항공 및 지리 공간 기술은 연구자 및 농업관련 실무자들이 더욱더 쉽게 접근할 수 있게 되었으며, 이러한 기술은 농업과 임업에 있어 현재 병해충 관리의 변화에 중추적인 역할을 할 수 있다. 지난 20년 동안 위성, 유무인항공기, 스펙트럼 센서들, 정보 시스템 및 자동화 현장 장비들의 기술들은 병해충을 감지하고, 특정 지점에 대한 병해충을 방제하는데 사용되어져 왔다. 빅 데이터 기반한 인공 지능과 함께 항공 및 지리 정보 기술의 가용 함에도 불구하고 이러한 기술을 사과 IPM에 적용하는 것은 아직 실현되지 않았다. 본 논문은 사과연구소에서 수행한 사례 연구를 통해 사과 IPM 개선에 활용할 수 있는 항공 및 지리 정보기술의 발전과 한계에 대해 논하고자 한다.

우리는 인공지능, 사물 인터넷, 빅데이터 등의 첨단 정보통신기술이 기존 산업과 서비스에 융합되어 혁신적인 변화가 나타나는 제4차 산업혁명 시대를 살아가고 있다. 오늘날 인공지능은 제4차 산업혁명의 핵심 요소로서 이제 우리 삶의 일부분이자 미래의 최대 성장 동력이 되었다. 그런데 인공지능의 개발과 상용화로 우리의 삶이 더욱 풍요롭고 편리하게 되었지만 그와 관련된 문제점도 나타나고 있다. 그 중 하나가 바로 인공지능 시스템의 편향성이다. 인공지능 시스템이 편향되는 원인 중 하나로 저작권법상 저작권이 있는 저작물 이용에 대한 제한을 생각해볼 수 있다. 이에 이 글에서는 인공 지능의 편향성 완화를 위한 저작권법의 역할을 살펴보고자 한다. 즉, 인공지능 개발자들이 머신 러닝과 같은 인공지능 학습 과정에서 양질의 저작물을 저작권 침해 위험 없이 자유로이 이용할 수 있도록 이러한 이용행위에 저작권법 규정 중 제28조 또는 제35조의5가 적용될 수 있는지 살 펴본다. 인공지능이 특정 서비스를 제공하기 위해서 관련 어문 저작물, 음악 저작물, 영상 저작물 등 다량의 저작물을 복제하여 분석하고 학습하는 경우, 인공지능 시스템에 의한 저작물 이용은 그 저작물의 본래의 가치인 문학적⋅예술적 가치를 감상하거나 이용하는 것이 아니라 그 속에 내재된 문자, 음성, 영상 데이터의 패턴을 인식하는 등 새로운 가치를 찾아내서 이용하는 변형적 이용인 점, 저작물의 표현 그 자체를 이용하기 위한 것이 아니라 그 속에 내재된 데이터나 정보 등 비표현적 가치를 이용하는 것인 점, 그 저작물에 대한 수요를 대체하지 못할 가능성이 높은 점 등에 비추어 볼 때 허용되어야 할 것이다.

