아실로마 AI 원칙: 인공지능 활용에 대한 윤리적지
1. 배경
아실로마 AI 원칙은 2017년 11월, 미국 캘리포니아 주 아실로마에서 열린 AI 안전 워크숍에서 처음 제시되었습니다. 이 워크숍에는 인공지능 분야의 저명한 연구자, 윤리학자, 정책 입안자 등 약 100명이 참여했습니다.
주요 배경 요인:
- 인공지능 기술의 급격한 발전: 인공지능 기술의 급격한 발전과 함께 안전과 윤리에 대한 우려가 증가했습니다.
- 인공지능의 잠재적 위험: 인공지능이 의도적 또는 의도하지 않게 인간에게 해를 끼칠 수 있다는 우려가 제기되었습니다.
- 인공지능 개발 및 활용에 대한 윤리적 가이드라인 필요성: 인공지능 개발 및 활용에 대한 윤리적 기준을 마련해야 한다는 필요성이 제기되었습니다.
2. 선정 이유
아실로마 AI 원칙은 다음과 같은 이유로 선정되었습니다.
- 인공지능 안전 및 윤리에 대한 기본적인 가이드라인 제공: 아실로마 AI 원칙은 인공지능 안전 및 윤리에 대한 기본적인 가이드라인을 제공합니다.
- 다양한 이해관계자들의 합의: 아실로마 AI 원칙은 인공지능 분야의 다양한 이해관계자들의 합의를 통해 만들어졌습니다.
- 글로벌 AI 윤리 논의의 토대 마련: 아실로마 AI 원칙은 글로벌 AI 윤리 논의의 토대를 마련했습니다.
3. 참여자 및 약력
아실로마 AI 워크숍에는 다음과 같은 주요 참여자들이 참여했습니다.
- 일라이자 융 (Eliezer Yudkowsky): 인공지능 안전 전문가, 기계 윤리학자
- 스튜어트 러셀 (Stuart Russell): 인공지능 연구자, 저서 “Artificial Intelligence: A Modern Approach”의 공동 저자
- 마빈 민스키 (Marvin Minsky): 인공지능 연구의 선구자, MIT 인공지능 연구소 설립자
- 이연주 (Illah Reza Nourbakhsh): 로봇공학 및 인공지능 연구자, 카네기멜론대학교 로봇공학 연구소 소장
- 크리스토퍼 맥키니 (Christopher Mckiney): OpenAI 연구원, 인공지능 안전 및 윤리 연구
4. 아실로마 AI원칙 23가지
- 머신러닝 시스템의 사전평가: 인공지능 시스템을 개발하기 전에 잠재적인 윤리적, 사회적, 환경적 영향을 사전에 평가합니다.
- 차별 없는 성능: 인공지능 시스템은 인종, 성별, 성적 지향, 장애 등에 따른 차별을 방지하고 다양성을 존중합니다.
- 공정성 보장: 데이터와 알고리즘의 공정성을 유지하고, 인종, 성별, 성적 지향 등에 따른 편견을 줄입니다.
- 투명성 제공: 인공지능 시스템의 의사결정과 운영이 투명하게 이해되고, 사용자에게 설명이 가능하도록 합니다.
- 개인정보 보호: 개인정보를 적절하게 보호하고, 개인의 동의를 얻은 후에만 정보를 수집 및 활용합니다.
- 기술적 안전 보장: 시스템의 안정성과 안전성을 유지하고, 이로 인한 잠재적인 위협에 대비합니다.
- 책임성 강화: 인공지능 개발자와 운영자는 시스템의 사용 및 결과에 대한 책임을 지고, 투명하고 윤리적으로 운영합니다.
- 공공 이익 증진: 인공지능 기술은 사회적 가치와 공공 이익을 증진시키는 방향으로 사용되어야 합니다.
- 생태계 존중: 환경과 자연 생태계를 존중하고, 지속 가능한 방향으로 기술을 발전시킵니다.
- 사회적 영향 고려: 인공지능 기술이 사회적 영향을 고려하고, 이로 인한 부정적인 영향을 최소화합니다.
- 안전한 운용: 인공지능 시스템의 운용은 사람들의 안전을 최우선으로 고려해야 합니다. 시스템이 예측할 수 없는 위험을 줄이는 방향으로 설계되어야 합니다.
- 다양성 존중: 인공지능 시스템은 다양한 문화적, 언어적, 사회적 배경을 고려하여 설계되어야 하며, 다양성을 존중하고 포용해야 합니다.
- 책임과 투명성 강화: 인공지능 시스템의 개발 및 운용에 관련된 책임은 명확히 규정되어야 하며, 그 과정은 투명하고 공개적으로 이루어져야 합니다.
- 사용자의 자유와 자기 결정권: 사용자는 인공지능 시스템에 대한 정보에 대한 접근 권한을 가지며, 자유롭고 자기 결정적으로 시스템을 이용할 수 있어야 합니다.
- 사용자의 안전 보장: 사용자는 인공지능 시스템의 사용으로 인한 안전에 대한 보장을 받아야 하며, 시스템의 부정적인 영향에 대비할 수 있는 방법을 제공받아야 합니다.
- 인간 중심 설계: 인공지능 시스템은 인간의 요구와 필요에 주안점을 두어야 하며, 인간의 가치와 존엄성을 존중해야 합니다.
- 자율성과 의지의 보장: 사용자는 자신의 의지에 따라 인공지능 시스템의 사용을 제어할 수 있어야 하며, 시스템의 자율성이 존중되어야 합니다.
- 학습과 개선의 지속적인 추진: 인공지능 시스템은 지속적인 학습과 개선을 통해 성능을 향상시키고, 사용자와 사회에 최대한 이익을 제공해야 합니다.
- 정의와 공정한 분배: 인공지능 기술의 혜택은 모든 사람들에게 공평하게 분배되어야 하며, 사회적으로 가장 취약한 그룹에 대한 보호와 지원이 우선되어야 합니다.
- 윤리적인 거버넌스 강화: 인공지능 시스템의 발전과 사용에 관련된 윤리적인 고려는 거버넌스 체계를 통해 강화되어야 하며, 이를 위한 적절한 규제와 지침이 마련되어야 합니다.
- 윤리적인 의사결정: 인공지능 시스템은 의사결정 과정에서 윤리적인 원칙을 준수해야 합니다. 이를 통해 시스템이 사용자와 사회에 해를 끼치지 않도록 보장합니다.
- 투명성과 설명 가능성: 인공지능 시스템은 그 결과와 의사결정에 대한 설명이 가능해야 합니다. 이를 통해 시스템의 운영과 작동 방식을 이해하고 검증할 수 있습니다.
- 사회적 영향에 대한 책임: 인공지능 개발자와 운용자는 시스템의 사회적 영향에 대한 책임을 질 수 있어야 합니다. 이를 통해 시스템의 사용이 사회적으로 책임 있는 방향으로 이루어질 수 있습니다.