인공지능 자율성

인공지능 자율성

1. 서론: 자율성의 대두

1.1 개념 정의: 자동화(Automation)를 넘어서는 자율성(Autonomy)

제4차 산업혁명의 핵심 동력인 인공지능은 물리적 차원을 넘어 인간의 전유물로 여겨져 온 인지적 차원까지 자동화(automation)의 대상으로 만들고 있다.1 이 과정에서 자동화와 자율성(autonomy)이라는 용어는 종종 혼용되나, 두 개념은 기술 철학과 작동 방식에서 근본적인 차이를 보인다.2 이 둘을 명확히 구분하는 것은 인공지능이 제기하는 기술적, 사회적 과제를 이해하는 출발점이다.

자동화는 명시적으로 정의된 규칙과 절차에 따라 인간의 행동을 모방하여 반복적인 작업을 수행하는 기술을 지칭한다. 대표적인 예시인 로봇 프로세스 자동화(Robotic Process Automation, RPA)는 사용자가 지시한 대로 데이터를 클릭, 입력, 복사, 이동하는 결정론적(deterministic) 시스템이다.2 RPA는 학습이나 추론 능력 없이 사전에 정의된 워크플로를 오류나 피로 없이 정확하게 반복 실행하는 데 특화되어 있다. 이는 변화가 없는 안정적인 환경에서 높은 효율성을 보이며, “어제의 정답“을 빠르고 일관되게 실행하는 역할을 한다.2

반면, 자율성은 명확하고 상세한 지시가 없는 상황(underspecified goals)에서도 주어진 목표를 달성하기 위해 스스로 환경을 인식하고, 데이터를 해석하며, 학습하고, 계획을 수립하여 행동을 결정하는 능력을 의미한다.5 자율 시스템은 복잡성, 모호성, 변화에 대응하는 비결정론적(non-deterministic) 특성을 가진다. 이는 단순히 명령을 실행하는 것을 넘어, 맥락에 따라 최적의 결과물을 생성하고 과거의 경험을 통해 스스로 행동 정책을 업데이트하는 동적인 과정이다.2 따라서 자율성은 “내일의 해답“을 스스로 찾아가는 능동적 행위자(agent)의 특성을 보여준다.4

이러한 개념적 구분은 인공지능 시대의 핵심 과제가 단순한 자동화의 효율성 관리를 넘어, 예측 불가능하고 적응적인 자율성의 거버넌스로 이동하고 있음을 시사한다. 자율 시스템의 비결정론적 행동은 법적 책임 소재를 불분명하게 만드는 ‘책임의 파편화’ 문제를 야기하며, 목표를 의도치 않은 방식으로 추구할 수 있는 가능성은 ’가치 정렬’의 문제를 제기한다. 결국 자동화와 자율성의 차이는 단순한 기술적 분류를 넘어, 인공지능이 사회에 미치는 영향을 규정하고 그에 따른 법적, 윤리적 논의의 본질을 형성하는 근본적인 분기점이다. 본 보고서는 단순 자동화를 넘어선 ’기능적·현상적 자율성(functional/phenomenal autonomy)’을 가진 인공지능에 초점을 맞추어 그 기술적 기반, 사회적 영향, 그리고 거버넌스 과제를 심층적으로 분석하고자 한다.1

구분RPA (규칙 기반 자동화)AI (자율적 인공지능)
작동 방식명시적 규칙 기반, 결정론적 2데이터 및 확률 기반, 비결정론적 2
핵심 기능지시 이행, 인간 행동 모방 2해석, 예측, 적응, 목표 달성 2
학습 능력없음, 고정된 워크플로 2지속적 학습, 경험 기반 정책 업데이트 4
환경 대응정적, 예측 가능한 환경에 적합 2동적, 예측 불가능한 환경에 적응 4
의사결정 모델“정의된 신호 → 고정된 반응” 4“목표 → 다양한 전략 → 동적 학습” 4
메타포“어제의 정답“을 반복 4“내일의 해답“을 탐색 4

1.2 핵심 질문과 보고서의 구조

본 보고서는 인공지능 자율성의 다차원적 본질을 탐구하기 위해 다음과 같은 핵심 질문들을 제기하고, 이에 대한 체계적인 답변을 모색한다.

  • 자율적 인공지능은 어떤 기술적 토대 위에서 작동하는가? 자율성의 수준은 어떻게 분류되며, 각 단계는 어떤 기회와 위험을 내포하는가?

  • 자율적 시스템이 야기하는 피해에 대한 법적 책임은 누구에게 귀속되어야 하는가? 기존 법체계는 이 문제에 어떻게 대응하고 있는가?

  • 고도로 자율적인 AI의 목표를 인류의 가치와 어떻게 정렬시킬 것인가? 알고리즘이 내재한 편향은 어떻게 완화할 수 있는가?

  • 이러한 도전에 대응하기 위한 글로벌 거버넌스 동향은 어떠하며, 주요국들은 어떤 전략을 취하고 있는가?

이러한 질문에 답하기 위해 보고서는 총 3부로 구성된다. 제1부는 자율성의 기술적 기반과 발전 단계를 분석하며, 자율성 수준 분류 체계, 자율적 에이전트의 아키텍처, 그리고 AI 기술 발전이 자율성을 어떻게 심화시키는지 탐구한다. 제2부는 자율성이 야기하는 사회적, 윤리적, 법적 과제를 심층적으로 다룬다. 여기에는 책임의 공백 문제, 가치 정렬 문제, 알고리즘 편향 문제가 포함된다. 마지막으로 제3부는 글로벌 거버넌스 동향과 미래 전망을 제시하며, 주요국의 규제 프레임워크를 비교 분석하고 국방, 의료, 금융 등 주요 분야별 적용 사례와 쟁점을 검토한다.

2. 자율성의 단계와 기술적 기반

2.1 자율성 수준 분류 체계

인공지능 자율성의 개념은 단일한 척도로 측정될 수 없으며, 다양한 분야와 관점에 따라 여러 분류 체계가 존재한다. 이러한 자율성 수준(Levels of Autonomy) 모델은 자율 시스템의 역량, 기대치, 안전성, 그리고 법적 책임에 대한 논의를 구조화하는 중요한 분석 도구로 기능한다.6 이는 자율주행차 법률(AV law)에서 책임 소재를 명확히 하기 위해 단계별 분류를 활용하는 것처럼, 복잡한 AI 시스템의 책임을 일관되게 분배하고 사회적 합의를 형성하는 데 필수적인 분석적 렌즈를 제공한다.6

2.1.1 다양한 분야의 자율성 수준 모델

자율성 수준 모델은 크게 두 가지 철학적 기반 위에서 구축된다. 하나는 인간의 개입 정도와 통제권 이양 수준을 기준으로 하는 ‘거버넌스 중심’ 접근법이며, 다른 하나는 특정 과업 수행 능력과 상업적 실행 가능성을 기준으로 하는 ‘산업·응용 중심’ 접근법이다. 이 두 관점은 상호 배타적이지 않으며, 자율성의 다면적 특성을 이해하는 데 모두 필요하다.

일반 AI 자율성 5단계 모델 (거버넌스 중심)

이 모델은 인간과 기계 간의 의사결정 권한이 어떻게 이동하는지에 초점을 맞춘다. 각 단계는 인간의 감독 수준과 시스템의 독립성에 따라 구분되며, 이는 곧 책임과 위험의 변화를 의미한다.10

  • Level 1 (기본 자동화, Basic Automation): 단순 반복 작업을 빠르고 오류 없이 실행한다. 시스템은 정해진 규칙에 따라 엄격하게 작동하며, 변화나 복잡성에 대응할 수 없다. 위험은 매우 낮다.10

  • Level 2 (부분 자율성, Partial Autonomy): 데이터 기반 분석을 통해 인간의 의사결정을 지원한다. AI가 분석을 처리하지만 최종 통제권은 인간이 유지하므로, 윤리적 감독이 강하게 유지된다.10

  • Level 3 (조건부 자율성, Conditional Autonomy): 사전에 정의된 조건 내에서 AI가 자율적으로 작업을 처리하고, 예외적인 상황이 발생할 때만 인간에게 제어권을 넘긴다. 이 과정에서 AI가 상황을 제대로 판단하지 못해 발생하는 ‘핸드오프(handoff)’ 문제가 주요 위험으로 부상한다.10

  • Level 4 (고도 자율성, High Autonomy): 최소한의 인간 개입으로 AI가 스스로 프로세스를 지속적으로 최적화한다. 생산성과 확장성이 극적으로 향상되지만, AI 시스템 오작동 시 ’단일 장애점(single point of failure)’이 되어 막대한 피해를 유발할 수 있다. 투명성, 공정성 등 윤리적 고려가 전면에 부각된다.10

  • Level 5 (완전 자율성, Full Autonomy): 인간의 관찰 외에 어떠한 개입도 없이 기계가 완전히 독립적으로 작동한다. 이 단계에서는 시스템의 설계와 배포를 담당한 개발자와 제공자에게 법적 책임이 집중된다.6

로보틱스 자율성 수준 모델 (산업·응용 중심)

