AI 윤리 교육

인공지능 분야에서 가장 큰 도전 과제 중 하나는 단순히 지능적인 AI 시스템을 개발하는 것뿐만 아니라, 인간과 일치하는 윤리적 기준과 가치를 따르는 AI를 만드는 것입니다. 이를 위한 한 가지 접근법은 법률서와 판례를 기반으로 AI를 훈련시키는 것입니다. 이 글에서는 이 방법을 탐구하고, 인간과 유사한 기준과 가치를 가진 AI를 만들기 위한 추가 전략들을 살펴봅니다. 저는 이 제안을 네덜란드 AI 연합을 대표하여 법무부에 제출한 전략 보고서에서도 제안한 바 있습니다.

GAN을 활용한 법률 공백 식별

생성적 적대 신경망(GAN)은 법률의 공백을 발견하는 도구로 활용될 수 있습니다. 기존 법률 범위를 벗어나는 시나리오를 생성함으로써 GAN은 잠재적인 윤리적 딜레마나 다루어지지 않은 상황을 드러낼 수 있습니다. 이는 개발자가 이러한 공백을 식별하고 해결할 수 있게 하여 AI가 더 완전한 윤리적 데이터셋을 학습할 수 있도록 합니다. 물론 모델을 세밀하게 다듬기 위해서는 법률가, 판사, 정치인, 윤리학자들도 필요합니다.

AI 윤리적 훈련의 가능성과 한계

법률을 기반으로 훈련하는 것은 견고한 출발점을 제공하지만, 몇 가지 중요한 고려사항이 있습니다:

1. 제한된 기준과 가치의 표현 법률은 인간 윤리의 모든 측면을 포괄하지 않습니다. 많은 기준과 가치는 문화적으로 결정되며 공식 문서에 명시되지 않습니다. 법률만으로 훈련된 AI는 이러한 미묘하지만 중요한 측면을 놓칠 수 있습니다.
2. 해석과 맥락 법률 문서는 종종 복잡하며 해석에 따라 달라질 수 있습니다. 맥락을 이해하는 인간의 능력 없이 AI는 특정 상황에 법을 윤리적으로 적용하는 데 어려움을 겪을 수 있습니다.
3. 윤리적 사고의 동적 특성 사회적 기준과 가치는 지속적으로 변화합니다. 오늘 허용되는 것이 내일은 비윤리적으로 간주될 수 있습니다. AI는 이러한 변화를 다룰 수 있도록 유연하고 적응 가능해야 합니다.
4. 윤리와 합법성의 차이 합법적인 것이 반드시 윤리적인 것은 아니며, 그 반대도 마찬가지임을 인식하는 것이 중요합니다. AI는 법의 문자 너머를 보고 윤리적 원칙의 정신을 이해할 수 있어야 합니다.

인간의 기준과 가치를 반영하는 AI를 위한 추가 전략

진정으로 인간 윤리와 공명하는 AI를 개발하기 위해서는 보다 총체적인 접근이 필요합니다.

1. 문화적 및 사회적 데이터 통합

AI를 문학, 철학, 예술, 역사에 노출시킴으로써 인간 조건과 윤리적 문제의 복잡성에 대한 깊은 이해를 얻을 수 있습니다.

2. 인간 상호작용 및 피드백

윤리학, 심리학, 사회학 전문가를 훈련 과정에 참여시키면 AI를 세밀하게 조정하는 데 도움이 됩니다. 인간의 피드백은 미묘함을 제공하고 시스템의 부족한 부분을 수정할 수 있습니다.

3. 지속적인 학습과 적응

AI 시스템은 새로운 정보에서 학습하고 변화하는 기준과 가치에 적응할 수 있도록 설계되어야 합니다. 이는 지속적인 업데이트와 재훈련이 가능한 인프라를 필요로 합니다.

4. 투명성과 설명 가능성

AI 결정이 투명하고 설명 가능해야 하는 것은 매우 중요합니다. 이는 사용자 신뢰를 증진시킬 뿐만 아니라 개발자가 윤리적 고려사항을 평가하고 필요 시 시스템을 조정할 수 있게 합니다.

결론

법률서와 판례를 기반으로 AI를 훈련시키는 것은 인간의 기준과 가치를 이해하는 시스템을 개발하는 데 가치 있는 단계입니다. 그러나 인간과 유사한 윤리적 행동을 하는 AI를 만들기 위해서는 다학제적 접근이 필요합니다. 법률과 문화적, 사회적, 윤리적 통찰을 결합하고, 훈련 과정에 인간 전문가를 통합함으로써 우리는 지능적일 뿐만 아니라 현명하고 공감할 수 있는 AI 시스템을 개발할 수 있습니다. 미래가 무엇을 가져올지 지켜봅시다.

추가 자료:

• AI를 위한 윤리적 원칙과 (비)존재하는 법적 규칙. 이 글은 신뢰할 수 있는 AI 시스템이 충족해야 할 윤리적 요구사항을 다룹니다. Data en Maatschappij
• AI 거버넌스 설명: 조직 내에서 AI의 윤리적이고 책임 있는 구현에 기여하는 AI 거버넌스에 대한 개요입니다. Aipersoonelstraining
• 책임 있는 AI의 세 가지 기둥: 유럽 AI 법 준수 방법. 이 글은 새로운 유럽 법률에 따른 윤리적 AI 적용의 핵심 원칙을 다룹니다. Emerce
• 윤리적 책임 AI 연구자 교육: 사례 연구. 윤리적 책임에 중점을 둔 AI 연구자 교육에 관한 학술 연구입니다. ArXiv