인공적 도덕 행위자의 덕 윤리 모듈 적용 방안 - 머신러닝과 딥러닝 활용을 중심으로 - (Method of Appling the Virtue Ethics Module of Artificial Moral Agent: Focusing on the Use of Machine Learning and Deep Learning)

서지정보

· 발행기관 : 한국윤리학회
· 수록지 정보 : 倫理硏究 / 1권 / 138호 / 221 ~ 244페이지
· 저자명 : 정진규

초록

본 논문의 목적은 인공적 도덕 행위자에게 다양한 윤리 모듈을 탑재함에 있어서 덕 윤리적 윤리 모듈의 탑재 필요성과 그 가능성을 밝히는 것이다. 인공지능의 개발과정에서 다양한 규범 윤리 이론들이 인공지능에게 탑재된다. 이 과정에서 우리는 인공지능에게 가장 우선적으로 행위 중심 규범 윤리 이론 중 비결과주의와 결과주의 규범 윤리 이론을 접목시킨다. 행위 중심 규범 윤리 이론을 가장 우선적으로 탑재하는 것은 이 이론이 행위의 가치 판단 기준으로 행위의 동기와 결과라는 단순한 구조를 가지고 있음으로 인해 이론의 탑재가 용이하기 때문이다. 그러나 인공지능이 인공적 도덕 행위자로서 자신의 역할을 완벽하게 수행하기 위해서는 행위 중심 규범 윤리 이론뿐만 아니라 행위자 중심 규범 윤리 이론도 탑재해야 한다. 왜냐하면, 다양한 윤리 이론을 탑재함으로 생겨나는 평가 기준의 다양성 확보가 더욱 올바르고 선한 행위를 선택할 수 있는 가능성을 함축하고 있기 때문이다. 문제는 ‘과연 인공지능이 덕 윤리의 특징이라고 할 수 있는 교육과 습관화의 과정을 수행할 수 있는가’이다. 본 논문은 이 문제를 해결할 수 있는 방안으로 머신러닝과 딥러닝의 활용 방안을 제시할 것이다. 그 결과, 머신러닝과 딥러닝이 덕 윤리 탑재의 난점을 해결할 수 있으며, 인공적 도덕 행위자에게 덕 윤리 탑재가 가능함을 설명할 것이다.

영어초록

The purpose of this paper is to reveal the necessity and possibility of mounting the virtue ethical module in loading various ethical modules in artificial moral agent. In the process of developing artificial intelligence, various normative ethical theories are loaded into AI. In this process, we first graft the non-consequentialism and consequential normative ethics theories among act-centered normative theories to AI. The reason that act-centered normative theories is loaded first is because it is easy to mount this theory on artificial intelligence because it presents a simple structural standard of motive and result of acts as a criterion for evaluating the value of acts. However, in order for AI to perfectly fulfill its role as an artificial moral agent, it must be equipped with the character-centered normative theories as well as the act-centered normative theories. This is because the diversity of evaluation criteria created by the loading of various ethical theories implies the possibility of choosing more right and good acts. The question is, can AI carry out the process of education and habituation, which can be said to be a characteristic of virtue ethics? This paper will present the application of machine learning and deep learning as a way to solve this problem. As a result, I will show that machine learning and deep learning can solve the difficulties of embedding virtue ethics, and explain the possibility of embedding virtue ethics in artificial moral agents.

참고자료

· 없음