생성형 인공지능의 발전과 함께 윤리적 문제 중 책임성(Responsibility)은 중요한 논의 대상이 되고 있다. 책임성은 영어Responsibility로, 개인이나 조직이 자신들의 행위에 대해 결과를 인지하고 이에 대해 적절한 조치를 취할 의무를 뜻한다. 여기서는 생성형 AI의 책임성 개념을 LOG(Log), Oversight, Guideline의 세 가지 요소를 중심으로 정의하고, 고전적 윤리 이론과 한국의 현실 데이터를 통해 그 의미와 실무적 함의를 살펴본다.
책임성의 개념은 철학과 윤리학에서 오랜 역사를 갖는다. 아리스토텔레스(Aristotle, 기원전 4세기)는 덕 윤리(Virtue Ethics)를 통해 행위자의 도덕적 책임을 강조하였다. 칸트(Immanuel Kant, 1785)는 의무론(Deontological Ethics)에서 행위자가 도덕법칙을 준수할 책임이 있음을 설파하였다. 이러한 전통적 윤리학은 개인의 도덕적 판단과 행위에 책임이 있다고 전제한다. 생성형 AI의 책임성은 이와 달리 기계 및 개발자, 운영 주체 간 복합적 책임 관계를 포함한다. 따라서 LOG 개념이 중요하다. LOG는 세 가지 요소인 Log, Oversight, Guideline의 약어로, 각각 기록(Log)은 AI의 결정 과정 및 행위 내역을 체계적으로 남기는 것을 의미한다. Oversight는 이러한 기록을 바탕으로 인간 감독자가 AI의 행위를 감시하고 평가하는 체계를 뜻하며, Guideline은 AI 운용과 개발 시 준수해야 할 윤리적 지침을 말한다. 이 세 요소는 투명성, 추적 가능성, 그리고 책임 소재 명확화에 핵심적 역할을 한다.
전통적 책임 윤리 이론과 비교할 때, LOG는 생성형 AI의 특성에 맞춘 현대적 적용이라고 할 수 있다. 아리스토텔레스의 덕 윤리에서 강조한 자기 성찰과 칸트의 의무론에서 요구하는 준법 정신은 Guideline에 반영된다. Oversight는 벤담(Jeremy Bentham, 1789)의 공리주의(Utilitarianism)적 관점에서 최대 다수의 이익을 위해 AI 행위를 평가하는 기능과도 연관된다. 따라서 생성형 AI 책임성은 고전 윤리학 이론의 원리들을 현대 기술 환경에 맞게 재구성한 형태이다.
한국의 생성형 AI 윤리 논의는 비교적 최근에 본격화되었으나, 정부와 학계에서 책임성 확보를 위한 구체적 정책과 연구가 진행되고 있다. 2022년 과학기술정보통신부는 ‘인공지능 윤리 가이드라인’을 발표하여 LOG 요소를 포함한 책임성 강화 방안을 제시하였다. 국내 스타트업과 대기업도 AI 서비스 개발 과정에서 로그 기록 및 감독 체계 마련에 투자하고 있다. 예를 들어, 2023년 모 대기업은 AI 챗봇의 대화 기록을 자동 저장하고 이상 징후 발생 시 담당자가 즉시 개입하도록 하는 Oversight 시스템을 도입하였다. 이러한 사례들은 한국 실무 환경에서 LOG 기반 책임성의 실효성을 점차 높여가고 있음을 보여준다. 그러나 아직까지 Guideline의 구체성 부족과 Oversight 인력의 전문성 한계가 과제로 지적된다.
이 글은 생성형 AI 책임성에 있어 LOG의 중요성을 강조하며, 고전 윤리학 이론과 한국 현황을 통해 그 실무적 의미를 검토하였다. 첫째, 책임성 확보를 위해서는 AI 의사결정의 투명성을 보장하는 로그 기록이 필수적이다. 둘째, 인간 감독자에 의한 지속적 감시와 평가 체계가 마련되어야 한다. 셋째, 윤리적 기준을 구체적으로 명문화한 가이드라인이 실무에 적용되어야 한다. 마지막으로, 한국에서는 제도적 지원과 전문 인력 양성을 통해 LOG 체계의 완성도를 높이는 노력이 요구된다. 향후 연구 과제로는 LOG 요소별 효과 분석과 국제 표준과의 연계 방안 모색이 필요하다. 이를 통해 생성형 AI가 사회적 신뢰를 얻고 윤리적 책임을 다할 수 있을 것이다.
생성형 AI 책임성 구현의 핵심은 체계적 기록과 감독, 명확한 지침에 있다. 한국 실무 현장에서는 이미 일부 성과가 있으나, 보다 엄격한 윤리 기준과 지속적 개선 노력이 필요하다. 이는 AI 기술 발전과 함께 사회적 책임의식을 실질적으로 강화하는 방향으로 나아가야 할 과제임을 본 글은 제시한다.