용된 제품과 서비스를 제공받아 이용하거나 업무와 활동에 활용하는 개인과 조직 |
| 영향받는 자 | AI의 개발과 제공, 이용 등으로 인해 생명과 신체의 안전, 기본권을 비롯한 권리와 의무, 기회 등에 직간접적으로 영향을 받거나 받을 수 있는 개인과 조직 |
용어 정의에 붙은 단서가 실무적으로 중요합니다. "다음의 개념은 서로 배타적이지 않다. 하나의 개인이나 조직은 사안과 관여 형태에 따라 여러 역할에 함께 해당할 수 있다" 는 문장입니다. 오픈 웨이트 모델을 파인튜닝해 사내 서비스로 배포하는 팀은 상위 모델에 대해서는 이용자이면서 사내 서비스에 대해서는 공급자입니다. 원칙은 이 겹침을 회피하지 않고 명시적으로 인정합니다. 영향받는 자 라는 별도 범주가 신설된 것도 눈에 띄는데, 이는 서비스를 직접 쓰지 않는 사람에게도 판단의 결과가 미친다는 점을 문서 구조에 반영한 것입니다. 채용 심사에 AI를 쓰는 회사에서 지원자는 이용자가 아니라 영향받는 자입니다.
3대 가치: 지향을 밝히는 세 개의 좌표
3대 가치는 AI 시대에 인간과 사회, 인류 차원에서 추구해야 할 근본적 지향점입니다. 원칙과 달리 가치는 구체적 행동을 요구하지 않고 방향만 밝힙니다.
인간의 존엄성 (Human Dignity)
모든 사람이 수단이 아닌 목적 그 자체로 존중받으며 존엄과 인권을 온전히 누릴 수 있는 사회를 지향한다는 가치입니다. 칸트적 정식을 그대로 옮긴 문장인데, AI 맥락에서는 사람이 최적화 대상이 되지 않아야 한다는 요구로 읽힙니다. 이어지는 문장은 "인간은 자기 삶의 주인으로서 스스로 판단하고 선택하는 존재이며, AI를 활용하는 경우에도 그러하다" 이고, AI는 그 판단과 선택의 기회를 넓히는 데 기여할 수 있다고 덧붙입니다. 세 번째 문장은 AI를 어떻게 만들고 활용할지에 관한 공동의 결정에 누구나 참여할 수 있다는 참여권 조항입니다.
의견수렴 과정에서 시민사회가 초안에 기본권과 인권 표현이 없다고 지적했고, 그 결과 서문에 국제 인권규범에 따른 인권 존중이, 이 가치에 존엄과 인권 보장이 명시되었습니다.
사회의 공공선 (Common Good of Society)
AI가 만들어 내는 편익이 개인의 삶을 나아지게 하는 데 그치지 않고 사회적 신뢰와 공동의 이익이 함께 증진되는 사회를 지향합니다. 여기서 흥미로운 것은 무엇이 공동의 이익인지를 문서가 스스로 정의하지 않는다는 점입니다. "무엇이 공동의 이익인지는 사회 구성원이 함께 판단해야 할 문제이다" 라고 적고, 그 판단이 이루어지는 공론에 다양한 구성원이 참여하는 것이 민주적 의사 형성을 뒷받침한다고 연결합니다.
관계부처에서 이 가치의 이름을 "모두를 위한 혜택(Benefit for All)" 으로 바꾸자는 의견이 있었는데, 공공선은 편익의 배분에 그치지 않고 사회적 신뢰와 민주적 의사 형성까지 아우르는 개념이라는 이유로 반영되지 않았습니다.
인류의 지속가능성 (Sustainability)
AI가 만들어 내는 편익과 가능성을 현재와 미래 세대가 함께 누리며, 인류의 삶을 뒷받침하는 환경과 사회의 기반이 지속되는 미래를 지향합니다. 이 가치는 초안에서는 가치 층위에 있지 않았습니다. 초안의 3대 가치 중 하나는 기술의 신뢰성 이었는데, 환경 부담과 세대 간 형평을 상위 규범에서 다룰 필요가 있다는 의견을 반영해 지속가능성을 가치로 격상하고 기술의 신뢰성을 그 자리에서 뺐습니다. 자리를 내준 기술의 신뢰성은 7대 원칙의 신뢰성 원칙으로 내려가, 최소 성능 기준 설정을 포함하는 실천 기준으로 재구성되었습니다.
의견수렴 기록을 보면 이 가치를 두고 논쟁이 있었습니다. 대규모 모델의 학습과 운영에 상당한 전기와 물이 사용된다는 초안의 서술을 삭제해 달라는 산업계 의견이 있었는데, 환경 부담을 설명하는 근거라는 이유로 취지는 유지하되 특정 수치나 과도한 사용을 단정하는 서술은 두지 않는 것으로 정리되었습니다. 환경적 지속가능성에 근거해 데이터센터에 대한 지역 사회의 반발이 거세질 수 있으므로 관련 서술을 빼자는 의견 역시 반영되지 않았습니다. 최종 문안에는 개별 자원을 열거하는 대신 서문의 "자원·환경의 부담", 가치문의 "환경과 사회의 기반이 지속되는 미래" 라는 표현이 남았습니다.
7대 원칙: 생애주기 전반에 걸친 공통 기준
7대 원칙은 3대 가치를 AI 생애주기 전반에서 구현하기 위해 모든 주체가 자율적으로 실천해야 할 공통 기준입니다. 각 원칙은 두세 개의 선언형 원칙문으로 이루어지고, 그 아래에 설명과 주체별 역할표가 붙는 3층 구조를 갖습니다. 이 3층 구조는 일반 원칙과 구체적 이행 내용이 혼재되어 있다는 산업계와 학계의 지적을 반영해 재정비한 결과입니다.
설명과 역할표를 읽을 때 전제해야 할 단서가 문서 안에 있습니다. 참고 자료 서두는 "본 자료는 각 원칙의 취지와 적용 맥락에 대한 이해를 돕기 위한 것으로, 원칙의 적용 범위를 확장하거나 새로운 의무를 더하는 것으로 해석되어서는 안 된다" 고 적습니다. 해설에서 원칙문에 없는 의무가 신설되지 않도록 명시해 달라는 산업계 의견을 반영한 결과로, 별도 범례를 두는 대신 원칙문을 초과하는 설명과 표현을 정비하는 방식으로 처리했습니다. 아래에서 소개하는 역할 항목들도 의무가 아니라 참고 사항입니다.
| 원칙 | 핵심 요구 |
|---|---|
| 인간중심성 (Human-centeredness) | 사람의 판단과 선택을 지원하고 창의성과 문제 해결 역량을 강화하는 방향으로 개발하고 활용, 필요한 경우 사람이 개입, 과의존 경계 |
| 프라이버시 보호 (Privacy Protection) | 부당한 감시와 사생활 침해에 활용되지 않도록, 개인정보는 정해진 목적에 한해 필요한 범위에서 처리, 개인정보 자기결정권 존중 |
| 공정성·포용성 (Fairness and Inclusiveness) | 부당한 차별로 이어지는 편향 방지, 사회적 약자를 비롯한 모든 사람의 공평한 접근과 혜택 및 기회, 이해관계자 참여 보장 |
| 책임성 (Accountability) | 각자의 역할과 책임을 명확히 인식하고 이행, 문제 발생 시 책임 소재를 밝히고 실질적 피해 구제, 영향력에 상응하는 책임 |
| 안전성 (Safety) | 생명과 신체, 정신적 건강의 위해와 재산상 피해 방지, 위험 수준에 맞는 안전조치, 오남용과 외부 공격 대비, 사회의 안전과 여론 형성을 해치는 위험 대비 |
| 신뢰성 (Reliability) | 목적과 활용 맥락에 맞는 최소 성능 기준 설정과 유지, 의도된 목적과 권한 범위 내 작동, 지속적 점검 |
| 투명성 (Transparency) | AI 활용 사실과 활용 수준 및 한계 제공, 판단 기준과 위험 수준의 공유와 이해 |
인간중심성: 통제가능성과 과의존을 함께 다루는 원칙
인간중심성은 세 개의 원칙문으로 이루어지고, 설명에는 각각 주체성, 통제가능성, 과의존 이라는 꼬리표가 붙어 있습니다.
