미국 전역의 이사회 회의실에는 묘한 긴장감이 감돌고 있습니다. 이는 통상적인 실적 발표 전의 초조함이나 합병에 대한 불안감이 아닙니다. 이번에는 기업 지배 구조의 세계에서 조용히 끓어오르는 혁명, 즉 인공지능이 투표에 참여하면서 비롯된 불안감입니다.
한 주요 금융 기관이 주주 의결권 행사를 위해 기존 의결권 자문 회사를 버리고 자체 AI 시스템을 도입하겠다고 발표했을 때, 이 소식은 월스트리트를 강타했습니다. 헤드라인은 투자자에게 미치는 영향에 초점을 맞췄지만, 실제 이야기는 훨씬 더 큽니다. 이제 기업 이사회는 분석가뿐만 아니라 알고리즘이 지배 구조의 본질을 해석하는 현실에 직면하고 있습니다.
수십 년 동안 Institutional Shareholder Services(ISS) 및 Glass Lewis와 같은 의결권 자문 회사는 상당한 영향력을 행사해 왔습니다. 이들은 기관 투자자가 복잡한 주주 의결권 행사 환경을 탐색하는 데 도움을 주는 중요한 중개자 역할을 했습니다. 이러한 투자자들이 수천 개의 회사에 대한 지분을 축적하면서 엄청난 양의 의결권 자료가 쏟아졌습니다. 이 회사들은 이사 선임부터 임원 보상 패키지에 이르기까지 모든 것에 대한 연구, 분석 및 의결권 행사 권고를 제공하면서 개입했습니다.
그러나 이제 AI가 이러한 기존 질서를 파괴할 태세입니다. 그 약속은 매우 매력적입니다. 즉, 인간의 편견과 한계에서 벗어나 편향되지 않은 데이터 기반 의사 결정을 내릴 수 있다는 것입니다. AI는 엄청난 양의 재무 보고서를 분석하고, 시장 동향을 분석하고, 기업 성과를 비교할 수 없을 정도로 빠르고 정확하게 평가할 수 있습니다. 또한 인간의 감시를 벗어날 수 있는 잠재적 위험과 기회를 식별하여 궁극적으로 더 나은 정보에 입각한 의결권 행사 결정을 내릴 수 있습니다.
스탠포드 대학의 저명한 AI 윤리학자인 Anya Sharma 박사는 "AI가 기업 지배 구조를 개선할 수 있는 잠재력은 엄청납니다."라고 말합니다. "그러나 투명성, 책임성 및 '좋은' 지배 구조의 정의에 대한 중요한 질문도 제기합니다."
한 가지 주요 우려는 "블랙 박스" 문제입니다. 특히 딥 러닝에 기반한 많은 AI 알고리즘은 악명 높을 정도로 불투명합니다. AI가 특정 의결권 행사 권고에 도달한 정확한 방법을 이해하는 것이 불가능하지는 않더라도 어려울 수 있습니다. 이러한 투명성 부족은 신뢰를 떨어뜨리고 결정에 이의를 제기하거나 항소하는 것을 어렵게 만들 수 있습니다.
유명 기업 법률 회사의 파트너인 Mark Johnson은 "AI가 이사에 대한 반대 투표를 권고하는 경우 이사회는 그 이유를 이해해야 합니다."라고 설명합니다. "그들은 AI의 추론을 평가하고 그것이 회사의 장기적인 이익과 일치하는지 판단할 수 있어야 합니다."
또 다른 과제는 AI 시스템에 편향이 없는지 확인하는 것입니다. AI 알고리즘은 데이터를 기반으로 훈련되며, 해당 데이터가 기존의 편향을 반영하는 경우 AI는 이를 영속화합니다. 예를 들어, AI가 리더십 직책에서 여성이나 소수자를 과소 대표하는 과거 데이터를 기반으로 훈련된 경우 이들을 이사회 의석에 추천할 가능성이 적을 수 있습니다.
주주 의결권 행사에서 AI의 부상은 더 광범위한 사회적 의미도 제기합니다. AI 시스템이 더욱 정교해짐에 따라 현재 인간 분석가와 포트폴리오 관리자가 수행하는 많은 작업을 자동화할 수 있습니다. 이는 일자리 감소로 이어지고 기존의 불평등을 악화시킬 수 있습니다.
이러한 과제에도 불구하고 AI 기반 거버넌스 추세는 계속될 가능성이 높습니다. AI 기술이 발전하고 접근성이 높아짐에 따라 점점 더 많은 기관이 그 잠재력을 수용하려는 유혹을 받을 것입니다. 핵심은 투명성, 책임성 및 윤리적 고려 사항에 중점을 두고 신중하고 사려 깊게 진행하는 것입니다.
Sharma 박사는 "우리는 기업 지배 구조에서 AI 사용에 대한 명확한 지침과 표준을 개발해야 합니다."라고 주장합니다. "여기에는 AI 시스템이 설명 가능하고 편향되지 않으며 인간의 가치에 부합하는지 확인하는 것이 포함됩니다."
기업 지배 구조의 미래는 의심할 여지 없이 AI의 미래와 얽혀 있습니다. 이사회가 이러한 새로운 현실에 대처하면서 AI 활용 능력을 키우고, 전문가와 교류하고, 강력한 감독 메커니즘을 개발하는 등 적극적인 접근 방식을 취해야 합니다. 위험은 높습니다. 오늘 내려진 결정은 우리 기업의 미래, 궁극적으로 우리 사회의 미래를 결정할 것입니다. 문제는 AI가 기업 지배 구조에서 역할을 할 것인지가 아니라 어떻게 하면 책임감 있고 윤리적으로 역할을 할 수 있도록 보장할 수 있는지입니다.
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