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title: "AI 가격 알고리즘 담합도 잡는다…공정거래법 개정안 발의"
published: 2026-05-10T07:05:01.781Z
canonical: https://jeff.news/article/2319
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# AI 가격 알고리즘 담합도 잡는다…공정거래법 개정안 발의

국회에서 기업들이 동일한 AI 가격결정 알고리즘을 공동 사용해 가격이나 거래조건을 정하는 행위를 담합으로 추정하는 공정거래법 개정안이 발의됐다. 배달앱, 숙박 플랫폼, 온라인 쇼핑몰 등에서 동적 가격제가 확산되며 알고리즘 기반 담합 우려가 커진 데 따른 움직임이다. 미국 리얼페이지와 유럽 E-TURAS 사례처럼 해외에서도 알고리즘 담합은 이미 주요 반독점 이슈로 떠올랐다.

- 국회에서 AI 알고리즘 담합을 공정거래법으로 잡겠다는 개정안이 발의됨
  - 더불어민주당 김문수 의원이 `독점규제 및 공정거래에 관한 법률 일부개정법률안`을 대표 발의함
  - 핵심은 기업들이 동일한 알고리즘을 공동으로 사용해 가격이나 거래조건을 정하는 행위도 새로운 유형의 담합으로 보겠다는 것임
  - 지금까지의 담합이 “사람들이 모여 가격을 맞췄다”에 가까웠다면, 이제는 “같은 알고리즘이 사실상 같은 효과를 냈다”까지 보겠다는 얘기임

- 배경은 플랫폼 산업에서 동적 가격제(dynamic pricing)가 너무 흔해졌다는 데 있음
  - 배달앱, 숙박 플랫폼, 온라인 쇼핑몰에서 AI 알고리즘이 수요·공급, 경쟁사 가격, 이용자 검색량을 실시간 분석함
  - 배달비, 숙박료, 항공권 가격이 시간대와 이용량에 따라 바뀌는 게 대표 사례임
  - 이런 가격 최적화가 개별 기업 내부에서 끝나면 문제가 덜하지만, 업계 전반에서 유사한 알고리즘을 쓰면 시장 가격이 획일화될 수 있음

- 해외에서는 이미 알고리즘 가격담합이 반독점 이슈로 크게 번지고 있음
  - 미국 부동산 소프트웨어 업체 리얼페이지(RealPage)는 임대료 자동추천 시스템으로 임대사업자 간 경쟁을 약화시켰다는 의혹을 받음
  - 이 사안은 미국 법무부(DOJ)의 반독점 소송 대상에 올랐음
  - 유럽연합에서는 온라인 여행 예약 플랫폼 E-TURAS가 동일 알고리즘으로 입점 업체들의 할인율 상한을 일괄 적용한 행위를 담합으로 판단한 사례가 있음

> [!IMPORTANT]
> 포인트는 “AI가 가격을 정했다” 자체가 아님. 여러 사업자가 같은 알고리즘과 데이터를 통해 가격이나 거래조건을 사실상 맞추는 효과가 나면, 명시적 회의가 없어도 담합 추정 대상이 될 수 있다는 점임.

- 현행 공정거래법은 알고리즘 담합을 다루기 애매한 구조라는 지적이 나옴
  - 지금 법은 부당한 공동행위가 성립하려면 사업자 간 합의의 존재가 중요함
  - 그런데 알고리즘 기반 담합은 명시적 합의나 묵시적 합의, 정보 공유 여부를 확인하기가 어렵다는 문제가 있음
  - 알고리즘이 자동으로 가격을 맞춘 것인지, 사업자들이 같은 도구를 통해 경쟁을 피한 것인지 입증이 까다로움

- 개정안은 이 빈틈을 `합의 추정`으로 메우려는 방향임
  - 가격 또는 거래조건 설정에 필요한 정보를 활용해 의사결정을 수행하는 알고리즘을 공동으로 사용한 경우를 겨냥함
  - 이런 경우 공동행위의 합의가 있는 것으로 추정하는 조항을 신설하자는 내용임
  - 기업 입장에서는 가격 추천 엔진을 도입할 때 경쟁사와 같은 벤더·같은 데이터 구조·같은 의사결정 로직을 쓰는지까지 리스크로 봐야 할 수 있음

