형사사법절차 인공지능 알고리즘의 딜레마 - 역사적 부정의와 시정적 정의의 관점에서

문서 내 토픽

1. 형사사법절차 인공지능 알고리즘

최근 형사사건에 대한 언론보도가 늘어나면서 피고인의 구체적인 양형이 세간에 알려지고 있다. 이에 따라 형벌의 양과 종류에 큰 관심이 집중되고 있으며, 양형 기준의 일관성을 요구하는 목소리가 높아지고 있다. 이에 대한 대안으로 '인공지능 판사'에 대한 관심이 높아지고 있지만, 인공지능 알고리즘의 공정성 문제가 제기되고 있다. 본 연구는 형사사법절차에 인공지능 알고리즘이 도입될 때 생기는 공정성 문제를 법철학적 관점에서 검토하고자 한다.
2. COMPAS 알고리즘

COMPAS(Correctional Offender Management Profiling for Alternative Sanctions)는 노스포인트사가 개발한 재범위험성 예측 알고리즘으로, 137개 요소를 이용하여 피고인의 재범 위험성을 평가한다. 이 알고리즘은 현재 미국 여러 주에서 사용되고 있으며, 인종차별 논란이 있었다. 본 연구에서는 COMPAS 알고리즘을 중심으로 공정성 문제를 검토한다.
3. 역사적 부정의와 시정적 정의

COMPAS 알고리즘의 공정성 논란 속에는 '효율성 추구 vs. 편향성 제거'라는 딜레마가 존재한다. 본 연구는 이 딜레마를 법철학적 개념인 '역사적 부정의'와 '시정적 정의'의 관점에서 검토한다. 흑인과 백인의 재범률 차이가 역사적 부정의에 기인한 것이라는 점을 논증하고, 이를 바탕으로 시정적 정의 관점에서 COMPAS 알고리즘의 공정성 문제를 해결하고자 한다.

Easy AI와 토픽 톺아보기

1. 형사사법절차 인공지능 알고리즘

형사사법절차에 인공지능 알고리즘을 도입하는 것은 매우 복잡한 문제입니다. 이는 개인의 기본적 인권과 자유, 공정성, 투명성, 책임성 등 여러 가지 중요한 가치들 간의 균형을 이루어야 하는 과제입니다. 인공지능 알고리즘은 편향성, 불투명성, 설명 불가능성 등의 문제가 있어 형사사법절차에 도입할 경우 잘못된 판단을 내릴 수 있습니다. 따라서 이러한 문제점들을 충분히 고려하고 해결책을 마련하는 것이 중요합니다. 또한 인공지능 알고리즘의 도입은 법적 근거와 엄격한 규제 하에 이루어져야 하며, 인간의 최종 결정권이 보장되어야 할 것입니다.
2. COMPAS 알고리즘

COMPAS 알고리즘은 범죄 재발 위험성 예측에 사용되는 대표적인 인공지능 알고리즘입니다. 그러나 이 알고리즘은 인종 차별적 편향성이 있다는 지적을 받아왔습니다. 실제로 연구 결과 COMPAS 알고리즘은 흑인 피고인에 대해 백인 피고인보다 더 높은 재범 위험성을 예측하는 경향이 있었습니다. 이는 알고리즘 설계 과정에서 인종 편향적인 데이터가 사용되었기 때문으로 보입니다. 이러한 문제는 인공지능 알고리즘이 가진 근본적인 한계를 보여주는 사례라고 할 수 있습니다. 따라서 인공지능 기술을 형사사법절차에 도입할 때는 편향성 문제를 면밀히 검토하고 이를 해결하기 위한 대책을 마련해야 할 것입니다.
3. 역사적 부정의와 시정적 정의

역사적 부정의를 해결하고 시정적 정의를 실현하는 것은 매우 중요한 과제입니다. 과거에 발생한 인종차별, 성차별, 계급 차별 등의 부정의한 행위로 인해 많은 사람들이 고통받았고, 그 영향이 현재까지 지속되고 있습니다. 이러한 역사적 부정의를 인정하고 이를 해결하기 위한 노력이 필요합니다. 시정적 정의는 과거의 잘못을 인정하고 피해자들에게 적절한 보상과 구제를 제공하는 것을 의미합니다. 이를 통해 과거의 부정의를 바로잡고 더 나은 미래를 만들어 나갈 수 있습니다. 하지만 시정적 정의를 실현하는 과정은 복잡하고 어려운 문제이며, 다양한 이해관계자들의 협력과 합의가 필요할 것입니다.