그렇다면 지능형 인공지능에 의해서 발생하는 문제 를 인공지능에 법인격을 부여해서 해결하는 것보다는 현행의 법 테두리에서 해결책을 강구하는 것이 더 현명 한 방법이라고 생각하며, 인공지능에 법인격을 부여하 는 것은 바람직한 해결책이 아니라고 생각된다. 3. 인공지능에 대한 입법 현황과 손해배상 가. 외국의 입법동향 인공지능은 막대한 양의 데이터를 수집 분석할 수 있으며, 이를 기반으로 특정 그룹에 유리하거나 불리한 결론을 도출할 수 있으므로 공정성이 요구된다. 또, 예상 치 못한 부작용에 대한 책임이 부과되어야 하며, 결론 도 출 과정에 제공되는 데이터는 투명해야 한다. 인공지능의 활용은 파급력이 상상을 초월할 수 있 으므로 오·남용에 주의하고 지속적으로 오·남용 방지를 위해서도 노력해야 한다. 따라서 인공지능에 대한 입법 은 이러한 원칙들을 기반으로 이루어져야 한다. 각국은 인공지능의 순·역기능을 해결하기 위한 입 법을 추진하고 있으며, 유럽연합(EU)은 2021.4. 유럽의 회에 「인공지능법」을 발의하고, 2023.6.14. 국회 의결을 거쳐 현재 심의 중이다. EU는 인공지능의 안정성에 초점 을 맞춘 ‘인공지능법안’을 입안했고,5 미국은 인공지능 에 대한 규제 필요성을 강조, 「국방수권법」과 행정명령, 「국가 AI 이니셔티브법」을 제정했다. 또한, 미국은 알고리즘의 편향된 데이터나 차별 강 화로 인한 사회적 문제를 방지하기 위한 ‘알고리즘 책임 법안’을 발의했다.6 일본은 인공지능에 의해 생성된 데 이터 활용, AI 기술 발전, 안정성 확보 등을 중심으로 규 율하고 있다. 일본은 개인정보 보호, 신기술 개발 활용 기반 구축, 관민데이터 활용 추진, 디지털 기술 활용 촉 진 등의 법률을 정비했다.7 국내에는 아직 인공지능에 대한 포괄적인 법률이 없다. 개별 법률에서 인공지능에 대한 규정을 두고 있으 며, 아직 인공지능 기술 발전을 촉진하고 이를 활용한 산 업 발전을 전반적으로 규율할 법률이 미비한 상황이다. 국내·외의 인공지능에 대한 입법의 특징은 인공지 능 기술의 발전과 관련 산업의 육성에 중점을 두고 관련 법안을 정비하고 있고, 인공지능에 의해서 발생하는 사 적 책임의 문제에 대해서는 직접적인 규정을 두고 있지 않다는 것이다. 제조물 책임을 인정하기 위해서는 제조물의 결함과 피해자의 손해 발생, 결함과 손해 사이의 인과관계가 입증되어야 한다. 인공지능이라는 것은 고도의 기술과 복잡한 공정에 의해서 만들어지고 이후 지속적인 학습을 통해 진화하는 것이므로. ‘결함’을 밝히기가 어렵고, 또, 이러한 고도의 알고리즘에 의해 운영되는 인공지능의 오류나 오작동을 입증하기도 어렵다. 법무사 시시각각 이슈와 쟁점 42
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