- 개발자나 플랫폼 팀에도 꽤 현실적인 시그널임
  - 가격 추천, 수수료 최적화, 재고 기반 할인 알고리즘은 이제 단순한 매출 최적화 기능으로만 볼 수 없음
  - 모델 입력 데이터, 가격 결정 로직, 사람이 개입하는 지점, 감사 로그를 남기는 방식이 법적 방어 자료가 될 수 있음
  - “모델이 알아서 한 일”이라는 말은 규제기관 앞에서 별로 강한 방어가 아닐 가능성이 큼

- 국회에서는 공정거래 제도 보완 법안도 같이 나오고 있음
  - 국민의힘 이양수 의원은 7년 이내 재차 담합에 가담한 기업의 리니언시 감면을 제한하는 개정안을 냄
  - 민주당 문진석 의원은 담합으로 형성된 가격을 다시 산정하도록 하는 가격재결정명령을 법률에 명시하는 법안을 발의함
  - 전체적으로 보면 디지털 시장뿐 아니라 담합 제재 전반을 더 촘촘하게 만들려는 분위기임

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## 기술 맥락

- 알고리즘 담합에서 어려운 지점은 사람이 명시적으로 가격을 맞추지 않아도 비슷한 결과가 나올 수 있다는 거예요. 여러 업체가 같은 가격 추천 알고리즘을 쓰고 비슷한 데이터를 넣으면, 각자 독립적으로 행동한 것처럼 보여도 시장에서는 가격이 같이 움직일 수 있거든요.

- 동적 가격제는 원래 나쁜 기술이 아니에요. 수요가 몰리는 시간대에 가격을 조정하거나 재고 상황에 맞춰 할인율을 바꾸는 건 플랫폼 운영에서 흔한 최적화예요. 문제는 이 로직이 경쟁을 촉진하는 대신 경쟁을 줄이는 방향으로 설계되거나 공동 사용될 때 생겨요.

- 개발팀 입장에서는 가격 모델의 입력값과 의사결정 흐름을 설명 가능하게 남겨야 해요. 어떤 데이터가 들어갔고, 사람이 어느 지점에서 승인했으며, 경쟁사 정보가 어떤 방식으로 쓰였는지 추적할 수 있어야 하거든요. 감사 로그와 모델 거버넌스가 법무팀만의 일이 아닌 이유예요.

- 같은 외부 솔루션을 여러 사업자가 쓰는 경우도 조심해야 해요. 벤더가 제공한 알고리즘이 시장 참여자들의 가격을 비슷하게 만들면, 개별 기업은 “우리는 직접 합의하지 않았다”고 말해도 규제 리스크에서 완전히 자유롭기 어려워요.

## 핵심 포인트

- 동일한 알고리즘을 공동 사용해 가격이나 거래조건을 설정하면 공동행위 합의가 있는 것으로 추정하는 법안이 발의됨
- 배달비, 숙박료, 항공권 가격처럼 수요와 공급에 따라 자동 조정되는 동적 가격제가 주요 배경
- 미국 리얼페이지는 임대료 자동추천 시스템으로 반독점 소송 대상에 올랐음
- 유럽연합은 E-TURAS의 동일 알고리즘 기반 할인율 상한 적용을 담합으로 판단한 사례가 있음
- 현행 공정거래법은 합의 입증이 핵심이라 알고리즘 담합 규율에 한계가 있다는 지적이 나옴

## 인사이트

플랫폼 개발자 입장에서는 가격 추천 알고리즘이 단순한 최적화 기능이 아니라 경쟁법 리스크가 될 수 있다는 신호다. 특히 여러 사업자가 같은 벤더 알고리즘을 쓰고, 그 결과가 시장 가격을 비슷하게 만든다면 법적 해석이 꽤 까다로워질 수 있다.