번역의 함정: AI가 법과 논리의 간극을 드러낸다

Source: Towards Data Science

지난 몇 년 동안 나는 IT와 법무팀이 참석한 여러 회의에 참석했는데, 그들의 의도와 동기가 눈에 띄게 맞지 않는 경우가 많았다. 마치 압박 속에서 합의를 시도하는 두 개의 완전히 다른 세계가 맞서는 듯한 느낌이었다. 한 동료가 나에게 이렇게 설명했다: “법무는 사람을 위해 글을 쓰고, IT는 기계를 위해 만든다.” 법은 해석, 맥락, 완화를 허용하지만, IT는 논리와 결정론적 워크플로에 의존한다. 그 결과, 작은 모호함조차도 처음부터 법적으로 실행 가능하지 않은 솔루션을 구축하는 데 몇 주씩 낭비되는 원인이 된다.

여기서 제시하는 문제, 해결책, 그리고 예상 결과는 세 가지 기반—비즈니스 리더, 데이터·AI 분야의 IT 전문가, 그리고 규정 준수 데이터 솔루션 구현에 있어 점점 커지는 괴리를 헤쳐 나가려는 법무 전문가—모두를 대상으로 한다. 문제를 단순히 커뮤니케이션 이슈로만 다루는 것이 아니라, 법적 의도를 기계가 읽을 수 있고 아키텍처를 인식하는 제어 규칙으로 번역하는 실용적인 프레임워크를 제안한다. 이 프레임워크는 현대 데이터·AI 생태계와 함께 확장될 수 있다.

수년간 이 긴장은 관리 가능했지만, 2016년 GDPR 도입 이후와 비즈니스 전반에서 AI 요청이 급증하면서 그 격차가 대규모로 드러나고 있다.

비즈니스: 결과가 전부

비즈니스는 성장, 매출, 최적화, 경쟁 우위를 최우선으로 한다. 그들의 언어는 KPI, 마진, 성과이다. 컴플라이언스는 그들에게 제약일 뿐, 자체 목표는 아니다. 무모하게 행동하려는 것이 아니라, 결과로 측정되는 세계에서 운영하고 있을 뿐이다.

그들이 원하는 것은:

• 고객 행동 분석
• 새로운 기능 테스트
• AI를 활용한 개인화 경험 제공
• 데이터에서 더 큰 가치 창출

법무: 위험, 완화, 방어 가능성

법무는 절대적인 상황에서 운영되지 않는다. 제로 리스크는 거의 요구되지도, 현실적이지도 않으며, 허용 가능한 위험 범위 내에서 활동한다. 그들은 모든 위험이 방어 가능하도록 만들고 싶어한다. 즉, 문제가 제기될 경우 책임감 있게 행동했음을 입증할 수 있기를 바란다.

그들이 생각하는 기준은:

• 합법적 근거
• 비례성
• 완화
• 입증 가능한 의도
• 조사 시 방어 가능성

법령은 서술형으로 작성되며 원칙 중심이다. 해석의 여지를 남겨두고, 법무 전문가들은 그 서술을 해석하도록 훈련받았다. 데이터베이스 스키마 설계, 접근 제어 설정, 시스템 수준의 집행 메커니즘 정의는 훈련받지 않았다.

IT: 결정론적 제어

IT는 구체성을 필요로 하며 서술형으로는 작업할 수 없다. “합리적인 보호조치”는 구현할 수 없다. 법무가 “상황에 따라 다르다”고 하면, IT는 “이걸 만들 수 없다”고 생각한다.

IT가 알아야 할 것:

• 이 필드는 개인 데이터인가?
• 이 데이터셋을 모델 학습에 사용할 수 있는가?
• 어떤 보존 기간을 적용해야 하는가?
• 이 속성을 마스킹하거나 삭제해야 하는가?
• 여기서 익명화란 정확히 무엇을 의미하는가?

즉, 비즈니스는 수익성을 높이는 가치를 창출하고 싶어하고, 법무는 컴플라이언스를 보장하고 싶어한다. 동시에 IT는 두 부서를 모두 지원하면서도 신뢰할 수 있는 시스템을 구축해야 한다. 이로 인해 컴플라이언스 책임 부담이 고르게 분배되지 않아, 부서 간 논의와 합의가 매우 느려진다.

