인공지능과 필리핀의 법률

필리핀은 188개국의 인공지능(AI) 준비 상태를 평가한 최신 Government AI Readiness Index 2024에서 순위가 65위에서 56위로 상승한 바 있다.

Oxford Insights가 발표한 이 지수는 정부, 기술 부문 및 데이터와 인프라라는 세 가지 핵심 요소와 함께 10개 차원에 걸친 40개의 지표를 기반으로 하고 있다.

세 가지 요소 중 필리핀은 정부 분야에서 가장 높은 점수를 기록하여 100점 만점에 74.49점을 받았다(이전 점수는 65.43점이었다). 그 다음으로 데이터와 인프라 분야에서 62.45점을 받았다(이전 점수는 56.13점이었다).

하지만, 기술 분야는 따라잡을 부분이 있어 아직 개선의 여지가 있다. 점수는 34.38에서 약간 오른 38.58에 불과했으며, 이 점수는 신기술과 관련된 법률 및 정책 분야의 최근 이니셔티브를 상당히 반영하고 있다.

전략적 로드맵

무역산업부(DTI)는 AI 도입의 장벽을 해소하기 위해 ‘국가 AI 전략 로드맵 2.0’을 발표했으며, 이 로드맵은 AI 윤리와 거버넌스와 같은 새로운 주제를 포함하고 있다.

이 새로운 로드맵에 따르면, 국가 연구개발 예산을 증액하는 것이 우선되며, 이는 국가 GDP의 1%에 해당하는 UNESCO의 연구개발 지출 권장 사안을 충족하기 위함이다.

또한, 이 로드맵은 7가지 전략적 필수 과제를 제시하고 있는데, 그 중 일부는 다음과 같다:

1. 1. 강력하고 연결된 네트워크 환경 구축;
   2. 데이터 접근 및 가치 추출 개선;
   3. 교육 혁신과 미래 AI 인재 양성;
   4. 윤리적 고려사항을 우선시하는 AI 생태계 조성;
   5. AI 연구개발의 경계를 확장하고 마스터하는 것 등이다.

이 최근 이니셔티브는 다음과 같은 이전 AI 분야 정책 이니셔티브에 더해졌다. 여기에는 2022-2028년 과학기술부 AI 로드맵, DTI의 첫 번째 국가 AI 전략 로드맵, 그리고 2023-2028년 필리핀 개발 계획에 포함됐으며 새로운 시장을 개척하고 신상품 및 서비스 제공을 위해 신흥 디지털 기술의 잠재력을 활용하는 것의 중요성을 강조하는 다수의 정책 성명 등이 포함된다.

구체적인 필수 과제들

첫 번째와 두 번째 전략적 필수 과제와 관련하여, 국가경제개발청은 Konektadong Pinoy(Connected Filipino) 법안(상원 법안 2699)의 통과를 추진하고 있다. 이 제안된 법안은 개방형 접근 정책을 채택함으로써 통신 부문의 데이터 전송 서비스에서 경쟁을 촉진하는 것을 목표로 하고 있다.

개방형 접근은 데이터 전송 업계 참여자들이 데이터 전송 네트워크 및 관련 시설을 투명한 방식으로, 공정하고 합리적이며 차별이 없는 조건 하에서 사용할 수 있도록 허용하는 시스템으로 정의된다.

정책 입안자들은 인터넷 서비스가 여전히 아세안 지역에서 가장 비싼 서비스 중 하나라고 지적했으며, 지난 몇 년간 인터넷 속도가 크게 향상됐음에도 불구하고 전 세계 평균에도 미치지 못한다는 점을 지적했다.

세 번째 전략적 필수 과제와 관련해서는, 2022년 필리핀 디지털 노동력 경쟁력법(공화국법 제11927호)이 최근 제정되어 인적 및 디지털 기술과 혁신 분야에서 노동력의 기술 및 경쟁력을 강화하고 있다.

또 다른 것은 제2차 교육 의회 위원회 법안인 공화국법 제11899호로, 교육 분야에서 디지털 전환의 도입을 우선시하고 디지털 리터러시의 촉진과 필수 핵심 역량 및 21세기 기술의 개발을 통해 교육 개혁의 제도화를 목표로 한다.

그러나 필리핀은 교육 및 훈련 체계가 아직 노동 시장에서 요구하는 기술과 일치하지 않아 기술 불일치가 여전히 시급한 문제임을 인식하고 있다.

따라서 지난해 초에 Tatak Pinoy (Proudly Filipino) 법이 제정됐으며, 이는 다섯 가지 구체적 요소를 기반으로 한 Tatak Pinoy 전략(TPS)으로 구성된다:

1. 1. 인적 자원;
   2. 인프라;
   3. 기술 및 혁신;
   4. 투자;
   5. 건전한 재정 관리.

법에 따라, Tatak Pinoy 투자 및 사업은 일정 자격 기준에 따라 전략 투자 우선 계획(SIPP)에 포함되며, 적법하게 확인된 모든 Tatak Pinoy 투자 활동 및 사업은 우선 활동 목록에 자동으로 포함된다.

