인공지능 네트워크의 설계결함과 제조물책임에 관한 법적 쟁점의 검토

윤경섭

doi:10.30833/LTPR.2021.11.9.4.189

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자료유형: 학술저널

저자정보: 윤경섭 (코리아씰팩)

저널정보: 한국법이론실무학회 법이론실무연구 법이론실무연구 제9권 제4호

발행연도: 2021.11

수록면: 189 - 232 (44page)

DOI: 10.30833/LTPR.2021.11.9.4.189

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제조물책임법은 민법 중 불법행위라 불리는 영역의 특별법으로서 규정되어 있다. 그 불법행위법에 대한 원칙은 일반 불법행위법으로 불리는 과실책임이며, 피고의 과실(주의의무 위반)과 그로 인해 발생한 손해 사이의 인과관계를 원고가 주장·입증하지 않으면 피고는 배상책임을 지지 않는다. 이를 과실책임주의라든가 과실이 없으면 책임 없음이라고 말한다. 그러나 제조물책임법은 과실책임주의를 수정해서 원고가 과실을 주장·입증하지 못하면서도 과실 대신 제조물의 결함을 원고가 주장·입증할 수 있다면 제조물책임을 피고에게 부과할 수 있도록 하고 있다. 결함의 개념은 학설 및 판례에서 대략 제조결함, 설계결함, 지시경고상의 결함의 세 가지로 분류되어 있다. 이 연구에서는 제조물책임법의 결함개념 발전에 있어서 중요하고 중심적인 역할을 담당해 왔으며, 또한 법이론으로서도 비교적 논리적으로 정리되어 온 ‘설계상의 결함’에 대해서 주로 미국과 일본, 한국의 법리를 중심으로 논의하였다.
본론에서는 아래의 순서에 따라 제조물책임법의 논점을 예시적으로 제시하였다. 즉 1. 연계의 원칙에 관련된 논점, 2. 투명성 원칙에 관련된 논점, 3. 제어 가능성의 원칙에 관련된 논점, 4. 안전원칙 관련 논점, 5. 보안원칙 관련 논점, 6. 윤리의 원칙에 관련된 논점, 7. 이용자 지원 원칙에 관련된 논점 및 8. Accountability의 원칙에 관련된 논점의 순서로 제조물책임법의 논점을 소개하였다.
본 연구는 주로 AI 개발 가이드라인 안으로부터 연상되는 제조물책임법의 논점을 예시적으로 들어보았다. 예시적이므로 모든 것을 망라하고 있지 않으며, 쟁점을 드는 데 그치는 부분도 많았다. 애초에 AI 네트워크라는 본고의 대상이 아직 요람기에 있기 때문에 모든 것을 정확하게 예측하기 어렵다는 점을 양해해 주셨으면 한다. 굳이 두 가지 중요한 점을 마지막으로 든다면, 첫째는 AI를 이용한 제조물의 설계상의 결함이 RAD와의 비교에 의해서 사후적인 평가에 노출된다고 하는 점일 것이다. AI를 제조물에 이용하려고 검토하고 있는 제조업자 등은 AI에는 ‘제어 불가능성’이나 ‘불투명성’이라는 결점이 존재함을 충분히 우선은 이해해야 한다. 그런 다음 그 결점들을 최소화하기 위해 가능한 설계상의 대책을 채택할 수 있는 한 검토해 두어야 할 것이다. 그렇지 않으면 사고가 발생했을 경우에 RAD(적합한 대체설계안)를 채용하지 못했다는 이유로 설계상의 결함이 인정될 위험성이 높아지게 된다. 둘째로 중요한 점은 오작동 법리이다.
원고가 비록 AI를 이용한 제조물의 구체적인 결함과 그 결함이 손해의 원인이었음을 직접증거에 의하여 입증할 수는 없더라도 오작동법리를 이용하면, 간접적인 상황증거에 의하여 법원에 추인시킬 수 있다. 비록 AI에는 제어가능성과 투명성이 결여되어 있기 때문에 원고에게는 결함이나 인과관계를 특정할 수 없다고 해도 오작동법리가 적용되면 제조업자 등이 제조물책임에서 벗어날 수 없는 경우도 있을 수 있다. 따라서 제조업자 등은 AI의 공급을 받는 경우에 가능한 한 제어불가능성이나 불투명성 등의 결점을 치유·개선시키도록 요구해야 할지도 모른다.