이미지: 저자에 의해 생성

AI가 격차를 확대하는 방식

과거에는 데이터 사용 속도가 느려 관리가 가능했다. 수동적인 감시도 가능했고, 법무팀은 주요 이니셔티브를 하나씩 검토할 수 있었다. 그러나 AI 기반 데이터 사용량과 속도가 전통적인 컴플라이언스 모델을 압도하면서 그 시대는 끝난다. 데이터는 더 이상 선형적으로 분석되지 않는다. 지속적으로 처리·결합·보강·재활용·모델링된다. 자율 에이전트는 워크플로를 트리거하고, 인사이트를 생성하며, 인간 검토 없이도 의사결정을 내릴 수 있다. 이런 규모에서는 전통적인 법무 감시가 무너지게 된다. 법무는 모든 새로운 데이터 사용 사례나 “처리”¹ 활동을 수동으로 평가할 수 없고, IT는 엔지니어가 새로운 파이프라인을 구축할 때마다 모호한 법조항을 해석할 역량이 부족하다. 하지만 비즈니스는 혁신 속도를 늦추고 해석 논쟁을 기다릴 수 없다.

이미지: 저자에 의해 생성

법적 텍스트를 아키텍처 인식 컴플라이언스로 전환하기

법적 의도는 시스템이 검증할 수 있는 형태로 거의 인코딩되지 않는다. 대신 컴플라이언스는 PDF, 정책, 회의록, 이메일 등에 존재한다. 어느 정도까지는 작동하지만, 규모가 커지면 한계에 부딪힌다.

부족한 것은 구조화된 기계가 읽을 수 있는 형태의 공유 인터페이스다. 구조화된 메타데이터, 정책‑as‑code, 데이터 계약과 같은 개념을 활용해 번역 레이어를 추가한다. 따라서 해석이 열려 있는 토론 대신, AI를 이용해 사용을 자동·자율적으로 검증한다.

기계가 읽을 수 있는 거버넌스는 법무가 허용 가능한 경계를 정의하고, IT가 강제 가능한 제약을 구현하며, 비즈니스가 무엇이 허용되고 무엇이 허용되지 않는지 명확히 볼 수 있게 한다. 우리는 이론적 컴플라이언스에서 관찰 가능한 컴플라이언스로 전환해야 한다.

제안

핵심 아이디어: 법무와 IT 간 인수인계에서 인간 오류 제거

구조화되지 않은 인간 대화는 공통 언어가 없는 사람들 사이에 정확하고 기술적이며 법적 결과를 초래하는 결정을 전달하기에 부적절한 메커니즘이다. 목표는 인간 판단을 없애는 것이 아니라, 인간 상호작용이 마찰과 오류를 초래하는 부분을 대체하는 것이다.

나는 간단한 조직 원칙을 제안한다: 구조화되지 않은 인간 인수인계를 구조화된 AI 지원 프로세스로 교체한다. 전통적인 컴플라이언스에서 실패 지점은 인간이 관여해서가 아니라, 서로 다른 동기를 가진 인간들이 개방형 대화를 통해 정확하고 기술적으로 구현 가능한 합의를 도출하도록 요구받는 데 있다. 여기서 제시하는 솔루션은 입력을 구조화하고, 검증을 자동화하며, 진정으로 모호한 경우에만 인간이 최종 결정을 내리도록 함으로써 그 마찰을 체계적으로 제거한다.

프로세스를 살펴보기 전에 몇 가지 기본 개념을 명확히 할 필요가 있다. 이 개념들은 기술 전문 지식이 없어도 이해할 수 있으며, 오히려 비즈니스, 법무, IT 전반에 걸쳐 일관된 용어 사용 자체가 해결책의 일부가 된다.

데이터 제품, 출력 포트, 데이터 계약

이 용어들은 데이터 메쉬에서 흔히 쓰이지만, 메쉬가 없어도 충분히 활용할 수 있다. 데이터 메쉬는 데이터를 중앙 부서가 아닌, 데이터를 가장 잘 아는 팀에게 소유권을 부여함으로써 대규모 조직에서 데이터를 관리하는 방법이다. 각 팀은 데이터를 ‘제품’으로 취급하며, 이를 유지하고 다른 팀이 일관되고 관리된 방식으로 사용할 수 있도록 제공한다. 중앙 집중형 아키텍처에서도 데이터 제품, 출력 포트, 데이터 계약을 표준 어휘로 채택하면 즉각적인 가치가 생긴다. 이는 데이터가 무엇인지, 누가 접근할 수 있는지, 어떤 채널을 통해, 어떤 목적을 위해 사용하는지를 명확히 정의하는 공유 언어를 만든다. 이 어휘가 없으면 비즈니스, 법무, IT 간의 거버넌스 대화는 계속해서 무너진다. 용어 정의가 먼저이고, 그 뒤에 아키텍처가 따라온다.

데이터 제품 모델 — 저자에 의해 생성

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