연구대상판결은 크게 두 부분으로 구성되어 있다. 첫째, 민법 제663조 제2항과 제3항에 의해 도급인의 ‘하자보수청구권’과 ‘하자 보수에 갈음하는 손해배상채권’은 특별한 사정이 없는 한 수급인의 도급인에 대한 ‘공사대금채권’과 동시이행의 관계에 있고, 이로 인해 도급인이 하자보수나 이에 갈음하는 손해배상청구권을 보유하고 이를 행사하는 한 도급인의 공사비 지급채무는 이행지체에 빠지지 않는다. 둘째, 수급인의 공사비채권의 변제기는 건물의 준공, 인도일이고, 도급인의 하자 보수에 갈음하는 손해배상채권의 변제기는 도급인이 그 권리를 행사한 때인데, 도급인이 하자보수에 갈음하는 손해배상채권을 자동채권으로 하고, 수급인의 공사비잔대금채권을 수동채권으로 하여 상계의 의사표시를 한 경우, 상계적상일 다음날이 아니라 “상계의 의사표시를 한 다음날”부터 이행지체에 빠진다. 연구대상판결은 동시이행의 범위에서 전부거절설에 기초하고 있다. 그러나 전부 거절설을 취한 이유에 대해서는 밝히지 않고 있다. 그러나 연구대상판결에서 동시이행의 항변권에 기해 전부거절설을 취한 것은 i) 하자보수에 갈음한 손해배상채권과 보수채권 사이의 동시이행의 항변권은 비쌍무계약상 동시이행의 항변권에 해당하므로, ii) 제667조 제3항에서 제536조 를 준용한 취지를 살펴 그 동시이행의 항변권에 기한 이행거절의 범위를 결정할 필요가 있는데, iii) 그 준용의 취지가 하자보수에 갈음하는 손해배상채권에 기한 상계권을 대금감액적으로 행사할 수 있도록 특별히 동시이행관계를 설정한 것 이라고 보는 것이 가장 적절한 설명이 될 수 있을 것으로 보인다. 또한 상계적상일 다음날이 아니라 상계의 의사표시 다음날부터 잔여보수채무의 이행지체책임을 지도록 한 것은 i) 하자보수에 갈음한 손해배상청구에서 하자 보수비용의 확정이 현실적으로 용이하지 않다는 현실적인 문제를 고려하여 그 하자보수비용 확정 전에 보수채무의 변제기가 도래하는 상황에서 도급인이 하자보수에 갈음하는 손해배상채권에 기한 상계권을 대금감액을 위해 행사할 수 있도록 제667조 제3항에서 제536조를 준용하여 하자보수에 갈음하는 손해 배상채권에 기한 동시이행의 항변권의 행사로 보수채무 전부를 거절할 수 있다는 현실적 관점과 ii) 상계의 소급효가 전부거절설에 의한 이행지체책임의 면제이익을 뒤집을 수 없다는 이론적 관점에서 정당화될 수 있다고 본다.

인공지능 시대가 점점 다가오고 있다. 각국 정 부와 기업이 앞다투어 투자하고 다양한 인공지능 제품 및 서비스를 선보이면서, 인공지능 알고리즘의 오작동, 데이터로 인한 차별행위 발생 등으로 인한 사고가 등장하기 시작하였다. 이런 사고는 앞으로 더 많이, 더 자주 일어날 것이다. 문제는 인공지능 사고에 대한 손해배상책임을 묻기 쉽지 않다는 것이다. 인공지능 사고는 데이터를 활용하여 스스로 수많은 학습 과정을 통해 결과를 도출하는 기계학습 및 딥러닝의 특성상 피해자가 사고 원인을 파악하여 가해 행위를 특정하고 그 손해를 입증하기 쉽지 않다. 기업의 알고리즘 비공개 및 분산된 소프트웨어 개발 방식 은 손해 원인의 입증을 한층 더 어렵게 만든다. 또한 피해자가 손해의 원인을 밝힌다고 하더라도 데이터로부터 정보를 추출하고 확률적인 판단을 내리는 인공지능 기술의 특성상 정확한 결과 예측이 어려워 개발자의 과실 및 과실과 손해 사이의 인과관계가 부정될 가능성이 높다. 이와 같은 이유로 인공지능 사고의 피해자가 그에 대한 보상을 받기 어렵다면, 이는 결국 기술에 대한 불신으로 이어져 인공지능 기술의 확산이 저해될 것이다. 지속 가능한 인공지능 시대를 위해서 는 개발자 등 관련자가 인공지능 동작에 대한 설명 가능성 및 투명성을 제고하도록 그들에게 일정한 의무와 책임을 부과하여야 한다. 일반적으로 인공 지능의 예측 정확도와 설명가능성은 반비례하기 때문에, 성능뿐만 아니라 설명가능성을 위한 연구개발 역량을 배분하도록 제도를 마련할 필요가 있다. 따라서 GDPR과 같이 개발자등에게 인공지능 동작을 설명할 행정 의무를 부과하거나 인공지능 사고에 대해서 손해배상 청구 시 증명책임을 전환하는 방안을 고민할 시점이다. 이와 같은 법제 방향은 개별적 사고에서 손해를 공평하고 타당하 게 분담하게 할 뿐 아니라, 제조자등이 본인에게 부과된 입증을 다하기 위해 인공지능의 판단 과정 및 근거를 설명하기 위한 기술을 모색하게 함으로써 결과적으로 인공지능의 불투명성을 완화 하고 설명가능성을 높일 것이다. 실제로 GDPR에서 인공지능 동작에 대한 설명요구권이 논의되기 시작하면서 설명가능 인공지능에 대한 연구가 활 발히 진행되기 시작하였다. 인공지능 사고에 대한 책임을 어떻게 분담하여야 혁신은 장려하면서 위험을 방지할 수 있을지, 인공지능이 사회에서 신뢰를 쌓을 수 있으려면 어떠한 기준을 설정해야 할지 앞으로 계속 찾아가야 할 것이다.

