공정거래법 변호사 주요 실적
공정거래그룹 최신소식
AI기본법, 미완성 법체계의 현실과 변호사 조력 필요성
「인공지능 기본법(AI기본법)」이 시행되면서 산업계 현장에서는 기대와 함께 불확실성과 혼란에 대한 우려도 동시에 제기되고 있습니다. AI기본법은 산업 진흥과 안전·신뢰 기반을 함께 설계하려는 시도를 포함하고 있습니다. 그러나 동시에 고영향 AI·워터마크 표시·고객 고지 등의 의무가 현실적으로 어떻게 적용될지에 대한 구체적 기준이 정립되지 않아, 예측 가능한 컴플라이언스 체계를 갖추기 어렵다는 지적이 나오고 있습니다. 특히 ‘AI기본법은 완성된 법이 아니다’라는 법조계 전문가의 진단은 매우 중요한 시사점을 줍니다. AI기본법이 ‘미완성 법’인 이유 AI기본법 제정은 산업 진흥과 신뢰 기반 조성의 두 가지 가치를 동시에 확보하려는 시도이지만 법 자체의 구조적 불확실성은 여러 측면에서 드러납니다. · 고영향 AI 판단의 불확실성법은 고영향 AI를 지정하고 관련 의무를 부과하지만 어떤 AI가 고영향 AI에 해당하는지는 활용 맥락과 판단 기준이 모호합니다. · 사업자 개념과 적용 범위의 혼선AI 개발사업자와 AI 이용사업자가 혼재될 가능성이 존재하고 한 기업이 두 역할을 동시에 하는 경우 어떤 법적 지위와 의무가 우선되는지 불명확한 측면이 있습니다. · 실무적 이행 기준 부재생성형 AI 결과물에 대한 워터마크 표시 의무가 있음에도 어떤 방식으로 고지·표시하는 것이 적정한지에 대한 구체적 기준은 여전히 논의 중입니다. 판례 공백의 위험성 현재 AI기본법을 해석하고 적용한 판례가 전무한 상태로 이는 기업 입장에서 가장 위험한 규제 환경을 의미합니다. 사고가 발생할 경우 기업은 어디까지 책임을 져야 하는지, 무엇을 이행하면 면책이 가능한지를 확정된 기준 없이 다투어야 합니다. 이에 기존 법률과 달리 AI기본법 분쟁은 예측 가능한 대응이 어렵고 행정 해석과 법률 논리를 중심으로 사후에 책임 범위가 설정됩니다. 즉, 동일한 사고라 하더라도 사전 관리 체계, 내부 문서화 수준, 대응 속도에 따라 기업의 책임 범위는 완전히 달라질 수 있습니다. 변호사의 도움이 필요한 이유 이러한 법적 불확실성과 해석의 여지는 법 조문을 숙지하는 것만으로 해결되기 어렵습니다.기업이 AI기본법 리스크를 효과적으로 관리하기 위해서는 다음과 같은 법률적 전문성이 필수적입니다. · 법 적용 범위와 판단 기준 조력고영향 AI 판단 기준을 기술적·사업적 맥락에 맞게 해석하고 자사 서비스·솔루션이 법 적용 대상인지 여부를 법률 관점에서 판단하는 일은 매우 복잡합니다. 이는 관련 사안에 전문성을 갖추고 있는 변호사의 법적 조력이 필요합니다. · 실무 기준 수립과 문서화AI 결과물의 워크플로우별 표시·고지 정책, 이용자의 권리 보장과 분쟁 리스크 방지를 위한 내부 규정 정비, 감독 및 사고 대응 체계 등은 모두 법적 적용 가능성을 고려한 설계가 필수입니다. · 기존 법제와의 충돌 예방AI기본법은 기존 개인정보·저작권·산업 안전 법령과 함께 적용될 수 있습니다. 이 경우, 충돌 가능성이 있는 법령을 사전에 검토하고 조율할 수 있는 법률 자문은 기업 운영의 안정성 측면에서 중요합니다. 기업 관점에서 놓치기 쉬운 리스크 · 준비되지 않은 ‘고영향 AI’ 대응 체계AI 도입 전 사전 평가 없이 운영하는 경우 법 적용 시 혼란이 발생할 수 있습니다. · 표기·고지 기준의 모호성워터마크 의무가 있음에도 현실적 수준에서의 고지를 설계하지 않으면 분쟁 리스크가 커질 수 있습니다. · 내부준비 리소스 부족특히 스타트업·중소기업은 법무팀과 컴플라이언스를 갖추기 어렵기 때문에 외부 전문가의 도움 없이는 법적 리스크를 관리하기 어렵습니다. AI기본법 대응은 사후 변론이 아니라 사전 설계 변호사의 개입이 특히 필요한 시점은 다음과 같습니다. <div class="box2">· AI 도입 기획 단계<br><br>AI를 어디에, 어떤 방식으로 활용할 것인지 결정하는 시점에서 고영향 AI 해당 여부와 적용 법적 리스크를 함께 검토해야 합니다.<br><br>· 외부 AI 솔루션 계약 단계<br><br>개발사·플랫폼과의 계약 구조에 따라 책임 주체가 달라질 수 있으므로 계약 단계에서 법적 책임 배분을 명확히 해야 합니다.<br><br>· 고영향 AI 해당 여부가 불명확한 단계<br><br>기술 수준만으로 판단하기 어려운 경우 활용 맥락과 영향도를 기준으로 한 법률적 판단이 필요합니다.<br><br>· 서비스 출시 전 고지·표시 설계 단계<br><br>AI 사용 고지, 결과물 표시, 딥페이크 표시 방식은 출시 이후 수정이 매우 어려운 영역으로 사전 설계가 핵심입니다.</div>AI기본법은 미완성으로 남아 있는 법입니다.이는 법 조항이 빠져 있거나 세부 기준만 부재한 것이 아니라 산업 환경과 기술 변화 속도에 맞춰 지속적으로 해석·보완되어야 할 법이라는 의미입니다. 따라서 지금 필요한 것은 법 자체의 완성이 아니라, 법과 현실을 연결하는 전략을 갖추는 것입니다. AI 도입 초기 단계부터 AI기본법의 적용 범위, 의무 이행, 내부통제 체계 구축, 분쟁 대응 전략 등을 기업변호사와 함께 준비하는 것이 기업의 리스크를 줄이고 지속 가능한 AI 운영 기반을 마련하는 방법이 될 것입니다. 🔗기업변호사 법률상담예약 하기 (24시간 접수 가능)
한국, AI기본법 전면 시행… 세계 첫 ‘포괄적 AI 규제국가’로 출발