전통적인 소송절차만으로는 지식재산권에 관한 분쟁을 신속하고 효율적으로 해결하기 어렵다. 따라서 지역적 제한 없이 신속하고 포괄적인 결론을 도출할 수 있는 조정, 중재, 협상등의 대체적 분쟁해결제도(Alternative Dispute Resolution, ADR)가 지식재산권에 관한 분쟁을 해결하는 데에 적절한 수단이 될 수 있다. 그런데 지식재산 분야의 대체적 분쟁해결제도는 그다지 활성화되어 있지 않다. 비활성화의 원인은 두 가지가 있다. 첫째, 지식재산권에 관한 분쟁의 국제적 특성, 최근의 COVID-19 사태에도 불구하고 현재 국내 지식재산 분야의 대체적 분쟁해결제도는 기본적으로 조정기일에의 출석을 요구하고 있다. 둘째, 지식재산권에 관한 분쟁은 여러 지식재산권을 대상으로 하는 경우가 많을 것임에도 현재 국내 지식재산 분야의 대체적 분쟁해결제도는 지식재산 권별로 분쟁해결을 담당하는 기관이 파편적으로 나뉘어져 있다. 따라서 전면적인 온라인 분쟁해결 절차를 도입하고, 파편적으로 나뉘어져 있는 대체적 분쟁해결절차를 통합할 필요가 있다. 지식재산 분야에 고유한 대체적 분쟁해결제도는 행정기관이 주도하고 있는데, 행정기관 소속 위원회들인 산업재산권분쟁조정위원회, 한국저작권위원회 등은 일부 온라인 조정신청만을 허용하고 있을 뿐 대부분 온라인 분쟁해결절차를 갖추고 있지 않다. 한편 세계지식재산기구 중재조정센터(WIPO Arbitration and Mediation Center)는 온라인 분쟁해결절차로 eADR 서비스를 제공하고 있고, 미국의 Smartsettle 프로그램은 민간영역에서 온라인 분쟁해결절차 서비스를 제공하고 있으며, 캐나다의 Civil Resolution Tribunal은 경미한 사건에 대한 온라인 재판을 진행하고 있다. 위와 같은 외국의 사례를 참고하여, 통합적인 온라인 분쟁해결절차 플랫폼을 마련하여야 하는데, 시간과 비용 면에서 볼 때, 대한민국 법원 전자소송 프로그램을 활용하는 방법을 고려할 수 있다. 당사자들은 위 프로그램을 통해 조정신청을 하고, 행정 기관 소속 위원회가 그 절차에 따라 위 프로그램에서 조정절차를 진행하는 것이다. 한편 인공지능 기술의 도입 여부에 대해서는 특정 주제에 관한 빅 데이터를 조사, 수집, 분석하는 약 인공지능(Weak AI)은 활용될 필요가 있을 것인데, 이는 향후 기술발달 및 여건을 지켜보아야 할 것이다.

태풍 내습 시 신속하고 정확한 해일고 예측은, 연안재해 대응에 필수적인 요소이다. 이러한 해일고의 예측을 위해서 기존에는 태풍예측정보를 수치모델에 적용하여 예측자료를 생산하는 것이 대부분이였다. 이러한 방법은 대용량의 컴퓨팅 자원과 시간이 소요된다는 단점이 있다. 최근에는 인공지능 기반으로 신속하게 예측자료를 생산하는 연구가 다양한 분야에서 진행되고 있으며, 본 연구에서는 인공지능 기반 해일고 예측을 수행하였다. 인공지능 적용을 위해서는 많은 수의 학습자료가 필요하게 되며, 기왕 발생태풍은 개수가 한정되어 있어 본 연구에서는 TCRM(Tropical Cyclone Risk Model)을 통하여 합성태풍을 생성하고, 이를 폭풍해일 모델에 적용하여 해일고 자료를 생성한 후, 학습자료로 활용하였다. 인공지능으로 예측한 해일고와 실제 발생 태풍에 대한 비교 결과, RMSE(Root Mean Square Error)는 0.09 ~ 0.30 m, CC(Correlation Coefficient)는 0.65 ~ 0.94, 최대 해일고의 ARE(Absolute Relative Error)는 1.0 ~ 52.5 %로 분석되었다. 특정 태풍/지점에 서는 다소 오차가 크게 나타나고 있으나, 향후 학습자료의 최적화 등을 통하여 정확도를 개선할 수 있을 것으로 기대된다.

PURPOSES : The purpose of this study is to enhance the reliability of artificial intelligence for a noise-based pavement condition rating system (to a target performance of 95 %). METHODS : By comparing four types of pattern recognition artificial intelligence, this work acquires high-quality learning data and optimizes data learning through analysis of error characteristics. RESULTS : The system reliability improved up to 97 % (82 % in a prior study). In addition, 100 % was achieved for the E(F) condition grade, which has a direct impact on maintenance decision making. CONCLUSIONS : KNN-DTW (K-nearest neighbor dynamic time warping) is judged to be the most suitable type of artificial intelligence for a noise-based pavement condition rating system; a 4-grade system is the most suitable for classifying pavement condition.

본 논문는 개폐식 대공간 구조물의 지진하중에 대한 동적응답을 줄이기 위한 목적으로 파라메트릭 설계 기법을 적용한 TMD에 관한 연구이다. 인공지능 알고리즘을 이용하여 감쇠장치의 설치 위치를 자동 탐색하는 컴포넌트를 개발하였다. 이는 구조물의 동적응답을 실시간으로 확인하고, 구조물의 감쇠장치 최적의 위치를 찾을 수 있을 있다. 또한, 여러 대안에 대한 감쇠장치 질량의 최적 값을 찾아주며, 지붕의 열린 상태와 닫힌 상태에 모두 효과적으로 적용될 수 있는 설계안을 찾을 수 있다.

