AI 거버넌스

문서 기준: 2026년 8월

개요

싱가포르의 AI 거버넌스는 하나의 포괄적 AI 법률을 제정하는 대신, 기존 법제(PDPA 등) 위에 자율 준수형 프레임워크와 실무 도구를 얹는 방식으로 설계되어 있습니다. 정보통신미디어개발청(Infocomm Media Development Authority, IMDA)과 개인정보보호위원회(PDPC)가 공동으로 정책을 주도하며, 국가 전략(NAIS)·거버넌스 프레임워크(Model AI Governance Framework)·테스팅 도구(AI Verify) 3단계가 상호 보완적으로 작동합니다.

NAIS·NAIS 2.0 — 국가 AI 전략

싱가포르는 2019년 최초의 국가 AI 전략(National AI Strategy, NAIS)을 발표했고, 2023년 12월 “AI for the Public Good, for Singapore and the World”를 부제로 한 NAIS 2.0을 발표해 범위를 크게 확대했습니다. 이후 2026년 5월 20일, NAIS 2.0 이후의 성과를 바탕으로 한 10대 갱신 우선순위가 발표되었습니다.

국가 AI 미션(제조·금융·통신·헬스케어 부문)을 통한 산업 전환과 전 부문 AI 도입 주류화
정부 전반에 걸친 AI 내재화를 통한 공공 부문 혁신
AI 연구 역량 전반의 구축과 이중언어(bilingual) AI 인재 육성·해외 연구자 유치
포용적 성장을 위한 전 국민 기초 AI 역량 확산
자원 효율적 AI 개발과 컴퓨팅 인프라 접근성 확대(원노스 지역 Kampong AI, 국가 슈퍼컴퓨팅센터 ASPIRE 2B 등)
거버넌스·사회적 신뢰를 통한 안전한 AI 도입 촉진과 아세안 역내 AI 허브로서의 입지 강화(싱가포르는 2027년 아세안 의장국)

2025–2030년 공공 AI 연구·인재 개발에 총 10억 싱가포르달러(S$1B) 이상이 투입되며, 2026년 2월 총리 로런스 웡(Lawrence Wong)이 의장을 맡는 국가 AI 위원회(National AI Council, NAIC) 가 신설되어 국가 AI 어젠다의 전략적 방향을 총괄합니다.

Model AI Governance Framework — 생성형 AI판(2024)

IMDA·PDPC는 2019년 Model AI Governance Framework(전통적 AI 대상, 민간 기업의 책임 있는 AI 배포를 위한 자발적 참고 문서)를 세계경제포럼(WEF) 다보스에서 최초 발표하고 2020년 개정했습니다. 생성형 AI(Generative AI)의 급속한 확산에 대응해, IMDA와 AI Verify Foundation은 2024년 1월 16일 초안(제안본) 을 공개하고 업계 의견수렴을 거쳐 2024년 5월 30일 최종본인 Model AI Governance Framework for Generative AI를 발표했습니다.

이 프레임워크는 생성형 AI 특유의 위험(환각, 저작권, 딥페이크 등)에 대응하기 위한 9대 차원(dimension) 을 제시합니다.

차원	핵심 내용
책임성(Accountability)	이해관계자가 책임 있게 행동하도록 하는 인센티브 구조
데이터(Data)	학습 데이터 품질 관리·거버넌스
신뢰할 수 있는 개발·배포	안전성 관행에 대한 투명성
사고 보고(Incident Reporting)	신속한 통지와 시정 체계
테스팅·보증(Testing and Assurance)	제3자 검증과 표준화된 테스트 프로토콜
보안(Security)	AI 특유의 새로운 위협 벡터 대응
콘텐츠 출처(Content Provenance)	생성 콘텐츠의 출처 투명성
안전성·정렬 R&D	모델 정렬(alignment)에 대한 국제 협력
공공선을 위한 AI	접근성 확대와 지속가능한 개발

프레임워크는 “단일 개입만으로 기존·신규 AI 위험에 대응하기에는 충분하지 않다”는 전제 아래, 실무 가이드라인으로 점진적으로 구체화될 수 있는 초기 실행 단계를 제시하는 성격을 갖습니다. 법적 구속력은 없는 자발적 참고 문서입니다.

