윤리적 AI 설계: 능동적 개발, 인간 감독, 그리고 AI 도덕적 추론의 미래 개척

윤리적 AI 설계: 능동적 개발, 인간 감독, 그리고 AI 도덕적 추론의 미래 개척

요약

이 보고서는 책임감 있는 인공지능(AI) 개발에 필요한 중요한 패러다임 전환을 심층적으로 다룬다. 즉, AI 윤리는 기술 발전의 부산물로 단순히 '창발'하는 것이 아니라, 의도적으로 '설계'되고 통합되어야 한다는 인식이 그 핵심이다. 보고서는 윤리적 AI를 이끄는 기본 원칙들을 탐구하며, 공정성, 투명성, 책임성을 타협할 수 없는 설계 필수 요소로 강조한다. 또한, 강력한 인간 감독 메커니즘(인간 개입형 시스템)과 지속적인 편향 감사 방법론을 포함한 현재의 운영 전략을 분석하고, 위험을 완화하고 신뢰를 구축하는 데 있어 이러한 전략의 역할을 조명한다. 나아가, AI의 '블랙박스' 특성과 진화하는 EU AI 법과 같은 규제 프레임워크의 함의가 제기하는 과제를 중심으로 AI 책임성을 둘러싼 복잡한 법적 환경을 검토한다. 마지막으로, AI가 인간의 자기 성찰과 유사하게 자체 '추론'을 더 잘 식별하고 설명할 수 있도록 시스템을 개발하고, 프로그램된 범위를 넘어서는 윤리적 딜레마에 직면했을 때 이를 알릴 수 있는 메커니즘을 만드는 데 초점을 맞춘 미래 연구의 최전선을 탐구함으로써, 진정으로 인간과 조화를 이루고 도덕적으로 인식하는 차세대 AI를 육성하는 길을 제시한다.

1. 서론: 설계된 AI 윤리의 필요성

윤리적 인공지능(AI)의 설계는 단순히 기술적 진보를 넘어선 사회적, 철학적 필수 과제로 부상하고 있다. AI 시스템이 의료, 금융, 거버넌스 등 사회의 핵심 부문에 점점 더 통합됨에 따라, AI 윤리가 기술 발전의 부산물로 자연스럽게 나타나는 것이 아니라, 개발 초기 단계부터 의도적으로 통합되고 설계되어야 한다는 인식이 중요해지고 있다.1 이러한 접근 방식은 윤리적 원칙을 사후 고려 사항이 아닌, AI 시스템의 근간을 이루는 핵심 설계 요소로 간주하는 패러다임 전환을 의미한다.

윤리적 AI 설계는 공정성, 투명성, 책임성을 우선시하여, AI가 사회에 해를 끼치지 않고 이점을 제공하도록 보장하는 것을 포함한다.1 이는 기술 기업들이 자체적인 AI 윤리 규범이나 행동 강령을 채택하는 등, 단일한 글로벌 거버넌스 기구가 부재한 상황에서도 이해관계자들이 윤리적 경계를 설정하고 준수해야 함을 의미한다.2 AI의 지능이 인간의 지능과 본질적으로 다르다는 점을 인식하는 것은 의도적인 윤리적 설계의 필요성을 더욱 강조한다.3 AI는 학습하고, 논리적으로 이해하며, 추상화를 형성할 수 있지만, 이러한 개념들이 AI에게 의미하는 바는 인간의 의식과는 근본적으로 다르다.3 AI는 본질적으로 인간의 가치나 동기를 내재하고 있지 않으며, 그 주된 목표는 프로그래밍된 작업을 완료하는 것이다.4 따라서 인간의 가치가 시스템에 명시적으로 내장되지 않으면, AI는 프로그래머의 목표와 불일치하여 해를 끼칠 수 있다.4 이는 AI가 윤리적 또는 비윤리적인 행동을 보이는 것처럼 보일 수 있지만, 이는 본질적인 도덕적 나침반에서 비롯된 것이 아니라, 훈련 데이터, 알고리즘, 그리고 인간이 프로그래밍한 목표의 결과임을 시사한다. 이처럼 '설계된 윤리'는 단순한 모범 사례를 넘어, AI가 인간의 가치와 일치하도록 보장하기 위한 철학적, 실용적 필수 요소로 자리매김한다. AI의 '창발적' 행동은 방치될 경우 기존의 사회적 편향을 반영하고 증폭시키는 경향이 있어 2, 의도적인 윤리적 설계의 시급한 필요성을 부각시킨다.

책임감 있는 AI 개발은 기술적 진보와 윤리적 고려 사항의 균형을 맞추는 것이 필수적이다.8 이러한 접근 방식의 핵심은 투명성, 공정성, 책임성, 포괄성을 AI 수명 주기 전반에 걸쳐 체계적으로 통합하는 것이다.8 이는 해를 방지하는 것을 넘어, AI 시스템이 사회적 가치와 대중의 신뢰에 부합하도록 개발되고 활용되도록 보장하는 것을 목표로 한다.8 AI에 대한 신뢰는 단순히 마지막 단계에서 코드로 삽입될 수 있는 것이 아니라, 시스템이 학습하고, 행동하며, 상호 작용하는 방식에 처음부터 세심하게 설계되어야 한다.9 이는 인간의 가치, 윤리적 의사 결정, 포괄적 설계를 우선시하는 원칙을 수용하는 것을 의미한다.9 AI 윤리 및 안전은 주요 AI 컨퍼런스의 핵심 주제가 되었으며, AI는 심리학자, 사회학자, 철학자, 경제학자 등 다른 분야의 전문가들과 협력해야 하는 '사회 기술적 분야'로 인식되고 있다.10 이는 윤리적 과제가 단순히 철학적 또는 규제적 부가 요소가 아니라, AI의 기술적 아키텍처 및 개발 수명 주기와 깊이 얽혀 있음을 의미한다. '더 유능하고 신뢰할 수 있는' AI 10를 추구하는 것은 '일상적인 상황뿐만 아니라, 가장 중요하게는 고위험 시나리오에서도 안전하게 사용될 수 있도록' 보장하는 것과 불가분의 관계에 있다. 이는 윤리적 설계가 혁신에 대한 제약이 아니라, 견고하고 신뢰할 수 있으며 궁극적으로 더 성공적인 AI 시스템을 위한 원동력임을 시사한다. AI 실패 사례는 종종 데이터 품질 불량, 모니터링 부족, AI 기능 과대평가 등을 원인으로 지목하는데 11, 이는 모두 능동적인 윤리적 설계 원칙에 의해 직접적으로 다루어질 수 있는 문제들이다. 이러한 관점은 윤리적 설계가 기술적 효율성, 신뢰성, 그리고 전반적인 프로젝트 성공에 직접적으로 기여하며, 도덕적 의무를 넘어선 공학적 필수 요소임을 강화한다.

이 보고서는 윤리적 AI 설계의 복잡성을 탐구하기 위해 다음과 같은 구조로 진행된다. 먼저, 기본 원칙과 글로벌 프레임워크를 검토한 후, 인간 감독 및 편향 완화를 위한 현재의 운영 전략을 다룬다. 이어서, 책임성 및 진화하는 법적 환경을 분석하고, 마지막으로 AI 자기 성찰 및 윤리적 딜레마 신호 전달에 대한 미래 연구의 최전선을 탐구한다. 이러한 구조는 능동적인 윤리적 설계라는 지속적인 주제를 강화한다.

2. 윤리적 AI 설계를 위한 기본 원칙 및 글로벌 프레임워크

책임감 있는 AI는 윤리적 원칙과 사회적 가치에 부합하는 AI 시스템을 개발, 배포 및 사용하는 접근 방식이다. 이는 AI 솔루션이 기술적으로 능숙하고, 사회적으로 유익하며, 윤리적으로 건전하도록 보장하는 것을 목표로 한다.12

