인문학
사회과학
자연과학
공학
의약학
농수해양학
예술체육학
복합학
지원사업
학술연구/단체지원/교육 등 연구자 활동을 지속하도록 DBpia가 지원하고 있어요.
커뮤니티
연구자들이 자신의 연구와 전문성을 널리 알리고, 새로운 협력의 기회를 만들 수 있는 네트워킹 공간이에요.
초록·키워드
현 정부에서는 자율규제라는 규제 모델을 내세우고 있다. 자율규제는 규제에 드는 정보비용을 낮추고 규제의 전문성을 높일 수 있다는 장점이 있지만, 법을 우회하는 단초를 제공하거나 전체적인 시장 비용을 높이는 결과를 초래할 위험이 있다. 이렇게 이중적인 모습을 지닌 자율규제는, 그 구체적인 운영방식이나 정확한 개념, 적용 범위 등에 대해 아직 사회적 합의가 도출되지는 않은 것으로 보인다. 이 글에서는 자율규제의 선례를 보여준 미국의 사례를 검토하고 우리에게 주는 시사점을 얻고자 한다. 자율규제는 조직화 된 집단이 구성원의 행위를 규제하는 것을 의미한다. ‘Self-Discipline’과 ‘Self-Regulation’으로 구분될 수 있으며, 국가의 개입 수준에 따라 여러 유형으로 나누기도 한다.
미국에서 자율규제를 담당하는 기관 중 하나인 연방통신위원회(FCC)에서는 민간기구와의 협력이나 면책규정을 통해 자율규제를 운영했다. 학부모 텔레비전 위원회(PTC)는 연방통신위원회에 민원을 제기할 수 있는 자체적인 시스템을 운영하고 있으며, 실제로 연방통신위원회에 접수되는 민원의 대부분이 이 단체에 의해 제기된다. 더불어 매년 10대 최고의 광고주와 최악의 광고주를 선정하여 기업의 이미지를 자율규제 준수의 유인으로 삼고 있다.
통신품위법 제230조는 자율규제에 이용되는 대표적인 면책규정 중 하나이다. 이 규정이 제정되기 전 미국에서는, 인터넷 서비스 제공자가(이하, ISP) 게시물을 관리하고 있었다는 사항이 증명되지 않을 경우 해당 사이트에 올라온 위법한 콘텐츠에 대한 책임을 지우지 않았다. 이는 ISP로 하여금 아무런 조치를 하지 않도록 하는 결과를 초래했다. 이에 통신품위법 제230조에서는 사이트 내의 콘텐츠를 관리한 운영자에게 위법한 콘텐츠에 대한 책임을 지우지 않을 것을 규정했으며. 관리에 수반한 검열에 대해서도 책임을 지지 않음을 규정했다.
현재 미국 자율규제에서 중추적인 역할을 하는 기관은 연방거래위원회(이하, FTC)다. FTC에서는 안전피난처(Safe Harbor)라는 면책시스템을 이용한다. 해당 법률에서는 사업자 단체 등이 각 법률에서 마련하는 요건에 적합한 가이드라인을 자체적으로 마련하여 FTC의 승인을 받을 수 있도록 한다. 사업자가 승인된 가이드라인을 준수한 것이 증명되면, 예기치 못한 위법사항에 대해서 책임을 면해주는 방식이다. 가이드라인을 제출한 사업자 단체나 자율규제 기구는 안전피난처 시스템에 기반하여 기업을 규제한다. 기업의 가이드라인 위반에 대한 사항에 대해 검토하고, 자체적으로 심사하거나 FTC에 회부하기도 한다. 현재 광고나 소셜미디어 어플리케이션 등에 대해 이러한 자율규제 방식이 적용되고 있다.
FTC는 소비자의 개인정보보보호와 관련된 사안도 함께 규율하고 있다. 규제안 작성에 대한 사전 공고(Advanced Notice of Proposed Rule-making, 이하 ANPR)를 이용하여 관련 법제를 규정하고 있다. 각 주에서도 기업이 소비자의 개인정보 다룰 때 지켜야 할 구체적인 사안을 규정한 법률을 도입하고 있다.
오늘날 미국의 자율규제는 민간이 주도하고 있다. 빅테크 기업 등에서는 가이드라인을 지킬 수 있도록 하는 레그테크(Reg-Tech)를 스스로 마련하였다. 유튜브 등에서는 이러한 프로그램을 다른 기업에 제공하기까지 한다. 현재 우리나라의 플랫폼 기업은 커뮤니티 관련 사업을 통한 규모 확장을 계획하고 있다. 플랫폼 기업의 해외 진출과 이러한 상황을 결합하여 볼 때, 레그테크를 채택하는 것이 중요한 일이 될 것임을 알 수 있다. 현재 우리나라에서는 국가기관과 민간기업 모두 관련 기술을 마련하는 데 투자를 하고 있다. 제도적 기반을 통해 민관이 협력하고 양측의 기술과 데이터베이스 등을 공유하게 된다면, 우리나라도 ‘규제 시장’에서 선진적인 지위를 점할 수 있을 뿐만 아니라 이로써 소비자보호에도 기여할 수 있을 것이다.
본문·목차
인공지능 문자 인식 모델을 통해 추출된 텍스트로, 일부 오타나 오류가 포함될 수 있으나 지속적으로 개선 중입니다.
오류를 발견하셨다면 해당 부분을 드래그한 후 ' 를 통해 신고해주세요.
오류를 발견하셨다면 해당 부분을 드래그한 후 ' 를 통해 신고해주세요.