Earticle

본 연구는 디지털 행정전환이 심화되는 현대 행정환경에서 지방정부의 기본권 보호의무가 갖는 헌법적 의미와 그 실현 방안을 분석하는 것을 목적으로 한다. 정보통신기술의 발전과 인공지능, 빅데이터의 활용 확대는 행정의 효율성과 합리성을 제고하는 한편, 개인정보 침해, 알고리즘 편향, 절차적 권리 약화 등 새로운 기본권 침해 위험을 구조적으로 내포하고 있다. 특히 지방정부는 주민 생활과 밀접하게 연결된 행정 주체로서 디지털행정서비스의 최일선에서 이러한 위험에 대응해야 할 책임을 부담한다. 헌법상 기본권 보호의무는 국가 전반에 부과되는 의무로서 지방정부에도 동일하게 적용되며, 지방정부는 단순한 행정 집행기관을 넘어 주민의 기본권을 실질적으로 보장하는 적극적 주체로 기능해야 한다. 이에 따라 디지털 행정환경에서 지방정부는 개인정보 자기결정권, 평등권, 절차적 참여권, 정보접근권 등 다양한 기본권을 보호하기 위한 제도적·정책적 대응을 마련할 필요가 있다. 본 연구는 디지털 행정에서 발생할 수 있는 기본권 침해 유형으로 개인정보 보호 문제, 알고리즘 행정의 불투명성과 차별 위험, 디지털 격차로 인한 취약계층 배제 문제를 분석하였다. 이를 바탕으로 지방정부의 기본권 보호 체계 정립을 위한 방안으로 권리영향평가 제도의 도입, 알고리즘 설명가능성 및 이의제기 절차 등 절차적 통제 장치의 확립, 지방정부 간 역량 격차 해소, 디지털 포용 행정 구축의 필요성을 제시하였다. 결론적으로 디지털 행정전환은 단순한 기술적 변화가 아니라 공권력 행사 방식의 구조적 전환이며, 이에 따라 지방정부는 헌법상 기본권 보호의무를 적극적으로 이행하는 방향으로 행정체계를 재구성해야 한다. 이를 통해 디지털 행정은 효율성 제고를 넘어 주민의 권리를 실질적으로 보장하는 헌법친화적 행정으로 발전할 수 있을 것이다.

This study aims to examine the constitutional significance of the obligation to protect fundamental rights of local governments in the era of digital administrative transformation and to propose measures for its effective implementation. The advancement of information and communication technologies, including artificial intelligence and big data, enhances administrative efficiency and rationality, while simultaneously posing structural risks to fundamental rights, such as violations of personal data protection, algorithmic bias, and the weakening of procedural rights. In particular, local governments, as frontline administrative actors closely connected to residents’ daily lives, bear primary responsibility for addressing these risks within digital administrative services. The constitutional duty to protect fundamental rights is imposed on all state authorities, including local governments. Therefore, local governments should function not merely as administrative executors but as active guarantors of residents’ fundamental rights. In the context of digital administration, they are required to establish institutional and policy frameworks to ensure the protection of various rights, including the right to informational self-determination, equality, procedural participation, and access to information. This study identifies key risks of fundamental rights violations in digital administration, including issues related to personal data protection, the opacity and potential discrimination of algorithm-based decision-making, and the exclusion of vulnerable groups caused by the digital divide. Based on this analysis, it proposes several measures for strengthening the protection framework at the local level: the introduction of a rights impact assessment system, the establishment of procedural safeguards such as algorithmic transparency and objection mechanisms, the reduction of capacity gaps among local governments, and the promotion of inclusive digital governance. In conclusion, digital administrative transformation represents not merely a technological change but a structural shift in the exercise of public authority. Accordingly, local governments must reorganize their administrative systems to actively fulfill their constitutional obligation to protect fundamental rights. Through such efforts, digital administration can evolve into a rights-oriented governance model that ensures not only efficiency but also the substantive protection of citizens’ rights.

