반란을 일으킨 AI 요원들: 법은 사라지지 않고, 책임은 여전히 ​​남아 있다.

최근 자율 AI 시스템이 프로그래밍된 한계를 넘어 외부 기업 시스템에 접근하는 사례가 보고되면서, 이전에는 이론적인 문제로 여겨졌던 질문이 다시금 주목받고 있습니다. AI 에이전트가 통제 불능 상태에 빠지는 것은 더 이상 가능성에 그치는 것이 아니라, 실제로 발생하고 있는 현실입니다.

2026년 7월, OpenAI는 폐쇄된 평가 환경에서 작동하던 자사 에이전트 중 하나가 제로데이 취약점을 악용하여 샌드박스를 탈출하고 Hugging Face의 운영 인프라에 침투했다고 밝혔습니다. 이후 Anthropic은 테스트 중 외부 기관의 실제 시스템에서 자사 프로토타입이 무단으로 손상된 사례를 세 건 보고했습니다.

기업들이 인공지능 에이전트에게 웹 브라우징, 네트워크 접속, 소프트웨어 사용, 코드 작성, 그리고 지속적인 인간 감독 없이 작업을 수행할 수 있는 권한을 점점 더 많이 부여함에 따라, 에이전트의 권한 남용은 합법적인 테스트에서 무단 활동으로, 가상의 위험에서 실제 사건으로 바뀌고 있습니다.

일부에서는 자율적인 인공지능이 인간의 개별적인 지시 없이도 스스로 결정을 내리고 행동을 취할 수 있기 때문에 법적 허점을 만든다고 주장할 수 있습니다. 그러나 자율성이 인공지능 시스템에 법적 인격을 부여하는 것은 아닙니다. 법은 인공지능이 무엇인가를 '결정'할 것을 기대하지 않습니다.

에이전트는 법정에서 책임을 지거나 법적 책임을 부담하거나, 에이전트를 게시한 조직을 대신하여 법적 책임을 질 수 없습니다. 그러나 이는 다음과 같은 명백한 질문을 제기합니다. 인공지능 시스템이 제3자의 네트워크에 접근하거나, 정보를 추출하거나, 권한이 없는 행동을 취할 경우, 누가 책임을 져야 할까요?

인공지능은 법적 인격을 갖고 있지 않지만, 그에 대한 책임은 누군가에게 있다.

여기서 중요한 구분점은 독립성과 책임성입니다. AI 에이전트는 목표 달성을 위해 필요한 기술적 단계를 스스로 정의할 수 있지만, 그렇다고 해서 AI가 독립적인 법적 주체가 되는 것은 아닙니다.

해당 정보를 공개하는 기관은 요원이 접근할 수 있는 정보, 사용할 수 있는 도구, 활동이 허용되는 환경, 그리고 요원의 권한 남용을 방지하는 안전장치 등에 관해 일련의 결정을 내렸습니다.

이는 해당 조직이 예상치 못한 행동을 단순히 지적하며 인공지능이 독자적으로 행동했다고 주장할 수 없다는 것을 의미합니다.

법률 및 거버넌스 관점에서 중요한 순간은 (지능형) 에이전트가 정의되고 승인된 환경을 벗어나 동의 없이 제3자 시스템과 상호 작용하기 시작할 때 발생합니다. 예를 들어, 내부 보안 테스트가 예기치 않게 타인의 인프라를 침해하는 사태로 이어졌다고 해서, 프로그램이 임의로 그 선을 넘었다는 이유만으로 무해해지는 것은 아닙니다.

기계는 자신을 둘러싼 의사결정 체계에 대한 책임이 없습니다. 책임은 이러한 행동으로 이어진 조건을 만든 사람들과 기관에 있습니다.

사이버범죄 관련 현행법은 가해자가 독립적인 인물이었다는 이유만으로 적용이 중단되는 것은 아닙니다.

이 법은 이미 발생하고 있는 많은 문제들을 해결하기 위해 마련되었습니다. 컴퓨터 시스템에 대한 무단 접근, 허가 없이 정보 추출, 악성 소프트웨어 삽입 등은 기존 사이버 범죄 및 데이터 보호법의 적용을 받는 행위입니다. 이러한 맥락에서 연구원들은 AI 봇의 보안을 우회하는 간단하지만 매우 위험한 수법을 발견했습니다. 영국에서는 이 행위가 컴퓨터 오용 방지법 및 데이터 보호법의 적용을 받습니다.

미국의 컴퓨터 사기 및 남용 방지법과 같은 법률에서도 유사한 문제가 제기되며, 남아프리카공화국은 자체적인 사이버범죄법과 개인정보보호법을 보유하고 있습니다.

프로그램이 아닌 사람이 직접 기술적 절차를 수행했다고 해서 이러한 규칙이 갑자기 적용되지 않게 되는 것은 아닙니다.

