기업 내 GPT 활용의 API 비용은 월 수백만 원을 상회하나, 생산성 향상치는 정량화되지 못하는 모순에 직면한다. AI가 생성한 디지털 자산은 회계상 누락되어 과세 리스크를 증폭시키며, 데이터 유출의 법적 책임은 고스란히 기업의 몫으로 남는다.
생산성 신화의 종말, GPT 도입의 매몰 비용 함정
단순 반복 업무 자동화라는 장밋빛 전망은 실제 비용 구조 앞에서 힘을 잃는다. API 호출 비용, 파인튜닝을 위한 엔지니어링 리소스, 데이터 라벨링에 투입되는 인적 자원은 명백한 지출이지만, 그 결과물인 생산성 향상은 재무제표에 숫자로 기록되지 않는다.
GPT 비용-효익 분석 모델의 허점
시장은 GPT 도입을 통한 혁신을 부르짖지만, 이는 정교하게 설계된 착각에 가깝다. 대부분의 조직은 GPT-4 Turbo의 입출력 토큰당 과금 체계를 정확히 예측하지 못한 채 프로젝트를 시작한다. 초기 POC(Proof of Concept) 단계의 미미한 비용에 안도하며 본격적인 적용을 감행하지만, 전사적 확산 시점에는 기하급수적으로 증가하는 API 비용에 직면하여 매몰 비용 오류(Sunk Cost Fallacy)에 빠지게 된다. 이는 단순한 비용 문제가 아니라, AI 의존도가 높아진 업무 프로세스를 다시 이전으로 되돌릴 수 없는 구조적 리스크로 진화한다. 결국 명확한 ROI 분석 없이 시작된 ‘디지털 전환’은 값비싼 기술 부채만을 남길 뿐이다.
과세 사각지대, AI 생성 자산의 세무 리스크
GPT를 활용해 생성된 보고서, 코드, 디자인 시안 등은 기업의 무형자산이다. 문제는 현행 세법이 이러한 디지털 자산의 가치 평가와 귀속 주체에 대한 명확한 기준을 제시하지 못한다는 점에 있다.
국세청이 주목하는 디지털 무형자산의 가치
국세청은 최근 플랫폼 기반의 신종 소득에 대한 모니터링을 강화하고 있다. 국세청의 사업소득 통계에 따르면, 기존에 잡히지 않던 유형의 소득이 매년 증가하는 추세이다. GPT로 생성한 결과물이 기업의 매출에 직접 기여했다면, 이는 명백한 과세 대상 자산으로 분류될 수 있다. 예를 들어, AI가 생성한 코드를 기반으로 한 소프트웨어를 판매할 경우, 해당 코드의 개발 원가(API 비용, 엔지니어 인건비 등)를 비용으로 처리하고 자산으로 계상해야 한다. 이를 누락할 경우, 법인세 신고 불성실로 인한 가산세는 물론, 최악의 경우 세무조사로까지 이어질 수 있는 심각한 리스크 요인이다.
알고리즘이 야기하는 저작권 분쟁과 규제의 서막
팀 내부에서 비공개로 사용한다는 사실이 법적 책임을 면제해주지는 않는다. 학습 데이터의 저작권 문제, 생성물의 독창성 여부, 그리고 개인정보보호법 위반 가능성은 언제든 터질 수 있는 시한폭탄과 같다.
데이터 오염과 지적재산권 침해의 인과관계
기업의 민감한 내부 데이터를 무심코 GPT 프롬프트에 입력하는 행위는 데이터를 OpenAI의 서버로 전송하는 것과 같다. 이는 데이터 유출일 뿐만 아니라, 해당 데이터가 모델의 추가 학습에 사용될 경우 경쟁사 서비스에 우리 회사의 기밀이 활용될 수 있는 최악의 시나리오를 초래한다. 고용노동부의 플랫폼 종사자 실태조사에서 드러나듯, 디지털 플랫폼을 매개로 한 노동과 창작의 경계는 이미 무너지고 있다. AI 생성물의 저작권 귀속 문제는 향후 가장 치열한 법적 분쟁 영역이 될 것이며, 선제적으로 내부 데이터 거버넌스를 구축하지 않은 기업은 소송 비용과 기업 이미지 실추라는 이중고를 겪게 될 것이다.
