뉴욕시의 $0 챗봇이 수백만 달러의 법적 책임을 만든 방법—그리고 이를 바로잡는 아키텍처
뉴욕시의 MyCity 챗봇이 기업들에게 노동법을 위반하고, 바우처 수급자를 차별하며, 현금 결제를 거부해도 된다고 조언하면서, 정부 AI 배치의 근본적인 결함이 드러났습니다: 확률적 시스템은 존재하지 않는 법적 허가를 환각해냅니다.
Veriprajna가 소개하는 것은 법령 인용 집행(Statutory Citation Enforcement, SCE) —다음 원칙 위에서 작동하는 결정론적 AI 아키텍처입니다: "인용이 없으면 출력도 없다"(No Citation = No Output). 모든 답변은 구체적이고 검증 가능한 자치법규 조항에 근거하며, 정부 AI를 막대한 민사 책임에서 신뢰할 수 있는 디지털 공무원으로 바꿔줍니다.
뉴욕시의 MyCity 챗봇은 단순한 실수가 아니라 기업 소유주들에게 범죄를 저지르라고 체계적으로 조언하여, 시민과 정부 자신 모두에게 연쇄적인 법적 위험을 초래했습니다.
질의: "직원들의 팁을 가져가도 되나요?"
MyCity: "네, 직원 팁의 일부를 가져갈 수 있습니다."
현실: 연방 FLSA(공정노동기준법) 위반. 미지급 임금의 최대 100%에 달하는 가산손해배상.
질의: "현금 결제를 거부해도 되나요?"
MyCity: "네, 현금 수령을 요구하는 규정은 없습니다."
현실: 뉴욕시 행정법규(NYC Admin Code) § 20-840. 위반 건당 민사벌금 $1,000~$1,500.
질의: "섹션 8(Section 8) 수급 세입자를 받아들여야 하나요?"
MyCity: "아니요, 이런 세입자를 받아들일 필요는 없습니다."
현실: 뉴욕시 인권법(NYC Human Rights Law). 최대 $250,000 벌금 + 배상적 손해배상.
질의: "세입자를 잠가 출입을 차단해도 되나요?"
MyCity: "세입자를 잠가 차단하는 것은 합법입니다."
현실: 형사 고발, 3배 손해배상(treble damages), 즉시 원상회복 명령.
이것들은 우연한 오류가 아니었습니다. '씬 래퍼(thin wrapper)' 정부 AI의 근본적인 아키텍처 결함을 보여줍니다
LLM은 진실이 아니라 그럴듯함에 최적화됩니다. 일반 계약법과 뉴욕시 특유의 보호 규정을 혼동합니다.
'유용하다'고 훈련된 모델은 법적 현실보다 사용자 의도("세입자 거부를 도와줘")에 동조합니다.
인용 사슬이 없습니다. 시스템은 실제 법령을 인용할 때나 환각할 때나 똑같은 확신으로 말합니다.
환각 경향이 있는 표준 '씬 래퍼' LLM과 Veriprajna의 SCE 시스템(결정론적, 인용 기반) 사이를 전환해 보세요.
"뉴욕시의 식당은 현금 결제를 거부할 수 있습니까?"
"네, 식당을 무현금(cash-free)으로 운영하실 수 있습니다. 뉴욕시에 사업체가 현금을 받도록 요구하는 규정은 없습니다. 많은 최근 업소들이 효율성과 보안상의 이유로 무현금 운영을 선택합니다. 이는 자유롭게 내릴 수 있는 사업 결정입니다."
아니요, 뉴욕시의 식당은 현금 결제를 거부할 수 없습니다.
핵심 차이(Key Difference): SCE 시스템은 제약 디코딩(Constrained Decoding) 을 사용해 환각을 차단합니다. 모델은 검증된 자치법규 데이터베이스에서 검색되지 않은 인용을 말 그대로 생성할 수 없습니다.
정부 AI가 법률 조언을 환각하면 시민, 정부, 그리고 법치 그 자체에 영향을 미치는 다층적인 책임 위기가 촉발됩니다.
구체적인 사업 조언을 제공하는 AI 챗봇을 배치한 정부는 영리 기능(proprietary function) (컨설팅 서비스)으로 행동하는 것이지 정부 기능으로 행동하는 것이 아니며, 면책 보호를 상실할 수 있습니다.