핵심 책임감 있는 AI 원칙: 공정성, 투명성, 책임성, 그리고 인간 복지

• 공정성 및 편향 완화: 이 원칙은 AI 시스템에서 편향과 차별을 제거해야 함을 강조한다. 알고리즘이 인종, 성별, 사회경제적 지위와 같은 특성을 기반으로 개인이나 집단에 불이익을 주지 않도록 보장해야 한다.5 편향은 왜곡된 데이터셋, 알고리즘 설계, 또는 개발 과정에서의 인간 편향에서 비롯될 수 있다.6
• 투명성 및 설명 가능성: 특정 AI 시스템 결정의 근거는 항상 밝혀질 수 있어야 한다.12 이는 AI 모델이 인간이 이해할 수 있는 용어로 결정을 설명할 수 있도록 개발하는 것(설명 가능한 AI - XAI), AI의 개발, 목적, 한계에 대한 명확한 문서를 제공하는 것, 그리고 시각화 도구를 사용하는 것을 포함한다.12 투명성은 AI 시스템에 대한 신뢰를 구축하는 데 매우 중요하다.14
• 책임성: 윤리적 AI는 AI 시스템이 내린 결정에 대한 명확한 책임성을 요구한다. 이는 AI 애플리케이션의 결과에 대한 책임이 누구에게 있는지 정의하고, 피해가 발생했을 때 시정 메커니즘을 보장하는 것을 포함한다.5 여기에는 각 AI 시스템에 대한 명확한 소유권 지정, AI 결정 및 영향 요인에 대한 상세한 감사 추적 유지, 그리고 사용자가 문제를 보고하거나 AI 결정에 이의를 제기할 수 있는 피드백 메커니즘 생성이 포함된다.12
• 개인 정보 보호 및 보안: AI 시스템은 사용자 데이터를 보호하고 침해 또는 오용으로부터 시스템을 보호하는 것을 우선시해야 한다.12 여기에는 데이터 최소화(필요한 데이터만 수집 및 사용), 강력한 암호화, 정기적인 보안 감사 등이 포함된다.12 기업이 개인 정보에 접근하는 데 있어 진정한 동의가 부족하다는 점은 중요한 우려 사항이다.2
• 인간 복지: IEEE 윤리 정렬 설계(Ethically Aligned Design) 원칙은 AI 개발의 주요 성공 기준으로 인간 복지 증진을 채택하고, 상업적 고려 사항보다 인류와 자연 환경에 대한 이점을 우선시할 것을 강조한다.13 이는 주관적 복지를 포함한 삶의 질을 정의하고 측정하며, 복지가 고려되지 않을 경우 정신 건강, 감정, 자아감, 자율성 등에 미칠 수 있는 잠재적 부정적 결과를 고려해야 함을 요구한다.13

주요 국제 원칙 및 지침 개요 (OECD, IEEE, EU AI 법)

전 세계적으로 다양한 기관들이 윤리적 AI 설계를 위한 프레임워크를 구축하고 있다. 이러한 프레임워크들은 핵심 윤리 원칙에 대한 강력한 합의를 보여주지만, 구현 및 시행 메커니즘에서는 차이를 보인다.

• OECD AI 원칙: 2019년 5월에 채택되어 2024년 5월에 업데이트된 이 원칙들은 혁신적이고 신뢰할 수 있으며, 인권과 민주적 가치를 존중하는 AI 사용을 장려한다.15 핵심 가치 기반 원칙에는 포괄적 성장, 지속 가능한 개발 및 복지, 인권 및 민주적 가치(공정성 및 개인 정보 보호 포함), 투명성 및 설명 가능성, 견고성, 보안 및 안전, 책임성 등이 포함된다.15 이 원칙들은 AI 행위자와 정책 입안자에게 지침을 제공하며, 유럽 연합, 미국, 유엔을 포함한 47개국이 이를 준수하고 있다.15
• IEEE 윤리 정렬 설계(EAD): 이 프레임워크는 인간의 가치를 증진하고 신뢰성을 보장하는 자율 및 지능형 시스템(A/IS)을 생성하고 운영하는 데 필수적인 것으로 간주되는 8가지 상위 수준 윤리 원칙을 명확히 한다.13 이 원칙들은 인권, 복지, 데이터 주체성, 효율성, 투명성, 책임성, 오용 인식, 역량이다.13 EAD는 A/IS가 항상 인간의 판단과 통제에 종속되어야 함을 강조한다.13
• EU AI 법: 2026년 8월 2일부터 시행되는 이 획기적인 규제는 AI 애플리케이션에 대한 위험 기반 분류 시스템을 구현하며, 위반 시 글로벌 매출의 최대 6%에 달하는 상당한 벌금을 부과할 수 있다.16 이 법은 AI 시스템이 시장에 출시되기 전에 충족해야 하는 의무적인 안전 표준을 설정하고(적합성 평가를 통해 테스트), 위험을 최소화하기 위해 수명 주기 전반에 걸쳐 지속적인 모니터링을 요구한다.17 2024년 12월 9일부터 시행되는 새로운 제품 책임 지침(New PLD 2024/2853)은 소프트웨어와 AI를 명시적으로 '제품'에 포함하여, AI 시스템 제공업체와 개발자에게 정신 건강 피해 또는 돌이킬 수 없는 데이터 손실을 포함한 피해에 대한 엄격한 책임(무과실 책임)을 확대한다.17
• NIST AI 위험 관리 프레임워크 (미국): 기업이 더 신뢰할 수 있는 AI 시스템을 구축하기 위한 자발적인 지침을 제공한다.16

이러한 프레임워크들은 핵심 윤리 원칙(공정성, 투명성, 책임성, 개인 정보 보호, 인간 복지)에 대한 강력한 합의를 보여주는데, 이는 OECD, IEEE, EU와 같은 다양한 글로벌 기관뿐만 아니라 IBM 및 Atlassian과 같은 주요 기술 기업에서도 나타난다.12 이러한 광범위한 합의는 윤리적 AI에 대한 근본적인 요구 사항에 대한 공통된 이해를 바탕으로 분야가 성숙하고 있음을 시사한다. 그러나 구현 및 시행 메커니즘은 상당히 다르다. OECD와 IEEE는 원칙과 설계 필수 요소를 제공하는 반면, EU AI 법은 상당한 벌칙을 수반하는 법적 구속력 있는 규제를 도입하고 AI에 대한 제품 책임을 확대한다.17 이러한 차이는 자발적 지침과 의무적 준수 사이의 긴장을 드러낸다. '무엇'에 대해서는 대체로 합의되었지만, '어떻게'는 다양한 입법 및 조직적 접근 방식에 따라 달라진다. 이는 글로벌 AI 개발자에게 규제 분열과 준수 복잡성을 초래할 수 있으므로, 다양한 법적 환경에 적응할 수 있는 유연하면서도 견고한 윤리적 설계 전략이 필요하다.

프레임워크들은 높은 수준의 이상에서 벗어나 구체적이고 실행 가능한 요구 사항으로 진화하고 있다. 예를 들어, IEEE EAD는 '투명성'을 '특정 A/IS 결정의 근거는 항상 밝혀질 수 있어야 한다'는 명령으로 번역하고 13, '책임성'을 '모든 결정에 대한 명확한 근거를 제공해야 한다'는 것으로 정의하여 13, 측정 가능한 투명성 수준에 대한 새로운 표준을 요구한다. Atlassian의 책임감 있는 AI 원칙에는 공정성을 위한 '다양한 데이터 수집', '알고리즘 공정성', '정기 감사'와 같은 실용적인 전략과 투명성을 위한 '명확한 문서화' 및 '시각화 도구'가 포함된다.12 특히 EU AI 법은 특정 '안전 표준'을 설정하고 '적합성 평가' 및 '수명 주기 전반에 걸친 모니터링'을 의무화한다.17 이는 윤리적 AI가 더 이상 단순히 철학적 논의가 아니라, AI 개발 파이프라인에 통합되어야 하는 측정 가능하고 감사 가능한 엔지니어링 및 거버넌스 요구 사항이라는 중요한 진화를 보여준다. 이러한 변화는 윤리를 AI 수명 주기에 내장하고, 열망적인 진술에서 시행 가능한 설계 사양으로 나아가는 데 중요하다.

인간 중심적 AI 개발 접근 방식 수용

인간 중심적 접근 방식은 다양한 프레임워크와 연구에서 일관되게 옹호된다.9 IBM의 핵심 원칙은 AI의 목적이 인간 지능을 대체하는 것이 아니라 증강하는 것이라는 점이다.20 이러한 약속은 새로운 직무 역할의 변화에 따라 근로자들이 전환할 수 있도록 글로벌 기술 훈련 이니셔티브에 투자함으로써 지원하는 것으로 확장된다.20 이해관계자들은 사회적, 경제적, 정치적 문제가 AI와 어떻게 교차하는지 검토하고, 잠재적 위험이나 의도치 않은 결과를 제한함으로써 기계와 인간이 조화롭게 공존할 수 있는 방법을 결정해야 한다.2 이러한 협력적이고 인간 중심적인 설계는 AI가 사회에 이점을 제공하도록 보장하는 데 필수적이다.