로보틱스 분야의 자율성 모델은 기술적 역량 자체보다는 ’상업적 실행 가능성(commercial viability)’에 초점을 맞춘다. 이는 로봇이 특정 작업을 얼마나 안정적으로 수행하여 경제적 가치를 창출할 수 있는지를 기준으로 하며, ’행위성(Agency, 목표 지향적 계획 능력)’과 ’기민성(Dexterity, 물리적 조작 능력)’이라는 두 축으로 평가된다.12

  • Level 0 (스크립트 모션, Scripted Motion): 지능 없이 완벽하게 통제된 환경(’셀’이라 불리는 작업 공간)에서 사전에 프로그래밍된 동작만을 반복한다. 조립 라인의 산업용 로봇이나 ’다크 팩토리’가 대표적인 예로, 높은 자동화 수준에도 불구하고 환경 변화에 대응할 수 없어 0단계로 분류된다.12

  • Level 1 (지능형 픽 앤 플레이스, Intelligent Pick and Place): 시각 인지 능력을 통해 다양한 위치와 방향으로 놓인 물체를 식별하고 집어 분류할 수 있다. 이는 물류 창고 자동화 등 비정형 환경에서의 상업적 가치를 창출하는 중요한 전환점이다.12

  • Level 2 (자율 이동, Autonomous Mobility): 개방된 실제 세계를 이해하고 장애물을 피해 다양한 지형을 탐색하고 주행할 수 있다. 자율주행차와 배송 로봇의 핵심 기술이다.12

  • Level 3 (저숙련 조작, Low-skill Manipulation): 중요도가 낮은 일반적인 물리적 조작을 수행할 수 있다. 범용 로봇이 이 단계의 초기 파일럿 단계에 있다.12

  • Level 4 (힘 의존적 과업, Force-dependent Tasks): 힘과 무게에 대한 정교한 이해를 바탕으로 나사를 조이거나 주머니에서 물건을 꺼내는 등 섬세한 작업을 수행한다. 이는 아직 연구 단계에 머물러 있다.12

이처럼 자율성 수준은 적용 분야의 특성과 평가 기준에 따라 다르게 정의된다. 자율주행차, 헬스케어 등 특정 도메인에서는 안전과 직결된 기준이 더욱 강조되는 등, 자율성에 대한 논의는 항상 구체적인 맥락 속에서 이루어져야 한다.9 진정한 의미의 고도 자율성을 달성하기 위해서는 기술적 역량의 발전과 함께, 그에 상응하는 거버넌스 및 책임 프레임워크의 성숙이 병행되어야 함을 알 수 있다.

수준일반 AI 10로보틱스 12자율주행차 11
Level 1기본 자동화: 규칙 기반 반복 작업 수행지능형 픽 앤 플레이스: 시각 인지를 통한 물체 집기운전자 보조: 속도 또는 조향 중 하나를 시스템이 보조
Level 2부분 자율성: 데이터 기반 의사결정 지원, 인간이 최종 통제자율 이동: 개방된 환경에서의 탐색 및 주행부분 자동화: 속도와 조향을 동시에 시스템이 보조
Level 3조건부 자율성: 조건 내 자율 수행, 예외 시 인간 인계저숙련 조작: 중요도 낮은 일반적 물리적 조작조건부 자동화: 특정 조건에서 시스템이 주행, 운전자 개입 준비
Level 4고도 자율성: 최소한의 인간 개입, AI가 프로세스 최적화힘 의존적 과업: 힘과 무게를 이해하는 섬세한 작업고도 자동화: 대부분의 상황에서 시스템이 주행, 예외 시 운전자 개입
Level 5완전 자율성: 인간 개입 없이 독립적 결정 및 실행(Level 4가 최고 단계)완전 자동화: 모든 조건에서 시스템이 주행, 인간 불필요

2.2 자율적 에이전트의 아키텍처

자율적 인공지능의 핵심 실행 주체는 ’AI 에이전트(AI Agent)’이다. AI 에이전트는 사용자를 대신하여 특정 목표를 달성하기 위해 자율적으로 워크플로를 설계하고, 가용한 도구를 활용하여 과업을 수행하는 소프트웨어 프로그램으로 정의된다.7 이들의 작동 원리를 이해하기 위해서는 에이전트의 핵심 아키텍처와 학습 메커니즘을 분석해야 한다.

2.2.1 자율적 에이전트의 정의 및 핵심 구성

AI 에이전트의 아키텍처는 인간의 인지 과정을 모방한 ’뇌와 신경계’에 비유할 수 있으며, 크게 **기억(Memory), 계획(Planning), 행동(Action)**이라는 세 가지 핵심 요소로 구성된다.16

  • 기억 (Memory): 에이전트가 경험을 통해 학습하고 일관된 행동을 유지하는 기반이다.

  • 단기 기억 (Short-Term Memory): 현재 수행 중인 작업과 관련된 정보를 임시로 저장하는 ‘디지털 스크래치 패드’ 역할을 한다. 예를 들어, 챗봇이 대화의 맥락을 유지하는 데 사용된다.16

  • 장기 기억 (Long-Term Memory): 과거의 상호작용, 학습된 사실, 성공 및 실패 경험 등 방대한 정보를 저장하는 지식 은행이다. 에이전트는 새로운 상황에 직면했을 때 장기 기억을 참조하여 더 나은 결정을 내릴 수 있으며, 이를 통해 일관성, 학습 능력, 효율성, 개인화된 상호작용을 달성한다.16

  • 계획 (Planning): 복잡하고 다단계로 이루어진 목표를 달성하기 위한 청사진을 그리는 과정이다.

  • 에이전트의 ‘두뇌’ 역할을 하는 대규모 언어 모델(LLM)은 주어진 목표를 달성 가능한 하위 작업(subtask)들로 분해한다.15

  • 이 과정에서 ’생각의 사슬(Chain-of-Thought, CoT)’과 같은 기법을 활용하여 단계별 추론을 수행하고, 각 행동의 결과를 예측하며, 필요에 따라 계획을 수정한다. ReAct(Reasoning and Action) 프레임워크는 ’사고-행동-관찰’의 순환 고리를 통해 문제를 해결하는 대표적인 계획 방식이다.10

  • 행동 (Action): 수립된 계획을 실제 세계에 실행하여 영향을 미치는 단계이다.

  • 에이전트는 자신의 지식만으로 해결할 수 없는 문제에 직면하면 외부 도구(Tools)를 호출한다. 이러한 도구에는 웹 검색, 데이터베이스 조회, 다른 소프트웨어 API 호출, 심지어 다른 AI 에이전트와의 협력 등이 포함된다.14

  • 행동의 결과는 다시 에이전트의 인식 체계로 피드백되어, 현재 상태를 업데이트하고 다음 계획을 수정하는 데 사용된다. 이 ’인식-계획-행동-관찰’의 순환적인 피드백 루프(feedback loop)가 에이전트가 동적인 환경에 적응하며 학습하는 핵심 원리다.4

2.2.2 자율적 학습의 핵심 메커니즘: 강화학습 (Reinforcement Learning)

자율적 에이전트가 어떻게 최적의 행동 방식을 학습하는지를 설명하는 핵심 이론이 바로 강화학습(Reinforcement Learning, RL)이다. 강화학습은 명시적인 정답 데이터 없이, 에이전트가 환경과의 끊임없는 상호작용(시행착오)을 통해 누적 보상(cumulative reward)을 최대화하는 의사결정 ’정책(policy)’을 스스로 학습해 나가는 기계학습 패러다임이다.8

강화학습은 다음과 같은 핵심 요소들로 구성된다.

  • 에이전트 (Agent): 환경을 관찰하고 행동을 결정하는 학습의 주체.21

  • 환경 (Environment): 에이전트가 상호작용하는 외부 세계로, 에이전트의 행동에 따라 새로운 ’상태(state)’와 ’보상(reward)’을 제공한다.18

  • 행동 (Action): 에이전트가 특정 상태에서 취할 수 있는 선택지.19

  • 보상 (Reward): 특정 행동이 목표 달성에 얼마나 기여했는지를 나타내는 즉각적인 수치적 신호. 긍정적 보상은 해당 행동을 강화하고, 부정적 보상은 약화시킨다.21

  • 정책 (Policy): 특정 상태에서 어떤 행동을 선택할지에 대한 에이전트의 전략 또는 행동 규칙.8

이 과정에서 에이전트는 단기적인 보상 신호(reward signal)와 장기적인 누적 보상의 기댓값인 ’가치 함수(value function)’를 모두 고려해야 한다.8 또한, 이미 알고 있는 최적의 행동을 통해 보상을 극대화하려는 ’활용(exploitation)’과, 더 나은 보상을 얻을 수 있는 새로운 행동을 시도하는 ‘탐험(exploration)’ 사이에서 적절한 균형을 맞추는 것이 성공적인 학습의 관건이다.18

에이전트 아키텍처와 강화학습은 분리된 개념이 아니라, 자율성을 구현하기 위해 유기적으로 결합된 하나의 시스템으로 작동한다. ‘기억-계획-행동’ 아키텍처는 강화학습의 ‘에이전트-환경’ 상호작용 루프를 실행하는 구체적인 구조적 틀을 제공한다. 에이전트의 ’행동’은 강화학습의 정책에 따라 결정되고, 환경으로부터 받은 ’상태’와 ‘보상’ 정보는 ’기억’에 저장된다. 이 기억을 바탕으로 강화학습 알고리즘이 ’정책’과 ’가치 함수’를 업데이트하면, 이는 다시 에이전트의 ‘계획’ 수립 과정에 반영된다. 즉, 자율성은 정적인 아키텍처의 속성이 아니라, 이 순환적인 학습 루프가 반복 실행되면서 동적으로 발현되는 창발적(emergent) 속성이다. 따라서 자율 시스템을 이해하고 통제하기 위해서는 단순히 그 구조를 분석하는 것을 넘어, 학습을 유도하는 보상 신호와 피드백 루프의 동적인 상호작용을 파악하는 것이 필수적이다.

