최근 인공지능(AI)이 단순한 비서 역할을 넘어 스스로 판단하고 행동하는 '에이전트' 수준으로 진화하면서, 예상치 못한 사고 시 누가 책임을 질 것인가를 두고 논란이 뜨겁습니다. 과거에는 AI가 단순한 도구였다면, 이제는 스스로 계획을 세우고 약속을 잡는 능력을 갖추게 되었기 때문이죠. 만약 AI 에이전트가 내 주식 계좌를 마음대로 굴리다 손실을 냈거나, 중요한 비즈니스 메일을 잘못 보냈다면 우리는 누구에게 따져야 할까요?

이런 고민은 이제 공상과학 영화 속 이야기가 아닙니다. 2026년 5월 현재, AI 에이전트는 사용자의 '의도'를 파악해 스스로 행동하는 단계에 와 있습니다. 전문가들은 이를 '약속 준비 상태(Commitment Readiness)'라고 부르기도 합니다. AI가 사용자의 명령을 듣고 나면, 이를 어떻게 실행할지 스스로 '계획'하고 '실천'에 옮긴다는 뜻입니다. 문제는 이 과정에서 실수가 발생했을 때입니다. AI를 만든 개발사, AI를 사용한 사람, 혹은 AI 모델 자체 중 누구의 잘못인지 가려내기가 매우 까다롭습니다.

기술은 똑똑해지는데, 책임질 사람은 사라진다?

최근에는 '검색 증강 생성(RAG)'이라는 기술이 더해지면서 AI는 더 똑똑해졌습니다. RAG는 쉽게 말해 AI가 모르는 내용을 인터넷 검색이나 내부 데이터에서 실시간으로 찾아보고 답하는 기술입니다. 덕분에 AI가 엉뚱한 소리를 하는 '할루시네이션(환각)' 현상은 줄어들었지만, 책임 소재는 오히려 더 꼬여버렸습니다. AI가 참고한 정보 자체가 틀렸을 경우, 정보를 제공한 출처에 책임을 물어야 할지, 그 정보를 가져다 쓴 AI에게 물어야 할지 판단하기 어렵기 때문입니다.

여기서 한 가지 생각해볼 게 있습니다. 현재 전 세계의 법률 체계는 대부분 '사람'이 저지른 일에 초점을 맞추고 있습니다. 기계가 스스로 판단해서 내린 결정에 대해 처벌하거나 배상하라는 규정은 아직 걸음마 단계에 불과합니다. 미국과 한국을 포함한 주요국들이 부랴부랴 규제를 논의하고 있지만, 기술이 발전하는 속도를 법이 따라가지 못하고 있는 실정이죠.

경제적 배경을 살펴봐도 상황은 녹록지 않습니다. 최근 미국과 한국 모두 고금리 상황이 이어지며 기업들은 비용을 줄이기 위해 더 많은 업무를 AI 에이전트에게 맡기려 하고 있습니다. 하지만 책임 소재가 불분명한 상태에서 AI 도입을 서둘렀다가 대규모 소송이나 손실에 휘말릴 수 있다는 우려도 나옵니다. 자칫하면 기업과 소비자 모두가 보호받지 못하는 사각지대가 생길 수 있는 것이죠.

결국 AI 에이전트가 우리 삶에 깊숙이 들어오기 위해서는 '누가 책임질 것인가'에 대한 사회적 합의가 최우선입니다. AI에게 법적인 지위를 부여할 것인지, 아니면 이를 사용하는 인간이 무조건 책임을 질 것인지에 대한 답을 내놓지 못한다면, AI 에이전트는 혁신의 도구가 아니라 '누구도 책임지고 싶어 하지 않는 시한폭탄'이 될 수도 있습니다.

지금 이 순간에도 AI는 더 자율적으로 움직이기 위해 진화하고 있습니다. 기술의 편리함 뒤에 숨겨진 책임이라는 묵직한 숙제를 우리가 얼마나 빨리 풀 수 있을지 주목해봐야겠습니다.

