인공지능과 관련된 몇 가지 최근 법적 이슈에 대한 고찰

저자: 송젠바오, 중국응용법학연구원 인터넷 사법연구센터 소장 출처: 인민법원일보

에서 오늘날 디지털 기술인 인공지능이 빠르게 반복되고 보편적으로 적용되면서 기존 법체계에 많은 도전이 제기되고 있습니다. 사법 재판은 이해하기 쉽지 않은 기술 발전에 직면해 있을 뿐만 아니라, 일정한 시차를 두고 있는 법체계를 진화하는 사회 현실과 효과적으로 일치시켜야 하는 과제를 안고 있다. 이를 위해 필자는 인공지능의 주요 유형과 그 기본 원리를 간략히 소개하고, 인공지능과 관련된 몇 가지 법적 쟁점을 중심으로 현재 사법 재판과의 관계에 대해 살펴보고 향후 판례 및 연구에 참고할 수 있도록 나름의 견해를 이야기하고자 한다.

인공지능의 주요 유형과 기본 원리

인공지능의 발전은 이론이나 방법의 차이로 인해 기호학파와 생체공학파, 그에 대응하는 기호인공지능과 신경지능을 형성하고 있습니다. 이에 따라 심볼릭 인공지능과 신경망 인공지능이 형성되었습니다. 물론 특정 인공지능은 기호 인공지능과 신경망 인공지능을 모두 포함할 수 있습니다. 사법 재판에서 관련 인공 지능의 지능과 해당 작업을 이해하기 위해서는 특정 인공 지능 유형과 기본 원칙을 명확히 할 필요가 있습니다.

1. 기호적 인공지능

기호적 인공지능의 이론적 기반은 정리 증명이며, 그 실현은 논리적 추론에 기반하여 인간의 지능을 시뮬레이션하는 것입니다. 기호 학파는 인간의 인식과 사고의 기본 단위는 기호이고 지능은 기호의 표현과 작동이며, 인간은 컴퓨터에 가장 기본적인 논리와 규칙을 제공하고, 컴퓨터는 일련의 계산과 추론을 통해 지능을 얻을 수 있다고 믿습니다. 따라서 인간의 지능을 다양한 기호, 지식, 규칙 및 알고리즘으로 변환 한 다음 이러한 기호, 지식, 규칙 및 알고리즘에 컴퓨터 기술을 사용하여 표현 및 작동과 같은 알고리즘을 사용하여 궁극적으로 인간 지능 시뮬레이션의 컴퓨터 시스템을 달성 할 수 있습니다.

심볼릭 AI의 구현 절차는 논리적 의사 결정 트리에 의존합니다. 논리적 의사결정 트리는 주어진 입력을 처리하는 방법에 대한 일련의 규칙입니다. 데이터 세트와 일련의 규칙을 기반으로 프로그래밍된 심볼릭 AI는 일련의 "예" 또는 "아니오" 판단을 통해 추론하여 결과를 출력합니다. 논리적 의사결정 트리의 의사결정 프로세스는 결정론적이기 때문에 이론적으로 의사결정 프로세스의 각 단계는 AI 개발자와 디자이너가 내린 이전 결정으로 거슬러 올라갈 수 있습니다. 현재 상징적 인공지능의 대표적인 분야로는 전문가 시스템, 지식 그래프, 지식 공학, 데이터베이스 등이 있으며, 구체적인 응용 분야로는 인터넷 광고 산업의 계산 광고, 검색 플랫폼의 클릭률 예측, 금융 산업의 리스크 관리 등이 있습니다.

2. 신경망형 AI

신경망은 수많은 인공 뉴런으로 구성되며, 각 뉴런은 인간 뇌의 뉴런을 어느 정도 의인화한 방식으로 모방합니다. 뉴런. 이러한 뉴런은 층으로 배열되어 있으며 서로 또는 적어도 그들이 위치한 층의 다음 층에있는 뉴런에 연결됩니다. 각 뉴런은 주어진 입력을 처리하고 출력을 생성할 수 있으며, 출력을 다음 레이어의 뉴런으로 전송할 수 있으며, 마지막 레이어에 있는 뉴런의 출력은 시스템 출력이 되고 다른 레이어로 전송되지 않습니다. 각 뉴런은 내부 지침과 뉴런 자체의 가중치 및 편향에 따라 주어진 입력을 처리합니다. 따라서 최상위 레이어의 입력 데이터는 뉴런의 상태에 따라 처리되어 다음 레이어로 전송되어 처리되고, 각 뉴런은 가중치와 편향에 따라 출력을 생성하고 처리 결과가 최하위 레이어에 출력될 때까지 출력을 다음 레이어로 전송합니다.