자율주행자동차 기술은 급속도로 발전하고 있어 그 상용화가 멀지 않 은 것으로 여겨지고 있다. 많은 기업이 2030년 이후에는 완전한 자율주 행자동차를 보급하는 것을 목표로 그 기술개발과 안전성확보에 속도를 높이고 있다. 자율주행자동차가 도입된다면 현재 발생하는 교통사고 중 90%에 가까운 비중을 차지하는 운전자의 부주의나 운전미숙, 음주운전 등의 과실로 인한 교통사고는 최소화 될 것이고 또한 고령자나 장애인 등 교통약자들이 조금 더 편리하게 이동의 자유를 누릴 수 있는 등의 긍 정적인 면이 기대되고 있지만 훨씬 고도화되는 자동차기술의 안전성 문 제라든가, 인터넷으로 연결되는 자동차 시스템에 대한 보안문제와 같은 새로운 위험 또한 존재하고 있고, 또한 사람이 직접 운행에 개입하지 않 는 자율주행자동차의 특성 상 사람의 운행지배가 배제되는 경우도 발생 할 수 있으므로 사고가 발생할 경우 과연 누가 운행자로서 책임을 지는 지 등 현행 책임 법제가 이러한 변화를 충분히 해결할 수 있는지가 문제 될 수밖에 없다. 이러한 문제의식에 기초하여 자율주행자동차가 상용화된 이후의 자동 차 사고 관련 책임 부담에 관하여 현행 법 제도 특히, 자동차손해배상보 장법과 제조물책임법의 적용 시 문제점을 검토하고, 변화하는 자동차 관 련 사고 관련 문제를 고려한 개선방안을 모색하여 보고자 한다.

최근 의료과오소송의 증가추세에 비추어 의사의 시술과오를 이유로 한 소송과 더불어 설명의무 위반을 이유로 한 소송도 증가하고 있다. 의사의 설명의무 위반으로 환자의 자기결정권이 침해되고 그 결과로 생명, 신체까지 침해되면 의사의 의료행위가 의료기술적 정당성을 갖추었다고 하더라도 그로 인하여 발생한 생명, 신체상의 손해에 관하여 의사의 불법행위 또는 채무불이행에 기한 손해배상책임이 인정될 것이다. 의사의 적정한 설명은 궁극적으로 환자의 생명과 신체의 보호에 있다고 할 수 있다. 이에 설명의무를 환자의 자기결정권 내지 알권리의 보장, 즉 인격권의 보호에 한정하여 정신적 손해배상에 한정하거나 이와 반대로 의사의 진료행위 전부를 위법한 것으로 평가하여 모든 손해의 배상을 인정하려는 견해도 타당하지 않다. 따라서 설명의무위반으로 인한 손해배상의 범위는 법원이 취하고 있는 것처럼 설명의무의 위반정도를 고려하여 정하는 것이 바람직하다. 본 판결의 경우 의료과실은 인정되지 않고 설명의무 위반 여부가 쟁점이 되었다. 설명의무 위반과 관련하여 대법원은 의료진의 의료행위상 과실을 부정하고, 의사의 설명의무의 이행과 사망간의 인과관계도 인정될 여지가 없어 손해배상의 범위를 설명의무 위반으로 인한 위자료로 한정하였는데 이는 대체로 타당한 결정이라 본다. 진료상의 과실이 없는 의사에 대하여 설명의무를 위반하였다는 이유만으로 전손해 배상을 너무 쉽게 인정하게 되면 진료위축을 초래할 우려가있으므로 신중을 기하여야 할 것이다. 법원이 전손해 배상을 명함에 있어서는 환자의 생명, 신체에 대한 의료적 침습과정에서 요구되는 의사의 주의의무 위반과 동일시할 정도의 설명의무 위반과 설명의무 위반과 결과의 사이에 상당인과관계를 요구하고 있는 것도 이러한 맥락에서 파악 할 수 있다. 다만, 법원이 전손해 배상을 명하는 경우는 의료행위상 주의의무 위반과 동일시할 정도의 설명의무 위반이 있는 때라고 판시하고 있는데, 이러한 판단기준은 양자가 본질적으로 다른 입증대상이라는 것을 혼동하고 있다. 즉, 의학적으로 정당한 치료가 이루어졌고, 직접 신체적 이익을 해하지 않는 경우에도 이에 대한 설명의무를 신체적 불이익과 결합하는 것은 검토의 여지가 있다고 본다.