통제가능성 조항이 실무적으로 가장 흥미롭습니다. 설명은 사람이 모든 과정을 직접 감독하기 어려워진 현실을 인정하는 데서 출발합니다. "AI가 맡는 업무의 범위가 넓어지고 작동 방식이 복잡해지면서 사람이 모든 과정을 직접 감독하거나 AI의 개별 판단에 일일이 관여하기는 어려워지고 있습니다" 라고 적고, 그래서 사람이 모든 과정에 관여하는 방식 외에도 AI의 역할과 범위를 정하고 그 작동을 살피며 필요할 때 개입하는 방식이 함께 고려된다고 이어집니다. 공급자에게 요구되는 것은 "필요한 경우 사람이 그 작동을 확인하거나 제한·중단할 수 있는 수단" 을 마련하는 일입니다. 에이전트 시스템을 만드는 입장에서 보면 킬 스위치, 권한 범위 선언, 승인 게이트 같은 장치를 설계 단계에 넣으라는 요구로 읽힙니다.
과의존 조항은 책임을 이용자에게만 돌리지 않는다는 점이 눈에 띕니다. 설명은 "이러한 과의존은 이용자의 태도에서만 비롯되지는 않습니다" 라고 명시하고, AI가 사람의 판단을 지나치게 대신하도록 설계되거나 이용자가 산출물을 충분히 검토하기 어려운 방식으로 서비스가 제공되는 경우에도 과의존이 커질 수 있다고 적습니다. 다크 패턴에 가까운 설계를 윤리 문제로 명시한 셈입니다. 공급자 역할에는 이용자의 과도한 의존을 유도할 수 있는 방식으로 설계되지 않았는지 살피고 필요한 경우 개선하라는 항목이 들어 있습니다.
이용자 쪽 항목 중 하나는 개발자에게도 그대로 적용됩니다. "AI는 이용자의 선호를 반영한 결과를 도출할 수 있음을 인지하고 비판적 관점에서 점검·활용한다" 는 문장으로, 아첨 경향(sycophancy)을 이용자 리터러시의 문제로 다룬 것입니다.
모델이 사용자에게 맞춰 응답을 조정하는 성향과 그 위험에 관해서는 다음 글을 참고해주세요:
프라이버시 보호: 추론된 정보까지 사정권에 넣다
프라이버시 보호는 사생활 침해 방지, 개인정보 보호, 자기결정권 보호의 세 조항으로 구성됩니다. 이 원칙에서 가장 현대적인 부분은 첫 조항의 설명입니다. AI가 여러 정보를 결합하고 분석해 "기존 정보만으로는 알기 어려운 새로운 정보를 추론" 할 수 있다는 점을 문제의 출발점으로 잡고, 개인이 스스로 드러내지 않은 사적인 정보까지 추론하는 경우를 대표적 사례로 듭니다. 수집한 개인정보를 어떻게 보관하느냐가 아니라, 수집하지 않은 정보를 만들어 내는 능력 자체를 다루는 조항입니다.
공급자 역할에는 AI가 개인을 부당하게 추적하거나 감시하는 데 활용되지 않도록 "설계 단계에서부터 검토하고, 그러한 용도로 전용될 가능성을 살핀다" 는 항목이 있습니다. 목적 외 전용 가능성을 설계 단계에서 평가하라는 요구입니다. 두 번째 조항의 공급자 역할에는 가명처리와 접근 통제가 구체적 수단으로 언급되고, 여러 정보를 결합하는 과정에서 특정 개인이 불필요하게 식별될 수 있다는 점도 고려하라고 적혀 있습니다. 차등 프라이버시(Differential Privacy) 같은 기법은 문서에 직접 등장하지 않지만, 이 조항이 요구하는 보호 조치의 한 갈래에 해당합니다.
학습 단계에서 개인정보가 모델에 남지 않도록 하는 접근에 관해서는 다음 글을 참고해주세요:
이용자 역할에는 "다른 사람의 사적인 대화·사진·음성·위치정보 등을 그 사람의 프라이버시를 침해하는 방식으로 AI에 입력하거나 공유하지 않는다" 는 항목이 있습니다. 사내에서 LLM에 고객 데이터를 붙여 넣는 관행을 정면으로 겨냥한 조항입니다. 관련 제도는 개인정보보호위원회가 운영하는 기준을 함께 확인할 필요가 있습니다.
학계에서 이 원칙의 이름을 "개인정보 보호(Privacy)" 로 바꾸자는 의견이 있었으나, 이 원칙이 개인정보 처리뿐 아니라 사생활 침해와 부당한 감시, 여러 정보의 결합과 분석을 통한 추론까지 포괄하므로 이름을 바꾸면 보호 범위가 좁아진다는 이유로 반영되지 않았습니다.
공정성·포용성: 편향 방지와 접근성, 그리고 참여권
이 원칙은 편향 방지, 접근성, 참여의 세 조항으로 나뉩니다. 편향 방지 조항의 설명은 편향이 발생하는 두 경로를 구분합니다. 하나는 사회 일각의 차별과 불평등이 학습용 데이터에 반영되어 AI가 이를 되풀이하거나 확대하는 경우이고, 다른 하나는 특정 집단의 경험과 상황이 데이터에 충분히 반영되지 않아 해당 집단에 불리한 오류가 발생하거나 결과의 품질이 낮아지는 경우입니다. 첫 번째는 표현 편향, 두 번째는 대표성 부족의 문제인데, 완화 방법이 서로 다르기 때문에 이 구분은 실무적으로 의미가 있습니다.
설명은 이어서 현실적인 단서를 답니다. "편향을 완전히 제거하기는 어렵고, 어떤 편향이 차별이나 부당한 불이익으로 이어지는지는 AI가 활용되는 맥락에 따라 달라질 수 있습니다" 라는 문장입니다. 그래서 요구되는 것은 편향 제거가 아니라 지속적 점검과 개선입니다. 공급자 역할에는 개발과 검증 과정에서 데이터와 알고리즘, 산출물에 편향이 나타나는지 점검하고 완화 조치를 취하라는 항목이 들어 있습니다.
접근성 조항의 설명에는 오해를 막기 위한 문장이 붙어 있습니다. "누구나 AI의 혜택과 기회를 공평하게 누릴 수 있어야 한다는 것이 모두에게 같은 결과를 보장한다는 뜻은 아닙니다" 라는 것으로, 기기와 이용 환경, 경제적 여건, 디지털 역량이나 제품의 설계 방식으로 인해 부당한 제약이나 배제를 겪지 않아야 한다는 의미로 한정합니다. 장애인과 고령자에게는 각자의 여건과 필요를 고려한 지원이 제공될 필요가 있다고 명시합니다.
