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[IT뉴스]"현 플랫폼, 2020년대 초반과 달라"…AI시대 '규제 중심 정책' 바꿔야

온카뱅크관리자

2026-09-22 16:17:27

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 [디지털데일리 채성오기자] 인공지능(AI)이 플랫폼 시장의 경계를 허물고 경쟁 구도까지 바꾸면서 과거 플랫폼의 영향력 억제에 초점을 맞췄던 정책 프레임도 달라져야 한다는 제언이 나왔다. AI를 실제 서비스와 산업적 가치로 연결하는 플랫폼의 경쟁력을 키우는 한편 규제 역시 기업 규모가 아닌 실제 경쟁제한 행위와 이용자 후생을 중심으로 정교하게 설계해야 한다는 주장이다.
 22일 서울 중구 포스트타워에서 열린 '플랫폼 산업 경쟁력 강화를 위한 전략 과제 세미나'에서 이경선 정보통신정책연구원(KISDI) 박사와 선지원 한양대 법학전문대학원 교수는 각각 '플랫폼 산업의 혁신과 도전과제'와 '플랫폼 산업의 규제 현안과 개선 방안'을 발표했다.
 두 발제자는 AI로 플랫폼의 역할과 시장 구조가 빠르게 변하고 있는 만큼 기존 규제 논의를 그대로 적용하기보다 산업 경쟁력과 이용자 후생을 함께 고려한 정책 전환이 필요하다고 강조했다.
 ◆AI 경쟁은 모델 아닌 '가치창출'…"플랫폼 키울 정책 필요"
 이 박사는 현재 플랫폼 시장을 2020년대 초반과 같은 잣대로 바라봐서는 안 된다고 진단했다. 글로벌 빅테크가 AI를 새로운 성장축으로 삼아 몸집을 키운 반면 국내 플랫폼은 상대적으로 격차가 벌어졌다는 이유다. 발표자료에 따르면 알파벳과 네이버의 시가총액 격차는 2020년 약 27배에서 올해 약 175배로, 애플과 카카오는 약 71배에서 약 426배로 확대됐다.
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 AI 경쟁의 성격도 달라졌다고 봤다. 단순히 더 뛰어난 모델을 확보하는 경쟁에서 AI를 얼마나 빠르게 서비스화하고 실제 수익과 생산성으로 전환하느냐가 중요해졌다는 것이다.
 국내 디지털 플랫폼 기업 가운데 AI 기술을 개발·활용하는 기업은 50.2%였고 이 가운데 생성형 AI 파운데이션 모델 활용 기업은 91.4%, 개발 중인 기업은 34.0%로 나타났다. 활용 목적은 기존 서비스 개선·고도화가 66.3%, 신규 서비스 개발이 58.5%였다. 
 플랫폼은 이 과정에서 AI와 실제 수요를 연결하는 통로로 제시됐다. 이용 과정에서 축적되는 피드백 데이터가 모델 개선과 인프라 재투자, 다시 서비스 혁신으로 이어지는 선순환 구조를 만들 수 있다는 설명이다.
 반면 글로벌 빅테크는 인프라·모델·데이터·플랫폼·서비스를 연결한 ‘풀스택’ 경쟁력을 이미 구축하고 있어 국내 기업의 시장 진입이 늦어질 경우 해외 사업자가 서비스와 표준을 선점할 가능성도 있다고 봤다.
 이에 이 박사는 "국내 플랫폼의 성장과 글로벌 경쟁력 확보를 정책의 핵심 목표로 다시 설정하고 인프라부터 서비스까지 연결되는 정책을 설계해야 한다"고 제안했다. 규율도 일률적인 사전규제보다 자율규제를 중심으로 두면서 실질적인 경쟁제한 행위에는 정교하게 대응해야 한다고 강조했다.
 이 박사는 "국내 플랫폼의 성장과 글로벌 경쟁력 확보를 플랫폼 정책의 핵심 목표로 재정립할 필요가 있다"며 "AI 기술과 역량을 확보하는 정책이 거기서 끝나는 게 아니라 궁극적으로 시장가치를 창출하고 서비스 시장으로 연결되는 데까지 로드맵을 그리고 정책이 만들어져야 한다"고 말했다.
 ◆"덩치만 크다고 규제 안돼"…기준은 '이용자 후생'
 선 교수는 플랫폼 규제의 출발점부터 다시 점검해야 한다고 제안했다. 대형 플랫폼의 규모나 사회적 영향력을 이유로 규제 필요성을 먼저 전제하기보다 실제 시장실패와 이용자 피해가 존재하는지 확인해야 한다는 것이다.
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 그는 "플랫폼 사업자에게 직접 의무를 부과하려면 우선 대형 플랫폼으로 인해 경쟁이 제한되거나 입점사업자가 피해를 입는 현상이 실제로 존재하는지 실증해야 한다"고 지적했다.
 기존 공정거래법이나 정보통신망법 등으로 해결할 수 없는 새로운 시장실패가 있는지도 따져봐야 한다고 봤다. 복잡한 가치사슬과 다양한 서비스가 얽힌 플랫폼 시장에서 일률적인 기준을 적용했을 때 규제 자체가 제대로 집행될 수 있는지도 검토 대상이다.
 궁극적인 판단 기준으로는 '이용자 후생'을 제시했다. 특히 AI 기반 플랫폼에서는 이용자가 단순한 보호 대상에 머무르지 않고 서비스를 직접 선택하고 경험하는 적극적인 주체로 변하고 있어 규제 역시 이용자의 선택지를 넓히는 방향으로 설계돼야 한다고 설명했다. 
 또한 선 교수는 알고리즘 추천을 이용할 것인지 등을 이용자가 스스로 결정할 수 있도록 하고 직접적인 행위 제한보다 공정한 선택 환경을 조성해야 한다고 제안했다.
 플랫폼마다 서비스 구조와 위험 수준이 다른 만큼 규율 방식 역시 세분화해야 한다고 봤다. 기술개발자와 서비스 제공자, 이용자의 지속적인 피드백을 반영하는 자율규제와 커뮤니케이션 기반 거버넌스를 대안으로 제시한 것도 같은 맥락이다. 일률적인 요건을 법으로 정할 경우 집행 비용을 키우거나 AI를 활용한 새로운 서비스와 알고리즘 개발을 위축시킬 수 있다는 설명이다.
 선 교수는 "단순히 덩치가 크기 때문에 규제해야 된다는 접근은 옳지 않다"며 "플랫폼의 복잡성과 다양성으로 인해 일률적으로 구성할 수 없기 때문에 끊임없는 피드백과 소통이 필요하다"고 강조했다. 
 이어 그는 "톱다운 방식의 규제는 한계가 있으며 커뮤니케이션 기반 거버넌스를 통해 이용자, 서비스 제공자, 플랫폼의 목소리가 반영되는 정책을 설계해야 한다"고 덧붙였다.
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