AI+LAW | AI가 내린 결정, 왜 CEO가 설명해야 할까? 이사회까지 이어지는 책임 구조

슈가스퀘어 변호사 코멘트 💁

“AI 도입보다 중요한 건 AI 책임 거버넌스입니다”

AI 도입 후 문제가 발생했을 때 AI 탓을 할 수 없음이 점점 더 명확해지고 있습니다. AI 오류를 방치한 조직의 구조가 문제되기 때문인데요. 올해부터 시행된 인공지능기본법 역시 같은 방향을 향하고 있습니다. AI를 도입했다는 사실보다, AI로 인한 위험을 인식하고 관리할 구조를 갖추었는지가 기업의 책임으로 평가되는 거죠.

이 글에서는 AI가 내린 결정이 왜 CEO와 이사회의 책임으로 이어지는지, 그 책임을 관리 가능한 영역으로 만들기 위해 기업이 어떤 거버넌스를 설계해야 하는지 살펴봅니다.

1. 책임의 주체가 될 수 없는 AI

법적으로 AI는 계약의 주체도, 불법행위의 당사자도 될 수 없습니다. AI의 결과물은 ‘그 결과물을 AI에게 맡기기로 한 기업의 선택’에 기반하고, 책임도 기업이 집니다. 실무자 선에서의 실수도 있을 수 있겠지만, 결국 논의의 초점은 리스크 관리와 내부 통제로 이어질 수 밖에 없습니다.

• 이 판단 구조를 누가 승인했는가

• 사람이 개입할 수 있는 지점은 없었는가

• 오류를 인지하고도 구조를 유지한 이유는 무엇인가로 넘어갑니다.

CEO와 이사회는 이 정도 리스크를 감수할 구조를 승인한 이유를 설명해야 하는 책임을 집니다.

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2. 2026년 인공지능기본법이 요구하는 3대 핵심 책무 가이드

올해 시행된 인공지능기본법도 기업이 다음 세 가지를 갖추었는지를 중요하게 보고 있습니다. 현재로서는 이 법이 규제와 처벌을 목적으로 한다기보다 인공지능 산업 발전을 위한 토대를 마련한 것이라는 선언적 의미가 더 크지만, 앞으로의 방향성과 가이드라인을 제시했다는 점에서 의미가 있습니다.

• 투명성 의무: AI가 결과물을 생성했음을 이용자가 명확히 알 수 있는가?

• 인간의 개입(Human-in-the-loop): 고영향 AI 영역(채용, 대출, 의료 등)에서 사람이 최종 승인하거나 통제할 권한이 있는가?

• 설명 가능성: 문제가 생겼을 때 AI가 왜 그런 결과를 도출했는지 기업이 논리적으로 설명할 수 있는가?

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법이 이러한 방향으로 움직이고 있다면, 지금 바로 준비해야 합니다. 

3. CEO와 이사회가 지금 챙겨둬야 할 AI 체크리스트

✅ 비즈니스 연동성
AI가 단순 보조 도구가 아니라, 매출 창출·고객 관리·개인정보 처리 등 핵심 비즈니스 의사결정에 관여하고 있는가?
→ 관여 범위가 넓을수록, 책임 역시 조직 최상단으로 연결됩니다.

✅ 리스크 컷오프(Cut-off) 권한
AI 판단에 오류나 이상 징후가 발생했을 때, 이를 즉시 중단하거나 수정할 수 있는 권한이 누구에게 있는가?
→ ‘중단할 수 없는 AI’는 기술 문제가 아니라 통제 실패로 평가됩니다.

✅ 기록 보관과 설명 가능성(Archiving & Explainability)
AI의 학습 데이터 범위와 주요 의사결정 로그를, 사후 분쟁이나 규제 대응 시 면책 근거로 제시할 수 있도록 최소 5년 이상 관리하고 있는가?
→ 기록이 없으면 설명도, 방어도 어렵습니다.

✅ 윤리·편향 관리 체계
차별이나 편향 가능성을 점검하기 위한 정기적인 영향평가가 이루어지고 있는가?
문제가 발견될 경우, 이를 수정하거나 사용을 중단할 수 있는 절차가 마련되어 있는가?
→ ‘의도하지 않았다’는 설명은 책임을 줄여주지 않습니다.

4. 성능이 아니라 책임으로 완성되는 AI 기술

AI 도입에서 가장 큰 비용은 기술 자체가 아닙니다. 진짜 비용은 책임 구조가 정리되지 않은 상태에서 사고가 발생했을 때 뒤늦게 감당하게 되는 비용입니다. AI를 빠르게 도입하는 것이 경쟁력이라면, 그 활용 방식에 대한 책임 구조를 사전에 설계하는 것은 기업의 생존력에 가깝습니다.

법무법인 슈가스퀘어는 데이터분쟁조정위원회, 콘텐츠분쟁조정위원회 등 현장에서의 실무 경험을 바탕으로, 기업의 지배구조와 책임 체계 안에 AI 기술을 어떻게 위치시킬 것인지를 고민하고 설계해왔습니다. AI를 어디까지 쓰는 것이 안전한지, 문제가 발생했을 때 책임이 어디로 연결되는지에 대한 고민은 이제 기술의 문제가 아니라 경영 판단의 영역입니다.

AI 책임 리스크는 사고 이후에 대응할 문제가 아니라, 도입 이전에 구조로 해결해야 할 문제입니다. 지금 단계에서의 점검이 가장 현실적인 리스크 관리의 출발점입니다.

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