본 논문의 목적은 제4차 산업혁명의 구성요소에 대한 일반대중의 관심이 지속 또는 증가하는가, 그리고 그 관심의 분포에 국제성이 있는가를 실 증적으로 검증하는 것이다. 연구방법으로는 2018년 5월 기준 전 세계 검색량의 90%를 차지하고 있는 검색 포털사이트인 구글이 제공하는 구글트렌드를 활용한 빅데이터 툴을 활용하였다. 이와 관련 기존의 실증적 연구의 대상이 제4차 산업혁명 또는 그 유사개념에 대한 일반 대중의 관심에 있었다면, 본 논문은 그 검증 대상을 제4차 산업혁명을 뒷받침하는 실질적 핵심기술과 새로운 패러다임으로 구체화하였다. 문헌고찰을 통해 제4차 산업혁명 핵심기술 키워드로서 인공지능(Artificial Intelligence, AI), 사물인터넷(Internet of Things, IoT), 빅데이터(Big Data), 클라우드컴퓨팅(Cloud Computing), 모바일(Mobile), 블록체인(Block Chain), 3D프린팅(Three Dimensional Printing), 로봇(Robot), 가상・증강현실(Virtual・Augment Reality), 사이버물리시스템(Cyber-physical System, CPS), 스마트팩토리 (Smart Factory)의 11개 키워드를, 제4차 산업혁명으로 창출된 패러다임으로서 O2O(Online to Offline), 공유경제(Sharing Economy), 플랫폼경제 (Platform Economy), 온디맨드경제(On-Demand Economy), 크라우드소싱 (Crowd Sourcing)의 5개 키워드를 각각 선정하였다. 16개 키워드에 대한 분석 결과, 2004년 1월부터 2020년 8월 현재까지 제4차 산업혁명의 구성 요소 핵심기술 11개 키워드에 대한 일반 대중의 관심은 새로운 패러다임 5개 키워드에 대한 관심과 달리 지속적으로 증가하였고, 그 관심도는 3D 프린팅을 제외하고는 모두 전 세계적으로 어느 정도 분포되어 있는 국제성을 획득하였음을 실증적으로 확인하였다.

본고는 인공지능 시대 실질적 문맹률의 증가 현상이 학습자의 공감·소통 능력의 저하와 연관성을 지닌다 고 보고, 이를 개선하기 위한 교양교육의 방향성을 고민하는 데 목적을 두었다. 평균적인 교육 복지와 수준 개선에도 불구하고 공감 소통 능력이 저하되는 현상의 인과관계를 분석하고, 그 기저에 인공지능 시대 교양교육의 근본적인 문제가 있다는 점을 제시하고자 했다. 또한 인공지능인문학의 가능성을 진단하여 인공지능 시대 인문학 기반 교육콘텐츠를 확대할 필요성을 강조하고자 했다. 인공지능인문학의 핵심 내용 은 바로 대체 불가능한 인간의 자질이 무엇인지를 확인하고 이를 확대 강화하는 것이어야 한다. 이를 위해 인문학 기반 교육콘텐츠의 개발과 확대가 필요하다. 실질 문맹률의 확산을 막고 공감 소통 능력을 강화하기 위한 방안으로서 인문학적 콘텐츠를 확대하는 것은 선택이 아닌 필수가 되었다. 그것만이 인공지능 시대 교양교육의 유일한 대안이다. 인간을 인간답게 만드는 것, 기계와 다른 인간만의 자질을 강화하는 것, 인간 의 존재 가치와 존엄성을 지키는 방법 등 본질적인 차원을 상기하면 결국 가장 인간다운 상태를 회복하는 것이 무엇보다 중요함을 알 수 있다. 인문학의 본질이 자아와 세계에 대한 성찰에 있음을 기억하면서 인공 지능 시대의 교양교육의 역할에 대해 적극적으로 고민해야 한다. 인공지능과의 바람직한 공존 방식에 대해 적극적으로 개입하고 상상함으로써 인간과 인공지능이 공존 가능한 세계에 대비해야 한다. 인공지능과 평화롭게 공존하는 타자 존중의 사회를 만들기 위해서는 교육 주체들 간의 이해와 합의가 중요하다. 인간이 인공지능의 지식 습득 능력과 속도를 따라가는 것은 현실적으로 불가능에 가까우므로 인간 고유의 능력인 창의성, 자율성, 비판적 감수성 등을 강화하는 방향으로 교양교육의 전환이 이루어져야 한다.

