From Punishment to Risk Identification: Rethinking the Mechanism for Determining “Serious Breaches of Trust” in China’s Social Credit Governance

현대 사회에서 정부와 은행은 누가 돈을 빌리거나, 사업을 운영하거나, 심지어 여행을 할 만큼 신뢰할 수 있는지를 결정하기 위해 신용 시스템에 의존합니다. 많은 곳에서 이 시스템은 기록을 정확하고 공정하게 유지하는 데 중점을 둔 시장의 힘과 데이터 보호법을 기반으로 구축됩니다. 하지만 중국의 접근 방식은 다릅니다. 국가는 '사회적 신용'이라 불리는 거대하고 통합된 시스템을 구축했습니다. 이 시스템의 목표는 행동을 추적하고, 서로 다른 정부 부처 간에 정보를 공유하며, 규칙을 어긴 사람들에게 결과를 적용함으로써 사회를 관리하는 것입니다. 이 시스템의 핵심 요소는 '신용의 중대한 위반(serious breach of trust)'이라는 라벨입니다. 개인이나 기업이 이 라벨을 받게 되면 대출 거부부터 특정 직업 종사 제한에 이르기까지 일련의 제약을 받게 됩니다. 수년간 법학자들은 이 라벨의 실체가 무엇인지에 대해 논쟁해 왔습니다. 이것은 단순히 의사가 진단을 확인하는 것과 같은 사실의 확인입니까, 아니면 벌금이나 징역과 같은 처벌입니까? 이 라벨의 진정한 성격을 이해하는 것이 중요한 이유는, 사람들을 보호하는 법적 규칙이 우리가 그 행위를 어떻게 정의하느냐에 전적으로 달려 있기 때문입니다. 만약 그것이 처벌이라면, 공정성을 보장하기 위해 엄격한 법이 적용됩니다. 만약 그것이 단지 사실이라면, 그러한 보호가 존재하지 않을 수도 있습니다.

알 파라비 카자흐 국립대학교의 연구자 루오 스이자창(Sizhang Luo)은 이 논쟁을 조사하였으며, 현재의 법적 정의가 목표를 놓치고 있다는 것을 발견했습니다. 이 논문은 '신용의 중대한 위반'을 결정하는 것이 단순한 사실의 확인도, 전통적인 처벌도 아니라고 주장합니다. 대신, 저자는 이것이 '리스크 식별(risk identification)'이라는 별개의 유형의 행위라고 제안합니다. 쉽게 말해, 이 시스템은 어제 한 행동을 처벌하기 위해 과거를 돌아보는 것이 아니라, 내일 무엇을 할지 예측하기 위해 미래를 내다보고 있다는 뜻입니다. 이는 정부가 미래의 문제를 발생하기 전에 관리하기 위해 사람들을 서로 다른 위험 범주로 분류하는 방법입니다. 이 연구는 현재의 시스템이 이 새로운 미래 지향적 도구를 과거를 위해 설계된 오래된 법적 틀에 맞추려 함으로써 혼란, 불일치, 불공정함을 초래한다고 시사합니다.

논문은 먼저 현재 시스템이 실제 현장에서 얼마나 무질서한지를 보여주며 시작합니다. 무엇이 '중대한 위반'에 해당하는지를 정확히 정의하는 단일하고 명확한 국가 법률은 존재하지 않습니다. 대신, 규칙들이 여러 지역과 산업에 흩어져 있습니다. 어떤 도시에서는 전기 요금을 제때 내지 않는 것이 불성실하다는 라벨을 받게 할 수도 있습니다. 또 다른 도시에서는 동일한 실수가 무시될 수도 있습니다. 금융 부문에서는 한 은행이 결제를 90일 연체한 사람을 고위험 채무 불이행자로 결정하는 반면, 다른 은행은 120일을 기다리기도 합니다. 이러한 불일치는 두 사람이 정확히 똑같은 행동을 하더라도 어디에 사는지 또는 어떤 은행을 이용하는지에 따라 완전히 다른 라벨을 받을 수 있음을 의미합니다. 더욱이, 이러한 결정을 내리는 과정은 종종 비공개로 이루어집니다. 사람들은 결정을 내린 후에야 불성실하다는 라벨을 받았다는 통보를 받는 경우가 많으며, 사용된 데이터를 확인하거나 자신의 입장을 항변할 기회도 거의 없습니다. 규칙이 너무 흩어져 있고 절차가 불투명하기 때문에, 시스템은 현대 법 체계가 갖추어야 할 안정성과 공정성이 부족합니다.