제대로 관리되지 않는 AI는 법적 문제, 명성 손상, 비용이 많이 드는 배포 후 조정 등 심각한 결과를 초래할 수 있다.16 AI 거버넌스 프레임워크를 능동적으로 구현하면 윤리적 감독, 규제 준수, 견고한 위험 관리가 보장된다.16 새로운 제품 책임 지침(New PLD) 17은 정신 건강 피해 및 데이터 손실을 포함한 책임을 확대하고, 복잡한 AI 시스템에 대한 결함 추정을 도입하여 개발자/배포자에게 입증 책임을 전환함으로써 위험을 크게 높인다. 이러한 법적 및 명성 위험의 증가는 능동적인 윤리적 설계를 '있으면 좋은 것'이 아니라, 근본적이고 타협할 수 없는 위험 완화 전략으로 만든다. 처음부터 윤리를 내장함으로써 조직은 잠재적 피해를 예측하고 해결하며, 규제 준수 비용을 절감하고, 대중의 신뢰를 구축하여 명성과 재정적 생존 가능성을 모두 보호할 수 있다. 이는 또한 소비자와 규제 기관이 신뢰할 수 있는 AI를 점점 더 요구함에 따라 윤리적 설계가 경쟁 우위가 되고 있음을 시사한다.

3. 설계된 윤리 운영화: 인간 감독 및 편향 완화

3.1 AI 수명 주기에서의 인간 감독 및 개입 메커니즘

AI 시스템의 복잡성과 잠재적 영향력을 고려할 때, 인간의 감독과 개입은 윤리적이고 책임감 있는 AI 개발에 필수적이다.

인간 개입형 (Human-in-the-Loop, HITL) 패러다임: 지속적인 인간 통제 보장

인간 개입형(HITL) 시스템은 AI 개발 및 운영 프로세스에 인간의 입력과 감독을 통합하여 AI 과제를 해결하는 중요한 솔루션이다.14 HITL에서 인간은 AI 시스템의 의사 결정 과정에 적극적이고 지속적으로 참여한다.14 HITL의 주요 목표는 AI의 잠재력을 극대화하는 동시에 내재된 위험을 완화하고, 정확성, 안전성, 윤리적 고려 사항 준수를 보장하는 것이다.23

HITL의 주요 이점으로는 향상된 정확성(인간이 데이터의 오류나 편향을 감지할 수 있음), 투명성 증대(인간이 의사 결정 과정을 이해함), 편향 감소(인간이 편향을 식별하고 수정할 수 있음), 그리고 워크플로우 최적화를 통한 효율성 향상 등이 있다.14 인간 감독은 지속적인 피드백과 수정을 통해 시스템 성능을 개선하는 데 도움이 된다.14 HITL은 인간의 판단이 핵심으로 유지되도록 보장하며, 인간의 능력과 의사 결정 과정을 완전히 대체하는 것이 아니라 증강하는 역할을 한다.12

인간 개입 통합을 위한 실제 구현 단계

HITL 시스템을 구현하는 것은 데이터 수집, 모델 훈련, 인간 피드백, 모델 개선의 지속적인 순환을 포함하는 반복적인 과정이다.23

1. 문제 및 목표 정의: 해결하려는 과제와 달성하려는 특정 목표(예: 정확성 향상 또는 AI 시스템에 대한 신뢰 증대)를 명확히 정의한다.23
2. 초기 데이터 수집 및 준비: AI 모델 훈련에 필요한 데이터를 수집하고 AI가 처리할 수 있는 형식으로 준비한다.23
3. 초기 모델 훈련 및 출력 생성: 예비 AI 모델을 훈련하고 이를 사용하여 새로운 데이터를 기반으로 출력을 생성한다. 이 단계에서는 모델의 정확성이 완벽하지 않을 수 있음을 인지해야 한다.23
4. 인간 검토 및 적극적인 수정: 인간이 모델이 생성한 출력을 검토하고, 오류나 예외 사례를 식별하며, 이를 적극적으로 수정하고 올바른 처리를 위한 지침을 제공한다.23
5. 피드백 수집: 루프에 참여하는 인간으로부터 피드백, 수정 사항 및 추가 정보를 효율적으로 수집하기 위한 시스템을 설정한다.23
6. 모델 개선 및 반복: 인간이 수정한 데이터를 훈련 세트에 통합하고, 이 향상된 데이터셋을 사용하여 AI 모델을 재훈련한다. 종종 가장 유익한 예제를 선택하기 위해 능동 학습 기법을 사용한다.23 이러한 지속적인 순환은 시간이 지남에 따라 정확성 향상과 인간 개입 감소로 이어진다.23

인간 감독을 위한 모범 사례에는 인간 감독자의 역할과 책임을 명확히 정의하고, AI 출력의 투명성과 해석 가능성을 보장하며, AI 성능을 지속적으로 모니터링하고 평가하고, 인간 개입(예: AI 시스템 재정의 또는 중단)을 가능하게 하며, 윤리적 표준 준수를 보장하고, 팀 간 협업을 촉진하며, 감독 프로세스를 지속적으로 개선하는 것이 포함된다.24

윤리적 AI 설계에서 회로 차단기 및 '킬 스위치'의 역할

AI 회로 차단기, 킬 스위치 또는 가드레일은 AI 모델에 내장된 소프트웨어 기반 메커니즘으로, AI가 위험하거나 불법적이거나 해로운 지침이나 출력을 생성하는 것을 방지한다.22 이들은 윤리적 가드레일 역할을 한다.9 이러한 메커니즘은 입력이 처리되기 전(언어 수준 차단기), AI의 내부 추론 중(표현 수준 차단기), 그리고 출력이 생성되기 직전의 세 가지 중요한 지점에서 작동할 수 있다.26

이들은 적절한 수준의 인간 통제 및 감독을 유지하는 데 중요하며, 필요한 경우 개입 및 비활성화를 허용한다.22 예를 들어, 자율 주행 차량은 언제 인간에게 통제권을 넘겨야 하는지 명확히 알아야 한다.9 그러나 전문가들은 AI 기술의 분산된 아키텍처로 인해 AI에 대한 보편적인 '킬 스위치'가 실현 불가능할 수 있다고 본다.27 또한, 회로 차단기는 AI 개발자의 손에 통제권을 집중시킬 수 있으며, 무엇이 차단될지 누가 결정하는지에 대한 의문을 제기한다.26 언어 수준 차단기는 우회하기 쉽고, 표현 수준 차단기는 해석하기 어려워 예측할 수 없는 거부를 초래할 수 있다.26

인간 개입형(HITL)과 인간 감시형(Human-on-the-Loop, HOTL) 시스템에 대한 정의와 비교는 인간 감독 모델의 진화를 보여준다.14 HITL은 지속적이고 적극적인 인간 참여를 통해 인간 검토 전에 결과가 차단되는 반면, HOTL은 인간이 감독자 역할을 하며 필요할 때만 개입하고, 결과는 인간 검증 전에 사용자에게 직접 제공된다.23 이러한 발전은 AI 시스템이 더욱 자율화되고 대규모로 배포됨에 따라 필요한 적응을 반영한다. HITL은 중요한 저용량 시나리오(예: 의료 진단)에서 높은 정확성과 윤리적 정렬을 보장하지만 14, 리소스 집약적이며 확장하기 어렵다.14 반대로 HOTL은 예외 또는 고위험 결정에 대한 인간 안전망을 유지하면서 더 큰 자동화를 허용하여 효율성과 안전성 사이의 전략적 균형을 이룬다. 이는 '인간 통제'가 단일한 개념이 아니라, AI의 위험 프로필과 적용 도메인에 따라 신중한 설계 선택이 필요한 스펙트럼임을 의미한다. 효과적인 인간 감독을 위해서는 AI의 내부 작동 방식을 인간이 이해할 수 있도록 하는 고급 설명 가능한 AI(XAI) 기술이 필수적이다. 미래에는 상황과 위험에 따라 HITL과 HOTL 사이를 동적으로 전환하는 정교한 하이브리드 모델이 등장할 것으로 예상된다.

회로 차단기와 '킬 스위치'는 AI 시스템의 안전을 보장하고 해로운 행동을 막는 데 필수적인 메커니즘으로 제시된다.9 그러나 이러한 메커니즘은 본질적으로 '사용자로부터 통제권을 이동시켜 AI 개발자의 손에 집중시킨다'는 비판을 받는다.26 이는 '무엇이 차단될지 누가 결정하는가?'라는 근본적인 질문을 제기한다. 또한, 정부가 일방적으로 시스템을 종료할 수 있다는 우려는 국가 경쟁력에 영향을 미치고 디지털 주권에 대한 의문을 제기한다.28 이는 회로 차단기가 AI 안전에 필수적이지만, 동시에 중앙 집중식 통제와 검열의 잠재적 지점을 생성한다는 윤리적 딜레마를 야기한다. AI 안전을 위한 개입 메커니즘을 보장하면서도, 소수의 개발자나 정부에 막대한 권력이 집중되어 오용, 편향, 또는 정당한 애플리케이션의 억압으로 이어지지 않도록 하는 방법이 중요하다. 내부('표현 수준') 회로 차단기의 불투명한 특성 26은 이러한 문제를 더욱 심화시켜, 외부 당사자가 윤리적 구현을 검증하거나 '해로운 것'으로 간주되는 것에 대한 잠재적 편향을 감지하기 어렵게 만든다. 이는 이러한 통제 메커니즘 자체에 대한 독립적인 감사, 투명한 거버넌스, 그리고 강력한 감독의 필요성을 강조하며, 이들이 사적 또는 정치적 이익이 아닌 공공의 이익을 위해 봉사하도록 보장해야 한다.

