AI 알고리즘에 의한 불공정거래행위 規制에 관한 硏究 - AI의 기술적 측면에서 법적 책임의 귀속 가능 여부를 중심으로 -

이지우; 박선종

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자료유형: 학술저널

저자정보: 이지우 (고려대학교) 박선종 (숭실대학교)

저널정보: 부산대학교 법학연구소 법학연구 法學硏究第63卷第3號(通卷第113號)

발행연도: 2022.8

수록면: 105 - 126 (22page)

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AI 기술은 분야를 막론하고 다양하게 활용되고 있다. AI 알고리즘이 금융시장에서 활발하게 사용되면서 AI 알고리즘에 의한 각종 금융투자상품 매매 행위에 대한 규제의 필요성이 커지고 있다. 국제적으로 AI 알고리즘을 활용한 기술 윤리 기준 및 가이드라인이 마련되고 있는 가운데, 국내에서도 AI 알고리즘은 현재 HFT, RA 등 알고리즘거래에서 활용될 뿐만 아니라 앞으로 금융시장의 전반적인 영역으로 확대될 가능성이 큰 핵심기술로 평가된다. 활용 영역을 넓혀가고 있는 AI의 법적책임 소재가 명확히 정하여지지 않는다면, 향후 AI에 의한 불공정거래행위가 발생할 시 규제의 공백이 발생할 수 있다. 이 글에서는 AI의 법적 지위 및 구체적인 규제 방안에 관하여 자본시장법상 불공정거래행위를 중심으로 검토하였다.
AI에 의한 불공정거래행위 규제를 위해서는 AI를 통한 의사 결정에 의하여 불법행위 등이 발생하였을 때의 법적 책임의 소재를 명확히 하여야 한다. 이에 AI의 기술적 측면에 집중하여, AI의 특징으로부터 도출될 수 있는 법적 책임의 주체를 검토하였다. AI 알고리즘을 사용하는 것은 정해진 데이터를 이용하여 최적의 결과 도출을 목적으로 한 기계를 활용하는 것에 불과하다. AI 알고리즘은 일종의 기술적 도구로 단순화되므로 이에 따른 AI의 독자적인 법적 지위를 인정하는 것은 어렵다고 보았다.
이처럼 AI 자체에 책임을 귀속시킬 수 없다면, 어떠한 메커니즘을 통해 불공정거래행위 규제의 대상인 AI 알고리즘 활용 주체에 책임을 부과할 수 있을지가 문제될 수 있다. 책임 귀속을 중심으로 AI에 의한 불공정거래행위, 그 중 시세조종행위 및 내부자거래행위가 국내 자본시장법상 어떻게 규제될 수 있을지 향후 규제의 방향성을 구체적으로 제시하였다.
첫째, 이 연구에서는 AI 알고리즘에 의해서 발생할 수 있는 자본시장법상 시세조종행위를 유형별로 나누어 살펴보았다. 데이터에 따라 활용 양상이 달라지는 AI의 특성을 감안하여 위장거래에 의한 시세조종, 현실매매에 의한 시세조종, 표시에 의한 시세조종, 시세의 고정 및 안정행위, 연계조종행위 등 각각의 유형별로 발생할 수 있는 AI에 의한 시세조종행위의 구체적인 상황을 설정하여 백트래킹이나 스크리닝 등 규제 방안을 제안하였다.
둘째, 내부자거래행위에 관하여는 미공개중요정보가 AI 내의 빅데이터에 활용되는 내부자거래 상황을 상정하여, AI 활용주체가 데이터 전처리 과정에서 미공개중요정보탐지 기능을 의무적으로 부과하도록 하는 방안을 마련하는 등 합리적 및 실효적 규제방안을 제안하였다.

AI technology is being used in various ways regardless of field. As AI algorithms are actively used in the financial market, the need to regulate various financial investment product trading activities by AI algorithms is increasing. While technology ethics standards and guidelines using AI algorithms are being prepared internationally, AI algorithms are currently used in algorithm transactions such as HFT and RA in Korea, and are considered key technologies that are likely to expand to the overall financial market in the future. If the legal responsibility of AI, which is expanding its use area, is not clearly determined, a regulatory vacuum may occur in the event of unfair trade practices by AI in the future. In this article, the legal status of AI and specific regulatory measures were reviewed focusing on unfair trade practices under the Capital Markets Act.
In order to regulate unfair trades by AI, it is necessary to clarify the location of legal responsibility when illegal activities, etc. occur through decision-making through AI. Therefore, focusing on the technical aspects of AI, the subject of legal responsibility that can be derived from the characteristics of AI was reviewed. Using AI algorithms is merely using machines for the purpose of deriving optimal results using predetermined data. AI algorithms are simplified into a kind of technical tool, so it is difficult to recognize AI"s independent legal status.
If responsibility cannot be attributed to AI itself, it may be a question of what mechanisms can be used to impose responsibility on the subject of AI algorithms, which are subject to unfair trades. Focusing on the attribution of responsibility, the direction of future regulations was specifically presented on how unfair trades by AI, manipulation and insider trading can be regulated under Korean Capital Market Act.
First, in this study, manipulation under the Capital Market Act that can occur by AI algorithm was divided by type. Considering the characteristics of AI, which varies depending on the data, regulatory measures such as backtracking and screening were proposed by setting specific situations of AI-based manipulation that may occur for each type, such as price manipulation by disguised transactions, manipulation by real sales, display, etc.
Second, regarding insider trading, a reasonable and effective regulation plan was proposed, such as assuming an insider trading situation in which undisclosed important information is used for big data in AI, and requiring AI users to impose undisclosed material nonpublic information detection functions in the data preprocessing process.

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주요연구분야 사회과학 > 법학

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소속기관 숭실대학교

주요연구분야 사회과학 > 법학

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