ㅁ 국제 동향

ㅇ 정의:
국제 동향은 AI 기술 및 시스템에 대한 글로벌 규제와 윤리적 기준을 포함하는 영역으로, 각국의 정책 및 국제기구의 가이드라인을 포함한다.

ㅇ 특징:
– 다양한 국가와 국제기구에서 서로 다른 접근법을 채택하고 있음.
– 공통 윤리 원칙(공정성, 투명성, 책임성 등)을 중심으로 논의됨.
– 기술 발전 속도에 비해 규제 마련이 지연되는 경우가 많음.

ㅇ 적합한 경우:
– 글로벌 기업이 AI 시스템을 구축할 때 각국 규제 준수가 필요할 경우.
– 국제 협력을 통해 기술 표준을 마련하려는 경우.

ㅇ 시험 함정:
– 국제 동향을 단일 국가의 규제와 혼동할 위험.
– 윤리적 기준과 기술적 표준을 동일하게 여기는 오류.

ㅇ 시험 대비 “패턴 보기” 예시:
– O: 국제 동향은 국가별 규제와 국제기구의 가이드라인을 포함한다.
– X: 국제 동향은 모든 국가에서 동일한 규제를 지향한다.

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1. AI Governance

ㅇ 정의:
AI Governance는 AI 시스템의 설계, 개발, 배포 및 사용에 대한 윤리적, 법적, 기술적 기준을 마련하여 책임 있는 AI 활용을 보장하는 체계이다.

ㅇ 특징:
– 투명성, 공정성, 책임성 등의 윤리적 원칙을 기반으로 함.
– 규제와 자율적 관리가 혼합된 형태로 발전 중.
– 기술 표준, 법적 규제, 윤리적 가이드라인을 포함함.

ㅇ 적합한 경우:
– 대규모 AI 시스템을 운영하거나 민감한 데이터를 처리하는 경우.
– 윤리적 문제와 법적 문제를 사전에 예방하려는 경우.

ㅇ 시험 함정:
– AI Governance를 단순히 기술 표준으로만 이해하는 오류.
– 법적 규제와 윤리적 가이드라인을 혼동하는 위험.

ㅇ 시험 대비 “패턴 보기” 예시:
– O: AI Governance는 윤리적, 법적, 기술적 기준을 포함한다.
– X: AI Governance는 기술적 표준만을 다룬다.

ㅁ 추가 학습 내용

AI Governance와 관련된 주요 개념을 학습하기 위해 아래와 같이 정리할 수 있습니다.

1. 글로벌 AI 윤리 원칙
각국 및 국제기구에서 발표한 AI 관련 윤리 원칙은 AI 기술의 발전과 활용을 책임감 있게 이끌기 위한 지침으로, 시험에서 자주 언급될 수 있는 주제입니다.
– OECD AI Principles: AI의 신뢰성과 인간 중심적 접근을 강조하며, 공정성, 투명성, 책임성을 포함한 원칙을 제시.
– EU AI Act: 유럽연합이 제안한 AI 규제 법안으로, AI 시스템의 위험 수준에 따라 규제 강도를 차등화하는 접근 방식을 채택.
– 기타 국가 또는 국제기구의 윤리 원칙도 주요 사례로 학습 필요.

2. AI 책임성 체계
AI 기술이 오작동하거나 부작용을 초래했을 때 책임 소재를 명확히 하기 위한 법적, 윤리적 체계.
– 책임성의 주체: 개발자, 운영자, 사용자 등 다양한 이해관계자가 포함될 수 있음.
– 법적 체계: AI 관련 법률 및 규제의 역할과 적용 사례.
– 윤리적 체계: 기술적 문제가 발생했을 때의 도덕적 책임과 사회적 합의의 중요성.

3. 자율적 AI 규제
기업이 자체적으로 설정한 윤리적 기준과 규제에 대한 논의.
– 장점: 기술 발전 속도에 맞춰 신속한 대응 가능, 기업의 사회적 책임 강화.
– 한계: 규제의 일관성 부족, 기업의 상업적 이익과 윤리적 기준 간의 충돌 가능성.
– 사례: 주요 IT 기업의 AI 윤리 가이드라인 및 실제 적용 사례.

4. AI 시스템의 투명성
AI 의사결정 과정의 설명 가능성과 투명성을 확보하기 위한 기술적 및 정책적 접근.
– 기술적 접근법: 설명 가능한 AI(XAI), 데이터 시각화, 모델 해석 도구 등.
– 정책적 접근법: 투명성 의무를 부과하는 법적 규제와 표준화 노력.
– 관련 이슈: 투명성을 통한 신뢰 구축과 개인정보 보호 간의 균형 문제.

위의 내용을 중심으로 각 개념의 정의, 사례, 장단점, 관련 이슈를 학습하면 시험 대비에 유용할 것입니다.