사람 대신 시스템이 판단하는 순간, 책임의 경계가 이동한다

자동화 시대의 책임 딜레마

2018년 우버의 자율주행차가 보행자를 치어 사망시킨 사고는 전 세계에 충격을 안겼다. 시스템이 보행자를 인식했음에도 긴급제동을 작동하지 않았고, 안전 운전자는 휴대폰을 보고 있었다. 누구의 책임인가? 이 질문은 인공지능과 자동화 기술이 일상에 깊숙이 침투한 현대사회의 핵심 딜레마를 드러낸다.

전통적인 책임 구조는 명확했다. 인간이 판단하고 결정하면, 그 결과에 대한 책임도 인간이 진다. 하지만 알고리즘이 대출 승인을 결정하고, AI가 의료 진단을 내리며, 자동화 시스템이 교통을 통제하는 시대에 이런 단순한 공식은 더 이상 작동하지 않는다.

전통적 책임 체계의 한계

기존 법률과 윤리 체계는 인간 중심의 의사결정을 전제로 설계되었다. 민법의 불법행위 책임, 형법의 과실범 개념, 의료사고에서의 주의의무 등은 모두 인간의 인지능력과 판단력을 기준으로 한다. 하지만 머신러닝 알고리즘은 수백만 개의 변수를 동시에 처리하며, 인간이 이해하기 어려운 방식으로 결론에 도달한다.

미국의 한 연구에 따르면, 형사사법 시스템에서 사용되는 재범위험 예측 알고리즘 COMPAS는 흑인 피고인에게 불리한 편향을 보였다. 알고리즘 개발자는 편향 의도를 부인했고, 법원은 시스템을 신뢰했으며, 판사는 알고리즘 작동원리를 완전히 이해하지 못했다. 결과적으로 부당한 판결이 내려졌지만, 명확한 책임 주체를 찾기 어려웠다.

시스템 판단의 복잡성

현대의 AI 시스템은 단순한 규칙 기반 프로그램이 아니다. 딥러닝 모델은 훈련 과정에서 스스로 패턴을 학습하며, 때로는 개발자조차 예상하지 못한 방식으로 작동한다. 이른바 ‘블랙박스’ 문제다. 구글의 이미지 인식 AI가 흑인을 고릴라로 분류한 사건은 이런 예측 불가능성을 보여준다.

더 복잡한 것은 시스템이 지속적으로 학습하고 진화한다는 점이다. 초기 설계와 달리 실제 운영 과정에서 새로운 데이터를 학습하며 판단 기준이 변화한다. 마이크로소프트의 챗봇 테이가 출시 16시간 만에 인종차별적 발언을 학습한 사례처럼, 시스템의 행동은 개발 시점의 의도와 완전히 달라질 수 있다.

책임 이동의 메커니즘

개발자에서 운영자로

시스템이 판단을 대신하면서 책임의 무게중심이 이동하고 있다. 과거에는 도구를 사용하는 사람이 결과에 책임을 졌다면, 이제는 도구 자체가 판단 주체가 되면서 책임 구조가 분산된다. 의료 AI가 잘못된 진단을 내렸을 때, 의사는 “시스템을 믿었을 뿐”이라고 말하고, 개발회사는 “승인된 용도로 사용했다”고 항변한다.

이런 책임 분산은 ‘책임의 공백’을 만든다. 2020년 코로나19 팬데믹 초기, 영국 정부가 사용한 A레벨 성적 산정 알고리즘은 사립학교 학생들에게 유리하게 작동했다. 학생들은 항의했지만, 교육부는 “객관적 알고리즘”을 근거로 들었고, 개발업체는 “정부 요구사항을 충족했다”고 답했다. 결국 사회적 압력으로 시스템을 폐기했지만, 명확한 책임 소재는 밝혀지지 않았다.

집단 책임의 등장

개인 중심의 책임 개념도 변화하고 있다. AI 시스템 개발에는 데이터 과학자, 엔지니어, 도메인 전문가, 윤리 검토자 등 다양한 전문가가 참여한다. 각자의 역할이 다르고 전체 시스템을 완전히 이해하는 사람은 없다. 이런 상황에서 전통적인 개인 책임 추궁은 한계를 드러낸다.