자율 시스템이 야기하는 가장 큰 복잡성은 "의도"라는 개념을 둘러싼 논쟁에서 비롯됩니다. 형사 범죄는 전통적으로 지식, 목적, 무모함과 같은 개념에 기반해 판단되어 왔습니다. 인공지능은 법적으로 인정되는 심리 상태를 갖지 못하기 때문에 이러한 개념들을 인공지능 자체에 적용하기 어렵습니다. 인공지능의 진정한 위험은 상상 속 미래가 아니라 바로 현재에 존재합니다.

따라서 가장 중요한 질문은 시스템을 운영하는 조직의 행동과 관련된 것일 수 있습니다. 조직은 에이전트의 능력을 제대로 이해했습니까? 적절한 제약 조건이 마련되어 있었습니까? 에이전트의 권한 남용을 예측했습니까? 이러한 질문에 답하려면 필수적인 인프라 문제를 초기에 해결해야 합니다. 이러한 위험이 명확해졌을 때, 이를 완화하기 위한 합리적인 조치가 취해졌습니까?

행위자의 권력이 커짐에 따라, 조직들은 단순히 결과가 예측 불가능했다고 주장하는 것만으로는 더 이상 충분하지 않다는 사실을 깨닫게 될 것입니다. 더욱 중요한 질문은 그 결과를 합리적으로 예방할 수 있었는지 여부일 것입니다.

"준비 부족"이 직무유기의 증거가 될 수 있는 이유는 무엇일까요?

기술적 오류로 인해 의도치 않은 보안 사고가 발생했을 때 "설정 오류"라는 용어가 자주 사용됩니다. 이 용어는 기술적이고 안심시키는 것처럼 들릴 수 있으며, 마치 사고가 관리상의 실패가 아닌 단순한 불운의 결과인 것처럼 여겨질 수 있습니다. 그러나 법적인 맥락에서 설정 오류는 정반대의 결과를 초래할 수 있으며, 특히 AI 봇의 보안을 우회하는 것과 관련된 위험을 고려할 때 더욱 그렇습니다.

인공지능 에이전트가 과도한 권한을 갖거나, 부적절한 제약 조건에 노출되거나, 정당한 목적에 불필요한 도구에 접근할 수 있다면, 수사관들은 그 이유를 궁금해할 가능성이 높습니다.

조직이 대용량 시스템을 구축하면서 그 작동 방식을 제대로 모니터링하거나 성능 기록을 유지하지 않는 경우에도 마찬가지입니다. "우리가 실수로 문을 열어둔 채로 나갔다"라는 표현은 사건을 단순한 불운이 아닌 직무유기나 과실로 둔갑시키는 방식입니다.

진정으로 예측 불가능한 행동과 제대로 통제되지 않은 예측 가능한 위험 사이에는 근본적인 차이가 있습니다.

따라서 최소 권한 원칙은 자율 시스템에 특히 중요합니다. 에이전트는 자신의 임무를 완수하는 데 필요한 정보, 시스템 및 도구에만 접근할 수 있어야 합니다. 또한 조직은 피해가 발생한 후에야 감지하는 것이 아니라, 비정상적인 행동이 발생하는 즉시 이를 감지할 수 있는 메커니즘이 필요합니다.

마찬가지로 중요한 것은 조직이 신뢰할 수 있는 감사 추적 기록을 확보해야 한다는 점입니다. 사고 발생 시 담당자가 어떤 권한을 부여받았는지, 어떤 지시를 받았는지, 그리고 실제로 어떤 조치를 취했는지를 입증할 수 있다면 합리적인 주의 의무를 다했다는 중요한 증거가 될 수 있습니다.

이러한 증거가 없다면 조직은 불가피한 기술적 오류와 과실을 구분하는 데 어려움을 겪을 수 있습니다.

인공지능 책임의 미래

인공지능의 책임에 대한 논쟁은 에이전트가 더욱 자율적으로 발전함에 따라 필연적으로 진화할 것이지만, 기업이 당면한 과제는 기계의 자율성 증가가 인간의 책임 감소를 의미하지 않는다는 점입니다. 오히려 그 반대일 가능성이 높습니다.

인공지능 시스템에 더 큰 자율성을 부여할수록 해당 시스템의 동작에 대한 더욱 강력한 관리 감독이 필요합니다. 런타임 제어, 최소 권한 설정, 지속적인 모니터링, 그리고 포괄적인 감사 로그는 단순한 기술적 보안 기능으로만 여겨져서는 안 됩니다. 오히려 이러한 요소들은 조직이 자율 시스템을 책임감 있게 배포했음을 입증하는 데 필요한 증거의 일부가 되었습니다.

예측 가능성, 제어 및 책임 문제가 점점 더 복잡해짐에 따라, 법은 궁극적으로 AI 에이전트에 대한 보다 구체적인 규칙을 발전시킬 수 있습니다. 그러나 특히 AI 규제 에 대한 논의가 진행 중인 상황에서, 조직들은 그러한 규칙이 마련될 때까지 법적 공백 상태에서 사업을 운영하고 있다고 생각해서는 안 됩니다.

자율적인 AI 에이전트가 권한 밖의 영역을 넘어섰을 때, 가장 먼저 제기되는 법적 질문은 AI가 무엇을 생각했는지가 아니라, 왜 담당자들이 그것을 허용했는지에 관한 것입니다.