한줄 요약
오늘 메인 주제는 정치·사회 이슈(카테고리 1)다. 각국 정부와 규제기관이 AI를 둘러싼 핵심 쟁점인 “선거·여론”, “플랫폼 접근권”, “청소년 보호”, “저작권”에 동시에 개입하고 있다.
오늘의 핵심 3가지
첫째, 유럽연합(EU)은 메타의 왓츠앱 정책이 경쟁사 AI 비서를 배제하는지 조사하면서 잠정조치(interim measures) 가능성을 공식화했다. 조치가 실행되면 조사 완료 전이라도 기존 접근 조건을 임시 복원하도록 요구할 수 있다는 점이 핵심이다(출처, 출처).
둘째, 인도는 2021년 IT 규칙 개정으로 딥페이크를 제도권 규제에 명시했다. 합성 오디오·영상 라벨링, 추적 가능성(traceability), 신속 삭제 의무를 묶어 플랫폼 책임을 강화했고, 일부 긴급 민원에 대해 더 짧은 대응 시간을 부과했다(출처).
셋째, 미국에서는 선거 관련 딥페이크와 학습데이터 투명성 이슈가 입법·사법 트랙으로 동시에 움직였다. 미네소타의 정치 딥페이크 금지법은 소송 진행 중에도 효력을 유지했고(출처), 상원에서는 AI 학습에 사용된 저작권 작품 공개를 요구하는 법안이 제안됐다(출처).
트렌드별 정리
정치·사회 관점에서 지금 흐름은 “AI 기술 규제”보다 “AI 유통 규제”에 가깝다. 어떤 모델이 더 똑똑한지보다, 누가 대형 플랫폼에 접속할 수 있는지, 선거·공론장에 유통되는 합성콘텐츠를 누가 어떤 속도로 차단하는지가 더 큰 쟁점으로 올라왔다.
첫 번째 축은 경쟁정책이다. EU의 메타 조사에서 보이듯, 메신저·앱 생태계 같은 게이트키퍼 영역은 단순 서비스 약관 변경도 반경쟁 행위로 해석될 수 있다(출처).
두 번째 축은 사회안전 규제다. EU는 청소년 사이버불링 대응 강화를 공개적으로 요구했고, 플랫폼의 위험관리 의무를 더 구체화하는 방향을 제시했다(출처). 인도의 딥페이크 개정안도 같은 흐름이다. 표현의 자유 논쟁과 별개로, 사칭·선동형 합성콘텐츠를 신속히 식별하고 표시하는 운영 체계가 사실상 기본 인프라가 되고 있다(출처).
세 번째 축은 데이터 거버넌스다. 학습데이터 공개 요구는 “모델 성능”이 아니라 “훈련 과정의 정당성”을 따지는 단계로 정책이 이동했음을 보여준다(출처).
시사점 / 다음 액션
오늘 기준으로 확인되는 시사점은 분명하다. AI 정책의 중심이 혁신 지원 단일 프레임에서, 경쟁·안전·저작권을 동시에 관리하는 다중 규제 프레임으로 바뀌고 있다. 실무에서는 세 가지를 우선 점검할 필요가 있다. (1) 플랫폼 약관 변경이 경쟁법 리스크를 만들 수 있는지 사전 검토, (2) 딥페이크 라벨링·삭제 대응시간 같은 운영지표의 상시 관리, (3) 학습데이터 출처와 사용권한을 외부 설명 가능한 형태로 정리하는 문서화 체계 구축이다.
출처
- https://www.reuters.com/world/eu-threatens-meta-with-interim-measure-blocking-ai-rivals-whatsapp-2026-02-09/
- https://www.cnbc.com/2026/02/09/eu-interim-measures-meta-whatsapp-ai-policy-antritrust.html
- https://techcrunch.com/2026/02/10/india-orders-social-media-platforms-to-take-down-deepfakes-faster/
- https://news.bloomberglaw.com/tech-and-telecom-law/minnesota-political-deepfake-ban-to-stay-in-place-during-lawsuit
- https://deadline.com/2026/02/senate-bill-ai-training-models-copyright-1236714135/
- https://www.reuters.com/legal/litigation/big-tech-may-have-do-more-combat-cyberbullying-eu-says-2026-02-10/