윤리적 인공지능 정책 환경 맵핑: 혼합 방법 분석

더 많은 국가 정부가 인공지능의 윤리적 함의를 다루는 정책을 채택함에 따라, 이러한 주제에 대한 정책 문서의 비교 분석은 새로운 우려와 공동의 중요성이 있는 분야에 대한 귀중한 통찰을 제공할 수 있습니다. 본 연구는 24개국에서 출처를 둔 윤리적 AI에 관한 57개의 정책 문서를 비판적으로 검토하며, 계산적 텍스트 마이닝 방법과 질적 내용 분석을 결합하여 적용하였습니다. 주요 목표는 이러한 정책 문서 전반에 걸쳐 공통 주제를 체계적으로 식별하고, 다양한 정부가 중요 문제에 대해 우선 순위를 두는 방식을 비교 분석하는 것입니다. 총 19개의 주제가 초기 단계에서 추출되었습니다. 반복적인 코딩 과정을 통해 여섯 가지 포괄적인 주제가 식별되었습니다: 원칙, 개인 데이터 보호, 정부의 역할과 책임, 절차적 지침, 거버넌스 및 모니터링 메커니즘, 그리고 인식론적 고려사항. 더욱이, 이 연구는 이전에 간과되었으나 현재 등장하고 있는 31개의 AI 윤리적 딜레마를 밝혀냈습니다. 이러한 딜레마는 정책 문서 전반에서 다양한 정도로 언급되었습니다. 본 연구는 국가 수준에서 기술 정책 형성의 확장되는 분야에 학문적 기여를 하며, 국가 간의 유사성과 차이를 분석합니다. 또한, 이 분석은 인공지능 분야의 끊임없이 변화하는 추세와 주목이 요구되는 잠재적으로 간과된 영역을 이해하고자 하는 정책 결정자들에게 실용적인 의미를 갖습니다.