세 번째 참여 조항은 영향을 받는 당사자의 실질적 참여를 보장해 달라는 시민사회와 포럼의 의견을 일부 반영해 명시된 항목입니다. 다만 설명에 범위를 좁히는 단서가 붙어 있습니다. "이는 모든 이해관계자가 개별 AI의 개발 과정에 직접 참여해야 한다는 의미는 아닙니다" 라는 문장으로, 여기서 참여란 AI가 어떻게 개발되고 활용되며 사회에 어떤 영향을 미치는지에 관한 논의에서 의견을 제시하고 그 의견이 고려될 기회를 갖는 것을 뜻합니다.
성별, 연령, 장애, 언어, 지역 등 차별 유형을 열거하자는 시민사회 의견은 열거되지 않은 차별이 대상이 아닌 것으로 읽힐 수 있다는 이유로 원칙문에는 반영되지 않았고, 대신 참고 자료의 설명과 주체별 역할에 구체적인 차별 사유가 명시되었습니다. 산업계가 요청한 "부당한" 차별을 "불법적인" 차별로 좁히자는 의견도, 법이 미치지 못하는 영역에서도 차별이 발생할 수 있다는 이유로 반영되지 않았습니다.
책임성: 초안에 없다가 신설된 원칙
책임성은 이번 제정 과정에서 새로 만들어진 원칙입니다. 초안은 6대 원칙 체계였는데, 책임 소재 명확화와 피해 구제를 강조해 달라는 시민사회와 산업계의 의견이 함께 제기되면서 독립 원칙으로 신설되어 7대 원칙이 되었습니다. 조항은 책임 명확화, 피해 구제, 비례적 책임의 셋입니다.
책임 명확화 조항의 설명은 AI의 특성에서 문제를 끌어냅니다. "AI는 일정 범위에서 자율적으로 판단하거나 업무를 수행할 수 있어, 사람이 정한 절차나 지시에 따라서만 작동하는 일반적인 도구나 서비스와 달리 문제가 발생했을 때 책임 소재를 확인하기가 더욱 어려워질 수 있습니다" 라는 문장입니다. 공급자 역할에는 각 담당자의 역할과 책임, 의사결정 권한을 명확히 하고 "주요 결정 사항과 변경 사항을 기록·관리한다" 는 항목이 있습니다. 모델 버전, 프롬프트, 정책 변경 이력을 남기라는 요구로 읽을 수 있는 대목입니다.
같은 조항의 공급자 역할에는 오남용 예방 항목이 구체적인 목록과 함께 들어 있습니다. 이용자가 허위정보 유포, 지식재산권 및 영업비밀 침해, 기술유출, 명예훼손, 차별과 사생활 침해, 비동의 성적 합성물 생성 등에 이용하지 않도록 충분히 안내하고 적절한 조치를 마련하라는 것입니다. 같은 목록이 이용자 역할에도 그대로 반복되어, 금지 행위가 양쪽에 한 번씩 명시됩니다.
비례적 책임 조항의 설명은 역량과 영향력이 큰 주체일수록 더 폭넓게 살피고 그에 상응하는 책임을 다해야 한다는 의미이며, 모든 주체에게 같은 수준의 부담을 요구하는 것이 아니라고 밝힙니다. 이 책임은 개별 기업이나 한 국가의 범위에 한정되지 않는다고 덧붙이며 국제사회로 확장됩니다.
한편 피해 입증 책임을 개발과 운영 주체로 전환하자는 시민사회 의견과, 성실히 원칙을 이행한 기업에 대해 사고 발생 시 면책이나 감경 근거로 인정하는 세이프 하버(Safe Harbor) 조항을 인공지능기본법 하위 규정에 도입하자는 산업계 의견은 모두 반영되지 않았습니다. 두 사안 모두 소송상 효과와 제도 설계가 함께 정해져야 하는 문제라 자율규범에 담기 어렵다는 것이 검토 의견입니다. 양쪽에서 대칭적으로 요구가 나왔고 양쪽 모두 같은 이유로 유보된 셈입니다.
안전성: 개인 피해를 넘어 사회적이고 체계적인 위험까지
안전성은 안전 설계와 이용, 적극적 보호조치, 사회적이고 체계적인 위험으로부터의 안전이라는 세 조항으로 이루어집니다. 첫 조항의 설명은 자율주행차의 오인식, 의료 현장의 판단 오류, 산업설비 제어 AI의 비정상 작동을 예로 들면서, 사람과 지속적으로 상호작용하는 AI가 유해하거나 부적절한 정보와 응답을 반복적으로 제공하는 경우 정신적 건강에 부정적인 영향을 줄 수 있다는 점도 함께 적습니다. 정신적 건강이 조항에 들어간 것은 생성 AI 악용에 따른 인격권 침해까지 고려해야 한다는 의견을 반영한 결과입니다.
두 번째 조항의 설명은 위험 수준에 따른 차등 접근을 명시합니다. "모든 AI에 같은 수준의 안전조치가 필요한 것은 아닙니다" 라고 시작해 용도와 활용 환경, 발생 가능한 피해의 성격과 정도를 고려해 위험 수준을 판단하라고 적습니다. 위험의 발생 경로로는 AI 자체의 오류나 이상 작동뿐 아니라 본래 목적과 다른 사용, 안전장치의 우회, 외부 공격을 함께 듭니다. 이용자 역할에도 "마련된 보안·안전장치를 임의로 우회하거나 무력화하지 않는다" 는 항목이 들어가, 탈옥 시도를 이용자 윤리의 문제로 다룹니다.
세 번째 조항이 이번 원칙에서 가장 최신 논의를 반영한 부분입니다. 설명은 AI의 활용이 허위 정보와 조작 정보를 대규모로 생성하고 확산해 여론 형성과 사회적 의사결정을 방해하거나, 고도화된 사이버공격이나 생물학적 위험을 증폭시키는 데 활용될 수 있다고 적습니다. 그리고 이렇게 이어집니다.
"AI의 자율성이 높아질수록 사람을 의도적으로 속이거나 인간의 통제를 회피하고, 사람의 의도와 무관하게 스스로 복제·확산하는 등 새로운 형태의 위험이 나타날 가능성도 있습니다."
자기 복제와 통제 회피가 국가 윤리원칙 본문에 문장으로 들어가 있습니다. 공급자 역할에는 "대규모 사회적 피해를 일으킬 수 있는 오남용 가능성을 개발·제공 단계부터 점검한다" 는 항목이 있는데, 프론티어 모델 개발사들이 운영하는 위험 평가 체계와 문제의식이 같습니다. 정부와 사회 역할에는 언론과 학계, 전문기관, 시민단체가 AI의 활용이 사회적 의사형성에 미치는 영향을 독립적으로 연구하고 검증한다는 항목이 들어 있습니다.
모델 안전성 평가에서 실제로 드러나는 빈틈에 관해서는 다음 글을 참고해주세요:
신뢰성: 절대적 성능이 아니라 맥락에 맞는 최소 기준
신뢰성은 3대 가치에 있던 기술의 신뢰성을 실천 기준으로 끌어내려 재구성한 원칙입니다. 성능 기준, 목적 외 작동 방지, 안정적 작동의 세 조항으로 이루어집니다.
