선수 스마트에이전트의 법적 지위에 관한 연구

스포츠의 상업화와 프로화가 강해지고 그 사회적·경제적 영향력이 증대함에 따라 구성원 상호간의 이해관계가 첨예하게 대립하는 상황이 빈번하게 발생하고 있다. 반면 선수는 소속 구단과의 계약이나 그 외의 활동에 있어 개인의 자유로운 결정만으로 모든 것이 제대로 이뤄질 수는 없게 되었다. 이에 선수로서는 스포츠 활동 외에 다른 일에 전념할 여유가 없는 만큼 자신의 이익을 최대한 실현시키기 위해서는 법률적·경제적 전문지식을 갖춘 대리인이 필요했고 이를 충족시키고자 에이전트가 등장하게 되었고 그 역할과 비중이 높아지고 있다. 통상 에이전트는 복잡한 연봉협상을 비롯하여 스케쥴 관리 및 광고 출연 등 다양한 선수의 업무를 대신해주는 전문가 역할을 맡는다.

최초의 선수 에이전트로 알려진 찰스 파일(Charles C. Pyle)은 1900년대부터 에이전트 활동을 하였으며, 당시 풋볼계의 전설적 스타였던 해롤드 그랜지(Harold Grange)와 1919년부터 1923년까지 윔블던 대회 단식 챔피언이었던 수잔 렝글렌(Suzanne Lenglen) 등 다양한 선수의 에이전트역을 맡아왔다. 근대 에이전트의 시조로 불리는 1960년대의 밥 울프(Bob Woolf)는 보스턴 레드삭스의 투수인 얼 윌슨(Earl Wilson)의 자동차사고에 대해 자문을 해주다가 야구선수계약의 협상을 대행하면서부터 에이전트 활동을 시작하였다.¹⁶⁾ 반면 우리나라의 경우에는 프로야구부터 시작하여 프로스포츠가 출범하기 시작한 1980년대까지는 선수를 대리하여 관리한다는 인식이 없다가 1994년 박찬호 선수의 메이저리그 진출, 1997년 박세리 선수의 LPGA 석권 등 국내 우수 선수들이 해외 무대로 진출하면서부터 선수 에이전트제도에 관한 관심이 등장하기 시작하였다.

에이전트제도의 등장 이후 초기에는 에이전트가 아마추어의 선수가 프로로 전향하는 과정에서 그 계약 관계를 대행해주는 업무만을 수행해오다 점차 프로스포츠가 대중으로부터 관심을 끌면서 스타 선수가 등장하였고 기업이 이를 활용하는 기회가 늘어남에 따라 선수의 다양한 활동을 지원해 주는 역할을 하고 있다. 선수 에이전트는 선수를 대신하여 연봉협상, 광고 출연 등의 업무를 처리할 뿐만 아니라 오늘날은 더 나아가 선수의 훈련프로그램이나 의료혜택, 법률 서비스 등을 지원하고 선수의 재산관리, 팬과의 교류, 주거의 알선뿐만 아니라 심지어 선수의 은퇴 이후 노후대책까지 마련해 주는 등 포괄적인 업무를 수행하고 있다.

