ㅁ 중점 이슈

ㅇ 정의:
데이터와 AI 기술이 사회적, 윤리적 책임을 다하도록 설계, 개발, 운영되는 것을 보장하기 위한 주요 논제.

ㅇ 특징:
– 투명성, 공정성, 책임성, 프라이버시 보호 등의 원칙을 포함.
– AI 개발 단계부터 윤리적 문제를 고려.
– 다양한 이해관계자의 참여를 중요시.

ㅇ 적합한 경우:
– AI 기술이 민감한 데이터를 처리하거나, 의사결정에 영향을 미칠 때.
– 공공 서비스, 의료, 교육 등 사회적 영향이 큰 분야에서.

ㅇ 시험 함정:
– 책임 있는 AI와 단순한 기술적 성능 최적화를 혼동.
– 윤리적 고려를 기술적 구현과 분리하여 생각하는 경우.

ㅇ 시험 대비 “패턴 보기” 예시:
1. 책임 있는 AI는 기술적 성능만을 강조한다. (X)
2. 책임 있는 AI는 다양한 이해관계자의 의견을 반영하여 윤리적 문제를 고려한다. (O)

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1. Responsible AI

ㅇ 정의:
AI 기술이 공정성, 투명성, 책임성, 프라이버시 보호 등의 윤리적 원칙을 준수하며 개발되고 운영되는 것을 보장하는 접근법.

ㅇ 특징:
– 사회적 영향과 윤리적 문제를 중심으로 기술을 설계.
– 데이터 편향을 줄이고, 결과의 설명 가능성을 높이는 기술적 접근 포함.
– 법적 규제와 표준 준수를 중요시.

ㅇ 적합한 경우:
– AI가 자동화된 의사결정을 수행하는 경우.
– 기업의 사회적 책임(CSR)과 연계된 기술 개발.

ㅇ 시험 함정:
– Responsible AI를 기술적 성능 최적화와 동일시.
– 윤리적 문제를 단순히 법적 준수로 축소하는 오류.

ㅇ 시험 대비 “패턴 보기” 예시:
1. Responsible AI는 공정성과 투명성을 고려하지 않아도 된다. (X)
2. Responsible AI는 데이터 편향을 줄이고, 설명 가능성을 높이는 데 초점을 둔다. (O)

ㅁ 추가 학습 내용

Responsible AI와 관련된 주요 표준 및 법적 규제는 시험에서 중요한 주제입니다. 아래는 학습을 위해 정리된 내용입니다.

1. EU의 AI Act:
– AI Act는 유럽연합(EU)이 제안한 법적 규제로, 인공지능 시스템의 안전성과 신뢰성을 보장하기 위해 만들어졌습니다.
– AI 시스템을 위험 수준에 따라 분류(예: 허용 불가, 고위험, 제한적 위험, 최소 위험)하고, 고위험 AI 시스템에 대해 엄격한 요구사항을 부과합니다.
– 고위험 AI 시스템에는 의료, 교통, 교육, 법 집행 등 민감한 분야의 AI 기술이 포함됩니다.
– 주요 요구사항으로는 투명성, 데이터 품질 관리, 인간 감독, 사이버 보안 등이 있습니다.

2. GDPR(General Data Protection Regulation):
– GDPR은 EU의 개인정보 보호 규정으로, AI 기술이 개인정보를 처리하는 경우 반드시 준수해야 합니다.
– 주요 원칙으로는 데이터 최소화, 투명성, 목적 제한, 데이터 주체의 권리 보장 등이 있습니다.
– AI 시스템이 자동화된 의사결정이나 프로파일링을 수행할 경우, 개인에게 이에 대한 설명과 이의를 제기할 권리를 부여해야 합니다.
– 개인정보 처리에 대한 명확한 동의와 데이터 보안 조치가 필수적입니다.

3. 기타 국제적 기준:
– OECD AI 원칙: AI의 책임 있는 개발과 사용을 촉진하기 위해 OECD가 제정한 원칙으로, 투명성, 공정성, 안전성, 지속 가능성 등을 강조합니다.
– ISO/IEC 24028: AI 시스템의 신뢰성 평가와 관련된 국제 표준으로, 기술적 요구사항과 평가 방법론을 제시합니다.
– 미국 NIST AI 프레임워크: AI 시스템의 신뢰성과 공정성을 보장하기 위한 가이드라인으로, 위험 관리와 투명성 확보에 중점을 둡니다.

4. Responsible AI 구현 사례:
– 마이크로소프트: AI 윤리 원칙을 기반으로 AI 시스템을 설계하며, 내부적으로 AI Ethics Committee를 운영하여 윤리적 문제를 검토합니다. 예를 들어, Facial Recognition 기술의 오남용 방지를 위해 특정 고객에게 판매를 제한한 사례가 있습니다.
– 구글: “AI for Social Good” 프로그램을 통해 AI 기술을 활용해 사회적 문제를 해결하는 프로젝트를 진행합니다. 또한, AI 윤리 가이드라인을 수립하여 공정성, 투명성, 프라이버시를 강화하고 있습니다.
– IBM: AI 시스템의 편향성을 줄이기 위한 “AI Fairness 360” 오픈소스 툴을 제공하며, 고객이 신뢰할 수 있는 AI 솔루션을 개발할 수 있도록 지원합니다.
– 국내 기업: 네이버나 카카오는 AI 기술 개발 시 개인정보 보호와 데이터 윤리를 준수하며, AI 기술이 사회적 가치를 창출할 수 있도록 다양한 연구를 진행하고 있습니다.

위 내용을 학습하면 Responsible AI와 관련된 법적 규제와 기업 사례를 종합적으로 이해할 수 있습니다.