사전 규제를 넘어선 실험주의: AI 규제 샌드박스에 대한 법과 경제학의 관점

초록 인공지능(AI)은 그 빠른 발전과 광범위한 사회적 영향으로 인해 독특한 규제 과제를 제시합니다. 전통적인 사전 규제 접근 방식은 AI 발전의 속도를 따라잡기 어려워 “속도 문제”와 콜링리지 딜레마를 악화시키고 있습니다. 이에 대한 응답으로, 실험적인 거버넌스—특히 규제 샌드박스를 통한—가 잠재적인 해결책으로 떠오르고 있습니다. 본 논문은 법과 경제학의 관점에서 유럽연합(EU)의 인공지능법(AI Act) 내 AI 규제 샌드박스를 검토하며, 전통적인 명령-통제 메커니즘에 비해 시장 및 정부 실패를 해결하고 규제 효율성을 높이는 능력을 조사합니다. 법의 경제 분석 틀을 적용하여, 본 논문은 샌드박스가 정보 비대칭을 완화하고, 부정적인 외부 효과를 줄이며, 책임 있는 AI 혁신을 촉진하는 반복적인 규제 학습을 어떻게 촉진할 수 있는지를 평가합니다. 또한, 샌드박스가 규제 포획, 임대 요구 및 지식 격차를 포함한 특정 정부 실패를 어떻게 수정할 수 있는지를 분석합니다. 핀테크에서 비교적 통찰을 이끌어내며, 본 논문은 그들의 효과성과 회복력을 보장하기 위해 필요한 제도적 설계 특성을 파악합니다. 샌드박스는 유연하고 혁신 친화적인 거버넌스 모델을 제공하지만, 그들의 성공은 궁극적으로 건전한 제도적 안전장치, 비례성, 그리고 더 넓은 정책 목표와의 정렬에 달려 있습니다. 본 논문은 효과적이고 책임 있는, 적응 가능한 샌드박스를 위한 설계 원칙을 제안함으로써 AI 거버넌스에서 실험주의에 대한 지속적인 논의에 기여합니다.