①김병필 교수님의 경력 소개

저는 서울대학교 학부과정에서 전기공학을 전공하였고, 졸업 후 프로그래머로 3년 넘게 실무에서 일을 했었습니다. 우연히 병역 특례 근무를 하는 과정에서 역삼역 근처의 변리사 공부를 하다가 민법과 민사소송법의 매력에 빠졌고 이를 계기로 변리사 공부를 그만두고 사법시험 준비를 하여 사법시험에 합격하여 변호사가 되었습니다.

이후 로펌인 법무법인 태평양에서 근무하며 많은 법률 실무를 경험하고 있었는데, 언젠가 학교에서 강의를 하고 싶다는 막연한 꿈을 가지고 있었던 터라, 원래 현재 기술경영전문대학원에 계셨던 전임 변호사이신 교수님께서 다시 로펌으로 돌아오는 과정에서 제가 지원하여 2018년부터 기술경영전문대학원에 합류하게 되었습니다.

법을 공부하면서도 언젠가는 대학에서 가르치고 연구하는 일을 하고 싶다는 꿈을 항상 품고 있었는데, 여러 우연과 더불어 이렇게 꿈을 이룰 수 있게되어 매우 행복하고 기쁩니다.

②현재 가르치고 계신 과목 및 해당 분야의 최신근황과 토픽

현재 저는 크게 세 가지 과목을 강의하고 있습니다. 첫 번째로 ‘지식재산권법 개론’이라는 과목을 가르치고 있는데, 이 과목에서는 특허법, 영업비밀, 저작권법, 상표법 등 법적 측면에서 회사에서 이루어낸 가치를 어떻게 가져갈 것인지(Value Capture Strategy)에 대해서 전반적으로 학생들과 함께 살펴보고 있습니다.

두 번째로 ‘기업가를 위한 법’이라는 과목도 가르치고 있습니다. 주로 본 과목에서는 기업의 창업과 운영에 필요한 기본적 법률 지식에 대해서 중점을 두고 있습니다. 따라서 주로 주식을 발행을 하고 투자를 유치를 하고 하는 상법과 관련된 내용들이 이제 주를 이루지만,그 외에도 공정거래법이라든지 아니면 노동법이라든지 데이터 관련된 법이라든지 이런 법들도 이제 함께 다루고 있습니다.

세 번째로 '인공지능 경영과 법'이라는 과목도 강의하고 있습니다. 올해로 4년째 개설되고 있는데 이 과목에서 학생들과 함께 인공지능과 관련된 법적 쟁점을 포괄적으로 다루며, 인공지능의 공정성, 자율주행차의 법적 책임, 개인정보 보호 등 다양한 주제를 포함하여 보고 있습니다. 대표적으로 인공지능이 채용과정에서 사용될 때 인공지능이 차별적으로 행동하는 경우에 대해서 어떻게 법적으로 평가를 해야할지 그리고 자율주행차가 사고가 났다면 누가 책임을 져야할지 등과 같은 이슈가 논의된다고 생각하시면 될 것 같습니다.

제 강의에서는 학생들이 관련 주제를 자유롭게 선정해 발표하고 토론하는 시간이 큰 부분을 차지합니다. 이를 통해 저도 학생들로부터 많은 것을 배우며, 학생들 또한 동료 학생들의 발표를 통해 많은 지식을 얻고 있습니다. 이러한 점을 염두에 두고 제 수업에 참여해주시면 감사하겠습니다.

③현재 관심을 두고 계신 연구분야 또는 주제, 그리고 관련 진행활동들에 대한 소개

현재 저는 주로 인공지능과 관련된 법적 쟁점들에 관심을 두고 연구하고 있습니다. 그 중에서도 가장 활발하게 활동하고 있는 분야는 "개인정보와 관련된 규제"입니다. 우리나라 개인정보보호법이 2020년과 작년에 개정되었는데, 인공지능이나 머신러닝 시스템을 통해 빅데이터를 분석하는 과정에서 개인 정보가 포함될 수밖에 없습니다. 그래서 데이터를 활용하면서도 개인의 프라이버시를 어떻게 보호할 수 있을지, 그 절충점을 찾는 것이 제 주요 연구 주제입니다.

또 최근에는 법률 분야에서 인공지능을 어떻게 활용할 수 있을지에 대한 연구도 했습니다. 로펌에서 변호사로 일할 때, 인공지능이 있었다면 업무가 얼마나 편리했을까 생각하곤 했기에 그렇습니다. 그래서 현업에서 일하는 판사님, 검사님, 변호사님들과 함께 지금의 기술이 어떻게 실무에 도움을 줄 수 있을지 탐구하는 연구 보고서를 작성했습니다.

그리고 올해 가을에는 "사후 데이터 관리 및 통제"라는 주제로 연구를 준비하고 있습니다. 사람이 죽은 후 남긴 디지털 데이터는 어떻게 관리되고 통제되어야 할까요? 생성형 AI를 활용하면, 제가 죽은 후에도 생전에 쌓아둔 데이터를 AI가 학습해서 마치 제가 살아있는 것처럼 온라인 활동을 계속할 수 있습니다. 예를 들어, 제가 포함된 유튜브 영상을 올리거나, SNS 계정을 통해 글을 쓰는 식입니다. 그런데 현행 법 체계는 살아있는 사람을 중심으로 만들어져 있어, 사후에 남겨진 디지털 유산에 대한 명확한 처리 기준이 없습니다. 이런 문제를 해결할 방향을 찾기 위해 연구를 진행하고 있습니다.