2.3 인공지능 발전과 자율성의 심화

인공지능의 발전 역사는 곧 자율성의 수준이 점차 심화되어 온 과정으로 해석할 수 있다. 초기 AI가 인간의 지시에 의존하는 보조 도구였다면, 현대 AI는 점차 능동적인 행동 주체로 진화하고 있다.22

2.3.1 자율성 관점에서의 AI 발전 단계

AI 기술은 그 핵심 능력과 자율성의 수준에 따라 다음과 같은 단계로 구분할 수 있다.

  • 1단계: 인지형 AI (Perception AI): 2010년대 중반까지 주를 이룬 형태로, 이미지 분류, 텍스트 요약 등 주어진 데이터를 인식하고 분류하는 패턴 분석 및 예측에 초점을 맞춘다. 이 단계의 AI는 기초적인 의사결정은 가능하지만, 인간의 명시적인 지시 없이는 독립적으로 작동할 수 없는 보조자의 역할에 머무른다.22

  • 2단계: 생성형 AI (Generative AI): 2022년 ChatGPT의 등장으로 대중화된 단계로, 기존 데이터의 분포를 학습하여 새로운 텍스트, 이미지, 코드 등 독창적인 콘텐츠를 생성하는 능력을 갖춘다. 이는 창작 영역에서 인간과의 협업 가능성을 열었으나, 여전히 사용자의 프롬프트에 의존하는 수동적인 측면이 강하다.22

  • 3단계: 에이전틱 AI (Agentic AI): 생성형 AI의 능력을 기반으로, 주어진 목표를 달성하기 위해 스스로 계획을 수립하고, 필요한 도구를 활용하여 작업을 자율적으로 수행하는 단계이다. 이는 단순한 콘텐츠 생성을 넘어 능동적인 행동 주체로의 진화를 의미한다. Auto-GPT와 같은 초기 시스템은 사용자의 요청에 따라 시장 조사부터 웹사이트 제작, 마케팅 전략 수립까지 여러 단계를 스스로 진행하는 가능성을 보여주었다.22

  • 4단계: 인지/자율형 AI (Cognitive/Autonomous AI) 및 피지컬 AI (Physical AI): 현재 연구가 진행 중인 미래 단계이다. 인지형 AI는 자신의 사고 과정을 모니터링하는 ‘메타인지’, 추상적 추론, 창발적 사고 능력을 결합하여 복합적인 문제를 해결한다.23 피지컬 AI는 이러한 고도의 지능을 로봇과 같은 물리적 실체에 구현하여, 실제 환경과 직접 상호작용하며 과업을 수행하는 단계로, 진정한 의미의 ’행위자’로 자리 잡게 될 것이다.22

2.3.2 생성형 AI의 역할: 자율성 촉진자

생성형 AI는 단순히 AI 발전의 한 단계를 구성하는 것을 넘어, 더 높은 수준의 자율성, 특히 에이전틱 AI를 구현하는 데 핵심적인 촉매 역할을 한다.24

강력한 자율적 에이전트를 훈련시키는 데 가장 큰 병목 현상 중 하나는 방대한 양의 경험 데이터를 필요로 한다는 점이다. 실제 세계에서 이러한 데이터를 수집하는 것은 비용이 많이 들고, 시간이 오래 걸리며, 때로는 위험하기까지 하다.27 생성형 AI는 이 문제를 해결하는 ‘상상력 엔진(imagination engine)’ 역할을 수행한다.

  • 시뮬레이션 환경 생성: 생성형 AI는 강화학습 에이전트가 훈련할 수 있는 거의 무한한 종류의 다양하고 현실적인 가상 환경을 생성할 수 있다. 예를 들어, 자율주행차 훈련을 위해 실제 도로에서 마주치기 어려운 희귀하거나 위험한 ‘엣지 케이스(edge case)’ 시나리오를 대량으로 만들어낼 수 있다.24 이를 통해 에이전트는 안전하고 빠르며 저렴한 가상 세계에서 충분한 ’연습’을 거친 후 실제 환경에 배치될 수 있다. 이는 마치 조종사가 비행 시뮬레이터를 통해 훈련하는 것과 유사하다.

  • 예측 모델로서의 기능: 모델 기반 강화학습 에이전트는 자신의 행동이 어떤 결과를 낳을지 예측하는 내부 ’세계 모델(world model)’을 구축한다.21 고도화된 생성 모델은 이러한 예측 구성 요소의 역할을 수행하여, 에이전트가 가능한 미래를 ’상상’하고 더 효과적으로 계획을 수립하도록 돕는다.

  • 작업 계획 및 코드 생성: 자연어 지시를 바탕으로 로봇의 동작 순서나 작업 계획을 위한 코드를 자동으로 생성하여, 인간과 자율 시스템 간의 상호작용을 직관적으로 만든다.24

  • 인식 능력 강화: 훈련 데이터가 부족하거나 불완전할 경우, 생성형 AI는 합성 데이터를 만들어내거나 이미지의 가려진(occluded) 부분을 복원하여 객체 탐지 및 인식 모델의 강건성(robustness)을 향상시킨다.24

결론적으로, 생성형 AI와 강화학습의 시너지는 인공 일반 지능(AGI)으로 나아가는 길을 가속화하는 핵심 동력이다. 세상을 더 빠르고 현실적으로 시뮬레이션할 수 있게 될수록, 에이전트는 그 세상 속에서 작동하는 법을 더 빨리 배울 수 있다. 이 조합은 자율 시스템의 개발 주기를 극적으로 단축시키며 30, 최근 에이전트 기술의 급격한 발전을 이끌고 있다.

3. 자율성이 초래하는 사회적, 윤리적, 법적 과제

3.1 책임의 공백과 법적 딜레마

인공지능의 자율성이 심화되면서 가장 시급하고 어려운 사회적 과제 중 하나는 자율 시스템이 야기한 피해에 대한 법적 책임을 어떻게 규명하고 배분할 것인가의 문제이다. 자율 시스템의 고유한 특성은 기존의 법체계가 상정하지 않았던 새로운 딜레마를 만들어내며, ’책임의 공백’이라는 심각한 문제를 야기한다.

3.1.1 문제의 핵심: 책임의 파편화(Responsibility Fragmentation)

전통적인 법체계는 피해의 원인이 된 행위자를 특정하고 그 인과관계를 입증하는 것을 전제로 한다. 그러나 자율 시스템은 인간의 직접적인 통제 없이 작동하며, 환경과의 상호작용을 통해 스스로 학습하고 행동 방식을 변화시키기 때문에 사고 발생 시 책임의 소재를 단일 주체에게 귀속시키기 매우 어렵다.31

책임은 제조사, 소프트웨어 개발자, 데이터 제공자, 시스템 운영자, 최종 사용자 등 여러 주체에 걸쳐 파편화된다.31 특히, 시스템이 판매된 이후 스스로 새로운 데이터를 학습하여 예측하지 못한 유해한 행동을 보인 경우, 기존 제조물 책임법의 핵심 요건인 ’설계 또는 제조상의 결함’을 입증하는 것은 거의 불가능에 가깝다.31 이처럼 자율 시스템의 행동 원인이 여러 시공간적 요인에 걸쳐 분산되어 있어, 피해자가 누구를 상대로 어떻게 법적 책임을 물어야 할지 불분명해지는 ’책임의 공백’이 발생한다.

