[기고] AI 시대의 담합 규제, 알고리즘 담합

챗GPT 등장 이후 인공지능(AI)과 신기술, 혁신적인 서비스의 개발을 해하지 않으면서도 이용자의 권리와 개인정보를 보호하려면 어떤 것을 고려해야 할 지에 대한 논의가 최근 활발해진 분위기다. 급변하는 정보사회에서 AI와 개인정보 보호에 있어 우리 사회가 취해야 할 균형 잡힌 자세가 어떤 것인지에 대해 법무법인 태평양 AI팀에서 [AI 컨택]을 통해 2주 마다 다뤄보고자 한다. [편집자주] 알고리즘(Algorithm)은 특정 값을 입력하면 정해진 작업 목록에 따라 값을 산출하는 기계·체계적 구조로, 전산 처리의 기본적인 구성 요소로 활용된다. 알고리즘은 주로 머신러닝과 인공지능(AI) 기술을 기반으로 발전하고 있으며 시장의 다양한 분야에서 사용되고 있다. 담합의 '독점규제 및 공정거래에 관한 법률(공정거래법)' 상 정확한 명칭은 '부당한 공동행위'로, 담합이 성립할 수 있는 유형은 공정거래법 제40조 제1항에 따라 매우 다양하다. 담합은 복수의 사업자 간의 '합의(의사의 합치)'를 요건으로 한다. 합의는 계약, 협정, 협약, 결의와 같은 '명시적 합의' 뿐만 아니라 암묵적 양해와 같은 '묵시적 합의'도 포함한다. 이와 함께 지난 2021년부터 시행된 전면 개정 공정거래법에서는 제40조 제1항 제9호에 따라 '정보교환'을 통한 담합 행위를 신설해 금지하고 있다. 이는 사업자 간의 정보교환이 경쟁을 제한하는 수단으로 활용될 수 있다는 우려에서 비롯됐으며 가격, 생산량 등 민감한 정보를 교환함으로써 묵시적 담합이 이루어질 가능성이 높아짐에 따라 이를 명확히 규제하기 위한 목적이다. 알고리즘의 발전은 경쟁법에서 새로운 논점을 제기하고 있으며 그 중에서도 알고리즘 담합은 뜨거운 감자다. 일반적으로 알고리즘의 사용은 시장의 투명성을 높이고 사업자 간 경쟁을 촉진하는 긍정적인 효과를 가져온다. 우리가 흔히 사용하는 가격 비교 서비스가 그 대표적인 예다. 그럼에도 알고리즘이 주요 거래정보를 분석해 사업자 간 예측 가능성을 높이는 경우 묵시적 담합이 이뤄지는 환경을 제공할 수 있다. 전문가들이 알고리즘 담합에 주목하기 시작한 것은 구글, 아마존과 같은 대형 플랫폼과 우버, 에어비앤비와 같은 공유 경제 기업이 비약적으로 성장한 지난 2010년대 중반부터다. 이 중 '마이어 대 우버(Meyer v. Uber Technologies, Inc.)' 소송이 가장 유명한데 이는 개인 원고인 스펜서 마이어가 우버의 가격 책정 알고리즘이 운전자들 간의 가격 담합을 조장한다고 주장하며 제기한 민사 소송이다. 해당 소송은 우버가 제기한 중재 합의 주장이 받아들여져 법원의 본안 판단 없이 중재로 마무리됐지만 새로운 경쟁법적 과제에 대한 중요한 논의를 촉발시키는 계기가 됐다. 이같은 우려 속에서 각국 경쟁 당국은 알고리즘 담합에 대응하기 위해 적극적인 조사 및 규제 움직임을 보이고 있다. 최근 미국에서는 개인 원고들이 애틀랜틱 시티와 라스베이거스의 호텔들을 대상으로 호텔들이 센딘(Cendyn)의 '레인메이커(Rainmaker)' 소프트웨어를 통해 실시간 가격과 점유율 데이터를 공유하며 가격을 담합했다고 주장하며 소송을 제기했다. 이에 미국 법무부와 연방거래위원회는 해당 소송에서 의견서를 제출하면서 경쟁사들이 공통의 알고리즘을 사용해 가격을 설정하는 행위가 명시적 합의 없이도 담합으로 간주될 수 있다고 평가했다. 또 알고리즘을 통한 가격 설정이 경쟁 제한적 효과를 가져올 수 있고 이러한 행위가 반독점법 위반에 해당할 수 있다는 점을 강조했다. 그럼에도 두 소송 모두 원고가 가격 담합을 입증할 충분한 증거를 제시하지 못했다는 이유로 기각됐다. 법원은 해당 알고리즘을 통해 경쟁사들의 기밀 내지는 비공개 정보가 교환되지 않았고 알고리즘은 단지 가격을 추천 내지 권장할 뿐이지 각 호텔들이 알고리즘의 가격 추천에 구속되지 않았다는 점을 주요 판단 근거로 삼았다. 이에 비추어 볼 때 알고리즘을 통해 사업자간 기밀 정보가 교환될 경우 담합이 성립할 가능성이 높으며 알고리즘의 가격 추천에 대한 구속력이 없다고 보여질 경우 담합으로 인정되기 어려울 것으로 생각된다. 국내 법원도 묵시적 담합의 인정과 관련해 신중한 태도를 보여왔으며 정보교환만으로는 합의가 추정되지 않고 사업자간 묵시적 합의를 인정할 정도의 의사연결의 상호성이 존재해야 한다는 입장을 취해 왔다. 그런데 알고리즘 담합은 알고리즘이 자동적으로 정보를 저장하고 거래에 반영하는 구조이기 때문에 단순한 정보교환을 넘어서 묵시적 합의를 구성하기 어려운 장애물이 다수 존재한다. 이 같은 상황에서 공정거래법은 정보교환을 부당한 공동행위의 유형으로 포함시켰다. 이에 따라 알고리즘과 관련해 사업자 간 담합으로 볼 수 있는 외형상 일치와 정보교환이 존재할 경우 이를 담합으로 규제할 수 있는 근거 규정을 보완했다. 알고리즘이 경쟁 제한 효과를 초래할 가능성이 높아짐에 따라 알고리즘 담합에 대한 규제는 향후 디지털 경제에서 공정성과 혁신을 조화롭게 유지하기 위한 필수적인 과제가 될 것으로 예상된다. 기술의 발전과 법적 규제 간의 괴리를 줄이기 위해서는 알고리즘 담합과 관련한 보다 세분화된 판단 기준과 지침이 필요할 것으로 생각된다. 이전까지는 각국 경쟁 당국의 조사 추이 및 최종 판단을 유의 깊게 지켜봐야 할 것이다.