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공학윤리 과제 - 인공지능기술에의 윤리적 논의

동국대학교 공학윤리 A+ 레포트
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최초등록일 2023.07.16 최종저작일 2022.09
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공학윤리 과제 - 인공지능기술에의 윤리적 논의
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    소개

    동국대학교 공학윤리 A+ 레포트

    목차

    Ⅰ. 서론

    Ⅱ. 본론
    1. 인공지능과 사람
    1) 인공지능과 사람의 차이점
    2) 인공지능의 지위에 대한 논의
    ① 인공지능의 법인격 부정
    ② 인공지능의 법인격 긍정
    2. 인공지능으로 인한 윤리적 문제
    1) 인공지능 학습 데이터의 저작권 침해 사례
    2) 인공지능 기술에서 개인정보 유출 사례
    3) 비윤리적인 알고리즘의 생성 사례
    4) 인공지능으로 인한 문제의 책임 – 자율주행자동차를 중심으로
    3. 윤리적인 인공지능 사용
    1) 인공지능의 윤리의식 교육의 필요성
    2) 강인공지능의 도덕성 학습법
    3) 약인공지능의 사용자로서 윤리

    Ⅲ. 결론

    Ⅳ. 참고문헌

    본문내용

    인공지능 기술이 급속도로 발전함에 따라, 다양한 분야에서의 인공지능이 사용되고 있 다. 인공지능의 개념에 대한 정의는 수없이 많으나, 공통적으로는 ‘목표 달성을 위한 행 동을 자율적으로 실행할 수 있는 프로그램’이라고 설명하고 있다.
    인공지능은 작업수행 가능 범위에 따라 강인공지능과 약인공지능으로 나뉜다. 강인공 지능은 자의식을 지니며 사람의 지적 능력, 의식과 마음까지도 모방한 인공지능을 의미 한다. 반면 약인공지능은 자의식이 없는 인공지능으로, 특정 분야의 문제처리에 사용되 는 도구로써의 인공지능을 의미한다. 인류 지성의 근원이 명확히 밝혀지지는 않았기에 아직은 강인공지능을 실현하지 못했으나, 이에 대한 연구는 꾸준하게 진행되고 있다. 현시점에서의 인공지능의 개발 방향은 단지 사람의 지적 능력과 감정, 즉 내면적 측면 만을 모방하는 것이 아니다. 표정이나 신체적 구조 등 외형적 측면에서도 인류와 유사 한 형태의 인공지능을 제작하는 것을 목표로 하고 있다.
    단편적으로만 보면 2족 보행은 4족 보행보다 구조적 안정성이 떨어진다. 이러한 단점 을 감수하면서까지 ‘모든 점에서 사람과 유사한 인공지능’을 제작하고자 하는 이유에 대 해서 살펴볼 필요가 있다. 먼저 재난 상황 등 사람이 직접 투입되기 어려운 환경에 사 람 대신 사용할 수 있기 때문이다. 그러나 감정을 모방하고 자의식을 심어주는 것은, 인 공지능과 사람이 거부감 없이 원활하게 소통하는 것을 목적으로 하기 때문이다.
    사람을 닮은 인공지능이 고도로 발달한 사회가 도래한다면, 사람과 인공지능이 구별 가능할 것인지, 사람과 인공지능을 구별하는 것이 의미가 있는지, 인공지능을 사람으로 인정하거나 또 다른 인격체로 인정할 수 있는지에 대한 논의가 필요하다.
    인공지능과 사람의 차이점에 대해서 인식하고, 인공지능이 인격체로서 인정받을 수 있 는지 현행법에서의 자연인, 법인의 개념을 들어 논하고자 한다.

