권리주체성

권리주체성은 법에서 권리가 귀속하는 주체, 즉 법적인 권리를 가짐을 말한다. 권리의 주체가 되기 위해서는 권리능력이 있어야 한다. 만약 인공지능이 재산을 갖게된다면 필요한것이 법적인 권리이다.

개요

유명한 자산가 A씨가 아내를 여의고 인공지능 로봇 알파와 함께 살았다. A씨는 죽은 후에 유언으로 알파에게 재산을 증여하겠다고 하였다. 알파는 법적으로 그 재산을 가질 수 있을까? 이때 필요한것이 권리능력이다. 법에서는 권리가 귀속하는 주체를 권리의 주체라고 한다. 권리의 주체가 되기 위해서는 권리능력이 있어야 한다.

우리나라에서는 권리능력을 가질 수 있는 사람을 크게 자연인과 법인으로 나눈다. 자연인은 일반적인 사람을 말한다. 민법 제3조에서 사람은 생존한 동안 권리와 의무의 주체가 된다고 규정하고 있다. 사람 이외의 권리주체가 될 수 있는것은 민법상에서는 법인을 인정하고 있다. 법인이란 자연인이 아니면서 권리능력이 인정되어 있는 것을 말한다. 일정한 목적을 위하여 결합한 사람의 단체인 사단법인과 일정한 목적을 위하여 출연된 재산인 재단법인이 있다. 이런 법인 제도가 인정되는 이유는 그 단체가 중요한 법률생활의 단위로서 가능해왔기 때문이다. 인정이 되지 않는다면 그 많은 구성원이 모두 법적 거래에 참여해야하는 번거로움이 생긴다.

인공지능은 권리주체성이 인정되는가? 자연인의 법률행위를 편하게 하기위해 만들어진 법인제도는 인공지능이 인정받기 어렵다. 그렇다면 인공지능은 자연인으로 볼 수 있을까? 법에서 말하는 자연인은 인간을 말하기 때문에 기계인 인공지능은 현 시점에서 자연인으로 보지 않는다. 따라서 현재 인공지능은 법적으로 권리주체성이 인정되지 않는다.

특징

신기술로서 인공지능의 가장 두드러진 특징 중 하나는 인간의 개입 없이 판단하고 행동할 수 있다는 것이다. 이 특징은 법적으로 문제를 일으킬 수 있다. 인간의 개입 없이 발생한 행위로 손해가 발생되었을 때 손해에 대한 책임, 특히 민사적인 책임을 묻기 위해서는 손해를 발생시킨 주체가 권리주체이어야만 한다. 현행법에서 인정하는 법인격은 자연인과 법인뿐이기에 인공지능은 그 대상이 아니다. 유럽 및 국제기구의 법제도적 논의 역시 뚜렷한 결론에 이른 경우는 없지만 인공지능 법인격에 대한 긍정적 검토가 필요하다는 의견이 제시되고 있다. 일본의 경우 인공지능 관련 규제는 서비스 제공자가 이용자에 대해 가지는 책임 문제와 사고 발생 시의 책임 분배 문제에 집중되어 있다. 기존 체계 내에서 해결방안을 제시하고 있다.

인공지능

인공지능(人工知能, AI, artificial intelligence)이란 인간처럼 학습하고 생각할 수 있는 컴퓨터 시스템을 말한다. 인공지능은 컴퓨터 프로그램을 이용해 인간의 학습능력, 추론능력, 지각능력, 자연어의 이해능력 등 모든 지능적인 행동들을 모방할 수 있다. 인공지능이란 용어는 1956년 미국 다트머스 대학에서 개최된 한 컨퍼런스에서 마빈 민스키, 존 맥카시 등의 석학들이 처음 소개했다. 그 이후로 지난 60여년동안 인공지능기술은 많은 우여곡절을 거치면서 발전해 왔지만, 현실 세계의 문제를 해결하는 데는 별다른 기여를 하지 못했다. 그러다가 2010년경에 보편화된 딥러닝기술이 실생활의 여러 분야에 성공적으로 적용되면서 인공지능기술이 많은 주목을 받게 되었다. 딥러닝기술은 데이터만 충분히 있다면 컴퓨터가 인간의 경험이나 전문지식을 얼마든지 학습할 수 있다는 것을 입증했고, 앞서 언급한 암 진단, 퀴즈대회, 바둑 등과 같은 제한된 범주에서는 인간의 능력을 앞지를 수도 있음을 보였다. 인공지능의 예로는 알파고, 왓슨, 시리, 소피아 등이 있다.

