인공지능기본법 준수 여부를 점검하는 Python 예제입니다.
"""
인공지능기본법 준수 체크리스트 시스템
법률 제20670호 (2026.1.22 시행)
"""
from dataclasses import dataclass, field
from datetime import datetime
from enum import Enum
from typing import Dict, List, Optional
import json
class RiskLevel(Enum):
"""AI 위험 등급"""
LOW = "low" # 일반 AI
HIGH = "high" # 고위험 AI (제2조 제5호)
UNACCEPTABLE = "prohibited" # 금지 AI
class ComplianceStatus(Enum):
"""준수 상태"""
COMPLIANT = "compliant"
PARTIAL = "partial"
NON_COMPLIANT = "non_compliant"
NOT_APPLICABLE = "n/a"
@dataclass
class AIBasicPrinciple:
"""인공지능 기본원칙 (제4조)"""
name: str
article: str
description: str
compliance_status: ComplianceStatus = ComplianceStatus.NOT_APPLICABLE
evidence: Optional[str] = None
@dataclass
class HighRiskAIRequirement:
"""고위험 인공지능 요건 (제22조)"""
requirement_id: str
description: str
article_reference: str
is_mandatory: bool = True
compliance_status: ComplianceStatus = ComplianceStatus.NOT_APPLICABLE
implementation_notes: Optional[str] = None
@dataclass
class AISystem:
"""AI 시스템 정보"""
system_id: str
name: str
description: str
risk_level: RiskLevel
domain: str # 적용 분야
created_at: datetime = field(default_factory=datetime.now)
operator: str = "" # 사업자/운영자
class KoreaAIBasicActChecker:
"""
인공지능기본법 준수 체크 시스템
주요 조항:
- 제2조: 정의 (고위험 인공지능 등)
- 제4조: 인공지능 기본원칙
- 제22조: 고위험 인공지능 안전 요건
- 제38조: 인공지능 영향평가
"""
# 기본원칙 (제4조)
BASIC_PRINCIPLES = [
AIBasicPrinciple(
name="인간 존엄성",
article="제4조 제1호",
description="인간의 존엄성과 자율성 보장"
),
AIBasicPrinciple(
name="투명성",
article="제4조 제2호",
description="AI 작동 원리와 의사결정 과정의 투명성"
),
AIBasicPrinciple(
name="공정성",
article="제4조 제3호",
description="차별 없이 공정하게 설계 및 운영"
),
AIBasicPrinciple(
name="안전성",
article="제4조 제4호",
description="안전하고 신뢰할 수 있는 AI 시스템"
),
AIBasicPrinciple(
name="책임성",
article="제4조 제5호",
description="AI 개발/운영에 대한 책임 명확화"
),
AIBasicPrinciple(
name="개인정보 보호",
article="제4조 제6호",
description="개인정보의 안전한 처리와 보호"
)
]
# 고위험 AI 요건 (제22조)
HIGH_RISK_REQUIREMENTS = [
HighRiskAIRequirement(
requirement_id="HR-1",
description="이용자에게 고위험 인공지능임을 알림",
article_reference="제22조 제1항 제1호"
),
HighRiskAIRequirement(
requirement_id="HR-2",
description="인공지능 윤리기준 준수",
article_reference="제22조 제1항 제2호"
),
HighRiskAIRequirement(
requirement_id="HR-3",
description="사전 위험평가 수행 및 문서화",
article_reference="제22조 제1항 제3호"
),
HighRiskAIRequirement(
requirement_id="HR-4",
description="이용자의 이용 중단 요구 장치 마련",
article_reference="제22조 제1항 제4호"
),
HighRiskAIRequirement(
requirement_id="HR-5",
description="오작동 등 신고 접수 창구 운영",
article_reference="제22조 제1항 제5호"
)
]
def __init__(self, ai_system: AISystem):
self.ai_system = ai_system
self.principles = [
AIBasicPrinciple(**p.__dict__)
for p in self.BASIC_PRINCIPLES
]
self.high_risk_requirements = [
HighRiskAIRequirement(**r.__dict__)
for r in self.HIGH_RISK_REQUIREMENTS
]
def check_high_risk_classification(self) -> Dict:
"""
고위험 AI 해당 여부 판단 (제2조 제5호)
고위험 AI: 생명, 신체, 재산, 기본권에
중대한 영향을 미칠 수 있는 AI
"""
high_risk_domains = [
"의료", # 의료 진단/치료
"교통/운송", # 자율주행
"채용/인사", # 채용 심사
"금융/신용", # 신용 평가
"교육", # 입학/평가
"사법/법집행", # 범죄 예측
"핵심 인프라" # 전력, 수도 등
]
is_high_risk = (
self.ai_system.risk_level == RiskLevel.HIGH or
any(domain in self.ai_system.domain for domain in high_risk_domains)
)
return {
"system_name": self.ai_system.name,
"domain": self.ai_system.domain,
"is_high_risk": is_high_risk,
"reason": "제2조 제5호에 따른 고위험 AI 해당" if is_high_risk else "고위험 AI 비해당",
"applicable_requirements": self.HIGH_RISK_REQUIREMENTS if is_high_risk else []
}
def evaluate_basic_principles(
self,
evaluations: Dict[str, Dict]
) -> List[AIBasicPrinciple]:
"""
기본원칙 준수 여부 평가 (제4조)
Args:
evaluations: 원칙별 평가 결과
{
"인간 존엄성": {"status": "compliant", "evidence": "..."},
...
