2026년 1월 22일, 한국은 조용히 한 줄의 역사를 썼다. 이날부터 AI 기본법—정식 명칭 「인공지능 발전과 신뢰 기반 조성 등에 관한 기본법」—이 전면 시행되면서, 우리나라는 유럽연합(EU)에 이어 세계에서 두 번째로 인공지능을 정면으로 규율하는 포괄적 법체계를 갖춘 나라가 됐다. 뉴스 헤드라인은 하루 만에 다른 이슈로 넘어갔지만, 이 법이 바꾸는 풍경은 그보다 훨씬 천천히, 그러나 분명하게 다가오고 있다.
처음 이 소식을 접했을 때 나는 솔직히 또 하나의 선언적 법이려니 생각했다. 그런데 조문을 한 줄씩 따라 읽다 보니 인상이 바뀌었다. AI 기본법은 추상적인 진흥 구호에 머물지 않고, 어떤 사업자가 무엇을 표시하고 어떤 위험을 관리해야 하는지를 구체적인 의무로 적어 두었다. 막연히 “AI를 잘 키우자”가 아니라, “AI를 쓰는 사람과 만드는 사람이 지켜야 할 최소한의 신뢰 규칙”을 명문화한 것이다.
그래서 이 글에서는 AI 기본법이 무엇을 바꾸는지, 누구에게 적용되는지, 핵심 의무는 무엇인지, 그리고 시행 4개월이 지난 지금 기업과 개발자가 실제로 무엇을 준비해야 하는지를 1차 자료를 토대로 차분히 정리한다. 법률 조문과 시행령, 정부 발표를 교차 확인해 사실만 추렸다.
이 글에서 다루는 내용
- AI 기본법이 2026년에 시작시킨 변화와 입법 배경
- 법이 적용되는 대상 — 국내 사업자, 해외 사업자, 그리고 역외적용
- 사업자가 지켜야 할 핵심 의무 5가지
- 생성형 AI 결과물 표시 의무가 일상에 미치는 영향
- 고영향 AI의 정의와 실제 적용 분야
- 최소 1년의 계도기간이 의미하는 것
- 지금 당장 점검할 기업 체크리스트
- 혁신과 신뢰 사이에서 남은 쟁점과 전망
- 한눈에 보는 요약과 면책 안내
AI 기본법, 2026년에 무엇이 시작됐나
이 단원은 AI 기본법이 언제, 왜 만들어졌고 무엇을 목표로 하는지를 짚는다. 큰 그림을 먼저 잡아야 뒤이어 나오는 의무 조항이 왜 그렇게 설계됐는지 이해가 된다.
왜 지금 AI 기본법이 만들어졌나
생성형 AI가 글과 그림, 영상을 만들어 내고 자동화된 판단이 채용·대출·진료 보조에까지 들어오면서, 기술의 속도가 사회의 신뢰를 앞질렀다는 문제의식이 커졌다. 딥페이크와 자동화 의사결정의 부작용은 더 이상 가상의 시나리오가 아니다. 국회와 정부는 진흥과 규제를 한 법에 묶는 방식으로 이 간극을 메우려 했고, 그 결과물이 AI 기본법이다.
법의 제목에 “발전”과 “신뢰”가 나란히 들어간 것은 우연이 아니다. 한쪽으로는 인공지능 산업을 키우기 위한 진흥 근거를 두고, 다른 한쪽으로는 이용자가 AI를 안심하고 쓸 수 있게 하는 신뢰 장치를 둔다. 즉 AI 기본법은 브레이크만 거는 법도, 액셀만 밟는 법도 아니다. 두 페달을 한 운전석에 둔 셈이다.
입법 과정도 단번에 매끄럽지는 않았다. 여러 의원 발의안이 하나로 통합되고, 산업계와 시민사회의 의견이 충돌하면서 조문은 여러 차례 다듬어졌다. 그 결과 AI 기본법은 강한 처벌보다 신뢰 기반을 먼저 까는 쪽으로 설계됐다. 거대한 벌칙으로 위협하기보다, 표시·설명·관리라는 기본 동작을 제도화해 시장의 신뢰를 천천히 쌓겠다는 접근이다. 이 점이 한국형 AI 규제의 성격을 결정한 출발점이라고 볼 수 있다.
그래서 당신에게 의미는 분명하다. 앞으로 AI 서비스는 “성능이 좋다”만으로는 충분하지 않고, “신뢰할 수 있게 만들어졌는가”라는 질문에 답할 수 있어야 한다는 것이다.
