[논문 리뷰] Insights for an AI Whistleblower Office from 30 Case Studies

Ethan Beri, Mauricio Baker|arXiv (Cornell University)|2026. 03. 01.

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한 줄 요약

30건의 내부고발 사례 데이터세트를 분석하여 AI 내부고발자 사무소를 설계하고, 보상, 보호, 익명성, 처리 용량, 메시지 전략에 관한 정책 권고를 도출한다.

ABSTRACT

Whistleblower programmes are a promising tool for uncovering noncompliance with AI regulations. This paper aims to help policymakers design an AI whistleblower programme by giving them an understanding of whistleblowers' motivations, and of the overall whistleblowing process. We take an empirical approach, assembling a dataset of 30 case studies of whistleblowers. This dataset includes dozens of features of each case, which range from 1978 to 2020 and span 15 industries. Our findings suggest that whistleblower programmes will be more effective if they financially reward whistleblowers, provide protections for whistleblowers, enable whistleblowers to report anonymously, are adequately staffed and funded, and provide advice to potential whistleblowers. We provide ten concrete policy recommendations for an AI whistleblower programme at the end of this paper.

연구 동기 및 목표

• AI 관련 맥락에서 내부고발자의 동기와 내부고발 프로세스를 이해한다.
• 사례 연구에서 인구통계학적 특성, 조직 구성, 그리고 위법 유형을 특성화한다.
• 보고 및 보복에 영향을 미치는 요인을 식별하여 AI 내부고발자 프로그램의 정책 설계에 정보를 제공한다.

제안 방법

• 공개 목록에서 추출한 30건의 내부고발 사례 데이터세트를 구성한다(1978–2020, 15개 산업).
• 각 사례에서 58개 필드를 7개 주제 그룹(내부고발자, 조직, 위법 행위, 내부고발, 관계 역학, 동기)을 통해 추출한다.
• 동기에 대해 주의 깊고 증거에 기반한 판단으로 코딩하고 각 동기 필드에 대한 증거 열을 포함한다.
• 인구통계, 조직 규모, 부문, 보복, 익명성, 프로세스 진행을 기술통계와 범위를 사용하여 분석한다.
• 높은 관심을 받는 사례에 편향된 샘플링과 작은 표본(n=30)과 같은 한계를 인정한다.
• 관찰된 패턴에 근거한 정책 관련 권고를 제공한다.

Figure 1: Prevalence of motivating (left) and demotivating (right) factors. Note we took a conservative, careful approach to ascribing motivation: each case used a range of sources, and we preferred a sparse field to an incorrect one. More on this in Methodology and dataset.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 AI 관련 맥락에서 내부고발자가 위법을 보고하도록 하는 동지는 무엇인가?
• RQ2 초기 제보에서 외부 보고에 이르기까지 내부고발 과정은 어떻게 전개되는가?
• RQ3 어떤 보호 조치, 익명성, 인센티브가 내부고발자의 참여와 안전성에 영향을 미치는가?
• RQ4 AI 내부고발자 사무소를 효과적이고 신뢰할 수 있게 만드는 설계 특징은 무엇인가?

주요 결과

• 내부고발자는 주로 내부 구성원(≥90%)이며 대개 중년이고 학력이 높다; 많은 이들이 대규모 조직의 직원이다(대기업의 직원인 경우가 57–73%에서).
• 위법 행위의 대부분은 진행 중이다(80%), 종결 날짜가 알려진 사례의 경우 일반적으로 기간이 약 3년이며, 내부자 간의 관계도 흔하다(≥90%).
• 보복은 흔하다(57–67%), 괴롭힘, 부당해고, 사형 협박(13–23%) 등을 포함한다; 익명성은 드물다(13%).
• 동기는 주로 도덕적이다(≥87%), 그러나 재정적, 사회적, 보호 동기를 포함한 다중 동기가 흔하다; 동기를 약화시키는 요인으로는 보복과 조치에 대한 불신이 있다.
• 효과적인 AI 내부고발자 사무소 기능은 재정적 보상(SEC/CFTC 스타일 프로그램에서 제재액의 10–30%를 참조로), 강력한 보호, 익명 보고 옵션, 충분한 인력, 그리고 잠재 내부고발자를 위한 명확한 메시지/조언을 포함한다.
• 보상은 제재와의 관계, 보호 메커니즘, 익명성 옵션, 신고 처리 용량, 홍보 전략 등에 대한 10개의 구체적 정책 권고가 제공된다.

Figure 2: Whistleblower ages at the time of making their first report, bracketed (to include estimated ages, in cases where exact ages were unavailable).