4차 산업혁명의 핵심적인 기술인 인공지능이 빅데이터를 활용하여 딥러닝(Deep learning)을 하는 과정에서 자습(自習) 가능성이 나타남에 따라 그 활용 가능성이 더욱 다양해졌다.¹⁷⁾ 특히 지난 2016년 3월 이세돌 9단과 딥마인드의 알파고의 바둑 대결에서 알파고의 승리는 인공지능 시대의 시발점이 되었으며, 이제는 정형화된 문제해결을 넘어 산업 생태계를 진화시킬 수 있는 차세대 성장 동력으로 주목받고 있다.¹⁸⁾ 과거 인공지능의 개념이 처음 등장한 1950년대에는 기계에 의한 계산이 가능해지고 컴퓨터가 개발됨에 따라 철학, 수학, 논리학, 심리학 등 다양한 분야에서 인간의 지적 활동을 대행할 수 있는 기계에 대한 논의가 시작되었다. 1960년대에는 인공지능 기법을 이용하여 현실적인 문제에 적용하는 전문가 시스템에 관한 연구가 활발히 진행되었으나, 1970년대에는 AI의 현실 가능성에 대한 우려로 인하여 인공지능의 과도기가 있었다.¹⁹⁾ 하지만, 1908년대 상업적 데이터베이스 시스템 개발이 시작되면서 세계 각국에서 AI에 대한 연구 및 투자가 활발해지기 시작하였고, 이제는 수천 종의 인공지능 응용소프트웨어들이 모든 산업의 현장에서 사람을 대신하여 사용되고 있는 상황이다.²⁰⁾ 이러한 인공지능의 기술이 스포츠분야에서도 활용될 수 있으며, 특히 선수를 위한 에이전트 역할을 한다면, 기존의 휴먼에이전트와 비교하여 보다 스마트한 선수 에이전트가 탄생할 수 있을 것이다.

이러한 점에서 스마트에이전트란 인공지능과 에이전트의 합성어로써 빅데이터, 머신러닝 및 딥러닝을 기반으로 프로그래밍 된 알고리즘으로 구현한 인공지능 기술을 활용하여 사전에 온라인으로 작성된 선수의 정보를 활용하여 에이전트 업무를 수행하는 것을 의미한다.²¹⁾ 이러한 점에서 선수 스마트에이전트는 계약과 관련하여 협상 단계에서부터 최종적인 체결까지 관리해줄 뿐만 아니라 선수의 일정 관리 등을 통해 선수의 권익을 보호해주고 동시에 스포츠 산업의 활성화를 도모할 수 있는 역할을 할 수 있을 것이다. 이와 같이 선수 에이전트의 업무가 점점 증가함에 따라 휴먼에이전트가 처리할 수 있는 업무 수행능력의 한계도 등장하게 되었다. 이와 같이 인공지능 기술을 활용한 선수 스마트에이전트는 기존의 업무 이상으로 효율적이고 생산적으로 업무를 수행할 수 있을 것으로 기대된다.

인공지능은 사람과 사물, 사물과 사물이 인터넷 통신망으로 연결되어 있으며 이러한 초연결성으로 비롯된 막대한 데이터를 분석하여 일정한 패턴을 파악할 수 있으며, 분석 결과를 토대로 인간의 행동을 예측하는 일련의 단계를 통해 새로운 가치를 창출할 수 있는 특징을 갖고 있다.²²⁾ 초기의 인공지능 기술은 인간의 감각과 사고력으로 인간처럼 생각하게 하는 것에 목표를 두었으나 이제는 데이터를 분석하고 학습함으로써 스스로 상황을 판단하여 의사 결정에 대한 조언을 수행하는 머신러닝(Machine learning)²³⁾과 심층 신경망 네트워크(Deep neural network)로 스스로 학습을 할 뿐만 아니라 학습을 더욱 확장시켜 나갈 수 있는 딥러닝(Deep learning)²⁴⁾ 기술까지 더해져 지속적으로 그 기술이 발전하고 있다.²⁵⁾ 머신러닝(Machine learning)의 단점 중 하나는 좋은 특정 값을 정의하기가 쉽지 않았다는 점이었는데, 딥러닝은 여러 단계의 계층적 학습 과정을 거치며 적절한 특정값(입력값)을 스스로 생성해 낸다.²⁶⁾