EU AI법과 무엇이 다른가
세계 최초의 포괄적 AI 규제는 EU의 AI법(AI Act)이다. 다만 EU는 고위험 AI에 대한 규제 적용 시점을 단계적으로 미뤄 왔다. 이 때문에 규범을 실제로 전면 적용하는 시점만 놓고 보면 한국이 가장 이른 사례가 될 수 있다는 평가가 나온다. 한국의 AI 기본법은 EU보다 조문 수가 적고 구조가 단순한 대신, 진흥과 신뢰를 한 법에 통합했다는 점이 특징이다.
물론 두 법을 단순 비교해 우열을 가리기는 어렵다. EU AI법은 위험을 4단계로 촘촘히 나눈 반면, 한국은 “고영향 AI”와 “생성형 AI”라는 두 축을 중심으로 의무를 부과한다. 규제의 결이 다른 만큼, 글로벌 서비스를 운영하는 기업이라면 두 체계를 모두 들여다봐야 한다.
또 하나 눈여겨볼 차이는 처벌의 강도다. EU AI법은 위반 시 전 세계 매출의 일정 비율에 이르는 막대한 과징금을 예고한 반면, 한국 AI 기본법은 과태료 중심의 비교적 온건한 제재를 택했다. 강한 처벌이 곧 강한 규제는 아니라는 점에서, 두 나라는 같은 목적지를 향해 다른 속도로 걷는 셈이다. 글로벌 기업이라면 더 엄격한 기준에 맞춰 두는 편이 결과적으로 양쪽을 모두 충족하는 길이 된다.
AI 기본법은 누구에게 적용되나
이 단원은 “우리 회사도 해당될까”라는 가장 현실적인 질문을 다룬다. AI 기본법은 국내 사업자만의 문제가 아니다. 해외 빅테크에도 그물이 닿는다.
국내 AI 사업자
국내에서 인공지능을 개발하거나, AI를 활용한 제품·서비스를 제공하는 사업자가 1차 적용 대상이다. 스타트업이든 대기업이든, 자체 모델을 만들든 외부 모델을 가져다 쓰든 관계없다. 핵심은 “내 서비스가 생성형 AI 결과물을 제공하는가”, “내 서비스가 고영향 영역에 쓰이는가”라는 두 질문이다.
여기서 오해하기 쉬운 지점이 있다. AI 기본법은 모든 의무를 모든 사업자에게 똑같이 지우지 않는다. 투명성처럼 폭넓게 적용되는 의무가 있는가 하면, 고영향 AI 특별책무처럼 특정 영역에만 무겁게 부과되는 의무도 있다. 그래서 첫 단계는 언제나 “내가 어떤 칸에 들어가는가”를 분류하는 일이다.
실무에서는 이 분류를 한 번으로 끝내기 어렵다. 같은 회사 안에서도 어떤 기능은 단순 자동화에 그치고, 어떤 기능은 고영향 영역에 닿을 수 있기 때문이다. 그래서 AI 기본법 대응은 “회사 전체가 규제 대상이냐”가 아니라 “어떤 기능이 어떤 의무에 걸리느냐”를 기능 단위로 쪼개 보는 데서 시작된다. 제품이 늘고 기능이 바뀔 때마다 이 분류를 갱신해야 한다는 점도 기억해 둘 만하다.
해외 사업자와 국내대리인 지정
AI 기본법이 주목받은 큰 이유 중 하나가 바로 이 조항이다. 일정 기준 이상의 해외 사업자는 국내에 자신을 대신할 국내대리인을 지정해야 한다. 시행령이 정한 지정 기준은 다음 중 어느 하나에 해당하는 경우다.
- 전년도(법인은 전 사업연도) 매출액 1조 원 이상인 자
- 전년도 AI 서비스 부문 매출액 100억 원 이상인 자
- 전년도 말 기준 직전 3개월간 일 평균 국내 이용자 수 100만 명 이상인 자
- AI 서비스 관련 사고로 정부로부터 자료 제출을 요구받은 자
요건의 무게로 보면 사실상 글로벌 빅테크가 1차 대상이다. 즉 한국에 법인이 없더라도 한국 이용자에게 일정 규모 이상으로 서비스한다면, AI 기본법의 책임 체계 안으로 들어온다는 뜻이다. 이는 과거 개인정보 보호 영역에서 도입된 국내대리인 제도와 닮은 구조다.
