호주는 인공지능(AI)과 기계학습에 의한 잠재적인 피해를 예방하고 대응하기 위해 강화된 규제가 필요하다고 인식하고 있습니다. 호주증권투자위원회(ASIC) 의장인 조 롱고(Joe Longo)는 기존 법률이 기업의 책임을 추적하기 위해 사용되었다고 인정했지만 신흥 기술을 효과적으로 규제하기 위해 개혁이 필요하다고 밝혔습니다.
현재의 법률은 경제의 모든 부문에 적용되는 포괄적인 원칙을 포함하고 있지만, AI에 특화된 문제에 대해서는 입법적인 공백이 존재합니다. “불투명한” AI 시스템으로 인해 발생하는 피해는 전통적인 백색칼라 범죄보다 감지하기 어렵기 때문에 알고리즘이나 AI를 통해 저지르는 범죄에 맞춰진 규제가 필수적입니다. 롱고는 현재의 법률은 잘못된 행동을 처벌하는 데에는 충분할지모르지만 피해를 예방하는 능력은 제한적이라고 강조했습니다.
롱고는 내부자거래나 시장조작과 같은 인공지능 오용의 잠재적인 시나리오를 강조했습니다. 기존의 프레임워크 내에서 벌금 부과가 가능하지만, AI에 특화된 법률이 이러한 위반행위를 방지하고 단속하는 데에 더 효과적일 것입니다. 투명한 감독과 거버넌스는 불공정한 사례를 방지하기 위해 필요하지만 현재의 규제 구조는 이를 충분히 보장하지 못할 수 있습니다.
소비자에 대한 인공지능 기반의 피해 방지도 우려되고 있습니다. 현재의 과제에는 인공지능 사용의 투명성 부족, 우연한 편견, 자동화된 결정에 대한 이의제기와 손해배상 책임을 확립하는 것이 포함됩니다. 이러한 문제를 해결하고, 편견을 받거나 피해를 입은 개인들에 대한 구제를 확보해야 합니다.
정보보호에 대한 검토를 통한 정부의 대응책은 자동화된 결정이 어떻게 이루어지는지에 대한 의미있는 정보 요청의 권리를 “원칙적으로” 보장하기로 합의되었습니다. 그러나 유럽연합의 일반 데이터 보호 규정은 자동 처리에 의한 결정에 완전한 접근을 금지하는 보다 포괄적인 접근을 취하고 있습니다.
개발자와 정책 결정자들은 사전에 설정된 규칙을 준수하는 것을 보장하기 위해 의사결정 모델에 “AI 헌법”을 코딩하는 등의 해결책을 제안했습니다. 이러한 도전은 공정하고 책임있는 AI 사용을 촉진하는 규제 체계를 만들기 위해 계속된 논의와 개혁의 중요성을 강조합니다.
결론적으로, 현재의 법률은 AI 관련 문제를 해결하기 위해 활용되고 있지만, 신흥 기술을 효과적으로 규제하기 위해 포괄적인 개혁이 필요합니다. 투명성, 감독, 잠재적인 편견 고려는 공정하고 책임있는 AI 실천을 촉진하기 위한 규정의 개발에서 중요합니다.
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