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[기고] AI 판정 오류, 이제는 규정으로 대비해야 한다

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박정인 덕성여대 AI Dyna Info 연구소 연구교수

스포츠 경기에서 인공지능 기반 판정 기술의 도입은 이제 일상이 되었다. 축구의 VAR, 자동 골라인 판독, 테니스 전자동 라인콜, 빙상 종목의 영상 분석 시스템 등은 인간 심판의 판단을 보완하고 오심을 줄이기 위해 도입되었다.

그러나 기술이 판정을 보조하는 수준을 넘어 사실상 경기 결과를 좌우하는 단계에 이르면서, 새로운 질문이 제기되고 있다. 만약 AI 판정 자체에 오류가 발생한다면, 그 책임과 처리 절차는 어떻게 되는가. 현재 올림픽 규범 체계는 이 질문에 명확히 답하지 못하고 있다.

최가온이 금메달을 받는 심판이 내리는 부분에서 '스페이스타임 슬라이스(Spacetime Slices)' 기술이 상세하게 동작데이터를 읽어내 점수를 판정한다. Olympic Charter Bye-law to Rule 61는 분쟁해결규정으로 "Field-of-play decisions by referees are final." (경기 중 심판의 판정은 최종적이다.)라고 규정한다.

박정인 교수.

이 조문은 스포츠 판정의 안정성을 확보하기 위한 핵심 원칙이다. 경기 도중의 판정을 사후적으로 뒤집는 일이 빈번해질 경우 경기의 확정성과 신뢰가 훼손될 수 있기 때문이다. 따라서 올림픽 헌장은 경기 중 판정의 최종성을 강하게 보장하고 있다.

그러나 이 원칙은 전통적으로 인간 심판을 전제로 형성된 것이다. 오늘날과 같이 영상 판독, 센서 분석, 알고리즘 판단이 판정의 핵심 근거로 작동하는 환경에서는 상황이 달라진다.

AI 판정이 심판의 판단을 실질적으로 지배하는 구조라면, 그 판정 역시 동일하게 '최종적'으로 간주되어야 하는가. 만약 기술적 오류가 확인되더라도 경기 결과를 변경할 수 없다면, 공정성에 대한 선수와 관중의 신뢰는 어떻게 유지될 수 있을까.

올림픽과 관련하여 발생하는 모든 분쟁은 스포츠중재재판소(CAS)의 전속 관할로 한다. 이러한 Olympic Charter Bye-law to Rule 61이 있음에도 CAS 역시 경기 중 판정에 대해서는 개입을 극도로 제한해 왔다.

[리비뇨=로이터뉴스핌] 밀라노-코르티나 2026 동계올림픽 스노보드 여자 하프파이프 결승에서 대한민국 최가온이 지난 12일 이탈리아 리비뇨 스노파크에서 경기를 펼치는 도중 넘어지고 있다. 2026.02.13 photo@newspim.com

그러나스포츠 중재 판례는 반복적으로 다음 원칙을 확인하고 있다. 경기 중 심판의 판단(field-of-play decision)은 명백한 규정 위반이나 절차적 하자가 없는 한 사후적으로 재검토되지 않는다.

스포츠 판정의 확정성을 유지하는 데에는 효과적이지만, 인공지능 판정 시대에는 새로운 공백을 드러낸다. 기술 시스템의 오류는 심판의 주관적 판단 실수와 성격이 다르다.

센서 오작동, 데이터 처리 오류, 알고리즘 편향 등은 경기 외부의 기술적 문제로 볼 수 있으며, 이러한 오류가 경기 결과를 왜곡할 경우 이를 단순한 '판정'으로만 처리하는 것은 한계가 있다.

이제 스포츠 규칙은 새로운 단계로 나아가야 한다. AI 판정이 경기 운영의 핵심 요소가 된 이상, 기술 오류에 대한 별도의 규정이 필요하다. AI 판정 오류의 정의와 범위 등 단순한 해석 차이가 아니라, 센서 오작동이나 시스템 결함으로 인한 판정 왜곡을 별도의 유형으로 규정할 필요가 있다.

또한 중대한 기술 오류가 경기 결과에 영향을 미쳤을 경우의 처리 절차를 마련해야 한다. 재경기, 판정 무효, 결과 유지 등 가능한 조치를 사전에 규정해야 한다.

