[컴퓨터월드]

왜 자율주행차인가?

인공지능으로 제기되는 문제의 원인은 인간의 의사결정을 인공지능이 대신(代身)할 수 있다는 점이다. 인공지능을 활용한 대표적인 분야가 자율주행차(自律走行車)이다. 때문에 전통적인 자동차 기업에서부터 IT기업에 이르기 까지 많은 기업들이 기술개발 등 관련 투자를 진행 중이다.

구글과 같은 플랫폼 기업은 시스템에 의한 자율주행을 목표로 한다. 즉, 시스템이 완전하게 사람을 대체하는 것을 목적으로 하는 것이다. 반면, 테슬라와 같은 전기차를 모태로 하는 기업은 오토크루즈(auto cruise) 기능을 중심으로 하나, 자율주행 시스템은 사람을 보조하는 수준에 머무른다. 물론, 어느 순간 양쪽 진영은 <그림 1>과 같이, 미국 도로교통국(NHTSA)에서 분류하고 있는 최종 단계(Level 4)의 자율주행차를 출시할 것이다.

자동차로 인한 사고가 발생할 경우, 적지 않은 인명 및 재산상의 손해가 발생하게 된다. 이 때문에 사고의 전보(塡補)를 위해 「자동차손해배생 보장법」은 모든 차량에 대해 의무적으로 책임보험에 가입토록 하고 있다.

자율주행차도 사고에 대비하기 위한 여러가지 법적 제도적 장치가 필요하다. 물론 자율주행차가 개발단계에 있어 아직 구체적인 방안을 마련할 수는 없는 것이 현실이다. 지금은 사람이 운전대를 조작해야하는 상황을 전제하고 있지만 <그림 2>에서 처럼 다임러벤츠(Daimler-Benz)가 선보인 자율주행 콘셉트카(concept car)는 핸들이 존재하지 않는경우도 있다.

우리의 삶에 큰 영향을 끼치게 될 자율주행차는 인공지능이 가장 현실적으로 적용되고 있는 분야이다. 때문에 차량, ITS(지능형 차량정보시스템, intelligent transport systems), 도로, 운전자 등 다양한 영역에서의 법제도 정비를 통해 자율주행차의 안전성을 담보할 수 있어야 한다. 여기에서는 지능형으로 탈바꿈하고 있는 자율주행차의 법적 쟁점에 대해 살펴보고자 한다.

자율주행을 위한 법적 검토

가. 자율주행차의 법적 근거
자율주행차는 인공지능이 사람을 대신하여 운전을 하는 차를 말한다. 2016년 개정된 「자동자관리법」에서는 자율주행자동차를 ‘운전자 또는 승객의 조작 없이 자동차 스스로 운행이 가능한 자동차’로 정의하고 있다. 자율주행자동차(Autonomous Driving Vehicle)는 운전자는 탑승하나 조작 없이 목표지점까지 자동차 스스로 주행환경을 인식·운행할 수 있는 자동차를 말하며, 사람의 탑승 없이 위험상황의 임무를 수행하는 무인차나 자동차를 ICT와 연결시켜 인터넷 등으로 조작하는 스마트카(smart car)와는 구별되는 개념이다.

최근 미국이나 영국 등 선진국에서는 정부 차원에서 자율주행자동차의 시험운행을 지원하고 있으며, 자율주행차 관련 특별법을 제정하고 있다. 자율주행자동차 정의규정을 신설하고 시험·연구 목적의 운행을 위한 임시허가제도를 도입하는 것은 시의성 있는 입법조치로 평가된다. 참고로, 임시운행 허가제는 2016년 2월 12일부터 시행됐다.

한편, 관련 업계는 정부가 향후 자율주행자동차의 상용화 등에 대비하여 관련 자동차 보험 상품을 도입하고, GPS기반 위치오차 보정기술 및 시험운행 전용노선 확충 등 자율주행 지원 인프라를 구축하는 정책을 추진해야할 것이라는 주장하고 있다.

나. 차량 및 위치 정보의 이용
자율주행차는 차량 자체의 독립적인 운행도 중요하지만, 차량간 운행정보의 공유도 필수적이다. 차량 정보를 상대방 내지 ITS와 공유하여 차량간 커뮤니케이션이 가능해야 한다. 차량간 커뮤니케이션이 원활하지 않다면 운행에 지장을 줄 수 있기 때문이다.

현행 법률로 본다면, 차량과 관련된 정보는 개인에게 귀속된다. 차량 정보라고 하더라도 개인정보의 영역에서 다루어진다. 이러한 개인정보가 동의주체의 허락 없이 제공될 경우에는 위법한 상태에 놓이기 때문이다. 이러한 문제를 해결하기 위해서는 법률의 정비가 필요하다. 「개인정보보호법」 내지 「위치정보의 보호 및 이용 등에 관한 법률」의 개정은 자율주행차의 성공적인 운행에 필수적인 요소이다.