인공지능의 기술은 그 등장 이후 IT 산업뿐만 아니라 의료, 농업, 자동차 및 금융이나 법률 등 다양한 분야에서 적용되고 있다. 특히 지식 서비스 분야에서 인공지능의 활용으로 등장한 ‘로보-어드바이저’는 로봇(Robot)과 투자자문가(Advisor)의 합성어로, 핀테크 영역 중 자본(Capital)과 기술(Technology)의 융합을 통하여 자산운용 및 증권 서비스를 제공하는 캡테크(Captech)분야의 대표적인 유형이다. 로보-어드바이저는 빅데이터(Bigdata), 머신러닝(Machine learning) 및 딥러닝(Deep learning)을 기반으로 프로그래밍 된 알고리즘으로 구현되는 인공지능(Artificial Intelligence) 기술로서 사전에 온라인으로 작성된 금융소비자의 정보를 활용하여 투자 및 위험 성향 등의 분석을 통해 포트폴리오(Portfolio)를 구성하고 이를 바탕으로 모바일 기기나 PC를 통해 자동적으로 투자자문 또는 투자 결정 및 자산운용을 수행한다.²⁷⁾

인공지능 연구의 산물인 이러한 전문가 시스템은 인간의 추론 과정을 문제해결 프로그램으로써 구현하는 것을 목적으로 한다.²⁸⁾ 즉 휴먼전문가로부터 문제해결에 필요한 양질의 지식을 획득하고, 획득된 지식을 컴퓨터를 통하여 재구성한 다음, 재구성된 지식체계를 토대로 추론(Reasoning)을 통하여 정보를 습득하는 과정을 거친다. 이런 과정을 통하여 전문가 시스템은 문제해결에 도움을 주는 고수준의 전문기술을 갖추고 있어 주어진 문제 상황에 따른 만족할 만한 해결책을 제시하고 상황에 따라 유연한 대처가 가능한 예측 모델링 능력을 가지고 있어 전문가의 이해와 개입이 필요한 현실적인 문제를 다룰 수 있게 된다.²⁹⁾

이와 같이 날로 스마트하게 성장하는 인공지능 기술을 스포츠 분야 특히 에이전트제도에 도입할 경우, 선수의 기록이나 활동 등의 다양한 데이터를 수집하고 이를 분석하는 과정에서 프로그래밍 된 알고리즘을 구현시켜 ‘선수 맞춤형 서비스’를 제공함으로써 선수의 권익 보호와 나아가 스포츠 산업의 성장에 긍정적인 영향을 미칠 수 있을 것이다.³⁰⁾

최근 여러 산업에서 활용되고 있는 인공지능 기술이 법률 서비스 분야에서는 판례, 계약서 등의 법률 전문 내용을 검토하고 분석하는 서비스를 제공하고 있다. 선수 스마트에이전트는 기존의 법률과 판례의 수집과 분석 과정에서 선수의 권익을 보호할 수 있는 서비스를 제공할 수 있도록 사전학습을 통해 빅데이터를 형성하고 이를 토대로 여러 단계에 걸친 계층적 학습 과정인 딥러닝을 바탕으로 스스로 문제를 해결할 수 있는 능력을 키울 수 있다. 프로스포츠 선수의 대부분이 구단과의 연봉 협상 과정에서 자신의 잠재적 능력이나 요구사항을 충분히 전달하고 반영하지 못하는 어려움을 겪게 된다. 스마트에이전트제도에서는 선수가 자신의 기록이나 성적 등의 정보를 객관적으로 평가할 수 있는 시스템에 입력하고 이에 대한 분석을 통하여 포트폴리오(Portfolio)를 구성하고 이를 바탕으로 계약사항에 대한 상세 내용이나 그 외의 요구사항들을 자료화하여 준비할 수 있게 된다. 또한, 의료산업에서 인공지능 기술을 기반으로 한 의료서비스가 제공되는 만큼, 스마트에이전트시스템에서는 선수의 의료 데이터의 수집과 분석을 통하여 평소 선수의 건강상태를 수시로 체크할 수 있을 뿐만 아니라 선수의 컨디션 조절에도 도움을 줄 수 있다. 선수의 일정 관리 역시, 인공지능을 통해 훈련이나 경기 일정 정보의 확인 및 조율 등의 직무수행도 가능하다.

