인공지능(AI)은 자연어 이해, 패턴 인식, 데이터 기반 의사결정과 같이 일반적으로 인간의 지능을 필요로 하는 작업을 수행할 수 있는 기계를 만드는 것을 포함합니다.

알고리즘의 편향, 데이터 프라이버시 우려, 투명한 의사결정 과정의 필요성과 같은 도전과제들을 해결해야만 윤리적인 AI 개발을 보장할 수 있습니다.

향후 몇 년간의 AI 추세와 위험

사실, AI 윤리 개발은 이 주제와 관련된 위험에서 비롯된 새로운 추세입니다. 사회는 주로 AI 지원 도구들 사이에서 데이터 프라이버시와 부적절한 사용에 대해 우려하고 있습니다. 그 외에도, 증가된 편향 수준, 허위 정보 또는 차별과 관련된 다른 위험이 있습니다. 다른 AI 위험에는 다음이 포함됩니다:

  • 악의적 사용
  • 일자리 대체
  • 존재적 위험
  • 보안 취약성

잠재적인 위험 목록이 수많음에도 불구하고, 유사한 양의 긍정적인 추세(앞서 언급한 AI 윤리와 같은)가 있습니다:

  • 멀티모달 AI
  • 더 작은 언어 모델과 오픈 소스의 발전
  • 맞춤형 로컬 모델 및 데이터 파이프라인
  • 쉐도우 AI(그리고 기업 AI 정책)
  • 데이터 보안 관리를 위한 AI

AI 윤리에 대해 무엇을 알아야 합니까?

AI 윤리는 기술 전문 지식과 철학, 사회학, 법률, 공공 정책 등 분야의 통찰력을 통합하는 원칙 요구 사항을 의미합니다. 이는 AI 기술이 책임감 있고 윤리적인 방식으로 개발되도록 하는 데 필수적입니다.

AI 윤리에는 고려해야 할 몇 가지 핵심 사항이 있습니다.

AI 윤리의 핵심 포인트

공정성 및 편향: AI 시스템은 훈련 데이터로부터 편향을 상속받을 수 있으며, 특히 소외된 그룹에 대해 부정적인 결과를 초래할 수 있습니다. AI 윤리 법 아래에서 데이터 세트 다양화, 알고리즘 감사, 공정을 인식하는 기계 학습 알고리즘과 같은 편향 완화 기술을 구현하는 것이 중요합니다. 또한, 조직 내에서 다양성과 포용성 이니셔티브를 시작하는 것이 중요합니다.

투명성 및 설명 가능성: AI 알고리즘은 종종 '블랙박스'로 작동하여 그 결정을 이해하기 어렵게 만듭니다. 투명성을 높이기 위해, 투명성을 촉진하고 사용자가 모델의 행동을 검사하고 이해할 수 있도록 하는 오픈 소스 AI 프레임워크 및 도구를 도입하는 것이 권장됩니다.

개인정보 보호 및 데이터 보호: AI는 종종 대량의 데이터에 의존하며, 이는 개인정보 보호 및 데이터 보호에 대한 우려를 야기합니다. 사용자의 민감한 정보를 보호하기 위해 강력한 데이터 익명화 및 암호화 기술을 구현해야 합니다. 개인 데이터 포인트를 노출시키지 않고 분산된 데이터에서 AI 모델을 훈련할 수 있는 개인정보 보호 AI 기술, 예를 들어 연합 학습 또는 차등 프라이버시를 채택해야 합니다.

책임 및 책임성: AI 기술로 인한 사고의 책임에 대한 명확한 법적 제한이 없습니다. 개발자, 운영자 및 규제 기관을 포함하여 AI 시스템에 대한 명확한 책임 및 책임성 라인을 설정하는 것이 중요합니다. AI 시스템의 감사 및 모니터링 메커니즘을 구현해야 합니다.

안전 및 신뢰성: AI 시스템은 여전히 진화 중이며, 개발자는 기술적 측면보다 안전을 우선시해야 합니다. 안전성과 신뢰성을 우선시하도록 AI 시스템을 설계하고 잠재적 위험 및 의도하지 않은 결과를 고려해야 합니다.

포괄성 및 접근성: 이는 AI 기술을 갖춘 것뿐만 아니라 대부분의 개발에서 큰 문제입니다. 장애가 있는 사용자를 위한 대체 입력 방법을 제공하거나 다국어 지원을 제공하는 등 다양한 사용자의 요구를 수용할 수 있는 포괄적 기능을 갖춘 AI 시스템을 설계해야 합니다. 접근성 장벽을 식별하고 해결하기 위해 다양한 커뮤니티와의 사용자 테스트 및 참여를 수행해야 합니다.

규제 및 거버넌스: 많은 AI 기술 지원 제품들이 준비된 규제나 사용 조건이 없습니다. AI 관련 윤리적 우려를 해결하는 포괄적인 규제 프레임워크의 개발 및 구현을 옹호하고 입법자, 산업 이해 관계자 및 시민 사회 조직과 협력하여 법률 및 표준을 마련하는 것이 권장됩니다.

윤리적 의사 결정: 현재, 대부분의 기업가는 제품 자체에 더 많은 주의를 기울이고 비즈니스 관련 의사 결정만을 고려합니다. 조직 내에 윤리 검토 위원회 또는 위원회를 설립하여 AI 프로젝트의 잠재적 윤리적 영향을 평가하는 것이 필요합니다. AI 개발자 및 이해 관계자에게 윤리 원칙 및 의사 결정 프레임워크에 대한 교육과 자원을 제공해야 합니다.

사회적 영향: AI 기술은 사회에 존재하며 주민에게 엄청난 영향을 미칩니다. AI 배치의 사회적, 경제적 및 환경적 결과를 평가하기 위한 평가를 수행해야 합니다. 부정적인 영향을 완화하고 긍정적인 결과를 극대화하기 위한 전략을 개발해야 합니다.

지속적인 학습 및 적응: 사회적 요구에 적응할 수 있는 제품을 개발하는 것뿐만 아니라 AI 커뮤니티 내에서 지속적인 학습 및 개선 문화를 촉진하는 것이 중요합니다. 연구자, 개발자 및 정책 입안자가 새로운 윤리적 도전과 모범 사례에 대해 정보를 계속 얻도록 장려해야 합니다.

AI 윤리 - 다음 단계는 무엇인가요?

전반적으로, 모든 잠재적인(이미 존재하는) 윤리적 문제는 주로 AI 기술로부터 사회적 피해를 예방하는 데 도움이 될 공통 메커니즘을 설정하는 아이디어와 관련이 있습니다. 일반적으로 AI는 글로벌 시장의 제품이므로, 어떤 공유 지식 기반이 있어야 할 것입니다. 예를 들어, AI 윤리와 책임 있는 혁신에 전념하는 연례 회의, 워크숍 또는 포럼이 될 수 있습니다.

전체적인 아이디어는 다음 사이에 상호 연관되고 상호 의존적인 규칙 세트를 만드는 것입니다:

  • 정부
  • AI 개발자
  • 사회(사용자)

언급된 모든 그룹 간의 협력은 잠재적 피해를 예방하는 것뿐만 아니라 윤리적이고, 인식이 있는, 사회적으로 책임 있는 AI 기술을 증진하는 데 도움이 될 수 있습니다.

Author

Julia Mykhailiuk

Marketing Specialist