미국 30개 주, 알고리즘 가격 규제 법안 검토

미국 소비자의 분노가 가격 수준에서 가격을 정하는 방식으로 옮겨 가고 있다. 식료품 매대의 종이 가격표는 전자 가격표로 빠르게 바뀌고, 기업은 AI로 고객 반응을 예측해 값을 정한다. 보도에 따르면 미국 전미주의회협의회(NCSL) 집계로 올해 최소 30개 주 의회가 알고리즘 가격과 개인화 가격을 다루는 규제 법안을 검토했다. 연방거래위원회(FTC)는 개인 정보를 써서 사람마다 다른 가격을 매기면서 이를 알리지 않으면 소비자보호법 위반이 될 수 있다고 경고하는 집행 방침을 제안했다.

갈등의 축은 힘의 균형이다. 컨설팅사 커니에서 소비자 행동 싱크탱크를 이끄는 케이티 토머스는 "알고리즘과 봇, AI를 쓰는 데서 진짜 힘을 누가 갖느냐를 두고 지금 기업과 쇼핑객 사이에 큰 긴장이 벌어지고 있다"고 말했다. 토머스는 월마트가 미국 전 매장에 깔 전자 가격표가 쇼핑객의 얼굴이나 휴대전화를 스캔해 개인별 가격을 매긴다는 소셜미디어 게시물이 사실이 아니라고 지적했다.

기업은 오해라고 반박한다. 존 퍼너 월마트 최고경영자는 지난달 블로그 글에서 전자 가격표가 직원의 시간을 아끼고 가격을 최신으로 유지해 준다며, 날씨나 시간대, 개별 쇼핑객에 따라 값을 올리는 데 쓰지 않는다고 밝혔다. 퍼너는 "우리는 사람이 아니라 상품에 가격을 매긴다"고 썼다. 메탈은 퍼너가 개인화 가격을 거부하는 서한을 냈다고 보도한 바 있다.

수요와 공급에 따라 값을 바꾸는 동적 가격은 올리기만 하지 않는다. 웹 데이터 기업 데코도는 2025년 전자제품부터 의류, 집수리 자재까지 가격 변동을 추적했고, 미국에서 기록된 변동의 약 절반이 인하였다. 가브리엘레 비트케 데코도 선임 제품마케팅 매니저는 동적 가격이 값을 올리기만 한다는 소비자의 짐작과 다른 결과라고 설명했다.

전자 가격표도 수시 인상의 도구로 쓰이지 않는다는 반론이 있다. 유럽과 아시아에서 오래 쓰인 전자 가격표는 월마트와 홀푸드 같은 미국 대형 유통업체로 번지고 있고, 소비자 단체는 할증이나 개인화 가격에 쓰일 수 있다고 주장하며 노동조합도 반대해 왔다. 유통 기술 기업 렐렉스 솔루션스의 아사 파쿼는 쇼핑객이 일관성을 중시해 소매업체가 대개 정해진 주기로, 흔히 주 단위로 가격을 바꾼다며 "항공사나 차량 호출 앱처럼 하루 중에 가격을 바꾸는 일은 오늘날 식료품과 일반 상품에서는 극히 드물다"고 말했다. 이름이 공개되지 않은 한 식료품 체인을 추적한 연구진도 전자 가격표 도입 뒤 할증 가격이 사실상 없었다고 결론 냈다.

규제의 표적은 개인 정보를 쓰는 개인화 가격이다. 위치와 소득, 웹 검색 습관 같은 정보로 사람이나 집단마다 다른 가격과 할인을 내미는 방식이고, 일부 단체와 규제 당국은 이를 감시 가격이라 부른다. 실제 사용 규모는 불분명하다. FTC가 2025년 1월 낸 직원 보고서는 가격과 판촉을 맞춤형으로 바꾸는 도구를 파는 중개업체들이 식료품·의류 소매업체를 포함해 최소 250곳의 고객과 일했다고 밝혔다.

주 단위 입법은 이미 시작됐다. 메릴랜드와 뉴저지, 코네티컷은 쇼핑객의 개인 정보로 지불 가격을 정하는 것을 제한하는 법을 최근 만들었다. 메릴랜드와 뉴저지는 식료품에 초점을 두고 일부 멤버십 할인과 판촉은 예외로 뒀으며, 코네티컷 법은 더 넓은 소매 구매를 다룬다. 앞서 캘리포니아 검찰은 2022년 타깃의 앱이 매장에 들어서기 전에는 낮은 가격을 보여 주다 들어서면 올렸다며 소송을 냈고, 타깃은 500만 달러 합의와 함께 위치 기반 지오펜싱 기술로 가격을 올리는 것을 금지하는 데 동의했다. 타깃은 개인 데이터나 행동에 따라 가격을 개인화하지 않았다고 밝혔다.

가격이 다르다고 개인 정보가 쓰였다는 뜻은 아니다. 지난해 소비자 단체 세 곳의 조사에서 인스타카트 이용자들이 같은 매장의 같은 상품에 서로 다른 가격을 본 것으로 드러났다. 인스타카트는 개인 정보가 아니라 이용자를 무작위로 묶어 나눈 시험이었다고 설명하고 그 시험을 끝냈다.

AI는 알고리즘 가격에 힘을 더한다. 컨설팅사 지몬-쿠허가 지난해 28개국 39개 산업의 경영자 2200여 명을 조사한 결과 41%가 경쟁사 가격을 포함한 시장 정보 수집에 AI 소프트웨어를 쓴다고 답했고, 28%는 실시간 가격 최적화에 쓴다고 답했다. 전미소매협회(NRF)는 알고리즘 가격이 수요와 공급, 계절, 경쟁사 가격에 맞춰 값을 조정해 온 소매업의 오래된 일을 새 방식으로 하는 것일 뿐이라는 입장이다. 메탈이 확인한 보도 전문에도 소매업체가 실제로 AI로 가격을 얼마나 정하는지 보여 주는 집계는 없다.

법정 다툼은 경쟁 제한으로 번졌다. FTC는 2023년 아마존을 상대로 낸 반독점 소송에서 프로젝트 네시라는 알고리즘 도구로 경쟁사가 따라 올릴 상품을 골라 값을 올려 10억 달러가 넘는 초과 이익을 냈다고 주장했다. 재판은 내년으로 잡혀 있다. 아마존은 FTC 주장이 이 도구를 크게 왜곡한다고 반박하며, 몇 년간 시험했지만 의도대로 작동하지 않아 소송 전에 폐기했다고 밝혔다. 맥도날드도 경쟁 매장의 비공개 판매 데이터로 가격을 맞췄다는 소비자 소송에 휘말렸고, 회사 측은 소송이 부정확한 내용으로 가득하다고 반박했다.

쟁점은 기술 자체보다 공개 여부로 모인다. FTC 집행 방침도, 주 법도 개인 정보를 가격에 쓰는 순간을 겨냥하고 있고, 기업 쪽 해명은 상품에 값을 매긴다는 원칙에 서 있다. 소비자에게 남는 질문은 지금 보는 가격이 상품의 값인지, 내 데이터의 값인지다.