신경망은 학습을 통해 주어진 입력을 처리하는 방법을 학습하며, 학습은 신경망의 내부 매개변수를 조정하기 위해 설계되었습니다. 학습 과정에서는 훈련 데이터 세트와 검증 데이터 세트를 사용하고, 신경망에 훈련 데이터 세트를 반복적으로 제공하여 예상 출력의 오류를 줄이기 위해 네트워크의 매개변수를 조정하는 방법을 결정합니다. 훈련의 일부로 각 뉴런의 가중치와 편향도 조정됩니다. 훈련 과정이 완료되면 AI는 구조나 토폴로지가 고정된 상태로 실제 데이터를 처리하는 데 사용할 수 있으며, 더 이상 조정할 필요가 없고 신경망이나 데이터에 대한 추가 프로그래밍 작업도 필요하지 않습니다. 신경망을 통해 전송되는 데이터는 개별 노드의 처리에만 영향을 받습니다. 노드의 상태, 즉 입력을 처리하고, 출력을 생성하고, 출력을 전송하는 방식은 신경망 자체에 의해 결정되며, 노드 프로그래머가 미리 결정하지 않고 앞서 언급한 학습을 통해 학습됩니다. 빅 언어 모델은 대표적인 신경망 기반 AI입니다.

인공지능이 법의 주체가 되는지

법의 주체는 현행법에 의해 결정되며 법률관계에 따라 달라집니다. 인공지능이 법률주체의 자격이 있는지 여부는 법률관계의 발생원인과 법률주체의 유형에서 검토하고 논증해야 합니다. 다음은 민사관계를 예로 들어 민사주체의 유형에 따른 원인을 살펴보고 인공지능의 법률주체 자격 여부를 논증하는 내용입니다.

1. 자연인이 법률주체 자격을 취득하는 방법

가부장제 하에서는 부모가 능력 있고, 가족이나 노예는 능력이 거의 없거나 전혀 없다. . 장원제 하에서 농민은 토지에 종속되어 영주의 권리에 복종했습니다. 교환 경제가 발전하면서 가족, 노예, 농민 등은 점차 매매 계약의 범위 내에서 행동 할 수있는 능력과 능력을 얻었습니다. 중세 도시 체계가 발달하고 도시 상공업이 등장하면서 도시 노동자들은 '노동-임금' 거래를 통해 노동 계약의 주체가 되었고, 생계 수단 구매를 통해 소비 계약의 주체가 되었습니다. 이처럼 경제적, 사회적 관계의 변화는 자연인이 점차 법적 주체의 지위를 획득하게 된 가장 큰 동기입니다.

현대 법치주의 원칙에 따라 모든 자연인은 동등하게 시민적 주체 자격을 가지며, 이는 인간의 가치와 존엄성, 주체성을 긍정하는 가장 윤리적 기본 법 원칙 중 하나입니다. 법률이 자연인에게 부여하는 주체적 자격은 권리능력, 행위능력, 책임능력, 절차법상 당사자능력 및 소송능력 등 다양한 능력으로 구성되며, 그 사회적 기능은 다르지만 모두 자연인의 인간적 존엄성을 보호하고 인간의 윤리적 본질을 반영하는 데 그 목적이 있습니다.

2. 법인에게 법인격을 부여하는 이유

초기 법체계는 국가와 개인이 중심이 되어 일반 단체는 주체적 자격을 갖지 못했습니다. 사회가 발전함에 따라 국가는 생산과 생활의 모든 관계를 다루기 어려웠고, 개인은 삶의 이익 추구, 개인 자신의 발전 등을 위해 종종 약점을 느낍니다. 산업 혁명 이후, 특히 19세기부터 20세기까지 자본주의 경제가 발전하면서 다양한 규모의 자본 집단이 등장했습니다. 한 사람의 힘으로는 절대 유지할 수 없는 사업도 있고, 대규모의 사업체를 장기간 유지해야 하는 반면 자연인의 수명은 한정되어 있기 때문에 동업과 법인이 사업체의 주요 조직 형태가 되었습니다. 합자회사는 자연인이 계약을 통해 결성하지만, 자연인의 인격과 재산이 분리되지 않습니다. 법인은 독립적으로 권리와 의무를 누릴 수 있으며, 그 재산은 구성원의 재산이 아니며, 그 채무는 구성원의 채무가 아닙니다.