중국 디지털 경제의 성장은 BAT라고 불리는 바이두(Baidu), 알리바바(Alibaba), 텐센트 (Tencent) 등의 빅테크 기업이 주도하고 있는데, 최근 해당 기업은 자사 플랫폼에서 중소기업과 상생할 수 있는 사업모델보다 독자 생존⋅성장할 수 있는 사업모델을 지향하면서 양극화를 더욱 부추기고 있는 것으로 지적받고 있다. 이에 중국 당국은 빅테크 기업에 대한 반독점 규제 등의 정책 대응을 펼치게 되었다. 이와 같은 상황에서 2022년 1월 4일, 중국 국가인터넷정보판공실, 공업⋅정보화부, 공안부, 국가시장감독관리총국은 공동성명을 통해 2022년 3월 1일자로 ｢인터넷 정보 서비스 알고리즘 추천 관리 규정｣(이하 ‘｢규정｣’)의 시행을 발표하였다. “인터넷 정보 서비스와 관련된 알고리즘 추천 활동을 규범화하고, 사회주의의 핵심 가치관을 증진하며, 국민⋅법인⋅기타 조직의 합법적 인 권익을 보호하며, 인터넷 정보 서비스의 건강한 발전을 촉진하기 위해” 제정된 본 ｢규정｣은 ｢네트워크안전법｣, ｢데이터안전법｣, ｢개인정보보호법｣, ｢인터넷 정보 서비스 관리 방법｣ 과 함 께 중국의 알고리즘 거버넌스 구축에서 주요 역할을 담당할 것으로 전망된다. EU는 2020년 12월 15일 미국 빅테크 기업의 독점구조 개선을 겨냥한 ｢디지털 시장법｣ 초안을 공개하였으며, 미국은 2021년 6월 11일 빅테크 기업에 반경쟁적 행위의 책임을 지우기 위한 5개 법안을 발표하는 등 빅테크 기업의 규제는 전 세계적으로도 뜨거운 이슈로 떠올랐다. 자국 빅테 크 기업의 무분별한 사업 확장에 불만을 표시해온 중국 당국의 빅테크 기업 통제가 ｢규정｣의 시행을 통해 본격화될 수 있을 것으로 예상된다. 각국이 처한 다양한 대내외적 요인에 의해 빅테크 기업에 대한 규제 정도는 달라질 수 있으나, 본 ｢규정｣ 시행 후 알고리즘 규제를 통한 빅테크 기업에 미치는 영향을 연구하여 자국 빅테크 기업 규제 정책에 적용할 가능성도 있을 것이다. 이에 본고에서는 총 6장⋅35개의 조항으로 구성된 ｢규정｣을 ‘제1장 총칙’, ‘제2장 정보 서비스 규정’, ‘제3장 사용자 권익 보호’, ‘제4장 감독관리’, ‘제5장 법률책임’, ‘제6장 부칙’으로 나누어 전문 (全文)을 검토하고 주요 내용을 살펴보았다. 이를 통해 ｢규정｣의 역할과 지위를 상세히 분석하 였으며, ｢규정｣에 대한 중국 내 전문가의 평가를 종합하여 특징을 살피고, 향후 심도 있게 진행 될 알고리즘 거버넌스 연구에 관한 단초(端初)를 제공함과 동시에 우리나라 ‘알고리즘 및 인공지 능에 관한 법률안’에 관한 시사점을 도출하였다.

The growth of China's digital economy has been led by Big Tech companies such as Baidu, Alibaba, and Tencent. Recently, those companies have been avoiding business models that can coexist with small and medium-sized enterprises on their platform, and then they are aiming for a business model that can only grow alone. That way, it is pointed out that the polarization is deepening. As a result, the Chinese authorities began to respond with policies such as anti-monopoly regulations on Big Tech. In a situation like this, a new set of ｢Regulation on Internet Information Service Algorithmic Recommendation Management｣(hereinafter ‘｢Regulation｣’) will come into effect on March 1, the Cyberspace Administration of China, Ministry of Industry and Information Technology, Ministry of Public Security of the PRC, State Administration for Market Regulation announced on Jan 4. ｢Regulation｣ was enacted to standardize algorithm recommendation activities related to Internet information service, promote the core values of socialism, protect the legitimate rights and interests of citizen, legal person, and other organization, promote the healthy development of Internet information services. ｢Regulation｣ along with ｢Cybersecurity Law｣, ｢Data Security Law｣, ｢Personal Information Protection Law｣ and ｢Regulation on Internet Information Service｣ will play a major role in developing algorithm governance in China. On December 15, 2020, the EU released the ｢Digital Market Act (draft)｣ to improve the monopoly structure of Big Tech. On June 11, 2021, the US issued five bills to regulate anti-competitive behavior in Big Tech. As such, regulations on Big Tech have become a hot issue worldwide. With the enforcement of the ｢Regulation｣, it is expected that the Chinese authorities, who were dissatisfied with Big Tech's reckless business expansion, will begin to control Big Tech in earnest. Since each country is in a different position, the degree of regulation on Big Tech can vary. However, after the enforcement of the ｢Regulation｣, there is a possibility to study the effect on Big Tech through algorithm regulation and apply it to the domestic Big Tech regulatory policy. In this article, the ｢Regulation｣ consisting of a total of 6 chapters(‘Chapter 1 General Provisions’, ‘Chapter 2 Information Service Regulations’, ‘Chapter 3 Protection of Users’ Rights and Interests’, ‘Chapter 4 Supervision and Management’, ‘Chapter 5 Legal Responsibilities’, ‘Chapter 6 Supplementary Provisions’) and 35 articles have been examined by dividing them into chapters. Through this, the role and status of ｢Regulation｣ were analyzed in detail, and then characteristics were derived by synthesizing the evaluation of experts in China on ｢Regulation｣. It was intended to provide a basis for future algorithmic governance research.

