당신의 AI가 백엔드를 작성했습니다. 누가 침해에 대한 책임을 지나요?

Source: Dev.to

Problem Overview

AI 산업은 개발자들에게 이제는 코딩 경험이 없어도 앱을 만들 수 있다—더 빠르게 배포할 수 있다—고 말합니다. 하지만 그들이 말하지 않는 것은, AI가 모든 코드를 작성했더라도 배포한 제품의 보안에 대한 법적 책임은 개발자에게 있다는 점입니다.

모델이 명령과 컨텍스트, 메타‑명령과 적대적 프레이밍을 구분하지 못한다면, 어떤 “가드레일”도 공격과 같은 채널에 있는 텍스트 제안에 불과합니다. 이는 AI가 생성한 모든 앱이 동일한 취약한 권한 모델, 경계 강제 불가능성, 사회공학에 대한 동일한 취약성을 물려받는다는 의미입니다.

개발자가 “내 AI가 백엔드를 작성했다”고 말할 때 실제 의미는: 나는 보안 모델이 분위기에 의존하는 시스템을 배포했다는 것입니다.

Legal Responsibility

AI‑생성 코드를 배포하는 대부분의 개발자는 기능, UI, 수익화, MVP 속도에만 집중합니다. 그들은 다음과 같은 관점에서 생각하지 않습니다:

• 권한 분리
• 기능 경계
• 입력 정화
• 계보 추적
• 권한 회수
• 감사 가능성
• 하위 레이어 불변식

그들은 AI‑생성 인증 로직, 데이터베이스 쿼리, API 연동, 오류 처리 등을 그대로 배포합니다—이 모든 것이 위협 모델링되지 않았습니다. 이는 “빠르게 움직이고 부수라”가 아니라 “빠르게 움직이다가 사용자 데이터를 전 세계에 노출한다”는 상황입니다.

사용자 데이터를 처리하는 AI‑생성 시스템을 배포하면, 코드가 AI에 의해 작성되었든 아니든 법적 책임은 여러분에게 있습니다. 법원은 Claude가 코드를 작성했든, GPT가 골격을 잡았든, 혹은 여러분이 보안 취약성을 몰랐든 상관하지 않습니다. 앱이 개인식별정보(PII), 금융 데이터, 건강 데이터, 인증 토큰 등을 유출하면 여러분이 책임을 지게 됩니다.

무료 티어에서 유료 서비스로 확장하려는 인디 개발자들은 침해 통지, 규제 벌금, 민사 책임, 집단소송 위험, 포렌식 감사, 컴플라이언스 의무 등에 대비하지 못한 경우가 많습니다. 그들은 SaaS를 만든다고 생각하지만 실제로는 책임 표면을 만들고 있는 것입니다.

Risks of AI‑Generated Code

• 불안전한 AI‑생성 API
• AI‑생성 인증 우회
• AI‑생성 SQL 인젝션 벡터
• AI‑생성 잘못된 설정
• AI‑생성 권한 상승 경로

개발자들은 이러한 위험을 인식할 지식이 부족합니다. 수백만 명의 비전문가가 거버넌스 경계, 위협 모델, 책임 인식을 전혀 두지 않은 채 AI‑생성 시스템을 배포하면, 결과는 광범위한 보안 취약이 됩니다.

Real‑World Example

한 고객이 최근 AI‑에이전트가 생성한 7,000줄의 코드를 직접 프로덕션 스택에 설치해 주었습니다. 이 코드는 기존 설정을 덮어썼습니다. 거버넌스 검토도, 리뷰 레이어도, 경계 위생도 없었으며, 마치 양이 가치라고 생각하고 그대로 배포한 것이었습니다. 그 7,000줄은 300줄로 줄일 수 있었을 것입니다.

업계는 기저(substrate)가 안전하다고 가장하지만, 실제로는 안전하지 않으며, 경계가 관리되지 않고, 책임도 가설에 불과하지 않습니다. “내 AI가 작성했다”는 변명은 통하지 않습니다.

Recommendations

• 책임을 사전에 정의: AI‑생성 코드를 고객에게 제공하거나 개발자로부터 받을 경우, 실패 시 누가 책임을 질지 명시된 계약을 체결하세요.
• 보증 및 면책 조항 포함: 보증 면책, 손해 제한, 면책 조항, 침해 책임 소유권 등을 코드가 배포되기 전에 명시하세요.
• 거버넌스 프로세스 도입: 모든 AI‑생성 구성 요소에 대해 코드 리뷰, 위협 모델링, 보안 테스트를 시행하세요.
• 개발자 교육: 권한 분리, 입력 정화, 감사 가능성 등에 대한 교육을 제공하세요.

조건이 없을 경우 “누가 침해에 대한 책임을 지는가”에 대한 답은 간단합니다: 코드를 전달한 사람—그 사람이 보안 취약성을 알았든 몰랐든 관계없이.