마고 카민스키

**마고 E. 카민스키**(Margot E. Kaminski)는 미국의 법학자이자 인공지능 거버넌스와 정보 프라이버시, 표현의 자유 영역을 연구하는 학자이다. 콜로라도 대학교 로스쿨에서 Moses Lasky Professor of Law로 재직하며 실리콘 플랫아이런스 센터 Privacy Initiative 디렉터를 맡고 있다. 하버드 대학교에서 학사, 예일 로스쿨에서 법무박사(J.D.)를 취득하고, 예일 로스쿨 정보사회프로젝트(ISP)에서 전무이사로 활동했으며, 미국 제9 순회항소법원 판사 앤드루 J. 클라인필드(Andrew J. Kleinfeld)의 로 클럭으로 근무하였다. 카민스키의 연구는 일반 데이터 보호 규정(GDPR) 및 미국·유럽 AI 규제 논의 속에서 알고리즘 책임성과 위험 규제의 해법을 모색하는 데 초점을 둔다.

## 생애 개관과 연구 지향
카민스키는 정보기술의 사회적 영향과 법제의 상호작용을 핵심 문제로 삼아, 프라이버시·표현의 자유·AI 책임성을 관통하는 법 이론과 규제 설계를 제시해 왔다. 콜로라도 로스쿨에서는 ‘AI 위험 규제’(risk regulation) 관점에서 규제 도구의 장단을 분석하고, 규제모형 간 선택이 정책 결과를 좌우함을 논증하였다.

## 학력과 초기 활동
하버드 대학교를 *magna cum laude*로 졸업(2004)하고 예일 로스쿨에서 J.D.(2010)를 취득하였다. 예일에서는 미디어 자유·정보접근 클리닉(Media Freedom and Information Access, MFIA)을 공동 설립하고 기사 작성과 연구 조교 등 활동을 수행하였다.

## 경력
* 2010–2011: 미국 제9 순회항소법원 앤드루 J. 클라인필드 판사 로 클럭
* 2011–2014: 예일 로스쿨 정보사회프로젝트(ISP) 전무이사·연구원·법학강사
* 2014–2017: 오하이오 주립 대학교 모리츠 로스쿨 조교수(프라이버시·지식재산·기술법)
* 2016: 워싱턴 D.C. 센터 포 디모크러시 앤드 테크놀로지(CDT) 펠로
* 2017–현재: 콜로라도 대학교 로스쿨 교수(Moses Lasky Professor of Law), 실리콘 플랫아이런스 Privacy Initiative 디렉터

## 연구 주제와 학술적 관점
카민스키는 알고리즘 영향평가(AIA), 다층 설명(multilayered explanations), 위험 기반 규제, 기록의 자유와 프라이버시 충돌 등 주제를 다루었다. 특히 GDPR의 데이터 보호 영향평가(DPIA)·프로파일링 규정을 근거로 기업의 설명가능성 의무를 다층적으로 구성할 수 있음을 제시하였다. 2021년 *Harvard JOLT*는 AI 영향평가의 제도적 한계를 논하면서 카민스키·말지에리의 견해를 맥락화하였고, 민간의 재량과 유인 구조가 규제의 효력을 약화시킬 수 있음을 지적하였다(“a regime that relies on good-faith partnership from the private sector also has strong potential to be undermined”).

## 대표 개념과 규제 설계
카민스키는 일반 데이터 보호 규정 맥락에서 ‘설명의 권리’ 논쟁을 정리하며, 미국 법제에의 함의를 설명하였다. 또한 AI 위험 규제의 네 가지 모형과 그 정책적 트레이드오프를 분석하고, 책임사다리·피해 구제의 한계를 지적하였다.

## 규제·정책 참여
카민스키는 미 연방거래위원회(FTC) 세미나, 캘리포니아 개인정보보호국(2022), 콜로라도주 상원 공청회(2022) 등에서 프라이버시·AI 의제를 발표하였고, 2025년 콜로라도주 ‘인공지능 영향 태스크포스’에 참여하였다. 2019년에는 ‘GDPR 하의 알고리즘 영향평가’ 논문으로 FPF ‘Privacy Papers for Policymakers’ 수상작에 선정되어 미 상원에서 연구를 발표하였다.

## 대중 기고와 미디어 활동
카민스키는 *뉴욕 타임스*와 *이코노미스트*, *디 애틀랜틱* 등에 기고하여 알고리즘 차별, 프라이버시 기대, 감시 프로그램의 법적 근거 등 주제를 다루었다.

## 수상 및 선정

## 주요 논문
* **마고 E. 카민스키**, ”설명의 권리, 해설(The Right to Explanation, Explained)”, *Berkeley Technology Law Journal* 34, 189–218, .
: 이 글은 GDPR의 ‘설명의 권리’를 둘러싼 오해를 바로잡고 조항 체계와 가이드라인을 체계적으로 해설한다. 미국 법제와의 차이를 사례 중심으로 설명한다. 기업·이용자·규제기관 각자의 의무와 기대를 구분해 제시한다. 기술적 설명과 법적 설명의 기능을 나눠 다층 구조를 제안한다. 향후 미국 입법 논의에서 적용 가능한 원칙을 도출한다.
* 지안클라우디오 말지에리·**마고 E. 카민스키**(공저), ”GDPR 하의 알고리즘 영향평가: 다층 설명(Algorithmic Impact Assessments under the GDPR: Producing Multi-layered Explanations)”, *International Data Privacy Law* 11(2), 125–144, .
: 영향평가를 단일 보고서가 아니라 여러 층위의 설명으로 재구성한다. 이해관계자별로 필요한 정보가 다름을 전제로 설계한다. 데이터 보호 영향평가(DPIA)와 자동화 의사결정 조항의 연결고리를 분석한다. 규제 준수와 사회적 책임의 동시 달성을 목표로 한다. 실제 거버넌스에 적용 가능한 절차를 도식화한다.
* **마고 E. 카민스키**, ”녹화의 권리와 프라이버시(Privacy and the Right to Record)”, *Boston University Law Review* 97, 167–243, .
: 공공장소 촬영을 보호하는 표현의 자유 원리를 정리한다. 녹화 행위 규제와 정보 유통 규제를 구분한다. 프라이버시 법과의 충돌 지점을 판례로 설명한다. 규제가 허용되는 요건과 한계를 제시한다. 실무 지침과 정책 제언을 제안한다.
* **마고 E. 카민스키**, ”AI의 위험 규제(Regulating the Risks of AI)”, *Boston University Law Review* 103, 1347–, .
: AI 법제가 위험 규제 형태로 수렴하는 현상을 개관한다. 네 가지 위험 규제 모형의 구조와 수단을 구분한다. 위험 규제가 초래하는 보상 부재·책임 분산의 한계를 지적한다. 알고리즘 영향평가 등 도구의 장단을 비교한다. 규제선택이 정책결과를 어떻게 바꾸는지 분석한다.

## 저서
* 《Artificial Intelligence Law》(공저, 케이스북, 2024~ )
: AI 법의 핵심 주제를 판례와 노트로 소개한다. 학생과 정책입안자 모두를 대상으로 설계한다. 비교법 관점을 반영해 미국과 유럽의 접근을 나란히 제시한다.

## 연표

## 각주


## 외부 링크
* 공식 웹사이트
* X(옛 트위터) 공식 계정
* SSRN 저자 페이지

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