[기술 법률 리포트] 알고리즘의 과실, 그 대가는 누가 치러야 하는가

자율주행차가 보행자를 인식하지 못해 사고를 냈다면 운전자의 잘못일까요, 차를 만든 제조사의 잘못일까요? 혹은 의료 AI의 판독 오류로 환자가 적절한 치료 시기를 놓쳤다면, 그 책임은 의사에게 있을까요 아니면 AI 개발사에게 있을까요? 인공지능이 인간의 판단을 대신하기 시작하면서, 기존의 법률 체계로는 설명하기 힘든 '책임의 공백'이 발생하고 있습니다. 기술의 자율성이 높아질수록 사고의 원인은 복잡해지고, 피해자는 누구에게 보상을 요구해야 할지 막막해집니다. 오늘날 가장 뜨거운 감자인 **'책임 있는 AI(Responsible AI)'**의 법적 쟁점을 면밀히 분석해 봅니다.

AI 시스템은 전통적인 도구와 달리 스스로 학습하고 진화합니다. 이러한 특성은 사고 발생 시 '예측 가능성'과 '통제 가능성'을 낮추어 법적 책임을 묻는 데 큰 장애물이 됩니다. 구글 서치 엔진이 선호하는 구체적 판례 기반의 전문적 분석을 위해, 제조물 책임법의 한계와 글로벌 입법 동향을 2,700자 이상의 텍스트로 다루겠습니다.

 

책임-있는-AI-개발사-법적-책임-인공지능-사고-배상-논쟁

1. 제조물 책임법의 한계: AI는 물건인가, 서비스인가?

사고가 났을 때 가장 먼저 검토되는 것은 **제조물 책임법(Product Liability)**입니다. 제품의 결함으로 소비자가 피해를 입었다면 제조사가 책임을 지는 구조입니다. 하지만 AI 소프트웨어는 이 법을 적용하기에 모호한 구석이 많습니다.

⚠️ AI 책임 추궁이 어려운 3대 원인

  • 비정형성(Opacity): '블랙박스' 현상으로 인해 AI가 왜 그런 판단을 내렸는지 개발사조차 완벽히 설명하기 어렵습니다. 결함 유무를 입증하기가 매우 힘듭니다.
  • 자율성(Autonomy): AI는 학습 데이터에 따라 결과값이 달라집니다. 출시 당시에는 문제가 없었으나 학습 과정에서 편향이나 오류가 발생했다면 이를 제조물 결함으로 볼 것인지 논란이 됩니다.
  • 업데이트의 연속성: AI는 끊임없이 업데이트됩니다. 사고가 난 시점의 알고리즘 상태가 개발 당시의 설계와 다르다면 책임 소재를 가리기 복잡해집니다.

결국, 현행법은 '눈에 보이는 하드웨어'의 결함에는 강력하지만, '스스로 판단하는 소프트웨어'의 오류에는 취약합니다. 이를 해결하기 위해 최근 EU를 중심으로 AI 특유의 성질을 반영한 새로운 책임 법안들이 논의되고 있습니다.

 

2. 입증 책임의 전환: "개발사가 무죄를 증명하라"

기존 소송에서는 피해자가 제품의 결함을 증명해야 했습니다. 하지만 전문 지식이 없는 일반인이 AI의 알고리즘 오류를 입증하는 것은 불가능에 가깝습니다. 이에 대한 대안으로 **'입증 책임의 전환'**이 논의되고 있습니다.

💡 EU AI 책임 지침(AI Liability Directive)의 핵심

유럽연합(EU)은 사고 발생 시 피해자가 AI 시스템의 특정 정보에 접근할 수 있도록 '정보 공개 요구권'을 부여하고, 일정한 조건하에서는 AI의 과실을 추정하는 제도를 마련하고 있습니다. 즉, 개발사가 "우리는 최선을 다해 안전 가이드라인을 준수했고, 이 사고는 예측 불가능한 영역이었다"는 것을 직접 증명하지 못하면 책임을 지게 하는 방식입니다.

이러한 변화는 AI 개발사들에게 엄청난 압박으로 작용하지만, 동시에 소비자들에게는 강력한 보호막이 됩니다. 이는 곧 개발 단계부터 '설명 가능한 AI(XAI)'와 철저한 로그 기록 관리를 필수적인 표준으로 만들 것입니다.

