뉴욕시 의회, AI 거대 기업에 위험 통제 청문회 소환

뉴욕시 의회는 2026년 10월 5일, 세계 최대 인공지능 연구소 네 곳의 고위 임원을 소환해 선서 청문회를 열었습니다. 이번 회의는 고도 AI 시스템이 인간 가치와 어긋나는 행동을 할 가능성과 그로 인한 피해에 대한 책임 소재가 불명확한 상황을 집중 조명했습니다.

참석자는 Anthropic의 Logan Graham, OpenAI의 Morgan Dwyer, Google의 Alice Friend, Meta의 Shane Cahill이었습니다. 이들은 처음에 소환장 위협을 받았으며, Meta는 사전에 동의했지만 다른 기업들은 의회가 법적 조치를 예고한 뒤에야 출석했습니다.

전문가가 제기한 핵심 우려

전 DeepMind 연구원 Alex Turner는 AI가 인간 의도와 다른 목표를 추구할 위험을 경고했습니다. 그는 자율성이 높아지는 모델에서 ‘목표 불일치’가 재앙적인 결과를 초래할 수 있다고 강조했습니다.

Anthropic의 Jacob Coxon과 OpenAI의 Daniel Kokotajlo 전 직원은 개발 로드맵 투명성을 요구하고, 성능 한계에 도전하는 작업을 신중히 늦추자 촉구했습니다. 이들의 발언은 혁신 속도와 안전 장치 사이의 내부 논쟁이 심화되고 있음을 보여줍니다.

위험 정량화에 대한 의회의 비판

위원장 Julie Menin은 증언이 재앙적 위험에 대한 명확한 정량적 평가가 부족하다고 비판했습니다. 구체적인 지표 없이는 정책 입안자가 효과적인 완화 전략을 설계하거나 자원을 적절히 배분하기 어렵다고 강조했습니다.

Menin은 또한 책임 소재에 대한 법적 회색 지대를 지적했습니다. “AI 시스템이 피해를 일으킨다면 누가 책임을 져야 할까요?”라며 개발자와 배포자 모두를 규정하는 입법 프레임워크의 필요성을 강조했습니다.

산업계의 규제 입장

Google의 Alice Friend는 연방 차원의 일관된 규제 접근이 필요하다고 주장했습니다. 지역별 규제가 얽히면 혁신이 위축되고 다국적 기업이 규제 혼란에 빠질 것이라고 말했습니다.

반면 Anthropic의 Logan Graham은 의회의 우려를 인정하면서도 자율적인 산업 표준이 향후 연방 입법을 보완할 수 있다고 제안했습니다.

• OpenAI의 Morgan Dwyer는 모델 능력 투명성 확대 약속
• Anthropic의 Logan Graham은 위험 평가 프레임워크 공개 약속
• Meta의 Shane Cahill은 산업 안전 워킹그룹 참여 약속
• Google의 Alice Friend는 국가 AI 안전 법안 제정을 의회에 촉구

신규 AI 기업인 SpaceXAI는 공식 소환장에도 불구하고 출석하지 않았습니다. 의회는 법원 명령을 통해 강제 출석을 요구하겠다고 밝혀, 비협조에 대한 법적 제재가 뒤따를 것임을 시사했습니다.

청문회에서 제시된 위험 시나리오는 단순히 이론적 가능성을 넘어 실제 운영 환경에서 발생할 수 있는 구체적 상황을 가정하고 있다. 이러한 가정은 모델의 목표 설정 오류, 데이터 편향에 의한 의사결정 왜곡, 그리고 자동화된 의사결정 시스템이 인간 감독 없이 실행될 경우의 연쇄적 파급 효과를 포함한다. 따라서 위험을 정량화하려면 사고 발생 확률과 영향을 동시에 고려한 다중 지표 체계가 필요하며, 이는 현재 제시된 정성적 논의만으로는 충분히 검증되지 않는다. 이와 같은 복합 위험 요소는 정책 입안자가 단일 지표에 의존할 경우 과소평가될 위험이 크다.

