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중국은 데이터를 오남용하고 있는가
이상우 소속/직책 : 인하대학교 AI·데이터법학과 초빙교수, KAIST 문술미래전략대학원 겸직교수 2026-01-13
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논의의 출발점
최근 중국의 인공지능(AI) 발전을 두고 중국이 데이터를 오용(誤用)·남용(濫用)하고 있다는 의혹이 제기되고 있다. AI의 핵심 요소로는 일반적으로 데이터, 알고리즘, 컴퓨팅 파워(연산력)가 거론되며,1) AI의 발전을 위해서는 이 세 요소가 함께 고도화되어야 한다.
그러나 중국은 미국의 대(對)중국 제재로 인해 컴퓨팅 파워의 핵심 인프라인 반도체를 안정적으로 확보하기 어렵고, 알고리즘 발전의 토대가 되는 연구·인력 교류 역시 비자 제한과 국제공동연구 규제 강화로 제약을 받고 있다.2) 이러한 제약 속에서도 중국이 AI 분야에서 괄목할 만한 성과를 지속적으로 내고 있다는 점에서, 남은 핵심 요소인 데이터 활용 방식이 보다 공격적일 것이라는 인식이 확산되고 있다. 그 결과 중국이 AI 학습의 핵심 원료인 데이터를 무단·불법적으로 활용해 기술 격차를 좁히고 있다는 주장이 제기된다.3) 실제로 과거 안면인식 기술이 빠르게 확산되는 과정에서도 개인정보·초상권 침해에 대한 우려보다 국가안보 목적의 광범위한 활용이 우선되었고,4) 이로 인해 서방 국가들이 갖기 어려운 경쟁력을 확보했다는 평가가 뒤따랐다. 기술 발전의 속도와 산업 적용의 범위가 확대될수록, 중국의 데이터 활용 방식에 대한 이러한 의심은 더욱 강화되고 있다.
데이터 이용의 적법 범위를 둘러싼 논쟁은 전 세계적으로 확산되고 있다. 미국에서는 AI 학습 데이터와 관련하여 공정이용(fair use)에 관한 판례가 점차 축적되고 있으며,5) 일본은 텍스트·데이터 마이닝(Text and Data Mining, TDM)에 대한 면책 규정을 제도적으로 도입하였다. 이와 함께 뉴욕타임스(NYT)와 OpenAI 간의 소송과 같이 AI 학습 데이터의 적법성을 둘러싼 대형 분쟁도 진행 중이다.6) 국내에서도 방송 3사와 네이버 간 분쟁에서 보듯,7) 유사한 갈등이 이미 현실화되고 있다. 만약 특정 국가가 국가적 차원에서 데이터를 ‘오용’ 또는 ‘남용’을 묵인한다면, 과정이 어떠하든 경쟁 측면에서 유리해질 수 있다는 점은 부인하기 어렵다. 이 글은 “중국이 데이터를 오남용한다”는 인식이 왜, 어떤 경로로 형성되었는지를 몇 가지 핵심 요인을 중심으로 정리한다.
국가안보와 데이터
2013년 에드워드 스노든(Edward J. Snowden)의 내부고발을 통해, 미국 국가안보국(NSA)이 비밀 정보수집 프로그램을 활용하여 민간인의 개인정보를 광범위하게 수집·사찰해 왔다는 사실이 공개되었다.8) 이 사건은 인터넷 시대에 국가가 온라인 정보, 즉 데이터를 관리·통제하려는 유인이 얼마나 강한지를 단적으로 보여준다. 물론 이러한 정보 수집은 기본권 침해와 개인정보 오남용이라는 중대한 위험을 수반한다. 그럼에도 국가안보를 이유로 일정한 제한이 정당화될 수 있다는 논리는 여러 국가에서 반복되어 왔으며, 중국의 데이터 정책을 이해함에 있어서도 이러한 맥락을 고려할 필요가 있다.9)
인터넷의 확산과 함께 사이버 공간은 국가안보의 핵심 영역으로 편입되었고, 온라인을 통해 유통되는 콘텐츠 역시 주요 관리 대상이 되었다. 중국은 인터넷 정보 유입을 통제하기 위해 세계 최대 수준의 검열·감시·차단 시스템으로 알려진 만리방화벽(Great Firewall of China)을 구축하였다. 이는 1998년경 시작된 황금방패공정(Golden Shield Project)의 핵심 성과로, 웹사이트·이메일·메시지 등 광범위한 디지털 콘텐츠에 대한 감시·통제 역량을 강화해 왔다.10)
다만 만리방화벽과 같은 시스템이 외부의 시각에서 “중국은 데이터를 광범위하게 수집·활용한다”는 인상을 강화하는 것은 사실이지만, 이는 어디까지나 국가안보 논리에 기초한 정보 통제의 문제다. AI 학습을 위한 데이터의 무단 이용 문제는 이러한 국가안보 영역과 연결될 수는 있으나, 이를 동일시하는 것은 적절하지 않다. 우리나라도 ‘사이버안보 기본법’ 제정 논의가 민간인 사찰 우려 등으로 지연되어 온 점을 고려하면,11) “국가가 인터넷 정보에 광범위하게 접근한다”는 인식이 AI 시대에는 “중국은 데이터를 무분별하게 활용한다”는 인상으로 전이되기 쉽다. 그러나 국가안보를 위한 데이터 접근은 중국만의 특수한 현상이 아니며, 이 요소만으로 중국이 AI 학습을 위해 데이터를 오남용한다고 단정하기는 어렵다.