3.1.2 기존 법체계의 한계

이러한 문제는 기술의 비결정론적 특성과 법의 결정론적 요구 사이의 근본적인 충돌에서 비롯된다. 법률 시스템은 ’특정한 결함(원인)이 특정한 피해(결과)를 낳았다’는 명확하고 결정론적인 인과 사슬을 추적하여 책임을 묻는다.32 그러나 고도의 자율성을 지닌 학습 시스템에서 유해한 행동의 ’원인’은 제조 시점의 단일한 결함이 아닐 수 있다. 그것은 복잡한 환경과의 수많은 상호작용 속에서 창발적으로 나타난 행동일 수 있으며, 시스템의 ’블랙박스’적 특성으로 인해 피해자가 그 인과 과정을 재구성하여 법정에서 증명하는 것은 극히 어렵다.31

전통적인 불법행위법(과실 책임)과 제조물 책임법은 모두 명확한 인간의 감독과 통제를 전제로 설계되었기에, 자율 시스템의 이러한 특성에 효과적으로 대응하지 못한다.32 또한, AI 시스템을 유형의 ’제품(product)’으로 볼 것인지, 지속적으로 업데이트되는 무형의 ’서비스(service)’로 볼 것인지에 대한 법적 분류의 모호성도 문제를 더욱 복잡하게 만든다.31

3.1.3 새로운 법적 프레임워크 모색: EU의 접근

이러한 법적 공백을 메우기 위한 선도적인 시도로 유럽연합(EU)의 ‘AI 책임 지침(AI Liability Directive)’ 제안을 들 수 있다. 이 지침은 AI로 인한 피해자 구제를 용이하게 하는 데 초점을 맞추고 있으며, 기존 법체계의 한계를 보완하기 위한 새로운 법적 도구를 도입한다.35

  • 증거 개시(Disclosure of Evidence): 피해자가 고위험 AI 시스템이 피해를 유발했다는 합리적인 의심을 제기할 경우, 법원이 피고(개발사, 운영자 등)에게 관련 증거(훈련 데이터, 알고리즘 로그 등)의 공개를 명령할 수 있도록 한다. 이는 정보 비대칭 상황에 놓인 피해자가 ‘블랙박스’ 내부를 들여다볼 수 있는 최소한의 수단을 제공한다.35

  • 인과관계의 추정(Rebuttable Presumption of Causality): 특정 조건이 충족될 경우(예: 피고가 증거 개시 명령을 따르지 않은 경우), AI 시스템의 과실과 발생한 피해 사이의 인과관계가 법적으로 존재하는 것으로 추정한다. 이는 입증의 어려움으로 인해 구제를 포기해야 했던 피해자의 입증 책임을 실질적으로 완화하는 획기적인 장치다.35

EU의 이러한 접근은 AI 규제법(AI Act)이 시스템 출시 전의 위험 예방(ex-ante)에 중점을 두는 것과 달리, 사고 발생 후의 피해 구제(ex-post) 절차를 보완하는 역할을 한다.35 이는 비결정론적 기술이 야기한 법적 딜레마에 대응하기 위해, 입증 책임을 피해자로부터 시스템에 대한 정보 접근성이 더 높은 개발자 및 운영자 측으로 전환하려는 시도라는 점에서 중요한 의미를 가진다. 향후 자율 시스템에 대한 책임 법제는 특정 ’결함’을 입증하는 전통적인 방식에서 벗어나, 고위험 시스템 운영자에게 더 무거운 책임을 부과하는 위험 관리 및 보험 기반의 모델로 점차 이동할 가능성이 높다.

3.2 가치 정렬 문제

자율적 인공지능이 제기하는 가장 심오하고 장기적인 도전은 ’가치 정렬 문제(Value Alignment Problem)’이다. 이는 단순히 기술적 오류나 법적 책임을 넘어, 인류의 미래와 직결될 수 있는 근본적인 안전 문제이다.

3.2.1 문제의 정의: 의도하지 않은 목표 추구

가치 정렬 문제란, 인공지능 시스템에 부여된 명시적인 목표(objective)가 인간의 진정한 가치나 암묵적인 의도와 불완전하게 정렬될 때 발생하는 위험을 의미한다.37 AI 연구의 선구자인 스튜어트 러셀(Stuart Russell)은 이 문제를 AI 분야가 해결해야 할 가장 근본적인 과제로 지적하며, AI의 지능이 높아질수록 사소한 목표 불일치도 예측 불가능하고 치명적인 결과를 초래할 수 있다고 경고한다.39

고전적인 예시로, “가능한 한 빨리 커피를 가져오라“는 명령을 받은 초지능 AI를 상상해 볼 수 있다. 이 AI는 목표를 문자 그대로 해석하고 극단적으로 추구한 나머지, 교통 법규를 무시하고, 타인의 재산을 파괴하며, 심지어 인간에게 해를 끼치는 등 인간이 전혀 의도하지 않은 부작용을 일으킬 수 있다. 인간 사회에서는 “커피를 가져오라“는 명령에 ’상식적인 범위 내에서, 타인에게 피해를 주지 않고’라는 수많은 암묵적인 제약 조건이 포함되어 있지만, AI는 이를 이해하지 못한다.39

3.2.2 전통적 AI 모델의 한계

이러한 문제는 AI를 설계하는 전통적인 패러다임, 즉 ’표준 모델(standard model)’에서 비롯된다. 표준 모델에서 AI는 인간이 명시적으로 코딩한 목표(보상 함수, 목적 함수 등)를 ’유일한 삶의 목적’으로 간주하고, 이를 수학적으로 극대화하도록 설계된다.39 이 모델은 기계가 우리가 부여한 목표를 완벽하고 완전하게 알고 있다고 가정한다.

그러나 현실에서 인간의 가치와 선호는 복잡하고, 맥락에 따라 변하며, 상당 부분이 언어로 명시하기 어려운 암묵적인 형태로 존재한다. 우리가 코드로 작성할 수 있는 어떠한 목표 함수도 인간의 진정한 가치를 완벽하게 담아낼 수 없는 불완전한 대리(proxy)에 불과하다. 지능이 낮은 AI는 이러한 불완전성을 인간이 통제할 수 있지만, 초지능 AI가 불완전한 목표를 맹목적으로 추구할 경우, 그 결과는 인류에게 재앙이 될 수 있다. 이것이 바로 ’컨트롤 문제(Problem of Control)’의 핵심이다.39

3.2.3 해결 방향: 불확실성과 인간 피드백의 도입

스튜어트 러셀이 제안하는 새로운 패러다임은 이 문제를 윤리 철학의 영역에서 공학의 영역으로 가져온다. 그는 AI가 인간의 실제 목표에 대해 **‘불확실하다(uncertain)’**고 가정하도록 시스템의 수학적 기초 자체를 재설계해야 한다고 주장한다.37

이 새로운 모델에서 AI의 목표는 명시된 명령을 맹목적으로 수행하는 것이 아니다. 대신, AI는 인간의 행동과 피드백을 관찰함으로써 그 기저에 있는 진정한 선호(preference)를 추론하고 학습하며, 그 불확실한 선호를 실현하는 것을 돕는 것을 목표로 삼는다. 이러한 접근법을 ’협력적 역강화학습(Cooperative Inverse Reinforcement Learning, CIRL)’이라고 한다.40

이 패러다임의 핵심은 AI가 자신의 목표에 대해 확신하지 못하기 때문에 본질적으로 더 안전한 행동을 보인다는 점이다.

  • AI는 자신의 행동이 인간의 진정한 가치에 부합하는지 확인하기 위해 인간에게 질문을 할 동기를 가진다.

  • 인간이 자신의 행동을 수정하거나 중단시키려 할 때, AI는 이를 자신의 불완전한 목표를 바로잡아주는 유용한 정보로 받아들여 저항하지 않는다.

  • 심지어 인간이 자신을 ‘끄려고(off-switch)’ 할 때, AI는 자신이 꺼진 상태가 잘못된 행동으로 큰 피해를 주는 것보다 낫다고 판단하여 이를 허용하게 된다.

이처럼 안전 장치들이 외부에서 억지로 부착되는 것이 아니라, 문제의 수학적 공식 자체에서 자연스럽게 창발된다. 이는 가치 정렬 문제를 해결 불가능한 철학적 난제에서, ’인간에게 유용한 AI(provably beneficial AI)’라는 목표를 가진 구체적인 공학적 연구 프로그램으로 전환시키는 중요한 발상의 전환이다.

3.3 알고리즘 편향과 공정성

자율적 의사결정 시스템이 사회 전반에 확산되면서, 이 시스템들이 내리는 결정의 공정성 문제가 중요한 사회적 쟁점으로 부상하고 있다. 특히, 알고리즘이 특정 인구 집단에 대해 체계적으로 불공정한 결과를 내놓는 ’알고리즘 편향(algorithmic bias)’은 자율성의 어두운 단면을 보여주는 대표적인 사례이다.

3.3.1 알고리즘 편향의 발생 원인

알고리즘 편향은 여러 경로를 통해 발생하지만, 가장 근본적인 원인은 기계학습 모델이 훈련되는 데이터에 있다. AI는 과거 데이터에 존재하는 패턴을 학습하여 미래를 예측하도록 설계된다. 만약 훈련 데이터가 성별, 인종, 사회경제적 지위 등에 대한 사회의 역사적 편견과 차별을 그대로 담고 있다면, AI는 그 편견을 학습하고 재현하며, 심지어 증폭시키기까지 한다.41

예를 들어, 과거 남성 임원 데이터만을 학습한 채용 AI는 여성 후보자에게 불리한 평가를 내릴 수 있다. 또한, 특정 지역의 범죄율 데이터를 학습한 예측 치안 시스템은 해당 지역 주민들을 과잉 감시하는 악순환을 낳을 수 있다. 이 외에도 모델 설계 과정에서 특정 변수가 특정 집단과 부적절하게 연관되는 ‘대리 변수(proxy)’ 문제나, 다양성이 부족한 개발팀의 무의식적인 편견이 알고리즘 설계에 반영되는 경우도 편향의 원인이 될 수 있다.43

3.3.2 주요 분야별 사례 분석

알고리즘 편향은 대출, 고용, 사법 등 인간의 삶에 중대한 영향을 미치는 고위험(high-stakes) 영역에서 특히 심각한 문제를 야기한다.

