2020년 설립 이후 GI&T Law Office는 다국적 기업과 국내 기업의 내부고발 시스템 구축 및 운영을 지원해 왔다. 그러나 최근 필자는 새로운 경향을 목격하고 있다. 점점 더 많은 내부고발 신고서가 AI 도구를 활용해 작성된 것으로 보인다는 점이다.
AI는 신고 절차의 접근성을 높일 수 있지만, 동시에 컴플라이언스 팀에 새로운 과제를 안겨주고 있다. 특히 조직은 머지않아 이른바 “내부고발 인플레이션”에 직면할 수 있다. 이는 신고 건수와 복잡성은 증가하지만, 실제 정보의 질은 그에 비례해 향상되지 않는 현상을 의미한다.
모호한 신고에서 전문적 신고로
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GI&T Law Office
전통적으로 많은 내부고발 신고는 모호하고 체계적이지 못했다. 전형적인 신고는 다음과 같았다. “최근 상사의 괴롭힘이 너무 심합니다. 계속 폭언을 하고 있고 모두가 힘들어하고 있습니다. 어떻게 좀 해주세요.”
이는 자연스러운 일이다. 대부분의 직원은 법률 또는 컴플라이언스 전문가가 아니다. 사실관계를 체계적으로 정리하거나 법적 쟁점을 식별하고 우려 사항을 구조적으로 설명하는 데 익숙하지 않다. 그 결과 많은 신고가 세부 내용이 부족했고 평가하기도 어려웠다.
그러나 오늘날 직원들은 생성형 AI 도구에 접근할 수 있다. AI 시스템에 신고 내용을 재작성하거나 공식적인 형태로 정리해 달라고 요청하면 전문가가 작성한 것처럼 보이는 문서, 때로는 변호사가 작성한 문서와 유사한 수준의 신고서를 만들어낼 수 있다. 문제는 세련된 표현이 반드시 더 나은 정보를 의미하지는 않는다는 점이다. AI는 사용자가 제공한 사실에만 의존할 수 있기 때문에 결과물은 법률 용어와 정교한 문장으로 채워질 수 있지만 실제 사실관계는 거의 추가되지 않는 경우가 많다.
어떤 경우에는 핵심 사실이 AI가 생성한 장황한 표현 속에 묻혀 오히려 이해하기 어려워지기도 한다. 예를 들어 앞서 언급한 간단한 불만은 직장 내 괴롭힘, 정신적 피해, 직장 안전 우려 등을 주장하는 공식 보고서로 쉽게 바뀔 수 있다. 표현은 설득력 있게 들리지만 실제 사실관계는 거의 달라지지 않는다.
AI가 초래한 내부고발 인플레이션
문제는 최초 신고 단계에서 끝나지 않는다. AI를 활용해 신고서를 작성한 직원들은 조사 과정에서도 AI를 사용하는 경우가 많다. 그 결과 컴플라이언스 담당자는 장문의 답변서, 상세한 후속 질문, 방대한 서면 자료를 받게 되지만 정작 새로운 사실관계는 거의 포함되지 않는 경우가 많다.
조사 담당자는 이에 따라 커뮤니케이션 검토에 더 많은 시간을 소비하게 된다. 문서상으로는 매우 정교해 보이지만 실제 사실관계를 확인하는 일은 오히려 더 어려워질 수 있다. 이러한 추세는 내부고발 신고 건수 자체도 증가시킬 가능성이 있다. 과거에는 직원들이 사소한 직장 내 불만을 공식적으로 신고하지 않고 넘어가는 경우가 많았다. 그러나 이제 직원은 AI 챗봇에 직장 내 사건을 설명하기만 해도 해당 행위가 노동법, 괴롭힘 방지 정책 또는 규제 지침을 위반할 수 있다는 답변을 받을 수 있다. 같은 챗봇은 몇 분 안에 정교한 내부고발 신고서까지 작성해 줄 수 있다.
결과적으로 기업은 관리자의 경계선상 행동, 성과평가 분쟁, 대인관계 갈등, 직장 내 의사소통 문제와 관련된 신고를 더욱 많이 접하게 될 수 있다. 동시에 조사 담당자는 이러한 신고를 검토하고 처리하는 데 더 많은 자원을 투입해야 한다.
이는 회계 부정, 품질관리 위반, 이해상충, 뇌물 및 부패, 독점금지법 위반과 같은 중대한 위법행위를 적발하는 데 사용돼야 할 자원이 상대적으로 위험도가 낮은 직장 내 분쟁에 소모될 위험을 초래한다.
생성형 AI 시대의 내부고발 체계 정비
기업이 직원들의 생성형 AI 활용을 현실적으로 금지하기는 어렵다. 따라서 조직은 기존 절차를 이에 맞게 조정해야 한다.
첫째, 조직은 최신 내부고발 플랫폼에 점차 도입되고 있는 AI 기반 요약 기능을 적극 활용해야 한다. 이러한 기능은 조사 담당자가 핵심 주장과 이를 뒷받침하는 사실관계를 신속히 파악하는 데 도움이 된다.
둘째, 신고자의 신원이 확인돼 있고 협조 의사가 있는 경우 초기 인터뷰를 진행하는 것이 효과적일 수 있다. 실제 조사 과정에서는 직원의 진짜 우려 사항이 신고서에 담긴 정교한 서술과 상당히 다른 경우가 적지 않다.
셋째, 기업은 중대한 법률·규제 리스크와 상대적으로 경미한 직장 내 분쟁을 구별할 수 있는 효과적인 체계를 구축해야 한다. 자원은 위험 수준과 잠재적 영향에 따라 배분돼야 한다. 마지막으로 조직은 피드백 절차를 간소화해야 한다.
변화에 대응하는 조사 역량 강화
생성형 AI는 대부분의 조직이 예상하지 못했던 방식으로 내부고발 시스템을 변화시키고 있다. 핵심 과제는 단순히 신고 건수가 증가하는 것이 아니다. 실제로는 추가적인 사실관계가 거의 없는데도 전문가가 작성한 것처럼 보이는 신고서가 늘어나고 있다는 점이다.
이러한 변화를 조기에 인식하고 조사 절차를 이에 맞게 조정하는 조직은 효과적인 신고 문화를 유지하는 동시에, 가장 중요한 위법행위 리스크에 자원을 집중할 수 있을 것이다.
Kengo NISHIGAKI는 도쿄에 위치한 GI&T Law Office의 대표 파트너 변호사다
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