대신 조직 차원의 집단 책임이 부상하고 있다. 유럽연합의 AI 법안은 개별 개발자가 아닌 AI 시스템을 시장에 출시하는 기업에 책임을 묻는다. 고위험 AI 시스템의 경우 출시 전 적합성 평가를 받도록 하고, 사고 발생 시 기업이 입증 책임을 지도록 했다. 이는 개인의 과실을 추궁하는 전통적 방식에서 시스템적 안전성을 확보하는 방향으로의 패러다임 전환을 의미한다.

하지만 집단 책임 체계도 완전하지 않다. 책임이 조직 전체에 분산되면서 오히려 개인의 도덕적 해이가 발생할 수 있다. “모든 사람의 책임은 아무도의 책임이 아니다”라는 격언처럼, 집단 책임은 때로 무책임으로 이어진다. 현재의 기술 발전 속도와 복잡성을 고려할 때, 기존 책임 체계의 전면적 재검토가 불가피한 상황으로 분석된다.

책임 분산과 새로운 거버넌스 체계

자동화 시스템이 확산되면서 전통적인 개인 책임 모델은 한계를 드러내고 있다. 과거에는 의사결정의 주체가 명확했지만, 이제는 알고리즘 개발자, 데이터 제공자, 시스템 운영자, 최종 사용자가 복합적으로 연관되어 있다. 이러한 변화는 책임을 어떻게 분배하고 관리할 것인가라는 새로운 과제를 제기한다.

유럽연합의 AI 법안은 이 문제에 대한 체계적 접근을 시도하고 있다. 고위험 AI 시스템에 대해서는 개발자와 배포자에게 각각 다른 수준의 책임을 부여하고, 투명성과 추적가능성을 의무화했다. 이는 책임을 단일 주체에게 전가하는 것이 아니라, 생태계 전반에 걸쳐 분산시키는 방향으로 정책이 진화하고 있음을 보여준다.

다층적 책임 구조의 등장

현대의 AI 시스템은 여러 계층으로 구성된 복합 구조를 가지고 있다. 데이터 수집 단계, 알고리즘 설계 단계, 학습 및 최적화 단계, 배포 및 운영 단계마다 서로 다른 주체들이 관여한다. 데이터의 그림자를 읽는 보안의 언어 각 단계에서의 결정이 최종 결과에 영향을 미치기 때문에, 책임 역시 계층적으로 분배되어야 한다는 인식이 확산되고 있다.

금융권의 신용평가 시스템을 살펴보면 이러한 다층 구조를 명확히 볼 수 있다. 데이터 제공업체는 정확한 정보 수집에 책임을 지고, 모델 개발사는 편향 없는 알고리즘 구현에 책임을 진다. 금융기관은 적절한 모델 선택과 운영에, 규제기관은 전체적인 감독과 기준 설정에 각각 책임을 분담하는 구조가 형성되었다.

보험과 배상 체계의 혁신

자율주행차 산업에서는 새로운 보험 모델이 등장하고 있다. 기존의 운전자 중심 보험에서 제조사 책임보험, 소프트웨어 오류 보험 등으로 세분화되고 있다. 독일의 경우 2017년부터 자율주행차 사고 시 운전자와 제조사의 책임을 구분하는 법적 프레임워크를 도입했으며, 이는 기술 발전에 따른 책임 체계 변화의 선례가 되고 있다.

이러한 변화는 단순히 위험을 분산시키는 것을 넘어서, 각 주체가 자신의 영역에서 최선을 다하도록 인센티브를 제공하는 역할을 한다. 제조사는 더 안전한 시스템을 개발하고, 운영자는 적절한 모니터링을 수행하며, 사용자는 시스템의 한계를 이해하고 적절히 대응하게 된다.