2026년 1월 22일, 한국은 「인공지능 발전과 신뢰 기반 조성 등에 관한 기본법(이하 AI기본법)」을 전면 시행하며 AI 기술에 대한 통합적 규제 체계를 도입했습니다.AI 기술 확산과 함께 등장한 윤리적·사회적 문제에 대응하고 산업 생태계의 신뢰 기반을 마련하겠다는 취지에서 시작된 제도입니다. 이 법은 EU의 AI법(Artificial Intelligence Act)를 참고해 설계되었으며 기술의 혁신성과 공공안전을 균형 있게 고려하는 방향을 추구하고 있습니다. 그러나 최근 글로벌 주요국들이 AI 규제를 ‘속도 조절’하거나 ‘분산 규제’로 전환하고 있는 것과 달리, 한국은 정해진 일정대로 강행하면서 업계와 학계 모두에서 “한국만 규제 강화 기조로 역주행하는 것 아니냐”는 우려가 커지고 있습니다. EU·미국은 왜 규제를 늦췄을까: 산업현실에 맞춘 ‘속도 조절’ EU는 기술표준 부재와 집행 인프라 부족, 산업계 반발 등을 고려해 규제 적용 시기를 2027년 12월까지 늦추는 방향으로 논의 중이며, 이와 관련해 ‘디지털 간소화 방안(Digital Omnibus Proposal)’을 발표해 유연한 접근 기조를 공식화했습니다.유럽 주요 기업 100여 곳이 우르줄라 폰데어라이엔 EU 집행위원장에게 시행 유예를 요구하는 공개서한을 보낸 바 있으며 EU 역시 처음으로 규제 강도를 조절하는 유연한 입장을 보인 것입니다. 한편, 미국은 지난해 7월 ‘AI 행동계획(America’s AI Action Plan)’을 발표해 AI 기술 진흥을 최우선 정책으로 명시하고 연방 차원의 단일 규제체계 확립을 위한 행정명령(제14365호)까지 발동했습니다.이는 주(州)정부의 독자적 AI 규제를 견제하고, 산업 우선주의 원칙에 따라 AI 산업의 성장을 저해하지 않겠다는 분명한 메시지입니다. AI기본법, 기업 입장에서 문제는 무엇인가? AI기본법은 신뢰 기반의 기술 활용을 위해 다양한 의무를 기업에 부과하고 있지만 현장에서는 그 적용 기준의 모호성과 과도한 규제 우려가 제기되고 있습니다. 1. 고영향 AI 기준의 모호함 AI기본법은 보건·금융·수사·에너지 등 사회적 파급력이 큰 분야에서 사용되는 AI를 ‘고영향 AI’로 지정하고 이에 대해 위험관리, 설명 가능성, 적합성 평가 등의 의무를 부과하고 있습니다.그러나 문제는 ‘고영향 AI’로 분류되는 기준이 지나치게 모호하다는 점입니다.예컨대 상품 추천 시스템이나 자동 배차 시스템처럼 일상적 기술도, 개인 권리에 영향을 미친다는 이유로 고영향 AI에 포함될 수 있으며 이 경우 기업은 예상하지 못한 법적 책임과 운영 비용을 부담하게 됩니다. 2. 연산량 중심의 경직된 기준 법에서는 누적 연산량 10²⁶ FLOPS 이상인 AI 모델을 고영향 AI로 분류하고 있습니다.하지만 이는 기술의 활용 목적이나 실제 서비스의 위험성을 고려하지 않은 수치 중심의 일률적 기준이라는 비판이 많습니다.연산량이 낮더라도 사회적으로 위험한 AI 서비스가 존재할 수 있으며, 반대로 연산량이 높은 대형 모델이라도 안전하게 설계된 경우가 있기 때문입니다.이로 인해 기술적 기준에 유연성을 확보할 필요가 있다는 목소리가 업계에서 꾸준히 나오고 있습니다. 3. 생성형 콘텐츠에 대한 고지 의무 기준 불명확 AI기본법은 생성형 AI 결과물 중, 사람이 직접 작성하거나 제작한 것으로 오인될 수 있는 경우, 이용자에게 ‘AI 사용 사실’을 명시하도록 규정하고 있습니다.이는 딥페이크 범죄나 정보 왜곡을 방지하기 위한 제도적 장치지만, 문법 보정, 이미지 필터링, 자동 번역 등 단순 보조·편집 기능까지 고지 대상으로 확대 해석될 경우 이용자 피로도와 혼란을 초래할 수 있다는 우려가 제기됩니다.업계는 고지 의무의 기준이 불명확할 경우, 실제로는 유의미하지 않은 콘텐츠까지 모두 고지 대상이 되어 결국 디지털 피로를 가중시키는 과잉 규제로 작용할 수 있다고 지적하고 있습니다. 지금 필요한 건 속도가 아니라, ‘제도 운영의 유연성’ 정부는 AI기본법을 ‘최소 규제법’으로 설계했다고 설명하고 있습니다.하지만 제도 시행 이후 실제 현장에서는 업종별 특성, 서비스 유형별 리스크 차이, 기술 발전 속도 등을 고려하지 않은 일률적 규정이 예기치 않은 부담으로 작용할 수 있습니다.기업 입장에서는 다음과 같은 항목들을 반드시 사전 점검할 필요가 있습니다.구분점검 항목AI 분류자사 서비스가 고영향 AI에 해당하는지 여부운영 체계생성형 콘텐츠 고지 프로세스 정비 여부데이터 구조연산량, 학습데이터 품질 관리 체계 존재 여부법률 대응규제 위반 발생 시 대응 프로토콜 수립 여부특히 규제 대상 여부와 의무 수준을 정확히 분류하고, 법적 책임이 발생할 수 있는 서비스에는 설명 가능성, 모니터링, 정보 고지 체계를 사전 구축하는 것이 매우 중요해졌습니다. ‘AI기본법’은 규제가 아닌 리스크 관리의 출발점 AI기본법은 단순한 규제를 넘어, AI 기술을 활용하는 모든 기업에 있어 리스크 관리의 새로운 기준이 됩니다.법 적용의 범위가 넓고 불명확한 만큼, “우리 서비스는 안전한가?”라는 질문을 구체적인 계약, 기술 문서, 운영 매뉴얼로 뒷받침할 수 있어야 합니다. 법무법인 대륜의 기업전문변호사는 AI기본법 시행에 따른 기업의 규제 대응, 기술 활용 리스크 점검, 생성형 콘텐츠 고지 프로세스 설계, 고영향 AI 판단 기준 자문 등 다양한 영역에서 실무 중심의 대응 경험을 보유하고 있습니다. 귀사의 기술과 비즈니스가 안정적으로 성장할 수 있도록 법무법인 대륜이 든든한 파트너가 되겠습니다.🔗기업변호사 법률상담예약 바로가기(24시 상담 접수 가능)
