ㅁ AI 윤리

ㅇ 정의:
AI 시스템 개발 및 활용 시 윤리적 기준과 원칙을 준수하여 사회적 신뢰와 책임을 확보하는 것을 목표로 하는 분야.

ㅇ 특징:
– 인간 중심의 설계 및 개발을 강조.
– 공정성, 투명성, 책임성, 프라이버시 보호 등의 원칙 포함.
– 기술 발전과 사회적 가치 간의 균형 필요.

ㅇ 적합한 경우:
– AI 시스템이 공공의 이익에 영향을 미칠 때.
– 데이터 활용 및 알고리즘 설계에서 윤리적 논란이 예상될 때.

ㅇ 시험 함정:
– 윤리적 원칙과 기술적 구현 방법을 혼동하는 경우.
– AI 윤리와 법적 규제의 차이를 명확히 이해하지 못하는 경우.

ㅇ 시험 대비 “패턴 보기” 예시:
– O: “AI 윤리는 기술적 발전과 사회적 가치 간의 균형을 목표로 한다.”
– X: “AI 윤리는 기술적 효율성을 최우선으로 한다.”

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1. 투명성

ㅇ 정의:
AI 시스템의 작동 원리, 데이터 처리 방식, 의사결정 과정 등을 이해 가능한 형태로 공개하여 신뢰를 구축하는 원칙.

ㅇ 특징:
– 알고리즘의 설명 가능성(Explainability)과 밀접한 관련.
– 사용자와 이해관계자가 시스템의 동작을 이해할 수 있도록 설계.
– 과도한 복잡성으로 인해 구현이 어려운 경우도 있음.

ㅇ 적합한 경우:
– 공공 서비스나 의료 분야처럼 의사결정의 투명성이 중요한 경우.
– AI 시스템이 윤리적 논란을 야기할 가능성이 높은 경우.

ㅇ 시험 함정:
– 투명성과 데이터 공개를 동일시하는 오류.
– 설명 가능성과 투명성의 차이를 구분하지 못하는 경우.

ㅇ 시험 대비 “패턴 보기” 예시:
– O: “투명성은 AI 시스템의 의사결정 과정을 이해 가능하게 하는 것을 목표로 한다.”
– X: “투명성은 모든 데이터를 공개하는 것을 의미한다.”

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ㅁ 추가 학습 내용

AI 윤리에서 ‘책임성’과 ‘공정성’은 중요한 개념으로, 시험 대비를 위해 다음과 같이 정리하여 학습할 수 있습니다.

1. **책임성(Accountability)**
– 정의: AI 시스템의 결과에 대해 누가 책임을 질 것인지 명확히 하는 원칙.
– 중요성: AI의 의사결정이 잘못되었을 때 책임 소재를 규명하고, 적절한 조치를 취할 수 있도록 보장.
– 사례:
– 자율주행차 사고가 발생했을 때, 제조사, 소프트웨어 개발자, 차량 소유자 중 누가 책임을 질 것인지 명확히 해야 함.
– 채용 AI가 잘못된 평가를 내렸을 경우, 기업이 이를 인지하고 수정할 책임을 가짐.
– 시험 문제 유형:
– 서술형: “AI 시스템에서 책임성을 확보하기 위해 필요한 요소를 설명하시오.”
– 사례 분석형: “자율주행차 사고 사례를 통해 AI 책임성의 중요성을 논하시오.”

2. **공정성(Fairness)**
– 정의: 알고리즘이 특정 집단에 불리한 편향을 가지지 않도록 설계하는 것.
– 중요성: AI가 사회적 불평등을 심화시키지 않도록 보장하고, 신뢰받는 기술로 자리 잡기 위해 필요.
– 사례:
– 얼굴 인식 기술이 특정 인종의 얼굴을 더 잘 인식하거나, 특정 인종의 얼굴에 대해 오류를 더 많이 발생시키는 경우.
– 대출 심사 AI가 특정 성별이나 연령대에 불리한 결과를 내는 경우.
– 시험 문제 유형:
– 서술형: “AI 공정성을 확보하기 위한 방법을 제시하시오.”
– 사례 분석형: “얼굴 인식 기술에서 발생하는 편향 문제와 이를 해결하기 위한 방안을 논하시오.”

효율적인 학습을 위해 위 개념들을 사례와 함께 구체적으로 이해하고, 시험 문제 유형에 맞춰 답변을 연습하는 것이 좋습니다.