과학기술 연구에서 기초 자료 확보의 중요성은 양질의 많은 데이터를 필요로 하는 인공지능 기술의 등장과 더불어 더욱 증대되었다. 신약개발로 대표되는 의료 분야의 연구에서는 생명 데이터가 사용된다. 생명 데이터는 복잡한 처리과정이 필요하여 인공지능 기술활용의 필요성이 높지만, 개인의 민감정보를 담고 있기에 사용에 많은 제약이 따른다. 개인정보 이용의 활성화를 위하여 이른바 ‘데이터 3법’ 개정안이 통과되었다. 개인정보 보호 법의 적용 범위에 가명정보의 개념이 새로이 포함 되었는데, 가명정보는 기존의 개인정보와는 달리 정보주체의 동의 없는 자유로운 처리가 가능하다는 점이 특징적이다. 그러나 법문 규정 상 가명정보의 의미가 명확하지 않아 개인정보 보호법의 해석과 적용에 어려움이 있을 것으로 생각된다. 광의의 개인정보 개념은 가명정보를 포함하지만, 개인정보 보호법에서는 가명정보를 일반적인 개인정보와는 다르게 취급한다. 일반적으로 사용 되는 개인정보, 가명정보, 익명정보의 정의와 비 식별화 기법으로부터 현행 개인정보 보호법 상 의료 가명정보의 개념을 이해하고자 하였다. 비식별화가 진행되면 개인정보는 가명정보 혹은 익명 정보가 되며, 이 과정에서 개인정보의 보호는 강해지지만 정보의 활용도는 감소한다. 도식을 이용 하여 정보주체와 정보활용자의 이해관계가 최적화되는 비식별화 정도를 결정하였다. 가명정보에서는 정보주체와 정보생산자가 일치하지 않으며, 그에 따라 여러 문제들이 발생한다. 가명정보의 유출로부터 개인이 식별될 위험이 있으며, 가명정보의 주체가 정보 제공의 대가를 받지 못하는 것이 문제될 수 있다. 가명정보 보유자가 개인정보를 무분별하게 처리하는 것 역시 정보주체의 의사와는 다르다는 점에서 검토할 가치가 있다. 정보활용 제외 신청 제도 도입, 정보 이용 내역의 통지 의무 부과, 개인정보 보호기금 제도와 가명정보 유출 시의 예외적 면책 사유 도입 등의 방법을 통해 정보주체의 권리를 보호하면서도 연구자의 정보활용을 촉진할 수 있을 것으로 기대된다.

기후 변화에 따른 이상기상 등 농업환경변화에 따른 농작물의 생산성 및 품질 저하 등의 문제가 발생하고 있다. 최근에는 이러한 문제를 해결하기 위해 정보통신기술(Information & Communications Technology; ICT), 사물인터넷 (Internet of Things; IoT) 및 인공지능(Artificial Intelligence; AI) 등을 이용한 지능한 작물 모델 개발과 정보화 자원 구축 등의 연구가 진행되고 있다. 국내의 ICT를 적용한 스마트팜은 비닐하우스와 같은 시설 내부 환경을 제어하는 기술로 구성되어 있으나 국내 농경지 면적의 95%는 노지로 되어 있어 노지에 쉽게 적용할 수 있는 농업 ICT 기술 이 필요하다. 따라서 본 연구는 노지 작물의 지능형 생육 환경 모델 개발을 위한 IoT 기반 환경 데이터 획득 시스 템을 구축하고 시계열 계측을 통해 농작물 생육의 주요 인자인 토양 수분과 토양 온도의 변화 특성을 파악하고자 한다. 본 실험은 전북 완주군 소재 국립식량과학원 풍산나물콩 및 대풍콩 재배 포장에 환경데이터 획득 시스템을 구축하였으며 IoT 기반 토양센서(Sentek Drill&Drop, Australia)을 통해 토양의 수분 및 온도를 측정하였다. 토양 센 서는 서로 간섭을 최소화하기 위해 일정 간격으로 설치하고 지면으로부터 전극을 깊이 30 cm 까지 삽입시킨 후 20년 07월 04일부터 20년 10월 07일까지 깊이 10 cm, 20 cm, 30 cm의 토양 수분 및 온도의 시계열 변화를 비교 분 석하였다. 토양 수분 및 온도 변화는 지면으로부터 깊이 10 cm, 20 cm, 30 cm 순으로 크게 나타났다. 본 연구의 결 과는 4차 산업 기술의 농업적 적용성을 높이기 위한 빅데이터 구축 및 노지 스마트팜 기술 기반 확보를 위한 자료 로 활용될 수 있을 것으로 판단된다.

