The Applicability of the AI Basic Law to Journalism — Interpreting Transparency Obligations and High-Impact AI Regulations through a News Lifecycle–Based Analysis of AI Technologies —

본 연구는 2026년 1월 시행 예정인 「인공지능 발전 및 신뢰기반 조성에 관한 기본법」(이하 “AI 기본법”)이 저널리즘 영역에서 기존의 자율규제 단계를 넘어 언론의 AI 활용에 대해 법적 책임을 부과하는 새로운 규범 체계로 기능할 수 있는지를 검토하는 것을 목적으로 했다. 이를 위해 본 연구는 AI 기본법에 의한 규율의 핵심 판단 기준을 ‘위험성’에 두고, 뉴스의 생애주기(취재–작성–편집–유통) 전 단계에서 활용되는 주요 AI 기술들을 선별하여 그 작동 방식과 구조적 위험을 기술적으로 분석하였다. 나아가 이러한 기술별 위험 구조 및 위험도 평가를 바탕으로, AI 기본법상의 투명성 확보 의무와 고영향 인공지능 관리 규정이 저널리즘 현장에 어느 범위까지 적용될 수 있는지를 검토하였다.<br/> AI 기본법상의 투명성 확보 의무와 고영향 인공지능 관리 규정이 저널리즘 현장에 적용될 수 있는 범위를 검토한 결과, 일반적인 뉴스 제작∙유통 과정에서 AI를 활용하는 언론사와 포털은 생성형 AI를 직접 개발∙제공하는 예외적 경우를 제외하고는 인공지능개발사업자 또는 인공지능이용사업자로서의 법적 책임을 직접 부담하지 않는 것으로 판단했다. 또한 가이드라인(안) 체계상 저널리즘 영역은 1단계 법정 고영향 영역에 포함되지 않아, 시행령(안) 제24조에 따른 2단계 위험성 판단 역시 형식적으로는 요구되지 않는 구조임을 확인했다.<br/> 다만 저널리즘 영역의 AI 기술이 현행 고영향 인공지능 관리규정의 법적 개념에 포섭되지 않는다고 하여, 해당 기술들이 위험하지 않거나 기본권에 미치는 영향이 경미하다는 결론으로 귀결되는 것은 아니다. 실제로 본 연구는 조문 해석만으로도 AI 기본법이 저널리즘 영역을 원칙적으로 직접 규율하지 않는다는 결론에 이를 수 있었음에도, 뉴스 생애주기 각 단계에서 실제로 활용되고 있는 인공지능 기술들의 작동 메커니즘과 이에 기반한 위험도 평가를 수행했다. 이는 법적으로 규율되지 않는 AI 기술의 위험이 저널리즘 영역에 존재하는지, 그리고 그러한 위험이 국민의 기본권과 어떠한 방식으로 연결되는지를 검토하기 위함이었다.<br/> 고영향 인공지능 판단 가이드라인(안)이 제시한 2단계 위험 판단 요소(기능 중요도, 시스템 신뢰성, 오작동 시 잠재 위험성, 데이터 정확성∙처리 능력, 자율성∙의사결정 정도)를 분석적 준거로 차용하여 기술별 위험도를 평가한 결과 LLM 기반 기사 자동 생성, AI 영상 생성, 개인화 추천 알고리즘, 댓글 탐지∙차단 기술은 법적으로는 고영향 인공지능에 해당하지 않더라도, 실질적으로는 ‘상’ 수준의 고위험군에 속하는 것으로 나타났다.<br/> 결론적으로, 내년 시행될 AI 기본법은 극히 예외적인 경우를 제외하고 저널리즘 영역을 원칙적으로 직접 규율하지 않는 법 체계임을 확인했다. 이는 저널리즘 영역에서 AI 위험 규율은 법률에 의한 직접 통제보다는, AI 기본법상 인공지능 윤리원칙(제27~28조) 규정 및 저널리즘 생태계 내에서의 자율규제 체계 내에서 형성돼야 한다는 것을 의미한다. 이러한 법적용 결과는 표현의 자유와 언론의 자유에 대한 최소 규제 원칙을 구현한다는 점에서는 정당성을 가지는 반면, 공론장 구조와 정보 가시성에 중대한 영향을 미치는 고위험 기술들이 법적 규율의 사각지대에 놓이는 한계를 동시에 내포한다.<br/> 향후 규율의 핵심 과제는 고영향 인공지능의 법적 적용 범위를 무리하게 확장하는 데 있지 않고, 언론사, 포털, 플랫폼, 기존 자율규제기구가 공동으로 참여하는 생태계 차원의 협력적 규율 체계를 구축하는 것이 필수적이다. 이에 더해 본 연구는 LLM 자동 작성, 포털 추천 시스템, 댓글 탐지 및 차단 기술 등 뉴스 생애주기별로 위험도가 높은 기술들에 대해서는, 고영향 인공지능에 상응하는 수준의 책임성과 내부 규율 장치를 저널리즘 영역이 자율적으로 수용할 필요가 있다는 방향을 제시했다. 아울러 이러한 자율규율 논의는 헌법적 기본권 침해 가능성에 대한 지속적인 검토와 병행되어야 하며, 본 연구는 그와 같은 후속 연구를 위한 분석적 준거틀로 기능할 수 있기를 기대한다.

