인공지능(AI)은 강력하고 광범위한 기술로, 엄청난 기회와 상당한 위험을 동시에 제공합니다. 사회가 AI 시스템에 의존하여 결정을 내리기 시작함에 따라 그들의 사용을 규제하고 통제하는 것은 매우 중요해졌습니다. 이 기사에서는 AI와 관련된 도전과 과제인 잘못된 정보, 딥 페이크, 그리고 편향과 같은 문제를 다루며 이러한 문제를 해결하기 위한 다면적인 접근의 필요성을 탐구합니다.
AI는 다양한 파라미터를 포함한 수많은 수학적 방정식인 복잡한 알고리즘에 의해 구동됩니다. 이러한 알고리즘은 각 실행마다 다른 결과물을 생성하여 그들의 행동을 예측할 수 없게 만듭니다. 그러나 그들은 편향과 차별을 강화시킬 수 있는 잠재력도 지니고 있습니다. 예를 들어, 역사적 데이터를 기반으로 구성된 아마존 알고리즘은 구직 지원서를 분석하는 데 사용되었는데, 이로 인해 남성 지원자들을 선호함으로써 고용 과정에서 성별 편향을 지속시켰습니다.
이러한 문제를 해결하기 위해 호주 정부는 해당 나라에서 AI 사용에 대한 포괄적인 가이드라인을 수립하기로 결정했습니다. 전문가들은 기술, 훈련, 사회 포용성, 그리고 법률을 포함한 포괄적인 규제 체계의 중요성을 강조합니다. 혁신을 촉진하고 위험을 완화하는 것 사이에 균형을 맞추는 것이 중요합니다.
유럽 연합의 접근법을 모범 삼아 호주 정부는 AI 규제에 리스크 중심 전략을 채택하고자 합니다. 이는 자율 주행 차량이나 의료 기기에서 사용되는 고위험 AI 시스템에 품질 보증 조치를 적용하는 것을 의미합니다. AI 규제에 복잡한 대응을 필요로 하며, 새로운 위험 요소를 다루기 위해 기존 규정을 집행하고 싶 구명권 칠리 교수가 강조했습니다.
기술 분야 자체에도 책임이 있습니다. 소프트웨어 개발팀 내에서 비판적 사고는 AI 모델이 책임 있고 편향되지 않은 데이터 셋으로 교육되도록 보장하는 데 필수적입니다. Salesforce와 같은 기업들은 AI 편향과 관련된 우려를 해결하기 위해 “윤리적 사용 사무실”과 같은 내부 거버넌스 메커니즘을 도입했습니다.
그러나 도전은 여전히 남아 있습니다. AI 시스템은 데이터에 많이 의존하며, 이러한 데이터 셋의 품질과 완전성은 그들의 결과에 상당한 영향을 미칠 수 있습니다. 심지어 저작권이 있는 데이터나 다른 목적으로 의도된 데이터를 사용하는 것이 AI 시스템에서 흔합니다. 이는 편향적 위험을 완화하고 표현성을 보장하기 위해 합성 데이터를 만드는 것과 같은 대체 접근법의 필요성을 강조합니다.
AI 분야가 계속 발전함에 따라 규제당국은 혁신을 촉진하고 의도치 않은 결과에 대비하는 저는 균형을 맞추어야 합니다. 신중하고 보수적인 접근법이 이루어질 필요가 있습니다. Petar Bielovich의 말처럼 “우리는 신중해야 하며 보수적이어야 합니다.”
자주 묻는 질문
1. AI란 무엇인가요?
AI는 시각 인식, 음성 인식, 문제 해결 및 의사 결정과 같이 일반적으로 인간 지능이 필요로 하는 작업을 수행할 수 있는 컴퓨터 시스템의 개발을 가리킵니다.
2. 알고리즘은 무엇인가요?
알고리즘은 데이터 처리 및 예측이나 결정을 위해 AI 시스템에서 사용되는 수학적 방정식입니다. 그것들은 다양한 파라미터로 구성되어 있으며 각 실행마다 다른 결과를 내놓을 수 있습니다.
3. AI의 위험은 무엇인가요?
AI는 잘못된 정보, 딥페이크, 그리고 편향과 같은 위험을 야기할 수 있습니다. 편향된 데이터셋에 교육된 경우 알고리즘은 인종, 성별 또는 다른 보호받는 특성 등을 바탕으로 차별을 강화할 수 있습니다.
4. AI 규제는 어떻게 이루어질 수 있나요?
AI 규제에는 규제 프레임워크, 기술, 훈련 및 사회 포용성을 포함한 다양한 접근 방식이 필요합니다. 정부는 책임 있는 AI 사용을 보장하고 위험을 최소화하기 위해 지침과 규정을 수립할 수 있습니다.
5. AI 규제에 대한 리스크 중심 접근법이란 무엇인가요?
리스크 중심 접근법은 AI 시스템과 관련된 리스크를 평가하고 관리하기 위한 조치를 시행하는 것을 의미합니다. 이는 자율 주행 차량이나 딥페이크와 같은 새로운 위험을 다루기 위한 고위험 AI 응용프로그램의 품질 보증을 포함합니다.
참고 자료:
– 멜버른 대학 로스쿨: www.unimelb.edu.au
– 신남쓰 대학 AI 연구소: www.unsw.edu.au
– 시드니 대학교 비즈니스 스쿨: www.sydney.edu.au
– Atturra: www.atturra.com
– Salesforce: www.salesforce.com
The source of the article is from the blog mendozaextremo.com.ar