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인공 지능의 윤리 탐색

~에 의해 Anton Vokrug23m2023/10/26
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너무 오래; 읽다

이 문서에서는 윤리적인 AI 기반을 제공하기 위한 현재 노력을 간략하게 설명하고 지속적인 작업에 초점을 맞춘 가장 일반적인 AI 윤리 원칙을 식별합니다. 그런 다음 인공지능 윤리 원칙을 원칙부터 실천까지 살펴보고, 인공지능 윤리 원칙을 실천할 수 있는 효과적인 방법을 모색한다. 또한, AI 윤리 및 윤리적 AI 표준을 특별히 전담하는 기관의 몇 가지 예가 제시됩니다. 마지막으로 구현을 위한 몇 가지 직관적인 제안을 논의합니다.
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인공지능(AI)은 일반적으로 인간이 발휘하는 자연 지능과 달리 지각하고 움직이며 추론하고 학습하고 의사소통하고 문제 해결하는 인지 기능을 수행할 수 있는 대화형, 자율적, 자가 학습 개체로 정의됩니다 ( M ) . . Taddeo 및 L. Floridi, “How AI can be a force for good”, Science, vol. 361, no. 6404, pp. 751–752, 2018년 8월, doi: 10.1126/science.aat5991 ) . 예측, 자동화, 기획, 타겟팅, 개인화 등이 고도로 발전해 다가올 산업혁명을 이끄는 원동력으로 꼽힌다 . ( 산업혁명: 산업계의 4대 혁명”, 센트리오, 2017년 2월 23일) ) . 이는 우리의 세계, 삶, 사회를 변화시킬 뿐만 아니라 현대 생활의 거의 모든 측면에 영향을 미치고 있습니다.


콘텐츠 개요

  • 인공지능 윤리의 기본
  • AI 관련 윤리적 문제
  • AI 시대의 개인정보 보호 문제
  • 데이터 중심 빅테크의 힘
  • AI 기술에 의한 데이터 수집 및 사용
  • 편견과 차별 문제
  • AI 시대 개인정보 보호의 미래
  • 규제의 필요성
  • 데이터 보안 및 암호화의 중요성
  • 양자컴퓨팅과의 상관관계


인공지능 윤리의 기본


일반적으로 인공 지능은 기계가 인간과 같은 인지 능력을 발휘할 수 있게 하고 다양한 작업에서 인간보다 더 효율적(예: 더 정확하고 빠르며 24시간 내내 작동함)이라고 가정합니다. 우리 삶의 다양한 영역에서 성장하고 있는 인공지능의 전망에 대해 수많은 진술이 있습니다.


몇 가지 예를 들면 다음과 같습니다. 일상 생활에서 인공 지능은 이미지 속의 물체를 인식할 수 있고, 음성을 텍스트로 전사할 수 있으며, 언어 간 번역이 가능하고, 얼굴 이미지나 음성에서 감정을 인식할 수 있습니다. 여행할 때 인공지능은 자율주행차를 가능하게 하고, 드론이 자율적으로 비행할 수 있게 하며, 혼잡한 도시에서 지역에 따른 주차난을 예측할 수 있다. 의학에서 인공지능은 기존 의약품을 사용하는 새로운 방법을 발견할 수 있고, 이미지에서 여러 가지 상태를 감지할 수 있으며, 개인화된 의약품을 가능하게 합니다. 농업 분야에서는 인공지능이 농작물 질병을 감지하고 농약을 농작물에 뿌릴 수 있습니다. 금융 분야에서 AI는 사람의 개입 없이 주식을 거래하고 자동으로 보험금 청구를 처리할 수 있습니다.


AI는 기상학에서 잠재적으로 위험한 날씨를 예측할 수 있습니다. AI는 반 고흐의 작품 복제품 그리기, 시와 음악 쓰기, 영화 대본 작성, 로고 디자인, 좋아하는 노래/영화/책 추천 등 다양한 창의적인 작업도 수행할 수 있습니다. AI는 사물을 인간만큼 똑똑하게 만들 수 있고, 심지어 더 똑똑하게 만들 수도 있습니다. AI의 전망에 대한 다양한 야심 찬 주장은 AI가 공공 서비스, 소매, 교육, 의료 등 다양한 분야에서 널리 구현되도록 장려하고 있습니다. 예를 들어, 인공 지능은 기후 변화 및 자연 재해에 대한 모니터링을 제공하고 공중 보건 및 안전을 향상시킵니다. 거버넌스, 공공 서비스 관리 자동화, 국가의 경제적 복지를 위한 효율성을 촉진합니다. AI는 또한 형사 소송에서 인간의 편견을 방지하고, 효과적인 사기 탐지(예: 사회 보장, 세금, 무역 분야), 국가 안보 개선(예: 얼굴 인식을 통해) 등을 제공합니다. 하지만 인공지능은 인간에게 부정적인 영향을 미칠 수도 있다.


예를 들어, 인공 지능은 일반적으로 개인 정보 보호 문제를 가장 중요한 AI 문제 중 하나로 만드는 학습과 결정을 내리기 위해 엄청난 양의 데이터, 특히 개인 데이터가 필요합니다 ( M. Deane, “AI and the Future of Privacy,” Towards Data Science, 2018년 9월 5일. https://towardsdatascience.com/ai-and-the-future-of-privacy-3d5f6552a7c4 ) .


반복적인 일이나 기타 일을 많이 하는 데 있어서 AI가 인간보다 더 효율적이기 때문에 사람들은 AI로 인해 일자리를 잃을 수도 있다는 우려도 한다. 또한, 고도로 발전된 생성적 적대 신경망(GAN)은 자연스러운 품질의 얼굴, 음성 등을 생성할 수 있습니다. ( TT Nguyen, CM Nguyen, DT Nguyen, DT Nguyen, and S. Nahavandi, “딥페이크 생성 및 탐지를 위한 딥 러닝: 설문 조사 ,” arXiv:1909.11573 [cs, eess], Jul. 2020 ) , 이는 사회에서 유해한 활동에 사용될 수 있습니다.


