신경망에서 과실까지: AI가 실패할 때誰가 책임을 지는가?

이 기사는 인공 지능으로 인한 피해와 관련된 법적 문제 및 책임이 어디에 있는지에 대해 논의합니다.

인공 지능(AI)은 연구실을 벗어나 법정, 병원, 차량, 주식 거래소에까지 침투하여 신경망을 통해 질병을 진단하고 대출을 승인하며 인간이 수행하던 많은 작업을 수행하고 있습니다. 그러나 이러한 시스템이 실제 세계에서 실패할 때에는 심각하고 때로는 치명적인 결과를 초래합니다.

온타리오, 캐나다의 개인 상해 변호사이자 비즈니스, 법률, 기술의 교차점을 연구하는 현 비즈니스 행정학 박사 후보자로서, 저는 점점 더 많은 사람들이 다음과 같은 질문을 합니다: AI로 인한 피해가 발생할 경우,誰가 책임을 지는가?

그러나 대답은 실제로 더 복잡합니다. AI는 과실, 인과관계, 예측 가능성의 원칙에 도전하며, 법률이 기계 결정에 어떻게 대응해야 하는지에 대한 근본적인 질문을 제기합니다.

고위험 결정에서 AI의 확장 역할

AI는 더 이상 낮은 숙련도 작업의 자동화나 기계 학습 플랫폼에만 국한되지 않습니다. 이제 의료, 금융, 고용, 운송, 경찰, 법률 분석 등에서 결정합니다.

현재의 AI 모델은 일반적으로 깊은 신경망으로 구성되어 있으며, 이러한 모델은 큰 데이터 세트 내에서 복잡한 패턴을 감지할 수 있지만, 개발자에게는 상당히 불투명합니다. 학자들은 AI 시스템이 법률에 예측 가능성과 의도성으로 엄격하게 규정된 법률에 예측 불가능성과 자율성을 도입한다고 관찰했습니다. 이것은 혁신과 책임 사이에 충돌을 일으킵니다.

법적 시스템은 인간이 원인인 피해를 처리하지만, AI는 책임을 데이터셋의 엔지니어, 개발자, 배포자, 최종 사용자에게 분산시킵니다. 책임은 분산됩니다.

책임 격차: 피해를 쉽게 귀속시킬 수 없는 경우

법학자들은 점점 더 “책임 격차”를 언급하고 있습니다. 전통적인 불법행위법은 다음을 식별하는 데 의존합니다:

1. 배상 책임
2. 그 책임의 위반
3. 인과관계
4. 피해

AI는 각 요소를 복잡하게 만듭니다. 예를 들어, 개발자는 모델이 배포된 후 어떻게 작동할지 모를 수 있으며, 조직은 제3자의 기계 학습 시스템을 사용할 수 있습니다. 최종 사용자의 관점에서 출력을 결정하는 메커니즘은 불투명합니다.

한 학자들은 반자율적 또는 기계 학습과 같은 프로세스를 통해 자율적으로 적응하는 AI 시스템에서 과실을 증명하는 것이 더 어려울 수 있다고 지적했습니다. 이러한 분할은 인간의 행위를 의존하는 교리를 도전합니다.

개인 상해 소송에서 법원은 일반적으로 피고가 상황에서 합리적으로 행동했는지 여부를 조사합니다. 그러나 결정이 부분적으로 확률적 모델에 위임될 때 법원은 합리성을 어떻게 평가해야 합니까?

신경망과 설명 가능성 문제

깊은 학습 시스템은 종종 “블랙 박스”로 작동합니다. 내부 결정 과정은 전문가에게도 쉽게 해석할 수 없습니다. 이것은 심각한 법적 의미를 가지고 있습니다.

의료 AI 시스템이 암을 잘못 진단할 경우,誰가 책임을 질 것인가? 그것은 다음과 같은 것일 수 있습니다:

• 모델이 어떻게 훈련되었는가
• 훈련 데이터에 편향이 포함되었는가
• 검증 프로세스가 충분한가
• 의사가 자동화된 출력에 너무 많이 의존했는가

법률 문헌은 AI로 인한 피해에 대한 책임을 부과할 때 인과적 책임, 역할 책임, 책임 책임을 구별할 것을 권장합니다.

그러나 실제로는 책임이 다음과 같은 행위자 체인에까지 확장될 수 있습니다:

• 데이터 제공자
• 소프트웨어 개발자
• 모델 훈련자
• 배포자
• AI 출력을 사용하는 조직
• AI 추천에 의존하는 전문가

AI는 책임을 제거하지 않지만, 그것을 재배포합니다.

자율 주행 차량: AI 책임에 대한 사례 연구

자율 주행 차량 소송은 법원이 AI 관련 피해를 어떻게 다룰지에 대한 초기 조각을 제공합니다. 법원은 새로운 기술이 손해를 입힐 때 일반적인 과실 및 제품 책임 원칙을 적용했습니다. 최근의 사례에서, 배심원은 인간 운전자와 자동 주행 시스템을 제작한 기술 회사 사이에서 책임을 분배하기 시작했습니다.

