주요 내용
AI는 사이버 보안 취약점과 개인정보 보호 문제가 지속적으로 발견되고 있기 때문에 더욱 엄격한 감독을 받아야 합니다.
인공 지능(AI)에 대한 규제 책임에는 정부, 기술 회사 및 이를 사용하는 개인을 포함한 여러 이해관계자가 관련되어 있습니다. 그러나 이러한 각 접근 방식에는 AI를 규제하는 데 있어 그 효과를 제한할 수 있는 특정 제약이 있습니다.
언론 매체, 비영리 단체, 기술 산업 협회, 학술 기관 및 법 집행 기관이 거버넌스에 참여함으로써 AI에 대한 감독이 더욱 용이해집니다.
인공지능에 대한 대중의 관점은 다양하고 복합적인데, 어떤 사람들은 기계가 인간의 노동력을 완전히 대체할 것이라고 주장하는 반면, 다른 사람들은 인공지능이 일시적인 트렌드에 불과하다고 주장합니다. 그럼에도 불구하고 모든 이해관계자 사이에 인공지능의 규제와 감독에 대한 경계를 강화해야 한다는 공감대가 형성되어 있습니다.
인공지능에 대한 규제 감독이 중요하다고 여겨지지만, 개발자들 사이에서 점점 더 발전된 모델을 개발하려는 열망에 가려져 왔습니다. 빠른 발전을 추구하는 과정에서 일부 개발자들은 의도치 않게 사이버 보안 조치를 훼손하기도 했습니다. AI에 이러한 규제가 필요한지 여부는 아직 미지수이며, 오히려 어떤 충분한 자원을 갖춘 관리 기관이 책임을 지고 나설 것인지에 대한 의문이 남아있습니다.
인공지능(AI)을 규제하는 것은 적절한 감독과 거버넌스를 결정하는 데 있어 복잡한 과제를 안고 있습니다. 어떤 기관이 AI 규제를 담당해야 하는지에 대한 문제는 다면적이며 기술 전문성, 법적 권한, 투명성, 책임성, 이해관계자 참여 등 다양한 요소를 신중하게 고려해야 합니다. 혁신과 윤리적 원칙 및 사회적 가치의 균형을 맞추는 동시에 대중의 신뢰와 안전을 보장하는 효과적인 규제 프레임워크를 구축하는 것이 중요합니다.
정부 기관
최종 사용자와 기술 선구자를 모두 아우르는 여러 개인이 인공지능과 관련한 정부의 규제 조치 시행을 지지합니다. 공공 자금을 지원받는 기관은 이러한 감독을 시행할 수 있는 권한을 가지고 있습니다. 특히 엘론 머스크와 샘 앨트먼과 같은 인공지능 분야의 저명한 인사들은 인공지능의 개인 프라이버시 침해와 관련된 특정 위험을 관리 기관이 무시할 수 없다는 데 동의합니다.
정부 기관이 인공지능 규제를 효과적으로 통제하기 위해서는 자국민의 프라이버시 권리와 시민의 자유를 우선적으로 보호하는 것이 필수적입니다. 안타깝게도 사이버 범죄자들은 합성 음성, 조작된 비디오 영상, 자동화된 온라인 페르소나와 같은 첨단 기술을 사용하는 등 범죄 활동에 인공 지능을 활용하는 새로운 방법을 계속 개발하고 있습니다. 따라서 이러한 새로운 기술에 익숙하지 않은 개인은 특히 속임수와 악용에 취약할 수 있습니다.
정부가 인공지능을 규제하는 것은 인공지능의 복잡한 특성에 대한 이해 부족으로 인해 의도치 않게 발전을 저해할 수 있습니다. 끊임없이 진화하는 기술인 AI는 구현, 발전 및 교육 프레임워크에 대한 신중한 감독이 필요합니다. 그렇지 않으면 당국이 AI의 기능에 대한 불충분한 지식을 바탕으로 차선의 결정을 내릴 수 있습니다.
AI 개발자, 기술 기업, 연구소
AI에 대한 정부의 감독으로 인해 장애물이 발생할 가능성을 고려할 때, 일부 개인은 기술 기업이 가이드라인을 수립하는 책임을 지는 것이 바람직하다고 생각합니다. 기술의 발전을 촉진하고 효율적인 개발을 보장하기 위해서는 창작자가 자신의 발명에 대한 책임 부담을 져야 한다는 믿음 때문입니다.
또한 인공 지능에 대한 포괄적인 지식을 바탕으로 사용자 안전과 기능적 능력의 균형을 맞추는 신중한 가이드라인을 개발할 수 있습니다. 모든 기술과 마찬가지로 관련 경험이 있는 사람이 감독하는 것이 가장 좋습니다. 특정 분야에 대한 교육이 부족한 사람을 감독관으로 임명하면 해결보다는 더 많은 문제를 야기할 수 있습니다.
