[뉴스] “AI가 틀려도 결국 책임은 내 몫”…부정확한 정보에 손절하는 이 업계

AI가 점점 우리의 일상과 비즈니스 전반에 깊숙이 침투하면서, 그 영향력은 어느새 무시할 수 없는 수준에 도달했습니다. 그러나 이러한 기술의 발전이 반드시 모두에게 긍정적, 안전한 것만은 아니라는 사실이 최근 보험업계에서 새롭게 드러나고 있습니다.

특히, 미국의 주요 보험사들이 AI 관련 보장을 오히려 거부하고 있다는 소식은 많은 이들의 관심을 끌고 있습니다. 그들이 AI 보험을 꺼려하는 이유는 바로 ‘AI가 틀려도 결국 책임은 내 몫’이라는 현실적인 우려에서 비롯됩니다. 인공지능이 제공하는 결과물은 종종 예측 불가능하거나 부정확한 정보를 포함하고 있으며, 이에 따른 손실과 법적 책임 문제는 기업뿐 아니라 보험사에게도 큰 부담이 될 수 있기 때문입니다.

이 업계의 선택은 놀라운 일처럼 보이지만, 한편으로는 AI의 한계와 부작용에 대한 현실적 인식을 반영하는 움직임이기도 합니다. AI가 제공하는 정보가 틀릴 경우, 책임 소재가 명확하지 않아 손실 배상이나 법적 문제로 번지는 사례가 늘고 있기 때문입니다. 예를 들어, AI의 오작동으로 인해 피해를 본 기업들이 손해배상 소송을 제기하는 경우, 보험사들은 그 손해를 보장하는 것에 주저하게 됩니다.

이와 같은 상황은 결국, AI 기술 발전의 속도와 그에 따른 리스크 관리 사이의 균형을 찾는 과정에서 발생하는 딜레마입니다. AI가 틀려도 결국 책임은 내 몫인 현실에서, 보험업계는 부정확한 정보와 이로 인한 손실을 최소화하려는 방침을 강화하고 있습니다. 이는 AI가 만능이 아니라는 사실을 재확인시키는 동시에, 신뢰와 책임의 문제를 재조명하는 계기를 마련하고 있습니다.

AI의 진화와 함께 찾아온 이 새로운 딜레마는, 향후 기술과 규제, 책임 소재의 해결 방안을 모색하는 중요한 과제가 될 것입니다. AI가 우리 사회를 어떻게 변화시켜 나갈지 기대와 우려가 교차하는 지금, ‘AI가 틀려도 결국 책임은 내 몫’이라는 현실을 직시하는 것이 무엇보다 중요합니다.

AI 오류의 실체와 보험사의 ‘손절’ 결정 배경: “AI가 틀려도 결국 책임은 내 몫”…부정확한 정보에 손절하는 이 업계

구글 AI의 명백한 오작동 사례부터 법원의 판결까지, 인공지능이 제공하는 부정확한 정보가 기업에게 얼마나 큰 피해를 야기하는지 살펴보면, AI 기술의 현실적인 한계를 명확히 알 수 있습니다. 이와 같은 문제는 자연스럽게 보험사들이 AI 관련 보장을 제한하는 결정으로 이어지고 있는데요.

최근 미국의 주요 보험사들은 AI가 틀릴 경우 발생하는 손해에 대한 책임 소재의 불확실성과 비용 부담을 이유로, AI와 관련된 보험 보장을 거부하거나 제한하는 방안을 추진하고 있습니다. 예를 들어, 미국의 AIG와 WR 버클리 등은 AI가 제시하는 정보가 오류일 경우 청구를 제한하는 내용을 규제 당국에 요청하였으며, 이는 AI의 실수가 가져오는 막대한 잠재적 손실을 방지하기 위한 조치입니다.

실제 사례를 보면, 구글의 AI가 실수로 기업을 오도하여 막대한 피해를 초래한 사례도 존재합니다. 미국 태양광 기업 울프 리버 일렉트릭은 구글의 AI 기능 오작동으로 손해를 입고, 명예훼손 소송을 제기하여 최소 1억1000만달러의 손해배상을 요구하기도 했습니다. 또, 캐나다 항공사인 에어캐나다는 AI 챗봇이 자동으로 제시한 할인을 고객에게 적용함으로써 법적 문제가 발생하는 등, AI 부정확성이 기업 운영에 직격탄이 되고 있습니다.

이러한 사례들은 AI의 오류가 기업에 크고 즉각적인 손실로 이어질 수 있음을 명확히 보여줍니다. 전문가들은 AI의 오류가 발생했을 때 시스템 전반에 걸친 리스크가 크고, 책임 소재가 명확하지 않다는 점이 보험사들이 AI 관련 보장을 꺼내는 핵심 이유라고 지적합니다. 결국, “AI가 틀려도 결국 책임은 내 몫”이라는 인식이 확산되면서, 업계는 부정확한 정보로 인한 손실을 최소화하려는 방침을 서서히 강화하고 있는 셈입니다.

이처럼, AI의 부정확성 문제는 앞으로도 기업과 보험사 모두에게 큰 숙제로 남을 전망입니다. 기술 발전과 함께 책임 소재를 명확히 하는 방안이 모색되지 않는 한, ‘손절’은 피하기 어려운 선택이 될지도 모릅니다. AI의 실체와 한계를 이해하는 것은, 이러한 변화의 본질을 파악하는 데 중요한 출발점입니다.

Reference

매일경제: https://www.mk.co.kr/news/world/11476116