AI기본법 전면 시행, 우리 기업에는 어떤 영향이 있을까
올 1월 22일 전면 시행된 「인공지능 기본법(AI기본법)」은 단지 새로운 기술 규제를 도입하는 데 그치는 법이 아닙니다.AI를 ‘어디에, 어떤 방식으로, 어떤 영향력을 갖도록 활용하고 있는가’에 따라 기업의 책임 구조를 재설계하는 법입니다. 특히 이번 AI기본법은 금지 사항이나 처벌 규정보다 투명성·안전성·책임성 확보를 전제로 한 사전 관리 의무를 중심에 두고 있어 AI를 직접 개발하지 않더라도 AI를 활용해 서비스나 의사결정을 제공하는 기업 대부분이 영향권에 들어오게 됩니다. 최근 사진 일부를 보정했을 뿐인데도 ‘AI 생성물 표시’가 자동으로 붙는 사례가 논란이 된 것처럼 기술의 크기보다 ‘활용 맥락’을 기준으로 기업 책임을 묻는 단계로 진입했습니다. AI기본법이 가장 먼저 작동하는 지점, ‘투명성 확보 의무’ AI기본법에서 기업이 가장 먼저 마주하게 될 의무는 ‘투명성 확보 의무’입니다.이 의무는 AI를 직접 개발한 기업에만 적용되는 것이 아니라 AI 제품·서비스를 최종 이용자에게 제공하는 모든 사업자를 대상으로 합니다. 즉, AI 개발사가 직접 서비스를 제공하는 경우는 물론 외부에서 개발된 AI를 도입해 자사 서비스·플랫폼·업무 프로세스에 활용하는 기업 역시 모두 의무 이행 주체가 됩니다. 특히 다음과 같은 AI 사업자는 투명성 확보 의무의 직접적인 적용 대상에 포함됩니다. 고영향 인공지능 제품·서비스 제공사업자생성형 AI 제품·서비스 제공사업자딥페이크 기능 제공사업자 AI기본법은 이들 사업자에게 다음 3가지 핵심 의무를 부과합니다. <div class="box2">① 사전 고지 의무<br><br>제품·서비스가 AI 기반으로 운영된다는 사실을 이용자가 사전에 명확히 인식할 수 있도록 고지해야 합니다.<br><br>② 결과물 표시 의무<br><br>생성형 AI를 통해 만들어진 결과물임을 이용자가 쉽게 인지할 수 있도록 표시해야 합니다.<br><br>③ 딥페이크 표시 의무<br><br>실제와 구분이 어려운 생성물에 대해서는 보다 강화된 방식으로 AI 생성 사실을 명확히 표시해야 합니다.</div> 일부 기업, ‘안전성 확보 의무’ 추가 적용 AI기본법은 모든 기업에 동일한 수준의 의무를 부과하지 않습니다.일반적인 AI 활용 기업에는 투명성 의무가 중심이 되지만 일정 기준을 초과하는 ‘최첨단 AI’에 대해서는 별도의 ‘안전성 확보 의무’가 적용됩니다. 안전성 확보 의무는 다음 요건을 충족하는 경우 적용 대상이 됩니다. <div class="box2">① 최첨단 AI 여부<br><br>학습 누적 연산량이 10²⁶ FLOPs 이상<br><br>최신 AI 기술이 적용된 시스템<br><br>② 영향 범위<br><br>사람의 생명·신체·기본권에 광범위하고 중대한 영향을 미치거나 그러한 위험을 초래할 우려가 있는 경우</div> 고영향 인공지능, ‘기술’이 아니라 ‘활용 맥락’이 기준 AI기본법상 고영향 인공지능이란 사람의 생명, 신체의 안전 및 기본권에 중대한 영향을 미치거나 그 위험을 초래할 우려가 있는 인공지능 시스템으로서 법정 영역에서 활용되는 경우를 말합니다. 즉, 기술 그 자체보다 ‘어디에, 어떤 목적으로 쓰이느냐’가 판단의 핵심입니다. AI기본법은 기술의 복잡성이나 규모보다 ‘어디에 쓰이는가’를 기준으로 고영향 여부를 판단합니다. 대표적인 고영향 판단 영역은 다음과 같습니다. 채용, 대출심사, 보험, 범죄수사, 의료, 에너지, 원자력자율주행(레벨4 이상 원칙적 해당)3등급 이상 디지털 의료기기 공통 기준은 하나로, 사람의 생명·신체·기본권에 실질적 영향을 미치는가입니다. 고영향 AI에 해당할 경우, 기업은 위험관리 방안, 설명 방안, 이용자 보호 방안, 사람의 관리·감독 체계를 사전에 설계·운영해야 하며 필요 시 과학기술정보통신부에 공식 확인 요청까지 진행해야 합니다. AI 사고는 ‘법 위반’이 없어도 분쟁으로 이어져 AI기본법이 형사처벌 중심의 법이 아니라는 점에서 안도하는 기업도 많습니다.그러나 이는 법적 리스크가 낮다는 의미는 아닙니다. AI기본법은 앞으로 다음과 같은 분쟁에서 ‘기업이 사전에 어떤 관리 의무를 이행했는지’를 판단하는 기준선이 될 가능성이 매우 큽니다. AI 판단 결과에 대한 이용자 이의 제기차별·오판·기본권 침해 주장집단 민사소송행정조사 및 관리실태 점검 해외 동향이 말해주는 공통된 메시지 EU는 AI Act를 통해 고위험 AI에 대해 강력한 사전 규제를 도입하고 있으며 미국은 단일 기본법 대신 기존 법과 행정명령, 가이드라인, 주 별 규제를 통해 AI를 관리하고 있습니다. 방식은 다르지만 공통점은 분명합니다. AI를 방치하는 기업은 더 이상 보호받지 못한다는 점입니다. 한국 AI기본법 역시 같은 흐름 위에 있으며 기업의 ‘관리 부실’ 자체가 책임의 출발점이 되는 구조로 설계되었습니다. 