법학자들은 기존의 제품 책임 교리, 즉 설계 결함, 제조 결함, 경고 실패가 AI启用 시스템에도 관련이 있다고 제안했습니다.

그러나 자율 주행 차량은 현재 법적 프레임워크의 한계를暴露합니다. 책임은 다음과 같은 곳에 부여되어야 합니까?

• 차량 제조사?
• 소프트웨어 개발자?
• 인간 운전자?
• 알고리즘을 훈련하는 데 사용된 데이터?

일부 학자들은 제품 책임 원리를 유사하게 적용하여 상류 및 하류 행위자 사이의 책임을 효과적으로 구분할 수 있다고 제안했습니다.

피고인의 관점에서, 이러한 사례는 법원이 새로운 기술에 일반적인 원칙을 적용할 수 있지만, 진보된 전문가 증거와 기술 지식이 필요함을 보여줍니다.

엄격한 책임과 과실: 경쟁 법적 이론

중심적인 논쟁은 AI 시스템에 일반적인 과실 프레임워크가 적용될 수 있는지의 여부입니다. 일부 학자들은 엄격한 책임 체제를 주장하며, 피해자들이 복잡한 기술 환경에서 과실을 증명할 필요가 없다고 주장합니다.

엄격한 책임은 피해가 예측 가능하지만 피할 수 없으며, AI 시스템이 대규모로 배포되고, 위험이 사회적으로 분산되는 경우 특히 유용할 수 있습니다. 또는 기술적인 인과관계를 증명하기가 쉽지 않은 경우입니다.

또한 과실 법은 기술적인 변화에 적응할 수 있다고 주장합니다. 비교 법률 연구는 기존 교리를 기반으로 건설하며, 그 안정화 효과와 새로운 피해에 대한 점진적인 적응을 주장했습니다.

엄격한 책임과 과실은 혁신, 공정성, 그리고 위험과 비용을 어떻게 할당해야 하는지에 대한 정책적 선호도를 보여줍니다.

혁신가는 기술적인 위험을 책임져야 합니까? 아니면 사회 전체가 진보의 비용을 공유해야 합니까?

사업 관점: 위험 할당 및 보험

사업 관점에서, AI 책임은 법적인 문제만이 아닙니다. 위험 관리의 문제입니다. AI 시스템을 배포하는 조직은 계약적 위험 할당, 전문가 책임 보험, 사이버 보험, 보상, 및 규제 준수 프레임워크에 대한 질문에 초점을 맞추고 있습니다.

보험 시장은 AI에 대한 책임을 확립하는 데 중요한 역할을 할 수 있습니다. 일부 연구는 AI에서 발생하는 일부 피해가 궁극적으로 보험과 불법행위의 혼합된 보상 체제를 통해 가장 잘 해결될 수 있다고 제안합니다.

운영 결정에 AI를 통합하는 회사는 디지털 변환에서 소송의 위험을 고려해야 합니다. 이를 실패하면 조직은 평판 손상, 규제적 제재, 민사 책임에 노출될 수 있습니다.

윤리적 책임 대 법적 책임

많은 경우에, 법적 책임은 윤리적 책임과 동일하지 않습니다. AI 거버넌스 논의에는 다음과 같은 원칙이 포함됩니다:

• 공정성
• 투명성
• 책임
• 설명 가능성

그러나 법적 의무는 윤리적 고려에서 자동으로 따르지 않습니다.

최근 연구는 다중 행위자 AI 생태계에서 책임을 분배하고 법적 결과에 대한 증거 규칙을 구성하는 개념적 프레임워크를 제안합니다. 따라서, 혁신을 촉진하는 법적 시스템은 또한 새로운 기술로 인해 피해를 입은 사람들을 고려해야 합니다. 이러한 균형은 AI 거버넌스의 미래를 형성할 것입니다.

인공 지능 시대에 과실의 미래

인공 지능은 결정 권한이 항상 식별 가능한 인간 행위자에게 있는 것은 아니라는 가정에 도전합니다. 그러나 법적 책임은 궁극적으로 인간에게 있습니다.

근미래에, 법원은 AI 시스템을 법적 인물로 인정하지 않을 가능성이 높습니다. 대신, AI 시스템을 개발, 배포, 수익을 창출하는 개인이 책임을 지게 될 것입니다.

AI 시스템이 더 독립적으로 성장함에 따라, 규제의 다양한 형태를 결합한 하이브리드 모델이 발전할 수 있습니다:

1. 과실 원칙
2. 제품 책임 교리
3. 규제적 감독
4. 보험 기반 보상 체제

AI는 공통 법 개념을 대체하는 것이 아니라, 법원이 그것을澄명하도록 강요할 것입니다. 피고인의 관점에서, 질문은 다음과 같습니다: 무엇이 발생했는가?

誰가 위험을 창조하는가?誰가 위험을 개인에게 피해를 입히는 것을 막을 수 있는가?

의회가 포괄적인 기술을 채택할 때까지, 법원은 새로운 기술에 기존의 법적 교리를 적용할 것입니다. 신경망은 새로운 것이지만, 과실은 아닙니다.