인공지능의 윤리적 훈련

인공지능(AI)의 세계에서 가장 큰 과제 중 하나는 단순히 지능적일 뿐만 아니라 인간의 윤리적 규범과 가치에 부합하는 방식으로 행동하는 AI 시스템을 개발하는 것입니다. 이를 위한 한 가지 접근 방식은 법률 및 판례를 기반으로 AI를 훈련하는 것입니다. 이 글에서는 이 방법을 탐구하고 인간과 유사한 규범과 가치를 가진 AI를 만들기 위한 추가 전략을 살펴봅니다. 저는 또한 네덜란드 AI 연합을 대표하여 법무부 및 사법부 장관에게 제출한 전략 보고서에서 이 제안을 했습니다.

기본 접근 방식: 법률을 기반으로

법률 및 판례를 기반으로 AI를 훈련한다는 아이디어는 법률이 사회 내 집단 규범과 가치를 반영한다는 개념에 기반합니다. AI가 이러한 법률 텍스트를 분석하도록 함으로써 시스템은 무엇이 사회적으로 용납되는지, 어떤 행동이 금지되는지에 대한 통찰력을 얻을 수 있습니다.

GAN을 사용하여 격차 식별

생성적 적대 신경망(GAN)은 법률의 격차를 발견하는 도구로 사용될 수 있습니다. 기존 법률의 범위를 벗어나는 시나리오를 생성함으로써 GAN은 잠재적인 윤리적 딜레마 또는 해결되지 않은 상황을 밝힐 수 있습니다. 이를 통해 개발자는 이러한 격차를 식별하고 해결할 수 있으며, AI는 학습할 수 있는 보다 완전한 윤리적 데이터 세트를 갖게 됩니다. 물론 모델을 미세 조정하기 위해 변호사, 판사, 정치인 및 윤리학자도 필요합니다.

AI의 윤리적 훈련의 가능성과 한계

법률을 기반으로 훈련하는 것은 견고한 출발점을 제공하지만 몇 가지 중요한 고려 사항이 있습니다.

1. 규범 및 가치의 제한된 표현 법률은 인간 윤리의 모든 측면을 다루지 않습니다. 많은 규범과 가치는 문화적으로 결정되며 공식 문서에 기록되지 않습니다. 오로지 법률에 따라 훈련된 AI는 이러한 미묘하지만 중요한 측면을 놓칠 수 있습니다.
2. 해석 및 맥락 법률 텍스트는 종종 복잡하며 해석의 대상이 됩니다. 맥락을 이해하는 인간의 능력이 없다면 AI는 윤리적으로 책임감 있는 방식으로 특정 상황에 법률을 적용하는 데 어려움을 겪을 수 있습니다.
3. 윤리적 사고의 역동적인 특성 사회적 규범과 가치는 끊임없이 진화합니다. 오늘날 용납되는 것이 내일은 비윤리적으로 간주될 수 있습니다. 따라서 AI는 이러한 변화에 대처하기 위해 유연하고 적응 가능해야 합니다.
4. 윤리 대 합법성 합법적인 모든 것이 윤리적으로 옳지 않으며 그 반대도 마찬가지라는 점을 인식하는 것이 중요합니다. AI는 법의 문자 너머를 보고 윤리적 원칙의 정신을 이해할 수 있는 능력을 가져야 합니다.

AI에서 인간 규범 및 가치를 위한 추가 전략

인간 윤리와 진정으로 공감하는 AI를 개발하려면 보다 전체적인 접근 방식이 필요합니다.

1. 문화 및 사회 데이터 통합

AI에 문학, 철학, 예술 및 역사에 대한 노출을 제공함으로써 시스템은 인간의 조건과 윤리적 문제의 복잡성에 대한 더 깊은 통찰력을 얻을 수 있습니다.

2. 인간 상호 작용 및 피드백

윤리, 심리학 및 사회학 전문가를 훈련 프로세스에 참여시키면 AI를 미세 조정하는 데 도움이 될 수 있습니다. 인간 피드백은 뉘앙스를 제공하고 시스템이 부족한 부분을 수정할 수 있습니다.

3. 지속적인 학습 및 적응

AI 시스템은 새로운 정보로부터 학습하고 변화하는 규범과 가치에 적응하도록 설계되어야 합니다. 이를 위해서는 지속적인 업데이트 및 재훈련을 가능하게 하는 인프라가 필요합니다.

4. 투명성 및 설명 가능성

AI 결정이 투명하고 설명 가능해야 하는 것이 중요합니다. 이는 사용자 신뢰를 촉진할 뿐만 아니라 개발자가 윤리적 고려 사항을 평가하고 필요한 경우 시스템을 조정할 수 있도록 합니다.

결론

법률 및 판례를 기반으로 AI를 훈련하는 것은 인간 규범 및 가치에 대한 이해를 갖춘 시스템을 개발하는 데 귀중한 단계입니다. 그러나 인간과 유사한 방식으로 진정으로 윤리적으로 행동하는 AI를 만들기 위해서는 다학제적 접근 방식이 필요합니다. 법률을 문화적, 사회적 및 윤리적 통찰력과 결합하고 훈련 프로세스에 인간 전문 지식을 통합함으로써 우리는 단순히 지능적일 뿐만 아니라 현명하고 공감하는 AI 시스템을 개발할 수 있습니다. 미래가 무엇을 가져올지 기대해 봅시다.

추가 자료:

• AI에 대한 윤리적 원칙 및 (비)존재하는 법적 규칙. 이 기사에서는 AI 시스템이 신뢰할 수 있기 위해 충족해야 하는 윤리적 요구 사항을 논의합니다. 데이터 및 사회
• AI 거버넌스 설명: AI 거버넌스가 조직 내에서 AI의 윤리적이고 책임감 있는 구현에 어떻게 기여할 수 있는지에 대한 개요. AI 인력 교육
• 책임감 있는 AI의 세 가지 기둥: 유럽 AI 법을 준수하는 방법. 이 기사에서는 새로운 유럽 법률에 따른 윤리적 AI 애플리케이션의 핵심 원칙을 다룹니다. Emerce
• 윤리적으로 책임감 있는 AI 연구원 교육: 사례 연구. 윤리적 책임에 중점을 둔 AI 연구원 교육에 대한 학술 연구. ArXiv