외국의 인공지능 규율

• 유럽

유럽은 인공지능을 규율하기 위한 법제도 논의에서 뚜렷한 결론에 이른 경우는 없지만 인공지능 법인격에 대한 긍정적 검토가 필요 하다는 의견을 제시하고 있다. 하지만 법인격 부여 방법이 제안되어도 완전한 형태의 법인격을 부여하는 것은 아니라고 본다. 필요한 영역 한정하여 부분적인 법인격을 부여하는 방향에서 논의되고 있으며 제시하고 있는 해법은 "유책사유로부터 독립한 책임" 내지 "리스크 평가에 근거한 책임"이다. 구체적으로는 전자인제도(e-personhood)의 도입, 로봇 등록부의 실행, 로봇과 인공지능을 위한 유럽 차원의 기구 설치 및 윤리 준칙의 강조 등이 제시되어 있다.

• 일본

일본은 총무성(總務省)에서 2017년 7월 국제 논의를 이끌기 위한 관련 원칙을 발표하였으며, 이어서 ‘AI 네트워크사회추진회의’의 이름으로 인공지능의 활용 촉진을 위한 정책안을 제시한 정도이다. 인공지능 관련 규제는 인공지능 서비스 제공자가 이용자에 대해 가지는 책임 문제와 더불어 사고 발생 시의 책임 분배 문제에 집중되어 있다. 이때 책임 분배를 위한 방법으로 인공지능에 법인격을 부여하는 것 대신에 당사자 간 사전 합의를 유도하거나 보험 제도를 활용하는 방법을 제시한다.

인공지능과 저작권

인공지능의 발달로 컴퓨터가 만들어낸 작품에 대한 관심이 커지고 있다. 인공지능이 창작이라고 불리는 활동도 가능한 것으로 평가되고 있고, 이미 인공지능은 미술과 음악 활동을 하고있다. 인공지능이 만들어 낸 작품이 법적으로 보호받을 수 있는 대상인지, 만약 그렇다면 법적 권리 보호의 주체는 누구여야 하는지 법리적 논쟁이 확대되고 있다. 저작권법 제2조 제1호 저작물은 인간의 사상 또는 감정을 표현한 창작물을 말한다. 인간이 아닌 동물이 그린 그림은 비록 그 표현의 창작성이 인정된다고 하더라도 인간의 사상과 감정을 표현한 것은 아니기에 법적 보호의 대상인 저작물로 인정받지 못한다. 같은 맥락으로 동물도 아닌 소프트웨어인 인공지능이 출력한 악보나 그림 등은 저작물로서 보호되지 않는다는 것이다.

인공지능 저작권의 주체

인공지능이 머신러닝과 딥러닝을 통해 진화하면서 더욱 인간다워짐에 따라 인공지능의 창작물을 저작권법상 보호의 대상으로 할것인지 논쟁이 일어나고 있다. 그 주장은 다음과 같다.

• 인공지능의 학습을 가능하도록 데이터를 제공하고 알고리즘을 부여한 자, 즉 인공지능을 활용하여 저작물을 만들어낸 사람에게 그 저작권이 있다.
• 인공지능이라는 창작의 도구를 만들어낸 자, 즉 인공지능 개발자에게 그 저작권이 있다.
• 비록 학습의 산물이라고 하더라도 그것이 당초의 예측을 뛰어넘은 새로운 결과물일 수도 있는바 인공지능 그 자체가 창작자가 되어야 하므로 인공지능을 법인격을 가진 자로 승격시켜서 인공지능 자체를 저작자로 보자.