생산요소로서의 데이터
중국의 데이터 활용이 ‘오남용’으로 인식되는 배경에는 개별 데이터 이용 행위의 적법성 여부보다, 데이터를 바라보는 기본적인 관점의 차이가 자리하고 있다. 결국 논의의 출발점은 “데이터는 누구의 것이며, 어떠한 방식으로 활용되어야 하는가”라는 근본적인 질문으로 수렴된다.
데이터의 자산 가치가 급격히 증대하면서 서방 국가들을 중심으로 데이터를 포괄적 권리의 대상으로 파악하는 이른바 데이터 소유권론이 전개되어 온 반면,12) 중국은 2019년 10월 데이터의 지위를 토지·노동·자본·기술과 함께 ‘생산요소’로 규정하며 상이한 접근을 제시하였다.13) 이러한 움직임을 이해하기 위해서는 함께 열거된 ‘토지’의 의미에 주목할 필요가 있다. 사회주의 체제는 전통적으로 토지 등 핵심 생산수단에 대한 공유제를 강조해 왔으며, 중국 역시 토지의 국가·집단 소유를 기본 원칙으로 삼아 국가가 중장기적 계획을 통해 자원을 배분·관리하는 구조를 유지해 왔다.14)
이와 같은 맥락에서 중국이 데이터를 생산요소로 규정한 것은, 데이터를 특정 기업이나 개인의 전유물로 고착시키기보다 보다 많은 참여 주체가 데이터의 유통과 가치화 과정에 참여하고, 그 기여에 따라 이익을 분배받는 구조를 지향하려는 시도로 이해할 수 있다. 이를 제도적으로 구체화한 대표적 사례가 2022년 12월 발표된 이른바 ‘데이터 20조(数据二十条)’이다.15) 중국은 데이터 재산권을 ‘소유’ 중심으로 구성하기보다, ① 데이터자원보유권(持有权), ② 데이터가공사용권(使用权), ③ 데이터상품경영권(经营权)으로 분리하는 메커니즘을 제시하였다.16) 이는 데이터에 대한 독점적·영구적 권리를 인정하기보다, 재사용과 가치화 과정에서의 기여에 따라 권리를 배분함으로써 시장 참여를 촉진하려는 제도 설계로 평가할 수 있다.17)
이러한 관점에서 중국은 데이터가 특정 기업이나 개인에게 집중되어 이익이 독점되는 구조를 경계해 왔으며, 자국 빅테크 기업의 데이터 독점이나 시장 지배력이 과도하게 확대될 경우에는 강력한 규제를 가해 왔다. 2020년 중국 최대 핀테크 기업인 앤트그룹(蚂蚁集团)의 상장 제동 조치나18) 2021년 알리바바(阿里巴巴)에 대한 대규모 과징금 부과는19) 데이터 기반 독점이 금융·자본시장 전반의 위험으로 확산되는 것을 차단하려는 정책적 선택으로 해석할 수 있다.
이처럼 데이터에 대한 기본 철학과 제도적 출발점이 상이하기 때문에, 외부의 시각에서는 중국의 데이터 활용 방식이 ‘오남용’으로 오해되기 쉬운 구조가 형성된다. 다시 말해 “데이터란 무엇이며, 누가 이를 활용하고, 그로부터 발생하는 이익을 누가 어떻게 향유해야 하는가”에 대한 근본적인 접근 방향의 차이가, 중국의 데이터 활용을 ‘오남용’으로 읽히게 만드는 주요한 배경이라 할 수 있다.