급속한 과학기술의 발전에 따라 인공지능(AI)에 대한 관심은 세계적으로 높아졌다. 인공지능의 발전 속도는 매우 빠르며 이미 선진국의 전략적 발전 수단 중 하나가 되고 있다. 인공지능 기술은 하이테크 발전의 선두에 있으며 글로벌 경제 번영, 삶의 질 개선 등 측면에서 중요한 의미가 있다. 하지만 인공지능 기술의 발전은 과거에는 문제가 되지 않았던 부분에 대한 법적 고민을 초래한다. 인격권은 일신전속성을 가지는 권리이다. 권리자는 자신의 인격적 이익에 대해 완전히 지배하는 권리를 향유하며, 인격의 독립을 유지 받고 보장받는 권리이다. 인격 존엄은 일반적인 인격 이익의 기본 내용이며, 동시에 가장 중요하고 가장 핵심적인 내용이다. 그러나 인공지능 기술의 발전은 인공지능에 의한 자연인의 성명·초상·프라이버시·개인정보 등 인격권 침해 상황을 초래한다. 중국은 최근 민법전 제정에서 인격권편을 별도의 장으로 마련하여 인격권 관련 내용을 규정하였다. 중국 민법전 인격권편은 인격권의 구체적 내용을 명확히 함으로써 인간의 존엄과 자유를 보호할 수 있는 제도적 장치를 마련하였고, 인공지능에 의한 인격권 침해 발생 시 권리자 보호 를 위한 법적 수단으로 작용할 수 있다는 점에서 의미가 있다. 따라서 본 논문은 인공지능 발전으로 발생할 수 있는 인격권 침해 문제를 중국에서의 논의를 중심으로 중국 민법전 규정과 함께 살펴보고자 한다.

본 연구는 챗봇을 활용한 중국어 교육용 프로그램 개발의 기초 자료를 제공하기 위해 외국어 교육에서 활용 가능한 인공지능 기술에 대해 알아보고, 최근 급속도로 발달하고 있는 외국어 교육용 챗봇의 발달 현황과 교육현장에서의 활용 사례를 살펴 보았다. 이를 통해 메신저 인터페이스를 활용한 챗봇 서비스를 국내 중국어 교육에 도입하여, 국내의 중국어 학습용 챗봇 설계방안을 마련하고, 또 이를 활용하는 관련 교육 프로그램과 중국어 교육현장에서 적용 가능한 교수-학습 방안을 제안하여 향후 중국어 교육 분야에서의 챗봇 활용 수업에 대한 가능성을 살펴보았다.

본 논문에서는 유연/인쇄 전자 기술을 활용해 고성능의 유기물 반도체 기반 트랜지스터를 개발하고, 이를 통해 인공지능용 반도체 및 폴리모픽 전자회로에 응용하기 위해 공액구조 고분자 반도체 소재의 광파 어닐링 방법에 따른 특성 향상 효과를 연구하였다. 일반적으로 열처리를 위해 가장 많이 활용되는 핫플레이트의 경우 반도체 소자 특성의 균일도 문제와 높은 온도 및 열-용량으로 인한 플라스틱 기판 사용의 제한, 긴 어닐링 시간 등의 문제로 인해 실제 산업에서 활용하는데 어려움이 있다. 이를 해결하기 위해 광파를 활용한 효과적인 유기물 반도체 필름의 열처리 공정을 개발함으로써 Roll-to-Roll 방식의 고속/대면적 인쇄 공정에 적합한 열처리 방법과 반도체 층 전체의 높은 결정화도 유도를 통한 성능 향상과 소자 균일도 개선을 위한 방법을 개발하였다.

