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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
박희수 (이화여자대학교)
저널정보
이화여자대학교 법학연구소 법학논집 법학논집 제25권 제3호
발행연도
2021.1
수록면
93 - 120 (28page)

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자율주행자동차는 데이터 기반의 머신 러닝과 인공 신경망을 기반으로 한 딥 러닝을 통해 그 성능과 안전성이 급속히 발전하게 되었다. 최근의 딥 러닝 알고리듬은 신체적 움직임을 통해 사물을 인식하도록 하고 있는데, 이를 운전에 적용할 경우 자율주행자동차가 실제의 도로상황을 보다 자연스럽게 이해할 수 있을 것으로 기대된다. 형법은 자율주행자동차를 어떻게 규율해야 할 것인가? 우선, 위험형법은 형법의 역할을 미래의 잠재적 위험에 선제적으로 대응하는 데에 있다고 본다. 그러나 법익의 보편화, 추상적 위험범의 확대를 통해 처벌 범위를 확대함으로써, 결국 형법의 기능화 내지 형사정책화를 초래할 우려가 있다. 다른 한편, 허용된 위험의 법리는 현대 산업사회에서 발생하는 위험을 어느 정도 감수하도록 한다. 자동차는 과학기술의 발전으로 인한 현대의 가장 일상적인 위험이자 사회적으로 허용된 위험의 대표적 예이다. 자율주행자동차의 경우, 문제는 자율주행자동차 소프트웨어의 오류로 인한 위험을 우리 사회가 어느 정도까지 허용할 수 있는가 하는 점이다. 2019년 「자율주행자동차 상용화 촉진 및 지원에 관한 법률」이 제정ㆍ시행되고 있지만, 이는 자율주행자동차 기술의 개발과 인프라 구축에 초점을 맞추고 있고, 그것이 초래할 위험에 대하여는 규정을 두고 있지 않다. 그러나 자율주행자동차의 위험은 국민의 생활과 안전에 직결되는 사안으로서 간과해서는 안 될 문제이다. 따라서 자율주행자동차 위험의 허용범위를 설정하는 등 예측 불가능한 위험원의 사전적 규제ㆍ관리를 위한 법적 근거를 마련해야 한다. ‘평균 사고 간격(MDBF)’은 자율주행자동차의 안전성을 판단할 정량화된 기준으로서 사용될 수 있다. 그리고 다양한 구성원의 참여가 보장된 민관 협력 위원회를 구성하여 입법ㆍ정책적으로 신속하게 대응하고, 제조업자의 사전관리의무와 이용자의 소프트웨어 정기검사를 의무화함으로써 위험을 사전에 관리할 수 있도록 할 것을 제안한다. 여기에 의무 불이행 시의 벌칙규정을 둠으로써, 그 이행을 담보할 수 있을 것이다.
#자율주행자동차 #인공지능 #위험사회 #위험형법 #허용된 위험의 법리

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닉 보스트롬 / 2017 / 슈퍼인텔리전스: 경로, 위험, 전력 / 까치글방 google schola 울리히 벡 / 2006 / 위험사회―새로운 근대(성)를 향하여 / 새물결출판사 google schola 한국포스트휴먼연구소 / 2017 / 포스트휴먼 시대를 달리는 자율주행자동차-입법전략 / 아카넷 google schola 호드 립슨 / 2017 / 넥스트 모바일: 자율주행혁명 / 도서출판 길벗 google schola 고세일 / 2020 / 책임주체로서 지능형 인공지능 로봇에 대한 고찰 / 재산법연구 37(2):1~23 dbpia

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