[ESG NOW] AI 콘텐츠, 양날의 검

생성형 AI 기술이 급속히 발전하면서 기업들은 새로운 법적 리스크의 파도와 마주하고 있다. AI 콘텐츠는 효율성과 생산성을 크게 높였지만, 그 이면에는 저작권 침해, 명예훼손, 가짜 뉴스 생성 등의 위험이 도사리고 있다.

특히 ESG(환경·사회·지배구조) 경영이 글로벌 표준으로 자리잡은 지금, AI 활용은 단순한 기술 문제를 넘어 기업의 사회적 책임과 윤리적 경영의 핵심 요소로 부상했다.

법적 측면에서 볼 때, 미국 법원은 AI가 단독으로 생성한 콘텐츠에 대해서는 저작권을 인정하지 않는다는 판례를 확립했다. 미국 저작권청도 인간의 창작적 기여가 없는 AI 생성물에 대해서는 저작권 보호 대상에서 제외된다는 입장을 명확히 했다.

이는 기업들에게 양날의 검이 되고 있다. 한편으로는 AI가 생성한 콘텐츠가 제3자의 저작권을 침해할 경우 기업이 전적인 법적 책임을 져야 하지만, 다른 한편으로는 자사의 AI 콘텐츠에 대한 저작권 보호를 받기 어렵게 되기 때문이다.

규제 환경은 지역별로 뚜렷한 차이를 보인다. 유럽연합은 2024년 발효된 ‘EU AI 법안’을 통해 고위험 AI 시스템 운영 기업에 엄격한 책임을 부과하고 있다.

반면 미국 트럼프 행정부는 혁신 저해를 우려해 AI 규제를 최소화하는 접근법을 취하고 있다. 이러한 글로벌 AI 규제 지형은 ESG 규제 변화와 유사한 패턴을 보이며, 기업들은 이중적 기준에 맞춰 유연한 대응 전략을 마련해야 하는 상황이다.

ESG 관점에서 AI 활용은 다양한 차원의 도전과제를 안겨주고 있다. 환경(E) 측면에서는 대규모 AI 모델 운영이 상당한 에너지를 소비하고 탄소 배출을 증가시킨다. 이에 마이크로소프트와 구글 같은 기업들은 재생에너지 사용과 에너지 효율적인 알고리즘 개발로 대응하고 있다.

사회(S) 측면에서는 AI 콘텐츠의 편향성과 차별 문제가 핵심 이슈이다. 트위터의 이미지 알고리즘이 보여준 인종 편향 사례처럼, AI가 사회적 고정관념을 강화할 경우 기업 평판에 심각한 타격을 줄 수 있다. 지배구조(G) 측면에서는 세일즈포스의 ‘AI 윤리 사용 위원회’처럼 명확한 책임 체계와 의사결정 구조 구축이 필수적이다.

이러한 복합적 환경에서 기업은 체계적인 AI 콘텐츠 관리 전략이 필요하다. 우선 AI 생성물에 대한 내부 검증 시스템을 구축하고, ‘콘텐츠 윤리 검토 체크리스트’'를 통해 차별적 표현이나 문화적 민감성을 사전에 점검해야 한다.

또한 IBM의 ‘AI 공정성 360’ 툴킷과 같은 시스템을 도입해 알고리즘 편향성을 지속적으로 모니터링하는 것이 중요하다.

환경적 측면에서는 에너지 효율적인 AI 모델 설계와 재생에너지 비율이 높은 클라우드 서비스 선택, AI 운영의 탄소 발자국 측정 및 공개를 통해 책임 있는 접근이 가능하다. 이러한 통합적 접근법은 AI 활용의 부정적 영향을 최소화하면서도 그 혁신적 가치를 극대화하는 균형점을 찾는 데 도움이 된다.

AI와 ESG는 앞으로 더욱 긴밀히 연결될 것이다. AI 기술이 ESG 목표 달성을 지원하는 핵심 도구로 자리잡으면서, 공급망 탄소 발자국 추적이나 지속가능성 데이터 분석과 같은 혁신적 사례가 늘어날 것이다.

규제 환경이 국가별로 다양하게 전개되고 있지만, AI 윤리와 ESG 가치는 지속가능한 기업 경영의 필수 요소로 자리잡고 있다.

결국 AI의 법적·윤리적 리스크 관리는 단순한 규제 준수를 넘어 기업의 미래 경쟁력을 좌우하는 전략적 과제이다. “우리의 AI는 신뢰할 수 있는가?”, “우리의 AI는 사회에 긍정적 영향을 미치는가?”, “우리의 AI는 지속가능한 미래에 기여하는가?”

이러한 질문에 자신 있게 답할 수 있는 기업만이 AI 시대의 진정한 승자가 될 수 있다. ESG와 마찬가지로, AI 윤리도 시대적 소명이자 지속가능한 성장을 위한 필수 조건이기 때문이다.