다. 운행 면허(license)
자율주행차는 사람이 운전하지는 않는 상황을 전제하기 때문에 운전면허를 누구에게 줄 것인지 논란이 있다. 현행 자동차면허제도는 사람이 운전하는 것을 전제한 것이기 때문에 사람에게 부여한다. 그렇지만 자율주행차는 시스템에 부여될 것이다. 따라서 사람이 아닌 차량에게 면허를 부여하는 것이 일반화될 것이다. 아니면, 차량 제조시 제조사가 일괄적으로 면허를 받아 차량에 부여하는 방식이 채택될 가능성이 크다.

향후, 차량은 공유경제(sharing economy)의 흐름에 따라 공유하는 형태가 될 것이며 이 경우 중간에 매개하는 사업자가 면허를 취득하도록 하는 것도 방법이 될 수 있기 때문이다. 어떻든 인간이 면허를 받는 시대는 아니라는 점은 확실할 것으로 예상된다.

사고 대응을 위한 윤리적 결정과 프로그래밍

자동차관련 법률에 따르면 사고로부터의 안전을 위해 사람이 반드시 탑승해 운전해야 한다. 아직은 자율주행에 대한 기술 수준이나 다른 환경이 마련되지 않아 사람이 탑승해야 하지만, 특이점(singularity)을 넘는 순간부터는 사람이 대체될 것이다. 이때는 사람의 판단이 아닌 인공지능이 판단을 내리게 될 것이다. 물론, 인공지능의 판단은 기술적이거나 기능적인 수준을 넘어서게 될 것이다. 또한 넘어서야 한다. 자율주행이나 인공지능은 사람의 통제 영역에 벗어나 있기 때문에 고도의 윤리가 프로그래밍될 필요성이 커지고 있다.

윤리는 프로그래밍화할 수 있는가? 윤리는 상대적인 개념이기 때문에 이를 객관화할 수 있는 것은 아니다. 인공지능이 기계학습을 통해 윤리의식을 높일 수 있는 지는 의문이다. 따라서 사람이 모든 경우의 수를 시뮬레이션하여 윤리적 판단에 대한 설계를 해야하는 것이라면, 이는 불가능한 영역으로 판단된다. 규제당국은 이러한 전제하에 자율주행차만의 운행을 허용할 수 있을지 의문이다. 다만, 자율주행차량간의 커뮤니케이션에 따라 주행 중 발생하는 사고는 줄일 수 있을 것으로 보이나, 사람과 자율주행차량간의 사고에 대해서는 윤리적 판단이 요구된다.

자율주행차로 인한 사고 책임

가. 자율주행차의 안전성 확보
무엇보다 자율주행차는 인전성(safety)에 대한 확보가 중요하다. 안전성이란 일반적으로 기대되는 사고로부터의 자유로운 상태를 의미한다. 특히 자율주행차는 시스템과 소프트웨어의 결합을 통해 구현되기 때문에 사고에 대응하는 인간의 인식과는 차이가 있다. 실제 “자율주행차의 인식범위는 200m 내외로 자동차가 도로상 모든 정보를 스스로 인지, 판단하고 제어하는 것은 불가능하다. 따라서 탑승자의 안전과 자율주행시스템의 안전성을 위해 도로 인프라에서의 정보지원이 필요하다”고 한다. 자율주행차의 안전은 차량간 정보 공유는 물론 <표 1>과 같이 도로를 포함한 ITS간의 정보공유가 필요하다.

자율주행차의 경우도, 사고로부터 안전을 유지하기 위해 몇 가지 사항에 대한 안전성 검토가 필요하다. 차량이 네트웍을 통해 외부와 커뮤니케이션이 이루어지고, 이 과정에서 통신망 보안이 노출될 가능성이 있다. 또한 소프트웨어로 제어되는 전자제어장치의 안전성도 확보되어야 한다. 이러한 안전성을 담보하지 못한 경우를 대비하기 위해 자동차의 운행과 관련된 정보 및 상황을 기록할 수 있는 기록장치(블랙박스)를 의무화해야 한다. 기록장치 의무화는 향후 자율주행 과정에서 발생하는 사고의 입증책임을 위한 가장 강력한 증거력을 확보할 수 있기 때문이다. 이러한 기록장치 의무화는 안전운행 및 안전문화에 크게 기여할 것으로 기대된다.

나. 사고의 책임주체
자율주행 과정에서 나타나는 사고의 대응 중 논란이 되는 상황은 <그림 3>과 같은 트롤리 딜레마이다. 이 상황처럼 다양한 경우의 수를 시뮬레이션해 윤리적인 판단을 프로그래밍할 수 있을지 의문이다. 다만, 당장 인공지능이 도덕적이거나 윤리적인 판단을 하지는 않을 것이다.

2016년 2월 발생한 구글 자율주행차의 사고처럼, 일상적인 접촉사고의 수준은 자율주행차라고 하더라도 양해될 수 있다. 그렇지만 궁극적으로 책임문제는 엄격하게 정리될 필요가 있다. 자율주행차에 의해 발생할 수 있는 책임문제는 운전자 과실과 제조자 과실을 들 수 있다. 제3자의 차량에 의한 사고도 예상되지만, 운전자 과실 내지 제조자 과실에 대한 책임 논의와 같이 동일하게 수렴될 것이기 때문이다.