이와 같이 선수는 스마트에이전트를 활용하여 경기 또는 훈련계획, 기타 일반적인 시간 관리 등의 일정 관리부터 평소 건강 관리를 위한 도움을 얻을 수 있을 뿐만 아니라, 이를 통해 선수가 운동에만 집중할 수 있도록 하여 선수의 성적을 향상시킴으로써 궁극적으로는 선수의 연봉상승이라는 긍정적인 결과를 가져올 수 있게 된다. 나아가 금융 분야에서 ‘로보-어드바이저(Robo advisor)’를 활용하여 금융소비자의 투자자문 또는 투자 결정 및 자산운용 서비스를 제공하고 있듯이, 스마트에이전트는 선수의 재산관리 및 투자 업무 역시 담당할 수 있게 된다. 스포츠의 특성상 단기적인 선수의 수입을 스마트에이전트를 통해 효과적으로 관리해줌으로써 선수가 은퇴 이후에도 안정적인 경제적 생활을 이어갈 수 있도록 도움을 줄 수 있을 것이다.

스마트에이전트는 기존의 휴먼에이전트의 문제점을 수정하여 긍정적인 방향으로 에이전트 업무를 효율적이며 생산적으로 수행할 수 있을 것이다. 휴먼 에이전트의 경우에 경험 미숙, 무자격 에이전트, 협상력 부재, 한탕주의적 업무처리 등으로 인해 선수들이 피해를 입는 경우가 흔히 발생하고 있다. 대표적인 예로는 시드니올림픽예선 중국전에서 헤딩 결승골을 터뜨려 단숨에 스타 선수가 된 신병호 선수는 에이전트의 한탕주의적 업무처리로 인하여 스타선수에서 연습생 신분으로 하락한 바 있다. 신병호 선수는 J리그의 한 팀이 그를 부를 것이라는 에이전트의 말만 믿고 K리그를 거부하였으나, J리그의 팀과 입단계약이 성사되지 못하였고, 결국 2000년 4월 J리그 요코하마 마리노스에 연습생으로 입단하게 되었다.³¹⁾ 또한, 무자격 에이전트로 인하여 이천수 선수는 잉글랜드 사우스햄턴행이 좌절된 바 있다.³²⁾ 이천수 선수를 대리해 사우스앰튼행을 주선한 에이전트는 이적협상에 나설 권리가 있는 공식 에이전트가 아니기 때문에 일이 잘못된 경우 그 피해는 고스란히 선수가 입을 수 밖에 없다. 박지성 선수는 에이전트의 한탕주의적 업무처리로 인하여 2002년 교토 잔류와 아인트호벤행을 두고 혼선을 거듭한 바 있다.³³⁾ 당시 교토 구단은 박지성 선수에게 약 30억원의 거금을 제시하며 잔류를 요청하였다. 이에 아인트호벤 구단측으로부터도 입단 제의를 받았으나, 박지성 선수의 에이전트는 아인트호벤 구단으로부터 제시받은 조건이 기대치에 밑돌자 교토 구단에 남겠다고 입장을 표명하였다. 그러자 교토 구단에서 당초 밝혔던 금액을 대폭 깎아 수정제의를 하였다. 이에 박지성 선수는 교토 잔류와 아인트호벤행을 두고 혼선을 거듭하였고 결국 2002년 히딩크 감독이 있는 아인트호벤 구단을 선택하였다.

기존의 선수 에이전트는 계약법뿐만 아니라 스포츠 단체의 규정이나 규약 등에 관한 전문지식을 가지고 있어야 할 뿐만 아니라 수익성 높은 해외시장 진출을 위해 외국어 실력도 요구되는 한편, 선수와 가족, 스폰서, 팬들의 불만 등을 수용할 수 있는 인내심과 이를 해결할 수 있는 역량도 함께 갖고 있어야만 선수의 권익을 보호하는 차원의 계약을 체결할 수 있게 된다.

