인공지능(AI) 기반 알고리즘 의사결정 시스템은 고위험 조직 환경에서 인간 판단을 보완·대체하며 핵심 운영 프로세스에 깊이 통합되고 있다. 이러한 변화는 효율성과 정확성을 향상시키는 동시에, 알고리즘 편향(bias), 절차적 불투명성(opacity), 책임 공백(accountability gap)과 같은 새로운 통제 문제를 야기한다. 이에 따라 조직이 AI 기반 판단을 어떠한 제도적 장치와 거버넌스 구조를 통해 관리·감독하고 사회적으로 정당화하는가라는 중요한 연구 과제가 제기되고 있다. 그러나 기존 연구는 기술 성능 중심 접근, 윤리 원칙 중심 규범적 논의, 그리고 개별 조직 수준 분석에 주로 초점을 맞추어, 실제 조직 맥락에서 알고리즘 의사결정이 국가별 제도환경에 따라 어떻게 상이하게 설계·운영되는지에 대한 비교 분석은 제한적이었다. 본 연구는 알고리즘 의사결정 거버넌스(Algorithmic Decision Governance, ADG)를 AI 기반 의사결정이 데이터 관리, 기록·감사, 책임 귀속, 개인정보 및 권리 보호, 내부 통제 메커니즘을 통해 조직의 공식 판단 구조에 제도적으로 편입되는 과정으로 개념화한다. 나아가 국가 제도환경이 이러한 ADG의 설계와 제도화 방식에 어떠한 차이를 형성하는지를 분석한다. 이를 위해 유럽연합(EU), 미국, 한국, 싱가포르의 대표 공항조직을 대상으로 문헌 기반 질적 비교사례연구를 수행하였으며, 법·정책 문서, 조직 운영 및 감사 보고서, 국제기구 가이드라인을 체계적으로 분석하였다. 분석 결과, 공항조직의 ADG는 규제형, 시장 자율형, 정책 실험형, 기술 효율형의 네 가지 유형으로 제도화되고 있음을 확인하였다. 특히 이러한 유형화는 규제 강도, 조직 자율성, 기술 의존도라는 세 가지 기준에 따라 구분되며, 각 국가의 제도환경과 조직 운영 논리가 결합된 결과로 나타났다. 또한 알고리즘 의사결정의 책임성과 조직 정당성은 기술적 신뢰가 제도적 절차를 통해 안정화된 이후 사회적 승인으로 확장되는 단계적 경로를 통해 형성되는 것으로 나타났다. 이는 AI 의사결정 통제가 단순한 기술 관리나 윤리 준수의 문제가 아니라, 기술–조직–제도–사회가 상호작용하는 거버넌스 설계의 문제임을 시사한다. 본 연구는 국가 제도환경이 알고리즘 의사결정 거버넌스의 형성과 정당성 구조에 미치는 영향을 설명하는 이론적 틀을 제시함으로써, 정보사회 맥락에서 책임 있는 AI 운영을 이해하는 분석 기반을 확장한다. 동시에 고위험 공공 인프라 조직에서 사회적 신뢰를 전제로 한 AI 거버넌스 설계에 대한 실무적 시사점을 제공한다. 또한 본 연구의 시사점은 향후 금융, 보건, 공공행정 등 다른 고위험 공공조직으로 확장 적용될 수 있는 가능성을 제시한다.
H. Ahn (Thu,) studied this question.
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