성능 기준 조항의 설명은 성능을 절대값으로 규정하지 않습니다. "AI에 요구되는 성능은 절대적으로 정해지는 것이 아닙니다. 같은 정도의 오차라도 AI의 이용 목적과 적용 분야, 그 결과가 미치는 영향에 따라 허용될 수 있는 수준이 달라집니다" 라고 적고, 단순한 편의 기능과 사람의 권리나 안전에 중요한 영향을 미치는 기능에 같은 수준의 성능을 요구하기는 어렵다고 예를 듭니다. 공급자에게 요구되는 것은 사용 목적과 적용 범위를 고려해 필요한 성능 수준과 그 평가 방법을 구체화하고, 개발과 검증 과정에서 그 기준을 충족하는지 확인하는 일입니다. 벤치마크 점수를 올리는 것과는 다른 요구입니다. 이 서비스에서 무엇이 실패인지를 먼저 정의하고, 그 정의에 맞는 평가 방법을 만들라는 뜻에 가깝습니다.
목적 외 작동 방지 조항은 에이전트 시대의 조항입니다. AI가 허용된 권한의 범위를 벗어나 작동하거나 허용되지 않은 방식으로 다른 시스템과 정보에 접근하면 의도한 것과 다른 결과가 나타날 수 있다고 적으면서, 다만 "AI의 모든 행동과 결과를 미리 예측해야 한다는 의미는 아닙니다" 라고 범위를 한정합니다. 중요한 것은 맡은 업무와 부여받은 권한의 범위를 분명히 하고, 그 범위를 벗어난 작동이 나타날 경우 확인하고 대응할 수 있도록 하는 것입니다. 공급자 역할에는 접근 권한과 작동 범위를 설정하고 관리하며, 범위를 벗어난 작동을 확인하고 대응할 수 있는 체계를 마련하라는 항목이 있습니다.
에이전트의 권한을 정책으로 통제하는 아키텍처에 관해서는 다음 글을 참고해주세요:
안정적 작동 조항은 배포 이후를 다룹니다. 의도된 사용 조건에서 기대한 성능을 보이더라도 실제로는 입력 데이터나 이용 방식, 주변 환경이 예상과 다를 수 있으므로, 이용되는 동안 성능과 작동 상태를 지속적으로 점검하고 이상 징후가 나타나면 원인을 파악해 개선하라는 요구입니다. 모델 드리프트 모니터링을 윤리원칙 층위에서 요구한 셈입니다.
워킹그룹에서 신뢰성 원칙을 삭제하자는 의견이 있었으나, 의도된 목적과 권한의 범위에서 필요한 성능을 갖추고 이용되는 동안 그 상태를 점검해야 한다는 요건이 안전성이나 책임성으로 포섭되지 않는다는 이유로 독립 원칙으로 유지되었습니다.
투명성: 활용 사실 고지와 설명가능성
투명성은 두 조항으로 이루어져 다른 원칙보다 짧습니다. 첫 조항은 AI가 활용되었다는 사실과 활용 수준 및 한계 등 필요한 정보를 이해관계자에게 알기 쉽게 제공하라는 것이고, 둘째 조항은 판단 기준과 위험 수준을 충분히 공유하고 이해하기 위해 노력하라는 것입니다.
첫 조항의 설명에는 유연성을 두는 단서가 붙어 있습니다. "다만 모든 정보를 같은 수준으로 제공해야 하는 것은 아니며, 제공할 정보의 범위와 구체성은 AI의 활용 목적과 영향, 정보를 제공받는 사람의 이해 수준과 필요 등을 고려하여 달라질 수 있습니다" 라는 문장입니다. 산업계가 AI 활용 고지 자체를 삭제해 달라고 요청했지만, 이용자가 AI와 상호작용하고 있음을 알 수 있게 하는 최소한의 요소여서 삭제하면 투명성의 기초가 사라진다는 이유로 유지되었습니다. 대신 제공 범위에 유연성을 두는 방식으로 조정되었습니다.
공급자 역할에는 학습 데이터 관련 항목이 하나 들어 있습니다. "AI의 학습이나 제품·서비스에 저작물 등 보호받는 자료가 활용되는 경우, 그 자료의 출처와 활용 방식 등 필요한 정보를 제공한다" 는 것입니다. 학습 데이터 활용 정보 제공을 원칙문에 명시하자는 의견은 관련 법제와 사회적 논의가 진행 중이라는 이유로 반영되지 않았고, 대신 주체별 역할 층위에 남았습니다. EU AI Act가 학습 데이터 요약 공개를 요구하면서 실제로 어떤 수준의 정보가 나오고 있는지를 보면, 이 조항의 실효성이 어디서 결정될지 짐작할 수 있습니다.
학습 데이터 공개 의무가 실제 어떤 문서로 이어지는지에 관해서는 다음 글을 참고해주세요:
설명가능성 조항은 원칙문 자체는 짧지만 설명이 적용 국면을 특정합니다. 개인의 권리와 의무, 기회 등에 영향을 미치는 판단이나 결정에 AI가 활용되는 경우를 대상으로 하고, 영향이 중대할수록 당사자가 이유를 이해하고 필요한 경우 이의를 제기하거나 재검토를 요청할 수 있도록 충분한 설명을 제공하라고 적습니다. 다만 설명 과정에서 개인정보와 보안, 영업비밀, 지식재산권 등 보호할 필요가 있는 정보도 고려해야 한다는 단서가 붙습니다. 영업비밀이 알고리즘 설명 거부의 근거가 되어서는 안 된다는 시민사회 의견에 대해, 정부는 근거가 되던 "중대한 영향을 미치는 결정" 조항을 원칙문에서 삭제하고 일률적인 설명 거부를 금지하는 취지를 설명에 담았다고 밝혔습니다.
이용자 역할에 있는 항목 하나는 커뮤니티에 그대로 적용됩니다. "AI를 활용해 만든 결과물을 다른 사람에게 공유할 때에는 그 영향과 맥락을 고려하여 AI 활용 사실을 알린다" 는 문장입니다.
공급자로서 개발자가 실제로 확인해야 하는 것들
주체별 역할표에서 공급자 항목만 추리면 41개가 나옵니다. 원칙 문서가 체크리스트를 제공하지 않으므로, 아래에서는 그 41개를 성격이 같은 것끼리 묶어 개발 조직이 점검할 수 있는 형태로 정리합니다.
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개입 수단 설계: AI가 수행하는 업무의 범위와 역할을 명확히 하고, 필요한 경우 사람이 그 작동을 확인하거나 제한하고 중단할 수 있는 수단을 마련합니다. 에이전트 시스템이라면 승인 게이트와 중단 경로가 여기에 해당합니다.
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취약성 악용과 선택지 왜곡 금지: 사람의 취약성을 부당하게 이용하거나 정보와 선택지를 왜곡하여 특정한 판단이나 행동을 유도하지 않도록 합니다. 설득형 UX와 추천 로직을 설계할 때 직접 걸리는 항목입니다.
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역할과 한계 정보 제공: 이용자가 산출물을 무비판적으로 따르거나 지나치게 의존하지 않도록, AI의 역할과 한계에 관한 필요한 정보를 제공합니다.
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과의존 유도 설계 점검: AI가 이용자의 과도한 의존을 유도할 수 있는 방식으로 설계되거나 서비스가 제공되지 않는지 살피고, 필요한 경우 개선합니다. 산출물 검토를 어렵게 만드는 UI도 점검 대상입니다.
