AI 알고리즘 담합 규제에 대한 미국․EU․중국․일본․한국의 비교법적 고찰
A Comparative Legal Study of AI Algorithmic Collusion Regulation in the US, EU, China, Japan, and Korea
김영완(중국 산동대학교 법학원)
24권 2호, 275~324쪽
초록
인공지능(AI)과 빅데이터 기술의 급속한 발전은 디지털 시장의 경쟁 구조를 근본적으로 변화시켜, 알고리즘 담합이라는 새로운 형태의 반경쟁 행위가 나타나게 되었다. 알고리즘 담합은 비접촉성, 고도의 자동화, 블랙박스성으로 인해 전통적인 경쟁법의 ‘합의’ 요건을 적용하기가 어려우며, 그에 따라 한국의 ｢공정거래법｣(MRFTA), 미국의 ｢셔먼법｣(Sherman Act), 유럽연합의 ｢기능조약｣(TFEU) 제101조, 일본의 ｢독점금지법｣, 중국의 ｢반독점법｣ 등 기존 법체계는 도전을 받고 있다. 본 연구는 미국, 유럽연합, 일본, 중국, 한국의 경쟁법 체계가 알고리즘 담합에 어떻게 대응하는지를 비교법적으로 분석하여, 각국의 법적 해석, 입증 기준, 책임 귀속 메커니즘을 고찰한다. 이를 위해 미국의 RealPage 사건(2024), 유럽연합의 Eturas 사건(2016), 중국의 Meituan 사건(2021), 일본 공정거래위원회(JFTC)의 디지털 시장 보고서(2021) 등 주요 사례를 분석하고, 한국 공정거래위원회의 정책적 한계와 개선 방안을 도출하고자 한다. 알고리즘 담합은 네 가지 유형으로 분류된다. 첫째, 가격 설정 알고리즘을 통한 묵시적 담합은 기업 간 명시적 의사소통 없이 강화학습 기반의 동적 가격 조정을 통해 가격 수렴을 유도한다. 둘째, 동적 데이터 공유를 통한 예측적 조정은 클라우드 플랫폼이나 제3자 데이터 중개자를 통해 실시간 정보 교환을 바탕으로 시장 전략을 동기화하기도 한다. 셋째, 플랫폼 기반 조정은 통일된 추천 알고리즘이나 가격 계산 공식을 통해 입점 판매자의 가격 구조를 유사하게 형성할 수 있다. 넷째, 자율학습 알고리즘의 자기조정형 담합은 딥러닝 및 강화학습이 경쟁사 전략에 반응하면서 고가를 유지하는 전략을 학습하기도 한다. 이러한 유형은 한국의 전자상거래(쿠팡), 배달 플랫폼(배달의민족), 검색 엔진(네이버) 등에서 관찰되지만, 공정거래위원회는 알고리즘의 경쟁 제한 효과를 규제하기 위한 명확한 법적 근거가 부족한 상황이다. 한국의 ｢공정거래법｣은 ‘합의’의 전통적 정의에 의존하고 있기 때문에, 알고리즘 기반의 비의사소통적 행위 일치성을 포착하기 어렵다. 예컨대, 쿠팡의 추천 알고리즘이 가격 동조를 유발할 수 있다는 문제 제기가 있었으나, 명시적 합의 증거 부재로 인해 현행 법체계상 제재에는 한계가 있다. 미국은 RealPage 사건에서 알고리즘 제공자의 ‘허브 앤 스포크’ 역할을 근거로 셔먼법 위반을 주장하면서 시계열 분석과 같은 계량적 증거를 활용했다. EU는 Eturas 사건에서 ‘피동적 참여’도 합의로 인정하였으며, ｢디지털시장법｣(DMA)은 게이트키퍼 플랫폼에 대해 알고리즘 운영의 투명성 확보 의무를 포함한 사전적 규제를 도입하였다. 중국은 2022년 ｢반독점법｣ 개정을 통해 ‘방식 불문’ 원칙을 명문화하여, Meituan 사건에서 배달료 알고리즘의 시장 효과를 근거로 제재를 부과하였다. 일본은 강제 규제보다는 soft law 중심의 행정지도를 통해 알고리즘 투명성을 강조하고 있다. 이러한 상황을 고려할 때, 한국은 ｢공정거래법｣의 합의 요건 해석을 보완하고, 알고리즘 담합 입증을 위한 간접증거 활용 및 새로운 조사 메커니즘을 제도화할 필요가 있다. 이와 같은 상황에서 한국의 알고리즘 담합에 대한 규제 메커니즘은 개혁이 요구된다. 첫째, 알고리즘 영향평가와 사전 등록제를 도입하여 플랫폼 기업의 투명성을 강화해야 한다. 둘째, eXplainable AI(XAI) 및 알고리즘 포렌식 기술을 활용하여 공정거래위원회의 기술적 집행 능력을 제고해야 한다. 셋째, OECD 경쟁위원회 및 국제경쟁네트워크(ICN)를 통한 국제 공조를 확대하여 글로벌 플랫폼의 초국경적 담합에 대응할 수 있도록 해야 한다. 이러한 다층적인 접근은 한국 디지털 시장의 공정한 경쟁을 확보하면서도 기술 혁신을 저해하지 않는 균형 잡힌 정책을 수립하는 데 기여할 것으로 생각된다. 본 연구는 알고리즘 담합의 이론적 정의, 법적 쟁점, 정책적 대응을 체계화하여, 한국 경쟁법의 현대화와 글로벌 규범 정합성을 위한 이론적․실무적 기반을 제공하고자 한다.
Abstract