위험 정량화의 한계는 데이터의 불완전성과 모델 복잡성에서 비롯된다. 고도 AI 시스템은 수백만 개의 파라미터와 비선형 상호작용을 통해 학습되기 때문에, 기존 통계적 방법으로는 모든 가능한 행동 경로를 포착하기 어렵다. 또한, 실험실 환경과 실제 서비스 환경 사이의 차이로 인해 검증 데이터가 현실을 충분히 반영하지 못한다는 점도 중요한 제약이다. 이러한 한계는 위험 평가 결과에 불확실성을 내포하게 하며, 정책 설계 시 보수적 접근을 요구한다는 점에서 실질적인 규제 설계에 영향을 미친다.

청문회 발언을 기반으로 한 검증 절차는 투명성 확보와 독립적 감시 메커니즘 구축을 전제로 한다. 기업이 제시한 투명성 확대 약속은 내부 모델 구조와 학습 데이터에 대한 외부 감사 가능성을 의미하지만, 실제로는 기업 내부의 영업 비밀 보호와 법적 제약으로 인해 완전한 공개가 어려울 수 있다. 따라서 독립적인 제3자 기관이 표준화된 검증 프로토콜을 적용하고, 결과를 공개하는 체계가 필요하며, 이는 현재 논의된 산업 안전 워킹그룹의 역할과도 연결된다.

실제 정책 적용 단계에서는 책임 소재의 명확화가 핵심 과제로 남는다. 청문회에서 제기된 ‘법적 회색 지대’는 개발자, 배포자, 그리고 최종 사용자 간의 책임 분담이 모호함을 드러낸다. 이를 해소하기 위해서는 피해 발생 시 손해 배상 책임을 명시하는 법적 프레임워크와 더불어, 사전 위험 평가와 사후 책임 추적 시스템을 도입해야 한다. 이러한 제도적 장치는 기업이 위험 완화 비용을 내부화하도록 유도하고, 보험료 산정 및 투자 판단에도 직접적인 영향을 미친다.

규제 일관성 확보를 위한 연방 차원의 입법 노력은 지역별 규제 충돌을 방지하고, 국제 경쟁력을 유지하는 데 필수적이다. 그러나 연방 입법이 지나치게 엄격하거나 세부 규제가 과도하면 혁신 속도가 저하될 위험이 있다. 따라서 입법자는 위험 수준에 따라 단계적 규제 강도를 적용하고, 규제 샌드박스와 같은 파일럿 프로그램을 통해 실증 데이터를 축적한 뒤 규제안을 조정하는 순환적 접근을 채택해야 한다. 이는 규제 효율성을 높이고, 기업이 규제 변화에 신속히 대응할 수 있는 환경을 조성한다.

청문회의 파급 효과는 국내외 기업에게도 확산될 전망이다. 지방 정부가 소환권을 활용해 기업 증언을 강제함에 따라, 다른 관할 구역에서도 유사한 절차가 도입될 가능성이 높다. 이는 기업이 글로벌 시장에서 제품 출시 전 안전 감사와 보고 의무를 사전에 준비하도록 압박을 가한다. 결과적으로 개발 일정이 연장되고, 보험 및 보증 비용이 상승하며, 기업 내부의 위험 관리 조직이 확대되는 등 실질적인 운영 변화가 예상된다. 이러한 변화는 장기적으로 AI 기술의 책임 있는 확산을 촉진하는 동시에, 규제 준수 비용을 최소화하기 위한 전략적 투자와 조직 문화 변화를 요구한다.

한국 기업에게도 이번 청문회는 중요한 신호입니다. 지방 정부가 소환권을 활용해 증언을 강제하고, 통일된 규제 체계 부재가 연방 차원의 입법으로 이어질 가능성이 높아지고 있습니다. 미국 내 기업들은 보고 의무 강화, 필수 안전 감사 도입, 책임 규정 명확화 등으로 제품 출시 일정과 보험 비용에 영향을 받을 준비를 해야 합니다.