위에서 언급한 바와 같이 AI에 대한 다양하고 야심찬 주장과 그것이 개인과 사회에 미칠 수 있는 부정적 영향을 고려할 때, AI는 동의, 소유권, 개인 정보 보호를 포함한 데이터 거버넌스부터 공정성과 책임 등에 이르는 윤리적 문제에 직면해 있습니다. 인공 지능의 윤리적 문제에 대한 논쟁은 1960년대부터 시작되었습니다(TT Nguyen, CM Nguyen, DT Nguyen, DT Nguyen, and S. Nahavandi, “Deep Learning for Deepfakes Creation andDetection: A Survey,” arXiv:1909.11573 [cs , eess], 2020년 7월 ) .


인공지능이 점점 더 정교해지고 인간이 수행하는 더 어려운 작업을 수행할 수 있게 되면서 인공지능의 행동을 통제하고, 확인하고, 예측하고, 설명하는 것이 어려워질 수 있습니다. 이에 따라 개인뿐만 아니라 인류 전체, 그리고 인간과 사회의 미래를 위해 인공지능의 개발과 활용을 이끌어야 할 원칙과 가치에 대한 윤리적 고민과 논의가 증가하고 있는 것을 목격하고 있습니다. ( J. Bossmann, "인공 지능의 상위 9가지 윤리적 문제 ", 세계 경제 포럼, 2016년 10월 21일. " AI에서 윤리적 문제를 해결하는 것이 조직에 도움이 되는 이유 ", [13] Capgemini Worldwide, 2019년 7월 5일 .


따라서 AI의 개발, 규제 및 사용을 알리기 위해 올바른 윤리적 기본 사항을 정의하여 AI가 사람과 사회에 이익을 주고 존중하는 데 적용될 수 있도록 하는 것이 중요합니다. Bossmann은 실업, 불평등, 인간성, 인공적인 어리석음, 인종 차별적 로봇, 보안, 사악한 요정, 특이점, 로봇 권리 등 9가지 주요 AI 윤리 문제를 설명했습니다.


연구에 따르면 윤리적 원칙은 소비자의 신뢰와 만족도를 향상시키는 것으로 나타났습니다. 소비자는 AI와의 상호 작용이 윤리적이라고 인식하는 회사를 더 신뢰할 가능성이 높기 때문입니다. 이는 AI가 AI에 긍정적인 영향을 미치려면 AI 시스템이 윤리적인지 확인하는 것이 중요함을 보여줍니다. 사회. 따라서 AI 개발 및 배포를 안내하기 위해 윤리적인 AI 프레임워크를 확립해야 합니다 . 인공지능의 윤리적 프레임워크에는 새로운 AI 기술에 비추어 적용될 수 있도록 기존 법률이나 윤리적 표준을 업데이트하는 것이 포함됩니다 (D. Dawson et al., "Artificial Intelligence - Australia's Ethics Framework," Data61, CSIRO, Australia, 2019) . “윤리적 인공지능”이 무엇인지, 그리고 이를 구현하기 위해서는 어떤 윤리적 요구 사항, 기술 표준, 모범 사례가 필요한지에 대한 논의가 있습니다 ( A. Jobin, M. Ienca, E. Vayena, “The global Landscape of AI 윤리 지침, ” Nature Machine Intelligence, pp. 389–399, 2019년 9월 ) .


이 기사에서는 윤리적인 AI 기반을 제공하기 위한 현재 노력을 간략하게 설명하고 지속적인 작업에 초점을 맞춘 가장 일반적인 AI 윤리 원칙을 식별합니다. 그런 다음 인공지능 윤리 원칙을 원칙부터 실천까지 살펴보고, 인공지능 윤리 원칙을 실천할 수 있는 효과적인 방법을 모색한다. 또한, AI 윤리 및 윤리적 AI 표준을 특별히 전담하는 기관의 몇 가지 예가 제시됩니다. 마지막으로 구현을 위한 몇 가지 직관적인 제안을 논의합니다.


윤리학은 일반적으로 권리, 의무, 사회에 대한 이익, 정의 또는 특정 미덕 측면에서 옳고 그른 행동의 개념을 체계화, 방어 및 권장하는 것과 관련된 철학의 한 분야입니다.


선과 악, 법, 정의, 범죄 등의 개념을 정의함으로써 인간의 도덕 문제를 해결하려고 시도합니다. 오늘날 윤리학 연구 에는 메타윤리학, 규범윤리학, 응용윤리학 의 세 가지 주요 분야가 있습니다. 이 세 가지 주요 영역 중 규범 윤리는 윤리적 행동을 연구하고 도덕적으로 행동하는 방법을 고려할 때 발생하는 일련의 질문을 탐구하는 영역입니다. 규범윤리는 옳은 행동과 그른 행동에 대한 기준을 조사합니다.


규범 윤리 의 주요 경향은 다음과 같습니다( A. Jobin, M. Ienca 및 E. Vayena, "AI 윤리 지침의 글로벌 풍경," Nature Machine Intelligence, pp. 389–399, 2019년 9월) : 의무론적 윤리, 더러운 윤리, 결과윤리. 윤리적 AI는 주로 규범 윤리, 특히 의무 원칙에 초점을 맞춘 의무론적 윤리와 관련이 있습니다(예: 임마누엘 칸트는 이 분야에서 활동하는 철학자 중 한 명이었습니다). 이 섹션에 나오는 질문의 몇 가지 예는 다음과 같습니다. 나의 의무는 무엇입니까? 어떤 규칙을 따라야 합니까?


