알고리즘 거버넌스 – 기계가 법을 집행할 수 있는가?

알고리즘 거버넌스 – 기계가 법을 집행할 수 있는가?

1. 서론 – 법과 권력이 자동화되는 시대

AI 알고리즘은 이미 많은 영역에서
공공 정책과 행정, 심지어 사법 판단의 일부를 보조하거나 대체하고 있다.

• 범죄 예측 시스템(Predictive Policing)
• 자동화된 행정 절차
• 온라인 플랫폼의 콘텐츠 검열
• 판결 보조 AI 시스템

이제 우리는 **“법이 인간의 판단에 의해 집행되어야 하는가,
혹은 알고리즘에 의해 더 정밀하고 공정하게 수행될 수 있는가?”**라는
근본적인 질문 앞에 서 있다.

“기계는 공정할 수 있는가?”
“알고리즘이 집행하는 법은 인간의 도덕적 판단을 대체할 수 있는가?”
“거버넌스의 주체가 인간에서 기술로 넘어가고 있는가?”

이 글에서는 알고리즘 기반 통치 구조의 개념과 현실,
그리고 기계가 법을 집행할 수 있는가에 대한 철학적 쟁점을 분석한다.

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2. 알고리즘 거버넌스란 무엇인가?

2.1 개념 정의

‘알고리즘 거버넌스(Algorithmic Governance)’는
데이터 기반 알고리즘 시스템이 공공 영역에서 결정, 규율, 집행의 일부를 담당하는 구조를 의미한다.

• 행정 자동화
• 범죄 예측 및 순찰 배치
• 사회복지 수급 자격 판단
• 음란물·불법 콘텐츠 자동 검열
• 플랫폼 내 규칙 위반 판별

→ 이는 더 이상 단순한 기술 도입이 아니라,
공적 권력의 실행 방식이 기계적으로 재구성되고 있는 상황이다.

 

2.2 등장 배경

• 대규모 데이터 처리의 필요성
• 객관적 판단과 일관성에 대한 기대
• 비용 절감 및 효율성 극대화
• 인간 판단의 편향과 오류 극복

→ ‘공정하고 중립적인 통치’를 위한 대안으로
알고리즘이 주목받게 되었다.

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3. 법 집행의 본질 – 인간의 판단 vs 기계의 계산

3.1 법은 단순한 규칙이 아니다

법은 단순히 규칙을 적용하는 시스템이 아니라,
사건의 맥락을 해석하고, 도덕적 가치와 사회적 기대를 반영하여
구체적 판단을 내리는 인간적 과정이다.

• 동일한 법조항도 맥락에 따라 다른 결과를 낳는다.
• 해석은 항상 인간의 윤리, 감정, 책임 의식을 포함한다.
• 예외적 상황(긴급성, 정당성, 정의 실현 등)은 규칙을 넘어선 판단을 요구한다.

→ 법의 집행은 논리적 적용이 아니라, 도덕적 사유와 실천이다.

 

3.2 알고리즘의 한계

• 데이터는 과거의 편향과 불평등을 내포할 수 있다.
• 알고리즘은 맥락 이해나 윤리적 직관이 없다.
• 결과에 대해 책임을 질 주체가 부재하다.
• 작동 방식이 불투명할 경우 절차적 정당성과 설명 가능성이 결여된다.

→ 알고리즘은 법률 텍스트의 해석은 가능하나,
정의 구현이라는 법의 본질적 목적을 실현하기에는 한계가 존재한다.

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4. 알고리즘 집행의 실제 사례와 쟁점

4.1 실제 사례

• COMPAS 시스템: 미국 일부 주에서 형량 산정을 위해 도입된 재범 위험도 예측 알고리즘.
  → 흑인에게 불리한 판단을 내린 것으로 논란.
• 네덜란드 SyRI 시스템: 복지 부정 수급자 자동 탐지 시스템.
  → 인권 침해 및 개인정보 오용 문제로 폐지.
• SNS 콘텐츠 필터링: 인공지능이 ‘불법 또는 유해’ 콘텐츠를 자동 차단.
  → 맥락을 고려하지 못한 차단 사례 다수.

4.2 철학적 쟁점

• **정의(Justice)**는 규칙이 아닌 해석과 공감의 산물인데,
  기계는 정의를 판단할 수 있는가?
• **책임(Responsibility)**은 인간의 윤리적 행위 능력인데,
  알고리즘의 오류에 대해 누가 책임지는가?
• **정당성(Legitimacy)**은 투명성과 설명 가능성에서 비롯되는데,
  블랙박스화된 알고리즘은 이를 충족할 수 있는가?

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5. 기술 기반 거버넌스를 위한 철학적 전제

5.1 인간 중심의 기술 설계

• 알고리즘은 **법적, 윤리적 판단의 ‘보조 도구’**로서 제한되어야 한다.
• 인간은 여전히 최종적인 결정과 책임의 주체로 남아야 한다.
• 기계는 정량화된 판단을 제공하되,
  도덕적 판단은 인간의 몫으로 남겨져야 한다.

5.2 알고리즘의 공공성 원칙

• 투명성: 알고리즘이 어떻게 작동하는지 누구나 알 수 있어야 한다.
• 책임성: 오류나 불공정한 결과에 대해 책임질 수 있는 구조가 필요하다.
• 포용성: 다양한 사회 집단의 가치와 목소리가 알고리즘 설계에 반영되어야 한다.
• 해석 가능성: 결정이 어떻게 나왔는지 설명할 수 있어야 한다.

→ 알고리즘은 기술적 도구일 뿐,
그 자체가 윤리적 주체나 통치 권력을 가질 수는 없다.

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6. 결론 – 기계는 법을 집행할 수 있는가?

기계는 법을 계산할 수는 있지만,
법을 실현할 수는 없다.
법이란 사회 정의를 향한 인간의 지속적인 고민과 판단의 산물이며,
기술은 그 과정을 지원할 수 있을 뿐 대체할 수는 없다.

법은 코드(code)가 아니라,
의미와 책임의 언어다.

따라서 우리는 기술 기반 거버넌스를 맹신하는 것이 아니라,
법의 윤리성과 인간 중심의 통치를 기술과 조화롭게 연결할 수 있는 새로운 철학적 모델을 정립해야 한다.