인공지능 및 머신러닝도 소프트웨어의 일종이므로 미국의 소프트웨어 발명의 특허적격 관련 판결들을 참고할만하다. Alice 판결 이후 미국 CAFC는 컴퓨터 관련 발명에 대한 특허 적격성을 부정하는 다수의 판결들을 내렸으나, 반대로 특허 적격성을 긍정한 판결들도 있다. 머신러닝의 특수성을 감안하여 특허적격을 검토하기 위해서, 학습 데이터, 학습 알고리즘 및 학습완료 모델로 나누어 살펴본다. 먼저 학습데이터 관련하여, 데이터 그 자체만으로는 특허적격을 인정받기 어렵지만 데이터 간의 구조적 상호관계가 정의되어 이로 인해 컴퓨터가 특정한 기능을 수행할 수 있다면 이는 컴퓨터 프로그램에 준하여 볼 수 있다. 학습 알고리즘에 관하여서는, 최근 미국의 하급심에서 그 발명이 특정 분야나 응용과 관계가 없고 단지 기계를 통한 데이터의 실행일 뿐이어서 일반적인 추상적 개념이라는 이유로 특허적격을 부정한 사례가 있다. 또한 학습완료 모델은 학습 알고리즘에 기반하여 구체적인 학습 데이터를 이용해 학습이 완료되어 파라미터가 조정된 결과이므로, 학습 알고리즘과 유사하게 특허적격성 문제를 판단 할 수 있다고 보인다. 다만, 학습이 완료된 경우는 특정한 기술분야에 인공지능을 구체적으로 접목시킨 경우가 많을 것으로 예상된다. 우리나라의 경우 아직 인공지능 발명의 특허적격이 문제된 사례가 없는 것으로 보이고, 특허청의 심사기준에도 인공지능 발명의 성립성에 구체적인 기준이 없다. 특허청의 심사기준을 구체적인 사례와 함께 명확히 하는 것이 필요해 보인다.

국내의 대표적인 소비자보호기관인 공정거래 위원회는 표시광고법, 전자상거래법, 방문판매법, 할부거래법, 약관법, 공정거래법에 근거하여 소비 자거래의 적정성을 보호한다. 최근 인간과 같이 사고하고 학습하고 판단하는 AI(Artificial Intelligence) 기술이 소비자거래에 도입되면서 전통적 소비자보호 문제와 다른 새로운 이슈들이 등장하고 있다. 사업자는 소비자 거래에서 상품 추천, 맞춤형 광고, 구매 유인, 동태적 가격 결정 등의 방식으로 AI를 활용하고 있고, 소비자는 AI를 활용해 사업자와 의사연락없이 계약을 체결하고 있다. 그 과정에서 조작과 사기, 기만과 오인이 발생하거나 소비자별 또는 사업자별 차별행위가 이루어지는 경우가 있으며 거래오류가 발생하기도 한다. 문제는 공정거래위원회가 앞서 본 현행 법률로 위와 같은 새로운 소비자보호 문제를 적절히 규율하고 대처할 수 있는가이다. 표시광고법상 부당한 표시ㆍ광고 금지나 중요 정보의 공개의무 조항, 전자상거래법ㆍ방문판매법ㆍ할부거래법상 표시ㆍ광고ㆍ고지 의무나 청약 철회 조항, 약관법상 명시ㆍ설명의무나 불공정약관 금지 조항, 공정거래법상 불공정거래행위 금지 조항 등은 AI 기반 소비자거래에서도 여전히 역할을 할 것으로 보인다. 그러나 현행 법률의 일부조항들은 AI 기반 소비자거래에서 야기되는 문제들에 곧바로 적용하기에 다소 부족하거나 모호하다. 따라서 각 법률의 규율가능성을 높일 수 있도록 AI 기반 거래에서 특수하게 야기되는 문제 상황을 감안한 법령의 개정을 검토할 필요가 있다. 한편 AI 기술의 발달이 가져올 미래의 모습은 누구도 완전히 예측할 수 없으므로 기술의 발달과 법률의 개정 사이에는 불가피하게 시차가 발생할 수밖에 없다. 따라서 공정거래위원회는 공정 거래법 제23조의 불공정거래행위에 관한 일반조항을 적극 활용하여 법적 공백을 막고 AI 도입에 따른 소비자보호 문제에 선제적으로 대응해가야 할 것이다.