정보관리기술/인공지능

AI윤리 및 AI거버넌스

아이티신비 2024. 3. 14. 09:30

문제3) 인공지능의 개발 및 적용과정에서 윤리적으로 다루어져야 할 주요 내용과 인공지능을 효과적으로 관리하고 규제하기 위한 거버넌스 모형에 대하여 설명하시오.

답)

 

1.인공지능 기술의 확산에 따른 사회적 이슈

 

  • 인공지능 기술의 발전 및 확산에 따른 윤리적인 문제를 해결해야 하며, 거버넌스 구축을 통한 관리 필요

 

2. 인공지능의 개발 및 적용과정에서 윤리적으로 다루어져야 할 주요 내용

가. 인공지능 윤리기준의 3대 기본원칙

 
3대 기본원칙
설명
인간 존엄성 원칙
  • 인간은 인간을 위해 개발된 기계제품과는 교환 불가능한 가치가 있음
  • 인간의 생명, 정신적 및 신체적 건강에 해가 되지 않는 범위에서 개발 및 활용
  • 인공지능 개발/활용은 안전성과 견고성을 갖추어 인간에게 해가 되지 않도록 함.
사회의 공공선 원칙
  • 공동체로서 사회는 가능한 한 많은 사람의 안녕과 행복이라는 가치를 추구
  • 인공지능은 사회적 약자와 취약 계층의 접근성을 보장하도록 개발 및 활용
  • 공익 증진을 위한 인공지능은 사회, 국가, 글로벌 관점에서 보편적 복지를 향상
기술의 합목적성 원칙
  • 인공지능 기술은 인류의 삶에 필요한 도구라는 목적과 의도에 부합되게 개발 및 활용되어야 하며 그 과정도 윤리적이어야 함.
  • 인류의 삶과 번영을 위한 인공지능 개발 및 활용을 장려하여 진흥

 

나. 인공지능 윤리기준의 10대 핵심요건

 
기본원칙
핵심요건
설명
인간 존엄성 원칙
인권보장
  • 모든 인간의 권리를 존중, 민주적 가치와 국제인권법 등에 명시된 권리 보장
  • 인공지능의 개발과 활용은 인간의 권리와 자유를 침해하지 않아야 함
프라이버시 보호
  • 인공지능을 개발/활용 전 과정에서 개인의 프라이버시를 보호
  • 인공지능 전 생애주기에 걸쳐 개인 정보의 오용을 최소화
다양성 존중
  • 사용자의 다양성, 대표성 반영, 개인 특성에 따른 편향과 차별을최소화하고, 모든 사람에게 공정하게 적용
  • 사회적 약자, 취약 계층의 인공지능 기술 및 서비스에 대한 접근성 보장
사회 공공선 원칙
침해금지
  • 인공지능을 인간에게 직간접적인 해를 입히는 목적 활용 금지
  • 인공지능의 위험과 부정적 결과에 대응 방안을 마련
공공성
  • 개인적 행복추구 뿐만 아니라 사회적 공공성 증진과 인류의 공동 이익을 위해 활용
  • 인공지능은 긍정적 사회변화를 이끄는 방향으로 활용
  • 인공지능의 순기능 극대화, 역기능 최소화위한 교육을 다방면으로 시행
연대성
  • 다양한 집단 간의 관계 연대성 유지, 미래세대를 충분히 배려하여 인공지능을 활용
  • 인공지능 전 주기에 걸쳐 다양한 주체들의 공정한 참여 기회를 보장
  • 윤리적 인공지능의 개발 및 활용에 국제사회 협력
기술의 합목적성 원칙
데이터 관리
  • 개인정보 등 각각의 데이터를 목적 외 용도로 활용 금지
  • 데이터 수집/활용 전 과정 데이터 편향성 최소화, 데이터 품질/위험 관리
책임성
  • 인공지능 개발/활용과정에서 책임주체 설정함으로써 발생할 수 있는 피해를 최소화
  • 인공지능 설계 및 개발자, 서비스 제공자, 사용자 간의 책임소재를 명확화
안전성
  • 인공지능 개발/활용 전 과정에 걸쳐 잠재적 위험을 방지하고 안전을 보장
  • 명백한 오류, 침해 발생 시 사용자가 작동을 제어할 수 있는 기능 마련
투명성
  • 타 원칙과의 상충관계 고려 적합한 수준의 투명성과 설명 가능성을 높임
  • 제품/서비스 제공 시 인공지능의 위험 등의 유의사항을 사전에 고지
  • 인간성을 위한 인공지능 (AI for Humanity)을 위해 인공지능 개발에서 활용에 이르는 전 과정에서 고려되어야 할 기준으로 제시

 

3. 인공지능을 효과적으로 관리하고 규제하기 위한 거버넌스 모형

가. 인공지능 거버넌스 모형

 

  • 인공지능 표준을 준수하며, 인공지능 윤리를 기반으로 효율적으로 관리하는 다계층 AI 거버넌스

 

나. 인공지능 거버넌스 모형의 상세 설명

구분
구성요소
설명
기술계층
알고리즘
책임성
  • AI 알고리즘에 의한 데이터의 수집․사용․관리는 공정성을 촉진
  • 인종, 국적, 지역, 성, 성적 취향, 장애여부 등에 의한 사회적 차별로부터 안전해야 한다는 원칙
데이터
거버넌스
  • 학습 데이터의 품질, 표준, 구조, 흐름, 보안등을 관리하기 위한 체계
인공지능 표준
  • 인공지능 모델링, 경량화 프레임워크, 추론 프레임워크 등 표준 제정 필요
운리적 계층
윤리기준
  • AI 알고리즘에 의해 유도되는 행동은 윤리적인 기반을 준수
윤리원칙
  • 인간의 존엄성, 사회의 공공선 등의 윤리원칙 준수
사회적/법적 계층
규범
  • AI 프로세스 및 자율시스템 등의 책임감 있는 활용위한 방안 필요
규제
  • AI를 비롯한 자율 시스템을 규제하기 위한 제도 필요
  • 단기적으로는 기술 계층의 요소, 장기적으로는 사회적/법적 계층의 요소 구축
 

 


 

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