인공지능의 윤리적 훈련
인공지능 분야에서 가장 큰 과제 중 하나는 지능적일 뿐만 아니라 인간의 윤리적 규범 및 가치에 부합하는 방식으로 작동하는 AI 시스템을 개발하는 것입니다. 이에 대한 한 가지 접근 방식은 법전과 판례를 기반으로 AI를 훈련시키는 것입니다. 이 글에서는 이 방법을 탐구하고 인간과 유사한 규범과 가치를 지닌 AI를 만들기 위한 추가 전략을 살펴봅니다. 저는 또한 네덜란드 AI 연합을 대표하여 법무부(J&V)의 의뢰로 작성한 전략 보고서에서 이 제안을 법무부에 제출했습니다.
GAN을 활용한 격차 식별
생성적 적대 신경망(GAN)은 입법상의 공백을 발견하는 도구로 사용될 수 있습니다. 기존 법률 범위를 벗어나는 시나리오를 생성함으로써 GAN은 잠재적인 윤리적 딜레마나 다루어지지 않은 상황을 드러낼 수 있습니다. 이를 통해 개발자는 이러한 격차를 식별하고 해결할 수 있으며, AI는 학습할 수 있는 보다 완전한 윤리적 데이터 세트를 갖게 됩니다. 물론 모델을 세밀하게 조정하기 위해서는 법률가, 판사, 정치인, 윤리학자도 필요합니다.
AI 윤리 훈련의 가능성과 한계
법률 훈련이 견고한 출발점을 제공하지만, 몇 가지 중요한 고려 사항이 있습니다.
- 규범 및 가치의 제한된 반영 법률은 인간 윤리의 모든 측면을 다루지 못합니다. 많은 규범과 가치는 문화적으로 결정되며 공식 문서에 명시되어 있지 않습니다. 오직 법규에만 기반하여 훈련된 AI는 이러한 미묘하지만 결정적인 측면을 놓칠 수 있습니다.
- 해석 및 맥락 법률 텍스트는 종종 복잡하고 해석의 여지가 있습니다. 맥락을 이해하는 인간의 능력 없이는 AI가 윤리적으로 책임 있는 방식으로 특정 상황에 법률을 적용하는 데 어려움을 겪을 수 있습니다.
- 윤리적 사고의 역동성 사회적 규범과 가치는 끊임없이 진화합니다. 오늘날 용인되는 것이 내일은 비윤리적으로 간주될 수 있습니다. 따라서 AI는 이러한 변화에 대처하기 위해 유연하고 적응력이 있어야 합니다.
- 윤리와 합법성의 관계 합법적인 것이 모두 윤리적으로 옳지는 않으며, 그 반대도 마찬가지임을 인식하는 것이 중요합니다. AI는 법의 문자적 의미를 넘어 윤리적 원칙의 정신을 이해할 수 있는 능력을 갖추어야 합니다.
인간적 가치 및 규범을 위한 추가 전략
인간의 윤리와 진정으로 공명하는 AI를 개발하려면 보다 총체적인 접근 방식이 필요합니다.
1. 문화 및 사회 데이터 통합
AI를 문학, 철학, 예술, 역사에 노출시킴으로써 시스템은 인간의 조건과 윤리적 문제의 복잡성에 대한 더 깊은 이해를 얻을 수 있습니다.
2. 인간 상호 작용 및 피드백
윤리, 심리학, 사회학 분야의 전문가를 훈련 과정에 참여시키는 것은 AI를 다듬는 데 도움이 될 수 있습니다. 인간의 피드백은 미묘한 차이를 제공하고 시스템이 부족한 부분을 수정할 수 있도록 보장합니다.
3. 지속적인 학습 및 적응
AI 시스템은 새로운 정보로부터 학습하고 변화하는 규범과 가치에 적응하도록 설계되어야 합니다. 이를 위해서는 지속적인 업데이트와 재교육을 가능하게 하는 인프라가 필요합니다.
4. 투명성 및 설명 가능성
AI 결정이 투명하고 설명 가능해야 하는 것은 매우 중요합니다. 이는 사용자 신뢰를 용이하게 할 뿐만 아니라 개발자가 윤리적 고려 사항을 평가하고 필요에 따라 시스템을 조정할 수 있도록 합니다.
결론
AI를 법전과 판례를 기반으로 훈련하는 것은 인간의 규범과 가치에 대한 이해를 갖춘 시스템을 개발하는 데 있어 가치 있는 단계입니다. 하지만 인간과 유사한 방식으로 진정으로 윤리적으로 행동하는 AI를 만들기 위해서는 다학제적 접근 방식이 필요합니다. 법률에 문화적, 사회적, 윤리적 통찰력을 결합하고 훈련 과정에 인간의 전문 지식을 통합함으로써, 우리는 지능적일 뿐만 아니라 현명하고 공감 능력이 있는 AI 시스템을 개발할 수 있습니다. 다음을 살펴보겠습니다. 미래 가져올 수 있는지
추가 자료:
- AI에 대한 윤리적 원칙 및 (부재하는) 법적 규정 본 문서는 AI 시스템이 신뢰성을 갖추기 위해 충족해야 하는 윤리적 요구 사항에 대해 논의합니다. 데이터와 사회
- AI 거버넌스 설명: 조직 내 AI의 윤리적이고 책임감 있는 구현에 AI 거버넌스가 어떻게 기여할 수 있는지에 대한 개요입니다. AI 개인 교육
- 책임감 있는 AI의 세 가지 기둥: 유럽 AI 법규 준수 방법 본 기사는 새로운 유럽 법규에 따른 윤리적 AI 애플리케이션의 핵심 원칙을 다룹니다. Emerce
- 윤리적으로 책임감 있는 AI 연구원 교육: 사례 연구 윤리적 책임에 중점을 둔 AI 연구원 교육에 관한 학술 연구입니다. ArXiv
