칼럼 및 연구자료

법무법인 비트의 이주형 글로벌식품산업지원실장은 식품음료신문 기고를 통해, 산업 전반의 데이터 공유 질서와 신뢰 기반의 협력 구조가 식품산업 AI 경쟁력의 핵심임을 강조했습니다.

아래는 해당 칼럼의 요약 일부이며, 전문이 궁금하신 분들은 하단 링크를 참고해 주시기 바랍니다.

식품 전용 AI 모델의 구축 방식은 기업 단독형, 솔루션사 플랫폼형, 산업 컨소시엄형의 세 가지로 구분됩니다. 기업 단독형은 보안성과 맞춤형 성능이 우수하지만 비용과 데이터 규모의 한계가 존재합니다. 솔루션사 플랫폼형은 도입이 빠르고 효율적이지만 데이터 활용 범위와 삭제 절차 등 신뢰성이 부족합니다. 산업 컨소시엄형은 여러 기업이 데이터를 공유해 효율성과 성능을 높이는 구조이나, 데이터 기여도·보상·탈퇴 이후의 처리 등 명확한 합의가 필요합니다.

AI 협력의 방향은 ‘전면 공유’가 아닌 ‘계층적·점진적 공유’로 정리됩니다. 비기밀 메타데이터(관능평가 용어집, 원료 분류 체계 등)부터 공유를 시작하고, 이후 가명화된 벤치마크 데이터를 확장하며, 레시피나 공정 변수 등 핵심 데이터는 제한된 파트너십 내에서 관리하는 방식입니다. 이를 위해서는 데이터 사용 목적과 기간, 재학습 및 2차 활용 범위, 성능 기여 보상, 탈퇴 후 데이터 삭제, 모델 오류 책임 등 다섯 가지 조항이 명시된 계약 체계가 필요합니다.

데이터 질서의 기반으로는 ‘공통 언어’의 중요성이 강조됩니다. 정부와 협회가 마련한 관능 용어집과 표준 스키마가 연구 수준에 머물러 있는 현실에서, 산업 전반이 합의할 수 있는 표준화 거버넌스가 요구됩니다. 이러한 공통 구조가 실제로 작동할 때, 기업은 각자의 경쟁력을 유지하면서도 산업 전체의 혁신을 함께 추진할 수 있습니다.

현실적인 전략은 ‘이원화 모델’로 제시됩니다. 핵심 레시피와 공정 등은 사내 모델로 관리하고, 수요예측·규제 대응 등 범용성이 높은 영역은 컨소시엄형 모델을 활용하는 구조입니다. 한국 식품산업이 가진 협동조합형 공급망은 농가-원료-가공-브랜드-리테일로 이어지는 가치사슬형 데이터 표준화를 실현하기에 적합하며, 이러한 생태계가 구축될 때 AI 모델의 경쟁력은 자연스럽게 향상될 수 있습니다.

식품안전정보원 정책연구실장을 역임한 이주형 글로벌식품산업지원실장은 식품 데이터 표준화와 AI 거버넌스 구축 분야에서 풍부한 경험을 바탕으로, 산업 현장의 기술 혁신을 제도적 기반 위에 안착시키는 전략을 제시하고 있습니다. 법무법인 비트는 AI와 데이터 활용이 교차하는 지점에서 발생하는 식품산업의 법적·계약적 쟁점을 선제적으로 검토하고, 데이터 신탁·공유 계약·AI 규제 대응을 아우르는 통합 자문을 통해 기업이 신뢰 가능한 데이터 질서 위에서 AI 혁신을 추진할 수 있도록 지원합니다.

칼럼 전문이 궁금하신 분들은 해당 링크를 참고해 주시기 바라며, 식품기업의 AI 도입 관련 법률 자문이 필요하시다면 언제든지 법무법인 비트 식품규제컨설팅팀에 문의하여 주시기 바랍니다.

• [식품산업 AI 도입] 식품기업 AI 혁신의 .. : 네이버블로그

감사합니다.

법무법인 비트 드림