기업이 점검해야 할 AI 리스크 포인트 다수 기업 자문 과정에서 반복적으로 확인되는 취약 지점은 다음과 같습니다. ① AI 활용 현황에 대한 전사적 파악 부재– 어떤 부서에서, 어떤 AI를, 어떤 목적에 쓰고 있는지 정리되지 않은 경우 ② AI 결과물에 대한 표시·설명 기준 부재– AI 사용 고지, 설명 요청 대응 프로세스가 없는 경우 ③ 이상 판단 발생 시 대응 체계 부재– 사람의 개입 기준, 중단 권한, 책임자 지정이 없는 경우 ④ 내부 기록·증빙 부족– 교육, 점검, 로그 관리 등 관리 이행을 입증할 자료 부재 기업이 지금 준비해야 할 대응 방향 AI기본법은 소급 적용되지는 않지만 사전 준비 없이 시행 시점에 진입할 경우 즉시 리스크가 발생할 수 있습니다. 따라서 AI를 활용하는 기업은 지금부터 다음을 준비해야 합니다. 자사 AI 활용 현황 전수 조사 및 목록화고영향 AI 해당 가능성 1차 자체 점검AI 표시·설명·이의제기 대응 프로세스 문서화사고 및 분쟁 발생 시 대응 시나리오 정비법무·IT·기획·마케팅 부서 간 협업 체계 구축 법무법인 대륜의 AI기본법 대응 지원 법무법인 대륜은 AI기본법 시행을 앞두고 기업의 AI 활용 구조 전반을 법적 관점에서 진단하고, 실무적으로 작동 가능한 대응 체계를 설계합니다. AI 활용 구조 진단 및 고영향 AI 해당성 검토투명성·책임성·안전성 이행 방안 설계AI 분쟁 및 민·형사·행정 리스크 사전 차단 전략사고 발생 시 조사 대응 및 대외 커뮤니케이션 자문 AI는 기업의 법적 책임 구조 전체를 재편하는 변수이기에 지금 점검하지 않으면 문제가 발생한 뒤에는 되돌릴 수 없는 책임을 떠안게 될 수 있습니다. 법무법인 대륜과 함께 귀사의 AI 활용 구조를 점검해 보시기 바랍니다. 🔗기업변호사 법률상담예약 하기 (화상상담 가능)
AI 규제 전환기, ‘학습 데이터’와 ‘책임 구조’가 기업 리스크로 부상
최근 유럽연합(EU)과 한국에서 동시에 진행되고 있는 AI 관련 입법·정책 논의는 인공지능 기술을 바라보는 관점이 빠르게 변화하고 있음을 보여줍니다. 그동안 AI는 혁신과 성장의 상징으로 인식돼 왔지만 이제는 어떤 데이터를 활용했는지, 그 과정에서 발생하는 권리 침해와 사회적 위험을 누가 책임질 것인지가 본격적인 규제의 대상이 되고 있습니다.EU는 생성형 AI 학습 과정에서 사용된 저작물에 대해 정당한 보상을 요구하고, 학습 데이터의 투명한 공개를 의무화하는 방향을 검토 중입니다. 한국 역시 AI 기본법을 통과시키며 AI 산업 육성과 함께 신뢰 확보를 위한 관리 체계를 법제화했습니다. 두 흐름은 서로 다른 방식이지만 기업에는 공통적으로 AI 운영을 ‘기술 문제’가 아닌 ‘법적·관리적 책임 영역’으로 인식하라는 신호로 작용하고 있습니다. EU의 문제 제기: AI 학습은 더 이상 무상 이용이 아니다 EU 유럽의회는 생성형 AI가 학습에 활용한 저작권 보호 콘텐츠에 대해 창작자에게 보상이 필요하다는 입장을 공식화했습니다. 결과물에 대한 책임을 묻는 것이 아니라 학습 과정 자체를 저작권 이용 행위로 평가하려는 시도입니다.보고서에는 AI 기업이 학습에 사용한 저작물 목록과 크롤링 기록을 공개해야 한다는 내용이 포함돼 있으며 과거 사용분에 대한 소급 적용 가능성까지 언급됐습니다. 특히 뉴스 콘텐츠의 경우 언론사가 자사 콘텐츠를 AI 학습에 제공할지 여부를 결정할 수 있어야 한다는 점을 분명히 했습니다.이는 향후 법제화 여부와 무관하게 EU를 기준으로 한 글로벌 규제 환경이 ‘데이터 출처를 설명할 수 없는 AI 서비스는 위험하다’는 방향으로 이동하고 있음을 보여줍니다. 한국 AI 기본법, 규제의 시작점이 된 ‘고영향 AI’ 한국은 현재 AI 기본법을 통과시키며 AI 산업을 국가 전략 산업으로 육성하겠다는 입장을 분명히 했습니다. 동시에, 사람의 생명·건강·기본권에 중대한 영향을 미칠 수 있는 영역에서 활용되는 AI에 대해서는 일정한 관리 의무를 부과했습니다.문제는 이 법이 EU처럼 세부 유형을 촘촘히 나누지는 않았다는 점입니다.‘고영향 AI’라는 개념은 비교적 포괄적으로 정의돼 있어 의료·금융·모빌리티뿐 아니라 향후 집행 과정에서 적용 범위가 확장될 여지가 있습니다. 기업이 이를 단순 선언 규정으로 오인할 경우 시행 이후 관리 체계 미비가 곧 법적 리스크로 전환될 가능성이 있습니다. AI 규제 변화가 기업에 의미하는 실질적 위험 학습 데이터의 출처와 활용 방식이 문제 될 경우 저작권 분쟁이나 서비스 중단 요구로 이어질 수 있고 고영향 AI 관리 의무를 제대로 이행하지 못하면 조사나 시정 명령의 대상이 될 수 있습니다.특히 글로벌 서비스를 운영하거나 해외 이용자를 대상으로 하는 기업은 국내 기준만을 고려한 대응으로는 충분하지 않습니다. EU 규제를 충족하지 못하는 구조라면 거래 관계나 투자 과정에서 잠재 리스크 요인으로 작용할 수 있습니다.▶ AI 규제 환경에서 기업이 직면할 수 있는 주요 리스크 구분실질적 리스크 내용학습 데이터 관리학습에 사용된 데이터의 출처·이용 범위가 명확하지 않을 경우 저작권 침해 주장이나 데이터 공개 요구에 직면할 수 있으며 과거 학습 이력까지 문제 될 가능성 존재규제 대응 미흡고영향 AI 해당 여부를 잘못 판단하거나 관리 체계를 갖추지 못한 경우, 조사·시정 명령 등 행정적 조치로 이어질 수 있음글로벌 사업 리스크EU 기준을 충족하지 못하는 AI 운영 구조는 해외 거래, 투자, 서비스 제공 과정에서 신뢰 저하 요인으로 작용할 수 있음분쟁·평판 손실AI 결과물 또는 운영 방식으로 분쟁이 발생할 경우 기술 문제를 넘어 기업의 관리 책임과 내부 통제 부실로 평가돼 평판 훼손 가능성 이제는 ‘기술 대응’이 아니라 ‘운영 구조 대응’의 문제 AI를 둘러싼 규제 환경 변화는 학습 데이터, 알고리즘 운영, 책임 구조까지 포함해 AI를 어떻게 관리하고 통제하고 있는지 자체가 기업의 리스크 관리 수준으로 평가되는 단계에 들어섰다고 보는 것이 더 정확합니다. 