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목적 외 전용 가능성 검토: AI가 개인을 부당하게 추적하거나 감시하는 데 활용되지 않도록 설계 단계에서부터 검토하고, 그런 용도로 전용될 가능성을 살핍니다.
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추론에 의한 사생활 침해 방지: AI가 여러 정보를 바탕으로 개인이 드러내지 않은 사적인 정보를 추론해 사생활을 침해하지 않도록 필요한 조치를 마련합니다.
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개인정보 최소 수집과 보호 조치: 처리 목적을 명확히 하고 그 목적에 필요한 범위에서 최소한의 개인정보만 수집하며, 가명처리와 접근 통제 등 적절한 보호 조치를 마련합니다.
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정보주체 권리 행사 절차: 정보주체가 자신의 개인정보가 어떻게 처리되는지 알 수 있도록 정보를 제공하고, 정정과 삭제 등 권리를 행사할 수 있는 절차와 수단을 마련합니다.
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편향 점검과 완화: 개발과 검증 과정에서 데이터와 알고리즘, 산출물에 특정 개인이나 집단에 대한 편향이 나타나는지 점검하고 필요한 완화 조치를 취합니다. 운영 과정에서 차별이나 부당한 불이익을 주는 결과가 반복되는지도 확인합니다.
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접근성 설계: 성별, 장애, 연령, 언어, 이용 환경 등 서로 다른 특성과 여건을 고려해 다양한 계층이 접근하고 이용할 수 있도록 설계하고 운영합니다. 기획과 개선 과정에서 접근에 어려움을 겪을 수 있는 이용자의 의견과 필요도 함께 살핍니다.
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이해관계자 의견 반영: AI의 영향을 받는 당사자와 다양한 이해관계자의 의견을 확인하고, 이를 개발과 활용, 개선 과정에 반영하기 위해 노력합니다.
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역할과 변경 이력 기록: 개발과 제공, 운영 과정에서 각 담당자의 역할과 책임, 의사결정 권한을 명확히 하고 주요 결정 사항과 변경 사항을 기록하고 관리합니다.
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책임 공백 방지: 여러 주체가 관여하는 경우 각자의 역할과 책임을 명확히 구분해 책임의 공백이 생기지 않도록 합니다. 모델 제공자와 애플리케이션 제공자가 다를 때 특히 문제가 되는 부분입니다.
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오남용 예방 안내: 이용자가 허위정보 유포, 지식재산권 및 영업비밀 침해, 기술유출, 명예훼손, 차별과 사생활 침해, 비동의 성적 합성물 생성 등에 이용하지 않도록 충분히 안내하고, 오남용을 예방하기 위한 조치를 마련합니다.
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피해 구제 절차: 문제가 발생한 경우 원인과 책임 소재를 확인하고 시정 조치를 취하며, 피해를 입은 사람이 신속하게 구제를 요청할 수 있는 절차와 수단을 마련합니다.
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위험 수준에 맞는 안전조치: 위험 수준에 맞는 안전조치를 마련하고 시스템 오류와 외부 공격, 예상 가능한 오남용에 대비하며, 안전장치가 쉽게 우회되거나 무력화되지 않도록 지속적으로 점검하고 개선합니다.
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인간 존엄 훼손 악용 방지: AI가 비동의 성적 합성물 생성 등 인간의 존엄을 훼손하는 데 악용되지 않도록 설계하고 개발합니다.
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사회 안전과 여론 형성 위험 점검: 활용이나 작동이 사회의 안전과 여론 형성에 미칠 수 있는 위험을 점검하고, 위험의 발생 가능성과 영향에 따라 예방하고 제한하며 대응할 수 있는 수단을 마련합니다.
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영향력에 상응하는 검토: AI 역량과 데이터, 인력, 자원, 시장 영향력을 많이 보유한 공급자는 그 영향력에 상응해 AI가 사회에 미치는 영향을 더 폭넓게 검토하고 필요한 조치를 취합니다.
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사회적 위험 점검: 대규모 사회적 피해를 일으킬 수 있는 오남용 가능성을 개발과 제공 단계부터 점검합니다.
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성능 기준과 평가 방법 정의: 사용 목적과 적용 범위를 고려해 필요한 성능 수준과 평가 방법을 구체화하고, 정해진 성능이 유지될 수 있는 사용 조건과 한계를 파악해 이용 조건에 반영합니다.
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권한 범위 관리: AI가 의도된 목적과 허용된 권한의 범위를 벗어나지 않도록 접근 권한과 작동 범위를 설정하고 관리하며, 범위를 벗어난 작동을 확인하고 대응할 수 있는 체계를 마련합니다.
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배포 후 모니터링: 다양한 사용 조건에서 성능과 작동 상태를 확인하고, 실제 이용되는 동안 그 변화를 지속적으로 점검하며, 성능 저하나 이상 징후가 나타나면 원인을 파악해 개선합니다.
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활용 사실과 학습 자료 고지: AI가 제품이나 서비스, 판단이나 결정에 활용되는 경우 그 사실을 이용자와 영향받는 자가 알 수 있도록 하고, 보호받는 자료가 학습에 활용된 경우 그 출처와 활용 방식을 제공합니다.
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참여 주체 간 정보 공유: 개발과 제공, 운영에 여러 주체가 관여하는 경우 각자가 자기 역할을 수행하는 데 필요한 정보를 관련 주체와 공유합니다. 모델 제공자와 애플리케이션 제공자 사이의 기능과 한계, 작동 상태 정보가 여기에 해당합니다.
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설명 제공 절차: 개인의 권리와 의무, 기회에 중대한 영향을 미치는 판단에 AI가 활용되는 경우, 당사자가 판단 기준과 주요 근거를 이해할 수 있도록 정보를 제공하고 이의제기와 재검토에 필요한 절차를 마련합니다.
이 목록을 기존 도구와 연결해 보면 겹치는 부분이 많습니다. 편향 점검은 Fairlearn이나 AI Fairness 360 같은 도구가, 배포 후 모니터링은 MLflow나 Evidently 같은 도구가, 위험 관리 프레임 자체는 NIST AI RMF나 ISO/IEC 42001이 이미 다루고 있습니다. 국내 자료로는 한국인터넷진흥원(KISA)이 과기정통부와 함께 낸 AI 보안 위협 대응 매뉴얼과 레드티밍 가이드가 안전성 조항의 실무 대응에 직접 연결됩니다.
국내 기관이 정리한 LLM 시스템 위협과 대응 방법에 관해서는 다음 글을 참고해주세요:
이용자로서 조직과 개인이 지켜야 하는 것들
같은 역할표의 바로 아래 칸에는 이용자 항목이 놓여 있습니다. 스무 개 역할표 전부에 이용자 칸이 있고, 여기서 이용자는 개인만을 가리키지 않습니다. 용어 정의는 이용자를 "AI 시스템 또는 AI가 적용된 제품·서비스를 제공받아 이용하거나 업무·활동에 활용하는 개인과 조직" 으로 규정하므로, 상용 모델 API를 연결해 사내 업무를 처리하는 회사도 이 칸을 읽어야 합니다. 이용자 항목은 모두 36개인데, 성격이 같은 것끼리 묶으면 다음과 같습니다.