윤리학은 철학자, 과학자, 정치 지도자, 윤리학자들이 수세기에 걸쳐 윤리적 개념과 표준을 개발해 온 잘 연구된 분야 입니다. 국가마다 윤리적 기준에 따라 다양한 법률을 제정합니다. 그러나 AI의 복잡성과 상대적으로 새로운 특성으로 인해 AI에 대해 일반적으로 받아들여지는 윤리적 표준은 없습니다. 인공지능윤리는 AI 기반 솔루션을 말하는 기술윤리의 한 분야 이다. 인공지능의 윤리는 인공지능 존재를 설계하고, 창조하고, 사용하고, 취급할 때 사람의 도덕적 행동과 AI 에이전트의 도덕적 행동에 관한 것이다 ( 위키피디아, “인공지능의 윤리”, 위키피디아. 9월 10일 , 2019. [온라인] 이용 가능: https://en.wikipedia.org/w/index.php?title=Ethics_of_artificial_intelligence&oldid=915019392 ) .


"윤리적으로 정렬된 디자인"(자율 및 지능 시스템의 윤리에 관한 IEEE 글로벌 이니셔티브, " 윤리적으로 정렬된 디자인: 자율 및 지능 시스템으로 인간의 행복을 우선시하는 비전 ", IEEE, 2019.)이라는 제목의 IEEE 보고서는 다음과 같이 명시합니다. 인공 지능 개발을 주도해야 하는 세 가지 최고 수준의 윤리적 문제는 다음과 같습니다.


- “최고의 인권 이상을 구현합니다”;

- “인류와 자연 환경에 대한 최대 이익을 최우선으로 생각합니다”;

- “A/IS(자율 및 지능 시스템)로 위험과 부정적인 영향을 줄입니다.


사회기술적 시스템으로 발전한다.” 윤리를 알고리즘에 통합하는 것이 필수적입니다. 그렇지 않으면 인공 지능은 기본적으로 비윤리적인 선택을 하게 됩니다 ( R. McLay, “ Managing the Rise of Artificial Intelligence, )” 2018. .


일반적으로 AI 솔루션은 다양한 비즈니스 목적을 위해 대량의 데이터로 학습됩니다. 데이터는 AI의 중추이며, AI의 비즈니스 요구 사항과 최종 사용자에 따라 인공 지능의 기능과 사용 방식이 결정됩니다. 따라서 데이터 윤리와 비즈니스 윤리 모두 AI 윤리에 기여하고 있습니다. 인공지능의 윤리는 인공지능이 미치는 영향뿐만 아니라 인간적, 사회적 요인을 고려한 활발한 공개 토론을 요구합니다. 철학적 기반, 과학기술 윤리, 법적 문제, AI에 대한 책임 있는 연구와 혁신 등 다양한 측면을 기반으로 합니다.

윤리적 원칙은 옳고 그름과 기타 윤리적 기준의 관점에서 수행되어야 하는 작업을 설명합니다. AI윤리원칙이란 사회에서 알고리즘을 사용할 때 할 수 있는 것과 할 수 없는 것과 관련하여 인공지능이 따라야 할 윤리원칙을 말한다. 윤리적 AI는 투명성, 공정성, 책임, 개인정보 보호 등 AI 윤리 원칙에 부합하는 AI 알고리즘, 아키텍처, 인터페이스를 다룬다.


앞서 언급한 다양한 윤리적 문제를 완화하기 위해 정부기관, 민간부문, 연구기관 등 국내 및 국제기구에서는 인공지능 전문위원회를 구성하고, 인공지능 윤리에 관한 정책문서를 개발하며, AI 커뮤니티 안팎에서 인공지능의 윤리에 대해 적극적으로 논의하고 있습니다. 예를 들어, 유럽연합 집행위원회는 인공지능이 '인간 중심'이고 '신뢰할 수 있어야' 한다고 강조하는 '신뢰할 수 있는 AI를 위한 윤리 지침'을 발표했습니다.


인공지능에 대한 영국 국가 계획은 불평등, 사회적 결속, 편견, 데이터 독점, 데이터의 범죄적 오용, 인공 지능 코드 개발 제안 등 다양한 관점에서 인공지능의 윤리를 검토합니다. Intelligence, "영국의 AI: Ready, Willing and Canable, 영국 상원, 2018년 4월) 호주도 인공 지능에 대한 윤리적 프레임워크를 발표했습니다 (D. Dawson et al., "Artificial Intelligence - Australia's Ethics Framework ,” Data61, CSIRO, 호주, 2019) 사례 연구 접근 방식을 사용하여 인공 지능의 윤리적 기본 사항을 조사하고 윤리적 인공 지능 구현을 위한 툴킷을 제공합니다.


정부 기관 외에도 Google ( Google, “Artificial Intelligence at Google: Our 원칙”, Google AISAP ( SAP, “ SAP의 인공 지능에 대한 지침 ”)과 같은 대기업은 2018년 9월 18일에 자체 원칙을 발표했습니다. AI에 대한 지침.


또한 ACM(Association for Computing Machinery)과 같은 전문 협회 및 비영리 단체도 윤리적인 AI에 대한 자체 지침을 발표했습니다. IEEE(전기전자공학회)는 자율 및 지능형 시스템의 설계 및 개발에 관여하는 모든 이해관계자가 교육, 훈련을 받고 다음과 같은 권한을 갖도록 보장하기 위해 "자율 및 지능형 시스템 윤리에 관한 IEEE 글로벌 이니셔티브"를 시작했습니다. 인류의 이익을 위해 이러한 기술을 최전선에 유지하기 위해 윤리적 고려 사항의 우선 순위를 정합니다 ( IEEE, " 자율 및 지능형 시스템 윤리에 관한 IEEE 글로벌 이니셔티브, " IEEE 표준 협회 .


IEEE는 또한 미래의 윤리적 지능 및 자율 기술을 위해 특별히 P7000 표준 초안을 개발했습니다. 본 절 에서는 인공지능의 윤리원칙이 무엇인지, 이를 구현하기 위해 요구되는 윤리적 요구사항은 무엇인지 살펴본다.