저자는 그다음 학자들이 이 라벨을 이해하기 위해 시도했던 두 가지 주요 관점을 테스트합니다. 첫 번째 아이디어는 '행정적 확인'으로, 정부가 운전면허 소지 여부를 확인하는 것처럼 단순히 사실을 진술하는 것이라는 점입니다. 논문은 이 라벨이 단순히 일어난 일에 관한 것이 아니라 미래의 위험에 대한 판단을 포함하기 때문에 이것이 틀렸다고 주장합니다. 정부는 단순히 "당신은 결제를 놓쳤습니다"라고 말하는 것이 아니라, "당신은 결제를 다시 놓칠 가능성이 높습니다"라고 말하는 것입니다. 두 번째 아이디어는 벌금이나 징역과 유사한 '행정적 처벌'이라는 점입니다. 논문은 이 역시 거부합니다. 처벌은 특정한 불법 행위를 처벌하기 위한 것입니다. 그러나 '중대한 위반'은 계약 위반이나 심지어 도덕적 결함처럼 엄밀히 불법이 아닌 사항들도 포함할 수 있습니다. 또한, 만약 이것이 처벌이라면, 많은 사람이 원래의 실수에 대해 이미 벌금을 부과받은 후 이 라벨을 받게 되므로 일사부재지 원칙(한 가지 행위에 대해 두 번 처벌받지 않는 규칙)을 위반하게 됩니다.

기존의 정의들이 맞지 않음을 보여준 후, 논문은 새로운 개념인 '리스크 식별'을 도입합니다. 이는 디지털 시대에 사용되는 선제적인 도구입니다. 범죄가 발생한 후에 처벌하는 대신, 시스템은 문제가 발생할 것임을 암시하는 패턴을 포착하기 위해 데이터를 수집합니다. 어떤 사람이 '신용의 중대한 위반' 라벨을 받게 될 때, 시스템은 본질적으로 그를 미래의 피해를 방지하기 위해 추가적인 모니터링이나 제한이 필요한 고위험 인물로 표시하는 것입니다. 목표는 그들이 과거의 일로 고통받게 하는 것이 아니라, 잠재적인 미래 손실로부터 시장과 사회를 보호하는 것입니다. 저자는 우리가 정부 행위에 대한 이해에 이 새로운 범주를 추가하여, 사실 확인, 과거의 범죄 처벌, 그리고 미래의 리스크 식별이라는 세 부분으로 구성된 체계를 만들어야 한다고 제안합니다.

이 시스템을 공정하게 작동시키기 위해, 논문은 이러한 리스크 라벨이 어떻게 관리되어야 하는지에 대한 새로운 프레임워크를 제안합니다. 첫째, '중대한 위반'의 정의가 어디서나 동일하도록 국가 법률에 의해 제정된 단일하고 통합된 규칙이 있어야 합니다. 둘째, 이러한 판단을 내리는 권한은 신중하게 조정되어야 합니다. 모든 작은 실수가 중대한 라벨을 유발해서는 안 되며, 오직 공공에 실질적이고 상당한 위험을 초래하는 행위만이 자격이 되어야 합니다. 셋째, 과정은 투명해야 합니다. 사람들은 왜 자신이 표시되었는지, 어떤 데이터가 사용되었는지 통보받아야 하며, 라벨이 붙기 전에 오류를 바로잡을 수 있는 실질적인 기회를 가져야 합니다. 마지막으로, 시스템에는 실수를 바로잡고 사람들이 다시 일상으로 복귀할 수 있는 방법이 필요합니다. 리스크는 시간이 지남에 따라 변하므로, 라벨은 영구적이지 않아야 합니다. 만약 사람이 행동을 교정하거나 데이터가 잘못되었다면, 라벨은 제거되어야 하며 신용은 회복되어야 합니다.

연구는 중국의 사회적 신용 시스템이 정부의 운영 방식을 변화시키고 있다고 결론짓습니다. 즉, 나쁜 행동을 처벌하는 모델에서 미래의 리스크를 관리하는 모델로 이동하고 있다는 것입니다. 이러한 변화는 빅데이터와 알고리즘에 의해 추진되며, 행정 당국은 지속적인 데이터 수집, 평가 및 자동화된 점수 산출을 위해 점점 더 알고리즘에 의존하고 있습니다. 그러나 법적 규칙은 이러한 새로운 현실을 따라잡지 못했습니다. '신용의 중대한 위반'이 리스크 식별의 한 형태임을 인식함으로써, 우리는 리스크를 효과적으로 관리하면서도 영향을 받는 사람들에게 공정할 수 있는 시스템을 구축할 수 있다고 논문은 주장합니다. 이는 디지털 시대의 법의 미래가 예측 시스템의 확장되는 권력으로부터 사람들을 보호할 수 있는 규칙을 만드는 능력, 즉 안전을 향한 열망이 정의를 희생시키지 않도록 보장하는 능력에 달려 있음을 시사합니다.