인공지능안전연구소(Korea AISI)가 'AI 안전 전망 보고서(AI Safety Forecast Report)' 제4호를 발간합니다.

이번 호는 2026년 2~4월 주요 뉴스 보도를 대상으로 가중도, 고유벡터, 매개 중심성 분석을 수행하고 전문가 그룹이 정책 및 거버넌스, 산업 및 기술, 지정학의 세 축을 교차 분석하여 미래 시나리오를 설계했습니다.

가장 주목할 점은 '거버넌스(governance)'가 세 지표 모두에서 1위를 차지한 것입니다. 지금까지의 네 차례 분석 중 처음으로, 이전 호의 위험(2025년 8월), 미국(2025년 11월), 규제(2026년 2월)는 각각 두 지표에서만 1위를 기록한 바 있습니다. 이는 AI 안전 논의가 '누가 주도하는가'에서 '어떻게 작동하게 할 것인가'로 전환되고 있음을 보여줍니다.

보고서는 세 가지 거버넌스 경로를 제시합니다.
① 평가 중심 운영 거버넌스 - 벤치마킹, 지속적 모니터링, 배포 후 검증을 통해 안전 원칙을 측정·집행 가능한 체계로 전환
② 에이전틱 AI 행동 위험 거버넌스 - 자율적 AI 시스템의 장기 행동과 진화하는 운영 위험 관리에 초점
③ 분산적 거버넌스와 분산 책임 - 정부, 프론티어 AI 기업, AI 안전 연구기관, 독립 평가자, 시민사회 간 책임 공유와 조정 체계 구축

세 시나리오는 상호 배타적이지 않으며, AI 안전 거버넌스가 원칙 기반에서 운영적, 시스템 지향적 모델로 전환되는 겹치는 경로를 보여줍니다.

첫 번째 AI 안전 예측 보고서 게시글 AI 안전 글로벌 전환점 분석
두 번째 AI 안전 예측 보고서 게시글 두 번째 AI 안전 예측 보고서 발표
세 번째 AI 안전 예측 보고서 게시글 세 번째 AI 안전 예측 보고서 발표


Korea AISI publishes the fourth edition of its quarterly AI Safety Forecast Report.

This edition analyzes major news coverage from February to April 2026 using weighted-degree, eigenvector, and betweenness centrality analysis. An expert group then cross-examined the results across three axes — policy & governance, industry & technology, and geopolitics — to develop forward-looking scenarios.

The most significant finding is that 'governance' ranked first across all three centrality metrics simultaneously, a first in the report's history. Previous leading keywords — risk (August 2025), the United States (November 2025), and regulation (February 2026) — each topped only two metrics. This marks a clear shift from 'who leads' to 'how governance actually works.'

Three governance pathways are presented:
① Evaluation-Centered Operational Governance — translating safety principles into measurable, enforceable systems through benchmarking, monitoring, and post-deployment verification
② Behavioral Risk Governance for Agentic AI — focusing on long-term behavior and evolving operational risks of autonomous AI systems
③ Fragmented Governance and Distributed Accountability — building shared responsibility and coordination among governments, frontier AI companies, AI safety institutes, independent evaluators, and civil society

The scenarios are not mutually exclusive; they represent overlapping pathways from principle-based toward operational, system-oriented governance models.