이 시점에서 기업이 준비해야 할 대응은 다음과 같은 방향에서 접근할 필요가 있습니다.1) AI 학습 데이터 관리 구조의 재점검AI 규제 논의의 출발점은 결국 “무엇을 학습했는가”입니다.EU가 학습 데이터 공개와 저작권 보상을 요구하는 흐름을 보이고 있는 만큼 기업은 더 이상 데이터 출처를 명확하게 유지한 채 서비스를 운영하기 어렵습니다. 내부적으로 어떤 데이터를 수집했고 외부 콘텐츠가 포함돼 있는지, 해당 데이터의 이용 범위와 재학습 가능 여부가 어떻게 설정돼 있는지 정리돼 있지 않다면 향후 분쟁이나 규제 대응 과정에서 취약해질 수밖에 없습니다.따라서 AI 모델 성능보다 먼저 데이터 사용의 정당성과 설명 가능성을 확보하는 구조로 전환할 필요가 있습니다.2) ‘고영향 AI’ 해당 가능성에 대한 선제적 판단한국 AI 기본법은 고영향 AI를 중심으로 관리 의무를 부과하고 있지만 그 범위는 비교적 포괄적으로 규정돼 있습니다.의료, 금융, 모빌리티처럼 명확한 영역뿐 아니라 이용자의 권리나 의사결정에 실질적 영향을 미치는 서비스라면 향후 규제 대상에 포함될 가능성을 배제하기 어렵습니다.이에 따라 서비스별로 이용자에게 미치는 영향, 오류 발생 시 위험 수준, 인간의 개입 가능성을 기준으로 자체 점검을 진행해두는 것이 필요합니다.3) 투명성·감독 체계의 ‘형식화’가 아닌 ‘실질화’AI 운영에서 투명성과 인간 감독은 선언적으로만 존재해서는 의미가 없습니다. 이용자에게 어떤 정보를 어디까지 고지하고 있는지, 자동화된 판단에 사람이 개입할 수 있는 구조가 실제로 작동하는지, 문제 발생 시 수정·중단 권한이 누구에게 있는지까지 구체화돼야 합니다.4) 조사·분쟁 발생을 전제로 한 대응 프로토콜 구축AI 관련 이슈는 저작권 분쟁, 이용자 민원, 행정 조사, 계약상 책임 문제가 동시에 발생할 수 있습니다. AI 모델 업데이트 이력, 데이터 변경 기록, 내부 의사결정 과정이 정리돼 있지 않다면 초기 대응 단계에서부터 불리해질 가능성이 큽니다. 기술 부서, 법무, 경영진이 어떤 순서로 대응할 것인지에 대한 사전 프로토콜 정비가 필요합니다.법무법인 대륜은 AI 서비스와 관련한 저작권·데이터 활용 리스크 점검, AI 기본법 및 해외 규제 대응 자문, 계약 구조 정비, 조사 및 분쟁 대응을 실무 중심으로 지원하고 있습니다.현재 운영 중인 AI 서비스가 어떤 규제 위험에 노출돼 있는지, 그리고 지금 시점에서 어떤 준비가 필요한지 점검이 필요하다면 상담을 통해 방향을 정리해보시기 바랍니다. 🔗기업변호사 법률상담예약 바로가기(24시 상담 접수 가능)
기술 유출 위협으로 인한 매출 감소에 직면한 중국 진출 한국 기업, 구조적 대응의 필요성
최근 중국에 진출한 국내 기업 10곳 중 4곳 이상이 매출 감소를 경험하거나 전망하고 있으며 기술 유출 또는 유출 위협을 체감하고 있다는 조사 결과가 나왔습니다.이러한 흐름 속에서 국내 기술 유출에 대한 범죄 역시 빠르게 증가하고 있는 추세입니다.반도체, 디스플레이, 이차전지 등 국가 핵심 산업 기술이 주요 표적이 되고 있으며 특히 해외로 유출된 사례 상당수가 내부자를 통해 발생하고 있다는 점에서 기존 보안 대응 방식의 한계가 드러나고 있습니다.즉, 기술유출은 개별 기업 차원의 문제가 아니라 전략 산업 전반의 경쟁 구도에 영향을 미칠 수 있는 리스크로 이해할 필요가 있습니다. 기술유출 현황과 주요 특징 2025년 한 해 동안 적발된 기술유출 범죄는 총 179건으로 전년 대비 약 45% 증가했습니다. 이 중 해외로 유출된 사건은 33건으로 집계돼 관련 통계 집계 이후 가장 높은 수준을 기록했습니다.유출 대상은 반도체 공정기술, 디스플레이 설계, 이차전지 제조기술 등 국내 전략 산업에 집중돼 있으며, 단순 문서 유출을 넘어 현장 경험이 축적된 핵심 노하우까지 포함되는 양상으로 변화하고 있습니다.특히 해외 유출 사건의 약 82.7%가 전·현직 임직원이나 협력사 관계자 등 내부자와 연관돼 있다는 점이 가장 큰 특징입니다.이는 핵심 기술을 보유한 인력에 대한 보상·관리 체계가 충분히 작동하지 않는 상황에서 외부의 금전적 제안이나 이직 기회가 유출로 이어지는 구조적 요인이 존재하기 때문입니다. 해외 유출 흐름과 국제적 쟁점 해외 기술유출 사건의 절반 이상은 중국과 연관돼 있었으나 최근에는 베트남, 미국 등으로 유출 경로가 점차 다변화되는 흐름도 나타나고 있습니다.이는 그간 중국을 거점으로 형성돼 있던 기술 이전 및 인력 이동 경로가 제 3국으로 분산되고 있음을 의미합니다.미·중 기술 갈등 심화, 중국에 대한 강화 규제, 제재 리스크 회피 등의 영향으로 기술 이전 방식이 보다 우회적이고 복합적인 형태로 변화하고 있다는 해석이 나옵니다.미국과 유럽은 기술유출을 단순 산업 범죄가 아닌 경제안보 차원의 위협으로 인식하고 있으며 이에 따라 형사 처벌 강화, 인력 이동 통제, 핵심 기술 투자 제한 등을 병행하고 있습니다.즉, 이러한 변화는 기술유출이 특정 국가나 단일 경로에 국한되지 않고 보다 복합적인 양상으로 나타나고 있음을 보여줍니다. 