역외적용이 의미하는 것
국경 밖 사업자에게도 효력을 미치는 것을 역외적용이라 한다. AI 기본법이 역외적용 구조를 택한 것은, 인공지능 서비스가 물리적 국경과 무관하게 제공된다는 현실을 인정한 결과다. 국내 이용자가 외국 서비스를 쓰다가 피해를 입었을 때 책임을 물을 창구를 만들어 둔 것이다.
역외적용은 집행의 실효성이라는 숙제를 함께 안고 있다. 조문이 국경 밖 사업자에게 효력을 미친다고 선언해도, 실제로 자료를 받아내고 시정을 끌어내려면 협력 체계가 필요하다. 그래서 국내대리인 제도는 단순한 형식이 아니라, 역외적용을 현실에서 작동하게 만드는 핵심 톱니바퀴 역할을 한다. 책임질 사람의 이름과 주소를 국내에 두게 하는 것만으로도 집행의 출발점이 마련되기 때문이다.
이 지점은 글로벌 AI 생태계와 한국 정책이 만나는 접점이기도 하다. 애플과 같은 글로벌 기업의 AI 전략이 한국에서 어떻게 구현될지 궁금하다면, 애플 인텔리전스 AI 전략을 다룬 글도 함께 읽어 두면 흐름이 잡힌다.
AI 기본법 핵심 의무 5가지
이 단원은 AI 기본법의 심장부다. 사업자가 지켜야 할 의무를 다섯 갈래로 정리하면 다음과 같다. 모든 의무가 모두에게 똑같이 적용되는 것은 아니라는 점을 다시 기억하자.
- 투명성 확보 — 생성형 AI 결과물에 AI가 만들었다는 사실을 표시
- 안전성 확보 — 일정 규모 이상 시스템의 위험 관리 조치
- 고영향 AI 특별책무 — 위험 평가와 설명 방안 수립
- AI 영향평가 — 기본권에 미치는 영향 사전 점검 노력
- 국내대리인 지정 — 일정 기준 해외 사업자의 책임 창구 마련
투명성과 생성형 AI 표시 의무
가장 일상에 가까이 닿는 의무가 투명성이다. 사업자가 생성형 AI를 이용해 만든 텍스트·이미지·영상·음성 등을 제공할 때는, 그 결과물이 AI에 의해 생성됐다는 사실을 이용자가 알 수 있게 표시해야 한다. 또한 고영향 AI나 생성형 AI를 이용한 제품·서비스를 제공하기 전에는 그 사실을 미리 알려야 한다.
이 조항은 딥페이크와 AI 합성 콘텐츠가 사회적 신뢰를 흔드는 현실에 대한 직접적인 대응이다. 이미지 생성 모델의 발전 양상이 궁금하다면 최신 AI 이미지 모델 비교 글을 참고하면, 왜 “AI가 만들었다”는 표시가 점점 더 중요해지는지 체감할 수 있다.
그래서 당신에게 의미는 이렇다. 콘텐츠를 자동 생성해 서비스하는 곳이라면, 표시 문구와 고지 절차를 제품 안에 미리 설계해 두어야 한다는 것이다.
표시 의무는 단순히 “AI 생성”이라는 꼬리표 하나를 붙이는 문제가 아니다. 어디에, 얼마나 분명하게, 언제 표시할지를 정하는 설계의 문제다. 이용자가 결과물을 신뢰할지 판단하는 데 필요한 정보를 제때 주는 것이 핵심이기 때문이다. 표시가 너무 작거나 모호하면 의무를 형식적으로만 지킨 것이 되고, 반대로 과하면 사용 경험을 해친다. 결국 투명성은 법무의 일이면서 동시에 제품 설계의 일이다.
안전성 확보와 고영향 AI 특별책무
두 번째 묶음은 위험을 다루는 의무다. 일정 규모 이상의 인공지능 시스템을 운영하는 사업자는 안전성 확보를 위한 조치를 취해야 하고, 특히 고영향 AI 사업자는 위험을 식별·분석·평가·처리하기 위한 정책과 조직 체계를 마련해야 한다.
여기에 더해 고영향 AI 사업자는 AI가 도출한 최종 결과와 그 주요 판단 기준, 그리고 학습에 사용된 데이터의 개요 등을 이용자가 알 수 있도록 설명 방안을 수립해야 한다. 이른바 “설명 가능성”을 제도 안으로 끌어들인 것이다. 알고리즘이 왜 그런 결정을 내렸는지 최소한의 근거를 제시하라는 요구다.
