EPA 규칙제정 36건, 의견 7만 건을 조항 단위로 대조해 본 반영 감사 연구

Executive Summary

규제안에 의견을 내 본 적이 있다면 그다음이 궁금했을 것입니다. 그 의견은 어느 조항까지 갔을까요. 미국 환경보호청(EPA)의 규칙제정 36건에 접수된 공공 의견 7만 75건을, 규칙 전체가 아니라 규칙이 담은 개별 의무 하나하나에 맞춰 대조한 연구가 2026년 8월 11일 arXiv에 올라왔습니다. Jianing Fan과 Yue Yao가 쓴 이 논문은 올해 뮌헨에서 열리는 ACM EAAMO 학술대회에 정식 논문으로 채택됐습니다.

의견을 낼 권리는 누구에게나 열려 있지만 문안을 바꿀 역량은 그렇지 않다는 것이 이 논문의 출발점입니다. 조직이 다수를 이룬 의견은 규제 의무의 실질을 바꾸는 쪽보다 문구를 다듬는 쪽 결과에 몰려 있었습니다. 저자들은 이 비대칭이 기관이 답변을 쓰는 단계가 아니라 그보다 앞선 자리, 즉 특정 법적 의무를 찾아내고 해석하고 다툴 수 있는 능력의 차이에 있다고 적습니다.

한국의 AI 기본법 시행령도 두 차례 의견수렴을 거쳐 2026년 7월 21일에 시행됐습니다. 다만 그 의견들이 어느 조항을 어떻게 바꿨는지를 조항 단위로 따라갈 수 있는 자료는 공개된 것이 확인되지 않습니다. 미국의 수치를 한국에 옮겨 적을 수는 없습니다. 옮겨 올 수 있는 것은 그 수치를 뽑아낸 질문입니다.

주요 수치

앞의 두 숫자는 이 감사가 다룬 크기이고, 뒤의 두 항목은 그만한 크기로 재고도 기대대로 나오지 않은 결과입니다.

출처: arXiv:2608.10329

70,075

의무 단위로 대조한 의견

EPA 규칙제정 36건에서 뽑은 앵커 표본입니다

786,197

표본이 나온 전체 의견

6,145개 도켓, 2010년부터 2022년까지입니다

찬반 방향

결과를 가르지 못한 신호

지지든 반대든 최종 문안의 향방과 뚜렷이 갈리지 않았습니다

자구 다듬기

조직 다수 의견이 몰린 결과

의무의 실질을 바꾸는 쪽 비중은 상대적으로 낮았습니다

1

접수는 기록되고 반영은 기록되지 않는다

미국의 연방 규제는 notice-and-comment라고 부르는 절차를 거칩니다. 기관이 규칙안을 공고하면 영향을 받는 누구든 의견을 낼 수 있고, 기관은 최종 규칙을 확정하기 전에 그 의견들을 검토해야 합니다. 제도의 설계는 평등합니다. 논문이 첫 문장에서 짚는 것도 그 점입니다. 형식적 접근 권리는 모두에게 같지만, 그것이 규칙 문안을 실제로 움직일 실질적 역량과 같지는 않습니다.

문제는 그 차이를 재는 방법이 마땅치 않았다는 데 있습니다. 지금까지의 접근은 규칙 하나를 통째로 놓고 보거나 의견 코퍼스 전체를 뭉뚱그려 봤습니다. 논문은 그 단위가 너무 성글다고 적습니다. 의견을 낸 사람들이 바꾸려 한 것은 규칙 전체가 아니라 그 안에 박힌 개별 의무이기 때문입니다. 보고 주기를 90일에서 180일로 늘려 달라거나, 특정 배출원을 적용 대상에서 빼 달라거나, 측정 방법의 허용 오차를 바꿔 달라는 요구는 모두 조문 어딘가의 한 문장을 겨냥합니다. 규칙 단위로 세면 그 요구가 받아들여졌는지 아닌지가 통째로 뭉개집니다.

저자들이 제안한 것은 의무 단위 응답성 감사(obligation-level responsiveness auditing)입니다. 절차는 네 단계로 이어집니다. 먼저 제안 규칙과 최종 규칙에서 각각의 의무를 뽑아냅니다. 그다음 접수된 의견을 그 의견이 다루는 의무에 붙입니다. 이어서 제안에서 최종으로 넘어가며 그 의무에 일어난 일을 분류합니다. 마지막으로 이 과정에서 무게를 지는 구성 요소마다 결과를 사람의 블라인드 판단과 대조해 검증합니다. AI가 분류를 맡되 그 분류가 맞는지를 사람이 눈을 가린 채 다시 세는 구조입니다.