디지털 시대에 중국 대학의 취업 서비스는 데이터 마이닝과 지능형 매칭 등 알고리즘 기반 응용을 통해 서비스 효율성을 크게 향상시켰다. 그러나 이러한 기술적 역량 강화의 이면에는 윤리적 위기가 내포되어 있다. 본 연구는 알고리즘 적용이 야기하는 기술적 합리성과 교육적 가치 간의 충 돌에 주목하며, 특히 취업 서비스의 알고리즘화로 인해 발생하는 세 가지 주요 딜레마—기술 블랙박 스, 데이터 편향, 권력 재구성—를 규명하였다. 나아가 ‘제도-기술-교육’의 협력적 거버넌스 프레 임워크를 구축하였다. 본 연구는 디지털 시대의 교육 거버넌스에 새로운 시각을 제공하며, 기술의 응용은 교육 형평성을 최저 기준으로 삼아야 하며, 제도적 규제, 기술 혁신, 교육적 역량 강화 등을 통해 도구적 합리성과 가치적 합리성 간의 동적 균형을 실현해야 함을 강조한다.

In the digital era, employment services at Chinese universities have significantly improved efficiency through algorithmic applications such as data mining and intelligent matching. A hidden ethical crisis, however, underlies such technological empowerment. The purpose of this paper is to study the conflict between technical rationality and educational values in the application of algorithms, and to specifically identify the three major dilemmas of algorithmization of employment services: technical black boxes, data bias, and power reconstruction. Furthermore, it constructs a collaborative governance framework of “institution-technology-education”. A new perspective on education governance in the digital age is presented in this study. Through institutional regulation, technological innovation, and education empowerment, the application of technology must ensure educational equity and achieve a dynamic balance between instrumental rationality and value rationality.

This study examines algorithmic peak-hour delivery restrictions as a form of digital platform governance and evaluates their welfare implications. Motivated by recent practices in South Korea’s highly concentrated food delivery platform market, we develop a stylized model in which a dominant digital platform chooses an endogenous delivery service radius to restrict delivery service areas during peak demand periods. The platform trades off congestion relief and operational performance against reductions in consumer choice and small business access. While algorithmic service area restrictions can improve delivery times and reduce order cancellations by alleviating congestion, they simultaneously shrink consumers’ effective choice sets and contract restaurants’ acce ssible markets. Because the platform internalizes the operational benefits of congestion relief but not the welfare losses associated with reduced choice and access, the privately optimal service radius is smaller than the welfare-maximizing radius in the model. Our findings highlight that platform control operates not only through prices but also through rule-based mechanisms that govern access. As a result, seemingly technical operational policies can generate welfare distortions by altering the feasible set of market interactions. We also suggest that performance-based regulation can improve welfare when it conditions the permissibility of access restrictions on demonstrated performance necessity.