AI 관련 윤리적 문제


기술이 전례 없는 속도로 계속 발전하면서 인공지능(AI)의 활용이 우리 삶의 다양한 영역에서 점점 더 보편화되고 있습니다. 간단한 프롬프트를 기반으로 모든 콘텐츠를 생성할 수 있는 생성적 인공 지능부터 우리의 습관과 선호도를 학습하는 스마트 홈 장치에 이르기까지 AI는 우리가 기술과 상호 작용하는 방식을 획기적으로 변화시킬 수 있는 잠재력을 가지고 있습니다.


그러나 우리가 인터넷에서 생성하고 공유하는 데이터의 양이 기하급수적으로 증가함에 따라 개인 정보 보호 문제는 그 어느 때보다 중요해졌습니다. 그러므로 인공지능 시대에 개인정보 보호라는 주제를 연구하고, 인공지능이 우리의 개인정보와 개인정보에 어떤 영향을 미치는지 살펴보는 것은 매우 중요한 일이라고 생각합니다.


디지털 시대에 개인정보는 매우 귀중한 자산이 되었습니다. 매일 온라인에서 생성되고 공유되는 엄청난 양의 데이터를 통해 기업, 정부 및 조직은 새로운 통찰력을 얻고 더 나은 결정을 내릴 수 있습니다. 그러나 데이터에는 개인이 공유하기를 꺼려하거나 조직이 동의 없이 사용한 민감한 정보도 포함되어 있습니다. 프라이버시가 들어오는 곳입니다.


개인 정보 보호는 개인 정보를 비공개로 유지하고 무단 접근으로부터 자유로울 권리입니다. 개인에게 자신의 개인 데이터와 데이터 사용 방식에 대한 통제권을 제공하는 것은 중요한 인권입니다. 최근에는 수집되고 분석되는 개인 데이터의 양이 계속 증가함에 따라 개인 정보 보호가 그 어느 때보다 중요해졌습니다.


개인정보 보호는 다양한 이유로 중요합니다. 첫째, 신원 도용이나 사기 등의 피해로부터 사람들을 보호합니다. 또한 이는 개인의 존엄성과 존중에 중요한 개인의 자율성과 개인정보 통제권을 지원합니다. 또한, 개인 정보 보호를 통해 사람들은 감시나 방해에 대한 두려움 없이 개인적, 직업적 관계를 유지할 수 있습니다. 마지막으로, 이는 우리의 자유 의지를 보호합니다 . 모든 데이터가 공개된 경우 유해한 추천 엔진은 데이터를 분석하고 이를 사용하여 사람들이 특정 결정(상업적 또는 정치적 결정 )을 내리도록 강요할 수 있습니다.


인공지능의 경우, 인공지능 시스템이 개인 데이터를 기반으로 사람을 조작하거나 차별하는 데 사용되지 않도록 하려면 개인 정보 보호가 중요합니다. 결정을 내리기 위해 개인 데이터에 의존하는 AI 시스템은 불공정하거나 편향된 결정을 내리지 않도록 투명하고 책임감이 있어야 합니다.


디지털 시대의 개인정보 보호의 가치는 아무리 강조해도 지나치지 않습니다. 이는 개인의 자율성, 보호, 정의를 위해 필수적인 기본적인 인권입니다. 인공 지능이 우리 삶에 점점 더 널리 퍼지게 되면서, 우리는 기술이 윤리적이고 책임감 있는 방식으로 사용되도록 개인 정보를 보호하는 데 항상 주의를 기울여야 합니다.


AI 시대의 개인정보 보호 문제

AI 시스템에 사용되는 알고리즘의 복잡성으로 인해 인공 지능은 개인과 조직에 개인 정보 보호 문제를 제기합니다. 인공지능이 발전할수록 인간이 식별하기 어려운 데이터의 미묘한 패턴을 기반으로 의사결정을 내릴 수 있게 됐다. 이는 사람들이 자신에게 영향을 미치는 결정을 내리는 데 자신의 개인 데이터가 사용된다는 사실조차 인식하지 못할 수도 있음을 의미합니다.


개인정보 침해 문제

인공지능 기술은 많은 유망한 이점을 제공하지만 적용과 관련된 몇 가지 심각한 문제도 있습니다. 주요 문제 중 하나는 AI를 사용하여 개인정보를 침해할 수 있다는 것입니다. 인공 지능 시스템에는 엄청난 양의 (개인) 데이터가 필요하며, 이러한 데이터가 잘못된 사람의 손에 들어가면 신원 도용이나 사이버 괴롭힘과 같은 교활한 불법 목적이나 조작에 사용될 수 있습니다.


AI 시대에 개인정보 보호 문제는 점점 더 복잡해지고 있습니다. 기업과 정부가 막대한 양의 데이터를 수집하고 분석함에 따라 사람들의 개인정보는 그 어느 때보다 큰 위험에 처해 있습니다.


이러한 문제 중 일부에는 개인의 자율성을 훼손하고 권력 불균형을 강화할 수 있는 침입적 모니터링뿐만 아니라 민감한 개인 정보를 손상시키고 사람들을 사이버 공격에 취약하게 만들 수 있는 무단 데이터 수집이 포함됩니다. 이러한 문제는 거대 기술 기업(Google, Facebook, Apple, Amazon, 심지어 Tesla)의 힘으로 인해 더욱 심화되는 경우가 많습니다. 거대 기술 기업은 엄청난 양의 데이터를 처리할 수 있고 이러한 데이터를 수집, 분석 및 사용하는 방법에 상당한 영향을 미칩니다.


데이터 중심 빅테크의 힘

거대 기술 기업은 세계에서 가장 강력한 조직 중 하나로 성장하여 세계 경제와 사회 전체에 큰 영향을 미치고 있습니다. 인공 지능이 등장하고 미래의 메타 우주로의 전환이 이루어짐에 따라 그 힘은 더욱 커질 것입니다.