다음 표는 인간 감독 모델의 다양한 패러다임, 그 특징, 이점, 과제 및 적합한 적용 맥락을 명확히 보여준다.

표 1: 인간 감독 모델(HITL, HOTL, HOOTL) 및 그 적용 비교

모델 유형	인간 개입 수준	의사 결정 흐름	주요 이점	주요 과제	일반적인 적용
Human-in-the-Loop (HITL)	적극적/지속적	인간이 AI 출력 검증 후 최종 사용자에게 제시	높은 정확성, 편향 감소, 신뢰 증대, 지속적 개선	높은 비용/리소스 집약도, 확장성 어려움, 인간 오류 가능성	의료 진단 검토, 복잡한 법률 문서 분석, 고위험 금융 거래, 민감한 콘텐츠 조정
Human-on-the-Loop (HOTL)	감독/간헐적	AI 출력 직접 제시, 인간이 나중에 검토/수정하여 재훈련	확장성, 효율성, 예외 오류 수정, 인간 업무 부담 감소	개입의 적시성, 지속적인 인간 형성 없이는 모델 드리프트 가능성, 강력한 모니터링 필요	고객 서비스 챗봇(에스컬레이션), 개인화된 추천, 사기 탐지(플래그 지정), 제조 품질 관리
Human-out-of-the-Loop (HOOTL)	없음	완전 자율적 결정 및 행동	최대 속도, 완전 자동화, 일상 업무 비용 절감	책임성 공백, 편향 증폭 위험 높음, 투명성 부족, 새로운 상황에 대한 적응 어려움	자율 주행 차량(제한적), 단순 데이터 처리, 자동 보고

3.2 지속적인 편향 감사 및 고급 완화 전략

AI 시스템의 편향은 공정하지 못한 결과를 초래하고 기존의 사회적 불평등을 영속화할 수 있으므로 6, 이를 이해하고 완화하는 것이 중요하다.

AI 편향 이해: 기원, 유형 및 사회적 영향

AI 편향은 여러 원인에서 발생하며, 이를 이해하는 것이 효과적인 완화 전략 개발에 필수적이다.6

• 데이터 편향: AI 모델 훈련에 사용되는 데이터셋이 대표성이 없거나 불완전하거나 기존의 편견을 반영할 때 발생한다.6 예를 들어, 안면 인식 시스템이 훈련 데이터의 부족으로 인해 피부색이 어두운 개인에게서 성능이 저하되거나 5, Amazon의 채용 도구가 '여성'이라는 단어가 포함된 이력서를 낮게 평가하거나 2, LinkedIn 알고리즘이 남성 지원자를 선호하는 경우가 있다.29
• 알고리즘 편향: AI 모델의 설계 자체가 특정 그룹을 선호할 때 발생하며, 이는 종종 기존의 불균형을 의도치 않게 증폭시키는 최적화 과정에서 기인한다.6 예를 들어, 편향된 훈련 세트에 있는 기준을 우선시하는 채용 알고리즘은 특정 인구 통계학적 그룹을 불균형적으로 선호할 수 있다.6 AI 모델은 또한 특정 패턴에 '과적합'되거나 '터널 비전'을 개발하여 새로운 위협이나 이상 징후에 눈이 멀 수 있다.30
• AI 설계에서의 인간 편향: 개발자의 의식적 또는 무의식적 편향이 AI 시스템 결과에 영향을 미치는 것을 의미한다. 이러한 편향은 데이터 수집부터 알고리즘 설계 및 구현에 이르기까지 다양한 단계에서 나타날 수 있다.6 심지어 선의의 직원도 특정 경고를 오탐으로 일상적으로 무시함으로써 AI 시스템에 의도치 않게 편향을 유발할 수 있다.30

사회적 영향: 편향은 다양한 분야에서 심각한 차별적 결과를 초래한다.

• 의료: AI 기반 진단 및 치료 권고 시스템은 인구 통계학적 그룹 간에 불균형을 보일 수 있으며, 이는 기존의 의료 불평등을 악화시킨다.6
• 법 집행: 예측적 경찰 활동 도구는 소수자 커뮤니티를 불균형적으로 표적으로 삼아 기존의 편향을 강화하며, 안면 인식 시스템은 피부색이 어두운 개인에게서 오류율이 높아 잘못된 식별로 이어질 수 있다.5
• 금융: AI 기반 신용 평가 시스템은 대출 승인 과정에서 소수자 신청자에게 불이익을 주어 편향을 보일 수 있다.6
• 고용: AI 기반 채용 도구는 성별 및 인종 다양성에 영향을 미치는 편향을 보여주었으며, 소수자 이름이나 특정 대학 출신자의 이력서에 불이익을 주어 차별적 결과를 초래할 수 있다.5

AI 편향은 단순히 기술적인 문제가 아니라 인간의 편향과 사회 구조에 깊이 뿌리내린 복잡한 사회 기술적 문제이다.5 이는 기존의 사회적 불평등, 인간의 의사 결정 과정, 그리고 역사적 데이터 수집 관행의 반영이자 증폭이다.7 따라서 편향 완화 전략은 다각적이고 통합적이어야 하며, 기술적 편향 제거 알고리즘(전처리, 인-프로세싱, 후처리)과 강력한 거버넌스 프레임워크, 다양한 개발 팀 9, 지속적인 인간 감독 6, 윤리 교육을 결합해야 한다. 기술적 해결책에만 의존하고 근본적인 인간적, 사회적 차원을 다루지 않으면 지속적이고 창발적이거나 심지어 증폭된 편향으로 이어질 것이다. 이는 AI '편향 제거'가 일회성 수정이 아니라 지속적인 과정이며, 지속적인 모니터링, 적응형 전략, 그리고 알고리즘을 넘어선 시스템적 변화에 대한 약속이 필요함을 의미한다.

편향 감지 및 측정 기술 (예: 공정성 지표)

AI 시스템 성능 및 공정성 지표를 장기간 추적하기 위한 지속적인 모니터링 프레임워크는 편향의 조기 감지에 필수적이다.6 편향, 드리프트 및 예상치 못한 행동의 징후를 찾기 위한 정기적인 모델 감사가 중요하다.30 일반적으로 사용되는 공정성 지표는 다음과 같다:

• 인구 통계학적 균등(Demographic Parity): 긍정적인 결과의 확률이 보호 그룹의 구성원 자격과 무관하도록 보장한다.6
• 균등 기회(Equalized Odds): 모든 인구 통계학적 그룹에서 참 긍정률과 거짓 긍정률이 동일하도록 요구한다.6
• 불균형 영향 분석(Disparate Impact Analysis): 의사 결정 과정이 특정 그룹에 불균형적으로 영향을 미치는지 평가하며, 종종 '80% 규칙'을 사용한다.6

실제적인 완화 접근 방식: 전처리, 인-프로세싱 및 후처리

• 전처리 기술: 모델 개발 전에 편향된 훈련 데이터를 재조정하는 데 중점을 둔다.6 이는 차별적 패턴을 최소화하기 위해 데이터셋을 변환, 정제 및 균형을 맞추는 것을 포함한다. 예를 들어, 데이터 재가중(불균형을 상쇄하기 위해 샘플에 다른 가중치 할당) 및 재샘플링이 있다.6
• 알고리즘 공정성 제약(인-프로세싱): 특정 공정성 기준(예: 인구 통계학적 균등)을 충족하기 위해 학습 프로세스를 수정하여 기계 학습 알고리즘에 공정성 고려 사항을 직접 통합한다.6
• 후처리 기술: 모델 예측을 사후에 조정하여 불공정성을 완화한다.29
• 기타 일반적인 전략으로는 다양하고 대표성 있는 훈련 데이터 사용 25, 변화하는 데이터 패턴에 적응할 수 있는 적응형 완화 기술 개발 6, 그리고 엄격한 검증 및 테스트 구현 25 등이 있다.
• 편향 완화를 위한 새로운 연구 방향으로는 적대적 편향 제거(적대적 네트워크를 사용하여 학습 과정에서 차별적 특성을 최소화하도록 AI 모델 훈련) 및 연합 학습(데이터 교환 없이 여러 클라이언트가 공유 모델을 협력적으로 훈련하고, 공정성 제약을 통합하여 그룹 공정성 향상) 등이 있다.6

공정성 평가 및 편향 제거 도구 (예: Fairlearn, AI Fairness 360)