Model AI Governance Framework — 에이전틱 AI판(2026)

생성형 AI판 발표 이후 에이전틱(Agentic) AI의 확산에 대응해, IMDA는 2026년 1월 22일 에이전틱 AI에 특화된 Model AI Governance Framework for Agentic AI를 새로 발표했습니다. 이는 AI 시스템이 스스로 계획을 세우고 행동을 실행하는 에이전틱 워크플로에서 발생하는 책임 소재·권한 위임·모니터링 관련 거버넌스 이슈를 다루며, 기존 생성형 AI판 프레임워크를 보완합니다. 2026년 8월 문서 기준일 현재 최신 거버넌스 프레임워크를 확인하려는 조직은 생성형 AI판과 에이전틱 AI판을 함께 참고해야 합니다.

AI Verify — 테스팅 프레임워크와 재단

AI Verify는 IMDA·PDPC가 2022년 5월 MVP로 국제 파일럿에 공개한 AI 거버넌스 테스팅 프레임워크·소프트웨어 툴킷으로, 2023년 6월 오픈소스로 전환되었습니다. 이와 함께 IMDA는 2023년 6월 오픈소스 커뮤니티 운영을 전담할 독립 비영리 재단 AI Verify Foundation을 출범시켰습니다(법적으로는 IMDA의 자회사가 아니라 별도의 비영리 법인입니다).

AI Verify 테스팅 프레임워크는 다음 11대 AI 거버넌스 원칙을 기준으로 AI 시스템을 평가합니다.

투명성, 설명 가능성, 반복 가능성(Repeatability), 안전성, 보안, 견고성(Robustness), 공정성, 데이터 거버넌스, 책임성, 인간의 개입과 감독(Human Agency and Oversight), 포용적 성장·사회적·환경적 웰빙.

이 원칙 체계는 EU·G7·OECD·미국 등 주요 국제 프레임워크(미국 NIST AI RMF, 히로시마 프로세스 국제 행동강령, ISO/IEC 42001 등)와 매핑되어 상호 참조가 가능하도록 설계되었습니다. AI Verify Foundation은 AWS·Dell·Google·IBM·Microsoft·Red Hat·Salesforce 등을 프리미어 멤버로 두고 있으며, 대규모 언어모델 평가 툴킷 Project Moonshot, 실환경 생성형 AI 테스트 환경인 Global AI Assurance Sandbox, 아시아 최초의 제3자 테스트기관 인증 프로그램인 AI Tester Accreditation Programme 등을 운영합니다.

IMDA의 접근 — 규제보다 도구

싱가포르 AI 거버넌스의 특징은 강제적 단일 입법 대신 자율 프레임워크와 실무 도구를 축적하는 방식입니다. IMDA는 AI를 규율하는 별도의 포괄적 법률을 제정하지 않고, 기존 법(PDPA, 부문별 규제)에 더해 Model AI Governance Framework(자발적 참고 문서)와 AI Verify(자발적 테스트 도구)를 통해 기업이 스스로 신뢰할 수 있는 AI를 구축하도록 유도합니다.

PDPA와 AI의 관계

PDPC는 2024년 3월 1일, 「AI 추천·의사결정 시스템에서의 개인정보 활용에 관한 자문 가이드라인(Advisory Guidelines on Use of Personal Data in AI Recommendation and Decision Systems)」을 발표했습니다. 이 가이드라인은 새로운 의무를 신설하는 것이 아니라, 기존 PDPA 의무(동의, 고지, 정확성, 책임성 등)가 AI를 활용한 추천·의사결정 시스템에 어떻게 적용되는지를 구체적으로 해설하는 문서입니다. 개인정보를 학습·추론에 활용하는 AI 시스템을 운영하는 조직은 PDPA상 목적 제한·고지 의무를 AI 파이프라인 설계 단계에서부터 반영해야 한다는 점을 명확히 했습니다.

