호주, ‘규제보다 성장’을 선택한 국가 AI 계획

호주 정부가 지난 12월 2일 ‘National AI Plan’을 공식 발표했다. 유럽연합(EU)의 AI Act처럼 별도 규제법을 만드는 대신, 기존 법체계를 활용해 위험을 관리하고 데이터·인프라·노동전환을 중심에 둔 ‘성장형 AI 국가전략’을 제시한 것이 가장 큰 특징이다.

대한민국 AI액션플랜 발표와 AI기본법 시행을 앞둔 시점이다. 호주의 AI 국가전략은 AI 시대의 국가 전략이 어떤 방향을 지향해야 하는지를 보여주는 중요한 비교 사례가 될 것으로 보인다.

1. 규제보다 생태계

이번 호주 AI 계획에서 가장 두드러진 부분은 ‘독립적 AI 법안은 만들지 않는다’는 점이다. AI를 규율하는 새 법률보다, 저작권·프라이버시·소비자보호·경쟁법 등 기존 법제의 틀 안에서 위험을 관리하는 편이 더 효과적이라고 판단한 것으로 보인다. 규제는 “비례적이고 표적화되며, 필요할 때만 도입”된다는 원칙만이 명시되어 있다.

그 대신 호주는 네 가지를 주요 축으로 내세웠다. 3,000만 달러 규모의 AI Safety Institute 설립, 공공·민간의 고가치 데이터셋 활용성 확대, 데이터센터의 전력·물 소비 증가에 대비한 AI 인프라 국가계획, 그리고 노동자 재교육과 직무전환을 포함한 ‘AI 시대의 노동전략’이다. 즉 AI 입법이 아니라 기술 기반의 안전성과 산업 기반을 넓히는 데 초점을 둔 국가전략이다.

2. 데이터와 인프라: 소규모 국가의 ‘현실적’ 생존 전략

호주의 국가 AI 전략이 한국에 특히 중요한 이유는, 호주가 한국과 매우 비슷한 구조적 한계를 가진 나라라는 점이다. 작은 내수 시장, 제한된 빅테크 기업, 글로벌 AI 빅3(미·중·EU)에 비해 취약한 모델 개발 역량이 그렇다.

그러나 이번 계획에서 호주는 자국의 강점을 정확히 짚었다. “AI 모델은 학습한 데이터만큼만 성능을 가진다. 호주의 고품질 데이터는 경쟁우위가 될 수 있다.” 호주는 저작권 TDM 예외를 허용하지 않으면서도, 비민감 공공데이터와 민간데이터를 ‘잠금 해제(unlock)’하겠다고 선언했다. 이는 곧 국가 경쟁력의 핵심을 모델 개발이 아니라 데이터 접근성에 두는 전략적 선택이라 하겠다.

또한 데이터센터 전력 사용량이 2030년까지 3배 늘어날 것으로 전망됨에 따라, AI 인프라를 에너지·물·환경·도시계획과 통합 관리하겠다고 명시했다. 인공지능이 전력 인프라와 국가 자원관리의 문제로 확장된다는 인식을 공식화한 셈이다.

3. ‘노동전환’을 AI 국가전략의 중심에 둔 호주

이번 계획이 EU나 한국과 비교해 특별히 돋보이는 부분은 바로 ‘노동시장 전략’을 AI 국가계획의 핵심에 포함했다는 점이다. 호주 정부는 “AI는 노동자를 대체하는 것이 아니라 노동의 재능을 강화해야 한다”고 적시했다. 그러면서 노동조합·산업계와의 협의체 구성, 대규모 재교육(reskilling), 직무 재설계를 국가 차원의 핵심 정책 영역으로 끌어올렸다. 기술 규제가 아닌 ‘노동 적응력 확보’야말로 AI 시대 국가 생산성의 결정적 변수라는 판단인 것이다.

4. 우리에게 주는 정책적 시사점: 어쩌면 입법 이후가 진짜 시작이다

① AI 안전성 인프라 구축을 서둘러야 한다

호주는 법을 만들지 않지만 AI Safety Institute를 먼저 세웠다. 한국도 AI기본법 시행과 동시에 ‘실사용 안전성 체계’를 국가 인프라로 구축해야 한다. 국가 AI 시험·검증 기관(예: 한국형 CAISI), 고위험 모델의 사전·사후 모니터링 체계, 정부용·공공서비스용 모델의 인증·레드팀 체계, AI 인시던트 데이터베이스 같은 것들이다. 법만 있고 안전성을 측정하는 기술적 기구가 없다면 규제는 작동하지 않을 것이기 때문이다. 그런데 우리 국가AI안전연구소는 그러한 준비를 하고 있는가?

② 데이터 접근성을 대폭 확장해야 AI 생태계가 열린다

이번 호주의 AI국가계획이 주는 메시지는 명확하다. “AI 경쟁력은 모델이 아니라 데이터에서 나온다”는 것이다. 한국은 세계 최고 수준의 공공데이터를 보유하지만 병목을 해소하지 못하고 있다. AI 학습용 구조화가 부족하고, 산업데이터 공유가 부진하며, 공공·민간 간 데이터 라이선싱 체계가 자리 잡지 못했다. 어쩌면 AI기본법 이후 우리 정책의 초점은 데이터 활용성 강화 전략으로 이동해야 할지도 모른다.

③ AI 인프라(전력·데이터센터·냉각)의 국가전략화

한국은 이미 NVIDIA GPU 26만 장 확보라는 대규모 투자를 추진하며 세계적 수준의 AI 인프라 확보 경쟁에 본격적으로 뛰어들었다. 이로써 전력·데이터센터·냉각수 부족 문제는 더 이상 단순한 운영 리스크가 아니라, 국가 전략 AI 인프라를 어디에 놓고 어떻게 쓸지, 생태계를 어떻게 최적화할지의 문제로 바뀌었다.

그런 점에서 호주처럼 우리도 AI 정책을 전력·환경·도시계획과 통합한 국가 인프라 전략으로 끌어올릴 필요가 있다. 예를 들면 데이터센터 적정 분포 계획(수도권 집중형 데이터센터 구조를 ‘국가 분산형 네트워크’로 확장), 수도권 전력 공급 병목 해소(AI 전력 공급 계획(AI Power Plan) 필요), 친환경 냉각 기술 도입(한국형 AI 냉각 기술 전략 수립), 공공 AI 인프라 공동 구축 모델(GPU 26만 장 활용을 위한 국가 단위 AI 클러스터 운영 모델), APEC AI Hub·K-Cloud·정부 공공 GPU 플랫폼과의 연계 등이다. 국가 자원 배분을 통해 ‘AI 인프라 전략국가’ 모델로 도약해야 한다는 것이다.

④ 노동전환을 AI 국가전략의 중심으로

한국은 고령화 속도와 산업구조 특성상, AI로 인한 직무 변화가 호주보다 빠르고 극단적으로 나타날 가능성이 크다. 그런 점에서 산업별 직무 전환 추정 모델의 필요성 제기, 공공부문 AI 도입 시 노동영향평가, 직무 기반 재교육(Redesign) 프로그램, NCS 직무체계의 AI 기반 재편 등이 시급한 노동정책 과제로 대두될 것이다. 어쩌면 ‘AI기본사회’라는 국정과제에서 가장 중요한 정책과제가 될 수도 있을 것이다.

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