Facebook의 데이터 개인정보 보호법에 관한 2018년 미국 상원 청문회를 예로 들어보겠습니다. 워싱턴 포스트 의 이 보고서에서 많은 의원들이 Facebook의 기본 기능을 혼동하고 있음을 알 수 있습니다. 따라서 미국 상원이 기술 전문가로 구성된 단독 부서를 만들지 않는 한, 그들은 AI와 같이 끊임없이 변화하는 첨단 시스템을 규제할 자격이 없을 가능성이 높습니다.
그럼에도 불구하고 기술 기업의 자율 규제와 관련된 주요 우려 사항 중 하나는 부도덕한 단체의 권력 오용 가능성과 관련이 있습니다. 중재하는 제3자가 없는 경우, 이러한 조직은 사실상 아무런 제약을 받지 않고 이해관계자에게 해가 될 수 있는 방식으로 행동할 수 있습니다.
최종 사용자
공공 및 민간 조직 모두 인공 지능 기술을 오용할 수 있다는 우려가 있습니다.일부 관리 기관에 이러한 첨단 도구에 대한 완전한 감독 권한을 위임한다는 개념은 이러한 관리 기관 내에서 권력과 권한에 대한 분쟁이 발생할 가능성으로 인해 일부 사람들 사이에서 우려를 불러일으킵니다. 또한, AI가 계속 발전하고 성숙함에 따라 이러한 관리 기관이 잘 정의된 규제 표준을 수립하기 위해 어떻게 효과적으로 협력할 것인지에 대한 불확실성이 남아 있습니다.
인공지능과 관련된 잠재적 위험을 해결하기 위해 일부 회의론자들은 개인이 인공지능 도구를 적절하게 활용할 수 있도록 자유로운 자율성을 부여해야 한다고 주장합니다. 규제 당국은 법 위반이 발생한 경우에만 개입해야 한다는 것이 이들의 생각입니다. 이러한 열망은 도전적으로 보일 수 있지만, 시장 역학을 통제하는 오픈소스 AI 개발자의 보급을 통해 실현 가능할 수 있습니다.
실제로 이러한 구성은 기술적 숙련도가 부족한 사람들에게는 어려운 과제입니다. 사용자가 기기 내에서 제한을 설정해야 할 책임이 있으며, 리소스나 전문 지식이 부족한 일부 사용자에게는 어려울 수 있습니다.
독점적인 AI 모델을 시장에서 제거하는 것은 잠재적인 이점을 무시하는 편협한 접근 방식으로 간주될 수 있습니다. 오픈소스 AI 모델을 사용하면 접근성 향상, 협업 등 장점이 있는 반면, 고려해야 할 단점도 있습니다. 이러한 모델의 사용에 관한 결정을 내리기 전에 양쪽을 모두 고려하는 것이 중요합니다.
인공지능 규제에서 역할을 하는 기타 기관
인공지능을 감독하는 일차적인 책임은 주요 조직과 기관에 있지만, 다른 중요한 기관들도 거버넌스에서 중요한 위치를 차지하고 있습니다:
언론 매체
언론은 인공지능 관련 여론 형성에 중추적인 위치를 차지하고 있습니다. 업계 내 발전에 대한 정보를 전파하고, 혁신적인 기술을 소개하고, AI의 잠재적 오용 가능성을 강조하고, 관련 이슈에 대한 전문가의 통찰력을 제공함으로써 빠르게 진화하는 이 기술을 사회가 인식하고 상호 작용하는 방식에 큰 영향을 미칩니다.
인공지능에 관한 부정확한 정보의 유포는 개인이 인공지능과 관련하여 알고 있는 정보의 대부분이 뉴스 출처에서 비롯된 것이기 때문에 심각한 우려 사항입니다. 의도하지 않거나 고의적으로 잘못된 세부 정보를 전파하는 것은 지속적인 피해를 초래할 수 있으며, 잘못된 정보가 빠르게 확산되는 경향을 고려할 때 가볍게 여겨서는 안 됩니다.
비정부기구
여러 비영리 단체가 인공지능 사용자의 프라이버시 권리와 시민의 자유를 보호하는 데 주력하고 있습니다. 무료 교육 자료 제공을 통해 이러한 문제의 중요성에 대한 일반 대중의 인식을 제고합니다. 또한 디지털 영역에서 개인의 권리를 더 잘 보호하는 새로운 법률과 규정을 옹호함으로써 정책 결정에 영향을 미치기 위해 노력합니다. 또한 정부 당국자들과 긴밀히 협력하여 제정되는 모든 법률이 효과적이고 책임감 있게 시행될 수 있도록 합니다. 또한, AI 기술과 관련하여 잘 알려지지 않았거나 간과된 우려 사항을 적극적으로 찾아서 해결합니다.
