AI AI의 실패는 누구의 책임인가?―― 'AI 배상 책임보험'이 그리는 앞으로의 리스크 관리

[お持て成し]

AI의 실패는 누구의 책임인가?―― 'AI 배상 책임보험'이 그리는 앞으로의 리스크 관리 / 8/11(월) / AMP [앰프]

AI가 우리의 생활이나 비즈니스 속에 깊이 파고듦에 따라, 그 "실패"가 가져오는 영향도 무시할 수 없게 되었다. 특히, 기업의 업무나 마케팅 활동에 있어서 AI가 수행하는 역할이 해마다 커지는 한편, 기술적 에러나 예기치 않은 판단 미스에 의한 손해 리스크가 현실화되고 있다. 사소한 실수가 신용 실추나 손해배상, 고객 이탈 같은 중대한 결과를 일으키는 경우도 보고되고 있다.

이러한 상황에 대처하기 위해, 구미에서는 새로운 보험 모델이 탄생하고 있다. 그것이 「AI 배상책임보험(AI Liability Insurance)」이다. 이는 AI로 인한 사고나 손실에 대비하기 위한 리스크 관리 수단으로 주목을 받고 있으며, 기업의 법무 부문과 리스크 관리 부문의 관심도 높아지고 있다.

본 기사에서는 AI 리스크에 대한 의식이 높아지는 가운데 생겨난 이 새로운 보험 서비스에 주목하여 그 등장의 배경에 있는 사회적·기술적 요인을 정리하는 동시에 구미에 있어서의 최신 보험 모델이나 실제 보상 범위, 나아가 기업이 갖추어야 할 구체적인 리스크 관리의 시점까지를 다각적으로 파헤쳐 나간다. 

◇ 왜 지금 AI 책임보험이 필요한가?

AI는 이미 의사결정 현장에 깊이 박혀 있다. 예를 들면, 광고 전달의 최적화, 고객 서포트의 자동 응답, 여신 판단, 가격 설정, 채용 전형, 끝으로는 법적 문서의 초안 작성에까지 AI가 관여하는 시대가 오고 있다. 하지만 AI가 100% 정확하게 판단을 내리는 것은 아니다. 오히려, 그 판단은 학습 데이터의 치우침, 설계상의 바이어스, 기술적 결함, 혹은 알고리즘의 "설명 불능성"이라는 요소에 의해서 쉽게 왜곡될 가능성이 있다. 

더불어 최근 주목받고 있는 것이 'AI의 할시네이션(Hallucination)'과 '모델 드리프트'라는 두 가지 현상이다.

할시네이션이란 AI가 실재하지 않는 정보를 그럴듯하게 생성해버리는 현상으로 생성 AI를 중심으로 많은 사례가 보고되고 있다. 예를 들어 실제로는 존재하지 않는 통계 데이터나 문헌, 가공 인물의 증언 등을 마치 사실처럼 제시하는 경우가 있다. 기업이 이러한 오정보를 이용해 시책을 전개했을 경우, 오인에 의한 손해, 화재, 법적 트러블로 직결되는 리스크가 있다. 특히, 고객과의 접점에 AI가 개재하는 케이스에서는, 출력의 진위를 판별하는 프로세스가 없으면, 브랜드나 신뢰성을 현저하게 해칠 가능성도 있다. 

모델 드리프트는 AI가 시간이 지남에 따라 현실 세계의 변화를 따라가지 못하게 되면서 점차 성능이나 판단 정확도가 열화되는 현상을 가리킨다. 가령 구매 행태나 검색 트렌드, 금융시장 구조 등이 변화하더라도 AI가 학습 시 오래된 데이터를 기반으로 판단을 계속하면 점차 실체에서 벗어난 판단을 내리게 된다. 이에 따라 예측 정확도 저하뿐만 아니라 잘못된 의사결정이 반복돼 매출 손실이나 운영 리스크를 야기하게 된다. 특히 정기적인 재학습이나 모니터링 체제가 갖추어지지 않은 기업에서는 이러한 드리프트가 "조용한 열화"로서 진행되어 발각되었을 때에는 이미 큰 손해가 발생하고 있는 경우도 적지 않다. 

이들 위험을 방치하면 기업은 고객소송, 행정제재, 거래정지, 브랜드 이미지 훼손 등 심각한 영향을 받을 수 있다. 즉, AI 도입은 단순한 기술 투자가 아니고, 법적·윤리적인 책임이 추궁 당하는"경영 판단"이기도 한 것이다. AI 책임보험은 이 같은 복잡화되는 책임구조와 특히 할시네이션이나 모델 드리프트와 같은 예측 곤란하고 불가피한 리스크에 대응하는 수단으로 기업들이 대비하는 데 주목받고 있다. 