The Product Liability Act is stipulated as a special law in an area called tort among civil law. The principle of the tort law is negligence liability, which is called the general tort law, and the defendant is not liable for compensation unless the plaintiff asserts and proves a causal relationship between the defendant"s negligence (violation of duty of care) and the resulting damage. This is called negligence or negligence if there is no negligence. However, the Product Liability Act modifies the principle of negligence so that product liability can be imposed on the defendant if the plaintiff can assert and prove defects in the product instead of negligence even though the plaintiff cannot assert or prove negligence. The concept of defects is roughly classified into three types: manufacturing defects, design defects, and warning defects in theories and precedents. In this study, we will mainly discuss "defects in design", which have played an important and central role in the development of the concept of defects in the Product Liability Act, and have been relatively logically organized as a legal theory, mainly focusing on the jurisprudence of the United States and Korea.
It is hoped that this thesis will be helpful in considering the risks and risk measures under the Product Liability Act. In this article, the issues of the Product Liability Act are presented by way of example in the following order. That is, 1. Issues related to the principle of linkage, 2. Issues related to the transparency principle, 3. Issues related to the controllability principle, 4. Issues related to the safety principle, 5. Issues related to the security principle, 6. Issues related to the principle of ethics , 7. Issues related to the principle of user support and 8. issues related to the principle of accountability were introduced in the order of the issues of the Product Liability Act.
This study mainly listened to the issues of product liability law that are associated with the AI development guideline as an example. As it is an example, it does not cover everything, and there are many parts that only raise issues. In the first place, since the subject of this paper, the AI network, is still in its cradle, it is difficult to predict everything accurately, and there are limitations in the abilities of researchers, so please understand that there are many shortcomings. If I have to mention two important points last, one would be that the design flaws of products using AI are exposed to ex post evaluation by comparison with RAD.
Manufacturers and others who are considering using AI in their products should fully understand that AI has drawbacks such as “uncontrollability” and “opaqueness”. It should then be considered as far as possible to adopt possible design measures to minimize the shortcomings. Otherwise, in the event of an accident, there is a high risk of design defects being recognized because RAD (a suitable alternative design plan) was not employed. The second important point is the principle of malfunction.
Although the plaintiff cannot prove by direct evidence that the specific defect in the product using AI and that defect was the cause of the damage, if the plaintiff uses the malfunction principle, it can be ratified by the court through indirect circumstantial evidence. Although AI lacks controllability and transparency, even if a defect or causal relationship cannot be specified for the plaintiff, there may be cases in which manufacturers, etc. cannot escape product liability if the malfunction law is applied. Therefore, manufacturers, etc., may have to request that defects such as uncontrollability and opacity be cured or improved as much as possible when receiving AI supply.

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김은빈 / 2020 / 자율주행자동차의 대중화와 제조물책임법상의 법적쟁점 / 통상정보연구 22(3):171~194

김진우 / 2018 / 자율주행에서의 제조물책임에 관한 몇 가지 법률문제 / 소비자문제연구 49(2):233~267

김호기 / 2018 / 자율주행차 운행으로 발생하는 위험에 대한 형법적 대응방향 ― 가상물리시스템으로서의 자율주행차 제조자에 대한 형법적 제조물책임 부과가 갖는 의미와 한계 ― / 서울법학 26(3):223~257

류창호 / 2016 / 자율주행자동차에 대한 제조물책임의 적용에 관한 연구 / 아주법학 10(1):29~69

박수곤 / 2019 / 증강현실과 제조물책임 / 재산법연구 36(2):263~292

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