The distinction between the “Rule of Law” and the “Rule by Law” has long occupied a central place in constitutional theory and legal philosophy. Traditionally framed as a contrast between legality as a normative constraint on power and legality as an instrument of governance, this distinction has been examined primarily through constitutional texts, judicial doctrine, or regime-level comparisons. This article shifts the focus to law enforcement as the institutional site where competing conceptions of legality are translated into everyday exercises of coercive authority. The article argues that contemporary law enforcement constitutes the institutional fault line at which Rule-of-Law principles most readily give way to Rule-by-Law practices. This transformation does not typically occur through explicit rejection of legality, but through preventive and algorithmic policing practices that expand discretion, weaken traditional legal thresholds, and normalize anticipatory intervention. Preventive policing re-orients enforcement from responding to completed offenses to managing projected risk, while algorithmic governance consolidates this logic by embedding discretionary judgments within data-driven systems that operate prospectively and probabilistically. Through a conceptual comparison of the Rule of Law, the Rule by Law, and contemporary algorithmic policing, the article demonstrates that algorithmic governance does not represent a radical break from earlier instrumentalist practices. Rather, it institutionalizes and routinizes Rule-by-Law logics under the guise of technical rationality and administrative efficiency, thereby intensifying structural pressures on constraint-based legality. The article concludes by arguing that preserving the Rule of Law in the algorithmic age requires institutional reconstruction rather than doctrinal reaffirmation. Legal safeguards must be re-designed to actively re-embed transparency, contestability, and accountability within algorithmic enforcement systems. In doing so, the article engages and contributes to broader debates on policing, governance, and the evolving nature of legality in technologically mediated systems of state power.

본 연구의 목적은 스마트폰 기반 소셜 미디어가 일상을 ‘디지털 비장소(non-place)’로 전환시키는 과정을 중심으로 인증된 자아와 알고리즘적 통치성의 교착적 작동 방식을 분석하는 것이다. 이를 위해 마크 오제의 ‘비장소’, 아즈마 히로키의 ‘우편적 불안’과 ‘확률적 존재론’, 미셸 푸코의 ‘자기기술’과 ‘생명정치’, 지그문트 바우만의 ‘유동적 정체성’ 개념 등을 기반으로 플랫폼 자본주의에서 발생하는 디지털 비장소, 알고리즘적 통치성, 인증된 자아, 유동적 정체성의 상호작용을 분석하였다. 디지털 비장소에서 호모 모빌리쿠스(Homo mobilicus)는 언제 어디서나 접속 가능한 이동성을 바탕으로 인스타그램과 같은 소셜 미디어에서 자신을 전시·관리하며, 알고리즘이 산출하는 ‘좋아요’, 팔로워 수, 도달률 등의 정량 지표를 통해 존재를 인증받아야 한다는 심리적 압박에 노출된다. 또한 인스타그램 이용자는 인기 해시태그와 콘텐츠 형식을 자발적으로 최적화하고, 플랫폼의 분류 체계 안에 자신을 정렬하여 자유로운 자기표현을 수행하는 것처럼 보인다. 하지만 실제로는 데이터 기반 예측과 추천 알고리즘이 설계한 확률적 공간에서 스스로를 조정하는 ‘조건화된 자율성의 주체’로 재구성된다. 본 연구에서 디지털 비장소는 ‘지금, 여기’의 순간적 인증을 중심으로 시간과 공간을 재편하고, 알고리즘적 통치성은 가시성·비교·자기관리의 연쇄를 통해 주체의 선택과 정동을 미세하게 조율하는 통계적 권력 형태로 작동하는 것으로 확인되었다. 이를 통해 주체의 정체성은 끊임없이 갱신되는 유동적 프로젝트로 변형되고, 인증된 자아는 디지털 비장소와 알고리즘적 통치성이 교차하는 접점에서 형성되는 새로운 주체의 형식으로 이해될 수 있다. 따라서 본 연구의 결과는 주체를 구성하고 관리하는 통치성의 장이라는 측면에서 소셜 미디어를 비판적으로 이해하는데 디지털 리터러시와 알고리즘에 대한 교육이 이론적 토대를 제공할 수 있음을 밝히고 있다.

The purpose of this study is to analyze the interlocking operation of the authenticated self and algorithmic governmentality, focusing on the process by which smartphone-based social media transforms everyday life into a ‘digital non-place’. To this end, it draws on Marc Auge's ‘non-place’, Hiroki Azuma's ‘parasitic anxiety’ and ‘probabilistic ontology’, Michel Foucault's ‘autopoiesis’ and ‘biopolitics’, and Zygmunt Bauman's concept of ‘fluid identity’. In digital non-places, Homo mobilicus, possessing mobility that allows access anytime, anywhere, exhibits and manages themselves on social media like Instagram. They are exposed to psychological pressure to have their existence validated through quantitative metrics generated by algorithms, such as ‘likes’, follower counts, and reach rates. Instagram users appear to voluntarily optimize popular hashtags and content formats, aligning themselves within the platform's classification system to freely express themselves. Yet in reality, they are reconfigured as ‘subjects of conditioned autonomy,’ adjusting themselves within a probabilistic space designed by data-driven prediction and recommendation algorithms. This study confirms that digital non-places reorganize time and space around the momentary authentication of ‘here and now,’ while algorithmic governance operates as a form of statistical power that finely tunes subjects' choices and affect through the chain of visibility, comparison, and self-management. Consequently, the subject's identity transforms into a constantly updated fluid project, and the authenticated self can be understood as a new form of subjectivity emerging at the intersection of digital non-places and algorithmic governance. Therefore, the findings of this study reveal that education on digital literacy and algorithms can provide a theoretical foundation for critically understanding social media as a field of governance that constitutes and manages subjects.

