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지능형 로봇과 민사책임
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2018
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Korean
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KCI등재
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학술저널
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46-80(35쪽)
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17
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지능형 로봇을 둘러싼 민사적 법률문제에서는 로봇이 야기한 손해에 대한 배상책임의 귀속이 가장 핵심적 사항이라고 할 수 있다. 로봇의 결과적으로 잘못된 의사결정 및 행위가 당초의 소프트웨어 프로그램(인공지능)의 결함으로 인한 것인지, 인도 후 사용자의 후발적인 훈련 내지 취급 잘못에 의한 것인지, 그렇지 않으면 다른 외부적 환경요소에 기한 것인지를 밝히기 어렵기 때문이다. 또한 로봇이 자체학습을 통해 독자적인 의사결정 및 행위를 하게 되면 인간의 행위에 입각한 책임모델은 의문시될 수밖에 없다. 이러한 로봇의 행위를 규율하는데 기존의 책임귀속원리로 충분한지, 아니면 새로운 체계가 모색되어야 하는지 문제된다.
완전무결한 인공지능은 존재하지 않거나 기대할 수 없기 때문에 로봇의 오작동으로 인한 피해에 대한 책임을 그 사용자나 제조업자에게 물을 수 없을 것처럼 보인다. 그러나 사용자나 제조업자의 면책은 성급한 것이다. 주변환경에 대한 고도의 적응력을 가진 시스템이라 하더라도 아직까지는 프로그래밍의 범위 내에서 작동하기 때문이다. 결국 위험원의 설치(위험책임의 경우) 또는 인간의 행위(과실책임의 경우)가 여전히 책임귀속의 연결고리라고 할 것이다. 그렇다면 아직까지는 로봇의 사용자 또는 제조업자가 로봇의 행위에 대하여 책임을 져야 한다.
로봇사용자는 로봇의 구체적 사용영역 및 작동 여부를 결정하고, 로봇 사용에 의하여 가장 큰 이익을 누리며, 적합한 사용 환경 조성을 통해 위험을 최소화할 수 있고, 경우에 따라서는 로봇의 행태에 영향을 미치는 훈련의 담당자이기 때문에 1차적 책임주체라고 할 것이다. 이처럼 민사책임에 관한 한 로봇사용자가 중심에 서 있지만, 제조물결함이 문제되는 경우에는 상황이 달라진다. 제조업자는 결함 없는 제조물을 생산하여야 하며, 이는 로봇에 대하여도 마찬가지이다. 예컨대 필요한 센서의 누락과 같은 잘못된 설계와 그에 의한 객관적인 사용부적합성은 제조업자의 책임을 발생시킨다. 누가 학습과정에 대하여 책임이 있는지, 학습기회가 얼마나 심층적인지, 사용자에 의한 과도한 학습과정을 제조업자가 방지해야 하는지, 로봇의 학습과정과 관련하여 제조업자의 지시가 얼마나 명료하고 포괄적이어야 하는지 등이 문제될 수 있다. 그러나 피해자에게 일단 로봇의 정확한 결함원인을 탐지하도록 하고 그 결함에 대하여 책임이 있는 자에게 책임을 묻도록 하는 것은 피해자 보호에 도움이 되지 않는다. 로봇사용자에게 책임을 묻는 소송에서 제조업자의 책임으로 판명되는 경우에 피해자 보호는 지연될 수밖에 없다. 따라서 피해자는 일단 로봇사용자에 대하여 권리를 주장할 수 있어야 한다. 로봇사용자는 로봇에 결함이 있는 경우 또는 제조업자가 제조물관찰의무를 불이행한 경우 제조업자에 대하여 구상권을 행사하여 보호를 받게 된다.