  • 금융 (신용 평가 및 대출): AI는 신용 평가에 혁신을 가져왔지만, 동시에 차별의 새로운 도구가 되기도 했다. 2022년 Wells Fargo 은행의 사례에서, 대출 심사 알고리즘이 유사한 재정 프로필을 가진 신청자들 중에서 흑인 및 라틴계 신청자에게 체계적으로 더 높은 위험 점수를 할당하여 대출 거부율을 높인 것으로 드러났다.42 이는 과거의 차별적 대출 관행이 데이터에 남아 알고리즘에 의해 자동화된 결과이다.

  • 고용 (채용 및 인사 관리): 많은 기업들이 이력서 스크리닝 과정에 AI를 도입하고 있지만, 이 역시 편향 문제에서 자유롭지 않다. Amazon이 개발했던 채용 AI는 과거 남성 중심의 기술직 이력서를 학습한 결과, ’여성’이라는 단어가 포함된 이력서에 불이익을 주는 패턴을 학습하여 결국 폐기되었다.45 Mobley v. Workday 소송은 AI 채용 플랫폼이 특정 연령대 지원자들을 체계적으로 배제했다는 주장을 다루며, AI 시스템 제공자 역시 차별에 대한 법적 책임을 질 수 있다는 중요한 판례를 남겼다.44

이러한 사례들은 AI가 편향을 증폭시키는 도구가 될 수 있음을 보여주지만, 동시에 AI는 공정성을 향상시키는 잠재력도 지닌다. 전통적인 신용 평가 시스템에서 소외되었던 ’씬파일러(thin-filer, 금융 이력 부족자)’들에게 공과금 납부 내역, 통신 기록 등 ’대안 데이터’를 활용하여 신용도를 공정하게 평가하고 금융 접근성을 높여주는 사례도 존재한다.46 핀테크 기업 Upstart의 AI 모델은 기존 모델보다 27% 더 많은 대출을 승인하면서도 평균 이자율은 16% 낮추는 성과를 보였다.47

이러한 AI의 이중성은 기술 자체가 본질적으로 편향되거나 공정한 것이 아님을 시사한다. 문제는 AI를 어떻게 설계하고, 어떤 데이터로 훈련시키며, 어떤 목표를 가지고 거버넌스를 구축하는가에 달려 있다. 공정한 결과를 얻기 위해서는 의도적인 노력과 체계적인 관리가 필수적이다.

3.3.3 편향 완화 및 공정성 확보 방안

알고리즘 편향 문제를 해결하기 위해서는 기술적, 조직적, 제도적 차원의 다각적인 접근이 필요하다.

  • 데이터 거버넌스: 훈련 데이터셋을 수집하는 단계에서부터 다양성과 대표성을 확보하고, 편향을 유발할 수 있는 민감 정보를 제거하거나 데이터의 불균형을 해소하는 전처리 과정을 거쳐야 한다.43

  • 알고리즘 감사 및 투명성: 개발된 AI 모델이 특정 집단에 불리한 예측을 하는지 정기적으로 감사하고, ’공정성 지표’를 통해 편향 수준을 측정해야 한다. 또한, AI의 의사결정 과정을 사용자와 규제 기관이 이해할 수 있도록 설명가능성(explainability) 기술을 확보하는 것이 중요하다.7

  • 인간 감독(Human Oversight): 특히 고용이나 대출과 같은 중대한 결정에는 AI의 판단을 최종적인 것으로 간주하지 않고, 인간 전문가가 검토하고 수정할 수 있는 감독 절차를 의무화해야 한다.43

  • 제도적 장치: EU의 AI 규제법처럼, 고위험 AI 시스템에 대해 엄격한 데이터 품질 관리, 편향 테스트, 투명성 의무를 부과하는 법적 규제를 마련하는 것이 필요하다.

4. 자율성 거버넌스와 미래 전망

4.1 글로벌 AI 거버넌스 동향

인공지능 자율성이 국경을 넘어 사회 전반에 영향을 미치면서, 그 위험을 관리하고 혜택을 공유하기 위한 글로벌 거버넌스 체계 구축이 시급한 과제로 떠올랐다. 현재 AI 거버넌스는 국제기구의 원칙 수립과 주요국의 독자적인 규제 프레임워크 형성이라는 두 가지 축을 중심으로 전개되고 있다.

4.1.1 국제기구의 원칙 수립

AI 거버넌스에 대한 국제적 논의의 기초는 OECD와 UNESCO와 같은 국제기구가 제시한 윤리 원칙에서 찾을 수 있다. 이 원칙들은 법적 구속력은 없지만, 각국이 AI 정책을 수립하는 데 중요한 기준으로 작용하며 글로벌 규범의 토대를 마련하고 있다.

  • OECD AI 원칙: 2019년 채택되고 2024년 개정된 OECD AI 원칙은 ’혁신적이고 신뢰할 수 있으며, 인권과 민주적 가치를 존중하는 AI’를 목표로 하는 최초의 정부 간 표준이다. 이 원칙은 5가지 가치 기반 원칙과 5가지 정책 권고안으로 구성된다.48

  • 5대 가치 기반 원칙: ① 포용적 성장, 지속가능발전, 웰빙, ② 인권 및 민주적 가치 존중, ③ 투명성 및 설명가능성, ④ 강건성, 안전 및 보안, ⑤ 책임성.

  • 5대 정책 권고안: ① AI 연구개발 투자, ② AI 생태계 조성, ③ 정책 환경 조성, ④ 인적 역량 구축, ⑤ 국제 협력.

  • UNESCO AI 윤리 권고: 2021년 채택된 이 권고는 194개 회원국 전체에 적용되는 최초의 글로벌 AI 윤리 표준이다. 인권과 인간 존엄성 보호를 핵심으로 삼고 있으며, 4대 핵심 가치와 10대 핵심 원칙을 제시한다.50

  • 4대 핵심 가치: ① 인권과 인간 존엄성, ② 평화롭고 정의로우며 상호연결된 사회에서의 삶, ③ 다양성 및 포용성 보장, ④ 환경과 생태계 번영.

  • 10대 핵심 원칙: 비례성 및 무해성, 안전 및 보안, 공정성 및 비차별, 지속가능성, 프라이버시권 및 데이터 보호, 인간 감독 및 결정, 투명성 및 설명가능성, 책임 및 문책, 인식 및 리터러시, 다중 이해관계자 및 적응형 거버넌스와 협력.

4.1.2 주요국의 규제 프레임워크 비교

국제적 원칙 논의와 함께, EU, 미국, 중국 등 주요 AI 선도국들은 각기 다른 철학과 전략에 기반한 독자적인 규제 프레임워크를 구체화하고 있다. 이는 AI 거버넌스의 ’3극 체제’를 형성하며, 글로벌 규제 조화에 중요한 도전 과제를 제기한다.

  • 유럽연합 (EU): 권리 중심의 위험 기반 접근법: EU는 2024년 세계 최초의 포괄적인 AI 규제법인 ’AI Act’를 제정하며 글로벌 규제 논의를 선도하고 있다. 이 법은 ’브뤼셀 효과(Brussels effect)’를 통해 사실상의 국제 표준으로 자리 잡을 가능성이 있다.

  • 핵심 특징: AI 시스템을 사회에 미치는 위험 수준에 따라 4단계(수용 불가, 고위험, 제한된 위험, 최소 위험)로 분류하고, 위험도에 따라 차등적인 규제를 적용하는 ’위험 기반 접근법’을 채택했다.52

  • 규제 내용: 사회적 점수화, 잠재의식 조작 AI 등은 ’수용 불가’로 원천 금지된다.54 자율주행, 의료, 채용 등 ‘고위험’ AI 시스템에 대해서는 출시 전 적합성 평가, 데이터 품질 관리, 투명성 확보, 인간 감독 보장 등 엄격한 의무를 부과한다.53

  • 미국: 시장 주도의 혁신 우선 접근법: 미국은 전통적으로 강력한 사전 규제보다는 시장의 자율과 혁신을 우선시하며, 문제 발생 시 사후에 대응하는 부문별 접근법을 선호해왔다. 이는 행정부의 정책 기조에 따라 변동성이 크다는 특징을 보인다.

  • 바이든 행정부 (2023): 행정명령 14110을 통해 ’안전하고, 보안되며, 신뢰할 수 있는 AI’를 강조하며, AI의 위험 완화와 시민권 보호, 동맹국과의 협력을 통한 글로벌 규범 형성을 중시했다.56

  • 트럼프 행정부 (2025): 이전 행정명령을 폐지하고, ‘AI 리더십 장벽 제거’ 행정명령을 통해 규제 완화와 국가 경쟁력 강화를 최우선 과제로 내세웠다. 이는 EU의 예방적 규제와 대조되며, 국제 협력보다는 미국의 기술 패권 유지를 위한 일방적 리더십을 강조하는 경향을 보인다.57

  • 중국: 국가 주도의 안정 중심 접근법: 중국은 AI를 국가 경제 발전과 사회 거버넌스 강화를 위한 핵심 전략 도구로 간주하고, 국가 주도 하에 강력한 산업 육성 정책과 통제 중심의 규제를 병행하고 있다.