}
"""
for principle in self.principles:
if principle.name in evaluations:
eval_data = evaluations[principle.name]
principle.compliance_status = ComplianceStatus(
eval_data.get("status", "n/a")
)
principle.evidence = eval_data.get("evidence", "")
return self.principles
def check_high_risk_requirements(
self,
implementations: Dict[str, Dict]
) -> Dict:
"""
고위험 AI 요건 충족 여부 점검 (제22조)
Args:
implementations: 요건별 구현 현황
"""
if self.ai_system.risk_level != RiskLevel.HIGH:
return {
"applicable": False,
"message": "고위험 AI가 아니므로 제22조 미적용"
}
results = []
compliant_count = 0
for req in self.high_risk_requirements:
if req.requirement_id in implementations:
impl = implementations[req.requirement_id]
req.compliance_status = ComplianceStatus(
impl.get("status", "non_compliant")
)
req.implementation_notes = impl.get("notes", "")
if req.compliance_status == ComplianceStatus.COMPLIANT:
compliant_count += 1
results.append({
"id": req.requirement_id,
"description": req.description,
"article": req.article_reference,
"status": req.compliance_status.value,
"notes": req.implementation_notes
})
total = len(self.high_risk_requirements)
compliance_rate = compliant_count / total if total > 0 else 0
return {
"applicable": True,
"total_requirements": total,
"compliant_count": compliant_count,
"compliance_rate": f"{compliance_rate:.0%}",
"overall_status": (
ComplianceStatus.COMPLIANT if compliance_rate == 1
else ComplianceStatus.PARTIAL if compliance_rate > 0
else ComplianceStatus.NON_COMPLIANT
).value,
"requirements": results
}
def generate_compliance_report(self) -> Dict:
"""전체 준수 보고서 생성"""
classification = self.check_high_risk_classification()
return {
"report_date": datetime.now().isoformat(),
"law_reference": "인공지능기본법 (법률 제20670호)",
"effective_date": "2026-01-22",
"ai_system": {
"id": self.ai_system.system_id,
"name": self.ai_system.name,
"description": self.ai_system.description,
"domain": self.ai_system.domain,
"operator": self.ai_system.operator
},
"risk_classification": classification,
"basic_principles_status": [
{
"principle": p.name,
"article": p.article,
"status": p.compliance_status.value
}
for p in self.principles
],
"recommendations": self._generate_recommendations()
}
def _generate_recommendations(self) -> List[str]:
"""개선 권고사항 생성"""
recommendations = []
if self.ai_system.risk_level == RiskLevel.HIGH:
for req in self.high_risk_requirements:
if req.compliance_status != ComplianceStatus.COMPLIANT:
recommendations.append(
f"[{req.requirement_id}] {req.description} "
f"구현 필요 ({req.article_reference})"
)
for principle in self.principles:
if principle.compliance_status == ComplianceStatus.NON_COMPLIANT:
recommendations.append(
f"{principle.name} 원칙 준수 개선 필요 "
f"({principle.article})"
)
return recommendations
# 사용 예시
if __name__ == "__main__":
# AI 시스템 정의
ai_system = AISystem(
system_id="AI-2025-001",
name="신용평가 AI 시스템",
description="개인 신용도를 AI로 평가하는 시스템",
risk_level=RiskLevel.HIGH,
domain="금융/신용",
operator="(주)KAITRUST 금융"
)
# 준수 체커 생성
checker = KoreaAIBasicActChecker(ai_system)
# 고위험 AI 해당 여부 확인
classification = checker.check_high_risk_classification()
print(f"고위험 AI 여부: {classification['is_high_risk']}")
# 고위험 AI 요건 점검
implementations = {
"HR-1": {"status": "compliant", "notes": "서비스 약관에 고위험 AI 명시"},
"HR-2": {"status": "compliant", "notes": "KAITRUST 윤리기준 준수"},
"HR-3": {"status": "partial", "notes": "위험평가 진행 중"},
"HR-4": {"status": "compliant", "notes": "이용 중단 버튼 구현"},
"HR-5": {"status": "non_compliant", "notes": "신고 창구 미구현"}
}
requirements_result = checker.check_high_risk_requirements(implementations)
print(f"준수율: {requirements_result['compliance_rate']}")
# 전체 보고서 생성
report = checker.generate_compliance_report()
print(json.dumps(report, ensure_ascii=False, indent=2, default=str))