Custom GPT의 법적 책임 범위 – 개인화된 AI 결과에 대한 규제 프레임

개인화된 GPT 결과, 책임의 경계가 흐려진다 – 새로운 법적 쟁점의 출현

  GPT 기술은 본질적으로 사용자에게 ‘가장 가능성 높은 답변’을 생성하는 확률 기반 언어 모델이다. 그러나 Custom GPT는 이 기본 구조에 ‘개인화’라는 계층을 추가함으로써, 단지 언어 패턴을 예측하는 기능을 넘어 사용자의 선호, 감정, 과거 대화 맥락에 따라 달라지는 맞춤형 판단 제공자로 기능하게 된다. 예컨대 사용자가 반복적으로 특정 금융 질문을 하면, GPT는 이전 응답 스타일을 기억하고 그에 맞는 투자 조언을 점진적으로 강화하는 방향으로 진화할 수 있다. 이때 해당 조언이 실제 피해로 이어졌다면, 사용자, 플랫폼, 개발사 중 누가 책임을 져야 하는가?

  이처럼 Custom GPT는 ‘사용자별 판단 맞춤 기능’을 통해 실제 의사결정에 영향을 미치는 반(半)전문가적 역할을 수행하게 된다. 문제는 GPT가 결과의 정확성을 보장하지 않는다는 점이다. 모든 응답은 “정보 제공의 목적으로만 사용하라”는 전제를 갖고 있지만, 사용자는 실질적으로 GPT의 조언을 참조 이상의 판단 근거로 활용하게 된다. 특히 개인화가 깊어질수록, 사용자는 GPT를 ‘신뢰 가능한 조언자’로 인식하게 되고, 이는 법적 책임의 성격을 정보 제공자에서 사실상 대리 판단자로 이동시키는 효과를 낳는다.

  이러한 상황에서 발생할 수 있는 법적 쟁점은 다음과 같다. 첫째, GPT가 제시한 조언으로 인한 실질적 피해 발생 시, 해당 책임은 서비스 운영자에게 있는가, 아니면 사용자에게 귀속되는가? 둘째, GPT가 학습한 데이터에 포함된 편향이나 오류가 조언에 반영되었을 경우, 이는 개발사의 책임인가, 아니면 오픈소스 기반 모델을 활용한 제3자 커스터마이저의 책임인가? 셋째, 사용자와의 인터페이스 설계 방식(‘상담’이라는 표현 사용, 감정적 공감형 응답 구조 등)이 GPT에 과도한 신뢰감을 유도했다면, 이는 기획자의 법적 과실로 간주할 수 있는가?

  이와 같은 논의는 지금까지의 책임 구조가 전제해온 ‘AI는 도구이며, 사용자는 최종 판단자’라는 모델이 Custom GPT 시대에는 더 이상 유효하지 않을 수 있음을 시사한다. 맞춤형 판단을 제공하는 AI가 인간의 판단을 ‘보완’하는 수준을 넘어, ‘대체’하거나 ‘강화’하는 방향으로 기능할 때, 법적 책임 분배에 대한 규정도 함께 재설계되어야 한다.

 

GPT 결과의 법적 책임 구조 – 세 당사자 간의 책임 분할 구조 검토

  GPT 기반 서비스의 법적 책임 구조를 논의할 때, 기본적으로 고려되어야 할 당사자는 세 주체로 나눌 수 있다. 바로 모델 개발자(Foundation Model Provider), 서비스 운영자(Customizer 또는 플랫폼 사업자), 최종 사용자(User)이다. Custom GPT는 이러한 3자 구조 내에서 ‘기억’과 ‘개인화 응답’을 더하면서 책임 소재를 더욱 복잡하게 만든다.

  우선 모델 개발자는 GPT의 구조적 편향, 응답 오류, 학습 데이터의 부정확성으로 인해 발생한 문제에 대한 원인 제공자로 간주될 수 있다. 이는 ‘기술 기반 공급자’로서의 기본적 의무(결함 없는 설계, 설명 가능성 보장, 테스트 절차 존재 여부 등)를 의미하며, 법률적으로는 제조물 책임(Product Liability) 또는 기술 서비스의 하자에 대한 불법행위책임으로 검토될 수 있다.

  서비스 운영자는 Custom GPT의 응답 방식, 인터페이스, 응답 필터링 로직, 데이터 저장 구조, 개인정보 처리에 대한 실질적 제어 권한을 가진다. 이들이 법적 책임의 중심에 놓이는 이유는, 사용자와의 접점에서 GPT의 응답이 실현되며, 사용자 신뢰는 사실상 ‘브랜드’ 혹은 ‘플랫폼’에 기반하여 형성되기 때문이다. 따라서 운영자는 GPT의 오응답에 대해 직접 책임을 지지 않더라도, 설계상 주의 의무(duty of care in design)를 위반했을 경우, 간접 책임 또는 과실 책임을 질 수 있다.