미래 사회를 위한 새로운 원칙들

시스템 의존도가 높아질수록 투명성과 설명가능성의 중요성이 커지고 있다. 블랙박스 알고리즘이 중요한 결정을 내릴 때, 그 과정을 이해할 수 있어야 책임 소재를 명확히 할 수 있다. 이는 기술적 과제인 동시에 사회적 합의가 필요한 영역이기도 하다.

MIT의 연구에 따르면, 설명가능한 AI 시스템을 사용할 경우 잘못된 결정에 대한 수정 속도가 평균 40% 빨라지는 것으로 나타났다. 이는 투명성이 단순히 윤리적 요구사항이 아니라, 시스템의 효율성과 신뢰성을 높이는 실용적 도구임을 시사한다. 따라서 미래의 자동화 시스템은 성능과 설명가능성을 동시에 추구하는 방향으로 발전해야 한다.

인간-시스템 협업 모델의 진화

완전한 자동화보다는 인간과 시스템이 협력하는 하이브리드 모델이 주목받고 있다. 의료진단 분야에서 AI는 영상 분석을 담당하고, 의사는 최종 진단과 치료 방침 결정을 담당하는 방식이 대표적이다. 이러한 협업 구조에서는 각자의 강점을 활용하면서도 책임 소재를 명확히 유지할 수 있다.

항공업계의 자동조종장치 운영 방식은 좋은 참고 사례를 제공한다. 시스템이 대부분의 비행을 자동으로 수행하지만, 조종사는 항상 상황을 모니터링하고 필요시 개입할 준비를 하고 있다. 명확한 권한 이양 절차와 책임 분담 원칙이 수십 년간의 경험을 통해 정립되어 있어, 다른 분야에도 적용 가능한 모델로 평가된다.

교육과 역량 개발의 필요성

새로운 책임 체계가 작동하려면 모든 이해관계자들이 자신의 역할과 한계를 정확히 이해해야 한다. 시스템 개발자는 사회적 영향을 고려한 설계 능력을, 운영자는 시스템 모니터링과 위험 관리 역량을, 사용자는 기술의 한계와 적절한 활용 방법을 학습해야 한다.

스탠포드 대학의 HAI(Human-Centered AI Institute)는 AI 윤리와 책임에 관한 교육 프로그램을 통해 이러한 역량 개발을 지원하고 있다. 기술자, 정책 입안자, 일반 시민을 대상으로 한 맞춤형 교육과정을 제공하여, 각자의 위치에서 책임감 있는 의사결정을 할 수 있도록 돕고 있다. 이러한 교육적 접근은 기술 발전과 사회적 수용성을 동시에 높이는 효과적인 방안으로 인정받고 있다.

지속가능한 자동화를 위한 로드맵

자동화 기술의 건전한 발전을 위해서는 기술 개발과 제도 정비가 병행되어야 한다. 규제 샌드박스와 같은 실험적 정책 도구를 활용하여, 새로운 기술을 안전하게 테스트하면서 동시에 적절한 규제 방안을 모색하는 접근이 필요하다. 싱가포르의 핀테크 샌드박스나 영국의 자율주행차 테스트베드는 이러한 방식의 성공 사례로 평가받고 있다.

국제적 협력 체계 구축도 중요한 과제다. AI 시스템은 국경을 넘나들며 작동하기 때문에, 책임과 규제 원칙에 대한 국가간 합의가 필요하다. OECD AI 원칙이나 파트너십 온 AI(Partnership on AI)와 같은 다자간 협력 플랫폼이 역할을 수행하고 있으며, 앞으로 더욱 구체적이고 실행력 있는 협력 방안이 모색되어야 한다.

시민사회의 참여와 민주적 거버넌스

자동화 시스템이 사회 전반에 미치는 영향을 고려할 때, 시민사회의 참여는 필수적이다. 기술 전문가와 정책 입안자만으로는 다양한 사회적 가치와 우려를 충분히 반영하기 어렵다. 이에 국가과학기술연구회(NST) 와 디지털 민주주의 플랫폼을 활용한 시민 참여형 기술 거버넌스 모델을 제안하며, 이는 사회적 신뢰와 정책 수용성을 높이는 데 기여하고 있다.