◇ '누가 AI 실패에 책임을 질 것인가?'라는 법적 영역

문제의 본질은 AI가 내린 판단에 대한 '책임 소재'가 모호하다는 데 있다. 종래의 비즈니스에서는 인간의 판단에 의한 과실이 문제가 되어, 그 책임의 소재도 비교적 명확했다. 하지만 AI가 자율적으로 의사결정을 내리게 되면 책임귀속이 단숨에 복잡해진다. 

AI를 도입한 기업은 모든 리스크를 져야 하는가? 아니면 AI를 개발·제공한 벤더나 시스템 인테그레이터가 연대 책임을 져야 하는가? 혹은 AI 그 자체에 "의사"가 있다고 하면, 그에 대한 새로운 법적 주체의 구축이 필요한 것이 아닌가? 이러한 논의는 지금도 전 세계적으로 계속되고 있으며, 통일적인 기준은 존재하지 않는다. 

유럽연합(EU)에서는 이러한 AI 위험에 대응하기 위해 2024년 'AI법(AI Act)'을 세계 최초의 포괄적인 AI법으로 채택했다. 이 법은 AI 시스템을 위험 정도에 따라 분류하고 '고위험 AI'에는 엄격한 의무를 부과하는 것이 특징이다. 위반 시에는 고액의 제재금이 부과될 가능성도 있어, EU 역내에서 AI를 제공·운용하는 기업에 있어서는, 사전의 리스크 평가와 컴플리언스 대응이 불가결하다. 

한편, 미국에서는 연방 레벨에서의 포괄적인 AI 법제화는 여전히 정비 단계에 있어, 그 공백을 메우는 형태로 주 단위에서의 규제 도입이 급속히 진행되고 있다. 

예를 들면, 콜로라도주에서는 2024년에 「인공지능 시스템과의 상호작용에 있어서의 소비자 보호에 관한 법률」(Concerning consumer protections interactions with artificial intelligence systems)이 가결되어 차별 방지나 투명성의 확보가 의무화되었다. 또한 캘리포니아주에서는 'AI 설명책임법안(Generative Artificial Intelligence Accountability Act)'이 제안되어 있어 기업에 대해 AI 시스템의 리스크 평가나 보고 의무를 부과하는 움직임을 볼 수 있다. 

이와 같이 미국에서는 주마다 다른 기준이나 정의가 병립하고, 기업은 복수의 법제도에 동시에 대응할 필요가 있다. AI를 전국적으로 전개하는 기업에 있어서는, 규제의"패치 워크화"에 의해서, 컴플리언스의 부하와 리스크가 한층 더 증가하고 있는 것이 현상이다. 

이런 법적 회색지대 안에서 AI 책임보험은 '만일'에 대비하는 마지막 안전판 역할을 할 것으로 기대되고 있다. 특히 규제환경이 유동적이고 다층적인 미국에서는 보험을 통해 일정한 리스크를 전가하고 유연하게 대응할 수 있는 체제를 갖춰두는 것이 기업의 지속적인 AI 활용에 있어 지극히 실무적인 선택지가 된다. 

◇ 구미에서 시작된 AI 책임 보험의 실례

구미 보험시장에서는 이미 몇몇 보험사가 AI 전용 보상상품을 제공하기 시작했다. 이들 보험은 기존 손해보험이나 정보유출 대책인 사이버보험과 달리 AI 특유의 불확실성이나 판단 오류를 보상 대상으로 삼고 있다는 점에 특징이 있다. 

예를 들면, AI가 실수로 고객에게 부적절한 레커먼데이션을 제시해, 그것이 손해나 소송으로 연결된 경우나, 자동 생성된 문장이나 화상이 저작권을 침해하거나, 차별적 표현을 포함하는 것으로, 기업이 소송 리스크에 노출된다고 하는 생성 AI 특유의 문제에 대응하는 보험 상품등이 있다. 

또한 AI 장애와 관련된 비용을 커버하는 재무적 보호도 장점 중 하나. 여기에는 편견·차별·오보를 포함한 소송 등의 제3자에 대한 청구에 대한 지불 외에도 AI 시스템의 장애에 의한 사업 중단이나 소문 피해에 대한 대응과 같은 피보험기업 자신의 손해도 포함된다. 

이들 보험은 AI 도입 기업이 상정하는 리스크 프로파일에 따라 커스터마이징 가능해 테크놀로지계 스타트업부터 대기업까지 널리 활용이 확산되기 시작했다. 