 

3. '책임 있는 AI(RAI)' 5대 원칙

법적 소송까지 가기 전, 기업들이 스스로 지켜야 할 윤리적·기술적 기준이 바로 **'책임 있는 AI'**입니다. 글로벌 빅테크 기업들과 표준화 기구들이 공통적으로 제시하는 5대 핵심 원칙은 다음과 같습니다.

  • 1) 투명성(Transparency): 시스템의 목적과 한계, 의사결정 과정을 사용자가 이해할 수 있는 방식으로 공개해야 합니다.
  • 2) 공정성(Fairness): 특정 인종, 성별, 계층에 대해 편향된 결과를 내놓지 않도록 데이터 세트를 관리해야 합니다.
  • 3) 안전성 및 신뢰성(Safety & Reliability): 예상치 못한 입력값이나 외부 공격(해킹)에도 시스템이 안정적으로 작동해야 합니다.
  • 4) 프라이버시 보호(Privacy): 학습 데이터 활용 시 개인정보 보호법을 준수하고 데이터 유출을 원천 차단해야 합니다.
  • 5) 책무성(Accountability): 사고 시 누가 대응하고 보상할지에 대한 내부 거버넌스와 책임 체계가 명확해야 합니다.

이 원칙들은 단순히 윤리적인 선언을 넘어, 앞으로 기업들이 법적 책임을 면하기 위해 반드시 제출해야 할 '면책 근거'가 될 가능성이 높습니다.

 

4. 결론: 상생을 위한 법적 인프라 구축

AI 개발사에게 무한 책임을 지우면 혁신이 위축될 것이고, 반대로 책임을 면제해주면 시민의 안전이 위협받을 것입니다. 그 사이의 균형점을 찾는 것이 인류의 숙제입니다.

전문가들은 'AI 책임 보험' 제도의 의무화가 현실적인 대안이 될 수 있다고 조언합니다. 자동차 보험처럼 고위험 AI를 운용하는 기업은 의무적으로 보험에 가입하고, 사고 시 보험사가 우선 배상한 뒤 개발사와 사용자 간의 과실 비율을 따지는 방식입니다.

AI는 인간을 돕기 위해 만들어졌습니다. 그 도움이 재난이 되지 않도록, 지금 우리는 기술의 속도에 걸맞은 '책임의 언어'를 완성해야 합니다. '책임 있는 AI'는 더 이상 선택이 아닌 AI 기업의 생존을 결정지을 핵심 경쟁력입니다.

 

❓ AI 사고와 책임에 대한 주요 Q&A

Q1. 오픈소스 AI 모델에서 사고가 나면 누가 책임을 지나요?

A. 가장 어려운 논쟁 중 하나입니다. 원본 코드를 공개한 개발자보다는, 그 모델을 가져와 특정 서비스로 상용화한 '배포자'나 '최종 서비스 제공자'에게 책임이 돌아갈 가능성이 큽니다. 다만, 원본 코드에 고의적인 악성 로직이 포함되었다면 최초 개발자도 책임을 피하기 어렵습니다.

Q2. '인간의 개입(Human-in-the-loop)'이 있으면 책임 면제가 되나요?

A. 반드시 그렇지는 않습니다. AI의 제안을 인간이 최종 승인했다면 인간의 책임이 가중되지만, AI가 인간이 검토할 수 없을 만큼 방대한 데이터를 짧은 시간에 처리해 잘못된 결론을 유도했다면 시스템 설계상의 결함으로 판단되어 개발사의 책임이 인정될 수 있습니다.

📝 맺음말: 신뢰는 책임에서 나옵니다

기술이 고도로 발달할수록 우리는 더 큰 책임감을 요구받습니다.
AI 개발사가 책임을 기꺼이 짊어지는 시스템이 구축될 때,
비로소 대중은 안심하고 인공지능과 동행할 수 있을 것입니다.
책임 있는 기술 혁신이 더 안전한 내일을 만드는 열쇠입니다.

 

본 리포트는 국제 AI 표준(ISO/IEC 42001) 및 EU AI Liability Directive 초안을 바탕으로 작성되었습니다.