데이터 3법과 개인정보 법체계의 차이
데이터 규율 체계에 공백이 존재할 경우 오남용이 발생할 수 있으며, 중국 역시 데이터 법제가 단계적으로 형성되어 왔다는 점에서 이러한 문제 제기는 일정 부분 타당하다. 이른바 중국의 데이터 3법-「네트워크안전법(网络安全法)」(’17.6월 시행), 「데이터안전법(数据安全法)」(’21.9월 시행), 「개인정보보호법(个人信息保护法)」(’21.11월 시행)-은 2021년 11월 이후에야 비로소 체계적 구성을 갖추었다고 평가할 수 있다. 인터넷이 2000년대 초반부터 급속히 확산되었다는 점을 고려하면, 과거 일정 기간 제도적 규율 공백이 존재했을 가능성을 전적으로 부인하기는 어렵다.
이와 함께 중국의 「개인정보보호법」이 형식적으로만 존재하고 실질적으로는 충분히 집행되지 않는다는 비판도 제기되어 왔다.20) 물론 법체계상 ‘데이터’와 ‘개인정보’는 구별되지만, AI 학습 데이터에는 개인의 디지털 정보가 포함되는 경우가 많아 개인정보 보호의 실효성은 핵심적인 검토 대상이 된다. 특히 중국에서 「개인정보보호법」 시행 이후 관련 판례가 상대적으로 많지 않다는 점이 이러한 비판의 주요 근거로 제시된다. 그러나 이는 중국과 우리나라의 개인정보 보호 법체계와 집행 방식의 차이에 대한 이해 부족에서 비롯된 오해에 가깝다.
중국은 개인정보 침해에 대해 「개인정보보호법」에 우선적으로 의존하기보다, 「형법(刑法)」과 「민법전(民法典)」을 핵심 규율 수단으로 적극 활용하는 구조를 취하고 있다. 인터넷 보급 확대와 함께 온라인 개인정보 침해가 급증하자, 중국은 형사처벌을 중심으로 한 강력한 억지 체계를 구축해 왔다. 중국 「형법」 제253조의1은 개인정보 침해를 명확한 범죄 유형으로 규정하고 있으며, 2021년 시행된 「민법전」 역시 ‘인격권’ 편에서 프라이버시와 개인정보 보호를 독립된 권리로 명문화하고, 처리 원칙과 처리자의 의무를 구체화하고 있다.21) 이는 개인정보를 「형법」과 「민법전」의 직접적 규율 대상으로 위치시키는 구조로, 「개인정보보호법」을 중심으로 체계를 구성한 우리나라와는 근본적으로 다른 접근이다.
이러한 구조 아래 중국에서는 개인정보 침해 사건이 주로 「형법」을 중심으로 처리되고, 「민법전」과 「개인정보보호법」은 이를 보완·보조하는 방식으로 인용되는 경향을 보인다. 실제로 2021년 11월부터 2023년 9월까지 선고된 중국 1심 판결 1,037건을 분석한 연구에 따르면,22) 「형법」이 적용된 사건은 974건, 「민법전」이 적용된 사건은 147건, 「개인정보보호법」이 인용된 사건은 63건으로 나타났다.23) 이는 「개인정보보호법」 집행이 부재하다는 의미라기보다, 개인정보 침해가 대량성·반복성·조직성을 띠는 경우가 많아 형사처벌이 가장 실효적인 규율 수단으로 기능하고 있음을 보여준다. 따라서 「개인정보보호법」 판례가 상대적으로 적다는 이유만으로 법의 실효성이 낮고 데이터(개인정보) 오남용을 방조하거나 묵인하고 있다고 평가하는 것은, 법체계의 구조와 집행 경로의 차이를 충분히 고려하지 않은 성급한 결론일 가능성이 크다.
