알고리즘 오류는 무과실 책임으로 간주되는가? 사법부의 블랙박스 시련

오늘날, 알고리즘이 인지적 노동을 대체하는 인공지능(AI) 혁명에서 역사는 반복되고 있습니다. 스스로 학습하는 자율주행차가 보행자를 치거나, AI 기반 인사(HR) 봇이 부당하게 여성 지원자를 걸러내거나, 의료 AI가 치명적인 오진을 내렸을 때, 소프트웨어 개발자의 "내 코드에는 오류가 없었고 알고리즘이 수백만 개의 데이터 포인트를 통해 스스로 이 판단에 도달했다"는 방어 논리가 유효할까요? 수십억 개의 매개변수로 구성된 "블랙박스(Black Box)" 앞에서 전통적인 법의 "과실" 추구가 무너지면서, 가장 불타는 질문이 제기됩니다. 알고리즘 오류는 법적으로 무과실(위험) 책임으로 간주되는가?

이 방대한 기사에서는 과실 책임 대 무과실 책임의 구별, 미국의 "제품 대 서비스" 딜레마, 유럽연합의 최근 지침, 그리고 튀르키예 채권법(TBK) 제71조를 중심으로 채권 및 불법행위법의 근간을 뒤흔드는 이 실존적 위기를 배경, 법적 프레임워크, 영향 및 결론이라는 제목으로 심층적으로 분석합니다.

1. 배경: 책임법의 기초와 AI 역설

수 세기 동안 법철학은 손해 배상을 위해 "과실이 있는 인간의 의지"를 추구해 왔습니다. 누군가의 손해를 배상하려면 고의나 과실(부주의)로 그 손해를 발생시켰어야 합니다. 그러나 AI(특히 딥러닝 모델)의 특성은 이 방정식을 깨뜨립니다.

1.1. 과실 책임의 붕괴

전통적인 불법행위법(예: 튀르키예 채권법 제49조)에서 원칙은 "과실 책임"입니다. 원고(피해자)는 피고에게 과실이 있음을 증명해야 합니다. 그러나 알고리즘이 실수를 할 때 전통적인 의미의 코딩(if-then-else) 오류가 관련되지 않을 수 있습니다. 시스템은 제공된 데이터 세트 내의 통계적 확률을 기반으로 예측할 수 없는(발현적, emergent) 결과를 생성했을 수 있습니다.

피해를 입은 평범한 시민이 Google이나 OpenAI와 같은 회사가 소유한 1.7조 개의 매개변수를 가진 비밀의 비공개 소스 모델에서 "설계 부주의"가 있었다는 것을 법정에서 증명(입증 책임 - Burden of Proof)하는 것은 수학적으로나 실질적으로 불가능합니다. 법이 오직 "과실"만을 계속 찾는다면, AI 거대 기업들은 자신들이 야기한 피해에 대해 결코 배상하지 않을 것입니다.

1.2. 돌파구로서의 "무과실 (위험) 책임"

이러한 불의를 막기 위해 법은 "무과실 책임" 또는 "위험 책임" 원칙에 의존합니다. 원자력 발전소, 폭발물 공장 또는 자동차의 운영자는 아무리 많은 예방 조치를 취하더라도 그 활동이 본질적으로 높은 위험을 내포하고 있기 때문에 과실이 없더라도 발생한 피해에 대해 책임을 집니다. 오늘날 법조계에서 가장 뜨거운 논쟁은 "스스로 학습하는 고위험 자율 시스템"을 이러한 위험한 활동 범주에 포함시킬 수 있는지 여부입니다.

2. 법적 축: 소프트웨어는 "제품"인가 "서비스"인가?

알고리즘의 오류가 무과실 책임의 대상이 되려면 먼저 그것이 법적으로 정의되어야 합니다.

2.1. 미국의 접근 방식: 제조물 책임(Product Liability) 딜레마

미국의 제조물 책임법은 매우 강력합니다. 결함이 있는 제품이 소비자에게 해를 끼치면 제조업체는 무과실 책임을 집니다. 그러나 수십 년 동안의 미국 판례법(불법행위법 리스테이트먼트)에서 "소프트웨어" 또는 "정보"는 일반적으로 물리적 "제품(chattel)"이라기보다는 "서비스"로 간주되어 왔습니다. 지도책의 잘못된 정보로 인해 사고가 났다고 해서 출판사를 상대로 무과실 책임 소송을 제기할 수는 없습니다.