운전자 과실에서 보면, 기본적으로 운전자는 「도로교통법」상 주의의무를 지게 된다. 운전자는 자연인인지, 아니면 차량 자체인지 확인되지 않는다. 궁극적인 자율주행차의 모습은 인간이 운전에 관여하지 않는 모습으로 나타날 것이다.

면허발급의 주체가 지금까지 사람이었다면 이제는 차량이 될 수도 있을 것이다. 그렇지만, 발급주체라는 것은 책임의 주체와 같은 개념으로 볼 수 있기 때문에 자동차 사고로 인하여 발생하는 책임을 어떻게 처리할 것인지 논란이 예상된다. 한 가지 방법은 자동차배상법상 형사책임을 배제하고, 손해배상 책임으로 정하고 있는 것처럼 향후에도 유사하게 적용하는 것이다.

운행 중 외부의 원인이 아닌 차량에 발생하는 사고는 어떻게 할 것인가? 제조자 과실에 대해서는 자동차의 하자에 따른 것을 원인으로 제조물책임을 통해 해결하는 방안을 들 수 있다. 자동차 제조자는 안전한 제품을 만들어야 하며, 안전이 담보되지 않을 경우 「제조물책임법」에 따른 무과실책임을 질 수 있다.

소프트웨어와 관련된 제조물 책임에는 임베디드SW인 경우는 가능하지만, 소프트웨어 자체는 제조물성이 부인된다는 것이 다수적 견해이다. 그렇지만 자율주행차와 같이, 소프트웨어적으로 운행되는 경우라면 소프트웨어는 자동차에 체화된 것이기 때문에 당연하게 소프트웨어를 포함한 제조물성이 인정될 것이다.

자율주행차로 발생한 손해에 대해 자동차 제조자와 소프트웨어 개발자 등은 연대책임을 지며, 구상을 위해 쌍방은 이에 대한 책임소재를 다투게 될 것이다. 따라서 소프트웨어에 대한 제조물책임에 대한 대응책이 마련될 필요가 있다.

결국, 사람이 개입될 여지가 있는 부분에 대해서는 사람의 판단에 따른 책임소재를 가릴 수밖에 없다. 사람이 감독해야 한다는 것이며 감독자가 책임을 져야한다는 의미이다. 이는 자율주행차에 탑승한 탑승자에게 책임을 물어야할 이유이다. 트롤리 딜레마처럼 자율주행차의 운행시 나타날 수 있는 사고는 인공지능이 판단할 수 있는 윤리적인 영역에서 가능할 수 있을지 의문이다. 다만, 인공지능과 사람의 통제권을 달리하거나 개별적인 통제권을 행사하도록 규범화되지 않은 이상 사람의 통제권을 우선으로 할 수밖에 없을 것이다. 인공지능의 판단에 따른 결과에서 그 책임은 소유자에게 물을 수밖에 없기 때문이다.

성공적인 자율주행차를 위한 법제의 정비

2020년 상용화를 목표로 하는 자율주행차의 성공을 위해서는 법제도 정비가 필요하다. 일례로, 성공적인 자율주행의 전제는 차량간 커뮤니케이션을 위한 정보의 공유와 교환이 필수적이다. 차량간 정보교환이 되지 않을 경우에는 자율주행이 불가능할 수 있기 때문이다.

현행 「개인정보보호법」이나 「위치정보의 보호 및 이용 등에 관한 법률」은 이를 불법으로 볼 수 있다. 하나의 예이지만, 이러한 법적 한계를 극복할 수 있어야한다.

법이 기술이나 사회현상을 따르지 못한다는 비판은 어느 정도 타당성을 갖는다. 다만, 법이 선도적으로 기술을 시뮬레이션하여 대응하는 것은 법적안정성이라는 측면에서 문제가 될 수 있다. 확정되지 않은 현상과 기술에 대해 법적 재단을 할 경우, 기술이나 현상에 대한 유연성이 떨어질 수 있기 때문이다. 이러한 접근법은 기술의 발전에 저해되며 자칫 규제로 작용할 수 있다는 한계를 지닌다.

기술현상에 대해서는 정책적 접근을 통해 유연하게 대응하는 것이 타당하다. 유연한 정책은 바로 시장과 소비자의 법적안정성을 담보해야하기 때문이다. 물론 점진적인 법제도의 정비를 국가적 대응체계를 마련하는 것도 고려할 필요가 있다. 다만, 자율주행차를 위한 관련 국제기준이나 자동차도로 운행 규약을 위한 비엔나 및 제네바 협약이 논의 중에 있기 때문에 향후 협약이 개정된 이후에 구체적인 방안이 제시될 수 있을 것으로 기대한다.

그동안 상용화를 위해 기술 수준을 높이고, 개발자의 윤리의식을 높이는 것이 필요하다. 최근 발생한 배기가스 조작과 같은 사례는 소비자의 신뢰를 떨어트릴 수 있기 때문이다.

머지않아 인류는 인공지능이 만든 콘텐츠를 이용하게 될 것으로 예견되는 바, 다음 호에서는‘인공지능이 만든 저작권의 문제’를 다루고자 한다.