The rapid evolution of artificial intelligence (AI) and big data technologies has revolutionized digital markets, enabling algorithms to automate pricing, market predictions, and competitive strategies, thus raising concerns about algorithmic collusion—a novel anti-competitive practice that challenges traditional antitrust frameworks. This study conducts a comparative legal analysis of algorithmic collusion regulation in the United States, European Union, Japan, China, and Korea, examining how existing competition laws adapt to this phenomenon. Algorithmic collusion, characterized by non-contact automation, high-speed data processing, and opaque decision-making, undermines the conventional requirement of explicit agreements or intent in laws like Korea’s Monopoly Regulation and Fair Trade Act (MRFTA), the U.S. Sherman Act, and the EU’s Treaty on the Functioning of the European Union (TFEU) Article 101. Through case studies, such as the U.S. RealPage case (2024), the EU’s Eturas case (2016), China’s Meituan case (2021), and Japan’s Fair Trade Commission (JFTC) reports, the research explores jurisdictional approaches to defining “agreement,” evidence standards, and liability attribution in algorithmic contexts. It identifies four types of algorithmic collusion: tacit collusion via pricing algorithms, predictive coordination through dynamic data sharing, platform-driven coordination, and self-coordination via autonomous learning algorithms. The study highlights regulatory gaps, particularly in Korea, where the MRFTA lacks explicit provisions for algorithmic collusion, limiting enforcement against platforms like Coupang and BaeMin. Drawing on international experiences, it proposes redefining “agreement” to include algorithmic coordination, mandating algorithmic transparency, and enhancing technical enforcement through eXplainable AI (XAI) and algorithmic forensics. For instance, the EU’s Digital Markets Act (DMA) and China’s algorithmic governance regulations offer models for preemptive oversight, while the U.S. employs advanced econometric tools. The research suggests a multi-layered approach for Korea, integrating legal amendments, algorithmic impact assessments, and international cooperation to balance fair competition with innovation. By providing a theoretical and practical framework, this study contributes to aligning Korea’s competition policy with global norms, addressing the complexities of digital markets while fostering sustainable technological advancement.
- 발행기관:
- 한국경제법학회
- 분류:
- 법학