왜 법은 법인에게 민사 주체의 지위를 부여하여 독립적으로 권리와 의무를 누릴 수 있도록 하는가에 대해서는 18세기부터 법학자들이 논쟁을 벌였고, 모방의 형성, 재산의 목적 등 다양한 교설이 등장했습니다. 그러나 법인의 본질은 사회적 역할, 사회적 가치를 발휘할 수 있으며 법적 성격을 부여 할 필요가 있으므로 법은 자연인과 유사하며 인간 사회 생활의 요구를 충족시키기 위해 고안된 시민 주체 자격을 부여합니다.

3. 인공지능에 주체자격을 부여할 이유가 있다

현재의 인공지능은 인간의 연구와 개발에 의해 설계되고 운영되며 인간의 통제에서 완전히 벗어난 것은 아니다. 약한 인공지능. 약한 인공 지능의 경우 인공 지능의 다양한 작업은 기존 법적 주체의 통제하에있는 작업 일 뿐이며 기존 법적 주체의 자체 능력의 확장 및 확장입니다. 법률 기술 측면에서 인공 지능의 다양한 작업은 기존 법률 주체의 행위 또는 공동 행위로 간주되어 인공 지능으로 인한 주체 자격 문제를 해결하기에 충분합니다. 강력한 인공지능, 인간과 동등하거나 심지어 인간의 인지능력과 사고력을 뛰어넘는 초인공지능, 그래서 일각에서는 이러한 인공지능이 일정한 범위에서 독립적으로 권리와 의무를 향유할 수 있다고 주장합니다.

자연인이 주체 자격을 취득한 역사를 보면 지적 발달 상태를 기준으로 한 것이 아니며, 이는 인공지능의 정교화 정도와 주체 자격 부여 여부 사이에 상관관계가 없음을 보여줍니다. 법인이 주체 자격을 취득해야 하는 이유의 관점에서 볼 때, 현재 인공지능의 사회적 역할과 사회적 가치는 아직 주체 자격을 부여하는 데 필요한 수준에 도달하지 못했고, 이를 달성하기 위해서는 복잡한 법률 기술과 조직 형태를 사용해야 한다. 따라서 현재의 인공지능은 주관적 자격을 부여할 충분한 이유가 없습니다.

인공지능과 관련된 법적 책임 문제

앞서 언급했듯이 인공지능은 법적 주체의 자격을 갖추지 못했습니다. 현행 법체계에서 인공지능은 제품이나 서비스에 불과합니다. 따라서 인공지능의 법적 책임 문제는 이러한 전제 하에서 논의되어야 합니다.

1. 인공지능과 관련된 형사책임

인공지능은 주체의 자격이 없으므로 인공지능을 범죄의 주체로 인정할 수 없고, 형사책임으로부터 자유로워야 한다. . 인공지능의 정교화 정도에 관계없이 인공지능이 저지른 유해행위는 인공지능을 통제하거나 지휘하는 자연인 또는 단위가 저지른 유해행위로 보아야 하고, 범죄의 주체는 자연인 또는 단위여야 하며, 인공지능은 이러한 범죄 주체의 유해행위 실행을 위한 도구에 불과하다. 이는 형사상 책임이 없는 자연인이 범죄 행위를 하도록 방조하거나 동물을 이용하여 범죄 행위를 하는 것과 실질적으로 다르지 않습니다.

인공지능의 지능은 유해행위의 발생을 초래하는 중요한 요소인 경우가 많고, 개별 사안에서 인공지능의 지능은 유해행위의 발생을 초래하는 필수 불가결한 요소인 경우도 있습니다. 따라서 가해자의 주관적 심리상태를 조사하는 것은 인공지능이 유해행위를 저지르는 데 필요한 지능의 원천을 조사하는 데 초점을 맞추어야 합니다.

2. 인공지능과 관련된 계약 위반 및 불법행위 책임

지능형 계약은 현실에서 대량으로 존재하며, 계약의 체결과 이행에는 계약 당사자의 검토, 개입 및 기타 인위적인 개입이 있을 수 있고, 계약 당사자의 검토가 있을 수도 있습니다. 개입 및 기타 인위적 개입이 있을 수 있으며, 인공지능이 전적으로 독립적으로 완료할 수도 있습니다. 인공 지능은 민사 주체 자격이 없으며 계약의 당사자가 될 수 없습니다. 당사자 개입의 경우, 인공 지능은 당사자의 행위로 직접 식별 될 수 있으며, 그로 인한 계약 위반 및 계약 위반은 당사자의 계약 위반 및 계약 위반으로 간주됩니다. 계약이 체결되고 인공지능이 독립적으로 모든 것을 수행하면 이번에는 인공지능을 당사자의 대리인으로 간주할 수 있으며, 그로 인한 계약 위반 및 계약 위반 책임은 대리인 제도의 관련 규칙을 적용할 수 있습니다.