  사용자는 GPT가 제공한 정보를 자율적으로 수용하고 판단한다는 점에서, 일반적으로는 최종 책임 주체로 간주된다. 하지만 GPT가 반복적으로 감정적 표현이나 권위적 문장을 사용하며 사용자의 의사결정에 영향을 미쳤다면, 이는 사용자에게 전가된 판단 책임의 성립 요건을 약화시킬 수 있다. 특히 GPT가 ‘공감’하거나 ‘추천’을 제공하는 구조에서는 사용자 의존성이 강화되며, 이는 자기결정권 침해에 따른 책임 완화 사유로 작용할 수 있다.

  따라서 법적 책임을 분할하기 위해서는 GPT의 출력 내용과 피해 발생 사이의 인과 관계, 사용자 기대 형성 수준, 플랫폼의 사전 대응 및 안내 구조 등을 복합적으로 고려해야 한다. 단순히 ‘누가 만들었는가’가 아니라, ‘누가 그 판단을 가능하게 설계했는가’, ‘누가 이를 유도했는가’, ‘누가 이를 막지 않았는가’라는 구조적 책임 추적이 필요하다.

 

규제 프레임의 전환 – 도구 책임에서 판단 책임으로의 진화

  기존의 AI 법적 규제는 주로 ‘도구 책임(tool liability)’ 모델에 기반해 왔다. 이는 AI를 하나의 계산 시스템, 통계 예측 도구, 자동화된 보조 기술로 보고, 해당 결과에 대한 책임은 전적으로 인간 사용자에게 귀속된다는 원칙이다. 그러나 Custom GPT는 이 전제에 근본적인 도전을 가하고 있다. 특히 사용자가 Custom GPT에게 반복적으로 질문을 하고, 그 결과에 따라 행동 패턴을 형성할 경우, GPT는 단순한 도구가 아니라 인식 주체에 가까운 기능을 수행하게 된다.

  이러한 변화에 따라 필요한 것은 규제 프레임의 전환이다. GPT의 판단 기능을 인정하면서도, 그에 대한 책임을 어떻게 구성할 것인지에 대한 제도적 장치가 필요하다. 가장 논의가 활발한 접근 중 하나는 “AI 공동 책임 구조(AI Shared Liability Model)”이다. 이 구조는 GPT 응답 결과에 대해 개발자, 운영자, 사용자 간의 비율적 또는 단계적 책임 분담 체계를 전제로 한다. 예컨대, GPT의 구조적 오류가 명백할 경우 개발자 책임, 사용자 안내가 부적절할 경우 운영자 책임, 명시적 경고를 무시한 행동일 경우 사용자 책임 등으로 세분화되는 방식이다.

  유럽연합(EU)이 AI 법안(AI Act)에서 도입한 위험 기반 분류 모델(Risk-Based Tier System) 역시 이를 제도화한 형태다. AI가 의료, 금융, 법률, 교육 등 고위험 영역에서 사용될 경우, 그에 따른 설계 기준, 설명 가능성, 기록 보존, 감시 체계, 사용자 통제권 보장 등의 의무가 대폭 강화되며, 이에 따라 발생 가능한 법적 책임도 단계별로 상이하게 적용된다.

  국내에서도 개인정보보호법, 전자금융거래법, 의료법, 광고법 등 분야별 법률이 GPT 응답의 내용에 따라 적용될 수 있으며, 특히 사용자가 GPT의 조언을 전문가 상담으로 오인할 경우, 기만적 인터페이스 설계에 대한 법적 책임(소비자기만행위, 부정확한 정보 표시 등)이 발생할 수 있다. 따라서 규제 프레임은 도구의 역할을 넘어 GPT가 수행하는 판단 기능에 대한 정교한 규정과 요건화된 책임 분배 모델로 진화해야 한다.

 

Custom GPT 법적 리스크 완화 전략 – 계약, 인터페이스, 로그 관리의 삼중 구조

  Custom GPT의 법적 책임 구조가 복잡해질수록, 서비스 운영자와 개발자는 사전에 법적 리스크를 분산하고 관리할 수 있는 구체적 전략을 갖춰야 한다. 이 전략은 다음 세 가지 축을 중심으로 설계될 수 있다. 법적 문서(계약), 사용자 인터페이스(UI), 기술적 기록 체계(로그 및 감시 인프라)가 그것이다.

  첫째는 이용 약관과 고지의 구조화이다. GPT 서비스를 사용자에게 제공하는 경우, 응답 결과가 실제 조언이나 전문적 판단으로 오인되지 않도록 명시적 문구와 책임 제한 조항을 삽입해야 한다. 예를 들어, “본 응답은 AI 언어 모델에 의해 자동 생성되었으며, 실제 전문가의 판단을 대체하지 않습니다”라는 문구를 고정적으로 노출하거나, 특정 키워드 입력 시 자동 경고 팝업이 출력되도록 설정하는 방식이 있다. 이러한 고지는 단순 문장 제시를 넘어, 법적으로는 정보 비대칭 해소의무(Information Asymmetry Duty)와 기만 방지의무를 이행하는 근거가 된다.

