EU AI Act
유럽 AI 규제 체계와 고위험 AI 분류, 인증 의무를 분석합니다.
더 보기 →AI Governance · Product Safety · Technical Standards
데이터의 별자리를 잇다 —
EU AI Act부터 한국 기술 기준까지,
현장 실무자의 시선으로 기록합니다.
1 import ai_regulation as reg
2
3 # EU AI Act 리스크 분류 분석
4 system = reg.System(
5 domain="critical infrastructure",
6 uses_biometrics=True,
7 )
8
9 risk = system.classify_risk()
10 # → RiskLevel.HIGH
11
12 obligations = reg.get_obligations(risk)
13 # → ['conformity_assessment',
14 # 'technical_documentation',
15 # 'human_oversight'] EU AI Act · AI 거버넌스 · 기술 표준 분야의 글을 모아 두었습니다.
E 시리즈 최종편. 여섯 편이 확인한 철학의 차이가 제재의 크기에서 가장 노골적으로 드러난다. 그리고 한국이 EU보다 먼저 시행한다는 사실이 왜 자랑이 아니라 질문인지를 묻는다.
숫자 하나 차이처럼 보이는 지수가 실은 10배의 간극이다. 한국과 EU가 '프론티어 AI'를 가르는 연산량 문턱과, 문턱 너머에서 요구하는 의무의 구체성을 나란히 놓는다.
한국 제30조는 검·인증을 '민간 자율'이라 부른다. 그러나 그 인증을 국가기관 우선구매와 묶으면, 자율은 조달이라는 지렛대를 통해 사실상의 규제로 바뀐다. EU의 법이 잠그는 문과, 한국의 돈이 여는 문을 비교한다.
NLF 체계 전체를 관통하는 리스크 평가의 원리를 추적한다. ISO/IEC Guide 51에서 EU AI Act Article 9까지, 40년에 걸친 '위험을 재는 방법'의 계보.
Blue Guide는 법령은 아니지만 EU 제품규제라는 도시의 공식 지도
같은 여름 시행되는 두 AI법, 정식 명칭부터 제정이유서까지 나란히 놓고 읽으면 완전히 다른 질문에서 출발했음이 드러난다. 진흥+윤리 이원 구조와 리스크 기반 단일 구조의 설계 철학을 추적한다.