[로스앤젤레스 로이터=뉴스핌] 박상욱 기자= 손흥민이 22일(한국시간) 열린 LAFC와 인터 마이애미가 만난 미국프로축구 메이저리그사커(MLS) 새 시즌 개막전에서 헤더를 하고 있다. 2026.2.22 psoq1337@newspim.com

판정 근거의 투명성과 설명 가능성을 확보해야 한다. 기술 판정의 기준과 절차가 공개되지 않는다면, 선수와 관중의 신뢰는 확보되기 어렵다. 그밖에도 인공지능 법정책 연구자는 책임 구조를 명확히 연구하여 사회적 합의를 이끌어낼 필요가 있다. 즉, 기술 개발사, 장비 운영사, 경기 단체 중 누구에게 어떤 책임이 있는지에 대한 기준이 필요하다.

스포츠는 오랫동안 인간의 판단을 전제로 규칙을 발전시켜 왔다. 그러나 이제 경기의 중요한 순간에 알고리즘이 개입하는 시대가 되었다. 기술은 공정성을 강화할 수 있지만, 동시에 새로운 불공정 논란을 낳을 수도 있다. 올림픽 헌장의 "심판 판정은 최종적이다"라는 원칙은 여전히 중요하다. 그러나 그 판정이 인간과 기술의 결합으로 이루어지는 오늘날에는, 기술 오류에 대한 별도의 규정이 함께 마련되어야 한다.

AI가 판정을 내리는 시대에도 스포츠가 신뢰를 유지하기 위해서는, 기술 자체가 아니라 그 기술을 규율하는 규칙이 필요하다. 이제 국제 스포츠기구와 각 종목 연맹은 기술 도입을 넘어, 기술 판정의 오류와 책임을 명확히 하는 새로운 심판 규정을 준비해야 할 때다.

박정인 교수(법학박사)는 대통령 국가지식재산위원회 본위원회 위원, 문체부 저작권보호심의위원회 심의위원, 문체부 여론집중도조사위원회 상임위원, 인터넷주소분과위원회, 웹콘텐츠 활성화위원회 자문위원, 강동구 공직자윤리위원회 심의위원, 경찰청 사이버범죄 강사 등 여러 국가 위원을 역임했다. 공공기관 대상 법령입안강의를 하며, 대학에서 특허법, 저작권법, 산업보안법, 과학기술법, 정보보안법, 디지털증거법, ICT트러스트공학, 일반 산업안전, 중대재해법 등을 강의한다. 한국인터넷진흥원, 한국콘텐츠진흥원, 인텔리콘 메타연구소, 해인예술법연구소, 숙명여대 초빙교수, 단국대 연구교수 등을 역임했다.