특히 첫 번째 요소인 인적 자원 부문 아래, 산업계의 요구에 부합하는 프로그램 개발을 위해 산학 연계를 촉진하는 로드맵이 마련될 예정이다. 이로 인해 지난해 말 학계-산업체 매칭(AIM!) 프로그램이 출시된 바 있다.

네 번째 요소 관련하여, 투자위원회는 2022년 SIPP을 개정하여 교육 부문을 강화하고, 이를 통해 국가 노동력의 역량을 향상시켰다.

이 개정안은 외국 고등교육 기관이 현지 기관과 파트너십을 통해 분교 캠퍼스를 설치할 수 있도록 허용하며, (단 현지 기관이 최소 60% 필리핀 소유여야 함) 교육 도시를 설립할 수 있도록 규정하고 있다.

이러한 이니셔티브들은, 2022 SIPP에 따라 연구개발과 로봇 및 AI를 포함한 4차 산업혁명의 첨단 디지털 생산 기술을 도입하는 활동들이 이미 여러 세금 인센티브를 받을 수 있는 우선 활동 목록에 포함되어 있다는 점을 고려할 때, 매우 중요하다.

네 번째 전략적 과제와 관련해, 정보통신기술부와 공무원위원회는 ‘정부 내 인공지능(AI)의 윤리적이고 신뢰할 수 있는 사용을 위한 원칙 및 가이드라인’이라는 제목의 초안 공동 각서에 대한 공개 의견 수렴을 진행한 바 있다.

이 초안은 국가가 OECD의 AI 원칙, 유네스코의 AI 글로벌 기준, 아세안의 AI 거버넌스 가이드를 채택했음을 확인하는 한편, AI 시스템 사용은 다음 조건을 충족해야 한다고 규정하고 있다:

1. 1. 정당해야 하며;
   2. 상황에 적합하고 필요 이상으로 초과해서는 안 되며;
   3. 지배 규정 및 규제에 따라 합법적인 목적을 달성할 수 있도록 비례적이어야 한다.

한편, 교육기관들이 AI의 잠재적 혜택을 계속 탐구하고 활용함에 따라, 교육부는 해당 기관들이 AI 도구를 책임감 있게 사용할 것을 권장하고 있지만, 교육 분야에 대한 AI 가이드라인은 아직 마련되지 않았다. 다섯 번째 전략적 과제에 따라 DTI 또한 AI 기반 연구 및 개발의 중심지 역할을 할 AI 연구 센터를 출범시켰다.

프라이버시와 AI

일반적인 인식과 달리 필리핀에는 AI 사용을 규제하는 법이 존재한다. 다만 이는 매우 제한적인 의미이며, 데이터 프라이버시/데이터 보호의 관점에서 이뤄진다.

이러한 관찰에 따라, 국립 개인정보 보호위원회(NPC)는 AI 시스템이 개인정보를 처리하는 경우, 개발 또는 배포(훈련 및 테스트 포함) 중 개인정보 보호법(DPA)이 어떻게 적용되는지에 관한 2024년 12월 권고문을 발표했다.

LLM 훈련에 사용되는 데이터는 주로 공개된 인터넷 소스에서 가져온 것이므로, 이 권고문은 공개된 개인정보가 단순히 공개됐거나 접근 가능하다는 이유만으로는 법적 보호를 상실하지 않는다는 점을 재차 강조하고 있다.

더 중요한 사실은, 관리인들이 AI 시스템의 개발 또는 배포 과정에서 개인정보가 책임감 있고 윤리적으로 처리되도록 적절하고 효과적인 거버넌스 메커니즘을 마련해야 한다는 것이다. 또한, 관리인들은 권한을 부여받은 사람이 의미 있는 인간 개입을 수행할 수 있도록 하는 메커니즘을 구현해야 한다.

해당 권고문은 또한 관리인들이 자동화된 결정이 데이터 주체의 권리와 자유에 상당한 위험을 초래할 때, 데이터 주체들이 이에 대해 이의를 제기할 수 있는 메커니즘을 구현하도록 요구하고 있다.

특히 이번 권고문은 자동화 처리/결정과 관련된 이전 NPC 발행물들과 달리 ‘단독’ 또는 ‘단독으로’라는 단어를 사용하지 않았으며, 이는 해당 결정이 완전한 자동화 여부에 대해 확신할 수 없음을 의미할 수 있다.

그러나 데이터 주체가 이의를 제기할 수 있는 권한은 ‘데이터 주체의 권리와 자유에 상당한 위험을 초래하는’ 자동화 결정에 전제하며, 이는 이전 발행물에서 사용된 ‘상당한 영향을 미치거나 미칠 것’이라는 문구보다 범위가 좁다.

해당 발행물은 단순히 권고문에 불과하며, 따라서 관련 기관 및 개인들에게 가이드라인 역할만을 수행함을 유념해야 한다. 현명하게도 NPC는 AI 맥락에서 데이터 주체의 ‘알 권리’가 “관련 로직에 대한 의미 있는 정보와 그 중요성 및 해당 [자동화] 처리가 데이터 주체에게 초래할 것으로 예상되는 결과에 관한 정보”에 어떻게 적용되는지에 관한 문제를 회피했다. 이는 훨씬 더 심도 있는 문제들을 내포한 모호한 영역이다.

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