ㅁ AI 윤리

ㅇ 정의:
인공지능 기술의 개발, 배포, 활용 전 과정에서 인간의 권리 보호와 사회적 책임을 보장하기 위한 원칙과 규범을 의미함.

ㅇ 특징:
– 투명성, 공정성, 책임성, 안전성, 프라이버시 보호 등의 가치 포함
– 법적 규제와 함께 기업 내부 가이드라인, 국제 표준 등과 연계
– 사회적 신뢰 확보가 핵심 목표

ㅇ 적합한 경우:
– AI 시스템이 사회, 경제, 개인의 안전과 권리에 영향을 미치는 경우
– 공공기관, 금융, 의료 등 고위험 영역에서 AI를 설계·운영할 때

ㅇ 시험 함정:
– ‘윤리적 AI’를 단순히 ‘법을 준수하는 AI’로만 정의하는 경우 오답
– ‘윤리적 AI 정책’이 기술적 구현 방법만 포함한다고 생각하는 경우 오답

ㅇ 시험 대비 “패턴 보기” 예시:
O: “윤리적 AI 정책은 투명성, 공정성, 책임성 등을 포함한다.”
X: “윤리적 AI 정책은 법률 준수만을 의미한다.”

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1. 윤리적 AI 정책

ㅇ 정의:
AI 개발과 활용에서 발생할 수 있는 윤리적 문제를 예방하고, 사회적 가치와 인권을 보호하기 위해 조직이나 국가가 수립하는 지침과 규칙

ㅇ 특징:
– AI 설계, 데이터 수집·처리, 모델 학습, 배포, 운영 단계별 윤리 기준 포함
– 이해관계자 참여, 지속적 모니터링, 개선 절차 명시
– 법률보다 포괄적이며 상황별 유연성 보유

ㅇ 적합한 경우:
– 새로운 AI 서비스 출시 전 위험 평가 및 가이드라인 수립 시
– 국제 협력 프로젝트에서 윤리 기준을 통일해야 할 때

ㅇ 시험 함정:
– 윤리적 AI 정책이 기술 표준이나 알고리즘 성능 지표만 다룬다고 착각하는 경우 오답
– 정책 수립 후 변경이 불가능하다고 보는 경우 오답

ㅇ 시험 대비 “패턴 보기” 예시:
O: “윤리적 AI 정책은 데이터 편향 방지와 설명 가능성을 포함한다.”
X: “윤리적 AI 정책은 AI 모델 정확도 향상만을 목적으로 한다.”

ㅁ 추가 학습 내용

국제적으로 통용되는 AI 윤리 원칙에는 OECD AI 원칙과 UNESCO AI 윤리 권고안이 있으며, 이는 인권 존중, 공정성, 투명성, 책임성, 안전성 등을 강조한다. 주요 국가별 윤리 가이드라인은 공통적으로 이러한 핵심 가치를 포함하지만, 국가별로 규제 강도, 적용 범위, 산업별 세부 지침 등에서 차이가 있다.

기업 내부에서는 윤리적 AI 거버넌스 구조를 마련하여 책임 있는 AI 개발과 활용을 관리하며, 윤리 위원회는 정책 수립, 검토, 위험 평가, 분쟁 조정 등의 역할을 수행한다. AI 감사(audit)는 AI 시스템의 성능, 편향, 안전성, 규제 준수 여부를 점검하는 절차이며, 영향평가(impact assessment)는 AI 도입이 사회, 경제, 개인 권리에 미치는 영향을 사전에 분석하는 과정이다.

AI 윤리와 법적 규제는 상호 보완적 관계로, 법은 최소한의 강제 규범을 제공하고 윤리는 그 이상의 책임과 가치를 지향한다. 실제 사례로는 채용 AI의 차별 문제, 의료 AI의 오진 사례 등이 있으며, 이러한 상황에서 윤리적 AI 정책은 데이터 편향 제거, 설명 가능성 확보, 인적 검증 절차 강화 등으로 적용된다.

시험에서는 윤리와 법률의 차이를 구분하는 문제, 윤리적 AI 정책의 핵심 요소를 나열하는 문제, 시나리오를 제시하고 해당 상황에서 정책 적용 여부를 판단하는 문제가 자주 출제될 수 있다.