질리언 해드필드

질리언 K. 해드필드(Gillian K. Hadfield)는 캐나다 출신의 경제학자·법학자·인공지능 연구자로서 2025년 존스 홉킨스 대학교에서 AI 정렬 및 거버넌스 분야의 블룸버그 석좌교수로 임명되었다. 토론토 대학교 법학·전략경영 교수로 재직하였고 캐나다 CIFAR AI Chair로 벡터 연구소에 소속되어 있으며, AI2050 Senior Fellow로 선정되었다. 2018년부터 2023년까지 오픈AI 선임 정책 고문으로 활동하며 '규제시장'이라는 민간 규제기관 경쟁 모델을 제안하였다.

 생애와 배경 
토론토에서 태어나 퀸즈 대학교에서 1983년 경제학 학사(우등)를 받았고, 스탠퍼드 로스쿨에서 1988년 JD(우등), 1990년 스탠퍼드 대학교에서 경제학 박사(PhD)를 취득하였다. 1988~1989년 미국 D.C. 연방항소법원에서 패트리샤 M. 월드 수석판사 로클럭으로 일하였다.

 학문적 형성 
1990년 UC 버클리 로스쿨 조교수로 임용되어 학계에 입문하였고, 1995~2001년 토론토 대학교 로스쿨 부교수·교수로 재직하였다. 2001~2018년 USC 구울드 로스쿨에서 경제학·법학 교수로 일하며 2006년부터 커틀랜드 석좌를 맡았다. 2019년 토론토로 복귀하여 슈워츠 라이즈먼 기술·사회 연구원의 초대 소장과 동명 석좌를 역임하였다.

 연구 주제와 관점 
연구의 중심은 인간 규범성의 계산모형, AI가 사회 규범을 이해·준수하게 만드는 학습·거버넌스 설계, 복잡계 기술을 위한 법·제도 혁신이다. 법경제학 이론을 바탕으로 제도·규범의 미시기초를 설명하고, AI 정렬 문제를 제도 설계와 연결하는 접근을 발전시켰다.

 AI 정렬과 '규제시장' 구상 
해드필드는 인공지능 규제에서 정부가 목표를 설정하고, 민간 '규제자' 간 경쟁을 통해 효과적 규제기술을 개발하게 하는 '규제시장' 모델을 제안하였다. 해당 구상은 공적 규제와 자율규제의 한계를 보완하고 정책 목표 정렬을 유도하는 것을 목표로 한다.

 협력형 AI와 다중 에이전트 
해드필드는 협력형 AI 프레임을 제시한 기고에서 다중 행위자 환경에서 공통 기반을 학습하는 기계의 필요성을 제시하였고, PNAS 논문에서는 '허위 규범성' 신호가 준수·집행 행동의 학습을 촉진할 수 있음을 보였다. 2021년 4월 26일, Nature 기고는 협력형 AI 의제를 대중과 학계에 제시하였다.

 법경제학과 제도 설계 
법률서비스 규제의 구조가 혁신에 미치는 비용과 효과를 분석하고, 법치의 미시적 기반과 규범 질서의 작동 메커니즘을 이론화하였다.

 주요 활동과 대외 자문 
세계경제포럼 민첩 거버넌스 미래위원회 활동 등 국제 자문을 수행하였고, 캐나다 AI 자문위원회 등 공공·민간기관 자문을 맡았다. 협력형 AI 재단(Cooperative AI Foundation) 이사로도 참여하였다.

 경력 
 1990–1994: UC 버클리 로스쿨 조교수.
 1995–1999: 토론토 대학교 로스쿨 부교수; 1999–2001: 교수.
 1999–2001: NYU 글로벌 로스쿨 교수(겸임).
 2001–2018: USC 구울드 로스쿨 교수(2006–2018: 커틀랜드 석좌교수).
 2018– : 토론토 대학교 법학·전략경영 교수.
 2019–2023: 슈워츠 라이즈먼 기술·사회 연구원 초대 소장; 2019–2024: 동명 석좌.
 2018–2023: 오픈AI 선임 정책 고문.
 2022– : 캐나다 CIFAR AI Chair(벡터 연구소).
 2024– : 존스 홉킨스 대학교 정부정책대학 교수·휘팅 공대 컴퓨터과학 연구교수.
 2025– : 블룸버그 석좌교수(AI 정렬 및 거버넌스).

 수상 및 임명 
 2019: Mundell Medal for Excellence in Legal Writing.
 2025: 존스 홉킨스 블룸버그 석좌교수(인공지능 정렬 및 거버넌스).

 저서 
 《Rules for a Flat World》 (Oxford University Press, 2017)
 세계화·디지털화 속에서 기존 법체계의 한계를 설명하고 민첩한 법·제도 인프라 설계를 제안한다. 경제 성장과 포용의 양립을 위해 규칙 생성의 분권화와 경쟁 메커니즘을 강조한다. 2020년판 서문에서 인공지능 위험·규제·정렬 논의를 보강하였다.
 Gillian K. Hadfield·Megan Richardson, 《The Second Wave of Law and Economics》 (Federation Press, 1999)
 법경제학의 '두 번째 물결'을 정리하며 실증·규범 가치를 함께 고려하는 접근을 제시한다. 사법·입법 의사결정에 경제학적 분석을 적용할 때의 한계와 가능성을 균형 있게 논한다. 편집 논문집으로 다양한 판사·학자의 시각을 담았다.