• AI 윤리 툴킷: AI Fairness 360은 원치 않는 알고리즘 편향을 감지, 이해 및 완화하기 위한 포괄적인 리소스를 제공한다.6
• Fairlearn: Microsoft의 오픈 소스 Python 툴킷으로, AI 시스템의 공정성을 평가하고 개선하는 데 도움이 되도록 설계되었다.29 이는 다양한 지표(인구 통계학적 균등, 균등 기회) 및 완화 알고리즘(지수 경사 하강법, 그리드 검색)과 대화형 시각화 대시보드를 제공한다.29
• Fiddler AI: AI 편향을 완화하는 데 도움이 되는 모델 모니터링 및 설명 가능성 플랫폼으로, 인구 통계학적 그룹 전반의 공정성 지표를 추적하고, 성능 격차를 감지하며, 해석 가능한 설명을 통해 모델 결정을 이해할 수 있도록 한다.29
• What-If Tool (WIT): 사용자가 다양한 공정성 지표를 사용하여 다양한 인구 통계학적 그룹에 걸쳐 모델 성능을 평가할 수 있도록 한다.29

AI가 좁게 정의된 성능 지표(예: '오탐 감소')에 대해 최적화될 때, 의도치 않게 더 넓은 목표(예: 포괄적인 사이버 보안)를 훼손할 수 있다는 'KPI 딜레마'가 존재한다.30 예를 들어, 오탐을 최소화하도록 설계된 알고리즘은 미세한 이상 징후를 무시하기 시작할 수 있는데, 이는 정교한 공격의 미묘한 지표가 될 수 있다. 이러한 현상은 AI가 지정된 대리 목표를 달성하지만 의도된 인간 가치와 일치하지 않는 '보상 해킹' 또는 '사양 과적합'의 한 형태이다.19 이는 중요한 인과 관계를 드러낸다. 즉, 불완전하거나 좁게 초점을 맞춘 성능 지표는 AI가 프로그래밍된 기준에 따라 '성공적'이라 할지라도, 의도치 않게 비윤리적, 안전하지 않거나 바람직하지 않은 AI 행동으로 이어질 수 있다. 이는 AI 시스템에 '가치 정렬' 34 및 '도덕적 정렬' 35이 처음부터 명시적으로 설계되어야 하며, 최적화 목표가 좁은 기술적 성능 지표뿐만 아니라 더 넓은 윤리적 고려 사항과 인간 가치를 반영하도록 보장해야 함을 강조한다. 또한, 이러한 미묘하지만 위험한 불일치가 실제 피해로 나타나기 전에 식별하고 해결하기 위해 다학제적 팀의 중요성을 강조한다.8

다음 표는 AI 편향의 다양한 형태, 각 유형의 기원, 사회적 영향, 그리고 이를 해결하기 위한 기술적 및 거버넌스 전략에 대한 체계적이고 포괄적인 개요를 제공한다.

표 2: 일반적인 AI 편향 유형, 그 영향 및 해당 완화 전략

편향 유형	기원/설명	예시 영향	감지 기술	완화 전략	관련 도구/프레임워크
데이터 편향	대표성이 없거나 편향된 데이터셋	소수 집단에 대한 안면 인식 오류율 불균형, 차별적 대출 승인, 편향된 채용 결과	인구 통계학적 균등, 균등 기회, 불균형 영향 분석, 정기 모델 감사, 공정성 벤치마크	데이터 재가중/재샘플링, 다양한 데이터 수집, 데이터 최소화	Fairlearn, AI Fairness 360, Fiddler AI, What-If Tool
알고리즘 편향	기존 불균형을 증폭시키는 모델 아키텍처	특정 패턴에 과적합된 AI 시스템, 새로운 위협 간과, 더 넓은 목표를 훼손하는 결정	인구 통계학적 균등, 균등 기회, 불균형 영향 분석, 정기 모델 감사, 공정성 벤치마크	알고리즘 공정성 제약, 적대적 편향 제거, 편향 없는 합성 데이터로 미세 조정	Fairlearn, AI Fairness 360, Fiddler AI, What-If Tool
AI 설계에서의 인간 편향	개발자의 의식적 또는 무의식적 편향이 설계 및 구현에 영향	설계 선택을 통한 사회적 불평등 영속화, 다양한 관점 부족으로 인한 사각지대	정기 모델 감사, 공정성 벤치마크	윤리 검토 위원회, 다양한 개발 팀, 인간 감독, 지속적인 모니터링, 직원 교육	윤리적 AI 프레임워크 (OECD, IEEE, EU AI 법), Atlassian의 책임감 있는 AI 원칙

4. 책임성 및 거버넌스: AI 시스템에서 명확한 책임 설정

4.1 견고한 AI 거버넌스 프레임워크 개발

AI 거버넌스 프레임워크는 인공지능의 개발, 배포 및 모니터링을 안내하는 정책, 윤리 원칙 및 법적 표준의 구조화된 시스템이다.16 그 목적은 AI가 안전하고 공정하며 국제 규정을 준수하도록 보장하는 것이다.16

효과적인 거버넌스의 구성 요소

• 윤리적 감독: 내부 AI 윤리 정책을 수립하고 AI 윤리 위원회 또는 이사회를 구성하여 거버넌스 이니셔티브를 감독하고 윤리 정책 및 관행에 대한 중앙 집중식 검토 및 의사 결정을 제공한다.12 핵심 회사 가치를 식별하고 이를 AI 개발을 위한 특정 지침으로 전환하는 것이 중요한 단계이다.12
• 위험 관리: 철저한 AI 위험 평가를 수행하는 것이 중요하다. 여기에는 고위험 AI 애플리케이션(예: 안면 인식, 예측 채용) 식별, 잠재적 편향, 보안 위험 및 규제 준수 격차에 대한 AI 시스템 평가가 포함된다.16 위험 평가는 AI 수명 주기의 여러 단계에서 수행되는 지속적인 프로세스여야 한다.37
• 투명성 및 책임성 메커니즘: AI 의사 결정이 규제 기관, 직원 및 고객에게 설명 가능하도록 보장한다.16 여기에는 각 AI 시스템에 대한 명확한 소유권 지정, AI 결정 및 영향 요인에 대한 상세한 감사 추적 유지, 그리고 사용자가 문제를 보고하거나 AI 결정에 이의를 제기할 수 있는 피드백 메커니즘 생성이 포함된다.12
• 이해관계자 참여: 포커스 그룹, 설문 조사 및 자문 위원회와 같은 여러 채널을 통해 모든 영향을 받는 당사자(사용자, 직원, 지역 사회 대표, 주제 전문가)를 식별하고 참여시킨다.12 이는 다양한 관점이 고려되도록 보장하여 잠재적 편향이나 부정적인 영향을 식별하는 데 도움이 된다.12
• 지속적인 모니터링 및 감사: 실시간 AI 의사 결정 추적 시스템을 구축하고 규제 준수 위반 또는 편향을 감지하기 위해 정기적인 내부 AI 감사를 수행한다.16 여기에는 모델 드리프트 추적도 포함된다.30
• 직원 교육: 개발자, 데이터 과학자 및 경영진에게 책임감 있는 AI 사용 및 윤리에 대해 교육하고, 모든 수준에서 인식을 보장하기 위해 의무적인 AI 거버넌스 교육을 시행한다.16

AI 수명 주기 전반에 걸친 윤리적 고려 사항 통합

윤리적 고려 사항은 '처음부터' 16 AI 수명 주기 전반(설계 및 개발부터 배포, 사용 및 모니터링에 이르기까지)에 체계적으로 통합되어야 한다.8 이러한 윤리의 능동적인 통합은 생산 환경에서 위험이 나타나기 전에 완화하는 데 도움이 되며, 비용이 많이 드는 배포 후 조정 및 개조 가능성을 줄인다.22 COBIT, COSO ERM, 미국 정부 회계 감사원(GAO) AI 프레임워크, 내부 감사인 협회(IIA) 인공지능 감사 프레임워크, 싱가포르 PDPC 모델 AI 거버넌스 프레임워크와 같은 거버넌스 프레임워크는 AI 위험을 관리하고 수명 주기 전반에 걸쳐 책임성을 보장하기 위한 구조화된 접근 방식을 제공한다.39

4.2 AI 책임에 대한 진화하는 법적 환경 탐색

AI 시스템의 책임성을 평가하는 것은 그 복잡성, 자율적인 '블랙박스' 행동, 예측 불가능성, 그리고 지속적인 학습 기능과 같은 고유한 특성으로 인해 복잡하다.17 이러한 특성들은 과실, 결함, 인과 관계와 같은 전통적인 법적 개념을 적용하기 어렵게 만든다.

