AI의 발전으로 사람이 피해보고 차별 받는다
인공지능(AI)은 우리가 의사소통하고 쇼핑하는 방식부터 일하고 치료받는 방식에 이르기까지 우리 삶의 여러 측면에 혁명을 일으켰습니다. 그러나 AI가 계속해서 성장하고 발전함에 따라 AI 사용을 둘러싼 윤리적 문제도 함께 제기되고 있습니다.
AI 윤리적 문제 1. 프라이버시 침해
AI와 관련된 주요 윤리적 문제 중 하나는 프라이버시입니다. 인공 지능(AI)은 의료 및 운송에서 소매 및 금융에 이르기까지 우리 삶의 여러 측면을 혁신할 수 있는 잠재력을 가지고 있습니다. 하지만 AI가 보편화되고 고도화됨에 따라 사생활 침해에 대한 심각한 우려도 제기되고 있습니다.
AI가 인간의 프라이버시를 어떤식으로 침해하고 있는지 알아보도록 하겠습니다.
1) 안면 인식 기술
AI의 가장 논란이 되는 용도 중 하나는 안면 인식 기술입니다. 이 기술은 실시간으로 개인을 식별하고 움직임을 추적하며 얼굴 표정을 기반으로 행동을 예측하는 데 사용할 수 있습니다. 그러나 특히 공공장소에서 당사자 모르게 또는 동의 없이 사용할 경우 개인의 사생활과 시민의 자유를 침해할 가능성이 있다는 비판을 받아왔다.
2) 개인화된 광고
AI 알고리즘은 개인의 온라인 행동 및 선호도에 대한 방대한 양의 데이터를 분석하고 이 정보를 사용하여 개인화된 광고를 제공할 수 있습니다. 이는 무해해 보일 수 있지만 개인의 지식이나 동의 없이 수집되고 사용되는 개인 데이터의 양과 이 데이터가 오용되거나 악용될 가능성에 대한 우려를 제기합니다.
3) 예측 치안
AI는 또한 범죄를 예측하고 조사 또는 감시를 위해 개인을 표적으로 삼는 데 사용될 수 있습니다. 그러나 이것은 편견과 차별의 가능성과 무고한 개인이 부당하게 표적이 될 가능성에 대한 우려를 제기합니다.
4) 데이터 침해
AI 알고리즘은 종종 의료 기록이나 금융 정보와 같은 대량의 민감한 개인 데이터를 저장하고 처리하는 데 사용됩니다. 그러나 이 데이터는 사이버 공격 및 데이터 유출에 취약할 수 있으며, 이로 인해 개인의 개인 정보가 악의적인 행위자에게 노출될 수 있습니다.
5) 자동화된 의사 결정
고용 및 대출에서 의료 및 형사 사법에 이르기까지 모든 것에 대한 결정을 내리는 데 AI 알고리즘이 점점 더 많이 사용되고 있습니다. 그러나 이로 인해 이러한 의사 결정 프로세스의 투명성과 책임성이 부족할 뿐만 아니라 알고리즘에 의해 강화될 편견과 차별의 가능성에 대한 우려가 제기됩니다.
AI가 계속 발전하고 널리 보급됨에 따라 이러한 프라이버시 문제를 해결하고 AI가 개인의 프라이버시와 시민의 자유를 존중하는 방식으로 개발 및 사용되도록 하는 것이 중요합니다. 이를 위해서는 AI가 책임감 있고 윤리적인 방식으로 사용되도록 하기 위해 윤리적 고려 사항, 규정 및 투명성 조치의 조합이 필요합니다.
AI 윤리적 문제 2. 편견과 차별
인공지능(AI)이 보편화되고 고도화되면서 그 개발과 활용에 있어 차별과 편견에 대한 윤리적 우려가 제기되고 있다. 다음은 AI 윤리 문제 중 차별과 편견의 세 가지 예입니다.
1) AI 알고리즘의 편향
AI와 관련된 주요 관심사 중 하나는 AI 시스템을 개발하고 배포하는 데 사용되는 알고리즘의 편향 가능성입니다. 이러한 알고리즘이 편향된 데이터로 훈련되거나 고유한 편향으로 설계되면 차별적인 결과를 생성할 수 있습니다. 예를 들어 아마존이 개발한 AI 기반 채용 도구는 10년 동안 제출된 이력서에 대해 훈련을 받았기 때문에 여성 구직자에게 편향된 것으로 밝혀졌습니다.
2) AI 개발의 다양성 부족
AI 개발 커뮤니티의 다양성 부족은 AI의 차별과 편견 가능성에 기여하는 또 다른 요인입니다. 다양한 커뮤니티의 관점과 경험이 AI 시스템 개발에 반영되지 않으면 편향된 의사 결정과 차별적인 결과로 이어질 수 있습니다. 예를 들어, 안면 인식 기술은 알고리즘 훈련에 사용되는 데이터 세트의 다양성 부족으로 인해 유색인종을 식별하는 데 정확도가 떨어지는 것으로 나타났습니다.
