한국은 인공지능 기술 분야에서 선두를 점하고 있지만, 그만큼 복잡하고 예측하기 어려운 법률적 리스크를 내포하고 있고, 전세계적으로 인공지능 기술의 부정적 측면을 바로잡기 위한 법적·제도적 규제도 정밀하게 개선해나가는 추세입니다. 

따라서 성공적인 AI 비즈니스를 위해서는 초기 단계부터 법률 전문가의 자문을 통해 발생 가능한 분쟁과 리스크를 사전에 최소화하는 것이 중요한 바, 이하에서는 인공지능(AI)을 활용한 사업을 추진 또는 진행 중인 경우, 사전적으로 법률자문이 필요한 대표적인 9가지 분야에 대해 설명 드리겠습니다.

1. 다양한 사업 협력 및 거래 형태에 따른 계약서 법률 검토

AI 사업은 기술 개발, 데이터 확보, 솔루션 유통 등 다양한 주체와의 협력이 필수적입니다. 그리고 이러한 협력적 관계를 바탕으로 사업을 진행함에 있어 수많은 계약을 체결하고 이를 서면 계약서의 형태로 남기게 될 것인데, 혹여 어떠한 문제가 발생할 시 계약서는 분쟁 해결의 가장 근본이 되므로 이에 대한 검토가 꼼꼼히 이루어져야 함은 매우 중요합니다.

* 비밀유지계약서(NDA) : 기술 및 비즈니스 아이디어 유출 방지를 위한 기본 장치로, 만약 파트너사가 글로벌기업이라면 영문 작성된 NDA를 상세히 검토하는 작업이 필요합니다.

* 개발계약서 또는 업무위탁계약서 : 개발 또는 시스템 구축 관련은 용역 내지 하도급 형태로 이루어지는 경우도 많은데요. 분쟁 예방을 위하여는 AI 솔루션 개발 범위, 기간, 대가, 그리고 가장 중요한 지식재산권 귀속 문제 등을 명확히 할 필요가 있습니다.

* 영문 솔루션 이용 계약서 또는 글로벌 파트너십 계약서 : 국내 기업이라 하더라도 해외 진출 및 협력 시 준거법, 분쟁 해결 방식을 포함한 국제 계약의 특수성을 고려해 계약서가 작성되어야 합니다.

* 연구용역, 공동연구 계약서·협약서, 공동특허 추진 계약서 : 공동으로 연구가 진행된다면 연구 결과의 소유권, 특허 출원 및 권리 활용에 대한 명확한 합의가 사전적으로 필요하며 이에 대해 서면으로 명시해둘 필요가 있습니다.

* 영업양도양수계약서 : 경영 관련 측면에서도 사업 부문 매각 또는 인수를 진행할 때 자산, 계약 관계, 인력 승계에 대한 법적 쟁점 문제를 명확히 해야 합니다.

2. . AI 데이터 솔루션 개발 및 유통·공급 관련 법률 리스크

AI 기술의 핵심은 데이터입니다. 그런데 그 데이터의 범위가 광범위하기 때문에 AI 학습 데이터의 가공, 유통 및 솔루션 공급 과정은 저작권, 라이선스, 개인정보보호법 등 다양한 법률과 충돌할 수 있습니다.

- AI 기반 데이터 솔루션 개발, 운영 기업의 법률 검토

- AI 학습 데이터 가공 및 유통, 데이터 상품 공급 시 발생하는 법률 문제 전반

- AI 학습에 이용된 데이터의 적법성, 저작권자의 허락 범위, 공정이용(Fair Use) 원칙 적용 가능성

3. 라이선스 구조 및 로열티·비용 정산의 명확화

AI 솔루션의 라이선스 모델은 복잡하며, 향후 수익 분배 및 사업 확장에 결정적인 영향을 미칩니다. 따라서 사전적으로 이에 대해 명확히 정하는 것이 중요한데, 예를 들어 아래와 같은 사항에 대해 사전 설정이 필요합니다.

비독점적 리셀러 라이선스 구조, 제3자에 대한 재이용허락 (범위, 제한조건, 통지 및 동의 의무, 면책 및 손해배상) 등 솔루션의 활용 범위를 상세히 규정하여 법적 분쟁을 방지해야 할 필요성이 있으며, 로열티 지급 조건, 비용정산 관련 수익 분배의 기준, 시점, 방법 등을 투명하게 설정해야 합니다.