스마트에이전트는 휴먼에이전트와 비교할 수 없을 정도의 데이터를 학습하고 분석할 수 있으며 휴먼에이전트에 비하여 월등한 전문지식과 외국어 능력을 갖출 수 있다. 뿐만 아니라 스마트에이전트는 감정에 휘말리지 않기 때문에 인내심 결여로 인하여 업무를 중단하거나 방해하는 상황이 발생하지 않으며 기존의 학습된 판례, 기타 법률 지식 등 방대한 데이터를 체계화하여 이를 바탕으로 심층 분석을 함으로써 선수의 권리 보호 측면에서 기여하는 바가 크다고 할 수 있다.

또한, 스마트에이전트는 휴먼에이전트가 인지하지 못했던 잠재된 패턴을 과거의 빅데이터로부터 발굴함으로써 선수의 숨겨진 정보와 가치를 발견할 수 있는 능력도 갖고 있다.³⁴⁾ 스마트에이전트는 휴먼에이전트에 비하여 적은 실수로 특히 정형화된 반복업무에 있어서 빠르고 효율적으로 업무를 수행할 수 있기 때문에 적은 비용으로 높은 효율성을 생산할 수 있다. 그리고 스마트에이전트는 최신의 학습 알고리즘의 특징상 인공지능이 스스로 학습하도록 하여 시간이 지날수록 더욱 영리해지기 때문에 지속적인 관리 없이도 항상 최신의 정보와 상태를 유지할 수 있다.

국내에는 아직 선수 에이전트와 관련하여 별도로 규정하고 있는 법률은 없다. 다만 스포츠 에이전트는 그 업무의 특성상 민법상의 대리와 위임에 관한 규정의 적용을 받을 수 있다. 당사자 간에 에이전트계약에 규정을 둔 경우에는 그에 따라 해석되지만, 그 내용이 없는 경우에는 통상적으로 민법상 위임계약의 법리가 적용된다.³⁵⁾ 민법상 대리에 관한 규정이 적용됨에 따라, 에이전트는 민법 제124조에서 규정하는 바와 같이 자기계약과 쌍방대리 금지의 원칙이 적용되며 적법한 대리권을 수여 받은 자만이 계약을 체결할 수 있게 된다.

선수와 에이전트는 신뢰를 바탕으로 관계가 유지되기 때문에 계약체결에 있어서 에이전트가 단순한 중개인으로써 역할을 수행하거나 혹은 에이전트가 계약 체결을 위한 대리권을 가졌는지 유무와 상관없이 에이전트는 항상 선수에 대하여 주의의무를 기울이면서 계약을 교섭해야 할 의무가 있다.³⁶⁾ 또한, 선수 에이전트가 변호사인 경우에는 문제가 없지만, 변호사 자격증이 없는 에이전트가 직접 계약서를 작성하는 등 법률사건에 관하여 선수를 대리하는 경우에는 변호사법에 저촉될 수 있다. 변호사법 제109조의 벌칙조항에 따르면 “변호사가 아니면서 금품·향응 또는 그 밖의 이익을 받거나 받을 것을 약속하고 또는 제3자에게 이를 공여하게 하거나 공여하게 할 것을 약속하고 법률사건에 관하여 감정·대리·중재·화해·청탁·법률상담 또는 법률관계 문서 작성, 그 밖의 법률 사무를 취급하거나 이러한 행위를 알선한 자”는 7년 이하의 징역 또는 5천만 원 이하의 벌금에 처해진다.