3) 감시 및 경찰에 AI 사용
감시 및 경찰에 AI를 사용하면 법 집행에서 차별과 편견에 대한 우려가 제기됩니다. AI 시스템을 사용하여 범죄를 예측하거나 개인을 조사 또는 감시 대상으로 삼는 경우 기존 편견을 강화하고 차별적인 결과를 초래할 수 있습니다. 예를 들어, 한 연구에 따르면 미국에서 사용되는 예측 치안 알고리즘은 흑인과 히스패닉 거주자가 더 많은 지역을 표시할 가능성이 더 높으며, 이로 인해 이러한 커뮤니티에 대한 집중이 불균형하게 됩니다.
이러한 예는 AI 시스템의 개발 및 사용에 있어 윤리적 고려와 투명성의 필요성뿐만 아니라 AI 개발에 다양한 관점과 경험이 표현되도록 하는 것의 중요성을 강조합니다. 이러한 문제를 해결함으로써 우리는 모든 개인과 커뮤니티에 대해 공정하고 편파적이지 않으며 공평한 AI 시스템을 개발하기 위해 노력할 수 있습니다.
AI 윤리적 문제 3. 유해한 목적으로 사용
인공지능(AI) 기술이 발전함에 따라 사이버 공격, 사기, 자율 무기 등 유해한 목적으로 AI가 오용될 가능성에 대한 우려가 커지고 있다. 이러한 위험에 대한 자세한 정보는 다음과 같습니다.
1) 사이버 공격
사이버 범죄자는 AI를 사용하여 피싱 사기, 맬웨어 및 랜섬웨어 공격을 포함하여 보다 정교한 표적 공격을 실행할 수 있습니다. AI 알고리즘은 컴퓨터 시스템과 네트워크의 취약점을 식별하기 위해 대량의 데이터를 분석할 수 있으며 감지 및 방어하기 어려운 새로운 공격을 생성할 수도 있습니다. 예를 들어, AI 기반 봇은 암호에 대한 무차별 대입 공격을 수행하거나 신뢰할 수 있는 개인을 사칭하여 사회 공학 공격을 수행하는 데 사용될 수 있습니다.
2) 사기
AI는 또한 가짜 ID 생성을 자동화하고, 가짜 리뷰 또는 보증을 생성하거나 심지어 금융 시장을 조작함으로써 사기를 저지르는 데 사용될 수 있습니다. AI 알고리즘은 많은 양의 데이터를 분석하여 설득력 있는 가짜 페르소나를 만들거나 온라인 거래를 조작하여 사기 행위를 숨길 수 있습니다. 예를 들어 딥페이크(실제 사람을 설득력 있게 모방하는 AI 생성 비디오)는 개인이나 조직을 속이는 데 사용될 수 있습니다.
3) 자율 무기
아마도 AI와 관련된 가장 우려되는 위험은 인간의 개입 없이 작동할 수 있는 자율 무기의 개발 및 배치일 것입니다. 이러한 무기는 잠재적으로 적절한 승인이나 감독 없이 표적을 식별하고 공격하도록 프로그래밍되어 의도하지 않은 피해와 심지어 치명적인 결과를 초래할 수 있습니다. 예를 들어 자율 무기가 목표물을 잘못 식별하거나 오작동하면 민간인 사상자가 발생하거나 더 큰 충돌이 발생할 수 있습니다.
이러한 위험을 완화하기 위해서는 AI 개발 및 사용에 대한 적절한 규정, 윤리 지침 및 기술 표준을 개발하고 구현하는 것이 중요합니다. 여기에는 AI 알고리즘이 투명하고 책임 있고, AI 시스템이 윤리 원칙과 일치하는 방식으로 개발 및 사용되며, AI가 해로운 목적으로 사용되는 것을 방지하기 위한 적절한 보호 장치가 있는지 확인하는 것이 포함됩니다. 이러한 조치를 취함으로써 우리는 피해 위험을 최소화하면서 긍정적인 결과를 위해 AI의 잠재력을 활용하기 위해 노력할 수 있습니다.
이러한 윤리적 문제를 해결하기 위해 취할 수 있는 몇 가지 단계가 있습니다. 하나는 AI가 개인의 프라이버시를 보호하고 차별을 방지하는 방식으로 설계되고 사용되도록 하는 것입니다. 여기에는 AI 알고리즘의 설계 및 개발에 윤리적 고려 사항을 통합하고 사용을 규제하는 규정 및 정책을 만드는 것이 포함될 수 있습니다.
또 다른 단계는 AI 시스템의 개발 및 배포에서 투명성과 책임성을 높이는 것입니다. 여기에는 AI 시스템을 인간이 더 쉽게 설명하고 이해할 수 있게 만들고 성능을 모니터링하고 평가할 수 있는 메커니즘이 있는지 확인하는 것이 포함될 수 있습니다.
마지막으로 다양한 분야와 관점의 이해관계자를 포함하여 AI의 윤리적 영향에 대한 폭넓은 대화를 촉진하는 것이 중요합니다. 이 대화에 참여하고 윤리적 문제를 해결하기 위해 협력함으로써 AI가 모두에게 안전하고 윤리적이며 유익한 방식으로 개발되고 사용되도록 할 수 있습니다.