4. 핵심 자산, 지식재산권(IP)의 귀속 및 보호

AI 모델, 알고리즘, 학습된 데이터 자체 등은 기업의 핵심 자산이며, 이를 지식재산권(IP)으로 보호하는 것이 필요합니다.

따라서, 용역 또는 공동 개발 결과물의 특허, 저작권, 영업비밀 등 모든 지식재산권의 귀속 주체를 명확히 해야 하고, AI가 산출한 결과물(코드, 이미지, 텍스트 등)에 대한 저작권 인정 여부와 법적 보호 주체에 대한 법률적 검토가 중요합니다.

5. 데이터 및 정보보호 의무 준수 및 리스크 관리

AI 사업은 대량의 정보를 다루므로 정보보안 및 개인정보보호는 가장 민감하고 중요한 영역입니다. 개인정보보호법 등 관련 법을 위반하지 않도록 내부 정보보안, 영업비밀, 저작권, 개인정보 등과 관련해 내부 규정 마련, 데이터 처리의 적법성 확보, 비식별화 조치 등을 검토해야 합니다.

뿐만 아니라, AI를 활용한 자동화된 의사결정이 개인정보보호법, GDPR 등에서 요구하는 정보 주체의 권리(설명 요구권 등)를 침해하지 않는지 검토해야 합니다.

6. 하도급 및 용역 계약 법률 리스크

sw 및 데이터 개발 관련 분야에서는 하도급, 재하도급 구조가 빈번하게 발생하는데, 이 때 개발 과정에서 발생하는 다단계 계약 구조가 하도급법 등 관련 법률을 위반하지 않도록 관리해야 합니다. 또한, 용역계약 관례에서 발생할 수 있는 대표적인 법률리스크인 계약 이행의 불완전성, 책임 소재의 불분명성 등 용역 과정에서 발생하는 법적 위험을 최소화해야 합니다.

7. AI 기술 활용에 따른 특별 법규 및 형사법적 문제

AI가 특정 산업이나 오프라인 활동과 결합할 때, 해당 산업 특유의 규제 법규를 준수해야 합니다.

예를 들어, 인공지능 자율비행 드론 시험장 설계 및 구축 사업과 같이 AI 기술 활용이 오프라인으로 이어질 경우 항공안전법, 드론 활용의 촉진 및 기반 조성에 관한 법률이, AI 의료 진단 보조 솔루션과 같은 의료 관련 활용 시 의료법, 약사법, 의료기기법 등 유관 법률 위반 여부 전반을 종합적으로 검토해야 합니다.

8. AI 활용으로 인한 형사법적 책임

AI 활용 과정에서의 위법성도 고려해야 하는 요소인데요. AI 모델의 취약점을 악용하여 정보를 탈취하거나 오작동을 유발하는 행위는 정보통신망법 등 위반으로 형사 처벌 대상이 될 수 있고, AI가 생성한 창작물을 인간이 만든 것처럼 속여서 판매한다면 그러한 행위는 사기죄 또는 업무방해죄 등 형사 문제로 이어질 수 있습니다.

거래 체결이나 자율주행 사고 등 AI가 자율적으로 내린 결정에 대한 법적 책임의 주체는 누구인가를 판단하는 문제는 AI 법제의 핵심이기에, 개발사, 운영사, 사용자 등 관련 당사자들은 이 문제에 대해 점검이 필요하겠습니다.

9. 서비스 제공 및 경영 관련 법적 장치 마련

전자상거래법, 정보통신망법 등에 따라 소비자를 보호하고 사업자의 권리를 확보하는 규정은 필수적으로, 유료서비스 제공 시 이용약관, 개인정보처리방침 등에 대한 검토가 필요합니다.

또한 경영 측면에서는 BW(신주인수권부사채) 재매각 시 업무상 배임 리스크 문제 해결, 투자 유치 과정에서의 주식양수도계약서 작성, 회사 자금 조달 및 투자 유치 과정에서 경영진의 배임 행위 리스크 방지와 같은 법적 검토 역시 신중하게 이루어져야 합니다.