국내 기업의 잠재 리스크와 정부 대응 기술유출은 대기업뿐 아니라 중견·중소기업, 협력사까지 공급망 전반으로 영향을 미치고 있습니다. 특히 내부자에 의한 유출 비중이 높다는 점에서 관리 책임과 리스크 전이가 동시에 발생할 가능성이 큽니다.예상할 수 있는 주요 리스크는 다음과 같습니다.<div class="box2">▶ 경쟁력 약화 : 핵심 기술 유출 시 해외 경쟁사의 가격 경쟁력 확보로 우리 기업의 수주·마진 구조가 직접적인 타격을 받을 수 있음<br><br>▶ 공급망 신뢰 저하 : 글로벌 고객사(OEM)로부터 보안 관리 미흡 기업으로 분류될 위험<br><br>▶ 법적·평판 리스크 확대 : 내부자 범행이라도 관리 소홀 책임이 문제 될 경우 제재 및 평판 훼손 가능성</div>이처럼 기술유출이 산업 전반과 경제안보 리스크로 확산되면서 정부는 기술유출 범죄에 대해 무관용 원칙을 적용하며 전담 수사 체계를 강화하고 있습니다. 범죄 수익 환수와 국제 공조 수사를 병행하는 한편 기업 대상의 기술보호 가이드라인과 예방 중심 정책도 확대하고 있습니다. 기술 유출 문제에 대한 사전 대응이 필요한 기업 유형 유형주요 리스크반도체·배터리·디스플레이 등 핵심 공정·노하우 의존도가 높은 기업핵심 기술 유출 시 경쟁사와의 기술 격차 급격히 축소특정 개인·소수 인력에게 기술과 노하우가 집중된 조직 구조인력 이탈이 곧바로 기술유출로 이어질 가능성해외 경쟁사 또는 외국계 기업과 인력 이동이 빈번한 산업금전적 유인에 따른 내부자 유출 위험 증가해외 법인 운영, 공동 개발·기술 이전 계약 체결 기업관리 사각지대 발생 및 유출 경로 다변화외주·하청 구조가 복잡한 공급망 중심 기업협력사 관리 부실 시 리스크가 원청으로 전이 기술유출 문제, 사후 대응이 아닌 구조적 관리 필요 기술유출은 사고 발생 이후의 형사 대응 뿐만 아니라 내부 통제와 계약 구조, 인력 관리 전반을 아우르는 구조적 대응이 필요합니다.기업 차원에서는 다음과 같은 관점에서의 점검이 요구됩니다.1. 내부 기술 관리 체계 점검핵심 기술 접근 권한, 자료 반출 통제, 퇴직자 관리 프로세스를 전사적으로 재정비할 필요가 있습니다.2. 계약 구조 재설계임직원 및 협력사 계약에서 비밀유지, 경쟁 제한, 손해배상 조항을 현실에 맞게 정교화해야 합니다.3. 분쟁·수사 대응 프로토콜 구축기술유출 의심 상황 발생 시 내부 조사, 증거 확보, 형사·민사 대응 절차를 사전에 정리해둘 필요가 있습니다.4. 글로벌 규제 환경 모니터링기술유출 규제는 경제안보 정책과 연동돼 강화되고 있어 해외 진출 기업일수록 국제 규제 흐름을 함께 고려한 전략 수립이 필요합니다.기술 경쟁이 심화되는 환경에서 기술유출에 대한 선제적 대응 여부는 기업의 중장기 경쟁력을 좌우하는 요소가 되고 있습니다.국내 기업은 개별 기업 차원의 보안 문제만을 바라볼 것이 아니라 기술유출이 경제안보와 통상 환경 전반으로 확산되고 있다는 국제적 흐름을 함께 고려할 필요가 있습니다.이제 기술유출은 특정 기업의 단발성 사고로 치부하기 어려운 문제입니다. 전략 산업 전반의 사업 구조와 경쟁 환경에 영향을 미칠 수 있는 리스크라는 점에서 대응 방식 역시 근본적으로 달라질 필요가 있습니다.국내외 기술 보호 정책과 주요국의 대응 흐름을 지속적으로 점검하면서 기술유출 리스크를 사후 대응이 아닌 사전 관리 체계로 전환하는 전략적 접근이 필요합니다. 🔗기업변호사 법률상담예약(24시간 상담 접수 가능)
AI 규제 전환기, ‘학습 데이터’와 ‘책임 구조’가 기업 리스크로 부상
최근 유럽연합(EU)과 한국에서 동시에 진행되고 있는 AI 관련 입법·정책 논의는 인공지능 기술을 바라보는 관점이 빠르게 변화하고 있음을 보여줍니다. 그동안 AI는 혁신과 성장의 상징으로 인식돼 왔지만 이제는 어떤 데이터를 활용했는지, 그 과정에서 발생하는 권리 침해와 사회적 위험을 누가 책임질 것인지가 본격적인 규제의 대상이 되고 있습니다.EU는 생성형 AI 학습 과정에서 사용된 저작물에 대해 정당한 보상을 요구하고, 학습 데이터의 투명한 공개를 의무화하는 방향을 검토 중입니다. 한국 역시 AI 기본법을 통과시키며 AI 산업 육성과 함께 신뢰 확보를 위한 관리 체계를 법제화했습니다. 두 흐름은 서로 다른 방식이지만 기업에는 공통적으로 AI 운영을 ‘기술 문제’가 아닌 ‘법적·관리적 책임 영역’으로 인식하라는 신호로 작용하고 있습니다. EU의 문제 제기: AI 학습은 더 이상 무상 이용이 아니다 EU 유럽의회는 생성형 AI가 학습에 활용한 저작권 보호 콘텐츠에 대해 창작자에게 보상이 필요하다는 입장을 공식화했습니다. 결과물에 대한 책임을 묻는 것이 아니라 학습 과정 자체를 저작권 이용 행위로 평가하려는 시도입니다.보고서에는 AI 기업이 학습에 사용한 저작물 목록과 크롤링 기록을 공개해야 한다는 내용이 포함돼 있으며 과거 사용분에 대한 소급 적용 가능성까지 언급됐습니다. 특히 뉴스 콘텐츠의 경우 언론사가 자사 콘텐츠를 AI 학습에 제공할지 여부를 결정할 수 있어야 한다는 점을 분명히 했습니다.이는 향후 법제화 여부와 무관하게 EU를 기준으로 한 글로벌 규제 환경이 ‘데이터 출처를 설명할 수 없는 AI 서비스는 위험하다’는 방향으로 이동하고 있음을 보여줍니다. 한국 AI 기본법, 규제의 시작점이 된 ‘고영향 AI’ 한국은 현재 AI 기본법을 통과시키며 AI 산업을 국가 전략 산업으로 육성하겠다는 입장을 분명히 했습니다. 