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AI의 이중적 본질을 탐색하는 윤리적 의무 AI는 본질적으로 양날의 검입니다. 인 간의 창의성을 증폭시킬 수 있는 도구 인 동시에, 기존의 구조적 불평등을 고 착화시킬 위험도 내포하고 있습니다. 이 긴장 상태를 슬기롭게 조율해 나가 는 책임은 개발자, 정책 결정자, 그리 고 사회 전체에 있습니다. AI의 개발과 활용의 모든 단계에는 윤리적 원칙이 바탕이 되어야 하며, 이를 통해 AI가 사회 전반의 가치와 조화를 이루도록 해야 합니다. 최소한, 인간의 삶에 영 향을 미치는 기술을 활용하기 전에 다 음과 같은 윤리적 원칙들이 반드시 적 용되어야 합니다: • 투명성과 책임성: 특히 중대한 영향을 미치는 환경에서 사용되는 AI 시스템은 감사 가능하고 설명 가능해야 합니다. 이러한 시스템이 내린 결정은 비전문가 도 이해할 수 있어야 하며, 이를 통해 신 뢰와 책임감을 높일 수 있습니다. • 규제와 감독: 정책 입안자들은 AI 사용 을 위한 명확한 윤리 지침을 수립해야 합니다. 여기에는 시스템 배포 이후 정 확성 평가를 의무화하고, 오류 발생 시 구제 절차를 마련하며, AI 개발로 인한 환경 영향을 해결하는 방안이 포함되어 야 합니다. 또한, 공급업체는 자신들의 시스템으로 인해 발생한 피해에 대해 책 임을 져야 하며, 이를 통해 윤리적 고려 가 AI 설계 과정에 자연스럽게 통합될 수 있습니다. • 교육과 AI 리터러시: 사회 전반에 걸쳐 AI의 한계와 잠재적 위험에 대한 이해 가 필요합니다. 학교 교육과 직업 교육 과정에 AI 리터러시를 통합함으로써, 사 람들은 AI 기술을 비판적으로 평가하고 책임감 있게 활용할 수 있는 역량을 갖 추게 됩니다. • 정의: AI 개발자와 사용자들은 학습 데 이터에 내재된 편향 문제를 사전에 적 극적으로 다루어야 합니다. 시스템 설 계 단계에서부터 공정성을 반영하고, 다 양한 집단에 미치는 영향을 철저히 테 스트함으로써, AI가 분열이 아닌 형평 성을 실현하는 수단이 될 수 있도록 해 야 합니다. 책임감 있는 AI(responsible AI)에 대한 관심이 높아지면서, 이를 둘러싼 산업도 빠르게 성장하고 있습니다. 학계와 컨설팅 기업들은 조직이 AI에 내재된 위험을 평가할 수 있도록 돕는 다양한 실천 방안을 개발하고 있으며, 여기에는 편향, 개인정보 침해, 오용 등의 문제를 다루기 위한 감독 메커니즘이 포함되어 있습니다. 투명한 의사결정과 설명 가능성은 AI 활용에 반드시 포함되어야 할 핵심 가치입니다. 알고리즘 감사를 통해 자동화된 의사결정 시스템의 결과를 분석하고 있으며, 책임감 있는 AI 연구자들은 사회과학의 방법론을 도입하여 차별과 같은 부정적 결과를 실험적으로 측정하는 방식을 사용하고 있습니다. 이러한 연구에서 또 하나 중요한 요소는, AI가 실수했을 때 그 피해를 누가 입는가 하는 문제입니다. 어떤 모델도 100% 정확하지는 않지만, 모델 예측의 오류(예: false positive)가 특정 집단에 더 큰 피해를 주는 경향이 있는지 살펴볼 필요가 있습니다. 공정성의 개념과 사회 전체에 대한 이익과 개별 집단에 미치는 불균형한 영향 간의 균형 문제는 여전히 해결 중인 복잡한 과제입니다. 아직 산업 전반에 통용되는 표준은 존재하지 않지만, 학계와 일부 지방 정부를 중심으로 점차 진전이 이루어지고 있습니다. 맺음말 AI의 역설은 그 기술이 지닌 변혁적 잠재 력과 동시에 내포하고 있는 본질적인 위 험에서 비롯됩니다. 이 시대를 책임감 있 게 헤쳐 나가기 위해서는 AI의 개발과 활 용이 윤리적 원칙에 기반해야 합니다.투 명성, 규제, 교육, 그리고 정의에 대한 실 천적 의지가 뒷받침되어야만, AI가 공동 의 이익을 위한 도구로 기능할 수 있으며, 해악을 초래하는 수단이 되는 것을 막을 수 있습니다. 앞으로 중요한 질 문은 AI가 놀라운 성과를 이룰 수 있는지 가 아니라, 그것이 윤리적이고 공정한 방 식으로 이루어질 수 있는가 하는 점입니 다. 그 해답은 우리가 얼마나 성급함보다 인간의 가치를 우선시할 의지가 있는지에 달려 있습니다. 1 openai.com/index/whisper 2 apnews.com/article/ai-artifici l-intelligence-health-business-90020cdf5fa16c79ca2e5b6c4c9bbb14 3 arxiv.org/abs/2402.08021v2 4 theverge.com/2023/1/25/23571082/cnet-ai-written-stories-errors-corrections-red-ventures 5 news.gallup.com/poll/648953/americans-express-real-concerns-artifici l-intelligence.aspx 6 wired.com/story/welfare-state-algorithms 7 oecd.org/en/publications/governing-with-artifici l-intelligence_26324bc2-en.html 8 cface.chass.ncsu.edu/news/2024/12/02/how-the-use-of-ai-impacts-marginalized-populations-in-child-welfare 9 pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC11216706 10 dhinsights.org/news/cough-analysis-tool-screens-for-tb-via-smartphone 11 pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC7577280 12 nature.com/articles/s42256-024-00809-7 27 |