ㅁ 미래 전망

ㅇ 정의:
AI for Social Good은 인공지능 기술을 사회적 문제 해결, 공익 증진, 지속 가능한 발전 목표(SDGs) 달성 등에 활용하는 접근을 의미한다.

ㅇ 특징:
– 환경, 보건, 교육, 재난 대응 등 다양한 분야에서 활용됨
– 기술적 성과뿐 아니라 사회적, 윤리적 영향 고려 필수
– 공공기관, NGO, 기업, 학계 등 다자간 협력이 필요
– 데이터 접근성, 품질, 개인정보 보호가 중요한 요소

ㅇ 적합한 경우:
– 기후 변화 예측, 재난 조기 경보 시스템 구축
– 의료 취약 지역의 질병 진단 지원
– 교육 불평등 해소를 위한 맞춤형 학습 플랫폼 개발

ㅇ 시험 함정:
– ‘사회적 선’을 단순히 기술적 효율성 향상으로만 해석하는 경우 오답
– AI for Social Good은 상업적 이익 극대화 프로젝트와 동일시할 수 없음
– 윤리적 검토와 이해관계자 참여가 필수라는 점을 간과하면 안 됨

ㅇ 시험 대비 “패턴 보기” 예시:
O: AI를 활용한 재난 피해 예측 시스템은 AI for Social Good의 사례이다.
X: AI for Social Good은 기업의 수익 극대화를 위한 마케팅 자동화 사례를 포함한다.

ㅁ 추가 학습 내용

AI for Social Good 추가 학습 정리

1. 유네스코, UN의 AI 윤리 가이드라인 및 SDGs 연계성
– 유네스코: 인권 존중, 포용성, 투명성, 책임성, 지속가능성을 강조하는 AI 윤리 권고안 제시.
– UN: 지속가능발전목표(SDGs) 17개 목표 달성을 위해 AI를 활용하는 방향 제시. 빈곤, 기아, 교육, 기후변화 대응 등과 AI 기술의 접목 필요성 강조.
– AI 프로젝트 설계 시 SDGs와의 정렬 여부가 중요하며, 글로벌 협력과 규범 준수가 필수.

2. Responsible AI, Ethical AI와의 차이점 및 관계
– Ethical AI: 철학적·윤리적 원칙에 기반하여 AI가 인간의 가치와 도덕 규범을 준수하도록 설계·운영.
– Responsible AI: 윤리 원칙을 실무적으로 구현하고, 법적·사회적 책임을 다하는 AI 개발·운영 방식.
– 관계: Ethical AI가 개념적·원칙적 기반을 제공하고, Responsible AI가 이를 실행 가능한 정책·프로세스로 구현.

3. 사회적 선 프로젝트의 성과 측정 지표
– 사회적 ROI(Social Return on Investment): 투자 대비 사회적·환경적 가치 창출을 금전적 가치로 환산해 평가.
– 영향 평가(Impact Assessment): 프로젝트가 사회·환경에 미친 긍정적·부정적 효과를 정량·정성적으로 분석.
– 기타 지표: 수혜자 수, 문제 해결 범위, 지속 가능성, 정책 변화 기여도 등.

4. 데이터 편향 문제와 완화 전략
– 편향 원인: 데이터 수집 과정의 불균형, 특정 집단 과소대표, 역사적 차별 반영 등.
– 완화 전략: 데이터 다양성 확보(다양한 지역·문화·성별·연령 포함), 샘플링 균형화, 편향 탐지 알고리즘 적용, 지속적 데이터 검증 및 업데이트.

5. 실제 사례
– 구글 AI Flood Forecasting: 홍수 예측 모델로 재난 피해 최소화 지원.
– 마이크로소프트 AI for Earth: 환경 보호, 기후변화 대응, 생물 다양성 보전 프로젝트 지원.
– IBM Call for Code: 개발자들이 AI와 클라우드 기술을 활용해 재난 대응, 인도적 문제 해결 솔루션 개발.

6. 공공-민간 파트너십(PPP) 모델과 AI 거버넌스 구조
– PPP 모델: 정부, 국제기구, 기업, 비영리단체가 협력하여 사회문제 해결을 위한 AI 프로젝트 추진.
– AI 거버넌스 구조: 투명성, 책임성, 공정성을 확보하기 위한 정책·규제·감독 체계. 다중 이해관계자 참여를 통한 의사결정과 모니터링 필요.