최근 인공지능(AI)이 단순한 비서 역할을 넘어 스스로 판단하고 행동하는 '에이전트' 수준으로 진화하면서, 예상치 못한 사고 시 누가 책임을 질 것인가를 두고 논란이 뜨겁습니다. 과거에는 AI가 단순한 도구였다면, 이제는 스스로 계획을 세우고 약속을 잡는 능력을 갖추게 되었기 때문이죠. 만약 AI 에이전트가 내 주식 계좌를 마음대로 굴리다 손실을 냈거나, 중요한 비즈니스 메일을 잘못 보냈다면 우리는 누구에게 따져야 할까요?

이런 고민은 이제 공상과학 영화 속 이야기가 아닙니다. 2026년 5월 현재, AI 에이전트는 사용자의 '의도'를 파악해 스스로 행동하는 단계에 와 있습니다. 전문가들은 이를 '약속 준비 상태(Commitment Readiness)'라고 부르기도 합니다. AI가 사용자의 명령을 듣고 나면, 이를 어떻게 실행할지 스스로 '계획'하고 '실천'에 옮긴다는 뜻입니다. 문제는 이 과정에서 실수가 발생했을 때입니다. AI를 만든 개발사, AI를 사용한 사람, 혹은 AI 모델 자체 중 누구의 잘못인지 가려내기가 매우 까다롭습니다.

기술은 똑똑해지는데, 책임질 사람은 사라진다?

최근에는 '검색 증강 생성(RAG)'이라는 기술이 더해지면서 AI는 더 똑똑해졌습니다. RAG는 쉽게 말해 AI가 모르는 내용을 인터넷 검색이나 내부 데이터에서 실시간으로 찾아보고 답하는 기술입니다. 덕분에 AI가 엉뚱한 소리를 하는 '할루시네이션(환각)' 현상은 줄어들었지만, 책임 소재는 오히려 더 꼬여버렸습니다. AI가 참고한 정보 자체가 틀렸을 경우, 정보를 제공한 출처에 책임을 물어야 할지, 그 정보를 가져다 쓴 AI에게 물어야 할지 판단하기 어렵기 때문입니다.

여기서 한 가지 생각해볼 게 있습니다. 현재 전 세계의 법률 체계는 대부분 '사람'이 저지른 일에 초점을 맞추고 있습니다. 기계가 스스로 판단해서 내린 결정에 대해 처벌하거나 배상하라는 규정은 아직 걸음마 단계에 불과합니다. 미국과 한국을 포함한 주요국들이 부랴부랴 규제를 논의하고 있지만, 기술이 발전하는 속도를 법이 따라가지 못하고 있는 실정이죠.

경제적 배경을 살펴봐도 상황은 녹록지 않습니다. 최근 미국과 한국 모두 고금리 상황이 이어지며 기업들은 비용을 줄이기 위해 더 많은 업무를 AI 에이전트에게 맡기려 하고 있습니다. 하지만 책임 소재가 불분명한 상태에서 AI 도입을 서둘렀다가 대규모 소송이나 손실에 휘말릴 수 있다는 우려도 나옵니다. 자칫하면 기업과 소비자 모두가 보호받지 못하는 사각지대가 생길 수 있는 것이죠.

결국 AI 에이전트가 우리 삶에 깊숙이 들어오기 위해서는 '누가 책임질 것인가'에 대한 사회적 합의가 최우선입니다. AI에게 법적인 지위를 부여할 것인지, 아니면 이를 사용하는 인간이 무조건 책임을 질 것인지에 대한 답을 내놓지 못한다면, AI 에이전트는 혁신의 도구가 아니라 '누구도 책임지고 싶어 하지 않는 시한폭탄'이 될 수도 있습니다.

지금 이 순간에도 AI는 더 자율적으로 움직이기 위해 진화하고 있습니다. 기술의 편리함 뒤에 숨겨진 책임이라는 묵직한 숙제를 우리가 얼마나 빨리 풀 수 있을지 주목해봐야겠습니다.