ㅁ AI 윤리

ㅇ 정의:
인공지능 기술의 개발, 배포, 활용 과정에서 사회적, 법적, 도덕적 원칙을 준수하여 부작용과 피해를 최소화하는 개념.

ㅇ 특징:
– 투명성, 공정성, 책임성, 프라이버시 보호 등의 원칙을 포함함.
– 기술적 성능뿐 아니라 사회적 영향까지 고려.
– 이해관계자 간 신뢰 구축이 핵심.

ㅇ 적합한 경우:
– 공공 서비스, 금융, 의료 등 사회적 영향이 큰 분야.
– 규제 준수가 필수적인 산업.

ㅇ 시험 함정:
– 단순히 기술적 정확도 향상만을 윤리로 오해.
– 법적 규제와 윤리 원칙을 동일시.

ㅇ 시험 대비 “패턴 보기” 예시:
– O: “AI 윤리는 사회적 영향과 법적 준수를 모두 고려한다.”
– X: “AI 윤리는 기술 정확도 향상만을 목적으로 한다.”

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1. 책임 AI 구축

ㅇ 정의:
AI 시스템의 설계, 개발, 배포 전 과정에서 투명성, 공정성, 안전성, 설명 가능성 등을 확보하여 사회적 책임을 다하는 접근 방식.

ㅇ 특징:
– 데이터 수집·처리 단계부터 편향 제거.
– 모델의 의사결정 과정을 설명 가능하게 설계.
– 오작동 시 책임 주체 명확화.
– 지속적인 모니터링과 개선 프로세스 포함.

ㅇ 적합한 경우:
– 인권, 안전, 금융 안정성 등 사회적 리스크가 큰 분야.
– 법적 분쟁 가능성이 높은 AI 서비스.

ㅇ 시험 함정:
– 책임 AI를 단순한 법적 준수로만 이해.
– 설명 가능성을 성능 저하와 동일시.

ㅇ 시험 대비 “패턴 보기” 예시:
– O: “책임 AI 구축은 개발 전 과정에서 투명성과 공정성을 확보한다.”
– X: “책임 AI 구축은 법적 규제 준수만을 의미한다.”

ㅁ 추가 학습 내용

책임 AI 구축을 위해 국제 표준과 국내 가이드라인을 함께 학습해야 한다.
국제 표준에는 OECD AI 원칙, EU AI Act 등이 있으며, 국내에는 K-ICT AI 윤리 기준이 있다.

핵심 개념 구분
– 책임성: AI 시스템의 결과와 영향에 대해 주체가 책임을 지는 것
– 설명 가능성: AI의 의사결정 과정과 결과를 이해하고 설명할 수 있는 능력
– 투명성: AI의 구조, 데이터, 의사결정 과정이 공개되고 이해 가능하게 제공되는 상태
– 추적 가능성: AI의 의사결정 과정과 데이터 흐름을 사후에 추적·검증할 수 있는 능력

데이터 편향 제거 방법론
1. 데이터 전처리: 학습 데이터에서 편향 요소를 식별·제거하거나 균형 있게 재구성
2. 알고리즘 수정: 모델 학습 과정에서 편향을 줄이는 알고리즘 설계
3. 사후 보정: 모델 결과를 분석해 편향을 조정하는 후처리 기법 적용

AI 윤리와 법적 규제의 경계
– 개인정보보호법: AI가 수집·처리하는 개인정보 보호 의무
– 차별금지법: AI 결과에서 차별이 발생하지 않도록 하는 법적 요구
– 실제 사례: 채용 AI에서 성별에 따른 불공정 평가가 발생한 사례를 통해 편향 문제와 법적·윤리적 책임을 이해

이러한 요소를 종합적으로 학습해 책임 있는 AI 설계와 운영에 적용할 수 있어야 한다.