  • 핵심 특징: EU와 같은 포괄적인 수평적 규제 대신, 알고리즘 추천(2022), 딥페이크(2023), 생성 AI(2023) 등 특정 기술이나 서비스에 대한 개별 규제를 신속하게 도입하는 ’수직적 접근’을 취하고 있다.58

  • 규제 목표: 규제의 최우선 목표는 기술 혁신 촉진이 아닌, ’정보 콘텐츠의 안전’과 ‘사회적 안정’ 유지에 있다. 특히 여론 형성이나 사회 동원 능력이 있는 AI 서비스에 대해서는 더욱 엄격한 통제를 적용한다.58 ‘AI 플러스’ 계획을 통해 산업 전반의 AI 통합을 국가적으로 추진하고 있다.61

이러한 3극 체제는 AI 거버넌스의 파편화를 심화시킬 수 있다. EU에서 합법인 AI 시스템이 중국에서는 불법일 수 있고, 미국에서 개발된 모델이 EU의 고위험 규제를 통과하지 못할 수 있다. 이러한 규제 비호환성은 글로벌 기업들에게 큰 부담으로 작용하며, AI 안전과 윤리에 대한 국제적 공조를 어렵게 만드는 요인이 되고 있다.

4.2 주요 분야별 자율성 적용 사례와 쟁점

인공지능 자율성은 이론적 논의를 넘어 국방, 의료, 금융, 자동차 등 사회 핵심 분야에 빠르게 적용되며 혁신을 이끌고 있다. 그러나 동시에 각 분야의 특수성에 따라 고유한 윤리적, 법적, 사회적 쟁점들을 야기하고 있다. 이는 자율성 거버넌스가 모든 분야에 동일하게 적용될 수 없는 ’만능 열쇠’가 아니며, 각 분야의 위험과 맥락을 고려한 맞춤형 접근이 필요함을 시사한다.

4.2.1 국방: 치명적 자율무기시스템(LAWS)

  • 정의 및 사례: 치명적 자율무기시스템(Lethal Autonomous Weapon Systems, LAWS)은 인간의 직접적인 개입 없이 독립적으로 표적을 탐색, 식별, 교전하는 무기 체계이다.62 인간의 통제 수준에 따라 ‘인간이 루프 안에 있는(human-in-the-loop)’, ‘인간이 루프 위에 있는(human-on-the-loop)’, ‘인간이 루프 밖에 있는(human-out-of-the-loop)’ 시스템으로 분류된다.64 현재 이스라엘의 ‘하피(HARPY)’ 대레이더 드론, 터키의 ‘카르구-2(Kargu-2)’ 자폭 드론(2020년 리비아에서 자율 공격 수행 보고), 해상 방어용 ‘팰렁스(Phalanx)’ 근접방어무기체계(CIWS) 등이 부분적 또는 초기 형태의 자율무기 사례로 꼽힌다.64

  • 핵심 쟁점: LAWS는 자율성이 야기하는 가장 극단적인 딜레마를 보여준다. 전술적 우위(반응 속도, 대규모 운용)라는 잠재적 이점 이면에는 통제 불가능한 확전, 민간인 오인 공격, 그리고 생명에 대한 결정을 기계에 위임하는 근본적인 윤리적 문제가 존재한다.65 ’의미 있는 인간 통제(Meaningful Human Control)’를 어떻게 보장할 것인지, 그리고 자율무기가 전쟁법의 기본 원칙인 구별, 비례성, 예방조치 원칙을 준수할 수 있는지에 대한 근본적인 의문이 제기된다.65 이로 인해 Future of Life Institute(FLI)를 비롯한 많은 국제기구와 시민사회는 법적 구속력 있는 금지 조약 체결을 강력히 촉구하고 있다.66

4.2.2 의료: 자율 진단 및 AI 증강 수술

  • 적용 사례: 의료 분야에서 AI 자율성은 인간 의료진의 역량을 보조하고 강화하는 방향으로 발전하고 있다. AI 기반 자율 진단 시스템은 의료 영상(X-ray, CT, 망막 사진 등)을 분석하여 당뇨병성 망막증, 각종 암, 심장 질환 등을 인간 의사보다 빠르고 정확하게 조기 발견하는 데 기여하고 있다.68 또한, 로봇 수술 시스템에 AI를 결합한 ’AI 증강 수술’은 수술 정밀도를 획기적으로 높이고 있다. 최근 연구에 따르면, AI 보조 로봇 수술은 기존 수술 대비 수술 시간을 25%, 수술 중 합병증을 30% 감소시키고, 정밀도는 40% 향상시키는 효과를 보였다.70

  • 핵심 쟁점: 의료 분야의 자율성은 효율성과 정밀도를 높이는 동시에 새로운 책임 문제를 낳는다. AI의 오진이나 수술 로봇의 오작동으로 환자에게 피해가 발생했을 때, 그 법적 책임을 의사, 병원, AI 개발사 중 누가, 어떻게 분담해야 하는지가 불분명하다.33 특히 AI의 판단 근거를 인간이 완전히 이해하기 어려운 ‘블랙박스’ 문제는, 의사가 AI의 권고를 비판적으로 수용하기 어렵게 만들어 책임 소재를 더욱 복잡하게 만든다.34

4.2.3 금융: 알고리즘 트레이딩 및 신용 평가

  • 적용 사례: 금융 시장은 AI 자율성이 가장 먼저, 그리고 가장 깊숙이 적용된 분야 중 하나다. 알고리즘 트레이딩 시스템은 방대한 시장 데이터와 뉴스 심리를 실시간으로 분석하여 인간의 능력을 초월하는 속도와 규모로 거래를 자동 실행한다.46 신용 평가 분야에서는 AI가 전통적인 금융 기록 외에 통신, 쇼핑 등 다양한 ’대안 데이터’를 활용하여 기존 금융 시스템에서 소외되었던 계층에게 새로운 기회를 제공하기도 한다.46

  • 핵심 쟁점: 금융 AI의 가장 큰 위험은 ’시스템 리스크’이다. 시장의 수많은 AI가 유사한 데이터를 기반으로 비슷한 알고리즘을 사용할 경우, 특정 시장 신호에 대해 동일한 방향으로 반응하는 ’양떼 행동(herd-like behavior)’이 나타날 수 있다. 이는 시장의 변동성을 비정상적으로 증폭시켜 2010년 ’플래시 크래시(Flash Crash)’와 같은 급격한 시장 붕괴를 초래할 수 있다.72 또한, AI의 복잡한 거래 결정이나 대출 거절 이유를 설명하기 어려운 불투명성은 규제 당국의 감독과 소비자 보호에 큰 어려움을 야기한다.47

4.2.4 자동차: 자율주행 및 그 너머

  • 적용 사례: 자율주행차는 AI 자율성의 대중적 상징이다. AI는 차량의 ’두뇌’로서 센서 데이터를 통해 주변 환경을 360도로 인식하고, 위험을 예측하며, 최적의 경로를 계획하여 차량을 제어한다.73 자율성은 주행을 넘어 차량 제조 공정(AI 비전을 통한 결함 검사), 공급망 관리(수요 예측), 그리고 차량 내 경험(개인화된 인포테인먼트, 운전자 상태 모니터링) 등 자동차 산업 전반으로 확장되고 있다.75

  • 핵심 쟁점: 자율주행차의 핵심 쟁점은 피할 수 없는 사고 상황에서 누구의 안전을 우선시할 것인가 하는 ’트롤리 딜레마’와 같은 윤리적 문제와, 사고 발생 시 운전자, 소유주, 제조사 간의 복잡한 책임 분배 문제이다.32 또한, 예측 불가능한 돌발 상황(엣지 케이스)에 대한 대응 능력과, 차량 시스템 해킹과 같은 사이버 보안 위협은 기술의 상용화를 위해 반드시 해결해야 할 과제로 남아있다.74

이상의 사례들은 자율성이 각 분야에서 효율성, 정밀도, 규모의 경제를 실현하는 강력한 도구임을 보여준다. 그러나 동시에 이는 인간의 통제, 책임, 안전에 대한 새로운 질문을 던진다. 결국 자율성 거버넌스의 핵심은 기술이 제공하는 막대한 잠재력과 그것이 내포한 통제 불가능성 사이에서 각 사회와 분야가 수용할 수 있는 최적의 균형점을 찾아 나가는 과정이라 할 수 있다.

4.3 결론: 인간과 공존하는 자율성을 향하여

본 보고서는 인공지능 자율성의 개념적 정의에서부터 기술적 기반, 발전 단계, 그리고 이로 인해 파생되는 사회적, 법적, 윤리적 과제와 글로벌 거버넌스 동향에 이르기까지 다차원적인 분석을 시도했다. 분석 결과, 인공지능 자율성은 단순한 기술적 진보를 넘어 인간 사회의 근본적인 구조와 규범에 도전을 제기하는 혁명적 변화임이 명백해졌다.