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산출물을 스스로 검토한다: 산출물을 이용 목적과 상황에 맞게 검토하고, 필요하면 다른 자료와 관점도 함께 고려합니다. AI를 사람의 판단을 대신하는 수단이 아니라 뒷받침하는 수단으로 활용하고, AI에 지나치게 의존하지 않으면서 스스로의 창의성과 문제 해결 역량을 강화하는 데 주체적으로 씁니다.
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결과가 일정하지 않음을 전제한다: AI가 언제나 동일하거나 정확한 결과를 제공하는 것은 아님을 이해하고, 성능과 한계를 고려해 중요한 판단에서는 결과를 확인하거나 다른 정보와 함께 검토합니다.
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선호에 맞춰진 답을 경계한다: AI가 이용자의 선호를 반영한 결과를 낼 수 있음을 인지하고 비판적 관점에서 점검합니다.
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역할과 책임을 AI에 전가하지 않는다: 이용 과정에서 자신이 맡은 역할과 책임을 인식하고, 그 책임을 AI에 넘기지 않습니다. AI가 수행하는 역할과 사람이 맡아야 할 역할을 구분해 인식하고, 필요한 경우 작동이나 결과를 확인하고 개입합니다.
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이용 규모에 상응하는 책임을 진다: 이용하는 방식과 규모가 다른 사람이나 사회에 미치는 영향을 고려하고, 자신의 역할과 영향력에 상응하는 책임을 다합니다. 사내 전 직원이 쓰는 도구와 개인이 쓰는 도구에는 같은 무게가 걸리지 않습니다.
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AI로 남을 조종하지 않는다: AI를 다른 사람의 취약성을 부당하게 이용하거나 정보를 왜곡하여 판단이나 행동을 유도하는 데 활용하지 않습니다. 공급자에게 요구되는 금지 항목이 이용자에게도 그대로 걸려 있습니다.
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타인의 정보를 함부로 입력하지 않는다: 다른 사람의 사적인 대화, 사진, 음성, 위치정보를 프라이버시를 침해하는 방식으로 입력하거나 공유하지 않습니다. 불필요한 개인정보나 민감한 정보가 입력되지 않도록 살피고, 서비스가 제공하는 개인정보 보호 기능과 설정을 활용합니다. AI로 다른 사람의 사생활을 부당하게 파악하거나 행동을 추적하고 감시하지 않습니다.
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업무에 쓸 때는 정보주체의 권리 행사 절차를 갖춘다: 업무나 활동에서 AI를 활용해 다른 사람의 개인정보를 처리하는 경우, 정보주체가 처리 내용을 확인하고 권리를 행사할 수 있도록 필요한 절차를 갖춥니다. 형식은 이용자 항목이지만 내용은 조직에 요구되는 것입니다.
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위해를 일으키는 방식으로 쓰지 않는다: 본인 또는 타인의 생명과 신체, 정신적 건강에 위해를 주거나 재산상 피해를 일으키는 방식으로 이용하지 않습니다. 그런 것에 중요한 영향을 미칠 수 있는 상황에서는 위험을 고려해 신중하게 활용합니다.
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안전장치를 우회하지 않는다: 허용된 권한과 범위 안에서 이용하고, 마련된 보안과 안전장치를 임의로 우회하거나 무력화하지 않습니다. 안내된 이용 목적과 권한의 범위를 벗어난 방식으로 쓰지 않습니다.
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사회적 영향을 살펴 활용 범위를 조정한다: 활용이 사회의 안전이나 사회적 의사형성에 부정적인 영향을 미칠 가능성을 살피고, 위험이 예상되거나 확인되면 활용 범위를 조정하거나 필요한 조치를 취합니다.
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피해가 생기면 알리고 협조한다: 이용 과정에서 다른 사람에게 피해가 발생한 경우 이를 관련 주체에게 알리고, 원인 확인과 피해 구제에 필요한 정보 제공 등에 협조합니다.
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이상 징후를 알린다: 오남용이나 이상 작동 등 안전상 위험을 발견하면 관련 주체에게 알립니다. AI가 의도된 목적이나 허용된 권한의 범위를 벗어나 작동하면 그대로 이용하지 않고 알리며, 결과나 작동 상태가 평소와 크게 다르거나 이상이 반복되면 그대로 신뢰하지 않고 확인합니다. 비정상적 작동이나 심각한 악용 사례는 사업자나 기관에 알립니다.
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타인의 권리를 침해하는 데 쓰지 않는다: 허위정보 유포, 지식재산권 및 영업비밀 침해, 기술유출, 명예훼손, 차별과 사생활 침해, 비동의 성적 합성물 생성 등에 이용하지 않습니다. 결과에 편향 가능성이 있음을 인식하고 특정 개인이나 집단에 부당한 불이익을 주지 않도록 경계하며, 차별이나 배제, 혐오와 편견의 확산에 활용하지 않습니다.
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AI를 썼다는 사실을 밝히고, 밝혀 주기를 요구한다: AI로 만든 결과물을 공유할 때에는 그 영향과 맥락을 고려해 활용 사실을 알립니다. 반대로 자신이 이용하는 제품과 서비스에 대해서는 AI 활용 여부와 목적, 활용된 수준에 관해 제공된 정보를 확인하고, 충분하지 않으면 추가 정보를 요청합니다. 자신에게 중대한 영향을 미치는 판단에 AI가 쓰인다면 필요한 설명과 관련 정보를 확인하거나 요청합니다.
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남의 접근 기회를 막지 않는다: 이용하는 과정에서 다른 사람이 AI에 접근하거나 이용할 기회를 부당하게 제한하거나 배제하지 않습니다.
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영향을 받는 사람의 의견을 듣는다: AI를 활용하는 과정에서 그 활용에 관여하거나 영향을 받는 사람의 의견을 듣고 고려합니다. AI의 개발과 활용이 자신이나 다른 사람에게 미치는 영향에 관한 논의에서는 자신의 경험과 의견을 적극적으로 제시합니다.
세 번째 칸인 정부와 사회의 역할은 개발 조직이 직접 이행할 항목은 아니지만, 앞으로 무엇이 만들어질지를 예고한다는 점에서 읽어 둘 만합니다. 분야별 특성과 위험 수준을 고려한 AI 안전 기준과 시험 및 평가체계, 성능을 평가할 기술기준과 평가체계, AI 제품과 서비스의 접근성 기준, 설명의 범위와 방법에 관한 기준이 정부 역할로 적혀 있습니다. 여기에 더해 언론과 학계, 시민사회에는 AI를 통한 감시와 추적이 사생활에 미치는 영향을 검토하고, AI가 기존의 차별과 불평등을 되풀이하는지 살피며, 사회적 의사형성에 미치는 영향을 독립적으로 연구하고 검증하는 역할이 배정되어 있습니다.
무엇이 반영되고 무엇이 빠졌나: 153건의 의견이 남긴 흔적
이번 제정에서 특기할 만한 것은 의견수렴 기록이 별도 문서로 공개되었다는 점입니다. 접수된 의견 153건을 내용과 개념 단위로 쪼개 965건으로 분류하고, 그중 714건을 반영, 108건을 미반영으로 처리했습니다. 총평과 후속 과제 제안에 해당하는 143건은 검토의견 부여 대상에서 제외되었습니다. 그리고 반영과 미반영 각각의 주요 의견을 표로 뽑아, 어떤 의견이 왜 받아들여졌고 왜 받아들여지지 않았는지를 검토 의견과 함께 실었습니다.