다른 한편으로는 스포츠 선수의 법적 지위가 근로자로 볼 수 있는가의 문제가 제기되고 있는데,³⁷⁾ 선수를 근로자로 보게 되는 경우에는 에이전트가 선수의 취업을 위해 구단에 연결해 준다거나 직업소개형식을 취할 때에는 직업안정법에 따른 신고, 등록 및 허가를 받지 아니한 경우에는 처벌될 수 있다.³⁸⁾ 직업안정법상 무료 직업소개의 경우에는 시장, 군수, 구청장에게 신고하고 영업하여야 하며, 유료 직업소개의 경우에는 시장, 군수, 구청장에게 등록하여 영업할 수 있으며, 근로자 공급사업을 할 경우에는 노동부장관의 허가를 받도록 되어 있다. 직업안정법에 따른 신고, 등록 및 허가를 받지 아니하고 영업할 경우에는 직업안정법 제47조에 의하여 5년 이하의 징역 또는 5천만 원 이하의 벌금에 처할 수 있다.

현행 프로야구(KBO), 프로축구(K리그), 프로농구(KBL), 프로배구(KOVO), 여자프로농구(WKBL) 단체의 규정 중 에이전트제도와 관련하여 에이전트 규정(내·외국인선수, 제재규정)의 유무를 비롯하여 제도 시행 여부(내국인선수), 표준 에이전트 계약서 유무에 대한 현황은 <표 1>과 같다.

프로야구(KBO) 규약은 제42조에 따라 대리인 자격을 변호사로 한정하고, 2명 이상의 선수를 대리할 수 없도록 규정하고 있다. 프로축구(K리그) 규약은 제2장 제1조에 따라 대한축구협회에 등록된 중개인을 대리인 자격으로 인정하고 있다. 2015년 FIFA의 에이전트 자격제도가 폐지되고 ‘중개인제도’를 신설하였다. 중개인은 에이전트와 달리 시험을 통해 자격증을 취득할 필요가 없고 축구협회에 등록과 보험 가입으로 활동이 가능하다. 프로농구(KBL) 규약은 제76조에 따라 에이전트제도를 허용하고 있으며, KBL에 등록된 에이전트만을 허용하고 있다. 프로배구(KOVO) 규약은 제65조에 따라 선수계약 시 대리인을 허용하고 있다. 여자프로농구(WKBL) 규약은 제76조에 따라 법정대리인 외 변호사만을 대리인으로 규정하고 있다.³⁹⁾

우리나라에서는 선수 에이전트로서 활동할 수 있는 기회의 장벽이 높은 편이나, 최근 프로야구에서 선수대리인제도를 시행하여 프로야구선수의 선수계약을 대리하고자 하는 사람은 한국프로야구선수협회에서 정한 자격심사와 자격시험을 거쳐 공인을 받은 경우에는 선수 에이전트로서 활동할 수 있게 되었다.⁴⁰⁾ 2016년 기준 4대 프로스포츠 공인 에이전트 수는 축구 71명(국제축구연맹 등록), 야구 약 50명, 농구 7명(국제농구연맹 등록), 배구 9명(국제배구연맹 등록)등 4개 종목 약 137명이 각 종목별 국제 스포츠 기구에 등록되어 있다.⁴¹⁾

이처럼 선수 에이전트제도가 활성화되지 못한 상황에서는 선수 에이전트제도의 혜택을 받는 고액연봉의 선수들과 받지 못하는 소액 연봉의 선수들 사이의 차이가 커질 것이다. 또한, 선수 에이전트의 도움을 받지 못하는 다수의 소액 연봉의 선수들은 구단 위주로 계약이 체결되는 불공정한 상황 역시 지속적으로 발생할 것이다. 이러한 문제들을 해결하기 위하여는 선수 에이전트의 활성화가 필요하며, 이에 대한 방안으로는 선수 스마트에이전트를 보급하여 다수의 소액 선수들에게도 에이전트제도의 혜택을 받을 수 있도록 하는 것이 선수 스마트에이전트 활용의 목적이다.