◇ 리스크를 두려워하지 않고 대비하기 위해

AI의 도입은, 이제 경쟁 우위성을 좌우하는 비즈니스의 생명선이라고 할 수 있다. 하지만 그러면서도 AI의 판단 착오나 윤리적 일탈이 사회적·법적인 문제로 발전할 위험도 무시할 수 없다. 기술이 고도화될수록 그 이면에 있는 책임구조도 복잡해진다. 

AI 책임보험은, 이러한 시대의 요청에 응하는 새로운 보험의 형태로, 단순한 리스크 헤지에 머무르지 않고, 기업이"안심하고 AI를 능숙하게 사용하기" 위한 기반이 되는 존재다. 도입의 허들은 아직 높은 부분도 있지만, 어느 업종이나 규모를 불문하고 표준적인 대비로서 인지되어 가는 것은 틀림없다. 

AI와 함께하는 미래에서 기업에 요구되는 것은 위험을 지나치게 두려워하는 것이 아니라 그에 대비하는 지혜와 실행력이다. 책임 있는 AI 활용을 위해 지금이야말로 보험이라는 관점에서도 리스크 관리를 재구축해 나가야 할 때가 오고 있다. 

글 : 나카이 치히로 (Livit)

AIの失敗は誰の責任か？──“AI賠償責任保険”が描くこれからのリスクマネジメント

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AIの失敗は誰の責任か？──“AI賠償責任保険”が描くこれからのリスクマネジメント
8/11(月) 12:03配信

AMP［アンプ］

AIの失敗は誰の責任か？

AIが私たちの生活やビジネスの中に深く入り込むにつれ、その“失敗”がもたらす影響も無視できなくなってきた。とりわけ、企業の業務やマーケティング活動においてAIが果たす役割が年々大きくなる一方で、技術的エラーや予期せぬ判断ミスによる損害リスクが現実のものとなりつつある。些細なミスが信用の失墜や損害賠償、顧客離れといった重大な結果を引き起こすケースも報告されている。

こうした状況に対処するため、欧米では新たな保険モデルが誕生している。それが「AI賠償責任保険（AI Liability Insurance）」だ。これは、AIによる事故や損失に備えるためのリスクマネジメント手段として注目を集めており、企業の法務部門やリスク管理部門からの関心も高まりを見せている。

本記事では、AIリスクへの意識が高まる中で生まれたこの新しい保険サービスに注目し、その登場の背景にある社会的・技術的要因を整理するとともに、欧米における最新の保険モデルや実際の補償範囲、さらに企業が備えるべき具体的なリスク管理の視点までを多角的に掘り下げていく。

なぜ今、AI責任保険が必要とされるのか？
AIは既に意思決定の現場に深く組み込まれている。たとえば、広告配信の最適化、カスタマーサポートの自動応答、与信判断、価格設定、採用選考、果ては法的文書のドラフト作成にまでAIが関与する時代が訪れている。しかし、AIが100%正確に判断を下すわけではない。むしろ、その判断は学習データの偏り、設計上のバイアス、技術的不具合、あるいはアルゴリズムの“説明不能性”といった要素によって容易にゆがめられる可能性がある。

加えて、近年注目されているのが「AIのハルシネーション」と「モデルドリフト」という2つの現象だ。

ハルシネーションとは、AIが実在しない情報をもっともらしく生成してしまう現象で、生成AIを中心に多くの事例が報告されている。たとえば、実際には存在しない統計データや文献、架空の人物の証言などをあたかも事実のように提示することがある。企業がこうした誤情報を用いて施策を展開した場合、誤認による損害、炎上、法的トラブルに直結するリスクがある。特に、顧客との接点にAIが介在するケースでは、出力の真偽を見極めるプロセスがないと、ブランドや信頼性を著しく損なう可能性もある。

モデルドリフトは、AIが時間の経過とともに現実世界の変化に追従できなくなり、徐々に性能や判断精度が劣化していく現象を指す。たとえば、購買行動や検索トレンド、金融市場の構造などが変化しても、AIが学習時の古いデータに基づいて判断を続けると、次第に実態からズレた判断を下すようになる。これにより、予測精度の低下だけでなく、誤った意思決定が繰り返され、売上損失やオペレーショナルリスクを引き起こすことになる。特に定期的な再学習やモニタリング体制が整っていない企業においては、こうしたドリフトが“静かなる劣化”として進行し、発覚したときにはすでに大きな損害が発生しているケースも少なくない。