발표 자료가 밝힌 작성 원칙 자체가 이 태도를 보여 줍니다. "국민을 가르칠 내용을 찾는 것이 아니라, 국민께서 갈구하시는 것을 드러내려고 노력" 했다는 문장으로 시작해, 가능한 많은 사람들의 의견을 듣고 공통된 내용을 정제하되 상충할 때는 대안을 제시하려 했다고 적습니다.
추진 일정은 2025년 12월에 시작해 제정 방향과 주요 쟁점을 자문한 자문위원회 9인과 초안을 작성한 워킹그룹 8인 체제로 운영되었고, 2026년 5월 29일 초안을 공개한 뒤 8월까지 의견을 받았습니다. 5월 29일부터 7월 8일까지의 1차 의견수렴에서 116건, 2차 초안을 개편하던 7월 27일부터 31일 사이의 추가 의견수렴과 자문을 거쳐, 8월 10일부터 19일까지 진행된 2차 의견수렴에서 37건이 접수되었습니다. 두 차례 접수분을 합한 153건이 검토 대상이 되었고, 8월 14일 대토론회를 거쳐 최종안이 만들어졌습니다. 오프라인 채널로는 대기업과 중소기업, 스타트업, 글로벌 기업 등 23개 기업과 6개 협회가 참여한 산업계 간담회 4회, 13개 단체가 참여한 시민사회 간담회 2회, 국가인공지능전략위원회 3회, 11개 관계부처 협의 등이 있었습니다.
반영된 주요 의견
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지속가능성의 위상 격상: 환경 부담과 세대 간 형평을 다룰 필요가 있다는 의견을 반영해 지속가능성을 가치로 올리고, 기존에 가치였던 기술의 신뢰성을 원칙으로 내렸습니다.
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책임성 원칙 신설: 책임 소재 명확화와 피해 구제를 강조하는 의견을 반영해 6대 원칙을 7대 원칙으로 확대했습니다.
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인권 규범의 명문화: 초안에 기본권과 인권 표현이 없다는 시민사회 지적을 반영해 서문에 국제 인권규범에 따른 인권 존중을 명시했습니다.
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학습 데이터 보상: 학습에 활용된 데이터와 창작물에 대한 정당한 보상을 명시해 달라는 의견을 반영해 서문에 관련 내용을 수록하고 투명성 설명에 창작자 권익을 반영했습니다.
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편익 서술의 조정: AI가 삶을 편리하게 한다는 단정이 실재하는 폐해를 반영하지 못한다는 시민사회 의견을 반영해 해당 표현을 삭제하고, 과의존과 보상, 일자리 변화 등의 과제를 개인과 사회, 인류 차원으로 재구성했습니다.
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원칙명 변경: 인간의 자율성이라는 이름이 요구하는 바를 충분히 전달하지 못한다는 의견을 반영해 인간중심성으로 바꿨습니다.
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용어 체계 정비: AI 행위자의 범위를 명확히 해 달라는 요구에 따라 공급자와 영향받는 자를 신설하고 포함관계를 명시했습니다.
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3층 구조 재정비: 일반 원칙과 구체적 이행 내용이 혼재되어 있다는 지적을 반영해, 원칙문은 선언형으로 간결화하고 의미와 사례는 설명에, 이행 방법은 주체별 역할에 배치했습니다.
반영되지 않은 주요 의견
미반영 항목이 더 흥미롭습니다. 무엇을 담지 않기로 했는지가 이 문서의 성격을 규정하기 때문입니다.
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AI 금지 목록(레드라인)의 명문화: 시민사회가 금지되는 활용 유형을 열거하자고 제안했으나 반영되지 않았습니다. 검토 의견은 "금지는 범위와 예외, 위반 효과가 함께 정해져야 작동하므로 법령에서 다룰 사항" 이며, 목록을 열거하면 열거되지 않은 활용이 허용되는 것으로 읽힐 우려가 있다는 것입니다. 대신 그 취지는 인간의 존엄성 가치와 안전성, 프라이버시 보호 원칙에 담았다고 밝혔습니다. 열거의 역효과를 이유로 든 논리는 이 문서 곳곳에서 반복됩니다.
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ISO/IEC 42001과의 공식 매핑: 산업계가 국내 윤리원칙과 AI 관리 시스템 표준 요건 간의 대응표를 요청했으나, 원칙 본문에 담을 내용이라기보다 별도 산출물이라는 이유로 미반영되었습니다. 다만 후속 설명자료와 자율점검표를 만들면서 연계 방안을 검토하겠다고 밝혔습니다.
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세이프 하버 조항: 성실히 이행한 기업에 사고 발생 시 면책이나 감경 근거를 인정하자는 산업계 제안은, 면책과 감경의 요건과 효과는 법령에서 정해야 하는 제도 설계라는 이유로 미반영되었습니다.
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입증책임의 전환: 피해 입증 책임을 개발과 운영 주체로 옮기자는 시민사회 제안도 소송법상 효과에 직결되는 사항이라 자율규범에 명시하기 어렵다는 이유로 미반영되었습니다.
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민주주의의 별도 원칙화: 민주주의와 공론장을 8번째 원칙으로 신설하자는 제안은 여러 원칙에 걸쳐 실현되는 사항이어서 층위가 맞지 않고, 국제사회에서 정치적 해석이 우려된다는 이유로 반영되지 않았습니다. 취지는 서문과 사회의 공공선, 인류의 지속가능성에 내용적으로만 반영되었습니다.
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적용 범위를 고도화 AI로 한정: 산업계가 적용 대상을 첨단 AI로 좁히고 위험과 편익을 종합 평가하는 체계를 도입하자고 요구했으나, 이 원칙은 사회 전 영역에 적용되는 범정부적이고 범사회적 원칙이어서 대상을 좁히면 위상이 달라진다는 이유로 미반영되었습니다.
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가치와 원칙의 대응표 수록: 학계가 3대 가치와 7대 원칙 간의 대응관계를 도식화하자고 권고했으나, 도식화하면 하나의 원칙과 여러 가치 간 관계가 단선적으로 읽힐 수 있다는 이유로 본문 수록은 미반영되었습니다. 관계를 제시하는 방안은 후속 안내자료에서 검토할 예정이라고 합니다.
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딥페이크와 AI 생성물 표시 등 사례 추가: 개별 사례는 기술과 환경 변화에 따라 빠르게 바뀌는 반면 원칙은 장기간 유지되어야 하고, 열거된 사례 외에는 적용되지 않는 것으로 읽힐 수 있어 미반영되었습니다. 사례는 후속 해설서에서 보완됩니다.
미반영 사유를 관통하는 논리는 둘입니다. 하나는 법령이 정할 사항과 자율규범이 정할 사항을 엄격히 구분한다는 것이고, 다른 하나는 열거하면 열거되지 않은 것이 제외된다는 해석 위험을 피한다는 것입니다. 이 두 원칙 때문에 문서는 구체성을 상당 부분 포기했고, 그 대가로 오래 유지될 수 있는 추상성을 얻었습니다. 실무자 입장에서 아쉬운 부분이 있다면, 그 아쉬움은 대체로 이 설계상의 선택에서 비롯됩니다.