선수와 에이전트 사이에는 에이전트가 선수의 이익을 위해 일정한 업무를 수행하고 선수는 이에 대한 보수를 지급하기로 합의하는 이른바 선수 에이전트계약관계를 형성하게 된다.⁴²⁾ 이와 관련하여 인공지능인 스마트에이전트의 법적 지위에 대한 검토가 요구된다. 기술의 발전에 따라 인간은 다양한 방법과 도구 등을 사용하면서 자신의 활동 범위와 규모를 확대시켜 왔지만, 그에 따른 법적 효과를 자신에게 귀속시킴으로써 별도의 문제를 야기시키지는 않았다. 그러나 인공지능의 경우에는 이용자가 추상적으로 정한 범위 내에서 스스로 구체적인 행위를 할 수 있을 뿐만 아니라 이용자가 정한 기준을 수정하여 자율적으로 작동하고 스스로 상대방과 협상을 수행할 수 있도록 만들어질 수도 있다.⁴³⁾ 인공지능의 이러한 자율성으로 인하여 이용자는 의사표시나 계약의 내용을 미리 검토하기 어려울 수 있으며 경우에 따라서는 이용자의 의도에 반하는 결과가 발생할 수도 있다.⁴⁴⁾ 따라서 인공지능과 이용자 사이에서 누구에게 책임을 귀속시킬 수 있는지와 관련한 법적 근거에 대하여 살펴볼 필요가 있다.

앞서 언급한 바와 같이, 국내에는 선수 에이전트와 관련하여 이를 별도로 규정하고 있는 법률은 없다. 다만, 선수가 연봉협상이나 재산관리 등과 같은 자신의 사무에 대해 에이전트가 대신하여 관리 및 처리해줄 것을 위탁하는 내용을 계약의 목적으로 삼는다는 점을 고려하면, 선수에이전트계약은 기본적으로 위임계약으로 볼 수 있기 때문에 선수 에이전트는 민법상의 대리와 위임에 관한 규정의 적용을 받을 수 있다.⁴⁵⁾ 따라서 선수와 스마트에이전트가 위임계약을 체결한 경우에는 스마트에이전트는 대리인으로서의 법적 지위를 갖게 될 것이다.

먼저 이른바 ‘약한(Weak) 인공지능’은 현재 우리가 볼 수 있는 자율주행자동차 기술이나 알파고와 같이 단지 인간의 지능을 흉내(Simulation) 내는 지적 특성을 갖고 있다. 예를 들어 휴먼 에이전트와 스마트에이전트가 서로 다른 결정을 내린 경우, 선수가 스마트에이전트의 결정에 따른 결과 선수에게 손해가 발생하였다면 구체적으로 누가 민사 책임을 부담하는지가 문제 될 수 있다. 현재 국내에는 인공지능의 개념 및 정의를 비롯하여 그 법적 지위를 명확하게 제시하고 있는 법률은 없다. 다만, ‘지능형 로봇 개발 및 보급 촉진법’이나 ‘소프트웨어 산업진흥법’ 등에서 인공지능의 법적 정의와 법률상 지위를 간접적으로 유추할 수 있다. 지능형 로봇 개발 및 보급 촉진법에 의하면, 인공지능은 외부환경을 스스로 인식하고 상황을 판단하여 자율적으로 동작하는 기계장치로 정의 내릴 수 있다. 이에 따르면 인공지능의 현행 민법상 법적 지위는 민법 제98조에 따른 물건에 속하기 때문에, 권리능력을 독자적으로 인정받을 수는 없다. 이와 같이 약한 인공지능은 인간의 지시에 따라 제한된 범주 내에서 자율적으로 행동하기 때문에 이 경우 인공지능의 손해를 야기한 행위의 원인이 누구에게 있는지를 판단하여 인공지능 프로그램 제작자, 인공지능이 탑재된 로봇 판매자, 또는 이들의 운용자 등 ‘사람’이 손해에 기여한 정도에 따라 책임을 부담하여야 할 것이다.