    참고자료

    · 김지연. (2020). "인공지능 시대의 자율주행자동차 운행과 형사상 과실책임." 국내석사학위논문 서울대학교 대학원. 서울.
    · 김진우. (2021). 인공지능 시스템의 책임능력 ―전자인 제도의 도입 필요성에 관한 논의를 중심으로―. 중앙법학, 23(4), 7-51.
    · 계승균. (2017). 인공지능에 관한 몇 가지 법률적 검토. 사법, 1(39), 199-234.
    · 변순용. (2020). "데이터 윤리에서 인공지능 편향성 문제에 대한 연구." 倫理硏究 128.1, 143-158.
    · 송지원. (2017). "인공지능의 법인격에 관한 연구." 국내석사학위논문 단국대학교 대학원.
    · 李海元. (2021). "인공지능과 법인격 - 불법행위책임의 관점에서 -." 法曹 70.4. 208-245.
    · 추정완. (2021). 인공지능이 생명의료 영역에 제기하는 윤리 문제. 윤리연구, 1(133), 149-170.
    · 카라타나 츠바이크. (2021). 무자비한 알고리즘. 니케북스. 333.
    · 한희원. (2018). 인공지능(AI) 법과 공존윤리. 박영사. 547.
  • AI와 토픽 톺아보기

