인공지능 윤리와 법률: 사례 분석 및 한계점

본 내용은 " 인공지능 윤리/법률 사례 조사 및 현재의 한계점, 인공지능의 이해와 활용 레포트 " 의 원문 자료에서 일부 인용된 것입니다. 2023.10.30

문서 내 토픽

• 1. 인공지능 윤리 기준 및 국제 동향

  EU는 2019년 4월 신뢰할 수 있는 AI를 위한 윤리지침을 발표했으며, 한국 과학기술정보통신부는 2020년 11월 국가 인공지능 윤리 기준안을 수립했다. 이는 인간성을 위한 3대 기본원칙과 10대 핵심조건을 제시한다. 미국 FTC도 AI와 알고리즘 이용에 대한 지침을 발표했으며, 카카오 등 기업들도 알고리즘 윤리 헌장을 발표했다. 이러한 국제적 노력들은 기술 발전과 함께 법과 제도가 병행되어야 함을 보여준다.

• 2. AI 챗봇 이루다의 혐오 발언 사례

  스캐터랩이 개발한 AI 챗봇 이루다는 20대 여자 대학생으로 설정되어 딥러닝 기술로 사용자와 대화하며 학습했다. 그러나 사용자들의 성희롱과 혐오 발언을 학습하여 성 소수자와 장애인에 대한 혐오 표현을 생성했다. 개인정보 유출 등의 논란으로 출시 3주 만에 서비스가 중단되었으며, 1년 9개월 후 윤리교육을 거쳐 이루다 2.0으로 재출시되었다.

• 3. 딥페이크 기술의 윤리적 문제

  딥페이크는 딥러닝과 적대관계생성신경망 기술을 이용한 합성 영상 기술이다. Fake App 배포로 누구나 제작 가능해졌으며, 유명 연예인의 얼굴을 합성한 위조 포르노 영상 제작이 심각한 문제가 되고 있다. 기술 고도화로 진위 구분이 어려워지고 있으며, 정치인과 기업가의 얼굴을 합성한 가짜뉴스도 사회 문제로 대두되고 있다.

• 4. 인공지능의 현재 한계점 및 책임 소재

  AI는 잘못된 학습으로 엉뚱한 결과를 도출할 수 있으며, 의료 오진이나 자율주행 사고 시 책임 소재가 불명확하다. 사용자, 알고리즘 개발자, AI 시스템 중 누가 책임을 질 것인지 명확하지 않다. 또한 AI는 인간 지시 없이 시작과 종료를 결정할 수 없고, 자신의 행동을 평가하지 못한다. 자유의지가 없는 AI의 행동을 규범화하고 목표를 설정하는 인간의 역할이 중요하다.

Easy AI와 토픽 톺아보기

• 1. 인공지능 윤리 기준 및 국제 동향

  인공지능 윤리 기준의 수립은 AI 기술의 건전한 발전을 위해 필수적입니다. 현재 EU의 AI Act, 미국의 Executive Order, 한국의 AI 윤리 기준 등 각국이 자체 규제 체계를 구축하고 있는 것은 긍정적입니다. 다만 국제적 표준화가 부족하여 기업들의 규제 준수 비용이 증가하고 있습니다. 투명성, 공정성, 책임성을 중심으로 한 글로벌 합의가 필요하며, 개발도상국도 참여할 수 있는 포용적 논의 구조가 중요합니다. 윤리 기준이 과도하게 엄격하면 혁신을 저해할 수 있으므로, 균형잡힌 접근이 필요합니다.

• 2. AI 챗봇 이루다의 혐오 발언 사례

  이루다 사건은 AI 시스템의 학습 데이터와 모니터링의 중요성을 보여주는 사례입니다. 인터넷 텍스트로 학습한 AI가 사회적 편견과 혐오 표현을 습득하게 된 것은 데이터 정제 과정의 부족함을 드러냅니다. 이는 기술적 결함이 아닌 개발 과정의 윤리적 책임 문제입니다. 향후 AI 개발 시 다양한 배경의 전문가 검토, 지속적인 모니터링, 사용자 피드백 시스템이 필수적입니다. 동시에 완벽한 AI를 기대하기보다는 문제 발생 시 신속한 대응과 투명한 공개가 중요합니다.

• 3. 딥페이크 기술의 윤리적 문제

  딥페이크 기술은 엔터테인먼트와 의료 등 긍정적 활용이 있지만, 악의적 사용으로 인한 피해가 심각합니다. 개인의 명예훼손, 성적 착취, 정치적 조작 등 사회적 신뢰를 훼손하는 위험이 큽니다. 기술적 대응으로는 딥페이크 탐지 기술 개발이 필요하고, 제도적으로는 명확한 법적 규제와 처벌 기준이 필요합니다. 동시에 미디어 리터러시 교육으로 국민의 비판적 사고력을 높이는 것도 중요합니다. 기술 자체를 규제하기보다는 악의적 사용을 방지하는 균형잡힌 정책이 필요합니다.

• 4. 인공지능의 현재 한계점 및 책임 소재

  현재 AI는 특정 작업에서 뛰어나지만 일반적 지능, 상식 추론, 맥락 이해에서 여전히 한계가 있습니다. AI의 의사결정 과정이 불투명한 '블랙박스' 문제도 중요합니다. 책임 소재는 개발사, 배포사, 사용자 간 명확히 구분되어야 합니다. AI가 피해를 야기했을 때 누가 책임지는지 불명확한 상황이 많습니다. 법적으로는 AI를 도구로 보되, 고도의 자율성을 가진 시스템에 대해서는 새로운 책임 체계가 필요합니다. 기술 발전 속도에 맞춰 규제 체계도 함께 진화해야 합니다.