AI가 만드는 새로운 윤리적 딜레마 – 누구의 책임일까?

1. AI가 ‘판단’을 할 때, 인간은 무엇을 통제할 수 있는가?

인공지능(AI)이 인간의 삶에 깊이 스며들면서,
우리는 점점 더 많은 ‘판단의 순간’을 기계에게 위임하고 있다.
자율주행차가 보행자와 탑승자의 생명을 놓고 선택해야 하는 순간,
AI 의료 진단 시스템이 암 여부를 판단하는 순간,
채용 알고리즘이 지원자의 합격 여부를 결정하는 순간까지 –
이러한 순간들은 단순한 기술 작동이 아닌 도덕적 선택을 수반하는 의사결정이다.

문제는, 이 판단의 결과가 누군가에게 피해를 줄 경우
그 책임을 누구에게 물어야 하느냐는 질문이 생긴다는 점이다.
예를 들어, 자율주행차가 교차로에서 어린이를 치는 사고를 냈다면
이는 자동차 제조사의 책임인가, AI 알고리즘 개발자의 책임인가,
데이터를 수집한 회사의 책임인가, 아니면 그 차량의 소유자일까?

더 나아가, AI의 판단은 항상 설명 가능한가?
AI가 블랙박스처럼 동작하는 상황에서는
그 결정의 근거조차 파악하기 어렵기 때문에,
사고 원인을 규명하는 과정 자체가 난관에 부딪히기도 한다.
이러한 **‘책임의 부재’**는 기술 신뢰성을 위협하는 가장 큰 요인 중 하나가 되었다.

인공지능이 점점 더 많은 영역에서 ‘인간의 결정을 대체하는 역할’을 맡는 오늘날,
누구도 전적으로 책임을 지지 않는 구조가 사회적 불안을 키우고 있는 것이다.

 

2. 책임의 분산과 회피 – AI 딜레마의 구조적 문제

AI의 윤리적 딜레마는 단순한 철학적 논쟁이 아니다.
이미 기업, 정부, 법조계, 시민사회 모두에게 실질적인 문제로 다가오고 있다.
특히 AI 시스템이 다단계 구조로 이루어져 있다는 점이
책임 소재를 명확히 하기 어렵게 만든다.

예를 들어, 하나의 자율주행차에 적용된 AI는
① 센서 제조사,
② 알고리즘을 설계한 엔지니어,
③ 데이터를 수집·학습시킨 기업,
④ 하드웨어 플랫폼을 만든 기업,
⑤ 실제 제품을 판매한 브랜드,
⑥ 그것을 구입해 운용한 사용자까지
여러 주체가 관여하게 된다.
이 경우 사고가 발생했을 때 ‘누가 책임을 져야 하는가’라는 질문에는
대부분 ‘서로가 서로에게 일정 부분 책임이 있다’는 답변만 남는다.

이런 구조는 “책임 없음의 책임 구조”, 즉 ‘모두의 책임이 곧 누구의 책임도 아닐 수 있는 상황’을 만든다.
이는 AI의 발전이 빠를수록 더욱 심각해진다.
특히 딥러닝 모델처럼 내부의 판단 기준이 불투명한 블랙박스형 AI는
책임 규명을 더욱 어렵게 만든다.

이와 관련해 등장한 개념이 바로 **‘설명 가능한 AI(Explainable AI, XAI)’**다.
XAI는 AI가 내린 결정의 근거를 사람이 이해할 수 있도록 해주는 시스템을 말한다.
하지만 XAI 역시 아직 완벽하지 않으며, 특히 고성능 모델일수록
설명을 부여하는 과정에서 정확성이 희생되는 문제가 발생하기도 한다.

결국 AI 딜레마는 기술만의 문제가 아니라,
책임의 구조, 권한의 분배, 사회적 신뢰 체계 전반의 문제로 이어지고 있다.

3. 국제 사회의 대응과 제도적 움직임

AI의 윤리적 딜레마에 대응하기 위해
전 세계는 법적, 제도적 수준에서 점진적인 정비에 나서고 있다.
대표적으로 EU는 2024년 **‘AI 법(AI Act)’**을 통과시켜
AI를 위험 등급에 따라 분류하고, 고위험 AI에는
설명 가능성, 투명성, 인적 개입 가능성 등의 기준을 의무화했다.

또한 미국에서는 AI 법안의 자율규제 모델이 논의 중이며,
기업들이 AI 책임성 가이드라인을 스스로 만들고
사회적 감시 하에 이를 운영하는 구조를 고려하고 있다.
한국은 과학기술정보통신부 주도로 AI 윤리기준을 제정하고
‘신뢰할 수 있는 AI’를 목표로 제도와 가이드라인을 강화하고 있다.

특히 세계 각국은
• AI의 오작동으로 발생한 피해의 법적 책임
• 차별, 편향된 결정의 위험성
• 생성형 AI의 저작권 문제와 허위 정보 생성
등을 중점 관리 항목으로 설정하고 있다.

하지만 문제는 기술이 너무 빠르게 발전하고 있다는 점이다.
GPT-5, 멀티모달 생성형 AI, 디지털 휴먼, 감정 기반 AI 등
지금 이 순간에도 새로운 형태의 ‘딜레마’가 생겨나고 있다.
이러한 변화에 기존의 제도는 항상 한 발 늦게 따라가고 있다는 것이 현실이다.

따라서 단순한 규제나 법적 조항을 넘어,
AI 개발자, 기업, 사용자가 모두 책임의식을 공유하는 거버넌스 체계가 필요하다.

4. 미래를 위한 해법 – 인간 중심의 AI 설계와 책임 분산 구조의 재정립

윤리적 딜레마는 AI가 진화할수록 피할 수 없는 숙명일 수 있다.
하지만 이 딜레마에 대응하는 우리의 자세와 구조는 충분히 설계할 수 있다.

첫째, **인간 중심의 AI 설계(Human-in-the-loop)**가 핵심이다.
AI가 판단을 내리되, 중요한 결정에는 반드시 인간이 개입하고 승인하는 구조를 유지해야 한다.
이는 특히 의료, 군사, 사법, 금융 등 고위험 영역에서는 반드시 필수적인 원칙이다.

둘째, AI 책임의 분산 구조를 명확히 나누는 시스템 설계가 필요하다.
AI 생태계에 참여하는 모든 주체는
자신의 개발 범위와 책임 범주를 명확히 해야 하며,
이를 사전에 계약과 지침으로 구체화해야 한다.
‘AI가 잘못한 것은 AI의 책임’이라는 모호한 회피를 방지하는 것이다.

셋째, AI 윤리 교육과 시민 참여의 확대도 중요하다.
AI는 기술 전문가만의 문제가 아니며,
그 판단의 결과는 시민 모두에게 영향을 미친다.
따라서 일반 대중도 AI의 작동 방식, 가능성과 한계, 그리고 딜레마를 이해할 수 있어야 하며
이를 위한 교육과 공론장이 마련되어야 한다.

마지막으로, AI에 대한 신뢰는 기술보다 ‘태도’에서 출발한다.
투명한 개발, 윤리적 고려, 설명 가능한 작동 원리,
무엇보다 ‘인간에게 해를 끼치지 않겠다’는
철학적 전제가 모든 AI 설계에 기본이 되어야 한다.

2025년, 우리는 인간보다 빠른 AI를 만들었지만,
이제 필요한 건 AI보다 더 현명한 인간의 윤리다.
그 윤리가 우리의 미래 기술을 지킬 유일한 안전장치일지도 모른다.