당-국가체제와 AI 거버넌스
양국의 거버넌스 구조 차이 역시 중국이 데이터를 오남용하는 것처럼 인식되게 만드는 중요한 요인이다. 우리나라는 2026년 1월 22일부터 「인공지능 발전과 신뢰 기반 조성 등에 관한 기본법」(「AI 기본법」)의 시행을 앞두고 있으나, 특히 ‘고영향 AI’에 대해 단일한 공통 규제 틀을 적용하는 방식이 여러 문제를 초래할 수 있다는 지적이 제기되고 있다.24) AI로 인해 발생하는 쟁점은 개인정보, 금융, 의료, 미디어 등 분야별로 성격이 상이한데, 이를 하나의 규제 묶음으로 관리할 경우 각 영역의 특성을 충분히 반영하기 어렵다는 것이다.25)
이로 인해 하나의 AI 서비스가 여러 법률의 적용을 동시에 받게 될 가능성이 커지고, 기업 입장에서는 규제 준수 부담과 불확실성이 확대된다. 특히 부처별 권한과 책임이 명확히 구분된 우리나라의 제도적 환경에서는 「AI 기본법」과 기존 개별 법률이 병행 적용될 경우 규제가 중첩·충돌할 위험이 크다. 이러한 구조에서는 규제가 상황에 맞게 조정되기보다 누적된 상태로 작동할 가능성이 높다.
반면 중국은 국무원과 전국인민대표대회를 두고 있으나, 실질적으로는 중국공산당이 국가 운영 전반을 주도하는 이른바 ‘당-국가 체제’를 형성하고 있다. 이 체제에서는 AI와 같이 불확실성이 큰 새로운 이슈가 등장하더라도, 당의 정책 판단을 통해 비교적 신속한 대응이 가능하다. 당이 중앙정부와 입법기관을 포괄적으로 조정함으로써 부처 간 이해 충돌을 완화하고, 입법과 정책 조정을 빠르게 추진할 수 있는 구조인 것이다.26) 또한 당 조직 네트워크를 통해 정부와 산업계가 유기적으로 연결되어 있어, 규제 조정과 정책 전환도 상대적으로 신속하게 이루어진다.
이러한 운영상의 차이는 외부의 시각에서 중국이 규제를 느슨하게 운용하며 데이터를 보다 자유롭게 활용하는 것처럼 보이게 하고, 나아가 데이터 활용이 ‘오남용’에 가깝다는 인상으로 이어지기도 한다. 예컨대 중국이 금융·보험 산업에서 AI 활용을 주요 성장 동력으로 삼아 적극적으로 도입하고 있는 것과 달리,27) 우리나라는 2013년 ‘3·20 사이버테러’ 사건 이후 도입된 망분리 규제로 인해 금융 분야에서의 AI 활용이 상대적으로 제한되어 왔다.28)
최근 금융당국이 생성형 AI와 클라우드 기반 서비스(SaaS) 활용 확대를 추진하고 있음에도 불구하고, 개인신용정보를 포함하는 금융·보험 데이터의 특성상 국외 이전이나 데이터 결합·처리 과정에서는 여전히 다수의 법령과 규제 당국에 따른 부담이 남아 있다. 이처럼 분산된 규율 구조로 인한 조정 비용은 데이터 활용을 위축시키고, 이러한 대비 효과가 중국의 탄력적 거버넌스를 통한 적극적 활용을 외부에서 ‘오남용’으로 인식하게 만드는 한 요인으로 작용하고 있다.
오남용 논쟁을 넘어서
상기 논의를 종합하면, “중국이 데이터를 오남용하고 있는가”라는 질문에 대해 현 단계에서 중국이 국가 차원에서 데이터의 오남용을 방조하고 있다고 단정하기는 어렵다라고 정리해 볼 수 있다. 중국의 데이터 활용이 공격적으로 보이는 상당 부분은 ① 데이터를 국가안보의 핵심 요소로 인식하는 관점, ② 데이터를 생산요소로 보고 권리를 분절화한 제도 설계, ③ 비교적 늦게 구축된 데이터 3법과 개인정보 보호 체계의 구조적 차이, ④ 당-국가 체제가 만들어내는 신속한 조정 능력이라는 법제도·거버넌스의 차이에서 비롯된 인식에 가깝다. 물론 이것이 곧바로 문제가 없다는 의미는 아니다. 국가안보를 이유로 한 광범위한 접근 권한, 플랫폼과 정부·공공기관 단위에서의 과잉 수집과 재유통, 그리고 저작물과 개인정보가 혼재된 대규모 학습 데이터의 회색지대는 여전히 존재하며, 이 영역에서는 서구 국가와 동일한 수준의 투명성과 책임성을 기대하기 어렵다.