  둘째는 인터페이스 설계와 언어 표현 방식의 조정이다. GPT가 응답을 생성할 때 “~해야 합니다”와 같은 단정적 표현이 반복되면 사용자는 이를 권위적 명령 또는 전문가적 조언으로 오인할 가능성이 높다. 반면 “~일 수 있습니다”, “~로 알려져 있습니다”, “추천드릴 수 있습니다” 등의 완곡한 표현 방식을 일관적으로 유지할 경우, 사용자에게 판단 주체가 자신이라는 인식을 강화할 수 있다. 이는 법적 책임을 완화할 수 있는 실질적 설계 전략이다.

  셋째는 사용자 입력 및 GPT 출력의 기록(log) 관리 체계 구축이다. 추후 분쟁이나 규제 대응 시, 특정 응답이 어떤 사용자 요청에 의해 생성되었는지를 입증하는 것은 핵심 쟁점이 된다. 이를 위해 GPT 응답의 생성 조건, 사용자 입력 내용, 시스템 설정 상태 등을 시간 순으로 자동 기록하고, 특정 조건(법적 요청, 사고 발생 등) 하에만 접근 가능한 방식으로 암호화 저장하는 구조가 요구된다. 이러한 로그 시스템은 투명성과 책임 추적 가능성(accountability traceability)을 동시에 보장하며, 법적 방어 수단으로도 활용될 수 있다.

  이러한 삼중 구조는 단순한 사후 대응이 아니라, 예측 가능한 GPT 리스크를 사전에 통제하는 시스템적 장치로 기능한다. GPT 기반 서비스가 사회 전반에 확산되는 현 시점에서, 법적 책임은 예외적 상황이 아니라 ‘기본 내재 리스크’로 간주되어야 하며, 이에 따른 예방 설계가 기술과 법의 결합 지점에서 필수적으로 요구된다.

 

GPT 법제화의 방향성과 개발자·운영자의 역할 재정의

  Custom GPT의 법적 책임 문제는 단지 개별 기업의 리스크 대응 차원을 넘어, 향후 AI 법제화 과정의 중심 이슈로 자리 잡을 가능성이 높다. 특히 AI가 판단 기능을 수행하고, 그 판단이 개인의 선택, 감정, 권익에 실질적 영향을 미치는 시대에, GPT의 결과물은 더 이상 ‘데이터’가 아니라 ‘사회적 행위의 구성요소’로 간주될 수밖에 없다.

  이에 따라 GPT 법제화는 크게 세 방향에서 진화할 것으로 보인다. 첫째는 AI 판단의 법적 지위 정립이다. 현재는 GPT의 출력이 법적으로 효력을 갖지 않는 ‘비구속 정보’로 간주되지만, 향후 특정 산업(헬스케어, 법률, 교육 등)에서는 GPT 결과가 실질적인 계약 또는 판단의 일부로 간주될 수 있다. 이에 대비해, GPT 응답에 대한 법적 책임 기준(오판률 허용 한도, 민원 발생 시 처리 의무, 정정 의무 등)을 사전에 규정해야 한다.

  둘째는 책임 분산 구조의 규범화이다. 앞서 언급한 공동 책임 모델은 단지 기업 내의 방어 전략이 아니라, 법제화 차원에서 표준 모델로 제시될 가능성이 높다. 즉, AI 개발자, 응용 서비스 제공자, 데이터 관리 책임자, UI 설계자 등 역할별 책임을 사전에 법률 문서화하고, 이에 따라 권한-의무 일치의 원칙을 반영한 법적 구조를 형성하는 것이다. 이러한 구조는 스타트업부터 글로벌 플랫폼까지 GPT를 채택하는 모든 조직에 적용 가능한 프레임이 될 수 있다.

  셋째는 개발자와 운영자의 윤리적 역할 재정의이다. GPT가 사회적 판단에 영향을 미칠수록, 법적 책임은 ‘기술 설계의 결과’만으로 평가되지 않고, 설계자의 예측 가능성과 윤리 감수성까지 포함한 책임 구조로 확대된다. 따라서 단순히 “기술은 도구일 뿐”이라는 입장은 더 이상 유효하지 않으며, 개발자는 “이 기능이 사회적 판단에 어떤 영향을 줄 수 있는가?”라는 질문을 중심에 두고 설계에 임해야 한다.

  궁극적으로 GPT 법제화는 AI가 인간 사회 내에서 ‘도구’로 머무를 것인지, 아니면 ‘준(準)판단 주체’로 기능할 것인지를 가르는 기준선을 설정하는 작업이다. Custom GPT의 확산은 기술의 진보만이 아니라, 법적·윤리적 기반 구조의 정교화 없이는 위험을 내포한 불완전 시스템으로 작동할 수 있다는 점에서, GPT 법제화는 선택이 아니라 사회적 필연이 된다.