AI 기반 공항 운영에서 효율성과 책임성의 가치 상충 분석: 주요 국가의 AI 규제 접근 비교

Analysis of Value Conflicts between Efficiency and Responsibility in AI-based Airport Operations: A Comparative Study of AI Regulatory Approaches in Major Countries

본 연구는 공항 산업에서 인공지능 도입이 초래하는 운영 효율성과 사회적 책임성 간 가치 충돌에 주목하고, 이에 대한국가별 제도적 조정 방식을 비교·분석하였다. 기존 논의가 기술적 성능에 치중하거나 윤리적 원칙 제시에 머문 한계를넘어, 본 연구는 공공 인프라라는 고위험 영역에서 효율성과 공정성, 설명가능성, 책임성, 데이터 보호, 보안성 간의 긴장구조를 실증적으로 탐구하였다. 분석은 유럽연합, 미국, 중국, 한국을 대상으로 인공지능 규제 철학과 대표 공항 운영 사례를 질적 비교하는 방식으로 수행되었다. 연구 결과, 유럽연합은 사전 규범화형, 미국은 자기 조절형, 중국은 국가 통제형, 한국은 균형 실험형이라는 네 가지 상이한 접근을 채택하고 있는 것으로 나타났다. 이러한 차이는 인공지능 도입 효과가단순한 기술 성능에 의존하기보다, 사회적 가치와 효율성을 조화롭게 관리하는 제도적 거버넌스 역량과 운영 체계의 성숙도에 달려 있음을 보여준다. 본 연구는 고위험 공공 인프라 영역에서 책임감 있는 AI의 실천적 구현을 위해 명확한 제도적 기준과 정책적 가이드라인 마련이 필요함을 강조한다.

This study investigates the value tensions between operational efficiency and social responsibility arising from AI adoption in the airport industry and analyzes how different countries adjust these tensions institutionally. Moving beyond prior discussions focused only on technical performance or normative ethics, the study explores how efficiency interacts with fairness, explainability, accountability, data privacy, and security in high-risk public infrastructure. A qualitative comparative analysis was conducted on the EU, US, China, and South Korea, focusing on their AI regulatory philosophies and representative airport cases. The findings reveal four distinct governance models: preemptive regulation (EU), market-driven self-regulation (US), state-controlled unilateralism (China), and balanced experimentation (Korea). These models demonstrate that the effectiveness of AI deployment depends less on technical performance alone and more on the institutional governance capacity and the maturity of operational systems to balance efficiency with social values. The study concludes by underscoring the necessity of clear regulatory standards and practical policy guidelines for the responsible implementation of AI in high-risk public infrastructure.