“중국이 데이터를 오남용하고 있는가”라는 질문에 대해 단순히 ‘오남용’으로 낙인찍거나, 반대로 ‘효율’로 미화하는 접근은 생산적이지 않다. 보다 중요한 것은 중국의 제도적 선택과 거버넌스가 어떻게 작동했는지를 분석하고, 이를 우리 제도의 개선과 AI 경쟁력 강화로 어떻게 전환할 것인가에 있다. 이 글이 제시하는 시사점은 다음과 같이 정리할 수 있다.
첫째, 분절된 AI·데이터 규율을 ‘하나의 리스크’로 조정할 수 있는 거버넌스 역량을 강화해야 한다. AI 시대에는 데이터, 개인정보, 저작물, 플랫폼, 사이버안보 이슈가 결합되어 나타나지만, 법령과 부처가 나뉜 현행 구조에서는 규제의 중첩과 충돌을 적시에 해소하기 어렵다. 국가AI전략위원회가 존재하더라도, 실제 조정 권한과 책임 구조를 명확히 하여 기업이 직면하는 복합적 리스크를 원스톱으로 다룰 수 있는 체계를 구축할 필요가 있다. 둘째, 국가안보 기반은 별도의 틀로 정교화하되, AI 학습 데이터의 적법성 논의와 혼선이 발생하지 않도록 역할을 분리해야 한다. 소버린 AI와 데이터 주권은 필수 과제이지만, 이를 「AI 기본법」에 과도하게 결합할 경우 법의 목적과 집행 기준이 과밀해져 오히려 실행 가능성을 저하시킬 수 있다. 사이버 공간 보호를 위한 기본 틀로서 ‘사이버안보 기본법’을 정비하고, 「AI 기본법」은 산업 진흥과 신뢰 기반 조성이라는 본래의 목적에 집중하도록 기능 분담을 명확히 하는 것이 바람직하다.
중국의 데이터 활용이 ‘오남용’처럼 보일 만큼 효과적으로 작동하고 있다는 인식은 단순한 비판으로 소진될 사안이 아니다. 중요한 것은 중국의 성과를 가능하게 한 데이터 활용 중심의 제도 설계와 탄력적인 거버넌스, 그리고 안보와 산업 정책의 역할 분담과 연계 방식을 면밀히 검토함으로써, 우리 제도의 정합성을 높이고 국가 AI 경쟁력 강화로 연결하는 일이다.
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* 각주
1) 이상우, 『AI와 중국 법』, 커뮤니케이션북스, 2025, 92면 이하 참조.
2) 이상우, “중국의 국제공동연구 규정에 관한 일고찰”, 중국법연구 제56집, 한중법학회, 2024, 270-272면.
3) MBC(2025. 1. 31.), “미국 따라잡은 중국 AI‥“데이터 수집 거의 공짜””, <https://www.youtube.com/watch?v=QZtSirPE4Yc>(최종방문일: 2025. 12. 23.).
4) IT조선(2018. 12. 29.), “[대학생 이슈 리포트] 중국 안면인식 기술, 6만명 속에 숨은 범죄자도 찾아낸다”, <https://it.chosun.com/news/articleView.html?idxno=2018122900310>(최종방문일: 2025. 12. 23.).
5) Reuters(2025. 8. 29.), “Anthropic's surprise settlement adds new wrinkle in AI copyright war”, <https://www.reuters.com/legal/government/anthropics-surprise-settlement-adds-new-wrinkle-ai-copyright-war-2025-08-27/>(최종방문일: 2025. 12. 23.).
6) The Guardian(2025. 12. 5.), “New York Times sues AI startup for 'illegal' copying of millions of articles”, <https://www.theguardian.com/technology/2025/dec/05/new-york-times-perplexity-ai-lawsuit>(최종방문일: 2025. 12. 23.).
7) 데일리안(2025. 1. 16.), “지상파 3사, 네이버에 저작권 침해 소송…“AI 학습에 기사 무단 이용” [미디어 브리핑]”, <https://www.dailian.co.kr/news/view/1452187/?sc=Naver>(최종방문일: 2025. 12. 23.).
8) The Guardian(2013. 6. 11.), “Edward Snowden: the whistleblower behind the NSA surveillance revelations”, <https://www.theguardian.com/world/2013/jun/09/edward-snowden-nsa-whistleblower-surveillance>(최종방문일: 2025. 12. 23.).
9) 이상우, “중국 데이터 법제와 정책 방향에 관한 고찰”, 법과정책 제29집 제1호, 제주대학교 법과정책연구원, 2023, 154-162면.
10) 이상우, 『딥시크』, 커뮤니케이션북스, 2025, 72면 이하 참조.