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딥시크도 '자체 AI칩' 개발 추진 [서울=뉴스핌] 고인원 기자= 중국 인공지능(AI) 스타트업 딥시크(DeepSeek)가 자체 AI 반도체 개발에 나선 것으로 알려졌다. 그동안 AI 모델 학습과 운영에 사용해 온 엔비디아와 화웨이 반도체 의존도를 줄이기 위한 전략으로 풀이된다. 개발이 성공하면 중국 AI 대표 기업으로 떠오른 딥시크의 사업 전략이 크게 바뀌는 것은 물론, 중국 AI 반도체 시장에서 영향력을 키워온 화웨이에도 새로운 경쟁자가 등장하게 된다. 로이터 통신은 7일(현지시간) 사안에 정통한 복수의 관계자를 인용해 딥시크가 자체 AI 추론용(inference) 반도체를 개발하고 있다고 보도했다. 추론은 학습을 마친 AI 모델이 사용자의 질문에 답변을 생성하는 단계로, 새로운 모델을 학습시키는 훈련(training)용 반도체와는 용도가 다르다. [AI 이미지 = 배상희 기자] 소식이 전해진 뒤 미국 엔비디아(NASDAQ:NVDA)의 주가는 개장 전 거래에서 약 1.6% 하락했다. 리처드 윈저 라디오프리모바일 애널리스트는 "엔비디아는 중국 시장에서 사실상 퇴출된 상태이며, 앞으로도 상황이 달라질 가능성은 거의 없다"며 "딥시크도 최첨단 반도체 생산 능력을 확보하지 못하면 자체 AI 반도체를 중국 외 시장에 판매하기는 사실상 불가능하다"고 말했다. 그는 따라서 이번 딥시크의 반도체 개발이 엔비디아 실적에는 큰 영향을 주지 않을 것으로 내다봤다. 딥시크는 지난해 공개한 저비용·고효율 AI 모델이 세계적인 주목을 받으며 중국 AI 산업의 대표 기업으로 떠올랐다. 다만 그동안에는 기술 상용화보다 AI 모델 성능 개선에 집중해 온 것으로 알려졌다. ◆ 화웨이 의존 줄이고 자체 생태계 구축 미국의 대중국 수출 규제로 엔비디아의 최첨단 AI 반도체 공급이 막히면서 화웨이는 약 500억달러 규모의 중국 AI 반도체 시장에서 절반가량의 점유율을 확보했다. 딥시크를 비롯한 중국 주요 AI 기업들도 화웨이 반도체를 적극 활용해 왔다. 하지만 화웨이의 독주도 흔들리고 있다. 알리바바와 바이두가 자체 AI 반도체를 개발하며 시장 점유율을 확대하고 있는 데 이어 딥시크까지 경쟁에 뛰어든 것이다. 소식통들에 따르면 딥시크의 반도체 개발은 아직 초기 단계다. 회사는 반도체 설계업체와 파운드리, 메모리 업체 등과 협의를 진행하고 있으며 프로젝트는 약 1년 전 시작됐다. 최근에는 반도체 설계 엔지니어 채용도 확대했지만 공개 채용 사이트에는 공고를 내지 않고 비공개 방식으로 인력을 확보한 것으로 전해졌다. 딥시크는 이번 보도와 관련한 논평 요청에 응답하지 않았다. [AI 이미지 = 배상희 기자] ◆ AI 추론 시장 겨냥…오픈AI도 자체 칩 개발 딥시크의 전략은 글로벌 AI 기업들의 움직임과도 맞닿아 있다. 오픈AI는 지난달 브로드컴과 공동 개발한 첫 자체 추론용 AI 반도체 '할라페뇨(Jalapeno)'를 공개했고, 앤트로픽도 자체 AI 반도체 개발을 검토 중인 것으로 알려졌다. 딥시크에는 미국의 대중국 반도체 수출 규제도 중요한 배경이다. 미국은 중국 기업들이 엔비디아의 최첨단 AI 반도체를 구매하지 못하도록 막고 있으며, 중국 정부는 자국 기업들에 국산 AI 반도체 개발을 독려하고 있다. 딥시크 창업자인 량원펑은 2024년 중국 언론과의 인터뷰에서 미국의 반도체 수출 규제가 회사의 가장 큰 과제 중 하나라고 밝힌 바 있다. 딥시크는 초기에는 엔비디아 H800 반도체를 이용해 AI 모델을 학습시켰지만, 이후 화웨이 어센드(Ascend) 반도체 사용 비중을 꾸준히 늘려왔다. 지난 4월에는 화웨이 어센드에 최적화된 V4 모델을 공개했고, 화웨이는 V4-Flash 모델 학습에도 자사 반도체가 일부 사용됐다고 밝혔다. 이후 중국 대형 IT 기업들의 화웨이 어센드 950 반도체 주문도 크게 증가한 것으로 알려졌다. 딥시크가 개발 중인 추론용 반도체는 AI 산업에서 가장 빠르게 성장하는 시장을 겨냥한다. AI 서비스가 확산되면서 컴퓨팅 수요가 모델 학습보다 실제 서비스를 위한 추론 단계로 빠르게 이동하고 있기 때문이다. 추론용 반도체는 범용 GPU보다 가격이 저렴하고 전력 소비도 적다는 장점이 있다. 다만 성공을 장담하기는 어렵다. 경쟁력 있는 AI 반도체를 개발하려면 막대한 자금과 수년의 개발 기간이 필요하며, 미국의 수출 규제로 중국 기업들은 최첨단 해외 파운드리와 고대역폭메모리(HBM) 접근에도 제약을 받고 있다. 한편 딥시크는 최근 기업가치 520억~590억달러를 인정받는 조건으로 70억달러 규모의 첫 외부 투자 유치를 추진하고 있다. 수년간 외부 투자를 거부해 온 기존 전략을 바꾸는 첫 행보다. koinwon@newspim.com 2026-07-07 22:00
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긍정 영향 종목

  • Lockheed Martin Corp. Industrials
    우크라이나 안보 지원 강화 기대감으로 방산 수요 증가 직접적. 미·러 긴장 완화 불확실성 속에서도 방위산업 매출 안정성 강화 예상됨.

부정 영향 종목

  • Caterpillar Inc. Industrials
    우크라이나 전쟁 장기화 시 건설 및 중장비 수요 불확실성 직접적. 글로벌 인프라 투자 지연으로 매출 성장 둔화 가능성 있음.
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