미국 하원에서 법안 문구를 실제로 쓰는 곳은 의원실이 아니라 별도 기관인 하원 법률자문실(Office of the Legislative Counsel, OLC)이다. 정치전문매체 폴리티코가 2026년 8월 17일 현직·전직 관계자 8명을 인터뷰해 보도한 바에 따르면, 최근 이 사무실은 의원실과 외부 단체가 챗GPT·클로드로 만들어 보낸 법안 문구를 고치는 데 예전보다 훨씬 많은 시간을 쓰고 있다. 의원실 자문에 참여한 한 관계자는 "AI가 만든 법안을 고치는 데 걸리는 시간이 처음부터 새로 쓰는 것보다 더 길다"고 전했다.
AI가 만든 법안 문구, 구체적으로 뭐가 틀리나
OLC를 2016년부터 2024년까지 이끈 웨이드 밸로우 전 국장은 자금 지원 하나를 정할 때도 세액공제, 세액공제와 다른 세액감면, 세금 면제, 보조금 중 어느 방식인지를 정확히 골라야 한다고 설명한다. 이 네 방식은 겉보기엔 비슷해 보이지만 법적 효과가 전혀 다른데, "AI는 이런 미묘한 차이를 놓친다"는 것이 그의 진단이다. 법안에서 "주(state)"라는 단어를 잘못 정의하면 워싱턴DC나 원주민 부족 정부가 연방 지원 대상에서 빠지는 식의 실제 피해로 이어질 수도 있다. OLC와 협업해 온 변호사 겸 기술자 아리 허쇼위츠는 법 조항을 잘못 인용하는 문제를 두고 "우리 법체계에 수천 개의 오류를 심는 확실한 방법"이라고 말했다.
업무량이 왜 이렇게 갑자기 늘었나
OLC가 2026년 3월 하원 세출위원회에 낸 예산 증언 자료를 보면 문제는 AI 이전부터도 쌓여 있었다. 제116대 의회(2019년) 1회기에 49명이던 변호사는 제119대 의회(2025년) 1회기에 78명으로 59% 늘었지만, 같은 기간 변호사 1인당 평균 경력은 14.1년에서 11년으로 오히려 줄었다. 지원 인력은 23명에서 23명으로 그대로다. 제119대 의회 첫 13개월 동안 OLC가 받은 작업 요청은 23,239건으로 전 회기 대비 5.7% 늘었고, 제118대 의회에서 실제 발의된 법안 10,564건에 비해 OLC가 작성한 법안·개정안은 3만 건을 넘는다. 오웬 도아캄프 기자의 취재에서 현재 OLC 국장 워런 버크는 이 기사에 대한 논평은 거절했지만, 앞선 3월 증언에서 "가까운 시일 안에 AI가 우리 업무량을 늘릴 것에 대비하고 있다"며 외부에서 만들어진 문구는 사람이든 컴퓨터든 검토와 수정에 훨씬 오래 걸린다고 밝힌 바 있다.
실제로 문제가 겉으로 드러난 사례가 있나
2026년 6월에는 공화당 애나 폴리나 루나 하원의원실이 국방수권법 개정안 요약문에 "클로드가 응답했습니다"라는 문구를 지우지 않은 채 그대로 올린 일이 있었다. 루나 의원은 법안 본문 자체는 AI 사용이 금지된 OLC가 작성했고 문제가 된 건 요약문뿐이라고 해명하면서도, "직원 대부분이 클로드를 쓴다"고 인정했다. 법안 본문은 여전히 OLC의 손을 거치지만, 의원실이 요약문·설명자료를 만드는 단계에는 이런 검토 없이 AI 산출물이 바로 나가는 경우가 있다는 뜻이다.
OLC는 이 문제를 어떻게 감당하고 있나
OLC를 관할하는 하원행정위원회는 "책임을 챗봇에 넘길 수는 없다"는 입장을 분명히 하고 있고, 비영리 단체 아메리칸거버넌스인스티튜트의 대니얼 슈먼 이사는 "AI는 여러 일에 쓸모가 있지만, 그대로 법으로 만들고 싶은 수준의 법안을 짜는 데는 아직 쓸 수 없다"고 잘라 말한다. 하원 서기실과 OLC가 함께 만든 비교인쇄 도구(Comparative Print Suite)는 법안이 현행법을 어떻게 바꾸는지 줄 단위로 보여주는 내부 시스템으로, 문구를 새로 만들지 않고 이미 확정된 법안·현행법 텍스트만 비교하는 방식이라 생성형 AI와는 성격이 다르다. 반대로 공화당 소속 예산위원장실이 만든 '버드봇'은 예산조정 법안이 상원 규칙(버드 룰)을 어기는지 미리 걸러내는 생성형 도구로 쓰이고 있어, 하원 안에서도 AI를 다루는 방식이 부서마다 엇갈리고 있다.
출처: Politico, "AI slop is swamping a House office that drafts US laws", 2026-08-17