これらのリスクを放置すれば、企業は顧客からの訴訟、行政制裁、取引停止、ブランドイメージの毀損といった深刻な影響を被る恐れがある。つまり、AI導入は単なる技術投資ではなく、法的・倫理的な責任が問われる“経営判断”でもあるのだ。AI責任保険は、こうした複雑化する責任構造と、特にハルシネーションやモデルドリフトのような予測困難かつ不可避なリスクに対応する手段として、企業が備えるうえで注目されている。

「誰がAIの失敗に責任を負うのか？」という法的グレーゾーン
問題の本質は、AIが下した判断に対する「責任の所在」が曖昧であることにある。従来のビジネスでは、人間の判断による過失が問題となり、その責任の所在も比較的明確だった。しかし、AIが自律的に意思決定を下すようになると、責任の帰属が一気に複雑化する。

AIを導入した企業はすべてのリスクを負うべきなのか？ それとも、AIを開発・提供したベンダーやシステムインテグレーターが連帯責任を負うべきなのか？ あるいは、AIそのものに“意思”があるとすれば、それに対する新しい法的主体の構築が必要なのではないか？ こうした議論は今も世界中で続いており、統一的な基準は存在していない。

欧州連合（EU）では、こうしたAIのリスクに対応するため、2024年に「AI法（AI Act）」を世界初の包括的なAI法として採択した。この法律は、AIシステムをリスクの程度に応じて分類し、「高リスクAI」には厳格な義務を課すのが特徴だ。違反時には高額な制裁金が科される可能性もあり、EU域内でAIを提供・運用する企業にとっては、事前のリスク評価とコンプライアンス対応が不可欠となっている。

一方、米国では連邦レベルでの包括的なAI法制化は依然として整備段階にあり、その空白を埋める形で州単位での規制導入が急速に進んでいる。

たとえば、コロラド州では2024年に「人工知能システムとの相互作用における消費者保護に関する法律」（Concerning consumer protections in interactions with artificial intelligence systems）が可決され、差別防止や透明性の確保が義務づけられた。また、カリフォルニア州では「AI説明責任法案（Generative Artificial Intelligence Accountability Act）」が提案されており、企業に対してAIシステムのリスク評価や報告義務を課す動きが見られる。

このように、米国では州ごとに異なる基準や定義が並立し、企業は複数の法制度に同時に対応する必要がある。AIを全国的に展開する企業にとっては、規制の“パッチワーク化”によって、コンプライアンスの負荷とリスクが一層増しているのが現状だ。

こうした法的グレーゾーンの中で、AI責任保険は「万が一」に備える最後の安全弁としての役割を果たすことが期待されている。特に、規制環境が流動的かつ多層的である米国では、保険を通じて一定のリスクを転嫁し、柔軟に対応できる体制を整えておくことが、企業の持続的なAI活用において極めて実務的な選択肢となる。

欧米で始まったAI責任保険の実例
欧米の保険市場では、すでにいくつかの保険会社がAI専用の補償商品を提供し始めている。これらの保険は従来の損害保険や情報漏洩対策のサイバー保険とは異なり、AI特有の不確実性や判断ミスを補償対象としている点に特徴がある。

たとえば、AIが誤って顧客に不適切なレコメンデーションを提示し、それが損害や訴訟につながった場合や、自動生成された文章や画像が著作権を侵害したり、差別的表現を含むことで、企業が訴訟リスクにさらされるといった生成AI特有の問題に対応する保険商品などがある。

また、AIの障害に関連する費用をカバーする財務的保護もメリットの一つ。これには、偏見・差別・誤報を含む訴訟などの第三者への請求への支払いに加え、AIシステムの障害による事業中断や風評被害への対応といった被保険企業自身の損害も含まれる。

これらの保険は、AI導入企業が想定するリスクプロファイルに応じてカスタマイズ可能であり、テクノロジー系スタートアップから大企業まで広く活用が広がり始めている。

リスクを恐れず、備えるために
AIの導入は、もはや競争優位性を左右するビジネスの生命線といえる。しかし、その一方で、AIの判断ミスや倫理的逸脱が社会的・法的な問題に発展するリスクも無視できない。技術が高度化すればするほど、その裏にある責任構造も複雑化していく。

AI責任保険は、こうした時代の要請に応える新しい保険のかたちであり、単なるリスクヘッジにとどまらず、企業が“安心してAIを使いこなす”ための基盤となる存在だ。導入のハードルはまだ高い部分もあるが、いずれ業種や規模を問わずスタンダードな備えとして認知されていくことは間違いない。

AIと共に歩む未来において、企業に求められるのは、リスクを過度に恐れることではなく、それに備える知恵と実行力だ。責任あるAI活用のために、いまこそ保険という視点からもリスクマネジメントを再構築していくべき時が来ている。

文：中井千尋（Livit）