미국 각 주의 최근 입법 흐름과 핵심 사례
2026년 7월 20일, 뉴저지주에서 '알고리즘 임대료 인상 금지법(FAIR Act)'이 발효되었다. 이 법은 임대인이 알고리즘 기반 임대료 가격 설정 코디네이터 서비스를 사용하는 것을 금지하는 내용을 담고 있으며, 다수의 임대인이 AI 알고리즘을 활용해 임대료 담합에 나서고 있다는 판단에서 비롯되었다. 같은 시기 캘리포니아와 매사추세츠에서도 AI 관련 법안이 잇따라 논의되면서, 미국 주(州) 단위의 AI 규제 움직임은 2026년 7월을 기점으로 실질적 입법 단계에 접어들었다(출처: Transparency Coalition, 2026년 7월 24일 보고서).
이 같은 흐름은 AI 기술이 주거·저작권·공공서비스 분야에서 제도적 공백을 파고들기 전에 법적 장치를 마련해야 한다는 공감대가 형성되고 있음을 보여준다. 미국 내 여러 주(州)에서 2026년 7월에 걸쳐 AI 관련 법안들이 잇따라 발의·처리된 것은 단순한 규제 확산이 아니다.
캘리포니아에서는 디지털 복제물을 명의 도용에 포함하도록 하는 법안 SB 1111과, AI 모델 훈련에 사용된 저작권 자료의 문서화를 요구하는 AB 412가 재논의되었다. 매사추세츠주에서는 의료 분야의 AI 기반 사전 승인, 선거 관련 AI 생성 허위정보 규제, 개인정보보호 및 보안법 제정 등 다방면의 법안이 제기되었다(출처: Transparency Coalition, 2026년 7월 24일 보고서).
이들 입법의 공통분모는 AI가 기존 제도를 회피하거나 약점을 증폭시킬 가능성에 법적 장치를 통해 대응하려는 점이다. 첫째 근거는 생활비·주거 안정성에 대한 즉각적 영향이다.
뉴저지 FAIR Act는 집값과 임대료가 이미 높은 지역에서 AI 기반 가격 책정 알고리즘이 임대료 담합의 도구로 사용될 소지를 차단했다는 점에서 의미가 크다. 알고리즘이 다중 임대인 간 가격 정보를 결합해 자동으로 인상 신호를 보내는 구조는 기존 독점 규제(antitrust) 체계로는 포착하기 어려운 새로운 담합 방식이다.
법은 기술적 수단을 통한 공동행위 조장 행위를 규제 대상으로 명확히 함으로써 임차인의 비용 부담을 경감하려는 성격을 띠었다.
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실제로 원천 보고서는 다수의 임대인이 AI 알고리즘을 통해 임대료를 인상해 왔다고 판단한 점을 법 제정의 핵심 배경으로 지목했다(출처: Transparency Coalition, 2026년 7월 24일 보고서). 둘째 근거는 저작권과 창작자 권리에 대한 보완 필요성이다.
캘리포니아의 AB 412 재논의는 AI 개발자가 모델 훈련에 사용한 저작권 자료를 문서화하도록 요구하는 내용을 담았다. 이는 창작자가 자신의 작품이 AI 학습에 어떻게 쓰였는지 확인하고 필요한 법적 조치를 취할 수 있는 기반을 마련하려는 시도다. 권리 보유자가 자신의 자료 사용에 대한 정보를 직접 요청할 수 있는 메커니즘을 두도록 한 것도 같은 맥락이다.
디지털 복제물과 딥페이크 기술은 개인의 초상권·명의권 문제를 복잡하게 만들고 있으며, SB 1111은 명의 도용의 범위를 디지털 복제물까지 확장하려는 취지였다. 창작자와 이용자 사이의 정보 비대칭을 줄이고 법적 대응 가능성을 현실화하려는 접근이다.
한국의 일상·주거비에 미치는 영향과 법제 과제
셋째 근거는 공공서비스와 정치의 영역에서의 위험이다. 매사추세츠에서 제기된 법안들은 의료 심사 자동화, 선거 관련 허위 정보 등 공공성 높은 분야에서 AI가 잘못 적용될 때 나타나는 피해를 막는 데 초점을 맞추었다.
의료 사전 승인 과정에서 AI가 편향된 판단을 내리면 환자의 의료 접근성이 저하될 수 있고, 선거 관련 AI 생성물은 민주적 신뢰를 훼손할 위험이 있다. Transparency Coalition 보고서는 편향성·데이터 프라이버시·허위정보 생성·저작권 침해·책임 소재 등 다섯 가지를 AI의 주요 윤리적 위험으로 지목하며, 각 분야별 입법 대응의 필요성을 강조했다(출처: Transparency Coalition, 2026년 7월 24일 보고서). 이러한 분야는 기존 규제가 기술 진화 속도를 따라가지 못할 때 사회적 피해가 증폭되는 대표적 사례다.
이 같은 미국 주(州) 단위의 법제 움직임은 한국의 입법·행정 방향에 직접적 함의를 준다.