    • 1. 인공지능과 사람의 차이점
      인공지능과 사람의 가장 큰 차이점은 인공지능은 기계적으로 작동하는 반면, 사람은 감정과 의식을 가지고 있다는 것입니다. 인공지능은 주어진 데이터와 알고리즘에 따라 행동하지만, 사람은 자신의 경험과 가치관에 따라 판단하고 행동합니다. 또한 사람은 창의성과 상상력을 가지고 있지만, 인공지능은 아직 이러한 능력이 부족합니다. 이러한 차이로 인해 인공지능은 사람을 완전히 대체할 수 없으며, 인간과 인공지능이 협력하여 시너지 효과를 내는 것이 중요합니다.
    • 2. 인공지능의 법인격 논의
      인공지능의 법인격 논의는 매우 복잡한 주제입니다. 인공지능이 점점 발전하면서 자율성과 의사결정 능력이 향상되고 있기 때문에, 이들에게 법적 권리와 책임을 부여해야 한다는 주장이 있습니다. 하지만 인공지능은 여전히 인간이 만든 기계이기 때문에, 인간이 책임을 져야 한다는 의견도 있습니다. 이 문제에 대해서는 윤리, 법, 기술 등 다양한 분야의 전문가들이 심도 있게 논의해야 할 것 같습니다. 인공지능의 발전 속도와 사회적 영향력을 고려하여 균형 잡힌 접근이 필요할 것 같습니다.
    • 3. 인공지능 학습 데이터의 저작권 침해
      인공지능 학습 데이터의 저작권 침해 문제는 매우 중요한 윤리적 이슈입니다. 인공지능 모델을 학습시키기 위해서는 방대한 양의 데이터가 필요하지만, 이 데이터에는 타인의 저작권이 포함되어 있는 경우가 많습니다. 이는 저작권자의 권리를 침해하는 것이며, 공정한 데이터 활용을 위해서는 저작권 문제를 해결해야 합니다. 데이터 수집 및 활용에 대한 명확한 가이드라인을 마련하고, 저작권자와의 협력을 통해 상호 이익이 되는 방향으로 나아가야 할 것입니다. 또한 인공지능 개발자들의 윤리의식 제고도 중요합니다.
    • 4. 인공지능기술의 개인정보 유출
      인공지능 기술의 발전은 개인정보 유출 위험을 증가시키고 있습니다. 인공지능 알고리즘은 방대한 데이터를 분석하여 개인의 행동 패턴, 선호도, 취약점 등을 파악할 수 있기 때문입니다. 이러한 정보가 악용될 경우 개인의 프라이버시가 심각하게 침해될 수 있습니다. 따라서 인공지능 기술 개발 시 개인정보 보호를 최우선으로 고려해야 합니다. 개인정보 수집 및 활용에 대한 엄격한 규제와 감독, 개인정보 보안 기술 개발, 개인정보 보호 교육 등 다각도의 노력이 필요할 것 같습니다.
    • 5. 비윤리적인 인공지능 알고리즘
      인공지능 알고리즘이 비윤리적으로 설계되어 사회적 문제를 야기할 수 있다는 우려가 있습니다. 예를 들어 채용 과정에서 인종, 성별 등을 차별하는 알고리즘, 범죄자 예측 시 편향된 데이터를 사용하는 알고리즘 등이 있습니다. 이러한 비윤리적인 알고리즘은 사회적 불평등을 심화시키고 인권을 침해할 수 있습니다. 따라서 인공지능 개발 과정에서 윤리성 검토와 모니터링이 필수적이며, 알고리즘의 투명성과 책임성을 높이기 위한 노력이 필요합니다. 또한 인공지능 윤리 교육을 통해 개발자들의 윤리의식을 제고해야 할 것입니다.
    • 6. 인공지능 사고 책임 소재
      인공지능 시스템이 잘못된 판단이나 행동을 하여 피해가 발생할 경우, 그 책임 소재를 누구에게 물어야 할지가 중요한 문제입니다. 인공지능 개발자, 제조업체, 사용자 등 다양한 이해관계자가 관련되어 있기 때문에 책임 소재를 명확히 규정하기 어렵습니다. 이를 위해서는 인공지능 시스템의 설계, 개발, 운영, 관리 등 전 과정에 걸친 윤리적 기준과 법적 책임 체계를 마련해야 합니다. 또한 인공지능 시스템의 투명성과 설명 가능성을 높여 책임 소재를 명확히 할 수 있는 방안을 모색해야 할 것입니다.
    • 7. 인공지능의 윤리의식 교육
      인공지능 시스템이 윤리적으로 행동하도록 하기 위해서는 인공지능 개발자들의 윤리의식 교육이 필수적입니다. 인공지능 기술이 발전하면서 윤리적 딜레마에 직면할 가능성이 높아지고 있기 때문입니다. 개발자들은 인공지능 시스템이 인간의 가치와 권리를 존중하도록 설계하고, 사회적 영향을 고려하여 책임감 있게 행동해야 합니다. 이를 위해 윤리, 법, 철학 등 다양한 분야의 교육을 통해 개발자들의 윤리의식을 제고해야 합니다. 또한 인공지능 윤리 강령 및 가이드라인을 마련하여 실제 개발 과정에 적용할 수 있도록 해야 할 것입니다.
    • 8. 강인공지능의 도덕성 학습
      강인공지능(AGI)이 도덕성을 갖추는 것은 매우 중요한 과제입니다. AGI가 인간의 가치관과 윤리 기준을 내재화하지 못한다면 심각한 사회적 문제를 야기할 수 있기 때문입니다. 따라서 AGI 개발 과정에서 도덕성 학습을 위한 체계적인 연구와 실험이 필요합니다. 이를 위해 윤리학, 심리학, 사회학 등 다양한 분야의 전문가들이 협력하여 AGI의 도덕성 모델링 및 학습 방법을 개발해야 할 것입니다. 또한 AGI의 도덕성 수준을 지속적으로 평가하고 개선해 나가는 노력이 필요할 것 같습니다.
    • 9. 약인공지능 사용자의 윤리
      약인공지능(ANI) 사용자의 윤리 문제도 중요하게 다뤄져야 합니다. ANI 사용자들은 자신의 행동이 미치는 영향을 인식하고 책임감 있게 행동해야 합니다. 예를 들어 SNS에서 AI 챗봇을 이용해 허위 정보를 확산시키거나, 개인정보를 부적절하게 활용하는 등의 행위는 금지되어야 합니다. 또한 ANI를 활용할 때는 기술의 한계와 오류 가능성을 인지하고, 중요한 의사결정에는 신중을 기해야 합니다. 이를 위해 ANI 사용자를 대상으로 한 윤리 교육과 함께, 관련 법제도 마련이 필요할 것 같습니다.
    • 10. 공학도의 윤리의식 확립
      인공지능을 포함한 다양한 공학 기술이 발전하면서 공학도들의 윤리의식 확립이 중요해지고 있습니다. 공학도들은 기술 개발 과정에서 발생할 수 있는 윤리적 문제를 사전에 고려하고, 기술이 사회에 미치는 영향을 책임감 있게 평가해야 합니다. 이를 위해 공학 교육 과정에 윤리 교육을 강화하고, 실제 사례 분석과 토론을 통해 공학도들의 윤리의식을 제고해야 합니다. 또한 공학 윤리 강령을 마련하여 기술 개발 과정에서의 윤리적 기준을 명확히 해야 할 것입니다. 공학도들의 윤리의식 확립은 기술 발전과 사회적 가치 실현을 위해 매우 중요합니다.
  • 자료후기

      Ai 리뷰
      인공지능 기술의 발전과 함께 윤리적 문제에 대한 깊이 있는 고찰이 필요하며, 이를 통해 기술 발전과 공공의 이익을 조화롭게 이루어나가는 것이 중요하다고 볼 수 있습니다.
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