워싱턴 — JD 밴스(JD Vance) 미국 부통령이 화요일 기업들의 인공지능(AI) 활용 방식에 대해 우려를 표명했다. 밴스 부통령은 방송 인터뷰에서 특히 기업들이 AI를 통해 미국인들을 감시할 가능성과 사생활 침해, 정치적 편향 문제를 지적했다.
2026년 2월 17일, 로이터 통신의 보도에 따르면, 밴스 부통령은 폭스뉴스 프로그램 「The Story」와의 인터뷰에서 다음과 같이 말했다.
“나는 기업들이 인공지능을 이용해 미국인들을 감시하는 것을 걱정한다. 나는 프라이버시 침해를 걱정한다, 나는 정치적 편향을 많이 걱정한다.”
인터뷰는 워싱턴에서 진행됐으며 발언은 2026년 2월 17일 공개됐다.
배경 및 용어 설명
먼저 인공지능(Artificial Intelligence)1은 컴퓨터가 데이터로부터 학습하고 판단하거나 작업을 자동화하는 기술의 총칭이다. 여기에는 머신러닝, 딥러닝, 자연어처리 등이 포함된다. 일반 시민이 잘 모를 수 있는 감시(surveillance)의 의미는 단순한 관찰을 넘어 데이터 수집·분석·추적을 통해 개인의 행위나 위치, 소통내용 등을 지속적으로 모니터링하는 것을 뜻한다. 기업이 AI를 이용해 대규모 데이터(예: 위치정보, 구매기록, 온라인 행태)를 분석하면 특정 개인의 패턴을 식별하고 예측 모델을 만들 수 있다.
정치적 편향(political bias)은 알고리즘이나 데이터가 특정 정치적 관점이나 집단에 대해서만 우호적으로 작동하거나 반대로 특정 집단을 불리하게 만드는 현상을 말한다. 이는 학습 데이터의 한계, 개발자의 설계 선택, 또는 의도치 않은 상호작용에서 발생할 수 있다. 밴스 부통령의 발언은 이러한 기술적·사회적 문제들이 시민의 기본권과 민주적 절차에 미칠 영향을 우려한 것으로 해석된다.
정책적·법적 함의
밴스 부통령의 우려 표명은 향후 미국 내 규제 논의를 자극할 가능성이 있다. 기업의 AI 활용에 대한 감시 우려가 정치권에서 반복적으로 제기될 경우, 의회와 규제 기관은 개인정보 보호법 강화, 알고리즘 투명성 요구, AI 감사(검증) 제도 도입 등을 논의할 수 있다. 이러한 규제는 기술기업들에 추가적인 준수비용과 운영 변화(예: 데이터 수집 제한, 모델 검증 절차 강화)를 초래할 수 있다.
법적 책임과 소비자 신뢰 측면에서도 파급력이 있다. 기업이 AI를 통해 은밀히 정보를 수집하거나 정치적 영향을 미치는 것으로 인식되면, 민원·소송·평판 피해가 발생할 수 있다. 이는 광고 수익이나 플랫폼 사용률 하락으로 이어질 여지가 있다.
시장·경제적 영향 분석
기업의 AI 감시 우려는 기술·데이터 관련 기업의 주가 변동성에 영향을 줄 수 있다. 규제 강화 가능성이 커지면 관련 기업들은 준법 비용 증가, 제품·서비스 설계 변경, 일부 비즈니스 모델의 축소를 감수해야 할 수 있다. 반면 프라이버시 보호 솔루션과 컴플라이언스(준법) 서비스를 제공하는 기업들은 수혜를 받을 가능성이 있다.
구체적으로는 다음과 같은 채널로 영향을 받을 수 있다. 첫째, 플랫폼 기업은 데이터 수집·활용 제한으로 광고 타깃팅 효율이 떨어질 수 있으며, 이는 광고 매출에 부정적 영향을 준다. 둘째, 클라우드·AI 서비스 제공업체는 고객 기업의 규제 대응 수요 증가로 보안·거버넌스 관련 신규 사업을 확장할 기회를 얻는다. 셋째, 소비자 신뢰 훼손으로 인한 이용자 이탈은 장기 성장률 둔화로 이어질 수 있다.
다만 단기적으로는 구체적 규제안의 범위와 적용 시점에 따라 시장 반응이 달라질 수 있다. 규제가 명확히 도입되기 전까지는 불확실성에 따른 변동성이 커질 가능성이 높다.
정책 대응과 기업의 선택
기업 입장에서는 투명성 확보, 데이터 최소화 원칙(필요한 최소한의 데이터만 수집), 독립적 알고리즘 감사 도입 등의 조치가 권장된다. 이러한 조치들은 규제 리스크를 낮추고 소비자 신뢰를 회복하는 데 도움이 된다. 또한 기업은 내부 인력 교육과 거버넌스 체계 강화를 통해 의도치 않은 편향을 줄이는 노력을 해야 한다.
결론
밴스 부통령의 발언은 기업의 AI 활용에 대한 우려를 공식적으로 표명한 사례로, 향후 미국 내 AI 규제 논의와 기업의 운영 전략에 실질적 영향을 미칠 수 있다. 시민의 개인정보 보호와 알고리즘의 공정성 문제는 기술 발전과 함께 지속적으로 제기될 사안이며, 정책결정자와 기업 모두 이에 대한 명확한 대응 전략을 마련할 필요가 있다.
1 인공지능 관련 추가 설명: 머신러닝은 데이터로부터 패턴을 학습하는 기술이고, 딥러닝은 인공신경망을 이용해 복잡한 패턴을 학습하는 기술이며, 자연어처리는 컴퓨터가 사람의 언어를 이해·생성하도록 하는 기술을 의미한다.