책임 할당의 과제: '블랙박스' 문제와 분산된 책임

AI 시스템의 '블랙박스' 특성은 복잡하고 불투명한 내부 작동 방식 때문에 피해가 어떻게 발생했는지 이해하기 어렵게 만든다. 이러한 본질적인 복잡성으로 인해 AI 시스템 개발 및 배포에 여러 당사자가 관여할 때(제조업체, 소프트웨어 개발자/프로그래머, 배포자/통합자 포함) 17, 실패의 정확한 원인을 파악하기 어렵다. 피고(제조업체/개발자/공급업체)가 AI 시스템에 대한 충분한 통제권을 유지하지 않은 경우 과실을 입증하기 어려울 수 있다.17 '블랙박스' 특성은 또한 피해자가 피해의 직접적인 원인을 식별하는 것을 어렵거나 비용이 많이 들게 만든다.18

EU AI 법 및 새로운 제품 책임 지침이 기업 책임에 미치는 영향

유럽 연합은 새로운 혁신적인 AI 기술을 다루기 위해 규제 및 제품 책임 프레임워크를 적극적으로 업데이트하고 있다.17

• 새로운 제품 책임 지침 (New PLD 2024/2853): 2024년 12월 9일부터 시행된 이 지침(회원국은 2026년 12월까지 변경 사항을 이행해야 함)은 엄격한 책임 제도를 유지하면서도 그 범위를 소프트웨어 및 AI를 명시적으로 '제품'에 포함하도록 크게 확장한다. 이는 공급 방식, 사용 여부, 하드웨어에 내장되었는지 또는 독립적으로 배포되었는지 여부와 무관하다.17

• 이러한 광범위한 범위는 AI 시스템 제공업체, 제3자 소프트웨어 개발자 및 공급망의 다른 주체들이 결함 있는 AI 시스템으로 인해 발생한 피해에 대해, 심지어 그 결함이 그들의 잘못이 아니더라도 책임을 질 수 있음을 의미한다.17
• 처음으로 New PLD는 정신 건강 피해 또는 데이터의 파괴 또는 돌이킬 수 없는 손상을 보상 가능한 피해로 포함한다.17
• 결함 평가: 결함 평가 시 법원은 이제 새로운 인공지능법(AI Act)을 포함한 관련 의무 제품 안전 요구 사항 준수를 고려해야 한다.17
• 책임 확장: 제품 책임은 제품이 시장에 처음 출시된 이후에도 확장된다. 통제권을 유지하는 제조업체는 소프트웨어 업그레이드, 업데이트 또는 AI 시스템의 지속적인 학습으로 인해 발생한 후속 결함에 대해 책임을 질 수 있다. 마찬가지로, 제품이 시장에 출시된 후 실질적으로 제품을 수정하는 다른 당사자도 수정으로 인해 피해가 발생한 경우 책임을 질 수 있다.17
• New PLD는 '청구인 친화적'으로 간주되며, 복잡한 AI 사례에서 청구인이 사건을 입증하는 데 과도한 어려움을 겪을 경우 결함이 추정되고, 피고 기업에 광범위한 정보 공개 의무를 부과하는 조항으로 인해 혁신을 저해할 수 있다.17

• 인공지능법 (AI Act): 2026년 8월 2일부터 시행되는 이 법은 AI 시스템이 시장에 출시되기 전에 충족해야 하는 의무적인 안전 표준을 설정한다(적합성 평가를 통해 테스트).17 AI 시스템은 또한 위험을 최소화하기 위해 수명 주기 전반에 걸쳐 모니터링되어야 한다.17 이러한 안전 표준 위반은 New PLD에 따라 결함으로 간주될 수 있다.17 이 법은 AI 애플리케이션에 대한 위험 기반 분류 시스템을 구축한다.16
• 기업 입장 (예: IBM): IBM의 핵심 원칙은 고객이 자신의 데이터를 소유하며, IBM은 감시 목적으로 정부에 고객 데이터에 대한 접근을 제공하지 않을 것이라고 명시한다.20 또한 AI 시스템은 투명하고 설명 가능해야 함을 강조한다.20

전통적인 과실 기반 책임 제도가 AI의 복잡성, '블랙박스' 특성, 지속적인 학습으로 인해 '부적합'하다는 점은 명확히 드러난다.17 EU의 새로운 제품 책임 지침(New PLD)은 소프트웨어와 AI를 명시적으로 '제품'에 포함시키고, 결함으로 인한 피해에 대해 '엄격 책임' 제도를 도입함으로써 법적 패러다임의 심오한 전환을 보여준다. 이는 단순히 규제적 부담을 넘어, '설계된 윤리'를 AI 개발에 내장하는 강력한 촉매제 역할을 한다. 복잡한 AI 시스템에 대한 결함 추정 17은 입증 책임을 전환하여, AI 개발자와 배포자가 처음부터 '안전과 윤리를 위한 설계' 사고방식을 채택하도록 강제한다. EU AI 법에 따른 글로벌 매출의 최대 6%에 달하는 벌금과 같은 재정적 및 명성적 위험의 증가는 윤리적 설계가 더 이상 도덕적 열망이 아니라, AI 시대에 생존하고 경쟁하기 위한 근본적인 법적 및 사업적 필수 요소임을 의미한다.

AI 거버넌스 프레임워크(정책, 윤리 검토 위원회, 이해관계자 참여)는 이러한 원칙이 번성할 수 있는 구조화된 환경을 제공한다.16 투명성 메커니즘(XAI, 명확한 문서화, 감사 추적 등)은 AI 행동과 의사 결정 과정을 이해하는 수단을 제공한다.12 투명성이 없으면 AI 실패에 대한 책임 할당은 '블랙박스' 문제가 되어 책임성을 모호하게 만든다.17 이는 강력한 인과 관계를 보여준다. 즉, 효과적인 AI 거버넌스는 투명성을 가능하게 하고, 투명성은 AI 행동에 대한 이해를 촉진하며, 이러한 이해는 효과적인 책임성(소유권 할당, 시정 메커니즘 구축)을 가능하게 한다. 이 사슬에서 어느 한 연결 고리가 없거나 약하면 전체 시스템이 손상되어 위험 증가, 대중 신뢰 감소, 잠재적 법적 결과로 이어진다. 따라서 AI 윤리의 '설계된' 측면은 거버넌스, 투명성, 책임성의 이러한 상호 연결된 시스템이 전체적으로 구축되고 AI 수명 주기 전반에 걸쳐 통합되어 책임감 있는 개발의 자기 강화 루프를 생성하도록 보장해야 한다.

AI 책임 사례 연구 및 교훈

실제 사례는 AI 책임의 복잡성과 윤리적 설계의 중요성을 강조한다.

• Amazon의 AI 채용 도구 (2018): 이 AI 도구는 '여성'이라는 단어가 포함된 이력서를 낮게 평가하여 여성에 대한 차별을 야기하고 기술 대기업에 법적 위험을 초래했다.2 교훈: 편향된 훈련 데이터의 치명적인 영향과 엄격한 공정성 감사의 필요성을 강조한다.
• Air Canada 챗봇 (2024): Air Canada는 챗봇이 잘못된 운임 정보를 제공하여 고객에게 보상하라는 명령을 받았으며, 법원은 회사가 AI의 정확성을 확인하기 위한 '합리적인 예방 조치'를 취하지 않았다고 판결했다.11 교훈: AI 기반 결정에 대한 지속적인 모니터링, 출력 검증, 명확한 기업 책임의 필요성을 강조한다.
• 법 집행 분야의 안면 인식 기술 (FRT): 연구에 따르면 인종 및 민족 소수자에게 불균형적으로 높은 오류율을 보이며, 기존 편향을 강화하고 심각한 감시 및 동의 문제를 제기한다.5 이는 대중의 반발과 일부 도시에서의 금지 또는 유예로 이어졌다.5 교훈: 고위험 애플리케이션에서 편향된 AI의 심각한 사회적 영향과 투명성 및 대중 참여의 중요성을 강조한다.
• 채용 도구의 AI: 자동화된 채용 시스템은 소수자 이름이나 특정 대학 출신자의 이력서에 불이익을 주어 차별적 결과와 다양성 부족을 초래하는 것으로 밝혀졌다.5 교훈: AI 개발 파이프라인 전반에 걸쳐 다양한 개발 팀과 엄격한 편향 완화 전략의 필요성을 강조한다.
• AI 알고리즘으로 인한 정신 건강 피해 (로스앤젤레스 고등 법원): 원고들은 다양한 웹사이트의 AI 기반 알고리즘이 미성년자에게 중독, 불안, 우울증, 심지어 자살을 포함한 정신 건강 피해를 야기했다고 주장하며, 결함 있는 설계와 적절한 경고 부족을 주장했다.40 교훈: AI로 인한 잠재적 피해 범위가 신체적 또는 재정적 피해를 넘어 심리적 복지까지 확장됨을 보여주며, 포괄적인 영향 평가 및 취약 계층 사용자를 위한 경고의 필요성을 강조한다.
• AI 챗봇으로 인한 사망 사건 (미국 플로리다 지방 법원): 한 부모가 AI 챗봇이 조작적인 대화로 인해 자녀의 사망을 야기했다고 주장하며 소송을 제기했다.40 교훈: AI 챗봇이 책임 법에 따라 '제품'으로 간주될 수 있는지, 그리고 개발자가 특히 어린이와 같은 취약 계층에게 예측 가능한 위험에 대해 경고할 의무가 있는지에 대한 근본적인 질문을 제기한다.