본 연구는 생성형 AI 시대 중국의 알고리즘 통치가 개별 콘텐츠의 사후 검열 을 넘어 인공지능 인프라 설계 단계에서 국가 이념을 구조적으로 내재화하는 사 전 설계형 인프라 통제로 전환했음을 규명한다. 분석틀은 푸코의 통치성 이론과 플랫폼 인프라 논의를 통합하고, 시진핑 시기의 쌍순환 전략과 결합한 디지털 쌍 궤제로 구성한다. 통제는 모델 설계와 데이터 학습과 출력 규칙 단계에서 이념을 주입하는 방식 으로 이동하며, 제도의 명령이 창작 현장의 내면화된 규범으로 스며드는 경로를 통해 길들여진 창의성을 산출한다. 디지털 쌍궤제의 두 축인 통제의 궤도와 육성 의 궤도는 상호작용하며 혁신의 방향을 국가가 설정한 경계에 맞추어 정렬한다. 대표 모델의 산출물 비교와 현장 사례 분석은 주제의 수렴과 서사 공식의 반복과 미학 스타일의 표준화를 확인했고, 창작자의 우회 시도가 이어지지만 규범의 틈 은 점차 좁아지고 있음을 보여준다. 학술적 기여는 중국의 인공지능 통치 체계를 디지털 쌍궤제와 사전 설계형 인 프라 통제로 체계화하고, 거시 전략과 미시 실천을 길들여진 창의성으로 매개해 인프라를 통한 규범의 문화적 번역 경로를 실증한 데 있다. 중국의 인프라 기반 통치 모델이 단기 성과와 장기 혁신 역량 약화라는 양면성을 동반함을 지적하며, 한국을 포함한 각국의 인공지능 거버넌스 설계에서 규제의 목적과 수단, 데이터 거버넌스와 표현의 자유, 연구 개발 투자와 산업 성과의 균형을 재설계할 필요가 있음을 제안한다.

This study reveals that China’s algorithmic governance in the era of generative AI has shifted from post-hoc censorship of individual content to a new form of pre-designed infrastructure control that structurally embeds state ideology at the AI infrastructure design stage. The analytical framework integrates Foucault’s theory of governmentality with platform infrastructure discourse, combined with the digital dual-track system based on Xi Jinping’s dual circulation strategy. This control operates by injecting ideology at the stages of model design, data training, and output rules. This process channels institutional commands into the creative field as internalized norms, producing tamed creativity. The two tracks of the digital dual-track system?control and promotion?interact to align the direction of innovation with state-defined boundaries. A comparative analysis of outputs from representative models and field case studies confirms convergence of themes, repetition of narrative formulas, and standardization of aesthetic styles. While creators continue to seek workarounds, the space for normative deviation is progressively narrowing. The academic contribution lies in systematizing China’s AI governance as a digital dual-track system and pre-designed infrastructure control, empirically demonstrating the cultural translation pathway of norms through infrastructure by mediating macro-strategies and micro-practices through tamed creativity. The study points out that China’s infrastructure-based governance model carries a dual nature of short-term achievements alongside long-term innovation capacity weakening, suggesting the need for countries including South Korea to redesign the balance among regulatory objectives and means, data governance and freedom of expression, and R&D investment and industrial performance in their AI governance designs.

