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자료유형
학술저널
저자정보
김재선 (부산대학교)
저널정보
행정법이론실무학회 행정법연구 行政法硏究 第64號
발행연도
2021.3
수록면
157 - 181 (25page)
DOI
10.35979/ALJ.2021.03.64.157

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인공지능이란, “특정 목표달성을 위하여 스스로 상황을 분석하고 어느 정도 자율적인 조치를 취하면서 지적인 행위를 수행하는 체계” 또는 “복합적 목표 내에서 데이터의 수집, 해석, 추론, 정보처리 등을 수행하는 인간에 의하여 설계된 소프트웨어 시스템”으로 데이터의 수집과 알고리즘을 통한 의사결정을 통하여 인간의 개입이 최소화된 상황에서 빠른 속도로 지속적인 일련의 “작용”(데이터 수집, 알고리즘을 통한 해석·추론·정보처리)을 하게 된다. 빠른 속도, 자동성, 지속성, 반복성을 갖는 인공지능의 일련의 “작용”은 사전에 고도로 설계된 의사결정 방식을 따르게 되지만 사전설계가 모든 상황에 대응하도록 설계되기 어려울 뿐만 아니라 인공지능은 지속적으로 스스로 학습하는 기능을 갖고 있으므로 인공지능이 고도화될수록 인간의 통제력은 줄어들게 된다. 인공지능의 “작용”이 적용된 제조물(로봇, 자율주행, 의료기기 등)이 널리 활용되면서 인공지능이 외부 정보를 잘못 인식(데이터 수집 오류)하거나 정보에 대한 해석·추론·정보처리에 오류가 발생하는 경우 제조물로 인한 손해가 발생하게 되는데, 이를 사전에 예방하기 위한 안전확보 방안과 사후에 책임의 주체와 방법을 규정하는 책임확보 방안의 마련이 필요하게 된다.
우리나라의 경우 2020년 지능정보화기본법의 전면 개정으로 지능정보기술을 정의하여 인공지능의 법제화 가능성을 구체화하였으며, 응용 소프트웨어에 대한 접근성 품질인증 제도(법 제48조), 기술의 안전성과 신뢰성 확보를 위한 사회적 영향평가(법 제56조), 지능정보기술에 관한 정보보호조치 기준 마련(법 제58조), 지능정보사회윤리준칙 제정(법 제62조) 등을 규정하였다. 이는 기존의 법제가 기술혁신 촉진 등을 위한 법제(예컨대 국가연구개발혁신법), 데이터의 이용과 활용을 위한 법제(예컨대 개인정보보호법, 정보통신망법, 신용정보호호법), 개별 영역에서의 적용 법제(예컨대 식품의약품안전처의 「인공지능 의료기기 허가·심사에 관한 가이드라인」, 「과학기술정보통신부의 인공지능 학습용 데이터 품질관리 가이드라인」) 등 개별적인 적용방안 중심으로 발전하였던 점에 비하여 종합적인 인공지능 활용방안을 제안하였다는 점에서 의미가 있다. 유럽연합의 인공지능의 안전과 책임 확보방안은 기존 법제인 제조물안전지침, 기계지침 등을 적용하되, 제조물에 대한 리스크 평가 인증 제도 등을 도입하고 있다는 점에서 우리나라의 법령 현황과 비견된다. 이에 따라 유럽연합의 리스크 기반 안전과 책임 논의로 신뢰가능한 인공지능 설계를 위한 법적 체계논의는 인공지능 활용의 리스크 범주를 세분화하여 데이터의 융합 정도, 데이터 활용의 위험성이 중요한 경우에는 신뢰가능한 인공지능에서 제안하고 있는 윤리원칙(인간존중, 위해예방, 공정성, 설명가능성), 현실화를 위한 핵심원칙(인간존엄과 감독. 기술적 견고함과 안전성 확보, 개인정보 보호 및 데이터 거버넌스 확보, 투명성, 다양성·비차별성·공정성, 사회복지·환경복지, 책임성)이 설계 단계부터 활용 단계에서 고려되도록 할 수 있을 것이며, 지능정보화기본법을 통하여 기술의 신뢰성 확보를 위한 근거법령이 마련되었으므로 이를 인증제도, 사회적 영향평가, 윤리준칙 등에서 이러한 논의를 참조할 수 있을 것으로 생각된다.
#인공지능 #알고리즘 #안전 #책임 #로봇 윤리 #가이드라인 #Artificial Intelligence #Algorithm #Safety #Responsibility #Robot Ethics #Guideline

목차

국문초록
Ⅰ. 들어가며
Ⅱ. 인공지능 리스크의 의의
Ⅲ. 인공지능 안전과 책임 확보를 위한 법제 논의에 관한 검토
Ⅳ. 우리나라에서의 시사점
참고문헌
Abstract

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