글로벌 AI 윤리 규범과 나란히 놓고 보기
정부는 참고 자료로 주요 AI 윤리 규범과의 비교표를 함께 공개했습니다. EU 집행위원회 AI HLEG의 Ethics Guidelines for Trustworthy AI(2019), 일본 내각부의 인간중심의 AI 사회 원칙(2019), OECD AI 권고(2019년 제정, 2024년 개정), UNESCO AI 윤리 권고(2021), ASEAN Guide on AI Governance and Ethics(2024), G7 히로시마 프로세스 국제 지침 원칙(2023)과 항목별로 대조한 표입니다.
표를 통해 세 가지를 확인할 수 있습니다. 첫째, 인간 존엄과 인권, 사회적 공익, 지속가능성, 인간중심성, 프라이버시, 공정성, 책임성, 안전, 신뢰성, 투명성이라는 열 개 항목은 대부분의 규범에 공통으로 등장합니다. 국제적으로 수렴된 어휘 집합이 이미 존재합니다. 둘째, 대한민국 원칙은 이 열 개 항목을 모두 다루되 앞의 세 개를 가치 층위에, 나머지 일곱 개를 원칙 층위에 배치했습니다. 표에서 대한민국 열만 각 행에 [가치]와 [원칙] 표시를 달고 대응하는 항목 이름을 함께 적어 둔 것이 그 구분을 보여 줍니다. 셋째, G7 히로시마 프로세스는 대응 범위가 상대적으로 좁게 표시되어 있는데, 표의 각주는 그 이유를 "첨단 AI의 위험관리에 필요한 구체적 행동·조치를 다룬 행위준칙에 가까워 타 윤리규범 대비 직접 대응되는 개념의 범위가 상대적으로 제한적" 이라고 설명합니다.
발간 연도를 보면 또 다른 사실이 드러납니다. 비교 대상 중 EU, 일본, OECD, UNESCO 문서는 2019년에서 2021년 사이에 나왔고, 이들은 대규모 언어 모델이 일반에 확산되기 전에 만들어진 규범입니다(OECD 권고는 2024년에 개정되었습니다). 2026년 문서인 대한민국 원칙이 자기 복제와 통제 회피, 안전장치 우회, 학습 데이터 보상 같은 항목을 명시할 수 있었던 것은 그 시차 덕분이기도 합니다.
2026년 원칙이 이전과 다른 세 가지
정부가 스스로 꼽은 차별점은 셋입니다.
첫째, AI가 필수 인프라임을 전제합니다. 자료의 표현은 "AI 활용은 이미 선택의 문제가 아닌, 어떻게 잘 활용할 것인가의 문제" 라는 것입니다. 도입 여부를 놓고 찬반을 다루는 문서가 아니라, 도입을 전제로 사회의 지속가능성을 위해 각 주체가 지켜야 할 원칙을 제시하는 문서라는 자기 규정입니다.
둘째, 공급자뿐 아니라 이용자의 윤리를 함께 강조합니다. 이것이 실무적으로 가장 눈에 띄는 변화입니다. 기존 AI 윤리 문서 대부분은 만드는 쪽의 의무를 다루는데, 이 원칙은 일곱 개 원칙 전부에 이용자 역할 항목을 두었습니다. 산출물을 스스로 검토할 것, 안전장치를 우회하지 않을 것, 타인의 개인정보를 함부로 입력하지 않을 것, AI 활용 결과물을 공유할 때 활용 사실을 알릴 것 같은 항목들로, 앞의 이용자 역할 정리가 그 목록입니다. 사내에 AI 도구를 도입하는 조직이라면 그대로 내부 이용 정책의 초안이 됩니다.
셋째, 국제사회를 향한 메시지를 담았습니다. AI 역량과 자원을 많이 가진 국가와 기업이 그 영향력에 걸맞은 책임을 다하고, AI의 혜택이 특정 국가나 지역, 집단에 치우치지 않아야 한다는 내용입니다. 발표 자료는 이를 AI 선진국과 개발도상국 간 차별화된 책임, AI의 평화적 사용 촉구로 요약합니다.
앞으로: 해설서, 자율점검표, 윤리교육 교재
원칙 자체는 추상적이지만, 정부가 예고한 후속 산출물은 훨씬 구체적입니다.
계획은 다섯 갈래입니다. 모든 수범주체를 대상으로 원칙의 취지와 적용 방법을 사례 중심으로 안내하는 해설서, 기업이 스스로 이행 수준을 점검할 수 있도록 분야 특성을 반영한 자율점검표, 일반인과 학생 등 대상별 맞춤형 AI 윤리교육 교재, 글로벌 기업과 협력한 국내 리터러시 교육 확대와 동남아 등 해외 전파, 그리고 OECD와 UNESCO 등 국제기구와의 공유와 확산입니다.
개발 조직 입장에서 실질적으로 기다릴 만한 것은 자율점검표입니다. 참고 자료 서두에도 "향후 자율점검표를 통해 보다 구체적인 점검사항을 제공할 예정" 이라고 적혀 있습니다. 앞서 본 ISO/IEC 42001 매핑 요청이 자율점검표 단계에서 검토된다고 한 만큼, 국제 표준 인증을 준비하는 조직이라면 그 시점에 다시 확인할 필요가 있습니다.
서문은 원칙 자체도 고정된 문서가 아니라고 밝힙니다. 정부가 "기술과 사회의 변화에 따라 새롭게 제기되는 쟁점을 살펴, 본 윤리원칙을 정기적으로 점검하고 보완해 나간다" 고 약속하고 있어, 이번 판이 마지막 판은 아닙니다.
개발자와 연구자 관점에서의 시사점
이 문서를 읽고 나서 남는 것은 세 가지 정도입니다.
첫째, 강제력이 없다는 점이 이 문서를 무시해도 되는 이유는 아닙니다. 서문이 밝힌 대로 각 분야의 윤리기준과 지침이 이 원칙을 토대로 삼기 때문에, 금융이나 의료, 공공 조달 같은 분야에서 나올 후속 가이드라인은 여기 있는 어휘를 그대로 물려받게 됩니다. 지금 이 문서의 용어 체계에 익숙해 두는 것이, 나중에 분야별 기준을 읽을 때 드는 비용을 줄여 줍니다.
둘째, 원칙이 요구하는 것 중 상당수는 이미 좋은 엔지니어링 관행에 해당합니다. 권한 범위를 명시적으로 선언하는 것, 변경 이력을 기록하는 것, 배포 후 성능을 모니터링하는 것, 실패의 정의를 먼저 세우고 평가 방법을 만드는 것은 윤리를 빼고 봐도 신뢰할 수 있는 시스템의 조건입니다. 원칙이 새로 요구하는 것에 가까운 항목은 오히려 목적 외 전용 가능성 검토, 과의존 유도 설계 점검, 영향받는 자에 대한 설명 제공처럼 기존 개발 프로세스에 자리가 없던 것들입니다.
셋째, 문서가 답을 정해 주지 않는다는 점을 한계로만 볼 필요는 없습니다. 원칙은 스스로를 논의의 출발점이라고 규정하고 우선순위를 미리 정하지 않았습니다. 실제 개발 현장에서 성능과 프라이버시, 편의성과 통제가능성이 부딪힐 때 정답을 알려 주는 문서는 존재하기 어렵습니다. 대신 어떤 축들이 부딪히고 있는지를 이름 붙여 주는 문서는 있을 수 있고, 이 원칙은 그 자리를 노린 문서입니다. 조직 안에서 그 논쟁을 실제로 하는지 여부가 원칙의 실효성을 결정합니다.
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