알고리즘 권력화란 플랫폼사업자들이 알고리즘을 도구화하여 알고리즘에 의한 지배, 통제를 통해 영향력을 높이는 것을 말한다. 알고리즘이 스스로 의식을 가지고 작동하는 것이 아니기 때문에 알고리즘이 권력화한다는 표현은 맞지 않다. 물론, 알고리즘을 권력화함으로써 여러 가지 문제가 발생한다고 하여, 알고리즘을 통제하는 것은 문제해결에 도움이 되지 않는다. 플랫폼사업자들은 기업활동을 위해 알고리즘을 개발하고 보다 효율적으로 이익을 창출하기 위하여 알고리즘을 사용한다. 그 과정에서 고의로 알고리즘을 왜곡(歪曲)하는 경우도 있음은 부인하기 어렵다. 이처럼, 알고리즘이 권력화됨으로써 다양한 사회적 문제가 발생하는 상황에서 알고리즘에 대한 규제의 필요성이 커지고 있다. 물론, 알고리즘 규제의 필요성이 있다고 하더라도 충분한 반론이 이루어지고 그에 따른 설득의 과정이 필요하다. 예를 들면, 사업자들은 알고리즘 공개를 규제라고 보고, 영업비밀을 공개할 수 없다는 주장을 편다. 그렇지만, 알고리즘 공개를 일반 대중에게 한다고 생각할 수 있을까? 그럴 필요가 없다. 정책이나 입법 과정에서 갈등이나 오해는 풀어가는 것이 무엇보다 중요하다. 정책의 목적이 정당하더라도, 절차적인 정당성을 확보하지 못할 경우에는 목적의 정당성까지 훼손될 수 있기 때문이다. 알고리즘은 기획, 개발, 운용 및 이용 과정이나 데이터를 활용하는 학습과정에서 편향과 차별이 의식적이든 무의식적이든 반영된다면 평등이나 기본권 보장 등 헌법적 가치가 훼손될 수 있다. 이러한 한계 내지 문제를 해결하기 위해서는 알고리즘 자체의 윤리성을 높이거나 관여하는 인간의 윤리적 책임 내지 법적 책임을 강화할 필요가 있다. 고의로 알고리즘을 오용하거나 남용하여 차별을 고착하는 경우라면 헌법적 가치를 훼손하는 행위로서 절대적인 규제 대상이다. 이를 위한 입법방안은 알고리즘을 문제로 전제하기보다는 알고리즘이 가져올 수 있는 파장을 차단할 수 있는 방안을 마련하기 위한 것으로, 기술중립적 측면에서의 접근방법이다. 알고리즘의 공정성 확보를 위한 규제 내지 법적 접근은 최후의 수단이며, 집단지성을 활용하거나 알고리즘에 대한 전문적인 기관을 만들어 문제해결 방안을 찾는 것은 정책적으로 판단할 사항이다.

Algorithm empowerment refers to platform operators tooling algorithms to increase their influence through algorithm control and control. The expression that algorithms become powerful is not correct because algorithms do not operate with consciousness on their own. Of course, controlling the algorithm does not help solve the problem because various problems arise by empowering the algorithm. Platform operators develop algorithms for corporate activities and use them to generate profits more efficiently. Of course, it is hard to deny that there are cases where algorithms are deliberately distorted in the process. As such, the need for regulation of algorithms is increasing in situations where various social problems arise as algorithms become power. Of course, even if there is a need for algorithm regulation, sufficient counterarguments are made and a process of persuasion is required accordingly. For example, operators view algorithm disclosure as a regulation and argue that trade secrets cannot be disclosed. However, can we think of releasing algorithms to the general public? There is no need for that. It is most important to resolve conflicts or misunderstandings in the policy or legislative process. Even if the purpose of the policy is justified, the legitimacy of the purpose may be undermined if procedural legitimacy is not secured. If bias and discrimination are reflected consciously or unconsciously in the process of planning, development, operation, and use of algorithms, constitutional values such as guaranteeing equality and basic rights can be undermined. To solve these limitations or problems, it is necessary to increase the ethics of the algorithm itself or strengthen the ethical or legal responsibility of humans involved. If discrimination is fixed by intentionally misusing or abusing algorithms, it is an act that undermines constitutional value and is subject to absolute regulation. Rather than presupposing the algorithm as a problem, the legislative plan for this is to come up with a way to block the wavelengths that the algorithm can bring, and it is a technology-neutral approach. Regulatory or legal approaches to securing fairness in algorithms are the last resort, and it is a policy decision to use collective intelligence or create a specialized institution for algorithms to find solutions to problems.