11) 이상우, “데이터 보안의 함의(含意)와 입법방향에 관한 소고”, 가천법학 제15권 제3호, 가천대학교 법학연구소, 2022, 108면.
12) 권영준, “데이터 귀속·보호·거래에 관한 법리 체계와 방향”, 비교사법 제28권 제1호, 한국비교사법학회, 2021, 1-43면.
13) 汤奇峰·邵志清·叶雅珍, 「数据交易中的权利确认和授予体系」, 大数据(BIG DATA RESEARCH), 2022年, 41页; 이상우(2024. 5. 29.), “AI 시대, 중국 데이터 정책 동향의 이해”, <https://csf.kiep.go.kr/issueInfoView.es?article_id=54085&mid=a20200000000&board_id=4>(최종방문일: 2025. 12. 23.).
14) 강광문. “중국 집체토지소유권(集體土地所有權)의 법적 성질에 대한 고찰”, 강원법학 제53권, 강원대학교 비교법학연구소, 2018. 1면 이하 참조.
15) 新华网(2022. 12. 19.), “构建数据基础制度更好发挥数据要素作用--国家发展改革委负责同志答记者问”, <https://baike.baidu.com/reference/62467747/c77cwSn5c9lnlHziEdHABt2r_ha6VxoQb9vN87z2hrlmPNqUdHYCHDuHzfp9dCKLkBOrRmGAlxEZDij4EWeS8gECvDaoqwdM-g-r>(최종방문일: 2025. 12. 23.).
16) 배덕현, “데이터 거래제도 구축에 대한 중국의 구상과 전망”, 한중사회과학연구 제22권 제2호, 한중사회과학학회, 2024, 49면 이하 참조.
17) 가오푸핑(인하대학교 AI·데이터법센터 역), 『데이터 경제 강의』, 세창출판사, 2025, 184면 이하 참조.
18) 동아일보(2020. 11. 5.), “앤트 상장 연기 후폭풍… 마윈 재산 하루새 3조 증발”, <https://www.donga.com/news/article/all/20201104/103805596/1>(최종방문일: 2025. 12. 23.).
19) CNN(2021. 4. 12.), “China hits Alibaba with record $2.8 billion fine for behaving like a monopoly”, <https://edition.cnn.com/2021/04/10/tech/alibaba-china-record-fine>(최종방문일: 2025. 12. 23.).
20) WSJ(2025. 5. 2.), “TikTok Fined $600 Million in Europe Over China Surveillance Risks”, <https://www.wsj.com/tech/tiktok-fined-600-million-in-europe-over-china-surveillance-risks-2ad2eda5?utm_source=chatgpt.com>(최종방문일: 2025. 12. 23.).
21) 이상우, “중국 개인정보 보호체계에 관한 연구 –신(新)개인정보보호법의 주요내용-”, 중국법연구 제45집, 한중법학회, 2021, 336-340면.
22) Shao, Guosong, Qi Huang, Qin Xiang, and Chengxin Peng. “Assessing the Implementation of China’s Personal Information Protection Law: A Two-Year Review.” International Data Privacy Law 15, no. 1 (February 2025): 18–31.
23) 복수 법률 적용 사례 포함한다.
24) 이상우, “중국의 인공지능･데이터 입법 동향과 시사점”, 동북아법연구 제19권 제1호, 전북대학교 동북아법연구소, 2025, 21-23면.
25) 법률신문(2025. 2. 8.), “인공지능 기본법의 분석과 평가”, <https://www.lawtimes.co.kr/news/205336>(최종방문일: 2025. 12. 23.).
26) 이상우, “중국 사이버안보 패러다임 변화와 시사점 -인공지능 시대의 바람직한 거버넌스 구축을 위한 제언-”, 명지법학 제22권 제2호, 명지대학교 법학연구소, 2024, 139-140면.
27) Consultancy.asia(2025. 10. 6.), “How AI and data are reshaping insurance in China and Southeast Asia”, <https://www.consultancy.asia/news/6222/how-ai-and-data-are-reshaping-insurance-in-china-and-southeast-asia?utm_source=chatgpt.com>(최종방문일: 2025. 12. 23.).
28) 이웅영, “금융분야 인공지능 규제체계의 비교법적 고찰 -EU·미국·중국의 입법 동향과 한국 법제에의 시사점-”, 동북아 AI·데이터법의 동향과 전망 자료집, 전북대학교 동북아법연구소, 2025. 12. 20., 101-102면.
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