 논문 
 앨런 대포; 요람 바흐라흐; 질리언 K. 해드필드; 에릭 호르비츠; 케이트 라슨 외, 2021, "협력형 AI: 기계는 공통 기반을 찾아야 한다(Cooperative AI: machines must learn to find common ground)", Nature, 593(7857), doi:10.1038/d41586-021-01170-0.
 이 글은 복잡한 사회 문제 해결을 위해 기계가 상호 조정과 타협을 학습해야 함을 제시한다. 저자들은 실험과 사례를 통해 협력 실패의 전형을 설명한다. 정책·기술·경제 연구의 협업이 필요하다고 주장한다. 연구 커뮤니티에 협력형 AI라는 어휘와 의제를 제공한다. 고등학생도 이해할 수 있도록 일상적 예시를 사용한다.
 라파엘 쾨스터; 딜런 해드필드-메넬; 리처드 에버렛; 라우라 바이딩어; 질리언 K. 해드필드; 조엘 Z. 레이보, 2022, "허위 규범성이 인공 에이전트의 준수·집행 행동 학습을 강화한다(Spurious normativity enhances learning of compliance and enforcement behavior in artificial agents)", Proceedings of the National Academy of Sciences, 119(3):e2106028118, doi:10.1073/pnas.2106028118.
 연구팀은 다중 에이전트 강화학습 환경에서 단순한 '규범 신호'가 협력 규칙 준수와 위반 제재 학습을 촉진함을 보였다. 복잡한 규칙을 직접 코딩하지 않아도 행동 규범을 유도할 수 있음을 보여준다. 실험은 다양한 게임에서 재현되었다. 결과는 AI 정렬과 집행 설계에 시사점을 준다. 사회적 규범 학습을 기술적으로 구현하는 길을 제시한다.
 딜런 해드필드-메넬; 질리언 K. 해드필드, 2019, "불완전 계약과 AI 정렬(Incomplete Contracting and AI Alignment)", Proceedings of the 2019 AAAI/ACM Conference on AI, Ethics, and Society, 417–422, doi:10.1145/3306618.3314250.
 논문은 현실 계약이 불완전하다는 점을 출발점으로 삼아 AI가 환경 변화에 맞춰 목적을 오해하지 않도록 설계해야 함을 논증한다. 저자들은 보상설계의 빈틈과 학습의 편향이 어떻게 어긋난 행동을 낳는지 설명한다. 법·계약 이론을 정렬 문제에 접목한다. 간단한 모델로 핵심 아이디어를 제시한다. 실제 시스템 설계 지침을 제공한다.
 질리언 K. 해드필드; 배리 R. 와인개스트, 2014, "법치의 미시기초(Microfoundations of the Rule of Law)", Annual Review of Political Science, 17(1):21–42, doi:10.1146/annurev-polisci-100711-135226.
 법치가 유지되려면 개인·조직 수준의 기대와 제재가 정렬되어야 함을 설명한다. 저자들은 조정게임과 신뢰의 관점으로 제도 안정성을 해석한다. 사법·집행·사회 규범의 상호작용을 체계화한다. 사례와 모형을 결합해 직관적 서술을 제공한다. 정책 설계에 필요한 핵심 변수들을 요약한다.
 질리언 K. 해드필드, 1990, "문제적 관계: 가맹사업과 불완전 계약 법(Problematic Relations: Franchising and the Law of Incomplete Contracts)", Stanford Law Review, 42(4):927–992, doi:10.2307/1228908.
 이 논문은 가맹계약의 불완전성이 분쟁과 재협상의 원인이 됨을 분석한다. 법원이 해석할 때 충돌하는 이해를 조정하는 기준을 제시한다. 경제학과 법해석을 접목해 현실적 해결책을 찾는다. 사례 분석으로 이론의 설명력을 뒷받침한다. 이후 연구의 출발점이 되었다.

 평가 
 2025년 6월 26일, 존스 홉킨스 대학 공식 매체 The Hub는 해드필드를 '선구적 연구'를 이끈 학자로 소개하였다("pioneering research").

 연표 

 연도  사건  출처 1983  퀸즈 대학교에서 경제학 학사 졸업   1988  스탠퍼드 로스쿨에서 JD(우등) 취득   1988–1989  미 연방 D.C. 순회항소법원 패트리샤 월드 수석판사 로클럭   1990  스탠퍼드 대학교에서 경제학 박사(PhD) 취득   1990–1994  UC 버클리 로스쿨 조교수 재직   1995–2001  토론토 대학교 로스쿨 부교수·교수 재직   1999–2001  NYU 글로벌 로스쿨 교수(겸임)   2001–2018  USC 구울드 로스쿨 교수(2006년 이후 석좌)   2006–2007 / 2010–2011  스탠퍼드 CASBS 펠로우   2019  슈워츠 라이즈먼 기술·사회 연구원 초대 소장·석좌 취임(임기 공고)   2018–2023  오픈AI 선임 정책 고문   2022  캐나다 CIFAR AI Chair(벡터 연구소) 선정   2023  슈워츠 라이즈먼 연구원장 임기 종료(프로필에 2019–2023 표기)   2024  존스 홉킨스 대학교 정부정책대학 교수·휘팅 공대 컴퓨터과학 연구교수로 부임   2025  블룸버그 석좌교수(AI 정렬 및 거버넌스) 임명  

 각주 

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