이 주장들은 법리적 이유와 근거가 있으나 창작물의 주체를 인간으로 한정하면 한계가 있다. 그러하여 저작권법 제2조 제1호를 개정하여야 한다는 의견이 늘어나고 있다. 기술의 발달로 창작의 주체가 인간 이외의 주체로 확대될 것이 자명해진 현실에서 그에 맞는 창작 주체에 관한 법개정에 대한 수요가 증대하고 있고 이는 민법 및 타 법에서 로봇 등으로 권리·의무의 주체를 확대할 필요성이 있는지에 관한 논의와도 맞닿아 있다.

참고자료

• 서울중앙지방법원,〈인공지능 알파는 권리주체가 될까?〉, 《네이버 블로그》, 2016-05-16
• 정보통신정책연구원,〈인공지능시대 법제 대응과 사회적 수용성〉, 《정보통신정책연구원》, 2018-12-00
• 인공지능 해시넷 - http://wiki.hash.kr/index.php/%EC%9D%B8%EA%B3%B5%EC%A7%80%EB%8A%A5
• 김수형,〈4차산업혁명과 인공지능〉, 《무등일보》, 2020-07-08
• 최지선,〈AI 창작물은 저작권법상 보호되나?〉, 《사이언스타임즈》, 2019-08-23

같이 보기

인공지능 : 인공지능 기술 □■⊕, 인공지능 활용, 인공지능 개발업체, 인공지능 인물 인간적 행위 로봇공학 • 로봇기술 • 인지과학 • 자동추론 • 자연어 처리 • 지식표현 • 컴퓨터 비전 • 튜링 테스트 합리적 사고 결정이론 • 논리학 • 논리주의자 • 삼단논법 • 선호도 • 최대기대효용 • 효용이론 강화학습 ADP • DDPG • DQN • SARSA • 결정이론적 메타추론 • 계통적 강화학습 • 동적 계획법 • 모델 기반 강화학습 • 모델 프리 강화학습 • 반영식 아키텍처 • 수시 알고리즘 • 심층믿음망 • 어니 • 에이전트 • 확률적 경사하강법 인공지능 프로그램 A2I • 어니 • 알파고 • 알파고제로 • 왓슨 • 카페 • 텐서플로 • 토치 • 한돌 인공지능 알고리즘 AGI • 관계형 네트워크(RN) • 다층퍼셉트론 • 데이터마이닝 • 딥러닝 • 딥큐러닝 • 머신러닝(기계학습) • 방사신경망 • 분산 샌드박스 • 비지도학습 • 생성대립신경망(GAN) • 생성형 AI • 수퍼 얼라인먼트 • 순전파 • 순환신경망(RNN) • 시그노이드 함수 • 신경망 구조 • 심층신경망(DNN) • 심층신뢰신경망(DBN) • 양방향 비고정값 암호 체계(TSID) • 역전파 • 인공신경망(ANN) • 인공지능(AI) • 제한 볼츠만 머신(RBM) • 전방전달신경망 • 지도학습 • 코헨 자기조직 신경망 • 텍스트마이닝 • 파이 • 퍼셉트론 • 합성곱 신경망(CNN) 문자인식 ICR • OCR • OMR • 문자인식 인공지능 특징 계산상의 합리성 • 분산성 • 불확실성 • 예측곤란성 • 완벽한 합리성 • 유계 합리성 • 이유 불충분의 원리 • 자율성 • 할루시네이션 계산 복잡도 NP • NP-완전 • 공간복잡도 • 시간복잡도 • 여 NP • 여 NP-완전 인공지능 기술 BCI • GPT • 딥블루 • 딥페이크 • 멀티모달 • 모달 • 모달리티 • 모달창 • 알렉스넷 • 왓슨 • 텔레파시 • 환각 인공지능 법적 지위 권리주체성 • 전자대리인 • 전자적 인간 • 책임법 • 코파일럿 인공지능 업무 데이터라벨러 • 데이터라벨링 • 크라우드워커 위키 : 자동차, 교통, 지역, 산업, 기업, 단체, 업무, 쇼핑, 블록체인, 암호화폐, 인공지능, 개발, 인물, 행사, 일반