그간의 인공지능 관련 규제들이 혁신기술의 진흥과 혁신으로 인한 위험의 통제라는 양단에서 균형의 조정을 통해 해법을 찾아왔다면, 현시점에서 인공지능 관련 규제는 규제강화나 규제약화의 차원에서의 논의에서 벗어나 개별 구체적인 차원에서 합리적이고 효율적인 맞춤형 규제를 고려하는 단계로 발전되어야 할 것이다. 현 단계의 인공지능 관련 혁신기술에 적절히 대응할 수 있는 규제적 균형을 찾기 위해서는 기존의 규제가 특정한 행위 유형의 폐해나 해택에 대하여 적용해왔던 암묵적인 전제들이 최근 관측되고 있거나 예측될 수 있는 특정 상황에서도 여전히 유효한 것인지를 따져보고, 특정한 규제 공백 내지 부족함을 채워줄 수 있는 맞춤형 규제를 실효적으로 적용하는 것이 필요하다. 또한 규제거버넌스의 전환이라는 관점에서 지속가능한 인공지능의 혁신을 도모하기 위해서는 혁신으로 인해 발행하고 있는 문제들을 해결할 뿐만 아니라, 발생 가능한 문제들에 대한 선제적인 대응에 대한 고려도 필요하다. 그러나 법의 외부성과 혁신의 예측불가능성은 혁신을 저해하지 않으면서 이로 인한 위험을 최소화하는 선제적인 규제대응을 현실적으로 불가능하게하는 요인으로 작용하고 있다. 그렇지만 이러한 선제적 규제대응이 불가능한 것만은 아니다. 유럽연합의 ‘일반정보보호법’(이하 GDPR) 제22조에서 정보주체(평가대상)에게 사후적인 ‘설명요구권’(right to explanation)과 ‘개입요구권’(right to human-in-the-loope)을 부여하고, 이에 대응하기 위해 Inkedin이 당사의 알고리듬에 데이터 처리자를 사후 식별 가능하도록 하는 기술을 개발･적용한 사례는 혁신으로 인한 위험을 예측하고 규제적 대응을 통해 이를 통제할 수 있다는 가능성을 보여준다. 같은 맥락에서, 행정부가 인공지능 윤리원칙으로 알고리듬의 투명성, 책무성 등을 선제적으로 선언하는 것은 알고리듬의 기술 개발자들에게 규제의 방향성을 사전적으로 인식시키고, 기술개발의 단계에서부터 알고리듬의 불투명성이나 데이터의 편향성으로 인한 위험을 최소화할 수 있는 방향으로 기술을 전개하도록 유도할 수 있다. 물론 한편으로 인공지능 윤리원칙으로 인공지능의 공공성, 책무성, 통제성, 투명성 등의 원칙을 선언하는 비규제적 접근방식은 집행력이 없고 처벌에 대한 강제규정이 없기 때문에 규제의 실효성을 담보할 수 없다는 비판을 받을 수 있다. 또, 다른 한편으로는 이와 같은 인공지능 윤리원칙의 선언은 명시적인 조항이 아니더라도 이러한 윤리준칙들이 각 법령에 산재한 설명의무나 투명성 조항에 기해 알고리듬의 투명성을 요구할 수도 있다는 측면에서 행정부의 지나친 관련 지침이나 가이드라인의 발표가 과잉규제로 인한 중복규제, 규제충돌이라는 문제를 야기 시킬 수 있다는 비판을 받을 수도 있다. 그러나 이와 같은 인공지능 관련 윤리준칙의 선언이나 가이드라인의 발표들은 대부분 입법으로 발전하지 않고 강제력 없는 지침으로 머무는 경향이 높기 때문에 규제과잉이나 규제충돌의 문제를 심각하게 야기하지는 않는 반면, 기업들에게 자율규제의 방향성을 제시해 주어 일정부분 구속력을 발휘하면서 혁신의 저해를 최소화하는 규제수단으로 적용될 수 있다는 장점이 있다. 따라서 다양한 스펙트럼을 가진 인공지능 기술이 여러 분야에서 각기 다른 규제 이슈를 가지고 상용화되고 있고 기술혁신의 방 ...