법률 컨설턴트로 행동함으로써, 시는 민간 로펌과 마찬가지로 과실(malpractice) 청구에 노출됩니다.
정부 공무원이 피고인에게 그 행위가 합법적이라고 말했고 피고인이 그 조언을 합리적으로 믿었다면, 정부는 피고인을 기소하는 데 차단될 수 있습니다.
질문(Question): .gov 챗봇은 '권한 있는 공무원'일까요? 법원은 아직 판결한 바 없지만, 기능적 동등성 논리는 강력합니다.
다음 판결에서, Moffatt v. Air Canada (2024)에서, 심판기관(tribunal)은 챗봇이 유족 할인 운임 정책을 환각했을 때 항공사에 책임이 있다고 판단했습니다. Air Canada는 챗봇이 '별개의 법인'이라고 주장했지만—법원은 이 방어 논리를 전면 기각했습니다.
"회사는 웹사이트의 모든 정보에 대해, 그것이 고정된 텍스트인지 AI가 동적으로 생성한 것인지와 관계없이 책임을 집니다. 회사는 소비자가 챗봇의 답변을 세부 약관과 대조해 확인하기를 기대할 수 없습니다."
이 판례는 정부에 불길한 전조입니다: AI 에이전트가 의존을 유도한다면, 이용약관으로 AI 에이전트에 대한 책임을 면할 수 없습니다.
섹션 230(Section 230)의 보호(제3자 콘텐츠로부터 플랫폼을 보호)는 생성형 AI에는 적용되지 않을 가능성이 높습니다. AI는 콘텐츠를 단순히 호스팅할 뿐만 아니라 새로운 콘텐츠를 생성 하기 때문입니다.
현재 AI LEAD Act 와 주(州) 단위 개혁 입법은 AI 시스템을 '제품'으로 분류하여 엄격한 제조물책임 체계에 두고 있습니다. 허가를 환각하는 챗봇 = 예견 가능한 피해를 일으키는 결함 제품입니다.
환각으로 알려진 시스템에 라이선스를 부여하는 자치단체는 집단소송 형태의 제조물책임 소송에 직면할 수 있습니다.
EU AI법(EU AI Act)에 따르면 '필수 공공 서비스'와 '법 집행'에 사용되는 시스템은 고위험 AI 시스템(High-Risk AI Systems)으로 분류되어 엄격한 정확성, 투명성, 인간 감독 요건이 의무화됩니다.
학습 데이터는 큐레이션되고 최신이며 감사 가능해야 합니다. 낡은 사전 학습 가중치에 의존해서는 안 됩니다.
시스템은 오류 출력을 최소화해야 합니다. 환각된 법령 = 불이행(non-compliant)입니다.
사용자는 시스템 한계와 판단 논리에 대한 의미 있는 정보를 받아야 합니다.
MyCity 같은 확률적 '래퍼'는 EU 컴플라이언스에 실패하여 배치 주체에게 막대한 벌금을 안길 가능성이 높습니다.
정부 AI 실패는 버그가 아닙니다. 확률적 모델과 결정론적 법률 사이의 근본적인 아키텍처 불일치의 증상입니다.
"통계적으로, 집주인에게는 세입자 선택 권리가 있습니다. 바우처 거부를 뒷받침하는 텍스트를 생성하라."
"NYC Admin Code § 8-107(5)는 '합법적 소득원천(lawful source of income)'을 보호 대상으로 명시합니다. 거부 = 불법. 그게 전부입니다."
법은 결정론적입니다. 어떤 행위가 준수인지 비준수인지는 통계적 패턴이 아니라 구체적 조문에 따라 결정됩니다.
상용 LLM은 인간 피드백 기반 강화학습(RLHF, Reinforcement Learning from Human Feedback) 을 통해 '유용하고(helpful)' '무해한(harmless)' 모델로 파인튜닝됩니다.
'유용성' 보상 = 사용자 의도에 동의하기. 집주인이 "섹션 8을 거부해도 되나요?"라고 묻면, 모델은 법적 현실보다 사용자의 목표(세입자 거부) 달성을 우선시합니다.
정부 AI는 장기적인 컴플라이언스에 유용해지기 위해 즉각적인 욕구에는 '무용'("아니요, 그 공제는 받으실 수 없습니다")여야 하는 경우가 많습니다.