비영리 단체(NPO)가 직면하는 일반적인 어려움은 제한된 리소스 가용성에 있습니다. 비영리 단체는 정부 기관에 소속되어 있지 않기 때문에 일상적인 업무 수행에 필요한 자금을 민간 기부금과 후원금에 의존해야 합니다. 안타깝게도 이러한 단체 중 상당수는 목표를 효과적으로 수행하기에 충분한 자금을 지원받지 못하고 있습니다.
기술 산업 협회
AI에 전념하는 기술 산업 단체는 입법자와 협력하고, 관련 시민을 대변하며, 공평한 정책 이니셔티브를 추진하고, 특정 관심사를 조명함으로써 일반 대중의 이익을 대변하는 역할을 할 수 있습니다.
두 유형의 단체 모두 모금 활동에 참여할 수 있지만, 사기업과 연계된 단체는 해당 기업과 관계를 맺는 경향이 있다는 점에 주목할 필요가 있습니다. 따라서 이러한 단체는 의도한 목표와 목적을 달성할 경우 모기업으로부터 충분한 재정 지원을 확보할 수 있는 경우가 많습니다.
학술 기관
인공지능(AI)이 편견, 개인정보 침해, 보안 위반, 악의적인 목적으로 악용될 가능성 등 특정 위험을 내포하고 있는 것은 사실이지만, 이러한 문제는 기술 자체에 내재된 것이 아니라 개발, 배포 및 사용과 관련된 인간의 행동과 의사결정 과정에서 발생한다는 점을 유의해야 합니다. 따라서 AI를 본질적으로 부정적이거나 위협적인 것으로 간주할 수 없습니다.
현대 인공지능 모델의 복잡성을 이해한 사람은 극소수에 불과하지만, 그 기능에 대한 잘못된 믿음은 여론을 왜곡하고 인공지능이 인간의 지배력을 대체하거나 고용 기회를 빼앗을 것이라는 근거 없는 불안을 지속시키고 있습니다.
학술 기관은 최신 대규모 언어 모델(LLM)과 자연어 처리(NLP) 시스템을 둘러싼 기존의 지식 격차를 해소하는 데 중요한 역할을 담당하고 있습니다. 현재 이 주제에 대한 학술적 연구는 제한되어 있지만, 책임감 있는 사용을 장려하고 사이버 범죄에 대처하기 위해서는 인공 지능(AI)의 내부 작동을 이해하는 것이 필수적입니다.
법 집행 기관
법 집행 기관은 사이버 공간에서 인공 지능의 보급이 증가함에 따라 이러한 기술을 활용하는 지능형 공격의 유입에 대비해야 합니다. 제너레이티브 모델의 등장으로 범죄자들은 매우 사실적인 음성 모방을 개발하고, 그럴듯한 딥페이크 이미지를 조작하고, 민감한 개인 데이터를 추출하고, 심지어 정교한 가상의 신원을 만들 수 있게 되었습니다.
많은 법 집행 기관은 현대 사이버 범죄에 효과적으로 대응하는 데 필요한 리소스와 전문 지식이 부족합니다. 이 분야의 역량을 강화하기 위해서는 최첨단 기술을 도입하고 직원들에게 새로운 디지털 위협에 대한 포괄적인 교육 프로그램을 제공하는 것을 고려해야 합니다. 그렇지 않으면 이러한 범죄 활동에 연루된 범인을 검거하는 데 어려움을 겪을 수 있습니다.
인공지능 규제의 미래
인공지능의 빠른 기술 발전 속도를 고려할 때 단일 규제 기관이 인공지능의 적용과 영향력을 완벽하게 통제하기는 어려울 것입니다. 기술 리더가 개인 사용자보다 더 큰 영향력을 행사할 수 있지만, 인공지능의 잠재적 위험을 효과적으로 관리하려면 여러 이해관계자 간의 협력이 필요합니다. 부정적인 결과를 최소화하고 지속적인 발전을 촉진하기 위해서는 인공 지능의 실현이 먼 미래로 남아 있더라도 이 초기 단계에서 적절한 거버넌스 구조를 확립하는 것이 중요합니다.
인공지능에 대한 적절한 규제 방안의 개발이 계속 진행 중이지만, 인공지능 기반 위협과 관련된 잠재적 위험을 완화하기 위해 개인이 적절한 보안 프로토콜을 채택하는 것이 중요합니다. 온라인 네트워크 내 연결 횟수를 제한하고 개인 식별 정보(PII)를 보호하는 등의 기본적인 예방 조치를 구현함으로써 개인은 사이버 공격에 대한 취약성을 크게 줄일 수 있습니다.