⑤재학생과 대학원 입학을 고려하는 분들을 위해

재학생과 입학을 고려하고 있는 분들께 말씀드리고 싶습니다. 지금이 우리 기술경영전문대학원에 입학하기에 가장 좋은 시기라고 생각합니다. 우리는 현재 인공지능과 4차 산업혁명이라는 새로운 패러다임을 맞이하고 있습니다. 많은 산업이 재편되고 있으며, 이 과정에서 새로운 기회를 포착해 발전하는 기업들이 있는 반면, 적응하지 못해 도태되는 기업들도 있습니다. 지금이 정말 인류사에 다시 없을 것 같은 수준의 변화의 시점이라고 생각합니다.

예를 들어, 1980년대 퍼스널 컴퓨터가 도입되어 가정과 직장에 보급되던 시기나, 1990년대 중후반부터 2000년대 초반까지의 닷컴 버블 시절을 떠올릴 수 있습니다. 이 시기에도 큰 변화가 있었지만, 지금의 디지털 트랜스포메이션과 인공지능 혁명은 그와 비교해도 훨씬 더 큰 변화라고 할 수 있습니다.

저는 군대에서 병역 특례로 프로그래머로 일하면서 2000년부터 2003년까지 기존 기업들의 전산 시스템을 웹 애플리케이션으로 전환하는 작업을 주로 했습니다. 당시 모든 회사들이 홈페이지를 만들고, 사내 정보를 웹 기반으로 관리하려는 노력이 있었습니다. 현재도 모든 회사들이 인공지능을 어떻게 활용할지 고민하고 있으며, 각 기업들이 자체적인 LLM을 도입하거나 클라우드 서비스를 사용하는 등 다양한 방식으로 인공지능을 활용하고 있습니다.

특히 직장인들에게는 이러한 사회의 변화와 발전을 따라가는 것이 쉽지 않다고 생각합니다. 회사에서 일하면서 새로운 지식을 습득하는 것은 매우 어렵습니다. 하지만 대학원에서는 지식을 습득하는 것뿐만 아니라, 세상이 어떻게 바뀌고 있는지를 지속적으로 탐구하고, 그로부터 응용할 수 있는 인사이트를 발견하는 과정이 중요합니다. 우리 대학원의 교육 과정은 이러한 목표를 지향하고 있습니다.

재학생이나 졸업생 분들의 이야기를 들어보면, 수업 시간에 배우는 내용뿐만 아니라 다른 학우들의 발표와 자신이 조사한 내용을 통해 이전에 접할 수 없었던 지식의 한계를 뛰어넘는 시도들이 큰 도움이 되었다고 합니다. 대학원을 다니면서 끊임없이 동기부여를 받고 외부로부터 긍정적인 자극을 받을 수 있는 최고의 장소라고 생각합니다.

따라서 지금 고민하고 계신 분이 있다면, 주저하지 말고 대학원에 지원하시길 권해드립니다. 인공지능과 4차 산업혁명의 중심에서 배우고 성장할 수 있는 이 기회를 놓치지 마세요. 대학원 입학을 고려하는 분들께는 더 이상 고민할 필요 없이 당연히 지원해야 한다고 말씀드리고 싶습니다.

⑥교수님께서 이외에 하시고 싶은 말씀들

지금 추세는 인공지능을 개발하는 개발자들이나 이를 도입하려는 기업들이 자신이 개발하거나 활용하는 인공지능 기술에 대한 표준을 준수해야 하는 시대로 변하고 있습니다. 예를 들어, 정보 보안 분야에서는 이미 여러 기술 표준이 존재하며, 이를 준수하는 것이 당연한 관행이 되었습니다. 이와 마찬가지로, 인공지능 분야에서도 각 기술에 맞는 표준들이 개발되고 있으며, 이를 준수하는 것이 중요해지고 있습니다.

대표적인 표준화 기구로는 IEEE(Institute of Electrical and Electronics Engineers), ISO/IEC(International Organization for Standardization/International Electrotechnical Commission), 그리고 유럽의 CEN(Central European Normalization) 등이 있습니다. 이들 기구는 인공지능의 안전성, 보안 취약점, 개인정보 처리 등과 관련된 다양한 기술 표준을 만들어내고 있습니다. 따라서 인공지능 기술을 개발하거나 활용할 때는 이러한 기술 표준의 존재를 인지하고, 이를 학습하여 준수하는 것이 필요하다고 말할 수 있습니다.

기술 표준은 인공지능의 안전성과 보안성, 그리고 개인정보 처리와 관련된 우려들을 해결하기 위한 지침을 제공한다고 볼 수 있습니다. 예를 들어, EU AI Act는 인공지능 규제에 관한 많은 사항을 포함하고 있으며, 이를 구체화한 기술 표준들을 유럽 표준화기구에서 만들고 있습니다. 따라서 인공지능 기술을 개발하고 적용할 때는 이러한 기술 표준을 참고하여 현실적인 적용을 할 수 있어야 합니다.

결론적으로, 인공지능을 개발하거나 도입하려는 경우, 관련된 기술 표준들을 철저히 이해하고 준수하는 것이 중요합니다. 이를 통해 인공지능의 안전성과 신뢰성을 확보하고, 법적 규제를 준수할 수 있습니다. 이와 같은 노력이 결국 인공지능 기술의 발전과 활용에 있어서 필수적인 요소가 되지 않을까 생각합니다.