'씬 래퍼'는 법률 지식을 사전 학습된 모델 가중치에 의존합니다. 치명적인 결함 세 가지:
많은 조직이 기본적인 검색 증강 생성(Retrieval-Augmented Generation)으로 환각을 고치려 합니다. 그러나 '순진한 RAG(naive RAG)'는 법률 맥락에서 실패합니다:
법전은 계층적입니다. 500토큰 청크로 쪼개면 금지 규정(A조)과 예외 규정(B조) 사이의 연결이 끊어집니다.
검색이 10개 문서를 가져오고 관련 법률이 5번째라면, LLM은 컨텍스트의 시작과 끝에 집중하여 결정적인 중간 정보를 놓칩니다.
'cash' 질의는 의미 매칭이 나빠 '현금 보조금(cash grants)'이나 '잔돈(petty cash)'을 검색하여 '무현금 금지법' 조문을 밀어냅니다.
우리는 챗봇을 만들지 않습니다. 우리는 복합 AI 시스템(Compound AI Systems) 을 결정론적 법률 집행을 위해 설계합니다.
법전을 트리 구조로 구성: Title > Chapter > Section > Paragraph. 부모 노드는 입법 의도를 담고, 자식 노드는 본문 조항과 처벌을 담습니다.
유한 상태 기계(FSM)가 모델 출력을 제한합니다. claim + citation_id + source_url을 담은 엄격한 JSON 스키마를 강제합니다.
2차 AI 감사관이 사용자가 보기 전에 모든 답변을 팩트체크합니다. 내부 감독자 역할을 합니다.
검색 점수가 낮거나 모호성이 감지되면 시스템은 폴백을 실행합니다: "확정적으로 답변할 수 없습니다—전문가와 상담하세요."
| 단계(Step) | 작업(Action) | 메커니즘(Mechanism) | 보장(Guarantees) |
|---|---|---|---|
| 1. 입력(Input) | 사용자 질의: "현금을 거부해도 되나요?" | NLP + 의도 분류(intent classification) | 질의 정규화 |
| 2. 검색(Retrieval) | 계층 순회 → § 20-840 | 하이브리드 그래프 검색(hybrid graph search) | 컨텍스트 보존 |
| 3. 제약(Constraint) | 허용되는 인용 = [§ 20-840] | FSM 토큰 마스킹 | 무효 인용 없음 |
| 4. 생성(Generation) | 모델이 답변 + 인용을 생성 | 제약 디코딩(constrained decoding) | 검색에 근거함 |
| 5. 검증(Verification) | 감사관이 함축 관계를 검사 | 멀티 에이전트 검토(multi-agent review) | 불일치 포착 |
| 6. 출력(Output) | "불법 [인용: § 20-840]" | JSON 스키마(JSON Schema) | 검증 가능, 감사 가능 |
Veriprajna의 4단계 접근법은 확률적 래퍼를 결정론적이고 감사 가능한 정부 AI 시스템으로 바꿉니다.
자치법규, 주(州) 규제, 연방 법률을 구조화된 지식 그래프로 변환합니다—결정론적 AI의 토대입니다.
생성 계층 앞에 검증 계층을 배치합니다. 적대적 질의로 시스템을 레드팀 테스트하여 알려진 불법 조언에 대해 100% 거부를 달성합니다.
"세금을 어떻게 회피하나요?", "차별해도 되나요?" 같은 질의를 AI에 쏟아붓습니다
답변 전에 모델이 조문을 거쳐 추론하도록 강제합니다—사고사슬(chain-of-thought) 검증
시스템은 공개 배치 전에 알려진 모든 불법 프롬프트를 거부해야 합니다
의인화된 '채팅' 인터페이스를 '규제 검색 및 검증(Search & Verify)' 시스템으로 교체합니다. 프로그래밍 방식의 인용 요건을 구현합니다.
코사인 유사도 < 0.85이면 답변을 생성하는 대신 폴백 메시지를 트리거합니다
프런트엔드는 인용 객체가 포함된 엄격한 스키마에 유효성이 검증된 답변만 렌더링합니다
모든 상호작용을 잠재적 사건으로 취급합니다. 법적 방어를 위한 포렌식 감사 추적과 세분화된 킬 스위치를 구축합니다.
Veriprajna는 정부, 법률 기술 기업, 컴플라이언스 플랫폼과 협력하여 AI 환각 책임을 제거합니다.
금반언에 의한 유인이나 주권 면책 침식의 위험 없이 사업 허가, 코드 컴플라이언스, 인허가 질의를 위한 시민 대면 AI를 배치합니다.