로봇에 대하여 유형 및 사용분야를 묻지 않고 책임문제를 통일적으로 규율하려는 착상, 그것도 무과실책임에 관한 일반조항을 도입하는 것은 바람직하지 않다. 치매치료용 로봇, 가정용 로봇청소기, 하수처리로봇 등과 같은 위험성이 크지 아니한 로봇에 대하여 제조물책임과는 별개로 위험책임을 도입하거나 의무보험을 강제하는 것은 불합리하다. 따라서 고도의 위험성을 가진 로봇에 대하여만 그것도 제조물책임이나 자배법으로 포섭할 수 없는 경우에 한하여 향후 별도로 위험책임(경우에 따라서는 의무보험까지)을 도입하면 될 것이다.
Robots are increasingly used in the private sphere theses days. Today, robots differ from previous generations in their increased ability to adapt to complex environmental situations and perform differentiated behaviors, sometimes even to evaluate and improve their behavior due to various environmental conditions. These phenomena obviously raise fundamental questions, especially as the law, which has always been related to human behavior, can respond to these new developments in a meaningful way. As it is known from computer science that in complex IT, there is no system that can be completely safely controlled, it seems that robotic malfunctions can not be attributed to the operator or the producer. However, such an assumption of a type of exemption from liability would be premature. Only if indeed artificial intelligence were to move independently from the human mind and beyond the programming limits could the imputation to the human producer or operator be disrupted. As far as can be seen, despite all efforts such IT is not in sight, so that it still remains that although it is highly complex and adaptable as well as susceptible to interference systems, but ultimately always remains in the context of its programming. Thus, it remains at the point of attachment of human action, being it as setting a source of danger in the sense of strict liability, or in the sense of a liability based on fault, as in general tort law. As long as the legal system formulates new attributions and liability subjects that take the place of human responsibility apart from human actions, it must remain, for reasons of risk allocation, that operators and producers bear the liability risks of operating robots, as they are most likely to be able to oversee and control the risks.
The robot operator, who has the easiest access to it, is primarily liable because he defines the concrete use of the robot, and can minimize the risks in the environment by appropriately designing it environmentally. As a liability form a special liability for robots makes sense, the robot producer is secondarily liable if the robot operator can prove that the automaton was faulty in the manufacturing process, because the producer is responsible for the accuracy of its products. Other participants are liable depending on the area of r esponsibility and failure. Compulsory insurance is waived except for a few exceptional cases at both levels. This is not a real gradation, which is strictly adhered to as a regression chain, but a network-like distribution of responsibilities. However, the robot operator should take the central role.
분석정보
연월일 | 이력구분 | 이력상세 | 등재구분 |
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2022 | 평가예정 | 재인증평가 신청대상 (재인증) | |
2019-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (계속평가) | KCI등재 |
2016-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (계속평가) | KCI등재 |
2012-01-01 | 평가 | 등재학술지 선정 (등재후보2차) | KCI등재 |
2011-01-01 | 평가 | 등재후보 1차 PASS (등재후보1차) | KCI후보 |
2010-01-01 | 평가 | 등재후보학술지 유지 (등재후보2차) | KCI후보 |
2009-01-01 | 평가 | 등재후보 1차 PASS (등재후보1차) | KCI후보 |
2008-01-01 | 평가 | 등재후보 1차 FAIL (등재후보2차) | KCI후보 |
2007-01-01 | 평가 | 등재후보 1차 PASS (등재후보1차) | KCI후보 |
2006-01-01 | 평가 | 등재후보학술지 유지 (등재후보1차) | KCI후보 |
2005-06-14 | 학술지등록 | 한글명 : 저스티스외국어명 : The Justice | KCI후보 |
2005-01-01 | 평가 | 등재후보학술지 유지 (등재후보1차) | KCI후보 |
2004-01-01 | 평가 | 등재후보학술지 유지 (등재후보1차) | KCI후보 |
2003-01-01 | 평가 | 등재후보학술지 선정 (신규평가) | KCI후보 |
기준연도 | WOS-KCI 통합IF(2년) | KCIF(2년) | KCIF(3년) |
---|---|---|---|
2016 | 1.23 | 1.23 | 1.31 |
KCIF(4년) | KCIF(5년) | 중심성지수(3년) | 즉시성지수 |
1.29 | 1.25 | 1.356 | 0.61 |
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