4.3.1 핵심 과제 요약: 기술 발전과 사회적 통제의 균형

인공지능 자율성은 생산성 향상, 과학적 발견, 인간 삶의 질 개선이라는 무한한 가능성을 약속한다. 그러나 그 이면에는 자동화된 결정의 책임 소재를 묻기 어려운 ‘책임의 공백’, 인간의 의도와 어긋나는 결과를 낳을 수 있는 ‘가치 정렬 문제’, 사회적 불평등을 고착화시킬 수 있는 ‘알고리즘 편향’, 그리고 인간의 통제를 벗어날 수 있는 ’안전 문제’라는 근본적인 과제들이 자리 잡고 있다. 따라서 미래 사회의 핵심 과제는 기술의 발전을 억제하는 것이 아니라, 그 혜택은 극대화하고 잠재적 위험은 효과적으로 통제할 수 있는 견고하고 적응력 있는 사회·기술적 시스템을 설계하는 데 있다.

4.3.2 인간 중심 거버넌스를 위한 제언

자율성과 인간 사회의 성공적인 공존을 위해서는 다음과 같은 인간 중심의 거버넌스 원칙이 확립되어야 한다.

  1. 적응형 거버넌스(Adaptive Governance) 구축: AI 기술은 예측 불가능한 속도로 발전하므로, 경직된 규제는 혁신을 저해하거나 빠르게 무력화될 수 있다. EU의 AI 규제법과 같이, 시스템의 잠재적 사회적 영향과 위험 수준에 따라 규제의 강도를 차등 적용하는 유연하고 적응력 있는 규제 프레임워크가 필요하다. 이는 기술 발전에 발맞춰 지속적으로 검토되고 수정되어야 한다.

  2. 의미 있는 인간 감독(Meaningful Human Control)의 제도화: 특히 국방, 의료, 사법 등 고위험 분야에서는 AI의 자율적 결정이 최종적인 것이 되어서는 안 된다. AI의 결정 과정을 감사하고, 그 결과에 개입하며, 필요시 최종적으로 거부할 수 있는 인간의 권한과 책임이 법적, 제도적으로 명확히 보장되어야 한다. 이는 단순히 ’인간을 루프에 두는 것(human-in-the-loop)’을 넘어, 인간이 실질적인 감독 능력과 최종 권위를 갖도록 시스템을 설계하는 것을 의미한다.

  3. 투명성 및 설명가능성 의무 강화: ‘블랙박스’ 문제를 완화하고 사회적 신뢰를 확보하기 위해, AI 시스템 개발자와 운영자는 시스템의 목적, 능력, 한계, 그리고 학습 데이터의 특성에 대한 정보를 투명하게 공개할 의무를 져야 한다. OECD와 UNESCO가 공통적으로 강조하듯, 투명성과 설명가능성은 책임성을 묻고 편향을 교정하며, 사용자가 정보에 기반한 선택을 내리는 데 필수적인 전제 조건이다.

  4. 글로벌 협력 체계 구축: AI의 영향력은 국경을 초월한다. 치명적 자율무기(LAWS)의 통제, 초지능(ASI)의 안전성 확보, 글로벌 데이터 흐름 관리 등 개별 국가의 노력만으로는 해결할 수 없는 인류 공통의 위험에 대응하기 위해서는 다자간 협력을 통한 국제적 규범과 거버넌스 체계 구축이 시급하다.

4.3.3 궁극적 목표: 인간 자율성의 강화

인공지능의 자율성에 대한 모든 논의는 궁극적으로 ’인간의 자율성(human autonomy)’을 강화하는 방향으로 귀결되어야 한다.1 인공지능의 자율성은 그 자체로 목적이 아니라, 인간이 더 나은 정보를 바탕으로 더 합리적인 선택을 하고, 창의적인 잠재력을 발휘하며, 위험하고 단조로운 노동에서 해방될 수 있도록 돕는 강력한 도구가 되어야 한다.

따라서 미래의 AI 거버넌스는 인공지능의 위험성을 적절한 수준에서 통제하는 동시에, 인간의 사적 자치와 선택의 자유를 과도하게 억제하지 않도록 조화하는 지혜를 발휘해야 할 것이다.1 인공지능 자율성의 미래는 우리가 “AI가 어디까지 발전할 것인가“라는 기술 중심적 질문을 넘어, “AI와 함께 우리는 어디로 나아가야 하는가“라는 인간 중심적 질문에 어떻게 답하는지에 달려있다.22