오늘날 Google , Amazon , Meta 와 같은 대형 기술 기업은 엄청난 양의 데이터에 접근할 수 있으며, 이는 소비자 행동에 영향을 미치고 세계 경제를 형성할 수 있는 전례 없는 힘을 제공합니다. 그들은 또한 여론에 영향을 미치고 정부 정책을 정의할 수 있는 능력을 갖고 있기 때문에 점점 더 정치에 참여하고 있습니다.


사람들이 가상 환경에서 살고, 일하고, 상호 작용하는 메타버스를 향해 나아가면서 빅테크 기업은 더욱 강력해질 가능성이 높습니다. 메타버스는 오늘날 인터넷보다 20배 더 많은 데이터 사용량을 생성하여 거대 기술 기업이 데이터를 사용하고 영향력을 행사할 수 있는 더 많은 기회를 창출할 것입니다.


또한 메타버스를 통해 거대 기술 기업은 사용자 경험을 더욱 효과적으로 제어할 수 있는 완전히 새로운 가상 생태계를 만들 수 있습니다. 이는 거대 기술 기업이 플랫폼에서 수익을 창출하고 사회에 더 큰 영향을 미칠 수 있는 새로운 기회를 열어줄 수 있습니다.


그러나 이 힘에는 큰 책임이 따른다. 거대 기술 기업은 데이터 처리에 대해 투명해야 하며 수집한 데이터가 윤리적이고 책임감 있는 방식으로 사용되도록 보장해야 합니다(유럽 GDPR 법률). 또한 소수의 강력한 플레이어 그룹에 의해 제어되는 플랫폼이 아닌 모든 사람이 플랫폼을 포용하고 액세스할 수 있도록 해야 합니다.


빅테크의 성장은 이들 기업에 엄청난 힘을 부여했으며, 앞으로 포괄적인 인터넷으로의 전환이 이루어지면 이들 기업의 영향력은 더욱 커질 것입니다. 이로 인해 많은 흥미로운 기회가 열리지만, 대규모 기술 기업은 자신의 권한이 윤리적이고 책임감 있게 사용되도록 사전 조치를 취해야 합니다. 그렇게 함으로써 그들은 선택된 소수만이 아닌 사회 전체의 이익을 위해 기술이 사용되는 미래를 건설할 수 있습니다. 물론 Big Tech가 자발적으로 이를 수행할 것이라고 생각하는 것은 순진한 생각이므로 규제로 인해 Big Tech가 다른 접근 방식을 취하게 될 가능성이 높습니다.


AI 기술에 의한 데이터 수집 및 사용

AI 기술의 가장 중요한 영향 중 하나는 데이터를 수집하고 사용하는 방식입니다. 인공지능 시스템은 방대한 양의 데이터를 분석하여 학습하고 개선하도록 설계되었습니다. 결과적으로 AI 시스템이 수집하는 개인 데이터의 양이 계속 증가하고 있으며, 이로 인해 개인 정보 보호 및 데이터 보호에 대한 우려가 높아지고 있습니다. 데이터(기사, 이미지, 비디오, 구매, 지리 데이터 등)가 어떻게 사용되는지 확인하려면 ChatGPT, Stable Diffusion, DALL-E 2, Midjourney 또는 기타 다양한 생성 AI 도구를 살펴보기만 하면 됩니다. 다른 도구가 개발 중입니다.

더욱 중요한 점은 AI 시스템의 개인 데이터 사용이 항상 투명하지는 않다는 점입니다. 인공지능 시스템에 사용되는 알고리즘은 복잡할 수 있으며 개인이 자신의 데이터가 자신에게 영향을 미치는 결정을 내리는 데 어떻게 사용되는지 이해하기 어려울 수 있습니다. 투명성이 부족하면 AI 시스템에 대한 불신과 불편함이 생길 수 있습니다.

이러한 과제를 극복하려면 인공 지능 기술을 사용하는 조직과 회사가 사람들의 개인 정보를 보호하기 위한 예방 조치를 취하는 것이 필수적입니다. 여기에는 강력한 데이터 보안 프로토콜 구현, 데이터가 의도된 목적으로만 사용되도록 보장, 윤리적 원칙을 따르는 AI 시스템 개발이 포함됩니다.


AI 시스템의 개인 데이터 사용에 있어서 투명성이 중요하다는 것은 말할 필요도 없습니다. 사람들은 자신의 데이터가 사용되는 방식을 이해하고 제어할 수 있어야 합니다. 여기에는 데이터 수집을 거부하고 데이터 삭제를 요청할 수 있는 권한이 포함됩니다.


이를 통해 우리는 사람들의 개인 정보와 데이터를 보호하면서 인공 지능 기술이 사회의 이익을 위해 사용되는 미래를 구축할 수 있습니다.


편견과 차별 문제

인공지능 기술이 제기하는 또 다른 문제는 편견과 차별의 가능성이다. 인공지능 시스템은 훈련받은 데이터만큼만 편견이 없습니다. 해당 데이터가 편향되면 결과 시스템도 영향을 받습니다. 이는 인종, 성별, 사회 경제적 배경과 같은 기준에 따라 사람들에게 영향을 미치는 차별적인 결정으로 이어질 수 있습니다. 편견을 방지하기 위해 AI 시스템이 다양한 데이터에 대해 훈련되고 정기적으로 테스트되도록 하는 것이 중요합니다.


표면적으로는 인공지능과 개인정보 보호에 있어서 편견과 차별 사이의 연관성이 즉각적으로 드러나지 않을 수도 있습니다. 결국, 프라이버시는 개인정보 보호와 홀로 남겨질 권리와 관련된 별도의 문제로 취급되는 경우가 많습니다. 그러나 사실 이 두 가지 문제는 밀접하게 연관되어 있는데, 그 이유는 다음과 같습니다.


