ㅁ AI 윤리

ㅇ 정의:
인공지능 기술의 개발, 배포, 활용 과정에서 인간의 가치와 사회적 책임을 고려하여 부작용과 위험을 최소화하는 원칙과 실천 방법.

ㅇ 특징:
– 기술적 성능뿐만 아니라 사회적 영향과 가치 판단을 포함
– 법적 규제, 산업 표준, 사회적 합의가 복합적으로 작용
– 지속적인 모니터링과 피드백 필요

ㅇ 적합한 경우:
– AI 시스템이 사회 전반에 영향을 미치는 경우
– 개인정보, 안전, 공정성, 설명 가능성이 중요한 프로젝트

ㅇ 시험 함정:
– 기술 윤리와 법적 규제를 혼동하는 경우
– 윤리적 원칙을 단순히 형식적 체크리스트로 오해

ㅇ 시험 대비 “패턴 보기” 예시:
O: “AI 윤리는 사회적 가치와 책임을 포함한다”
X: “AI 윤리는 기술 성능 최적화만을 다룬다”

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1. 기술 윤리

ㅇ 정의:
기술 개발과 활용에서 인간의 안전, 권리, 복지를 보장하고 부정적 영향을 예방하기 위한 도덕적 기준.

ㅇ 특징:
– 기술적 가능성과 사회적 수용성 간 균형
– 데이터 수집·처리, 알고리즘 설계, 사용자 영향까지 고려

ㅇ 적합한 경우:
– 신기술 도입 시 사회적 논란 가능성이 있는 경우
– 장기적 영향이 불확실한 기술 개발

ㅇ 시험 함정:
– 기술 윤리를 단순히 보안 문제로 한정하는 오류
– 기술 혁신과 윤리가 상충한다고만 보는 시각

ㅇ 시험 대비 “패턴 보기” 예시:
O: “기술 윤리는 사회적 수용성을 고려한다”
X: “기술 윤리는 법률 준수와 동일하다”

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2. 책임 AI 구축

ㅇ 정의:
AI 시스템이 공정하고 안전하며 설명 가능하도록 설계·운영하는 과정 전반.

ㅇ 특징:
– 데이터 품질 관리, 편향 방지, 모델 설명 가능성 확보
– 운영 중 지속적인 모니터링과 개선 절차 필요

ㅇ 적합한 경우:
– 의료, 금융, 공공서비스 등 고위험 분야 AI 개발
– 법적·윤리적 책임이 중요한 프로젝트

ㅇ 시험 함정:
– 책임 AI를 단순한 문서화 작업으로 오해
– 초기 설계 단계에서만 고려하고 운영 중에는 배제

ㅇ 시험 대비 “패턴 보기” 예시:
O: “책임 AI 구축은 전 생애주기 관리가 포함된다”
X: “책임 AI 구축은 개발 단계에만 적용된다”

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3. 윤리적 AI 정책

ㅇ 정의:
AI 개발·운영 시 지켜야 할 윤리 원칙과 절차를 제도화한 내부 규정 또는 공공 정책.

ㅇ 특징:
– 기업 또는 기관 차원의 가이드라인과 표준
– 법적 규제보다 폭넓은 가치 반영 가능

ㅇ 적합한 경우:
– 다수 부서·이해관계자가 참여하는 AI 프로젝트
– 글로벌 서비스 운영 시 다양한 문화·규범 고려 필요

ㅇ 시험 함정:
– 윤리 정책을 법률과 동일시하는 오류
– 정책이 고정 불변이라고 생각하는 경우

ㅇ 시험 대비 “패턴 보기” 예시:
O: “윤리적 AI 정책은 조직의 가치와 문화에 맞춰 설계된다”
X: “윤리적 AI 정책은 모든 국가에서 동일하게 적용된다”

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4. 편향 감지

ㅇ 정의:
AI 모델이 특정 집단이나 속성에 대해 불공정한 결과를 내는지를 식별하는 과정.

ㅇ 특징:
– 데이터 수집·전처리 단계에서 발생 가능
– 통계적 분석, 시각화, 공정성 지표 활용

ㅇ 적합한 경우:
– 채용, 대출 심사 등 공정성이 중요한 시스템
– 사회적 약자에 영향을 미칠 수 있는 서비스

ㅇ 시험 함정:
– 편향 감지를 편향 제거와 혼동
– 편향이 항상 의도적이라고 생각하는 오류

ㅇ 시험 대비 “패턴 보기” 예시:
O: “편향 감지는 모델의 불공정성을 식별한다”
X: “편향 감지는 항상 편향을 제거한다”

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5. 투명성

ㅇ 정의:
AI 시스템의 의사결정 과정, 데이터 사용, 모델 동작 원리를 이해하고 설명할 수 있는 상태.