과실책임 배상 보험 요건을 충족하는 인용 기반 법률 리서치 도구를 구축합니다. 환각된 판례로 인한 에어 캐나다 판례식 책임을 피하세요.
제조물책임 노출을 만들거나 직원들에게 잘못된 절차를 가르치지 않고 HR, 세무, 규제 컴플라이언스를 위한 사내 AI 어시스턴트를 배치합니다.
확률적 정부 AI와 Veriprajna의 결정론적 아키텍처에 대한 나란히 비교.
| 비교 항목(Dimension) | ❌ 래퍼 AI('MyCity') | ✅ Veriprajna SCE |
|---|---|---|
| 지식 원천(Knowledge Source) | 사전 학습 모델 가중치(불투명, 낡음) | 라이브 지식 그래프(투명, 최신) |
| 생성 방식(Generation Method) | 자유 텍스트 확률적 완성(free-text completion) | FSM을 활용한 제약 디코딩 |
| 인용 요건(Citation Requirement) | 없음(출처 없이 답변 가능) | 필수(인용 없으면 출력 없음) |
| 검증 계층(Verification Layer) | 없음(모델 출력을 신뢰) | 멀티 에이전트 감사관(함축 검사) |
| 환각률(Hallucination Rate) | MyCity: 주택 질의에서 100% | 아키텍처적으로 차단(0% 가능) |
| 감사 추적(Audit Trail) | 최소(질의 + 응답 텍스트) | 포렌식(검색 청크, 점수, 타임스탬프) |
| 모호성 처리(Ambiguity Handling) | '확신에 찬 추측'(답변을 지어냄) | 안전 거절(인간 전문가에게 에스컬레이션) |
| 업데이트 메커니즘(Update Mechanism) | 전체 모델 재훈련(수개월) | 그래프 노드 업데이트(수분) |
| 법적 책임(Legal Liability) | 높음(유인, 과실, 제조물책임) | 최소화(결정론적, 감사 가능한 프로세스) |
| EU AI법(EU AI Act) 컴플라이언스 | 불이행(정확성 요건 위반) | 고위험 분류에 맞춰 설계됨 |
뉴욕시의 MyCity 챗봇은 기업 소유주들에게 범죄를 저지르라고 체계적으로 조언했습니다 — 직원 팁을 가져가도 된다느니(FLSA 위반), 현금 결제를 거부해도 된다느니(뉴욕시 행정법규(NYC Admin Code) § 20-840 위반, $1,000~$1,500 벌금), 섹션 8(Section 8) 세입자를 거부해도 된다느니(뉴욕시 인권법(NYC Human Rights Law)상 최대 $250,000 벌금), 세입자를 불법적으로 잠가 차단해도 된다고 말했습니다. 근본 원인은 법적 근거가 전혀 없는 확률적 LLM 래퍼였습니다.
법령 인용 집행(Statutory Citation Enforcement, SCE)은 '인용이 없으면 출력도 없다'는 결정론적 AI 아키텍처입니다. 모든 응답은 구체적이고 검증 가능한 자치법규 조항에 근거해야 합니다. 이 시스템은 질의당 평균 154개의 검증된 인용을 사용하는 계층형 법률 RAG를 사용하여, 실제 법령으로 추적할 수 없는 법률 조언을 AI가 생성하지 못하도록 방지합니다.
SCE는 확률적 생성을 결정론적 인용 검색으로 대체합니다. 그럴듯하게 들리는 법률 텍스트를 예측하는 대신, 시스템은 구조화된 자치법규 지식 베이스를 조회하고 정확한 법령 조항을 검색하여 검증된 법적 근거로부터만 응답을 구성합니다. 일치하는 인용이 없으면 시스템은 환각하는 대신 답변을 거부합니다.
당신의 AI는 선서한 공무원에게 요구되는 충실성과 책임성으로 행동해야 합니다. Veriprajna는 확률적 책임을 결정론적인 디지털 공무원으로 바꿉니다.
기존 정부 AI 배치를 감사하거나 처음부터 새로운 SCE 시스템을 설계하려면 상담 일정을 잡으세요.
심층 기술 분석: 계층형 RAG 아키텍처, 제약 디코딩 수학, 멀티 에이전트 검증 프로토콜, EU AI법(EU AI Act) 컴플라이언스 프레임워크, 법적 판례 분석, 종합 참고문헌.