현실적으로 이 조항은 채용, 대출 심사, 의료 보조처럼 사람의 권리에 직접 영향을 주는 자동화 시스템에서 가장 무겁게 작동한다.
흥미로운 점은 AI 기본법이 위험 관리를 한 번의 점검이 아니라 지속적인 과정으로 본다는 것이다. 모델은 학습 데이터가 바뀌고 사용 맥락이 달라지면서 계속 변한다. 따라서 출시 전 한 번 검증했다고 끝나는 것이 아니라, 운영 중에도 위험을 다시 식별하고 평가하는 체계가 필요하다. 이는 소프트웨어의 보안 점검이 일회성이 아닌 것과 같은 이치다.
AI 영향평가와 국내대리인 지정
세 번째 묶음은 사전 점검과 책임 창구다. AI 영향평가는 인공지능이 국민의 기본권에 미치는 영향을 미리 살피려는 노력으로, 특히 공공 영역에서 의미가 크다. 국내대리인 지정은 앞서 본 대로 일정 기준 이상 해외 사업자의 책임을 국내에서 물을 수 있게 하는 장치다.
다섯 가지 의무를 한 줄로 묶으면 이렇게 정리된다. 무엇을 만들었는지 밝히고(투명성), 위험을 관리하고(안전성·특별책무), 영향을 미리 살피며(영향평가), 책임질 사람을 분명히 한다(국내대리인). AI 기본법은 이 네 동작을 하나의 신뢰 체계로 묶었다.
다섯 의무를 따로 떼어 보면 부담처럼 느껴지지만, 묶어서 보면 하나의 이야기가 된다. 무엇을 만들었는지 솔직하게 밝히고, 위험을 미리 살피고, 문제가 생겼을 때 책임질 사람을 분명히 하는 것. 사실 이것은 신뢰받는 어떤 제품이든 갖춰야 할 기본 덕목이다. AI 기본법은 그 상식을 인공지능 영역에서 명문화했을 뿐이라고 보면, 의무의 목록이 한결 자연스럽게 읽힌다.
고영향 AI란 무엇이며 어디에 적용되나
이 단원은 AI 기본법에서 가장 자주 등장하는 개념인 “고영향 AI”를 구체적으로 풀어 본다. 이 분류에 들어가느냐 아니냐에 따라 의무의 무게가 크게 달라지기 때문이다.
고영향 AI의 정의
AI 기본법에서 고영향 인공지능이란, 사람의 생명·신체의 안전 및 기본권에 중대한 영향을 미치거나 위험을 초래할 우려가 있는 인공지능 시스템을 말한다. 정의의 핵심은 “성능이 얼마나 강한가”가 아니라 “사람에게 어떤 영향을 주는가”에 있다. 같은 기술이라도 어디에 쓰이느냐에 따라 고영향 여부가 갈린다.
이 관점은 중요하다. 거대한 모델이라고 무조건 규제받는 것이 아니라, 사람의 권리에 직접 닿는 자리에 쓰이는 AI가 더 무거운 책무를 진다는 뜻이기 때문이다.
이 “맥락 중심” 정의는 기술 중립적이라는 장점이 있다. 어떤 알고리즘을 썼는지가 아니라 그 결과가 사람에게 어떤 영향을 주는지를 기준으로 삼기 때문에, 새로운 기술이 등장해도 규제의 틀이 쉽게 무너지지 않는다. 다만 그만큼 “우리 서비스가 고영향에 해당하는가”라는 판단에는 회색지대가 생긴다. 정부의 가이드라인과 사례 축적이 중요해지는 이유다.
어떤 분야가 고영향 AI에 해당하나
시행령은 고영향 AI가 적용되는 영역을 구체적으로 열거한다. 대표적으로 보건의료의 제공·이용 체계, 의료기기 및 디지털의료기기의 개발과 이용, 에너지 공급, 먹는 물의 생산 공정 등이 포함된다. 사람의 생명과 안전에 직결되는 인프라가 중심이다.
열거된 분야를 보면 한 가지 공통점이 드러난다. 모두 한 번 잘못되면 되돌리기 어려운 영역이라는 점이다. 잘못된 추천 한 줄과 잘못된 진단 보조 한 줄은 무게가 다르다. AI 기본법이 이런 분야를 콕 집어 더 무거운 책무를 지운 것은, 효율보다 안전이 앞서야 하는 자리가 분명히 존재한다는 사회적 합의를 반영한 결과다.
