학기말이 다가오니 제 주변에도 평가, 생기부 작성 AI 도구를 바이브코딩으로 만드는 선생님들이 많아진 것 같습니다. 결론부터 말씀드리겠습니다. 교사가 최종 판단만 제대로 하면 대부분 'AI기본법 고영향 규제' 밖입니다. 겁먹을 필요 없어요. 대신 만들 때 딱 다음 세 가지를 챙기면 됩니다. ①교사를 진짜 최종 결정자로 ②개인정보는 안 모으는 설계 ③생성형 AI 티 내기 0. 먼저 내 상황부터 구분(의무 크기가 여기서 갈림) • 가. 나 혼자 내 반에서 사용 → 부담 최소. 개인정보 관리만 신경 • 나. 동료 교사에게 공유 → 위 + 료에겐 '도구(코드/앱)'만 공유하고 데이터는 각자 처리. 학생 데이터가 한 서버로 모이는 구조라면 → 학교(개인정보 보호책임자)와 협의·승인 필요 • 다. 가입형으로 외부 배포 → 비로소 'AI기본법 사업자 의무'가 본격 발생 AI기본법의 고지·책무 의무는 '인공지능사업자'의 몫입니다. 가·나 수준의 교사는 보통 '이용자'라 의무가 가볍고, 다로 갈수록 책임이 커집니다. 1. 설계 원칙 ① 교사를 '진짜' 최종 결정자로 위치시키기(고영향 회피의 핵심) 이 한 가지가 가장 중요합니다. 정부 가이드라인은 진단검사·지필/수행평가·생기부 작성 모두, 교사가 수정·보완 등 실질적 최종 검토를 하면 고영향 AI로 보지 않는다고 했습니다. 코드/UX로 구현할 것: • AI는 점수 '제안'·피드백 '초안'·생기부 '초안'까지만. 자동 확정 금지 • 교사가 반드시 수정·승인하는 단계를 둘 것(그냥 '확인' 버튼 한 번으로 통과되면 형식적 검토로 인정 안 될 수 있음 → 수정 가능한 입력칸, 근거 표시) • 산출물에 "AI 초안 · 교사 검토 필요" 라벨 → 이러면 고영향 규제에서 빠지고, '학생·학부모 거부권'(개인정보보호법 제37조의2)도 "완전히 자동화된 결정"이 아니라서 적용되지 않습니다.(사람이 판단하니까요.) 2. 설계 원칙 ② 개인정보는 '안 모으는 게 최선'(진짜 리스크는 여기) 법적 사고가 실제로 터지는 곳은 고영향 AI보다 개인정보입니다. 그리고 1차 책임은 데이터를 맡긴 학교나 교사(개인정보처리자)가 집니다. 코드로 구현할 것: • 실명·학번 대신 익명 ID·번호 사용(예: "3학년 2반 17번" → "학생A") • 외부 LLM API(OpenAI·Claude·Gemini 등)로 보낼 때 식별정보 빼기. 해외 API에 학생 개인정보를 보내면 '국외 이전'이라 절차가 까다로워지지만, 식별정보를 제거하면 애초에 개인정보가 아니게 되어 이 문제를 통째로 피합니다 • 가능하면 브라우저/로컬에서 처리, 서버 저장은 최소화 + 자동 삭제 • 외부 클라우드 저장이 불가피하면: 위탁계약(문서) + 처리방침 공개 + 수탁자 공개(개인정보보호법 제26조) 3. 설계 원칙 ③ 생성형 AI면 '티 내기'(고영향 아니어도 필수) GPT·Claude 같은 LLM을 쓰면 고영향이든 아니든 투명성 의무가 따로 적용됩니다(제31조). • "이 도구는 AI로 작동합니다" 사전 안내 • AI가 만든 결과물엔 "AI 생성"/"AI 초안" 표시 4. 외부 배포·가입형이라면 추가로 • 내 서비스가 고영향에 해당하는지 사전 검토, 애매하면 과기정통부에 확인 요청 가능(제33조) • 만약 교사 검토 없이 자동으로 점수·평가를 확정하는 구조라면 → 고영향 사업자 책무(위험관리·설명방안·사람의 관리감독·문서보관, 제34조)가 본격 적용됩니다. 그러니 가급적 '교사 검토 필수' 구조로 설계하세요. • 개인정보 처리방침·위탁·보안 정식 구비 배포 전 5분 체크리스트 • [ ] AI 결과를 교사가 실제로 수정·확정하는 단계가 있다 • [ ] 학생 실명, 생년월일 등 식별정보를 외부 API/서버로 보내지 않는다(익명화) • [ ] 외부 저장 시 위탁계약·처리방침이 있다 • [ ] "AI 기반" 안내 + "AI 생성물" 표시가 있다 • [ ] (외부 배포면) 고영향 해당 여부를 검토했다 한 줄 결론: 교사 검토를 진짜로 넣고, 학생 식별정보를 외부로 안 보내고, AI라고 표시만 하면 바이브코딩으로 만들어 써도 대부분 안전합니다. 파일로 첨부한 자가 점검 프롬프트를 코딩 에이전트에 넣고 한번 점검해 보세요😊 근거 법령(법제처 원문 2회 교차검증) 및 참고자료 - 인공지능기본법 제2조·제30조·제31조·제33조·제34조 https://www.law.go.kr/lsInfoP.do?lsiSeq=268543 - 개인정보 보호법 제26조·제37조의2 https://www.law.go.kr/lsInfoP.do?lsiSeq=270351 - 생기부·교사 최종검토 해석(교육을 비추다) https://www.kyobit.com/news/articleView.html?idxno=1849