첫째, 많은 AI 시스템이 의사결정을 내리기 위해 데이터에 의존한다는 점은 주목할 가치가 있습니다. 이러한 데이터는 온라인 활동, 소셜 미디어 게시물, 공개 기록, 구매, 위치 정보 태그가 지정된 사진 게시 등 다양한 소스에서 나올 수 있습니다. 이러한 데이터는 언뜻 보기에 무해해 보일 수 있지만 인종, 성별, 종교, 정치적 신념을 포함하여 개인의 삶에 대해 많은 것을 드러낼 수 있습니다. 결과적으로, 인공지능 시스템이 편향되거나 차별적인 경우, 그러한 데이터를 사용하여 그러한 편견을 유지함으로써 개인에게 불공평하거나 심지어 해로운 결과를 초래할 수 있습니다.


예를 들어 채용 회사가 입사 지원서를 검토하는 데 사용하는 인공 지능 시스템을 상상해 보세요. 시스템이 여성이나 유색인종에 대해 편견을 갖고 있는 경우 후보자의 성별이나 인종에 대한 데이터를 사용하여 후보자를 고려 대상에서 부당하게 제외할 수 있습니다. 이는 개별 지원자에게 해를 끼치며 인력의 체계적 불평등을 강화합니다.


인공지능 기술과 관련된 세 번째 이슈는 일자리 감소와 경제위기 가능성 이다. 인공지능 시스템이 점점 더 정교해지면서 이전에 인간이 수행했던 작업을 점점 더 많이 수행할 수 있게 되었습니다. 이는 일자리 이동, 특정 산업의 경제적 혼란, 새로운 역할을 위해 사람들을 재교육해야 할 필요성으로 이어질 수 있습니다.


그러나 실직 문제는 여러 가지 중요한 방식으로 개인 정보 보호와도 관련되어 있습니다. 첫째, AI 기술로 인한 경제 위기는 근로자의 재정적 불안을 증가시킬 수 있다. 이는 결국 사람들이 생계를 유지하기 위해 자신의 사생활을 희생해야 하는 상황을 초래할 수 있습니다.


예를 들어, 자동화로 인해 근로자가 일자리를 잃었다고 상상해 보세요. 그들은 청구서 지불과 생계 유지에 어려움을 겪어 공연 경제에서 돈을 벌어야 합니다. 새로운 일자리를 얻으려면 위치, 고용 이력, 이전 고객의 평가와 같은 개인 정보를 플랫폼에 제공해야 할 수도 있습니다. 이는 일자리를 찾는 데 필요할 수 있지만, 이러한 데이터는 제3자와 공유되거나 타겟 광고에 사용될 수 있으므로 심각한 개인 정보 보호 문제를 야기합니다.


그러나 개인정보 보호 및 일자리 상실 문제는 긱 이코노미에만 국한되지 않습니다. 이는 채용 과정에서 AI 기술이 사용되는 방식에도 적용됩니다. 예를 들어, 일부 회사에서는 인공 지능 알고리즘을 사용하여 소셜 미디어 활동이나 온라인 행동을 분석하여 지원자를 선별하여 특정 직위에 적합한지 여부를 결정합니다. 이는 사용되는 데이터의 정확성과 개인 정보 보호 문제에 대한 우려를 불러일으킵니다. 취업 지원자는 데이터가 이러한 방식으로 수집되고 사용된다는 사실을 인식하지 못할 수 있기 때문입니다.


결국 AI 기술로 인한 일자리 손실, 경제적 혼란 문제는 개인정보 보호와 밀접하게 연관되어 있다. 변화하는 경제 상황에서 생존을 위해 개인정보를 희생할 수밖에 없는 상황이 발생할 수 있기 때문이다.


결국 AI 기술로 인해 발생하는 또 다른 심각한 문제는 악의적인 사용자에 의한 오용 위험입니다. AI는 허위 정보를 퍼뜨리거나 심지어 여론을 조작하는 데 악용될 수 있는 설득력 있는 가짜 이미지와 비디오를 만드는 데 사용될 수 있습니다. 또한 AI는 사람들을 속여 중요한 정보를 공개하거나 악의적인 링크를 클릭하도록 하는 정교한 피싱 공격을 개발하는 데 사용될 수 있습니다.


가짜 동영상 및 이미지를 제작하고 배포하는 것은 개인정보 보호에 심각한 영향을 미칠 수 있습니다. 이는 이러한 조작된 미디어에 자신의 이미지가 이러한 방식으로 사용되는 데 동의하지 않은 실제 사람들이 자주 등장하기 때문입니다. 이로 인해 가짜 미디어의 배포가 사람들에 대한 허위 또는 유해한 정보를 퍼뜨리는 데 사용되거나 개인 정보를 침해하는 방식으로 이용되기 때문에 사람들에게 해를 끼칠 수 있는 상황이 발생할 수 있습니다.


예를 들어, 악의적인 행위자가 인공지능을 이용해 정치인이 불법적이거나 부도덕한 행위를 하는 모습을 담은 가짜 영상을 제작하는 경우를 생각해 보자. 영상이 명백히 가짜라고 하더라도 소셜 미디어에서 널리 공유될 수 있으며 이로 인해 피해를 입은 정치인의 명예가 심각하게 훼손될 수 있습니다. 이는 개인정보를 침해할 뿐만 아니라 실질적인 피해를 입힐 수도 있습니다.


최신 인공 지능 기술은 윤리적이고 책임감 있는 방식으로 사용되기 위해 해결해야 할 많은 과제를 제기합니다. 최근 AI 소프트웨어가 이러한 문제와 연관되는 이유 중 하나는 대량의 데이터를 학습하는 머신러닝 알고리즘 에 의존하는 경우가 많기 때문입니다. 이러한 데이터에 편향이 포함되어 있으면 알고리즘도 편향되어 인공 지능이 기존 불평등과 차별을 영속시키는 상황으로 이어집니다. 인공 지능이 계속 발전함에 따라 인공 지능이 개인 정보 보호 권리에 부정적인 영향을 미치는 불법적인 목적이 아닌 공동의 이익을 위해 사용되도록 이러한 문제에 주의를 기울이는 것이 중요합니다.