하지만 오늘날 심장박동기를 관리하는 알고리즘이나 자율주행 테슬라의 오토파일럿 소프트웨어는 단순한 "정보"가 아닙니다. 물리적 세계에 직접 개입하는 행위자입니다. 이러한 이유로 미국 법원들은 물리적 하드웨어와 통합된 알고리즘을 "제품"으로 분류하여 무과실 책임 범위에 포함시키기 시작했지만, (ChatGPT와 같이) 클라우드에서만 실행되는 알고리즘은 여전히 회색 지대에 두고 있습니다.

2.2. 유럽연합: 제조물 책임 지침(PLD)의 업데이트

세계에서 가장 적극적인 기술 규제 기관인 유럽연합은 2024년에 1985년 제조물 책임 지침(PLD)을 업데이트하는 역사적인 조치를 취했습니다. 이 업데이트를 통해 "소프트웨어 및 AI 시스템"은 명시적으로 "제품"으로 정의되었습니다.

또한 EU는 인공지능 책임 지침(AILD) 초안을 통해 "인과관계 추정(Presumption of Causality)"을 도입하고 있습니다. 고위험 AI(예: 의료 진단 시스템 또는 신용 평가 알고리즘)가 피해를 야기하는 경우, 법원은 "피해는 AI의 복잡한 특성에서 기인했다"는 가정을 바탕으로 운영됩니다. 그 반대를 입증할 책임(즉, AI가 결함이 없음을 입증할 책임)을 기술 회사로 전가합니다. 이는 사실상 무과실 책임에 매우 가까운 법적 근거를 효과적으로 조성합니다.

3. 영향 (Implications): 소프트웨어 산업과 혁신

알고리즘 오류를 "무과실 책임"으로 분류하는 것은 법적인 영향뿐만 아니라 거대한 경제적 영향을 미칠 것입니다.

• 스타트업의 멸종 위험: Google이나 Microsoft는 알고리즘 오류로 인한 1억 달러의 무과실 책임 소송 비용을 지불할 수 있습니다. 하지만 갓 대학을 졸업한 3명의 청년이 설립한 의료 영상 AI 회사는 과실이 없더라도 단 한 건의 배상 소송으로 파산하게 될 것입니다. 이는 시장에서 오직 거대 기업만이 살아남게 되는 결과를 초래할 수 있습니다.
• 오픈 소스의 막다른 골목: 대중의 이익을 위해 일하는 무료 오픈 소스 AI 개발자(Hugging Face, Mistral 모델 등)가 제3자가 코드를 다운로드하여 하드웨어에 통합하여 발생한 피해에 대해 "무과실 책임"을 진다면 오픈 소스 생태계는 완전히 붕괴될 것입니다. 전 세계적으로 오픈 소스 코드에 대한 규제 면제가 논의되는 이유가 바로 여기에 있습니다.
• 방어적 엔지니어링: 의사들이 소송의 두려움 때문에 불필요한 검사를 하는 것(방어 진료)처럼, 소프트웨어 개발자들은 법적 책임을 피하기 위해 AI 시스템의 역량을 의도적으로 제한할 것이며, 인류는 엄청난 기술적 도약을 박탈당하게 될 것입니다.

4. 결론 (Conclusions): 법은 어떻게 기계와 화해할 것인가?

궁극적으로 고위험 알고리즘(자율 무기, 무인 자동차, 수술 로봇)의 오류를 "무과실 책임" 하에 다루는 것은 현대 법의 피할 수 없는 필요성입니다. 그렇지 않으면 수십억 개의 매개변수 뒤에 숨은 블랙박스 회사들은 결코 책임을 지지 않을 것입니다.

그러나 이 책임에 대한 대가가 혁신을 저해해서는 안 됩니다. 튀르키예와 세계가 해야 할 일은 교통 보험이나 지진 보험처럼 중앙 집중적이고 의무적인 "알고리즘 피해 보상 풀"을 만드는 것입니다. AI로 인해 피해를 입은 시민은 긴 재판을 기다리지 않고 이 기금에서 즉시 배상을 받아야 합니다. 이를 통해 시민들은 과실을 증명하려 애쓰지 않아도 되고, 기술 기업들은 예측 가능한 보험료로 보호받을 수 있습니다.