즉 싱가포르에서 AI 거버넌스와 개인정보 보호는 별도 트랙이 아니라, PDPA가 AI 시스템에도 그대로 적용되는 기반 법제이고 Model AI Governance Framework·AI Verify는 그 위에 얹히는 자발적 보완 장치라는 구조로 이해해야 합니다.

아세안 AI 거버넌스 가이드와의 연결

싱가포르 IMDA는 아세안 AI 거버넌스 실무그룹(ASEAN Working Group on AI Governance, WG-AI) 을 2024년부터 의장국으로서 이끌고 있습니다. 이 실무그룹의 성과물이 **「ASEAN Guide on AI Governance and Ethics」**로, 아세안 회원국이 전통적 AI 기술을 설계·개발·배포할 때 참고할 수 있는 역내 정렬(regional alignment) 프레임워크입니다. 2025년에는 생성형 AI를 포괄하도록 확장판(Generative AI 부속서) 이 마련되었습니다.

싱가포르의 Model AI Governance Framework가 사실상 아세안 가이드의 원형(prototype) 역할을 했으며, IMDA가 국가 차원 프레임워크를 지역 차원으로 확산시키는 구조입니다. 아세안 역내 다국가에 서비스를 제공하는 기업이라면, 싱가포르 프레임워크를 준수하는 것이 다른 아세안 회원국의 정책 방향과도 상당 부분 정합적일 가능성이 높습니다.

동남아 지역 모델 — SEA-LION

국가 AI 전략의 연구·인프라 축을 대표하는 사례가 SEA-LION(Southeast Asian Languages In One Network) 입니다. 국립연구재단(National Research Foundation)의 지원을 받고 싱가포르국립대학교(NUS)가 주관하는 국가 프로그램 AI Singapore가 개발한 오픈소스 다국어·멀티모달 언어모델 계열로, 동남아 11개 이상 언어의 언어적·문화적 뉘앙스(저자원 언어 포함)를 반영하도록 설계되었습니다. 최신 버전인 SEA-LION v4.5는 에이전틱 기능과 추론 효율을 높인 커스텀 스펙큘레이티브 디코더를 탑재했으며, 동남아 문화적 맥락에 맞춘 안전성 필터링 모델군 SEA-Guard도 함께 제공됩니다.

SEA-LION은 서구권에서 개발된 범용 LLM에 전적으로 의존하지 않고, 동남아 언어·문화 맥락을 반영한 자국·역내 모델 역량을 확보하려는 싱가포르의 국가 전략을 상징하는 프로젝트로 평가받습니다.

실무 시사점

AI 전용 법이 없다고 컴플라이언스 부담이 없는 것은 아닙니다. 싱가포르에서 AI 서비스를 운영하려는 글로벌 기업은 PDPA(개인정보), 금융권이라면 MAS 규제 등 기존 법제를 AI 파이프라인에 맞춰 재해석해야 하며, PDPC의 AI 추천·의사결정 시스템 가이드라인이 실무 체크리스트로 유용합니다.
AI Verify를 자율 규제 준비 도구로 활용할 수 있습니다. 법적 의무는 아니지만, AI Verify 테스팅 프레임워크로 자사 AI 시스템을 사전 평가해두면 향후 다른 국가의 AI 규제(예: EU AI Act) 대응 시에도 국제 프레임워크 매핑을 활용해 이행 부담을 줄일 수 있습니다.
싱가포르 프레임워크는 아세안 진출의 참고점이 됩니다. 아세안 다국가에 AI 서비스를 제공할 계획이라면, 싱가포르의 Model AI Governance Framework와 ASEAN Guide on AI Governance and Ethics를 함께 검토해 역내 공통분모를 파악하는 것이 효율적입니다.
SEA-LION 등 동남아 특화 모델의 활용을 검토할 가치가 있습니다. 동남아 저자원 언어·문화 맥락이 중요한 서비스(고객 응대, 콘텐츠 현지화 등)라면, 서구권 범용 LLM 대신 SEA-LION 계열 모델을 벤치마크에 포함해 성능·비용을 비교하는 것을 권장합니다.