신뢰할 수 있는 AI 구축: 디지털 시대의 투명성, 공정성 및 거버넌스

인공지능 시스템이 중요한 사회적 기능에 점점 더 통합됨에 따라, 이들의 투명성, 공정성 및 신뢰성을 보장하는 것이 기술자와 정책 입안자 모두에게 중요한 우려 사항으로 떠올랐습니다. 이 논문은 신뢰할 수 있는 AI를 구축하는 데 있어 세 가지 주요 차원인 알고리즘 투명성, 편향 거버넌스 및 공공 신뢰 구축을 통해 다각적인 도전을 분석합니다. 우리는 설명 가능한 AI(XAI)에 대한 현재 접근 방식과 알고리즘 "블랙 박스"를 열기 위한 이들의 한계를 분석하고, 데이터, 모델 및 응용 수준에서 알고리즘 편향을 탐지하고 완화하기 위한 체계적인 방법을 탐구하며, 기술적 신뢰성과 사회적 수용성을 통해 공공 신뢰를 구축하기 위한 메커니즘을 조사합니다. 본 논문은 이해관계자가 다 함께 참여하고 윤리적 설계 원칙을 통합하는 협력적 거버넌스 프레임워크를 제안합니다. 우리의 분석은 신뢰할 수 있는 AI를 달성하기 위해서는 단순한 기술적 솔루션이 아니라 기술 혁신과 강력한 사회적 거버넌스 메커니즘을 결합한 포괄적인 접근이 필요하다는 것을 보여줍니다. 연구 결과는 향후 AI 개발이 시스템 설계에서 사후의 생각이 아닌 기본 원칙으로서 투명성, 공정성 및 책임성을 우선시해야 한다는 것을 제안합니다.