인공지능 기술의 가장 논란이 많은 적용 중 하나는 감시이다. AI 기반 감시 시스템은 법 집행과 보안을 획기적으로 변화시킬 수 있는 잠재력을 가지고 있지만 개인 정보 보호와 시민의 자유에 심각한 위험을 초래하기도 합니다.

AI 기반 영상감시 시스템은 알고리즘을 적용해 카메라, 소셜미디어, 기타 온라인 소스 등 다양한 소스에서 나오는 방대한 양의 데이터를 분석한다. 이를 통해 법 집행 기관과 보안 기관은 개인을 추적하고 범죄 활동이 시작되기 전에 이를 예측할 수 있습니다.


AI 기반 감시 시스템의 채택은 범죄와 테러리즘을 퇴치하는 데 유용한 도구처럼 보일 수 있지만, 이는 개인 정보 보호와 시민 자유에 대한 우려를 불러일으킵니다. 비평가들은 이러한 시스템이 잠재적으로 자유와 시민의 자유를 희생하면서 개인을 감시하고 통제하는 데 사용될 수 있다고 주장합니다.


더 나쁜 것은 AI 기반 감시 시스템의 사용이 항상 투명하지는 않다는 것입니다 . 사람들은 자신이 언제, 어떤 목적으로 감시되고 있는지 이해하기 어려울 수 있습니다. 이러한 투명성 부족은 법 집행 기관과 보안 기관에 대한 신뢰를 약화시키고 일반 대중에게 불안감을 줄 수 있습니다.


이러한 과제를 극복하려면 AI 기반 감시 시스템의 적용이 엄격한 규제와 감독을 받아야 합니다. 여기에는 이러한 시스템 사용에 대한 명확한 정책과 절차를 수립하는 것뿐만 아니라 독립적인 감독 및 검토 메커니즘을 만드는 것도 포함됩니다.


법 집행 기관과 보안 기관은 이러한 시스템이 언제, 어떻게 사용되는지 투명해야 하며, 사람들은 자신의 데이터가 어떻게 수집되고 활용되는지에 대한 정보에 접근할 수 있어야 합니다. AI 기반 감시 시스템의 통합은 의심할 여지 없이 법 집행 기관과 보안 기관에 상당한 이점을 가져왔습니다. 그러나 이러한 시스템이 우리의 기본 권리와 자유에 대한 잠재적인 위험을 인식하는 것이 중요합니다. 투명성 부족과 차별 위험은 규제 기관이 개인정보와 시민의 자유를 보호하기 위해 해결해야 하는 문제 중 일부일 뿐입니다.


엄격한 규칙과 감독 메커니즘을 구현하는 것은 인공지능 기술이 개인의 권리와 자유를 침해하지 않고 사회의 이익을 위해 사용되는 미래를 향한 중요한 단계입니다. AI 기반 감시 시스템의 사용을 규제하고 적용의 투명성을 보장하기 위한 명확한 정책과 절차를 수립하는 것이 중요합니다. 또한 책임성을 보장하기 위해 독립적인 감독 및 검토 메커니즘을 도입해야 합니다.


유럽연합(EU) 의회는 최근 AI 시대에 개인의 프라이버시를 보호하기 위한 중요한 조치를 취했습니다. 유럽의회 의원 대다수는 현재 공공장소 감시를 위한 인공지능 사용을 금지하는 제안을 지지하고 있다. 이 제안은 공공 안전에 특별한 위협이 되지 않는 한 공공 장소에서 얼굴 인식 및 기타 형태의 AI 감시 적용을 금지합니다. 이번 결정은 개인의 사생활과 기타 기본권을 침해하는 방식으로 인공지능 기술을 사용할 가능성에 대한 우려가 커지고 있음을 반영합니다. 유럽 의회는 공공 장소에서 AI 지원 감시 적용을 금지함으로써 AI 기술이 개인 정보 보호 및 기타 윤리적 고려 사항을 존중하는 방식으로 개발되고 사용되도록 보장하는 강력한 입장을 취하고 있습니다.


내 관점에서는 인공지능 기술을 감시에 사용하는 것은 책임감 있고 윤리적인 방식으로 수행될 경우에만 정당화될 수 있습니다. 개인의 프라이버시와 시민의 자유를 우선시함으로써 우리는 자유롭고 민주적인 사회로 정의되는 가치를 희생하지 않고도 AI 기술을 사용하여 보안을 강화하고 사회를 보호하는 미래를 건설할 수 있습니다.


AI 시대 개인정보 보호의 미래

인공 지능 기술이 계속 발전하고 일상 생활에 더욱 통합됨에 따라 개인 정보 보호의 미래는 중요한 시점에 있습니다. 메타버스가 발전하고 우리가 생성하는 데이터의 양이 증가함에 따라 이러한 기술이 데이터의 보안 및 개인 정보 보호에 미치는 미래 영향에 대해 생각하기 시작하는 것이 중요합니다.


오늘 우리가 내리는 결정은 미래 세대에게 광범위한 영향을 미칠 것입니다. AI 기술이 사회 전체에 이익이 되고 개인의 권리와 권리를 존중하고 보호하는 방식으로 사용되는 미래를 구축하는 것은 우리에게 달려 있습니다. 자유. 이 섹션에서는 인공 지능 시대의 잠재적인 개인 정보 보호 기회 중 일부를 고려하고 보다 긍정적인 미래를 구축하기 위해 어떤 조치를 취할 수 있는지 살펴보겠습니다.


규제의 필요성

인공지능 시스템이 점점 더 복잡해지고 막대한 양의 데이터를 처리하고 분석할 수 있게 됨에 따라 이 기술을 오용할 위험이 커지고 있습니다.

인공지능 기술이 개인의 권리와 자유를 존중하는 방식으로 개발되고 사용되도록 보장하기 위해서는 효과적인 규제와 감독이 적용되는 것이 기본입니다. 여기에는 인공 지능 시스템에 의한 데이터 수집 및 사용뿐만 아니라 투명하고 설명 가능하며 편견이 없도록 시스템을 설계하고 개발하는 것도 포함됩니다.


