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LLM 환각 문제로 법적 책임 따지는 거 생각보다 복잡하긴 하다. 나도 로봇 개발하면서 센서 데이터 오류나 알고리즘의 예측 불가능성 같은 거 많이 보는데, 소프트웨어 기반의 '지식 생성' 단계에서 발생하는 오류는 차원이 다르잖아. AI가 헛소리(환각)를 해서 누군가 돈을 날렸다고 치자. 그럼 그 책임이 개발자인가 사용자 중 누구한테 가야 하냐 이거지. 개발자 측 입장을 보면, 모델 자체가 완벽하지 않은 건 명백한 사실이야. 거대한 언어 모델은 학습 데이터의 패턴을 따라 다음 단어를 확률적으로 예측하는 시스템이지, 진실 자체를 아는 존재가 아니거든. 그러니까 '나는 거짓말쟁이가 아니라, 통계적 추론 엔진일 뿐이다'라고 방어할 여지가 생겨. 개발자는 이 불확실성을 어느 정도 감수하고 제품을 내놓은 거니까. 만약 고지 의무(Disclaimer)를 명확히 했으면 더더욱 그렇고. 근데 사용자 입장에서는, 그걸 그냥 'AI가 해준 답변'으로 맹신해서 결정한 건데? 우리가 자율주행차 개발할 때도 최종적인 판단과 책임은 운전자에게 있는 거랑 비슷하지 않나 싶기도 하고. 사용자가 그 결과를 비판적으로 검토할 의무가 있다는 주장도 나올 수 있고. 문제는 이 경계선이 너무 모호하다는 거야. 만약 LLM이 특정 도메인(예: 법률 자문, 의료 진단)에 특화되게 파인튜닝 되어 있다면? 단순한 채팅 봇 수준을 넘어 전문적인 조언을 제공한다고 포지셔닝했다면, 개발자 측의 책임 범위가 훨씬 커지는 게 상식 아닐까. 마치 의사가 잘못된 처방을 내렸을 때 책임을 지는 거랑 비슷하잖아. 결국은 '어떤 수준까지 신뢰할 수 있다고 설계했느냐'와 '사용자가 그 기능을 어떻게 활용했느냐'의 인터페이스 문제로 귀결되는 것 같아. 코딩 관점에서 보면, 예측 가능한 범위 밖의 결과가 나왔을 때 안전 장치(Guardrail)를 얼마나 잘 설계했는지가 제일 중요하지 않겠나 싶다. 지금은 기술 발전 속도가 법규 제정 속도를 너무 압도하고 있어서 답이 안 나오는 단계인 거지... 미래에는 이 부분이 AI 윤리 프레임워크랑 엮여서 엄청 복잡한 규제 이슈가 될 거 같다.