4차 산업혁명 시대의 신기술(스마트계약, 인공지능 등) 도입에 따른 법적 쟁점과 알고리즘 투명성 및 설명요청권 등 규범적 대응 방안에 관한 고찰 doc_id PCY_201810220547101391_1

2장에서는 4차 산업혁명시대 신기술 도입에 따라 새롭게 제기되는 법적 쟁점에 대해 살펴본다. 먼저 블록체인 기술을 기반으로 하는 스마트계약의 개념에 대한 이해와 관련 법적 이슈로서 계약법상의 쟁점을 도출하여 검토한다. 스마트계약은 “블록체인 기술 기반으로 계약의 자동실행이 보장된 컴퓨터 프로그램(코드)”의 이름이다(정경영 ․ 백명훈, 2017, p.32). 1994년 닉 자보(Nick Szabo)라는 컴퓨터 프로그래머에 의해 하나의 아이디어로 소개되었으며, 2015년 비탈릭 부테린(Vitalic Buterin)이 이더리움(Ethereum) 플랫폼에서 작동하는 형태로 구현하였다. 본문에서는 이 스마트계약에 대한 개념을 좀 더 세부적으로 검토하고 그에 따른 법적 성질을 논한다. 이어 전자계약, 알고리즘 계약 등 기존의 개념과의 공통점과 차이점을 분석한 후 향후 스마트계약이 범용되었을 때 제기될 수 있는 법적 쟁점을 논한다. 다보스포럼(2016)에서 “디지털을 통해 자동화와 연결성이 극대화되는 변화”의 상징적 표현으로 ‘제4차 산업혁명’을 제시한 이후, 세계 각국은 기술혁신에 따른 산업구조 변화와 그에 따른 사회제도 개편에 대한 대응 방안을 모색하여 왔다. 우리정부도 ‘지능정보사회 중장기 종합대책(2016. 12)’, ‘혁신 성장을 위한 사람 중심의 4차 산업혁명 대응 계획(2017. 11)’등을 발표하고 국가 차원의 4차 산업혁명을 추진하고 있다. 국내 기업도 신기술 ․ 신서비스 등의 개발 투자 등 적극적 대응과 기존 법 ․ 제도에 의한 혁신 성장 저해 요인을 없애기 위해 정부와의 긴밀한 협력을 꾀하고 있다. 4차 산업혁명의 핵심은 고도화된 ICT와 인공지능이 융합된 지능정보기술이다. 기존의 IT 서비스가 입력된 알고리즘에 따라 예측가능한 결과물을 도출하는 수준이었다면, 지능정보기술 기반의 서비스는 네트워크로 촘촘하게 연결되어 막대한 양의 데이터를 생성, 처리하며, 데이터를 원천으로 기계학습과정을 거치는 과정에서 특정 결과물을 예측할 수 없는 수준으로 지능화되었다. 법규범적으로는 인과관계 파악의 난관이라는 과제를 던진다. 인공지능의 최근 비약적 발전은 소위 머신러닝(machine learning)과 딥러닝(deep learning) 기법의 발전에 기반을 두고 있다. 이제 인공지능 알고리즘은 과거 데이터 주입 방식을 넘어서서 데이터를 직접 학습하고 학습을 기초로 의사결정의 판단을 내리는 수준으로 발전하였다. 이러한 학습의 구조는 기본적으로 인간의 신경망을 모방한 것으로 설명된다. 인간의 뇌는 수많은 뉴런(neuron)들이 다층적인 레이어를 매개로 정보를 송수신하는 체계를 가진다. 송수신 과정에서 특정 정보를 선택 및 생략하거나 가중치를 부여하는 등의 과정을 거치면서 인간의 판단이 최종적으로 제시되는 것이다. 이를 모방한 것이 인공지능의 인공신경망이다. 사실 불확정성의 문제는 근대 법체계가 본원적으로 가지고 있는 속성이라고 할 수 있다. 법의 불확정성 문제는 이미 법철학적 측면에서도 오랜 시간동안 중요한 쟁점이었는데, 특히 미국의 법현실주의(legal realism)와 비판법학(critical legal studies)은 법의 불확정성 문제를 예외적인 현상이 아니라 당연한 것으로 받아들이는 이론적 가교 역할을 해왔다. 그렇다면 인공지능 기술의 일상화 ․ 보편화로 인한 법의 불확정성 증대 상황은 법규범적인 측면에서 전적으로 새로운 것은 아니라고 할 수 있다. 다만 변화하는 기술 환경이 법의 불확정성을 과거 어느 때보다 더욱 부각시키고 있으며 현실적 규제 논의에 있어서도 불확정성 문제를 그 중심에 놓을 수밖에 없을 뿐이다. 