인공지능은 제품 또는 서비스일 뿐이며, 타인에게 손해를 입힌 경우 침해의 식별, 책임 주체의 식별, 민사 책임의 배분은 제품 품질법 및 기타 법률을 적용해야 합니다. 제조물책임의 핵심은 가해자의 과실이 아닌 제조물의 결함이지만, 제조물책임법은 제조물이 유통될 당시 존재하지 않는 결함, 제조물이 유통될 당시의 과학기술 수준으로는 발견할 수 없는 결함 등 다양한 결함책임의 면책사유를 규정하고 있습니다. 이러한 면책 가능한 제품 결함은 인공지능 침해의 책임 주체에 대한 일반적인 방어 수단이 될 것입니다. 제품 결함의 검토, 관대한 결함 면제 규정의 적용 등은 인공지능 침해 책임의 판단과 분배에 큰 영향을 미치게 될 것입니다. 따라서 인공지능을 하나의 제품으로 간주하면 기존의 법체계로 인공지능과 관련된 불법행위 책임 문제를 어느 정도 해결할 수 있지만, 사법 실무에서도 상당한 도전에 직면하게 됩니다.

생성된 객체가 지식재산권의 객체에 해당하는지

인공지능은 주체의 자격이 없으므로 지식재산법상 저작자, 저작권자, 저작권법상 저작인접권자 등 관련 주체가 아닙니다. 저작권법상 저작자나 저작권자도 아니고, 특허법상 발명가나 특허권자도 아닙니다. 다만 인공지능 세대가 지적재산권의 객체가 될 수 있는지, 예를 들어 저작권법상 저작물에 해당하는지, 특허법상 발명에 해당하는지 등이 현재 논란이 되고 있는 사안입니다. 필자가 보기에 인공지능이 생성한 결과물이 저작권법상 저작물에 해당하는지, 아니면 특허법상 발명에 해당하는지는 최종적으로 인공지능의 사용자가 직접 지적 노동과 지적 기여를 했는지 여부에 따라 판단해야 한다고 본다.

발생물이 인공지능이 독자적으로 완성한 것이거나 이용자가 직접 지적 활동을 하지 않았거나 이용자의 지적 기여도가 0인 경우, 발생물은 저작물 또는 특허법상 발명에 해당하지 않으며, 이용자는 발생물과 관련하여 저작권법 및 특허법상 어떠한 권리도 향유할 수 없다. 이용자는 생성된 객체와 관련하여 저작권법 및 특허법상의 권리를 향유할 수 없습니다. 생성된 객체가 사용자가 독립적으로 완전히 완성되고 인공지능이 사용자를 대체하거나 사용자가 일부 비지적 노동을 완료하도록 보조하는 것에 불과한 경우, 생성된 객체는 저작권법상 저작물 또는 특허법상 발명에 해당할 수 있으며, 사용자는 생성된 객체에 관하여 저작권법 또는 특허법상 권리를 향유할 수 있습니다. 실제로 생성된 저작물은 인공지능 사용자가 일정한 지적 노동을 투입하고 인공지능의 지능을 활용하여 생산되는 경우가 많습니다. 요컨대, 인공지능 사용자는 생성된 저작물에 대해 어느 정도의 지적 기여도를 가지고 있습니다. 인공지능 사용자가 어느 정도의 지적 기여를 해야 지적재산권의 객체가 될 수 있는지는 지적재산권 사법 재량의 문제입니다.