동시에, 사람의 생명·건강·기본권에 중대한 영향을 미칠 수 있는 영역에서 활용되는 AI에 대해서는 일정한 관리 의무를 부과했습니다.문제는 이 법이 EU처럼 세부 유형을 촘촘히 나누지는 않았다는 점입니다.‘고영향 AI’라는 개념은 비교적 포괄적으로 정의돼 있어 의료·금융·모빌리티뿐 아니라 향후 집행 과정에서 적용 범위가 확장될 여지가 있습니다. 기업이 이를 단순 선언 규정으로 오인할 경우 시행 이후 관리 체계 미비가 곧 법적 리스크로 전환될 가능성이 있습니다. AI 규제 변화가 기업에 의미하는 실질적 위험 학습 데이터의 출처와 활용 방식이 문제 될 경우 저작권 분쟁이나 서비스 중단 요구로 이어질 수 있고 고영향 AI 관리 의무를 제대로 이행하지 못하면 조사나 시정 명령의 대상이 될 수 있습니다.특히 글로벌 서비스를 운영하거나 해외 이용자를 대상으로 하는 기업은 국내 기준만을 고려한 대응으로는 충분하지 않습니다. EU 규제를 충족하지 못하는 구조라면 거래 관계나 투자 과정에서 잠재 리스크 요인으로 작용할 수 있습니다.▶ AI 규제 환경에서 기업이 직면할 수 있는 주요 리스크 구분실질적 리스크 내용학습 데이터 관리학습에 사용된 데이터의 출처·이용 범위가 명확하지 않을 경우 저작권 침해 주장이나 데이터 공개 요구에 직면할 수 있으며 과거 학습 이력까지 문제 될 가능성 존재규제 대응 미흡고영향 AI 해당 여부를 잘못 판단하거나 관리 체계를 갖추지 못한 경우, 조사·시정 명령 등 행정적 조치로 이어질 수 있음글로벌 사업 리스크EU 기준을 충족하지 못하는 AI 운영 구조는 해외 거래, 투자, 서비스 제공 과정에서 신뢰 저하 요인으로 작용할 수 있음분쟁·평판 손실AI 결과물 또는 운영 방식으로 분쟁이 발생할 경우 기술 문제를 넘어 기업의 관리 책임과 내부 통제 부실로 평가돼 평판 훼손 가능성 이제는 ‘기술 대응’이 아니라 ‘운영 구조 대응’의 문제 AI를 둘러싼 규제 환경 변화는 학습 데이터, 알고리즘 운영, 책임 구조까지 포함해 AI를 어떻게 관리하고 통제하고 있는지 자체가 기업의 리스크 관리 수준으로 평가되는 단계에 들어섰다고 보는 것이 더 정확합니다. 이 시점에서 기업이 준비해야 할 대응은 다음과 같은 방향에서 접근할 필요가 있습니다.1) AI 학습 데이터 관리 구조의 재점검AI 규제 논의의 출발점은 결국 “무엇을 학습했는가”입니다.EU가 학습 데이터 공개와 저작권 보상을 요구하는 흐름을 보이고 있는 만큼 기업은 더 이상 데이터 출처를 명확하게 유지한 채 서비스를 운영하기 어렵습니다. 내부적으로 어떤 데이터를 수집했고 외부 콘텐츠가 포함돼 있는지, 해당 데이터의 이용 범위와 재학습 가능 여부가 어떻게 설정돼 있는지 정리돼 있지 않다면 향후 분쟁이나 규제 대응 과정에서 취약해질 수밖에 없습니다.따라서 AI 모델 성능보다 먼저 데이터 사용의 정당성과 설명 가능성을 확보하는 구조로 전환할 필요가 있습니다.2) ‘고영향 AI’ 해당 가능성에 대한 선제적 판단한국 AI 기본법은 고영향 AI를 중심으로 관리 의무를 부과하고 있지만 그 범위는 비교적 포괄적으로 규정돼 있습니다.의료, 금융, 모빌리티처럼 명확한 영역뿐 아니라 이용자의 권리나 의사결정에 실질적 영향을 미치는 서비스라면 향후 규제 대상에 포함될 가능성을 배제하기 어렵습니다.이에 따라 서비스별로 이용자에게 미치는 영향, 오류 발생 시 위험 수준, 인간의 개입 가능성을 기준으로 자체 점검을 진행해두는 것이 필요합니다.3) 투명성·감독 체계의 ‘형식화’가 아닌 ‘실질화’AI 운영에서 투명성과 인간 감독은 선언적으로만 존재해서는 의미가 없습니다. 이용자에게 어떤 정보를 어디까지 고지하고 있는지, 자동화된 판단에 사람이 개입할 수 있는 구조가 실제로 작동하는지, 문제 발생 시 수정·중단 권한이 누구에게 있는지까지 구체화돼야 합니다.4) 조사·분쟁 발생을 전제로 한 대응 프로토콜 구축AI 관련 이슈는 저작권 분쟁, 이용자 민원, 행정 조사, 계약상 책임 문제가 동시에 발생할 수 있습니다. AI 모델 업데이트 이력, 데이터 변경 기록, 내부 의사결정 과정이 정리돼 있지 않다면 초기 대응 단계에서부터 불리해질 가능성이 큽니다. 기술 부서, 법무, 경영진이 어떤 순서로 대응할 것인지에 대한 사전 프로토콜 정비가 필요합니다.법무법인 대륜은 AI 서비스와 관련한 저작권·데이터 활용 리스크 점검, AI 기본법 및 해외 규제 대응 자문, 계약 구조 정비, 조사 및 분쟁 대응을 실무 중심으로 지원하고 있습니다.현재 운영 중인 AI 서비스가 어떤 규제 위험에 노출돼 있는지, 그리고 지금 시점에서 어떤 준비가 필요한지 점검이 필요하다면 상담을 통해 방향을 정리해보시기 바랍니다. 🔗기업변호사 법률상담예약 바로가기(24시 상담 접수 가능)
기술 유출 위협으로 인한 매출 감소에 직면한 중국 진출 한국 기업, 구조적 대응의 필요성