인공지능 기술을 효과적으로 규제하려면 인공지능의 윤리적 적용을 위한 엄격한 기준과 지침을 수립하기 위해 정부, 업계, 사회 간의 협력이 필요합니다. 또한 이러한 표준 준수 여부를 지속적으로 모니터링하고 제어하는 것도 포함됩니다.


적절하게 규제하지 않으면 인공지능 기술의 사용 증가로 인해 사생활과 시민의 자유가 더욱 침해될 뿐만 아니라 사회의 기존 불평등과 편견이 강화될 위험이 있습니다. AI에 대한 규제 프레임워크를 구축함으로써 우리는 이 강력한 기술이 개인의 권리와 자유를 보호하는 동시에 공익을 위해 사용되도록 보장할 수 있습니다.


데이터 보안 및 암호화의 중요성

데이터 유출 및 사이버 공격은 신원 도용, 금전적 손실, 평판 훼손 등 심각한 결과를 초래할 수 있습니다. 최근 몇 년간 세간의 이목을 끄는 여러 차례의 데이터 유출 사건으로 인해 데이터 보안의 중요성이 강조되었으며 민감한 정보를 보호하기 위해 암호화를 사용하는 것이 점점 더 중요해지고 있습니다.


암호화는 무단 액세스를 방지하기 위해 정보를 읽을 수 없는 형식으로 변환하는 프로세스입니다. 이는 저장 및 전송 중에 데이터를 보호하는 방법입니다. 암호화는 개인 정보, 금융 데이터, 영업 비밀 등 민감한 데이터를 보호하는 데 필수적입니다. 인공 지능 기술이 계속 발전함에 따라 강력한 데이터 보안 및 암호화의 필요성이 더욱 중요해지고 있습니다 . 인공지능이 의존하는 엄청난 양의 데이터는 침해가 광범위한 영향을 미칠 수 있다는 것을 의미하므로 데이터 손실이나 도난을 방지하기 위한 보안 조치를 구현하는 것이 중요합니다.


예를 들어, AI 기술을 사용하여 환자 데이터를 분석하는 의료 시설을 생각해 보겠습니다. 이러한 데이터에는 병력, 진단, 치료 계획 등 민감한 정보가 포함될 수 있습니다. 승인되지 않은 개인이 이러한 데이터를 도난당하거나 접근하는 경우 관련 환자에게 심각한 영향을 미칠 수 있습니다. 강력한 암호화를 사용하여 이러한 데이터를 보호함으로써 의료 기관은 해당 데이터의 기밀과 보안을 보장할 수 있습니다.


또 다른 예는 AI를 사용하여 고객 데이터를 분석하여 사기를 탐지하는 금융 기관입니다. 기관이 수집하는 데이터에는 계좌번호, 거래 내역 등 개인 및 금융 정보가 포함될 수 있습니다. 이러한 데이터가 잘못된 사람의 손에 들어가면 신원 도용이나 기타 사기에 사용될 수 있습니다. 이러한 데이터를 보호하기 위해 암호화를 구현함으로써 금융 기관은 무단 액세스를 방지하고 고객의 정보를 안전하게 보호할 수 있습니다.

두 사례 모두 데이터 보안과 암호화의 중요성을 명확하게 강조합니다. 인공 지능을 사용하는 조직은 데이터 보안을 중요하게 생각하고 수집하는 민감한 데이터를 보호하기 위해 강력한 암호화를 구현해야 합니다. 그렇게 하지 않으면 데이터가 해킹된 조직과 개인 모두에게 심각한 영향을 미칠 수 있습니다.



양자컴퓨팅과의 상관관계


양자 컴퓨팅의 개발은 데이터 보안 및 암호화에 심각한 위협을 가하며 고급 암호화 방법에 대한 투자 증가의 필요성을 강조합니다.

양자 컴퓨터는 현재 금융 거래, 의료 기록, 개인 정보 등 민감한 데이터를 보호하는 데 사용되는 기존 암호화 알고리즘을 해킹할 수 있습니다. 이는 양자 컴퓨터가 기존 컴퓨터보다 훨씬 빠르게 계산을 수행할 수 있어 암호화 키를 해킹하고 기본 데이터를 공개할 수 있기 때문입니다.


인공지능 시대의 개인정보 보호는 개인으로서, 그리고 사회구성원으로서 우리 모두에게 영향을 미치는 문제입니다. 기술 및 규제 솔루션을 모두 포함하여 이 문제에 대한 포괄적인 접근 방식을 취하는 것이 중요합니다. 분산형 인공 지능 기술은 안전하고 투명하며 접근 가능한 AI 서비스 및 알고리즘을 구현함으로써 유망한 발전 방법을 제공합니다. 이러한 플랫폼을 활용함으로써 우리는 중앙 집중식 시스템과 관련된 위험을 완화하는 동시에 AI 솔루션의 민주화와 접근성을 높이는 데 기여할 수 있습니다.


동시에, 정부와 규제 기관이 AI 기술의 개발 및 배포를 감독하기 위해 적극적인 접근 방식을 취하는 것이 중요합니다. 여기에는 개인의 개인 정보 보호 권리를 보호하면서 인공 지능의 책임감 있고 윤리적인 사용을 보장할 수 있는 규칙, 표준 및 감독 기관의 확립이 포함됩니다.


마지막으로, 인공지능 시대의 개인정보 보호는 정부, 산업계, 시민사회 등 다양한 이해관계자 간의 협력과 협력이 필요합니다. 개인 정보 보호와 보안을 촉진하는 전략을 개발하고 채택하기 위해 협력함으로써 우리는 인공 지능의 이점이 모든 개인의 개인 정보 보호와 존엄성을 존중하는 윤리적이고 책임감 있고 지속 가능한 방식으로 구현되도록 도울 수 있습니다.


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