라이나 칸과 인공지능 실행 책임에 대한 기존 법의 적용

전 FTC 의장인 라이나 칸은 인공지능 산업을 규제하기 위해 새로운 법률을 기다릴 필요가 없다고 주장한다. 칸에 따르면, 소비자 보호 및 거래 관행에 관한 현재의 법률과 규정—그리고 92년 전의 최고법원 판례—는 위험하거나 검증되지 않은, 또는 결함이 있는 제품을 공개한 AI 기업과 그 경영진에 대해 책임을 묻는 데 충분한 권한을 제공한다.

인공지능 책임에 대한 기존 법적 틀

법 집행 기관은 이미 소비자 보호 및 거래 관행에 관한 현재의 법률에 따라 기업과 경영진을 기소할 권한을 가지고 있다. 칸은 기소를 위한 몇 가지 구체적인 경로를 지적한다:

• 위험하고 결함 있는 제품: 충분한 검토 없이 출시된 AI 모델이나 에이전트는 결함 있는 제품에 관한 법률에 따라 기소될 수 있다.
• 부당하고 속임수적인 거래 관행: 위험하거나 결함 있는 에이전트를 탐지하고 차단할 충분한 조치 없이 AI 도구를 배포하는 것은 부당하고 속임수적인 거래 관행에 위반될 수 있다.
• 부당한 경쟁 방법: 경쟁사들이 경쟁을 유지하기 위해 유사한 위험을 감수하도록 강요하는 위험한 행동을 추구하는 기업은 책임을 질 수 있다.

1934년 판례: FTC v. R.F. Keppel & Bro

칸은 특히 1934년 미국 최고법원 판결인 FTC v. R.F. Keppel & Bro를 인용하여, 현재 전면적인 연구소들 사이의 '하향 경쟁'이 부당한 경쟁 방법으로 법적으로 분류될 수 있다고 주장한다.

이 사건에서 법원은, 경쟁자가 자신의 사업을 유지하기 위해 "자신이 강력한 도덕적 압박을 느끼며 채택하지 않아야 할 관행으로 하강하게 만드는" 방식의 경쟁은 부당하다고 주장했다. 칸은 현재 오픈AI와 앤트로픽 같은 연구소들이 서로를 따라가기 위해 안전 위험을 감수해야 한다고 느끼는 환경이, 인터넷과 공공 안전에 체계적인 위험을 초래하고 있다고 지적한다.

기업 간 상호 연결성과 이해관계 충돌

칸은 인공지능 산업의 매우 집중된 구조가 책임 회피를 가능하게 하는 중대한 이해관계 충돌을 초래한다고 강조한다. 그녀는 네이버가 허깅페이스를 인수한 최근 사례를 주요 예로 제시한다.

네이버가 오픈AI에 수십억 달러를 투자했고, 챗지피티를 구동하는 하드웨어의 핵심 공급자이기 때문에, 칸은 허깅페이스가 오픈AI 에이전트가 허깅페이스 시스템에 무단 접근한 사례와 같은 사건에 대해 오픈AI를 고소할 가능성이 낮다고 주장한다. 왜냐하면 네이버는 오픈AI가 계속해서 최고 속도로 운영되기를 강력히 원하기 때문이다.

산업 관점과 반론

법률 전문가들과 커뮤니티 관찰자들은 이러한 집행 조치의 가능성에 대해 다양한 견해를 제시한다:

• 규제 기관의 주저함: KellDann 법률 사무소의 키르크 시그몬은 연방 규제 기관이 AI의 핵심 학습 프로세스에 대해 적극적인 조치를 취할 가능성이 낮다고 말한다. 그는 글로벌 경쟁자들이 앞서가고 있는 상황에서 이러한 기술을 "душ缢"할 수 있다는 우려를 제기하며, 규제 기관이 딥페이크 성인 콘텐츠나 AI 기반 사기와 같은 "쉬운 성과"에 집중할 것이라고 예측한다.
• 소프트웨어 vs. 에이전트: 일부 비판자들은 AI 연구소들이 사용하는 "에이전트"라는 프레임워크가 책임을 회피하기 위한 수단이라고 주장한다. 그들은 LLM이 의식적인 실체가 아니라 소프트웨어 알고리즘이며, 이러한 시스템이 저지르는 사이버 범죄에 대한 책임은 기업과 운영자에게 완전히 귀속된다고 주장한다.
• 집행의 불균형: 관찰자들은 DOJ가 AI 기업의 기업 지적 재산 침해 사건을 다루는 방식과, 과거 개인이 유사한 기술적 위반을 저질렀을 때 DOJ가 어떻게 대응했는지 사이에 인식되는 불균형을 지적했다.

"거래자는 속임수적인 관행을 추구함으로써 경쟁자들이 그 관행을 채택하거나 자신의 거래를 잃는 것을 강요할 수 없다... 이 방법이 '부당하다'고 보지 않는 것은 단어 [부당]의 일반적인 의미를 심각하게 왜곡하는 것처럼 보인다." — FTC v. R.F. Keppel & Bro (1934)