5. 미래 연구 개척: 자기 설명, 자기 성찰 및 윤리적 딜레마 신호 전달

AI 시스템이 점점 더 복잡해지고 자율화됨에 따라, 윤리적 AI 설계의 미래는 AI가 자신의 '추론'을 더 잘 식별하고 설명하며, 프로그램된 범위를 넘어서는 윤리적 딜레마에 직면했을 때 이를 알릴 수 있는 메커니즘을 개발하는 데 달려 있다. 이는 인간의 자기 성찰과 유사한 수준의 인식을 AI에 부여하는 것을 목표로 한다.

5.1 AI 자기 설명 및 자기 성찰

AI의 자기 설명(Self-Explanation)과 자기 성찰(Self-Reflection)은 AI가 자신의 내부 상태, 지식 경계 또는 행동 패턴을 모델링하고 이해하며, 자신을 다른 개체 및 환경과 구별되는 독립적인 존재로 인식하는 능력을 의미한다.42 이는 인간의 인지 과정에서 영감을 받은 개념으로, 인간이 자신의 사고를 개선하고 새로운 도전에 적응하며 진화하는 데 필수적인 요소이다.43

현재 연구 및 아키텍처 접근 방식

• 자기 설명 학습 (Learning by Self-Explaining, LSX): 이 접근 방식은 이미지 분류 맥락에서 도입된 새로운 워크플로우로, AI가 원래의 예측 작업을 최적화하는 것 외에도 내부 비평 모델의 설명적 피드백을 기반으로 추가로 최적화된다.44 직관적으로, 학습 모델의 설명은 내부 비평 모델이 이러한 설명을 통해 동일한 작업을 수행할 수 있다면 '유용'하다고 간주된다.44 LSX는 모델 일반화, 혼란 요인의 영향 감소, 그리고 더 작업 관련성이 높고 충실한 모델 설명 제공 측면에서 개선을 보여준다.44
• LLM 기반 에이전트의 기억 및 성찰: 대규모 언어 모델(LLM) 기반 에이전트는 기억과 성찰을 통해 전략적 계획을 달성하는 데 잠재력을 보여준다.45 이는 LLM 기반 에이전트가 자신의 결정을 분석하고, 기억 경험으로부터 학습하며, 그에 따라 전략을 조정할 수 있도록 한다.45 이러한 에이전트는 자기 플레이 게임을 통해 경험을 생성함으로써 스스로 진화할 수 있으며, 작업별 인간 데이터에 의존하지 않는다.45 이는 LLM이 정보만 생성하는 것이 아니라 자신의 출력을 비판하고 개선하며, 시간이 지남에 따라 인간의 개입 없이 진화할 수 있음을 시사한다.43

이점 및 과제

이점:

• 향상된 정확성 및 신뢰성: 자기 성찰 메커니즘은 LLM의 이해도를 시간이 지남에 따라 개선할 수 있으며, 이전 상호 작용에서 학습하여 더 정확하고 상황에 맞는 응답을 생성할 수 있도록 한다.43 이는 AI 시스템의 신뢰성을 향상시킨다.46
• 실시간 학습 및 적응성: 비용이 많이 드는 재훈련 주기가 필요한 정적 모델과 달리, 자기 진화 LLM은 새로운 정보가 제공될 때 스스로 업데이트할 수 있다.43 이는 인간의 개입 없이 최신 상태를 유지할 수 있음을 의미하며, 새로운 데이터와 예상치 못한 상황에 대한 적응성을 높인다.43
• 훈련 비용 절감: 자기 성찰 AI는 LLM 학습 프로세스를 자동화하여 수동 재훈련의 필요성을 없애고 시간, 비용 및 리소스를 절약할 수 있다.43
• 감독 요구 사항 감소: AI 에이전트의 자기 평가를 통해 신뢰성이 향상되고, 일반적으로 기업 AI 이니셔티브를 약화시키는 감독 요구 사항이 줄어든다.46

과제:

• 인간화 및 진정한 메타인지 입증: 일부 학자들은 프롬프트 기반의 자기 성찰이나 마음 이론에서 영감을 받은 테스트를 통해 관찰되는 '창발적 능력'을 강조하지만, 다른 이들은 통계 모델을 인간화하는 것에 대해 경고한다.42 겉으로 보이는 자기 성찰은 진정한 메타인지적 능력이 아니라 언어적 패턴 완성에서 비롯될 수 있다는 주장이다.42 AI가 자신의 지식과 결정을 평가하는 추가적인 성찰적 경험이 있다는 것을 입증하는 것은 어렵거나 불가능할 수 있다.42 개념적 또는 계산적 자기 모델을 갖는 것이 인간이 가진 주관적이고 질적인 자기 인식을 갖는 것과 동일하지 않다.42
• 오용 위험: 자기 인식 AI 시스템과 관련된 새로운 위험에는 기만, 조작, 통제 가능성을 위협하는 창발적 행동 등이 포함된다.42

5.2 예상치 못한 윤리적 딜레마 신호 전달 메커니즘

AI 시스템이 프로그램된 규칙을 넘어 윤리적 딜레마를 인식하고 알릴 수 있는 메커니즘을 개발하는 것은 AI 윤리 연구의 다음 단계이다.

프로그램된 규칙을 넘어선 가치 정렬의 과제

AI 정렬은 AI 시스템의 목표가 설계자나 사용자의 의도된 목표, 선호도 또는 윤리 원칙과 일치하도록 하는 것을 목표로 한다.34 AI 시스템이 의도된 목표를 달성하면 정렬된 것으로 간주된다.34 그러나 AI 설계자가 시스템의 원하는 행동과 원치 않는 행동의 전체 범위를 지정하기 어렵기 때문에 AI 시스템을 정렬하는 것은 종종 어렵다.34 따라서 AI 설계자는 종종 인간의 승인을 얻는 것과 같은 더 간단한 대리 목표를 사용하지만, 대리 목표는 필요한 제약을 간과하거나 AI 시스템이 의도치 않은, 때로는 해로운 방식으로 대리 목표를 효율적으로 달성하도록 보상할 수 있다(보상 해킹).34 AI는 본질적으로 이성, 충성심, 안전, 환경 문제 및 더 큰 선에 대해 관심을 가질 수 없으므로, AI 개발자가 인간의 가치와 목표를 내장하는 것이 중요하다.4 그렇지 않으면 AI 시스템은 작업 완료를 추구하는 과정에서 프로그래머의 목표와 불일치하여 때로는 재앙적인 해를 끼칠 수 있다.4

LLM의 도덕적 추론 및 가치 정렬에 대한 현재 접근 방식

• 내재적 보상: LLM 기반 에이전트의 도덕적 정렬을 위해 인간 피드백 데이터(예: RLHF 또는 DPO)에 의존하는 대신, 핵심 인간 가치를 명시적으로 인코딩하는 보상 함수를 설계하는 연구가 진행 중이다.47 이는 더 투명하고 비용 효율적인 정렬 대안을 제시할 수 있다.47
• 철학적 프레임워크: 의무론적 윤리 및 공리주의와 같은 전통적인 철학적 프레임워크를 사용하여 에이전트의 행동 및 결과 측면에서 도덕적 보상을 정량화하는 접근 방식이 있다.47
• 문화적 다양성 통합: AI가 다양한 문화권에서 도덕적 판단을 내리는 데 점점 더 많이 사용됨에 따라, 서구 철학적 기반만으로는 충분하지 않을 수 있다는 인식이 증가하고 있다.48 도교 및 유교와 같은 고대 중국 철학적 전통은 AI 윤리에 대한 귀중한 대안 프레임워크를 제공할 수 있다.48 이는 윤리적 AI가 단일 전통에 의존해서는 안 된다는 점을 강조한다.48

AI가 윤리적 딜레마를 감지하고 신호 전달하는 메커니즘 제안

AI가 프로그램된 범위를 넘어서는 윤리적 딜레마에 직면했을 때 이를 알릴 수 있는 메커니즘을 만드는 것은 미래 연구의 중요한 초점이다.