▲ 의무 단위 응답성 감사의 네 단계 | 페블러스 원본 도식, arXiv:2608.10329 정리

적용 대상은 2010년부터 2022년까지 EPA 도켓 6,145개에 쌓인 의견 78만 6,197건입니다. 이 가운데 앵커로 삼은 규칙제정 36건, 의견 7만 75건이 정밀 대조를 거쳤습니다. 접수 기록만 놓고 보면 이 78만 건은 참여의 증거입니다. 의무 단위로 다시 세고 나서야 그중 무엇이 문안을 움직였는지가 보입니다.

2

참여량도 찬반도 결과를 가르지 못했다

논문이 보고한 결과는 세 가지입니다. 셋 다 상식적인 기대를 비껴갑니다.

다만 세 결과 중 어느 것도 인과가 아닙니다. 논문이 잰 것은 공공 의견 참여가 특정 규제 의무의 변화와 함께 나타나는 정도입니다. 어떤 의견이 어떤 개정을 일으켰다는 말이 아니라, 둘이 같이 나타났다는 서술입니다. 아래 표에서 첫째 줄은 같은 도켓 안에서 잰 값이고 셋째 줄은 도켓끼리 견준 값이라, 세 결과가 같은 잣대를 쓰지 않는다는 점도 함께 봐야 합니다.

기대	관측	단서
의견이 많이 붙은 의무일수록 더 고쳐진다	연관은 있으나 크기가 작다	같은 도켓 안에서 잰 값입니다
지지가 많으면 남고 반대가 많으면 바뀐다	찬반 방향으로 결과가 갈리지 않는다	단순 선호 집계 모형과 어긋나는 결과입니다
조직이 나서면 의무의 실질이 바뀐다	자구를 다듬는 결과 쪽에 몰린다	제출자 유형을 느슨하게 재구성한 전제 위의 도켓 간 비교입니다

정리: 페블러스. arXiv:2608.10329 초록에 제시된 세 가지 서술적 발견을 기대·관측·단서로 재배열했습니다.

첫째 결과부터 봅니다. 같은 도켓 안에서 의견이 많이 붙은 의무는 그렇지 않은 의무보다 고쳐질 확률이 높긴 했습니다. 다만 그 차이의 크기가 작았습니다. 참여가 아무 소용 없다는 뜻은 아니지만, 의견 건수를 반영 여부의 대리 지표로 쓰기에는 모자란다는 뜻입니다. 접수 건수를 성과로 발표하는 관행이 흔들리는 지점이 여기입니다.

둘째 결과는 더 낯섭니다. 어떤 의무에 지지 의견이 쏠렸는지 반대 의견이 쏠렸는지는 그 의무의 운명을 뚜렷이 가르지 못했습니다. 논문은 이 결과를 아무것도 못 찾은 실패가 아니라 정보를 담은 영(informative null)으로 다룹니다. 의견수렴이 찬반을 집계해 다수 쪽으로 문안을 옮기는 절차라면 나올 수 없는 값이기 때문입니다. 규제 기관이 세는 것은 손의 개수가 아니라 다른 무엇입니다.

셋째 결과가 논문의 제목과 직결됩니다. 조직이 다수를 이룬 참여는 의무의 실질을 바꾸는 결과보다 표현을 정돈하는 결과 쪽에 몰려 있었습니다. 이 발견에는 조건이 붙습니다. 제출자가 개인인지 조직인지를 원자료가 깔끔하게 알려 주지 않아, 저자들은 유형을 느슨하게 재구성한 뒤 도켓 간 수준에서 비교했습니다. 그래서 이 결과가 라벨링에 기대고 있다는 점을 논문 스스로 밝힙니다.

그 의심을 논문은 사람에게 넘깁니다. 결과 대비를 지탱하는 부분을 골라 사람이 눈을 가린 채 다시 라벨을 붙였고, 교정된 라벨 위에서도 셋째 결과는 유지됐습니다. 같은 검증에서 방법론적 부산물이 하나 더 나왔습니다. 제안 문안과 최종 문안의 텍스트 유사도만으로는 자구 수정과 실질적 규제 변경을 구분할 수 없다는 것입니다. 문장이 얼마나 달라졌는지는 무엇이 달라졌는지를 알려 주지 않습니다.

세 결과를 한자리에 놓으면 형평성 문제의 위치가 옮겨집니다. 기관이 어떤 의견에 답하고 어떤 의견을 넘기는가의 문제가 아니라, 애초에 어떤 의무가 걸려 있는지 찾아내고 해석하고 다툴 수 있는 쪽과 그렇지 못한 쪽이 갈리는 문제입니다. 논문의 마지막 문장이 그 자리를 기관의 응답보다 상류(upstream)라고 부릅니다.