결론: 생존을 위한 AI 거버넌스 재정립
무분별한 GPT 도입은 더 이상 혁신이 아닌, 관리되지 않는 리스크일 뿐이다. API 비용 통제, 회계 처리 기준 수립, 데이터 보안 정책, 저작권 가이드라인을 포함한 전사적 AI 거버넌스 확립이 기업의 생존을 결정한다. 범용 거대언어모델(LLM)에 대한 맹신을 버리고, 특정 도메인에 최적화된 소형언어모델(SLM)을 내부적으로 구축하거나 검증된 기업용 솔루션을 도입하는 것이 현실적인 대안으로 분석된다. 향후 AI 관련 규제가 본격화될수록, 기술 도입의 속도보다 리스크 관리 역량이 기업의 핵심 경쟁력이 될 전망이다.
자주 묻는 질문
저희 팀이 GPT로 생성한 코드의 저작권은 누구에게 있나요?
현행법상 AI 생성물의 저작권은 매우 불분명한 영역이다. OpenAI의 약관은 사용자에게 결과물의 소유권을 이전한다고 명시하지만, 학습 데이터의 저작권 문제에서 자유롭지 않아 법적 분쟁의 소지가 다분하다. 따라서 기업은 내부적으로 AI 생성물 활용 가이드라인을 수립하고, 핵심적인 코드나 결과물은 반드시 인간이 최종 검토 및 수정하여 독창성을 확보해야 한다.
API 비용이 예상보다 많이 나옵니다. 비용 최적화 전략이 있나요?
비용 통제는 프롬프트 엔지니어링에서 시작된다. 불필요한 토큰 사용을 줄이고, 여러 요청을 묶어 처리하는 배치(Batch) 프로세싱을 도입해야 한다. 단순 작업에는 GPT-4 대신 비용이 저렴한 하위 모델이나 오픈소스 모델을 활용하는 하이브리드 전략이 유효하다.
사내 데이터를 GPT 학습에 사용해도 법적으로 안전한가요?
공개된 상용 GPT API에 개인정보나 기업 기밀이 포함된 데이터를 입력하는 것은 절대 금물이다. 이는 개인정보보호법 및 영업비밀보호법 위반 소지가 크다. 데이터 학습이 필요할 경우, 데이터가 외부로 유출되지 않는 프라이빗 클라우드 환경(MS Azure OpenAI 등)의 서비스를 이용하거나, 내부 서버에 직접 모델을 설치하는 방식을 검토해야 한다.
GPT 활용 내역을 회계 처리할 때 어떤 계정으로 잡아야 합니까?
API 사용료는 일반적으로 ‘소프트웨어 사용료’ 또는 ‘지급수수료’ 계정으로 처리할 수 있다. 만약 특정 프로젝트의 연구개발 과정에서 집중적으로 사용되었다면 ‘경상연구개발비’로 처리하는 것도 가능하다. 이는 기업의 회계 정책과 해당 비용의 성격에 따라 달라지므로, 반드시 전문 세무사와 상의하여 결정해야 한다.
비개발자 팀원이 GPT를 활용해 업무 자동화 스크립트를 만들었습니다. 이는 ‘사업소득’으로 간주될 수 있나요?
해당 스크립트가 내부 업무 효율화에만 사용된다면 소득으로 보지 않는다. 그러나 이 스크립트를 외부 업체에 판매하거나, 이를 통해 별도의 용역 서비스를 제공하여 수익이 발생했다면 이는 ‘기타소득’ 또는 반복성에 따라 ‘사업소득’에 해당한다. 이 경우 반드시 종합소득세 신고 의무가 발생한다.