1. 2026년 1월부터는 GitHub에 올린 코드가 단순 포트폴리오가 아니라 ‘법적 책임’의 증거가 될 수 있습니다.
2. 무조건 숨기는 게 답은 아닙니다. ‘투명성’을 잃으면 시장의 신뢰도 같이 잃으니까요.
3. 완벽한 확신보다는, 문제가 생겼을 때 바로 수정할 수 있는 ‘회복 탄력성’이 있는 시스템을 갖추는 게 핵심입니다.
“그때는 맞고 지금은 다르다”는 말이 딱 지금 상황이네요.
혹시 최근 분위기 느끼셨나요? 불과 1, 2년 전까지만 해도 GitHub이나 Hugging Face에 자신이 만든 AI 모델을 올리는 건 개발자로서 실력을 증명하는 가장 확실한 방법이었잖아요. 저도 그렇게 알고 있었고요.
그런데 2026년 1월, AI 기본법 시행령이 본격적으로 자리를 잡으면서 공기가 확 달라진 것 같습니다. 주변 개발자분들 이야기를 들어보면, 예전처럼 “일단 공개하고 보자”가 아니라 “이거 올렸다가 나중에 문제 생기면 어떡하지?”라는 걱정을 먼저 하시더라고요.
제가 아는 분이 이런 말씀을 하시더군요.
“재작년엔 오픈소스 공개가 최고의 마케팅이었는데, 지금은 리스크 관리가 1순위가 됐어.”
우리가 익숙하게 해왔던 행동들이 갑자기 불안하게 느껴진다면, 그건 시장의 룰이 바뀌었다는 신호겠죠. 단순히 기분 탓이 아니라, 실제로 규제가 경제 활동 깊숙이 들어왔다는 뜻일 겁니다.
공개할까 말까, 득실을 따져봤습니다
이게 참 어려운 문제입니다.
법이 무섭다고 꽁꽁 숨기자니 도태될 것 같고, 공개하자니 책임이 무겁고. 그래서 제가 이 선택이 가져올 이득과 손해를 현실적인 관점에서 한번 정리해봤습니다. 감정적인 불안감은 빼고, 딱 팩트 위주로만요.
제가 중요하다고 생각되는 포인트들을 추려봤는데요,
◇ 공개를 선택했을 때 (투명성 전략)
- 얻는 것: “우리 기술은 이렇게 투명하다”는 신뢰를 얻습니다. 오픈소스 생태계에서 피드백을 받아 모델을 빠르게 개선할 수도 있고요.
- 잃을 수 있는 것: 학습 데이터 저작권 이슈나, AI 기본법상 고위험 시스템으로 분류될 경우 법적 관리 의무가 엄청나게 늘어납니다. 보안 문제가 터지면 이미지가 한순간에 무너질 수도 있죠.
◇ 비공개를 선택했을 때 (보수적 방어 전략)
- 얻는 것: 법적인 시비나 윤리적 논란에서 당장은 자유롭습니다. 독점 기술을 보호한다는 명분도 생기고요.
- 잃을 수 있는 것: “저거 진짜 성능 나오는 거 맞아?”라는 시장의 의심을 피하기 어렵습니다. 외부 검증이 없으니 품질에 대한 신뢰도가 낮아질 수밖에 없죠.
결국 흐름을 보니 이런 결론이 나오더라고요.
“법이 투명성을 강요하지 않더라도, 사람들은 투명하지 않은 기업에게 더 가혹한 책임을 묻는다.”
그래서 지금 기업들은 어떻게 하고 있을까요?
불안하긴 하지만, 그렇다고 사업을 접을 수는 없잖아요. 그래서 현재 시장에서 이 불확실성을 어떻게 다루고 있는지 실제 사례와 도구들을 좀 찾아봤습니다. 뜬구름 잡는 이야기가 아니라, 실제로 쓰이고 있는 방법들입니다.
AI 컴플라이언스 자동화 도구의 도입
요즘 Credo AI나 국내의 AIMeta 같은 솔루션들이 많이 보이더군요.
이게 뭐냐면, 모델을 공개하기 전에 데이터 출처나 윤리 기준, 리스크 레벨을 자동으로 검증해주는 툴입니다.
“우리 법 지켰어요”라고 말로만 하는 게 아니라, 시스템이 산출한 ‘데이터’로 근거를 남겨두는 거죠.
데이터 족보를 남기는 추적 시스템
과거 LAION 데이터셋 논란 기억하시죠?
그 이후로 데이터의 출처를 명확히 하는 게 정말 중요해졌습니다.
최근에는 학습 데이터의 라이선스를 문서화해서 꼬리표처럼 붙이는 솔루션들이 도입되고 있습니다.
문제가 생겨도 “우리는 확인된 데이터만 썼다”고 방어할 수 있는 수단이 됩니다.
내부 검증 협의체 운영
대형 플랫폼 기업들은 내부에 개발자뿐만 아니라 법률 전문가가 포함된 AI 윤리 협의체를 두고 있습니다.
공개 여부를 개발 팀장이 혼자 결정하는 게 아니라, 법적 검토를 거친 뒤에 내보내는 거죠.
책임의 소재를 개인의 판단이 아닌 시스템의 프로세스로 분산시키는 방식입니다.
정답은 완벽함이 아니라 복구 능력에 있습니다
지금 시점에서 비용이 적게 들고, 실패 확률을 낮추는 선택은 무엇일까요?
제가 찾아본 자료들을 종합해볼 때, 가장 합리적인 판단 기준은 “내가 감당할 수 있는 리스크인가?”를 아는 것에 있었습니다.
비용을 줄이려면 초기 탐색 비용을 아껴야 합니다. 외부 규제가 바뀔 때마다 흔들리지 않도록, 내부적인 검증 기준을 먼저 세우는 게 돈을 아끼는 길입니다.
피로도를 낮추려면 기준점이 내부에 있어야 합니다. 남들 눈치 보느라 방향을 계속 바꾸면 조직 전체가 지칩니다.
실패하지 않으려면 수정 가능한 시스템을 만들어야 합니다. 완벽하게 만든 뒤에 공개하려 하지 말고, 문제가 생겼을 때 즉시 비공개로 전환하거나 데이터를 수정할 수 있는 프로세스를 갖추는 게 훨씬 안전합니다.
I 기본법 시대, 가장 안전한 선택은 가장 법을 잘 지키는 것이 아니라, 어떤 상황에서도 가장 덜 흔들리는 시스템을 갖추는 것 아닐까 싶습니다.
여기서 제일 궁금한 거 있으시죠? (Q&A)
A. 처음부터 비싼 SaaS를 쓸 필요는 없습니다. 대신 개발 초기부터 데이터 출처(URL, 라이선스, 수집 일시)를 엑셀이나 내부 DB에 꼼꼼히 기록해두는 것만으로도 나중에 법적 소명할 때 큰 자산이 됩니다. 기록이 곧 방어수단입니다.
A. 아닙니다. 공개할 수 있지만, ‘설명 가능성’과 ‘투명성 보고서’ 제출 의무가 생깁니다. 즉, 공개하려면 그에 따른 문서 작업과 안전 조치를 미리 준비하면 됩니다. 못 하는 게 아니라, 준비물이 늘어나는 겁니다.
A. 네, 오히려 그게 전략적으로 좋을 수 있습니다. 내부에서 충분히 테스트하고, 법적 리스크가 해소된 기능부터 단계적으로 API 형태로 여는 것이 ‘빅뱅 방식’의 전면 공개보다 훨씬 안전합니다.
[관련 자료] : AI 기본법 Archives – 이끼 블로그