특히 의료 영역은 고영향 AI의 상징적 사례다. 아래 KBS 뉴스는 허가된 AI 의료기기의 보험 적용 현황과 의료로봇 시장의 과제를 다루는데, 바로 AI 기본법이 규율하려는 고영향 AI의 현실을 보여 준다.
계도기간 1년, 기업은 무엇을 준비해야 하나
이 단원은 가장 실무적인 질문에 답한다. 법은 시행됐지만, 당장 모든 위반에 과태료가 떨어지는 것은 아니다. 정부는 현장의 준비 시간을 보장하기 위해 계도기간을 두었다.
계도기간의 의미와 과태료
과학기술정보통신부는 AI 기본법 시행 초기의 혼란을 줄이기 위해 규제 적용을 최소 1년 이상 유예하기로 했다. 이 기간에는 사실조사와 과태료 부과 대신 계도를 중심으로 운영하며, 사실조사는 인명 사고나 인권 훼손 같은 중대한 문제가 발생한 예외적인 경우에 한해 실시할 예정이라고 밝혔다.
과태료 자체가 사라지는 것은 아니다. 시행령에 따르면 사전 고지를 이행하지 않거나, 일정 기준 이상 해외 사업자가 국내대리인을 지정하지 않거나, 시정명령을 따르지 않는 경우 3천만 원 이하의 과태료가 부과될 수 있다. 계도기간은 처벌을 면제하는 기간이 아니라, 준비할 시간을 주는 기간이라고 이해하는 편이 정확하다.
정부는 또한 기업의 법 준수를 돕기 위해 「인공지능 기본법 지원 창구」를 열어 실무 자문을 제공하겠다고 했다. 모르겠으면 묻고 준비하라는 신호다.
계도기간을 어떻게 쓰느냐가 기업의 체급을 가른다. 준비된 곳은 이 기간에 표시 체계와 위험 관리 프로세스를 정비해 두고, 그렇지 않은 곳은 “아직 시간이 있다”며 미룬다. 1년 뒤 규제가 본격화될 때 두 그룹의 격차는 단순한 컴플라이언스 차이를 넘어 이용자 신뢰의 차이로 나타날 가능성이 크다. AI 기본법 대응은 비용이 아니라 신뢰 자산에 대한 투자에 가깝다.
지금 점검할 체크리스트
계도기간을 “아직 안 해도 되는 시간”으로 오해하면 1년 뒤 곤란해진다. 지금 점검해 두면 좋은 항목은 다음과 같다.
- 우리 서비스가 생성형 AI 결과물을 제공하는지, 그렇다면 표시 문구가 있는지
- 우리 AI가 보건의료·에너지 등 고영향 분야에 쓰이는지 검토했는지
- 위험을 식별·관리하는 정책과 담당 조직이 있는지
- 이용자에게 AI 사용 사실을 미리 알리는 절차가 있는지
- 해외 사업자라면 국내대리인 지정 기준에 해당하는지
이 다섯 줄은 거창한 컴플라이언스 프로젝트가 아니다. 오히려 “우리가 AI로 무엇을 하고 있는지”를 스스로 정리하는 작업에 가깝다. AI 기본법 대응의 출발점은 결국 자기 서비스에 대한 정직한 점검이다.
점검을 마쳤다면 다음 단계는 기록이다. 어떤 기능이 어떤 의무에 해당하는지, 어떤 표시와 고지를 하고 있는지, 위험을 누가 어떻게 관리하는지를 문서로 남겨 두면 나중에 사실조사나 자료 제출 요구가 있을 때 대응이 훨씬 수월하다. 거창한 보고서일 필요는 없다. 작은 표 하나라도 “우리는 이렇게 관리하고 있다”를 보여 줄 수 있으면 충분한 출발점이 된다.
혁신과 신뢰 사이, 남은 쟁점과 전망
이 단원은 AI 기본법을 둘러싼 논쟁과 앞으로의 방향을 짚는다. 좋은 법이라고 해서 이견이 없는 것은 아니다.
규제와 산업 육성의 균형
스타트업과 산업계 일부에서는 “세계 두 번째 규제”라는 타이틀이 자칫 혁신의 발목을 잡을 수 있다는 우려를 제기한다. 반대로 시민사회에서는 계도기간과 느슨한 제재가 실효성을 떨어뜨린다는 지적도 나온다. AI 기본법은 진흥과 규제를 한 몸에 담은 만큼, 두 방향의 비판을 동시에 받는 자리에 서 있다.
