인간의 개입 없이 운영되는 AI 시스템에서 사고가 잇따르고 있다. 자동화 수준을 높인 조직일수록 오류의 파급력도 함께 커지고 있으며, 단순한 기술 결함을 넘어 책임 소재를 둘러싼 문제로 번지고 있다. 효율을 이유로 검수 단계를 제거한 선택이 실제 현장에서는 새로운 리스크로 작용하고 있다.

문제의 공통점은 통제 장치의 부재다. 자동 분류, 자동 승인, 자동 배포로 이어지는 구조에서 AI의 판단이 그대로 실행으로 연결되며, 중간 점검 과정이 사라졌다. 잘못된 데이터 입력이나 예외 상황이 발생해도 이를 걸러낼 사람이 없는 상태에서 오류는 그대로 누적되고 확산된다. 한 번의 판단 실수가 곧바로 서비스 장애나 피해로 이어지는 사례가 늘고 있다.

특히 금융, 헬스케어, 콘텐츠 유통 분야에서 피해 규모가 크다. 자동 신용 평가의 오류, 의료 기록 처리 실수, 잘못된 정보의 대량 배포처럼 되돌리기 어려운 사고가 발생하고 있다. 운영 과정에서 인간 검수를 배제한 결정이 단기적인 비용 절감에는 기여했지만, 장기적인 신뢰 손실을 초래하고 있다.

책임 문제도 다시 수면 위로 떠올랐다. 사고가 발생했을 때 AI를 설계한 개발자, 시스템을 도입한 조직, 운영을 승인한 관리 주체 중 누가 책임을 져야 하는지가 명확하지 않다. 자동화 시스템을 신뢰했다는 이유만으로 책임을 회피하려는 태도는 사회적 수용 한계를 드러내고 있다.

AI 운영 사고의 증가는 자동화 전략에 대한 재검토를 요구하고 있다. 인간 검수를 완전히 제거한 운영 방식은 더 이상 안전한 선택으로 받아들여지지 않는다. 효율보다 책임과 통제를 우선하는 운영 설계가 요구되고 있으며, 이는 AI 활용이 성숙 단계로 접어들고 있음을 보여주는 신호다.

글 / 한만수 news@cowave.kr

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