최근 중국에 진출한 국내 기업 10곳 중 4곳 이상이 매출 감소를 경험하거나 전망하고 있으며 기술 유출 또는 유출 위협을 체감하고 있다는 조사 결과가 나왔습니다.이러한 흐름 속에서 국내 기술 유출에 대한 범죄 역시 빠르게 증가하고 있는 추세입니다.반도체, 디스플레이, 이차전지 등 국가 핵심 산업 기술이 주요 표적이 되고 있으며 특히 해외로 유출된 사례 상당수가 내부자를 통해 발생하고 있다는 점에서 기존 보안 대응 방식의 한계가 드러나고 있습니다.즉, 기술유출은 개별 기업 차원의 문제가 아니라 전략 산업 전반의 경쟁 구도에 영향을 미칠 수 있는 리스크로 이해할 필요가 있습니다. 기술유출 현황과 주요 특징 2025년 한 해 동안 적발된 기술유출 범죄는 총 179건으로 전년 대비 약 45% 증가했습니다. 이 중 해외로 유출된 사건은 33건으로 집계돼 관련 통계 집계 이후 가장 높은 수준을 기록했습니다.유출 대상은 반도체 공정기술, 디스플레이 설계, 이차전지 제조기술 등 국내 전략 산업에 집중돼 있으며, 단순 문서 유출을 넘어 현장 경험이 축적된 핵심 노하우까지 포함되는 양상으로 변화하고 있습니다.특히 해외 유출 사건의 약 82.7%가 전·현직 임직원이나 협력사 관계자 등 내부자와 연관돼 있다는 점이 가장 큰 특징입니다.이는 핵심 기술을 보유한 인력에 대한 보상·관리 체계가 충분히 작동하지 않는 상황에서 외부의 금전적 제안이나 이직 기회가 유출로 이어지는 구조적 요인이 존재하기 때문입니다. 해외 유출 흐름과 국제적 쟁점 해외 기술유출 사건의 절반 이상은 중국과 연관돼 있었으나 최근에는 베트남, 미국 등으로 유출 경로가 점차 다변화되는 흐름도 나타나고 있습니다.이는 그간 중국을 거점으로 형성돼 있던 기술 이전 및 인력 이동 경로가 제 3국으로 분산되고 있음을 의미합니다.미·중 기술 갈등 심화, 중국에 대한 강화 규제, 제재 리스크 회피 등의 영향으로 기술 이전 방식이 보다 우회적이고 복합적인 형태로 변화하고 있다는 해석이 나옵니다.미국과 유럽은 기술유출을 단순 산업 범죄가 아닌 경제안보 차원의 위협으로 인식하고 있으며 이에 따라 형사 처벌 강화, 인력 이동 통제, 핵심 기술 투자 제한 등을 병행하고 있습니다.즉, 이러한 변화는 기술유출이 특정 국가나 단일 경로에 국한되지 않고 보다 복합적인 양상으로 나타나고 있음을 보여줍니다. 국내 기업의 잠재 리스크와 정부 대응 기술유출은 대기업뿐 아니라 중견·중소기업, 협력사까지 공급망 전반으로 영향을 미치고 있습니다. 특히 내부자에 의한 유출 비중이 높다는 점에서 관리 책임과 리스크 전이가 동시에 발생할 가능성이 큽니다.예상할 수 있는 주요 리스크는 다음과 같습니다.<div class="box2">▶ 경쟁력 약화 : 핵심 기술 유출 시 해외 경쟁사의 가격 경쟁력 확보로 우리 기업의 수주·마진 구조가 직접적인 타격을 받을 수 있음<br><br>▶ 공급망 신뢰 저하 : 글로벌 고객사(OEM)로부터 보안 관리 미흡 기업으로 분류될 위험<br><br>▶ 법적·평판 리스크 확대 : 내부자 범행이라도 관리 소홀 책임이 문제 될 경우 제재 및 평판 훼손 가능성</div>이처럼 기술유출이 산업 전반과 경제안보 리스크로 확산되면서 정부는 기술유출 범죄에 대해 무관용 원칙을 적용하며 전담 수사 체계를 강화하고 있습니다. 범죄 수익 환수와 국제 공조 수사를 병행하는 한편 기업 대상의 기술보호 가이드라인과 예방 중심 정책도 확대하고 있습니다. 기술 유출 문제에 대한 사전 대응이 필요한 기업 유형 유형주요 리스크반도체·배터리·디스플레이 등 핵심 공정·노하우 의존도가 높은 기업핵심 기술 유출 시 경쟁사와의 기술 격차 급격히 축소특정 개인·소수 인력에게 기술과 노하우가 집중된 조직 구조인력 이탈이 곧바로 기술유출로 이어질 가능성해외 경쟁사 또는 외국계 기업과 인력 이동이 빈번한 산업금전적 유인에 따른 내부자 유출 위험 증가해외 법인 운영, 공동 개발·기술 이전 계약 체결 기업관리 사각지대 발생 및 유출 경로 다변화외주·하청 구조가 복잡한 공급망 중심 기업협력사 관리 부실 시 리스크가 원청으로 전이 기술유출 문제, 사후 대응이 아닌 구조적 관리 필요 기술유출은 사고 발생 이후의 형사 대응 뿐만 아니라 내부 통제와 계약 구조, 인력 관리 전반을 아우르는 구조적 대응이 필요합니다.기업 차원에서는 다음과 같은 관점에서의 점검이 요구됩니다.1. 내부 기술 관리 체계 점검핵심 기술 접근 권한, 자료 반출 통제, 퇴직자 관리 프로세스를 전사적으로 재정비할 필요가 있습니다.2. 계약 구조 재설계임직원 및 협력사 계약에서 비밀유지, 경쟁 제한, 손해배상 조항을 현실에 맞게 정교화해야 합니다.3. 분쟁·수사 대응 프로토콜 구축기술유출 의심 상황 발생 시 내부 조사, 증거 확보, 형사·민사 대응 절차를 사전에 정리해둘 필요가 있습니다.4. 글로벌 규제 환경 모니터링기술유출 규제는 경제안보 정책과 연동돼 강화되고 있어 해외 진출 기업일수록 국제 규제 흐름을 함께 고려한 전략 수립이 필요합니다.기술 경쟁이 심화되는 환경에서 기술유출에 대한 선제적 대응 여부는 기업의 중장기 경쟁력을 좌우하는 요소가 되고 있습니다.국내 기업은 개별 기업 차원의 보안 문제만을 바라볼 것이 아니라 기술유출이 경제안보와 통상 환경 전반으로 확산되고 있다는 국제적 흐름을 함께 고려할 필요가 있습니다.이제 기술유출은 특정 기업의 단발성 사고로 치부하기 어려운 문제입니다. 전략 산업 전반의 사업 구조와 경쟁 환경에 영향을 미칠 수 있는 리스크라는 점에서 대응 방식 역시 근본적으로 달라질 필요가 있습니다.국내외 기술 보호 정책과 주요국의 대응 흐름을 지속적으로 점검하면서 기술유출 리스크를 사후 대응이 아닌 사전 관리 체계로 전환하는 전략적 접근이 필요합니다. 🔗기업변호사 법률상담예약(24시간 상담 접수 가능)