Authors

Publication Details

Journal
Journal of Media Law Ethics and Policy Research
Published
2025-12-31
DOI
https://doi.org/10.26542/jml.2025.12.24.3.47
Primary Topic
Computational and Text Analysis Methods
Type
article
Field-Weighted Citation Impact
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SEP
OCT
article

The Applicability of the AI Basic Law to Journalism — Interpreting Transparency Obligations and High-Impact AI Regulations through a News Lifecycle–Based Analysis of AI Technologies —

Joonhwan Lee, Min Hwa Koo, Seonyoung Park
Journal of Media Law Ethics and Policy Research
Computational and Text Analysis Methods
article

The Applicability of the AI Basic Law to Journalism — Interpreting Transparency Obligations and High-Impact AI Regulations through a News Lifecycle–Based Analysis of AI Technologies —

Joonhwan Lee, Min Hwa Koo, Seonyoung Park
article en

Abstract

본 연구는 2026년 1월 시행 예정인 「인공지능 발전 및 신뢰기반 조성에 관한 기본법」(이하 “AI 기본법”)이 저널리즘 영역에서 기존의 자율규제 단계를 넘어 언론의 AI 활용에 대해 법적 책임을 부과하는 새로운 규범 체계로 기능할 수 있는지를 검토하는 것을 목적으로 했다. 이를 위해 본 연구는 AI 기본법에 의한 규율의 핵심 판단 기준을 ‘위험성’에 두고, 뉴스의 생애주기(취재–작성–편집–유통) 전 단계에서 활용되는 주요 AI 기술들을 선별하여 그 작동 방식과 구조적 위험을 기술적으로 분석하였다. 나아가 이러한 기술별 위험 구조 및 위험도 평가를 바탕으로, AI 기본법상의 투명성 확보 의무와 고영향 인공지능 관리 규정이 저널리즘 현장에 어느 범위까지 적용될 수 있는지를 검토하였다.<br/> AI 기본법상의 투명성 확보 의무와 고영향 인공지능 관리 규정이 저널리즘 현장에 적용될 수 있는 범위를 검토한 결과, 일반적인 뉴스 제작∙유통 과정에서 AI를 활용하는 언론사와 포털은 생성형 AI를 직접 개발∙제공하는 예외적 경우를 제외하고는 인공지능개발사업자 또는 인공지능이용사업자로서의 법적 책임을 직접 부담하지 않는 것으로 판단했다. 또한 가이드라인(안) 체계상 저널리즘 영역은 1단계 법정 고영향 영역에 포함되지 않아, 시행령(안) 제24조에 따른 2단계 위험성 판단 역시 형식적으로는 요구되지 않는 구조임을 확인했다.<br/> 다만 저널리즘 영역의 AI 기술이 현행 고영향 인공지능 관리규정의 법적 개념에 포섭되지 않는다고 하여, 해당 기술들이 위험하지 않거나 기본권에 미치는 영향이 경미하다는 결론으로 귀결되는 것은 아니다. 실제로 본 연구는 조문 해석만으로도 AI 기본법이 저널리즘 영역을 원칙적으로 직접 규율하지 않는다는 결론에 이를 수 있었음에도, 뉴스 생애주기 각 단계에서 실제로 활용되고 있는 인공지능 기술들의 작동 메커니즘과 이에 기반한 위험도 평가를 수행했다. 이는 법적으로 규율되지 않는 AI 기술의 위험이 저널리즘 영역에 존재하는지, 그리고 그러한 위험이 국민의 기본권과 어떠한 방식으로 연결되는지를 검토하기 위함이었다.<br/> 고영향 인공지능 판단 가이드라인(안)이 제시한 2단계 위험 판단 요소(기능 중요도, 시스템 신뢰성, 오작동 시 잠재 위험성, 데이터 정확성∙처리 능력, 자율성∙의사결정 정도)를 분석적 준거로 차용하여 기술별 위험도를 평가한 결과 LLM 기반 기사 자동 생성, AI 영상 생성, 개인화 추천 알고리즘, 댓글 탐지∙차단 기술은 법적으로는 고영향 인공지능에 해당하지 않더라도, 실질적으로는 ‘상’ 수준의 고위험군에 속하는 것으로 나타났다.<br/> 결론적으로, 내년 시행될 AI 기본법은 극히 예외적인 경우를 제외하고 저널리즘 영역을 원칙적으로 직접 규율하지 않는 법 체계임을 확인했다. 이는 저널리즘 영역에서 AI 위험 규율은 법률에 의한 직접 통제보다는, AI 기본법상 인공지능 윤리원칙(제27~28조) 규정 및 저널리즘 생태계 내에서의 자율규제 체계 내에서 형성돼야 한다는 것을 의미한다. 이러한 법적용 결과는 표현의 자유와 언론의 자유에 대한 최소 규제 원칙을 구현한다는 점에서는 정당성을 가지는 반면, 공론장 구조와 정보 가시성에 중대한 영향을 미치는 고위험 기술들이 법적 규율의 사각지대에 놓이는 한계를 동시에 내포한다.<br/> 향후 규율의 핵심 과제는 고영향 인공지능의 법적 적용 범위를 무리하게 확장하는 데 있지 않고, 언론사, 포털, 플랫폼, 기존 자율규제기구가 공동으로 참여하는 생태계 차원의 협력적 규율 체계를 구축하는 것이 필수적이다. 이에 더해 본 연구는 LLM 자동 작성, 포털 추천 시스템, 댓글 탐지 및 차단 기술 등 뉴스 생애주기별로 위험도가 높은 기술들에 대해서는, 고영향 인공지능에 상응하는 수준의 책임성과 내부 규율 장치를 저널리즘 영역이 자율적으로 수용할 필요가 있다는 방향을 제시했다. 아울러 이러한 자율규율 논의는 헌법적 기본권 침해 가능성에 대한 지속적인 검토와 병행되어야 하며, 본 연구는 그와 같은 후속 연구를 위한 분석적 준거틀로 기능할 수 있기를 기대한다.

Journal of Media Law Ethics and Policy ResearchVol. 24(3)
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