The problems of artificial intelligence and law, which have been sought by both balance and coordination of innovative technology promotion and regulatory control of AI algorithms, should now be developed into a rational and efficient regulation on individual specific issues, not in terms of regulation strengthening or deregulation. In other words, it is necessary to effectively apply customized regulations that can fill specific regulatory gaps or deficiencies to determine whether the implicit assumptions that existing regulations have applied to certain types of harm or harm are still valid in certain situations observed or predicted today. In order to innovate sustainable artificial intelligence in terms of a shift in regulatory paradigm, not only do we need to solve problems caused by innovation, but also preemptive responses to possible problems. However, finding preemptive regulatory instruments that minimize the risk of innovation without hindering innovation due to the externalities of the law and the unpredictability of innovation is a very challenging task. An example of how it is not impossible to predict foreseeable risks and direct innovation through regulation is that the European Union's “GDPR” authorized information subjects to explain and counter-argument, and Inkedin developed and applied technology to enable data processors to be identified post-mortem in our algorithms. In the same vein, the administration's preemptive declaration of the explainability or accountability of the algorithm under artificial intelligence ethics leads the developers of the algorithm to recognize the direction of regulation and to deploy the technology in a direction that minimizes the risk of bias and opacity. Of course, non-regulatory approaches such as declaring artificial intelligence ethical principles or setting relevant standards can be criticized for their effectiveness because they are unenforceable and have no enforcement regulations. However, while only a few of these guidelines are developed into laws and are mostly non-forced, they are not as serious as feared, they can be used as regulatory means to minimize disruption to innovation while providing a direction for companies. Therefore, since artificial intelligence with diverse spectra is commercialized with different regulatory issues in different fields and the direction of innovation cannot be predicted, a regulatory approach is needed to establish regulatory orientation in this way and gradually strengthen it based on accurate understanding of relevant technologies and sites. Thus, this paper discusses the changes in regulatory means to respond to innovation through the latest US examples applying various regulatory and non-regulatory means in AI algorithm regulation in terms of the shift in regulatory paradigm for sustainable innovation and presents the direction of regulatory paradigm change at this point. In the past related prior studies, regulatory trends in major related countries have been studied based on comprehensive discussions on artificial intelligence and law. However, rather than covering the overall AI regulation of major countries, this paper meant a more detailed and dense analysis of recent regulatory cases and policy directions since 2017 for the leading U.S. administration of artificial intelligence-leading administration.

본 연구는 생성형 AI 플랫폼 거버넌스에서 ‘신뢰’가 어떠한 절차적 권리 구조로 번역되는지를 분석한다. 생성형 AI 플랫폼의 권력은 약관, 이용정책, 운영정책, 도움말 문서와 같은 사적 규범과 거부, 제한, 정지, 모니터링 등 기술적 집행의 결합을 통해 행사된다. 이에 본 연구는 생성형 AI 거버넌스를 규칙–집행 결합체로 개념화하고, 절차적 신뢰를 명확성, 투명성, 정당한 절차, 구제 가능성, 감사 가능성의 다섯 차원으로 조작화하였다. 연구 방법으로는 주요 생성형 AI 사업자의 공개 거버넌스 문서를 코퍼스로 구축하고, 조항 단위 질적 코딩과 버전 비교 기반 정책 드리프트 분석을 결합하였다. 분석 결과, 대부분의 플랫폼은 금지행위와 위험 범주를 비교적 상세히 제시하는 반면, 이유제시, 이의제기, 복구, 변경 추적과 같은 절차적 권리는 여러 문서에 분산되는 경향을 보였다. 또한 플랫폼 간 차이는 금지조항의 존재 여부보다 절차권의 문서상 응집도와 변경 이력의 외부 추적 가능성에서 더 뚜렷하게 나타났다. 본 연구는 생성형 AI 거버넌스의 핵심 쟁점이 금지 목록의 존재가 아니라 권리 제한이 고지되고 설명되며 다툴 수 있고 검증 가능한 구조로 조직되는지에 있음을 밝히며, 시민사회형 문서 기반 알고리즘 감사의 분석틀을 제시한다.

This study examines how “trust” is translated into procedural rights within generative AI platform governance. As generative AI becomes infrastructure for information access, knowledge production, and decision support, platform power is exercised through private rules, including terms of service, use policies, operational policies, and help documents, as well as technical enforcement mechanisms such as refusal, restriction, suspension, and monitoring. The study conceptualizes this structure as a rule?enforcement assemblage and operationalizes procedural trust across five dimensions: clarity, transparency, due process, remedy, and auditability. Drawing on governance documents from major generative AI providers, the study combines clause-level qualitative coding with version-based policy drift analysis. The findings show that although platforms provide detailed rules on prohibited conduct and risk categories, procedural rights, including reason-giving, appeal, restoration, and change tracking, remain fragmented across terms, policies, help pages, and support channels. Cross-platform differences lie less in prohibitory rules themselves than in the coherence of procedural pathways and the traceability of policy changes. The study argues that the central issue is not whether prohibitions exist, but whether user restrictions are subject to notice, explanation, contestation, and audit. It reconceptualizes generative AI platform governance as a matter of rights, procedure, and legitimacy, and proposes a document-based framework for civic algorithmic auditing.