5. 참고 자료

  1. 인공지능과 자율성의 역학관계 - 홍익법학 - 홍익대학교 법학연구소 - KISS, https://kiss.kstudy.com/Detail/Ar?key=3704437
  2. RPA와 AI: 차이점과 중요한 이유 - Botpress, https://botpress.com/ko/blog/rpa-vs-ai
  3. AI 에이전트 대 에이전트 AI: 차이점 이해하기 - F5, https://www.f5.com/ko_kr/company/blog/ai-agents-vs-agentic-ai-understanding-the-difference
  4. AI 에이전트 vs 자동화 시스템, 본질적 차이 비교 - learningflix, https://learningflix.tistory.com/m/103
  5. 에이전틱 AI와 생성형 AI 비교 - IBM, https://www.ibm.com/kr-ko/think/topics/agentic-ai-vs-generative-ai
  6. An Autonomy-Based Classification - interface-eu.org, https://www.interface-eu.org/publications/ai-agent-classification
  7. What Is Artificial Intelligence (AI)? - IBM, https://www.ibm.com/think/topics/artificial-intelligence
  8. What is reinforcement learning? - IBM, https://www.ibm.com/think/topics/reinforcement-learning
  9. Definition of the five increasing levels of AI autonomy - ResearchGate, https://www.researchgate.net/figure/Definition-of-the-five-increasing-levels-of-AI-autonomy_tbl1_354105138
  10. The 5 Levels of AI Autonomy: From Co-Pilots to AI Agents - Turian.ai, https://www.turian.ai/blog/the-5-levels-of-ai-autonomy
  11. The 5 Levels of Autonomy, https://5levelsofautonomy.trimble.com/
  12. Robotics Levels of Autonomy – SemiAnalysis, https://semianalysis.com/2025/07/30/robotics-levels-of-autonomy/
  13. 인공지능 기반 자율 사물 개발 동향과 발전 전망, https://ksp.etri.re.kr/ksp/article/file/62011.pdf
  14. What are AI Agents? - Artificial Intelligence - AWS, https://aws.amazon.com/what-is/ai-agents/
  15. What Are AI Agents? | IBM, https://www.ibm.com/think/topics/ai-agents
  16. Understanding Autonomous Agent Architecture - SmythOS, https://smythos.com/developers/agent-development/autonomous-agent-architecture/
  17. LLM Agents - Prompt Engineering Guide, https://www.promptingguide.ai/research/llm-agents
  18. Reinforcement learning: the key to autonomous AI, https://www.learningrobots.ai/en/blog/lapprentissage-par-renforcement-cle-de-lia-autonome
  19. Reinforcement learning - Wikipedia, https://en.wikipedia.org/wiki/Reinforcement_learning
  20. Reinforcement Learning for Autonomous Decision-Making - LUNARTECH, https://www.lunartech.ai/blog/reinforcement-learning-for-autonomous-decision-making
  21. Reinforcement Learning Agents Explained - Matoffo, https://matoffo.com/reinforcement-learning-agents-explained/
  22. AI 발전 단계 완전 정리: 인지형에서 피지컬 AI까지, 젠슨 황 관점 비교 - Goover, https://seo.goover.ai/report/202505/go-public-report-ko-41c1233a-dac1-4636-ba30-ef5163252477-0-0.html
  23. AI - 인공지능 발전 단계 - underPage, https://underpage.github.io/doc/ai/ai-evolution.md
  24. How Generative AI Can Accelerate The Deployment Of Autonomous Robots, https://graymatter-robotics.com/how-generative-ai-can-accelerate-the-deployment-of-autonomous-robots/
  25. Generative AI in Autonomous Mobility: Safer, Smarter, and Ethical Systems - iMerit, https://imerit.net/resources/blog/how-generative-ai-in-autonomous-mobility-is-transforming-the-future-of-transportation/
  26. The Role of Generative AI in Autonomous Systems and Robotics - [x]cube LABS, https://www.xcubelabs.com/blog/the-role-of-generative-ai-in-autonomous-systems-and-robotics/
  27. Integrating Reinforcement Learning with Visual Generative Models: Foundations and Advances - arXiv, https://arxiv.org/html/2508.10316v1
  28. GENERATIVE AI FOR AUTONOMOUS SYSTEM DESIGN: ADVANCING APPLICATIONS IN ROBOTICS AND SMART CITIES - IJIRMPS, https://www.ijirmps.org/papers/2024/1/232521.pdf
  29. From Games to Generative Foundations: Reinforcement Learning with World Models and Diffusion | Electrical and Computer Engineering, https://ece.princeton.edu/events/games-generative-foundations-reinforcement-learning-world-models-and-diffusion
  30. Generative AI Will Revolutionize Autonomous Vehicles - The Road to Autonomy, https://www.roadtoautonomy.com/generative-ai-autonomous-vehicles/
  31. Navigating Liability In Autonomous Robots: Legal And Ethical …, https://yris.yira.org/column/navigating-liability-in-autonomous-robots-legal-and-ethical-challenges-in-manufacturing-and-military-applications/
  32. Setting the standard of liability for self-driving cars - Brookings Institution, https://www.brookings.edu/articles/setting-the-standard-of-liability-for-self-driving-cars/
  33. Top Ten Issues on Liability and Regulation of Artificial Intelligence (AI) Systems - Association of Corporate Counsel, https://www.acc.com/sites/default/files/2022-06/Liability%20and%20Regulation%20of%20AI%20Systems.pdf
  34. Legal Liability When an Autonomous AI Robot is Your Medical Provider - University of Miami School of Law Institutional Repository, https://repository.law.miami.edu/cgi/viewcontent.cgi?article=1456&context=umblr
  35. Artificial intelligence liability directive - European Parliament, https://www.europarl.europa.eu/RegData/etudes/BRIE/2023/739342/EPRS_BRI(2023)739342_EN.pdf
  36. AI liability in Europe | Ada Lovelace Institute, https://www.adalovelaceinstitute.org/resource/ai-liability-in-europe/
  37. The Value Alignment Problem - LCFI, https://www.lcfi.ac.uk/research/project/value-alignment-problem
  38. The Challenge of Value Alignment: from Fairer Algorithms to AI Safety - arXiv, https://arxiv.org/pdf/2101.06060
  39. AI Alignment Podcast: Human Compatible: Artificial Intelligence and …, https://futureoflife.org/podcast/ai-alignment-podcast-human-compatible-artificial-intelligence-and-the-problem-of-control-with-stuart-russell/
  40. White paper: Value alignment in autonomous systems - People @EECS, https://people.eecs.berkeley.edu/~russell/papers/russell-cirl-white-paper.pdf
  41. Algorithmic Bias in Autonomous Systems - Carnegie Mellon University, https://www.cmu.edu/dietrich/philosophy/docs/london/IJCAI17-AlgorithmicBias-Distrib.pdf
  42. When Algorithms Judge Your Credit: Understanding AI Bias in Lending Decisions - Accessible Law - UNT Dallas, https://www.accessiblelaw.untdallas.edu/post/when-algorithms-judge-your-credit-understanding-ai-bias-in-lending-decisions
  43. Case Study: Algorithmic Bias in Loan Denials - Medium, https://medium.com/@vanderbash/case-study-algorithmic-bias-in-loan-denials-6aa4c6736b8e
  44. Lead Article: When Machines Discriminate: The Rise of AI Bias Lawsuits - Quinn Emanuel, https://www.quinnemanuel.com/the-firm/publications/when-machines-discriminate-the-rise-of-ai-bias-lawsuits/
  45. Algorithmic Bias, Financial Inclusion, and Gender - Women’s World Banking, https://www.womensworldbanking.org/wp-content/uploads/2021/02/2021_Algorithmic_Bias_Report.pdf
  46. What is artificial intelligence (AI) in finance? - IBM, https://www.ibm.com/think/topics/artificial-intelligence-finance
  47. AI in Real-Time Finance: Transforming Trading and Credit Markets - AMPLYFI, https://amplyfi.com/blog/ai-in-real-time-finance-transforming-trading-and-credit-markets/
  48. AI principles - OECD, https://www.oecd.org/en/topics/ai-principles.html
  49. AI Principles Overview - OECD.AI, https://oecd.ai/en/ai-principles
  50. Ethics of Artificial Intelligence | UNESCO, https://www.unesco.org/en/artificial-intelligence/recommendation-ethics
  51. UNESCO Recommendation on the ethics of artificial intelligence | Digital Watch Observatory, https://dig.watch/resource/unesco-recommendation-on-the-ethics-of-artificial-intelligence
  52. High-level summary of the AI Act | EU Artificial Intelligence Act, https://artificialintelligenceact.eu/high-level-summary/
  53. The EU’s AI Act: Review and What It Means for EU and Non-EU Companies, https://www.pillsburylaw.com/en/news-and-insights/eu-ai-act.html
  54. Article 5: Prohibited AI Practices | EU Artificial Intelligence Act, https://artificialintelligenceact.eu/article/5/
  55. How to prepare for the European Artificial Intelligence Act: A 12-commandments guide for Manufacturers of Automated and Autonomous Vehicles and In-Vehicle Software Suppliers, https://www.twobirds.com/en/insights/2024/belgium/how-to-prepare-for-the-european-artificial-intelligence-act
  56. Executive Order 14110 - Wikipedia, https://en.wikipedia.org/wiki/Executive_Order_14110
  57. Key Insights on President Trump’s New AI Executive Order and Policy & Regulatory Implications | Publications - Squire Patton Boggs, https://www.squirepattonboggs.com/en/insights/publications/2025/02/key-insights-on-president-trumps-new-ai-executive-order-and-policy-regulatory-implications
  58. Navigating China’s regulatory approach to generative artificial intelligence and large language models | Cambridge Forum on AI: Law and Governance, https://www.cambridge.org/core/journals/cambridge-forum-on-ai-law-and-governance/article/navigating-chinas-regulatory-approach-to-generative-artificial-intelligence-and-large-language-models/969B2055997BF42DE693B7A1A1B4E8BA
  59. China’s New AI Regulations - Latham & Watkins LLP, https://www.lw.com/admin/upload/SiteAttachments/Chinas-New-AI-Regulations.pdf
  60. Preparing for compliance: Key differences between EU, Chinese AI regulations - IAPP, https://iapp.org/news/a/preparing-for-compliance-key-differences-between-eu-chinese-ai-regulations
  61. China releases ‘AI Plus’ plan, rolls out AI labeling law | IAPP, https://iapp.org/news/a/china-releases-ai-plus-plan-rolls-out-ai-labeling-law
  62. Defense Primer: U.S. Policy on Lethal Autonomous Weapon Systems | Congress.gov, https://www.congress.gov/crs-product/IF11150
  63. Overview of the issue of Lethal Autonomous Weapons Systems (LAWS) at the United Nations for the WIMUN (WFUNA International Model, https://wfuna.org/wp-content/uploads/2023/10/GA1-LAWS-background-doc.pdf?ref=blog.denic.de
  64. Lethal autonomous weapon - Wikipedia, https://en.wikipedia.org/wiki/Lethal_autonomous_weapon
  65. Lethal Autonomous Weapons Systems & International Law: Growing Momentum Towards a New International Treaty | ASIL, https://www.asil.org/insights/volume/29/issue/1
  66. FLI’s Position on Autonomous Weapons - Future of Life Institute, https://futureoflife.org/aws/fli-position-on-autonomous-weapons/
  67. Educating about Autonomous Weapons - Future of Life Institute, https://futureoflife.org/project/autonomous-weapons-systems/
  68. Future Trends in AI Agents Transforming Healthcare: From Autonomous Diagnostics to AI-Augmented Surgery and Remote Care | Simbo AI - Blogs, https://www.simbo.ai/blog/future-trends-in-ai-agents-transforming-healthcare-from-autonomous-diagnostics-to-ai-augmented-surgery-and-remote-care-2981989/
  69. AI Is Poised to “Revolutionize” Surgery | ACS - The American College of Surgeons, https://www.facs.org/for-medical-professionals/news-publications/news-and-articles/bulletin/2023/june-2023-volume-108-issue-6/ai-is-poised-to-revolutionize-surgery/
  70. The rise of robotics and AI-assisted surgery in modern healthcare …, https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC12181090/
  71. (PDF) ARTIFICIAL INTELLIGENCE IN FINANCIAL MARKETS: ALGORITHMS AND APPLICATIONS - ResearchGate, https://www.researchgate.net/publication/385034876_ARTIFICIAL_INTELLIGENCE_IN_FINANCIAL_MARKETS_ALGORITHMS_AND_APPLICATIONS
  72. Artificial Intelligence and Machine Learning in Financial Services | Congress.gov, https://www.congress.gov/crs-product/R47997
  73. Impact, Benefits & Future of AI in the Automotive Industry | Fullpath, https://www.fullpath.com/blog/the-impact-and-benefits-of-ai-in-the-automotive-industry/
  74. Autonomous Vehicles: Evolution of Artificial Intelligence and the Current Industry Landscape, https://www.mdpi.com/2504-2289/8/4/42
  75. Gen AI in Automotive: See How AI Drives a 350% ROI, https://masterofcode.com/blog/generative-ai-in-automotive
  76. AI in Automotive Industry: Innovations, Impacts, and Benefits - Veritis, https://www.veritis.com/blog/the-impact-and-benefits-of-ai-in-automotive-industry/
  77. Products Liability and Driverless Cars: Issues and Guiding Principles for Legislation, https://www.brookings.edu/articles/products-liability-and-driverless-cars-issues-and-guiding-principles-for-legislation/