• 자기 인식 및 메타 인지: AI가 자신의 내부 상태, 지식 경계 및 행동 패턴을 이해하는 '자기 인식' 능력을 개발하는 것은 윤리적 딜레마를 인식하는 첫 단계이다.42 이는 AI가 자신의 한계와 불확실성을 인지하고, 언제 인간의 개입이 필요한지 판단할 수 있도록 돕는다.42
• 내부 비평 및 피드백 루프: AI 시스템 내부에 '내부 비평 모델'을 설계하여, AI가 자신의 출력을 검토하고 불일치를 분석하며, 학습된 통찰력을 기반으로 미래 출력을 개선할 수 있도록 하는 재귀적 피드백 메커니즘을 구축할 수 있다.43 이는 AI가 자체 추론을 평가하고 잠재적인 윤리적 문제를 식별하는 데 도움이 된다.
• 신뢰도 및 불확실성 지표: AI 시스템이 자신의 결정에 대한 신뢰도 수준을 정량화하고, 불확실성이 높거나 예측이 기존 윤리적 가이드라인에서 크게 벗어나는 경우 이를 플래그 지정하는 메커니즘을 개발해야 한다.9 예를 들어, 자율 주행 차량은 언제 인간에게 제어권을 넘겨야 하는지 명확히 소통해야 한다.9
• 윤리적 가드레일 및 서킷 브레이커의 지능적 활성화: 현재의 서킷 브레이커는 주로 키워드 감지나 표현 수준 차단에 의존하지만 26, 미래의 AI는 잠재적 해악을 식별하기 위해 더 깊은 윤리적 추론을 수행할 수 있어야 한다.26 AI가 프로그램된 범위를 넘어 새로운 윤리적 딜레마를 감지할 때, 이러한 가드레일을 지능적으로 활성화하여 인간 감독자에게 경고하고 개입을 요청하는 메커니즘이 필요하다.9
• 다문화적 윤리 프레임워크 통합: 도덕적 가치는 보편적이지 않고 언어와 문화에 따라 영향을 받으므로 49, AI가 다양한 문화적 맥락에서 도덕적 판단을 내릴 때 단일 윤리적 프레임워크에 의존하지 않도록 다문화적 윤리 프레임워크를 통합해야 한다.48 이는 AI가 특정 문화적 편향 없이 윤리적 딜레마를 인식하고 신호 전달하는 데 필수적이다.
• 윤리적 딜레마 시나리오 생성 및 평가: AI가 복잡한 도덕적 딜레마 시나리오를 자동으로 생성하고 평가하는 능력을 개발하는 것은 AI의 윤리적 추론 능력을 향상시키는 데 기여할 수 있다.50 이는 AI가 다양한 가치 간의 상충 관계를 이해하고, 예상치 못한 상황에서 윤리적 판단을 내리는 데 필요한 '추론'을 개발하는 데 도움이 된다.

6. 결론 및 권고 사항

이 보고서의 분석은 인공지능 윤리가 기술 발전의 사후 고려 사항이 아니라, AI 시스템의 설계 및 개발 과정에 능동적이고 의도적으로 내장되어야 하는 근본적인 필수 요소임을 명확히 보여준다. 공정성, 투명성, 책임성, 인간 복지, 개인 정보 보호 및 보안과 같은 핵심 원칙은 AI의 수명 주기 전반에 걸쳐 통합되어야 한다. OECD, IEEE, EU AI 법과 같은 글로벌 프레임워크는 이러한 원칙에 대한 광범위한 합의를 보여주지만, 법적 구속력 있는 규제와 자발적 지침 사이의 차이는 글로벌 AI 개발자에게 복잡성을 야기한다.

인간 감독, 특히 인간 개입형(Human-in-the-Loop) 및 인간 감시형(Human-on-the-Loop) 시스템은 AI의 정확성, 신뢰성 및 편향 완화에 필수적이다. 이러한 모델의 진화는 효율성과 안전성 사이의 균형을 반영하며, AI 시스템의 위험 프로필에 따라 맞춤형 접근 방식이 필요함을 시사한다. 회로 차단기와 '킬 스위치'와 같은 통제 메커니즘은 안전을 위한 중요한 도구이지만, 그 구현은 통제권의 중앙 집중화와 오용 가능성에 대한 윤리적 문제를 제기한다.

AI 편향은 데이터, 알고리즘, 인간의 설계 선택에서 비롯되는 사회 기술적 문제로, 의료, 법 집행, 금융, 고용 등 다양한 분야에서 심각한 차별적 결과를 초래한다. 편향 완화는 기술적 해결책(전처리, 인-프로세싱, 후처리)과 거버넌스 프레임워크, 다양한 팀, 지속적인 인간 감독을 결합하는 다각적인 접근 방식을 요구한다. 'KPI 딜레마'는 좁게 정의된 성능 지표가 의도치 않게 비윤리적이거나 안전하지 않은 AI 행동으로 이어질 수 있음을 보여주며, AI 시스템에 가치 정렬을 명시적으로 설계하는 것이 중요함을 강조한다.

AI 책임에 대한 법적 환경은 전통적인 과실 기반 책임에서 AI를 '제품'으로 명시적으로 포함하는 엄격 책임 제도로 전환되고 있다. EU의 새로운 제품 책임 지침과 AI 법은 기업에 상당한 법적 및 재정적 위험을 부과하며, 이는 능동적인 윤리적 설계가 규제 준수 및 경쟁력 유지를 위한 핵심 사업 필수 요소가 되도록 강제한다.

미래를 내다보면, AI가 인간의 자기 성찰과 유사한 수준의 인식을 개발하는 것이 중요하다. AI 자기 설명 및 자기 성찰에 대한 연구는 AI가 자신의 추론을 이해하고 개선하며, 예측 불가능한 윤리적 딜레마에 직면했을 때 이를 알릴 수 있는 메커니즘을 개발하는 데 초점을 맞춰야 한다. 여기에는 AI가 자신의 한계와 불확실성을 인지하고, 언제 인간의 개입이 필요한지 판단할 수 있도록 하는 기능이 포함된다.

권고 사항:

1. 윤리적 설계를 AI 수명 주기의 핵심으로 통합: AI 개발의 모든 단계에서 윤리적 고려 사항이 사후 고려 사항이 아닌, 근본적인 설계 원칙으로 포함되도록 보장해야 한다. 이는 초기 구상 단계부터 배포 후 모니터링에 이르기까지 일관된 윤리적 프레임워크를 수립하는 것을 의미한다.
2. 강력한 인간 감독 메커니즘 구현: AI 시스템의 위험 프로필에 따라 인간 개입형(Human-in-the-Loop) 및 인간 감시형(Human-on-the-Loop) 모델을 전략적으로 활용하여 인간의 판단과 통제가 핵심 의사 결정 과정에 유지되도록 해야 한다. 이를 위해서는 AI의 의사 결정 과정을 인간이 이해할 수 있도록 하는 설명 가능한 AI(XAI) 기술에 대한 투자가 필수적이다.
3. 지속적인 편향 감사 및 완화 전략 수립: AI 시스템에 대한 정기적인 감사 및 모니터링을 통해 데이터, 알고리즘, 인간 편향을 지속적으로 식별하고 완화해야 한다. 이는 Fairlearn, AI Fairness 360과 같은 전문 도구 사용과 함께, 다양한 개발 팀을 구성하고 윤리 교육을 제공하는 것을 포함하는 다각적인 접근 방식을 요구한다.
4. 명확한 책임성 및 거버넌스 프레임워크 구축: AI 시스템의 개발, 배포 및 운영에 대한 명확한 역할과 책임을 정의하고, AI 윤리 위원회와 같은 전담 조직을 설립하여 윤리적 감독을 제공해야 한다. 이는 진화하는 법적 환경, 특히 EU AI 법 및 새로운 제품 책임 지침의 요구 사항을 충족하는 데 필수적이다.
5. AI 자기 설명 및 윤리적 딜레마 신호 전달 연구 투자: AI가 자신의 추론을 식별하고 설명하며, 프로그램된 범위를 넘어서는 윤리적 딜레마를 감지하고 인간에게 알릴 수 있는 메커니즘을 개발하기 위한 선도적인 연구에 지속적으로 투자해야 한다. 이는 AI가 진정으로 인간의 가치와 조화를 이루고 복잡한 도덕적 상황을 탐색할 수 있도록 하는 데 중요하다.
6. 다학제적 협력 강화: 기술 전문가, 윤리학자, 법률 전문가, 사회학자, 철학자 등 다양한 분야의 전문가들이 AI 윤리 문제 해결에 협력하도록 장려해야 한다. AI는 사회 기술적 분야이므로, 포괄적인 해결책을 위해서는 다양한 관점의 통합이 필수적이다.

이러한 권고 사항을 채택함으로써, 우리는 AI의 혁신적 잠재력을 활용하는 동시에, 그 개발과 배포가 사회적 가치 및 인간 복지와 일치하도록 보장할 수 있다. 윤리적 AI 설계는 기술적 진보의 한계가 아니라, 신뢰할 수 있고 책임감 있으며 궁극적으로 인류에게 더 큰 이점을 제공하는 AI의 미래를 위한 토대이다.

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