인공지능 기술이 법규범적인 측면에서 불확정성을 증가시킨다는 점은 향후 이에 대한 법적 대응을 어떻게 할지에 대한 힌트가 된다. 인공지능 알고리즘이 불확정성을 가진다고 했을 때, 가장 효율적인 대응방식은 시시각각 유동적으로 변하는 알고리즘에 투명성을 담보하는 것이다. 알고리즘 투명성은 알고리즘의 구성 과정과 그것을 통한 기계적 판단 결과의 영향을 사전에 예측할 수 있어야 한다는 요구와 연결된다. 산업 분야는 인공지능 알고리즘을 활용하여 개인에게 최적화된 개별화 서비스 제공을 추구하고 있다. 이를 위해 개인에 대한 정보를 수집하고 분석하여 그가 선호하는 서비스와 제품을 확인하고 그에 따른 서비스 및 제품을 소개하여 수익 극대화를 꾀하는 것이다. 소비자 입장에서도 높은 만족도를 성취할 수 있다. 이를 위해서는 특정 개인을 대상으로 한 다양한 제반 데이터들을 수집하고 이에 기반하여 서비스 알고리즘을 구축해야 한다. 그러나 이러한 과정에서 개인정보 또는 프라이버시 침해 이슈가 발생한다. 사실 현행 법제는 개인에 대한 정보를 활용하고자 할 때에는 기본적으로 개인으로부터 이용 동의를 받도록 하고 있다. 일단 이용 동의를 받으면 사업자는 그 정보를 이용하여 고객 맞춤형 서비스를 구현할 수 있다. 문제는 ICT 고도화와 인공지능의 발전으로 원래 의도하였던 범위를 넘어선 개인정보 이용이나 프라이버시 노출이 심화된다는 것이다. 여기에 인간의 개입 없이 인공지능 스스로가 판단하는 과정을 거쳐 프라이버시 이슈가 발생하였을 때는 누구에게 책임을 물을지도 불명확한 상황이 된다. 또한 4차 산업혁명의 핵심기술인 인공지능 알고리즘에 대한 규범적 대응이 필요하다는 문제제기와 그에 따른 대응 방안으로 부각된 ‘설명을 요구할 권리’에 주목한다. ‘설명을 요구할 권리(이하 설명요청권)’는 인공지능 알고리즘의 고유 특징에 따라 혼란이 가중된 법규범 논의와 연결된다. 전통적 법규범 체계에서는 특정 사안에 관한 인과관계(因果關係)를 파악하는 것이 핵심이었다. 그러나 인공지능 알고리즘을 거친 행위와 행위의 결과 사이에서 인과관계를 명확하게 정의하기가 어렵다. 인공지능은 특정 데이터를 투입하여 스스로 학습하고 학습 결과를 인간의 개입 없이 자율적으로 활용하여 자체적으로 알고리즘을 수정할 수 있다. 인간이 인공지능 알고리즘을 개발하였다고 하더라도 기계학습 과정을 거친 인공지능의 알고리즘은 개발자가 인지하지 못한 형태로 변형되었을 수 있으며 따라서 최종 결과물을 예측하기 어렵게 된다. 결국 최초 구성된 알고리즘과 투입한 데이터를 알고 있다고 하더라도 어떤 결과물이 최종 산출될지에 대해서는 알 수 없게 되었다. 이는 최종 결과물이 잘못되었다고 하더라도 그 책임을 물을 대상이 불명확해진다는 것이다. 이에 신기술의 법규범적 불확실성에 대한 대응이 현안 이슈가 되었으며, 관련 법적 대응으로 설명요청권이 제기된 것이다. 개인 권리의 설정은 인공지능 알고리즘의 투명성을 담보하기 위해 알고리즘을 개발 및 서비스하는 사업자가 이용자에게 알고리즘 구조와 영향에 대한 정보를 제공하고 이용자는 그러한 설명을 요구할 수 있도록 규정하는 방식이다. 이는 개인정보자기결정권을 보장하고 있는 법제가 기본적으로 취하고 있는 보편적 방식과 일치한다. 즉, 정보주체의 개인정보를 수집, 이용 및 제공하기 위해서 사업자는 먼저 정보주체에게 정보 수집에 대한 목적 등 관련 사항을 통지해야 한다. 그리고 그에 대한 정보주체의 동의를 받은 후에라야 해당 정보를 활용할 수 있다(well informed consent). 물론 이러한 권리설정적 접근 방식은 개인정보 보호규제 영역에 한정해서만 논해지는 것은 아니다. 우리나라의 ｢약관의 규제에 관한 법률｣에서는 모호하지만 이용자의 설명 요구권의 포괄적 사례로써 검토해볼 필요가 있다.