3

감사는 의무 하나까지 내려가야 성립한다

이 글이 조항 단위라고 옮긴 obligation-level은 우리가 흔히 말하는 조항보다 한 칸 더 아래입니다. 조문 하나에 의무가 여러 개 들어 있는 일이 흔하기 때문입니다. 보고 의무와 보관 의무와 통지 의무가 한 조에 묶여 있으면, 그 조가 개정됐다는 사실만으로는 셋 중 무엇이 움직였는지 알 수 없습니다. 감사가 성립하는 단위는 문서도 조문도 아니고 의무 하나입니다.

데이터 계보를 다루는 쪽에서는 익숙한 구조입니다. 학습 데이터셋 하나를 통째로 놓고 출처를 밝혔다고 말하는 것과, 그 안의 어떤 컬럼이 어디서 왔고 어떤 값이 어떤 규칙으로 바뀌었는지 대는 것은 다른 일입니다. 앞의 것은 목록이고 뒤의 것만 감사입니다. 규제 문안에서도 같은 구분이 그대로 성립합니다.

▲ 규제 문안과 학습 데이터가 같은 지점에서 감사 가능해진다 | 페블러스 원본 도식, arXiv:2608.10329 정리

해상도를 낮춰 잡으면 어떤 일이 벌어지는지는 앞 절의 부산물이 보여 줍니다. 제안 문안과 최종 문안을 통째로 놓고 유사도를 재는 방식은 값이 잘 나오고 자동화하기도 쉽습니다. 그런데 그 값은 쉼표를 고친 것과 적용 대상을 들어낸 것을 구분하지 못합니다. 편해서 널리 쓰이는 지표가 정작 재려던 것을 못 재고 있었다는 뜻이고, 이 사실은 사람이 다시 세어 보기 전까지는 드러나지 않았습니다.

논문이 각 구성 요소마다 블라인드 사람 판단을 붙인 이유도 여기에 있습니다. 자동 분류의 결과를 믿을 수 있는지는 자동 분류로 확인되지 않습니다. 감사 체계를 설계할 때 사람 검증을 마지막 사치품으로 미루면, 틀린 라벨 위에 쌓은 통계가 그럴듯한 모양으로 남습니다.

이 논문이 실린 arXiv의 같은 분류에는 ISO/IEC 42001과 NIST AI 위험관리 프레임워크, EU AI Act를 하나의 거버넌스 분류 체계로 맞춰 보려는 논문과, EU AI Act가 말하는 위험을 어떻게 규정하고 정량화할지 따지는 논문이 나란히 올라와 있습니다. 규제를 어떻게 지킬지 정하는 쪽은 이렇게 붐빕니다. 정작 그 규제 문안이 만들어지는 과정을 어느 단위로 남겨 둘지는 아직 사람이 적은 자리입니다.

4

한국 AI 기본법 시행령도 같은 질문을 받는다

한국에서도 최근 같은 종류의 절차가 두 번 돌았습니다. 인공지능 발전과 신뢰 기반 조성 등에 관한 기본법의 시행령이 그 대상입니다. 과학기술정보통신부는 2025년 9월 8일 시행령 초안과 고시 2건, 가이드라인 5건을 함께 공개하며 의견을 받기 시작했고, 11월 12일 제정안을 입법예고해 2026년 1월 21일까지 의견을 접수했습니다. 이후 법이 개정되며 시행일이 미뤄졌고, 개정 시행령안이 2026년 5월 21일 다시 입법예고돼 6월 19일까지 의견을 받았습니다. 법은 2026년 7월 21일 시행됐습니다.

원래 목표는 2026년 1월 22일 시행이었으니 반년가량 뒤로 밀린 셈이고, 5월에 다시 예고된 개정안에는 취약계층의 범위를 넓히는 내용 등이 담겼습니다. 절차가 두 번 돌면서 의견을 낼 창구도 두 번 열렸습니다. 아래는 초안이 공개된 날부터 시행일까지 그 두 번이 놓인 자리를 시간 순으로 정리한 것입니다.

