본 연구는 미래 인공지능 기술위험에 대비하기 위하여 인공지능 위험의 사전 예방적 관점과 사후 복원 관점을 포괄하는 이론적 토대와 AHP 조사방법을 활용하여 실증연구를 진행하였다. 이는 일반적으로 재난 위험을 대비하기 위하여 특정 시점에 사건이 발생하는 이벤트를 중심으로 사전적으로 예방, 대비하고 사후적으로 대응, 복구를 하는 위험의 전방위적 통합관리 프레임을 차용한 것이다. 일반적으로 재난관리에서 발생할 수 있는 위험은 개별적이고 구체적 사건을 통하여 발생하고, 이러한 위험을 효과적으로 통제하기 위해서 시간의 순서에 따라 예방, 대비, 대응, 복구 등 일련의 위험관리 매뉴얼과 구체적인 정책 수단을 제시할 수 있다는 장점이 있다. 그러나 이러한 장점에도 불구하고, 인공지능으로 인해 발생할 수 있는 기술 위험은 정태(靜態)적 상태의 위험이 아니라 시간의 흐름에 따라 같이 변화하는 동태(動 態)적 특성을 가지고 있으며, 이러한 동태적 특성도 인공지능을 활용하는 각 기술 분야마다 양태(樣態)가 다르게 나타난다. 이러한 다양한 스펙트럼을 가진 인공지능 기술 위험에 대하여 국가 차원에서 모두 포괄하는 획일적 위험관리 시스템과 프레임을 도출하는 것에는 일정한 한계가 존재한다. 즉, 연구의 개념화와 연구의 편의를 위해서 사전 예방적 정책에 대한 정책 함의와 사후 복원력 차원의 정책 함의를 도출 하였지만, 특정 정책 이슈의 경우에는 사전 예방 측면과 사후 복구 측면에서 구분이나 단절 없이 공통적으로 중요하게 고려되어야 할 이슈들이 존재하였다. 이러한 점은 비록 위험과 관련되어 가장 많이 사용되는 위험관리 프레임을 차용하여 정책 대안을 수립하였음에도 불구하고 개념적으로 일부 중복이 되거나 그 경계가 모호한 정책 수단이 있다는 한계를 노정한다.