머신러닝 및 인공지능의 윤리적 원칙: 현장 사례와 향후 나아갈 방향

초록 의사결정 과정의 속도와 효율성을 이유로 우리 일상생활의 수많은 측면에 대한 의사결정이 머신러닝(ML) 알고리즘과 인공지능(AI)에 위탁되고 있습니다. 인공지능을 뒷받침하는 알고리즘 유형 중 하나인 ML 접근법은 일반적으로 블랙박스로 개발됩니다. 이는 ML 코드 스크립트가 거의 면밀히 조사되지 않으며, 사용성과 유효성을 위해 해석 가능성이 대개 희생된다는 것을 의미합니다. 프로그램 개발과 관련된 관행의 개선 여지는 특히 공정성, 정확성, 책무성 및 투명성을 포함한 다른 차원에서도 지적되었습니다. 본 논문에서는 이러한 주제에 관한 가이드라인 및 전용 문서의 작성을 논의합니다. AI 기반 의사결정의 다음과 같은 적용 사례를 개략적으로 설명합니다: (a) 형사 사법 시스템에서의 위험 평가, 및 (b) 자율주행 차량이며, 윤리적 원칙 간의 마찰 지점을 강조합니다. 마지막으로 AI 거버넌스 구현을 향한 향후 가능한 방향을 검토합니다.