▲ 시행령 의견수렴 일정 | 페블러스 정리, 입법예고 공고 및 관련 보도 기준

여기까지는 공고에 남아 있는 사실입니다. 그런데 EPA 논문이 던진 질문을 그대로 옮겨 오면 답할 자료가 없습니다. 두 차례 접수된 의견이 모두 몇 건인지, 그 의견들이 시행령의 어느 조항을 겨냥했는지, 그 조항이 최종안에서 어떻게 바뀌었는지를 조항 단위로 이어 볼 수 있는 자료는 공개된 것이 확인되지 않습니다. 입법예고 절차에서 제출의견 요지와 처리 결과를 정리해 붙이는 관행이 있지만, 이번 시행령에서 그 표가 조항별로 연결된 형태로 공개된 사례는 찾지 못했습니다.

그러니 한국에서 조직 의견이 자구 다듬기에 몰렸다거나 참여량이 개정과 무관했다고 말할 근거는 이 글에 없습니다. EPA의 수치는 EPA의 것입니다. 다만 그 수치를 뽑아낸 질문은 옮겨 올 수 있습니다. 누가 어느 의무를 겨냥해 무엇을 요구했고 그것이 최종 문안에서 어떻게 됐는가. 지금 공개된 자료로는 이 질문에 답할 수 없다는 사실 자체가 확인되는 정보입니다.

고영향 AI 사업자에게 데이터 출처와 학습 과정을 조항 단위로 설명하라고 요구하는 법입니다. 그 법의 시행령이 만들어지는 과정 자체를 조항 단위로 되짚을 자료가 남지 않는다면, 요구하는 쪽과 요구받는 쪽에 서로 다른 해상도가 적용되는 셈입니다.

5

감사 가능한 의견수렴은 무엇을 남기는가

논문이 보여 준 절차는 그대로 요구 사항 목록이 됩니다. 제안 문안에서 의무를 뽑아내고, 접수된 의견을 그 의무에 붙이고, 최종 문안에서 각 의무에 무슨 일이 일어났는지 분류하고, 그 분류를 사람이 눈을 가린 채 검증하는 네 단계입니다. 이 가운데 셋은 문서가 갖춰져 있으면 사후에도 할 수 있지만, 두 번째 단계인 의견과 의무의 연결은 접수 시점에 만들어 두지 않으면 나중에 복원하기 어렵습니다.

제출 양식이 조문 번호를 받는 칸 하나를 두는 것만으로도 상당 부분이 달라집니다. 그러면 접수 대장이 곧 매칭 데이터가 되고, 처리 결과를 조항별로 묶어 공개하는 일도 별도 분석 과제가 아니라 정리 작업이 됩니다. 반대로 그 칸이 없으면 나중에 누군가가 자연어 처리로 의견과 조문을 다시 이어 붙여야 하고, 그 결과의 신뢰도는 이번 논문이 확인한 대로 사람이 다시 세어 보기 전까지 알 수 없습니다.

의견을 내는 쪽에도 같은 결과가 실무적으로 걸립니다. 논문의 셋째 결과는 조직이 힘이 세다는 이야기가 아니라 조직조차 실질보다 표현을 다듬는 데서 성과를 냈다는 이야기입니다. 규제 문안을 바꾸려는 의견서라면 어느 조의 어느 의무를 어떤 문구로 바꿔 달라는 요구가 되어야 하고, 그 요구가 최종안에서 어떻게 처리됐는지 확인할 수 있는 상태로 남아야 합니다. 몇 건을 냈는지는 그다음 문제입니다.

의견수렴을 운영하거나 참여하는 쪽에서 오늘 확인해 볼 수 있는 것은 세 가지입니다. 앞의 네 단계를 점검표로 바꿔 놓은 것이라, 지금 돌아가고 있는 절차에도 그대로 대 볼 수 있습니다.

접수 대장에 의견과 조문을 잇는 열이 있습니까. 없으면 그 절차는 접수 건수 외에 아무것도 증명하지 못합니다.
처리 결과를 자구 수정과 실질 변경으로 나눠 적고 있습니까. 둘을 한 칸에 담으면 반영률이라는 숫자가 아무 뜻도 갖지 못합니다.
분류를 자동화했다면 그 결과를 사람이 눈을 가린 채 다시 세어 본 적이 있습니까. 텍스트 유사도는 두 종류의 변경을 구분하지 못했습니다.

Editor's Note: 페블러스가 데이터 계보를 두고 반복해 온 말이 하나 있습니다. 데이터셋 단위로 출처를 밝히는 문서는 감사의 재료가 되지 못하고, 컬럼과 값 단위로 내려가야 비로소 누가 무엇을 언제 바꿨는지 답할 수 있다는 것입니다. EPA 규칙제정을 의무 단위로 다시 센 이 논문은 같은 구조를 규제 문안 쪽에서 확인해 줍니다. 무엇을 남길지 정하는 단위가 나중에 무엇을 물어볼 수 있는지를 정합니다.

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참고문헌