이런 양면적 비판은 사실 새 제도가 자리를 잡아 가는 과정에서 자연스러운 현상이다. 개인정보 보호 제도도 처음에는 과하다는 평가와 약하다는 평가를 동시에 받았지만, 시행과 개정을 거치며 균형을 찾아 왔다. AI 기본법 역시 첫 조문이 완결판이 아니라, 시행 경험과 기술 변화에 맞춰 계속 보정될 살아 있는 제도로 봐야 한다.
정부는 이 균형점을 시행령 개정과 이해관계자 의견 수렴으로 계속 조정하겠다는 입장이다. 실제로 AI 산업 육성을 강화하고 공공 활용을 넓히는 방향의 시행령 개정 논의도 이어지고 있다. 법은 완성된 문서가 아니라 계속 다듬어지는 제도라는 점을 기억할 필요가 있다.
AI 기본법이 바꿀 일하는 방식
장기적으로 AI 기본법은 “AI를 쓰는 방식” 자체를 바꿀 가능성이 크다. 결과물에 출처와 생성 사실을 밝히고, 위험을 미리 관리하고, 영향을 점검하는 일이 선택이 아니라 기본 절차가 되기 때문이다. 처음에는 번거롭게 느껴질 수 있지만, 길게 보면 이용자의 신뢰가 곧 서비스의 경쟁력이 되는 방향으로 작동할 것이다.
그래서 이 변화는 규제 부서만의 일이 아니다. 기획자, 디자이너, 개발자 모두가 “신뢰할 수 있는 AI”라는 기준을 제품에 녹여야 한다. 결국 AI 기본법은 기술의 문제이자 동시에 일하는 문화의 문제다.
한 걸음 물러나 보면, 이 법이 던지는 질문은 의외로 단순하다. “당신의 AI는 믿을 만한가, 그리고 그것을 어떻게 증명할 것인가.” 성능 경쟁이 한계에 다다른 시대에, 신뢰는 새로운 차별화 축이 된다. AI 기본법은 그 신뢰를 개별 기업의 선의에만 맡기지 않고 사회적 기준으로 끌어올렸다는 점에서 의미가 있다. 규제를 부담으로만 읽을지, 신뢰를 설계할 기회로 읽을지는 결국 만드는 사람의 몫이다.
한눈에 보는 요약
긴 글을 다섯 줄로 압축하면 다음과 같다. 나중에 다시 펼쳐 볼 때는 이 박스만 봐도 핵심이 잡히도록 정리했다.
AI 기본법은 시행됐지만 끝난 이야기가 아니다. 계도기간 동안 시행령이 다듬어지고, 가이드라인과 사례가 쌓이면서 구체적인 의무의 윤곽이 더 또렷해질 것이다. 지금 필요한 것은 완벽한 대응이 아니라, 자기 서비스를 정직하게 들여다보고 신뢰의 기본기를 갖춰 두는 일이다. 그 준비가 1년 뒤의 격차를 만든다.
- 시행일 — AI 기본법은 2026년 1월 22일 전면 시행, 한국은 세계 두 번째 포괄 AI 규제국.
- 핵심 의무 — 투명성, 안전성, 고영향 AI 특별책무, 영향평가, 국내대리인 지정의 5가지.
- 고영향 AI — 생명·신체 안전과 기본권에 중대한 영향을 주는 영역(보건의료·의료기기·에너지·먹는물 등).
- 국내대리인 — 매출 1조 원, AI 부문 100억 원, 일 평균 이용자 100만 명 등 기준 충족 시 해외 사업자도 지정 의무.
- 계도기간 — 최소 1년 이상 과태료 유예, 위반 시 최대 3천만 원 이하 과태료. 지금이 준비할 때.
법령 원문과 시행령은 1차 자료에서 직접 확인할 수 있다. 국가법령정보센터의 인공지능 기본법 전문과 법제처의 시행령 입법예고를 함께 보면 조문 단위의 의무를 정확히 파악할 수 있다. 법무·법률 해설 관점의 정리는 법무법인 뉴스레터의 시사점 분석도 참고가 된다.
이 글은 2026년 5월 기준의 공개된 법령·시행령·정부 발표를 토대로 일반 정보를 제공할 목적으로 작성됐으며, 법률 자문이 아니다. 개별 사업의 의무 해당 여부와 구체적 대응은 반드시 담당 변호사 등 전문가와 상담하기 바란다.