그러나 프로그램적으로 단순히 도구적 기능에 국한되지 않고 실제로 상황을 분석하여 문제를 인식하고 이를 자율적으로 해결할 수 있는 능력을 갖춘 이른바 ‘강한(Strong) 인공지능’의 경우에는 기존과 같이 ‘사람’에게 책임을 묻는 방법은 적절한 해결책이 될 수 없을 것이다.⁴⁶⁾ 앞서 언급한 바와 같이 현행 민법상 권리능력은 원칙적으로 자연인에 한하며 예외적으로 법인에게도 부여하고 있는바, 인공지능이 민법상 ‘법인’의 개념에 포함되는지 여부를 논의하기 위하여는 법인의 실체에 대한 파악이 필요하다. 민법상 법인은 사람의 단체와 재산에 있어서 각각 법적인 활동을 인정할 가치가 있기 때문에 인정되는 것인 만큼, 권리능력을 부여하는 것이 적합하다고 사회적으로 인정할 수 있을 때 비로소 법인격을 인정하고 있는 것이다.⁴⁷⁾ 이러한 점을 고려할 때, 인공지능에게도 기존의 법인과 같은 법적 지위를 부여할 수 있을지에 대해서는 논란이 있다.

미국에서는 1990년대부터 전자상거래가 도입되고 활발한 거래가 이루어지면서 이를 법에 반영하고자 ‘전자적 대리인(Electronic agent)’제도가 도입되었다. 미국 통일전자거래법(Uniform Electronic Transaction Act, UETA)에 따르면, 전자적 대리인이란 “당사자의 검토나 행위 없이 독립적으로 행위를 개시하거나 전자적인 기록에 응답하거나 전부 혹은 일부를 수행하는데 사용되는 컴퓨터 프로그램 내지 전자적 또는 기타 자동화된 수단”을 말한다.

미국에서 전자적 대리인의 작동은 인간의 포괄적 지시에 따른 기계적 작동에 불과하고 원인을 규명하기 힘든 오류 발생의 가능성이 상존한다는 점에서 인간의 의사표시나 행위와 동가치한 것으로 다루기 어려운 문제를 입법론적으로 해결하고 있다.⁴⁸⁾ 즉, 미국은 통일전자거래법을 통하여 청약에 대한 승낙이라 할 수 있는 상황에서 작동하는 전자적 대리인에 의하여 계약이 체결되며 그러한 전자적 대리인의 작동이 사기나 전자적 오류에 기인한 경우에는 법원이 적절한 구제수단을 부여할 수 있음을 원칙으로 하고 있다.

한편, 유럽연합(EU) 의회에서는 AI로봇에 대한 권리와 의무의 주체가 될 수 있는 법적 지위를 부여할지 여부의 필요성을 비롯하여 로봇을 활용하여 얻은 소득에 대한 세금을 부과해야 하는지에 관한 문제 등에 관한 입법을 추진할 필요성을 제기하고 있다. 유럽연합의회의 법사위원회가 제안한 결의안에서는 인공지능은 특정한 권리와 의무를 지닌 이른바 ‘전자인’으로서의 지위를 가질 수 있도록 인공지능이 야기한 손해의 배상이나 인공지능이 합리적이고 자율적인 결정을 내리거나 독립적으로 제3자와 상호작용하는 경우에 전자인의 지위를 적용할 것인지에 대한 내용 등 구체적인 법적 지위의 구성을 요청하고 있다.⁴⁹⁾ 유럽연합의 결의 이후, 유럽연합의 회원국 중 하나인 에스토니아(Estonia)는 해당 국내법인 인공지능법의 개정을 통하여 로봇에게 회사와 같은 법인격을 부여하고 물건의 중간적 지위를 인정하고자 시도하고 있으나 인공지능이 가질 수 있는 구체적인 권리와 의무에 대해서는 정하지 않은 상태이다.