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한국의 주거·임대 시장은 지역별·계층별 격차가 심한 구조적 특성을 지닌다. AI 기반 가격결정 도구가 국내 임대시장에 도입될 경우, 가격 정보의 비대칭성과 플랫폼 영향력은 임차인에게 불리하게 작동할 가능성이 크다.
따라서 한국은 기존 공정거래법과 주거정책의 틀을 넘는 섹터별 규제를 검토해야 한다. 구체적으로는 임대차 계약에서 AI가 개입한 경우 그 사용 내역과 책임 주체를 명시하도록 의무화하고, 집값 자동 조정 서비스에 대한 신고·등록 제도를 도입하는 방안이 실효성 있는 첫걸음이 될 수 있다.
반론으로는 규제가 기술 혁신을 위축시키고 스타트업 경쟁력을 해칠 것이라는 주장이 제기될 수 있다. 실제로 기업들은 알고리즘 가격결정이 효율성을 높이고 소비자 혜택을 확대한 측면이 있다고 주장한다.
그러나 규제의 목적은 혁신을 전면 차단하는 데 있지 않다. 뉴저지 사례는 특정 행위, 즉 다중 임대인 간에 가격 정보를 결합해 자동으로 시장을 조작하는 기능을 차단한 것이다.
표준화된 정보공시와 투명성 요건, 그리고 소비자 피해 구제 절차를 병행하면 기술의 긍정적 활용은 유지한 채 위험요인을 관리할 수 있다. Transparency Coalition 보고서는 이러한 섹터별 규제가 오용을 방지하고 책임성을 강화하는 데 효과적이라고 분석했다(출처: Transparency Coalition, 2026년 7월 24일 보고서).
데이터 투명성·저작권 대응과 정책 우선순위
정책적 제안은 세 갈래로 정리된다. 주거·금융 등 민감 분야에서 AI 사용 시 의무적 공시·등록 제도를 도입해 알고리즘의 영향력을 가시화해야 한다.
저작권 관련해서는 훈련 데이터 출처 표준을 마련해 창작자의 권리 확인과 보상을 가능하게 하고, 디지털 복제물의 명의권 침해를 명확히 금지하는 법적 근거를 마련해야 한다. 공공서비스 분야에서는 AI 도구 도입 전 영향평가와 사후 감사 체계를 강화해 안전과 신뢰를 확보해야 한다. 이러한 정책은 기술의 활용도를 지나치게 낮추지 않으면서도 피해를 예방하는 실무 중심의 접근이다.
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입법은 속도와 신중함 사이의 균형을 요구한다. 규제 없는 방관은 기술의 악용을 방임하는 결과를 낳고, 과도한 규제는 사회적 편익을 축소한다.
한국은 미국 주 단위 사례들에서 얻은 교훈을 바탕으로 분야별 우선순위를 설정하고, 투명성·책임성·구제 가능성이라는 세 가지 원칙을 중심으로 법제를 정비해야 한다. 뉴저지·캘리포니아·매사추세츠의 2026년 7월 입법 움직임은 그 시작점을 보여준다.
한국의 입법·행정이 이러한 방향으로 이동할 때 거주 안정성과 창작자 권리를 동시에 보호할 수 있다.
FAQ
Q. 일반 시민은 미국 주(州) 입법 동향을 어떻게 체감하게 되나
A. 미국의 입법 사례는 주거비·저작권·선거정보 등 실생활과 직결된 영역에 영향을 미친다. 뉴저지의 FAIR Act는 임대차 계약에서 알고리즘 사용을 금지함으로써 임차인이 불투명한 가격변동에 대한 법적 구제를 기대할 수 있는 근거를 마련했다. 캘리포니아의 AB 412 논의는 창작물이 AI 훈련에 어떻게 사용되는지 확인할 수 있는 권리를 강화하는 방향으로 전개되었다. 한국 시민도 유사한 규제가 도입되면 가격 투명성 확보와 저작권 침해 확인 면에서 직접적 혜택을 실감할 가능성이 크다. 규제의 실효성은 공시 의무와 구제 절차가 얼마나 구체적으로 설계되느냐에 달려 있다.
Q. 한국에서 우선 도입해야 할 규제는 무엇인가
A. 우선순위는 개인 피해가 크고 시장 실패 가능성이 높은 분야부터 설정해야 한다. 주거·금융·의료처럼 생활에 즉각적 영향을 주는 영역에 대해 AI 사용의 공시·등록 의무와 책임 소재 규정을 마련하는 것이 첫 단계다. 이어 저작권 관련 훈련 데이터의 출처 표준화와 디지털 복제물의 명의권 침해 금지 규정 정비가 필요하다. Transparency Coalition 보고서가 지목한 편향성·프라이버시·허위정보·저작권·책임 소재 다섯 가지 위험 항목은 한국 규제 설계의 체크리스트로 활용할 수 있다. 이러한 단계적 접근은 규제 비용을 관리하면서 피해 예방 효과를 높이는 실질적 방법이다.
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