ㅇ 특징:
– 설명 가능성과 밀접하게 연관
– 신뢰 구축과 규제 준수를 위한 필수 요소

ㅇ 적합한 경우:
– 고위험·고신뢰 요구 분야(의료, 법률 등)
– 사용자 신뢰 확보가 중요한 서비스

ㅇ 시험 함정:
– 투명성을 모든 내부 정보 공개로 오해
– 기술적 설명만으로 충분하다고 생각하는 경우

ㅇ 시험 대비 “패턴 보기” 예시:
O: “투명성은 AI 의사결정 과정을 설명할 수 있는 능력이다”
X: “투명성은 모든 소스코드를 공개하는 것이다”

ㅁ 추가 학습 내용

[학습 정리]

1. 국제 표준 및 가이드라인
– OECD AI 원칙: 인권 존중, 공정성, 투명성, 안전성, 책임성 등 핵심 가치
– UNESCO AI 윤리 권고안: 포용성, 지속 가능성, 데이터 거버넌스, 환경 영향 고려
– 각국 규제 동향:
• EU AI Act: 위험 기반 규제 접근, 고위험 AI 시스템에 대한 엄격한 요건
• 미국 NIST AI Risk Management Framework: AI 위험 식별·평가·관리 프로세스 제시

2. 개념 구분
– 책임 AI(Responsible AI): AI 개발·운영 전 과정에서 윤리·법·사회적 책임을 준수하는 접근
– 신뢰할 수 있는 AI(Trustworthy AI): 사용자가 신뢰할 수 있도록 안전성, 투명성, 공정성, 설명 가능성 확보

3. 편향(Bias) 관련
– 편향 감지 기법: 데이터 분석, 통계적 검정, 성능 차이 측정
– 편향 완화 기법:
• 리샘플링(Resampling)
• 리웨이팅(Reweighting)
• 알고리즘 수정(Algorithmic modification)

4. 투명성과 설명 가능성
– 투명성: AI 시스템의 설계, 데이터, 의사결정 과정이 공개되고 이해 가능함
– 설명 가능성(Explainability): AI가 내린 특정 결과나 예측의 이유를 이해할 수 있는 능력
– 관계: 투명성은 설명 가능성을 위한 전제 조건이 될 수 있으나, 기술적 설명 가능성은 별도의 방법론 필요

5. 블랙박스 모델 해석 기법
– LIME(Local Interpretable Model-agnostic Explanations): 개별 예측에 대한 국소적 선형 모델로 설명
– SHAP(SHapley Additive exPlanations): 게임 이론 기반, 각 특성(feature)의 기여도를 정량적으로 산출

6. 시험 출제 유형 예시
– 윤리 원칙 간 충돌 상황에서의 우선순위 판단 (예: 개인정보 보호 vs 공공 안전)
– AI 윤리 위반 사례 분석 및 개선 방안 제시
– 정책 수립 시 고려 요소(법적 규제, 사회적 영향, 기술적 한계 등)

[시험 대비 체크리스트]

□ OECD AI 원칙의 핵심 가치와 적용 사례를 설명할 수 있는가
□ UNESCO AI 윤리 권고안의 주요 항목과 차별점을 이해하고 있는가
□ EU AI Act의 위험 기반 접근 방식과 고위험 AI 요건을 설명할 수 있는가
□ 미국 NIST AI Risk Management Framework의 단계별 내용을 알고 있는가
□ 책임 AI와 신뢰할 수 있는 AI의 정의와 차이를 명확히 구분할 수 있는가
□ 편향 감지 방법과 편향 완화 기법(리샘플링, 리웨이팅, 알고리즘 수정)을 설명할 수 있는가
□ 투명성과 설명 가능성의 개념과 상호 관계를 이해하고 있는가
□ LIME과 SHAP의 원리와 차이점을 설명할 수 있는가
□ 개인정보 보호와 공공 안전 등 윤리 원칙 충돌 상황에서의 우선순위 판단 근거를 제시할 수 있는가
□ AI 윤리 위반 사례를 분석하고 개선 방안을 제안할 수 있는가
□ AI 정책 수립 시 고려해야 할 법적, 사회적, 기술적 요소를 나열할 수 있는가