저자의 견해로는 인공지능 사용자의 지적 기여도는 적어도 저작물의 공동저자 또는 발명의 공동 완성자의 지적 기여도에 이르러야 하며, 그렇지 않은 경우에는 사용자가 목적물의 발생에 지적 노동을 제공하였다고 보기 어렵고, 지적재산권의 향유가 정당하다고 할 수 없다고 본다. 어떤 창작물이 저작권법상 저작물에 해당하는지 여부는 이용자가 창작물의 창작에 직접적으로 지적 노동력을 투입하였는지, 창작물의 독창성에 대한 지적 기여도가 저작물의 공동저작자가 기여했어야 할 수준의 지적 기여를 하였는지를 중심으로 판단해야 합니다. 이용자의 노동력 투입이 "타인의 창작을 위한 조직, 자문, 물질적 조건의 제공, 그 밖의 보조적 업무 수행"과 유사한 경우에는 이용자의 노동력 투입을 창작으로 볼 수 없으며, 그 결과물은 저작권법상 저작물에 해당하지 않습니다. 제품이 특허법상 발명에 해당하는지 여부는 사용자가 제품에 직접 지적 노동력을 투입했는지, 제품의 실질적 특징에 대한 창의적 기여가 발명의 공동실시자가 했어야 할 지적 기여 수준에 도달했는지 등을 검토해야 합니다. 만약 제품을 만들어내는 과정에서 '그 사람의 작업을 조직하고, 그 사람의 사용을 용이하게 하기 위해 물질적-기술적 조건을 이용하거나 기타 보조적인 업무에 종사한 것에 불과한 경우' 등에 해당한다면 발명자로 볼 수 없고, 그 제품은 특허법상 발명에 해당하지 않습니다.

인공지능 학습과 생성물의 저작권 침해

대용량 데이터 학습을 거쳐 인공지능이 예상되는 생성물을 출력할 수 있게 되면, AI 서비스 제공업체는 사용자에게 상용화된 서비스를 제공할 수 있습니다. 이때 저작권법상 두 가지 쟁점이 발생하는데, 하나는 인공지능의 학습 단계에서 타인의 저작물을 무단으로 사용하는 것이 저작권 침해에 해당하는지 여부이고, 다른 하나는 인공지능이 생성한 결과물이 타인의 저작권을 침해하는 것인지 여부입니다.

1. 인공지능의 학습 단계에서 타인의 저작물을 무단으로 사용하는 것이 저작권 침해에 해당하는지

방대한 양의 텍스트, 사진, 오디오, 동영상 등의 저작물을 학습한 후 인공지능이 생성한 객체가 저작권을 침해하는지 여부입니다. 인공지능은 적절한 텍스트, 이미지, 오디오, 비디오 등을 생성할 수 있습니다. <강조>인공지능이 학습 단계에서 타인의 저작물을 무단으로 사용하는 경우 저작권자의 허락 없이 타인의 저작물을 이용하는 대표적인 사례입니다. 저작권 침해 판단의 일반 원칙에 따르면 이러한 인공지능의 데이터 학습 행위는 저작권 침해에 해당하며, 직접적인 침해에 해당합니다. 인공지능 데이터의 학습은 상업적 활동의 일부이지만, 인공지능은 아직 상업적 운영에 투입되지 않았다는 점에 유의해야 합니다. 따라서 인공지능의 학습 단계에서 타인의 저작물을 무단으로 사용하는 행위가 저작권 침해에 해당하는지, 특히 저작권법상 공정이용에 해당하는지 여부는 지식재산권 사법정책에 대한 논의의 여지가 남아 있다.

2. 생성된 객체의 저작권 침해 여부

앞서 언급했듯이, 인공지능은 학습을 완료하고 예상되는 생성 객체를 출력할 수 있을 때 상업적으로 운영될 수 있습니다. 구조나 토폴로지가 고정되어 더 이상 신경망 파라미터를 조정하거나 신경망 프로그래밍 작업을 하지 않아도 됩니다. 즉, AI R&D 디자이너가 생성물을 생성하고 AI 서비스 제공업체가 사용자에게 전달합니다.

생성물이 타인의 저작물과 명시적으로 동일하거나 실질적으로 유사한 경우 저작권 침해 판단의 목적상 실질적 유사성에 해당하여 저작권 침해가 성립할 수 있습니다. 저작권 침해 판단에 대한 일반 원칙에 따르면, 생성된 자료가 타인의 저작물과 실질적으로 유사하더라도 생성된 자료가 타인의 저작물을 복사하거나 파생되었다는 증거가 있어야 합니다. 해당 제품이 실제로 타인의 저작물을 복제하거나 파생한 것이라는 증거가 입증되면 해당 제품이 저작권 침해에 해당한다고 결론 내릴 수 있습니다. 이 때 연구개발 디자이너는 저작권 침해 자료의 생산자로, 서비스 제공자는 저작권 침해 자료의 제공자로, 사용자는 저작권 침해 자료의 사용자로, 저작권 침해 자료는 사용자의 요구와 지시에 따라 인공지능이 생산한 것으로 간주해야 합니다. 따라서 생성된 결과물에 대한 저작권 침해의 경우 연구 개발 설계자 및 서비스 제공자를 침해자로 간주해야 하며, 사용자의 사용 행위가 저작권 침해에 해당하는지에 대해서도 논의의 여지가 있습니다.