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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
이한슬 (서울대학교) 천현득 (서울대학교)
저널정보
인천대학교 인문학연구소 인문학연구 인문학연구 제35집
발행연도
2021.6
수록면
37 - 63 (27page)
DOI
10.31323/SH.2021.06.35.02

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본 논문은 인공지능 윤리 담론의 현황을 개괄하고 그 핵심 원리 중 하나인 해명가능성의 본성과 만족 조건을 밝힌다. 먼저, 윤리적 원리를 중심으로 이루어지는 AI 윤리 담론에 대해 제기된 원리 증식의 문제와 원리중심주의의 문제를 살펴보고, 구체적 상황에 대한 적용을 염두에 둔 윤리적 원리에 대한 논의가 여전히 유효함을 주장한다. 우리는 인공지능 윤리에서 중요한 원리로 부각된 해명가능성 원리가 왜 별도의 핵심 원리로서 필요한지 정당화하고, 그 원리가 어떻게 이해되어야 하는지를 밝힌다. 해명가능성의 인식적 측면인 이해가능성은 인공지능 알고리듬이 내린 개별 판단에 대한 인과적 설명으로 충족되며, 윤리적 측면인 석명 책임은 인과적 설명에 대한 윤리적 정당화와 인공지능 모형의 적절성 평가에 의해 충족된다.
#인공지능 윤리 #검은 상자 #설명가능성 #해명가능성 #석명 책임 #AI Ethics #Black Box #explicability #explainability #accountability

목차

국문초록
Ⅰ. 서론
Ⅱ. “인공지능 윤리”의 이름으로
Ⅲ. 사회적 신뢰와 해명가능성, 그리고 검은 상자
Ⅳ. 이해가능성과 인과적 설명
Ⅴ. 윤리적 정당화로서의 석명 책임
Ⅵ. 결론
참고문헌
Abstract

참고문헌 (21)

참고문헌 신청
천현득 / 2019 / "킬러 로봇"을 넘어: 자율적 군사로봇의 윤리적 문제들 / 탈경계인문학Trans-Humanities 12(1):5~31 google schola Baehrens, David / 2010 / How to explain individual classification decisions / The Journal of Machine Learning Research 11:1803~1831 google schola Beauchamp, Tom L / 2010 / Principles of biomedical ethics / Oxford University Press google schola Binns, Reuben / 2018 / Algorithmic Accountability and Public Reason / Philosophy and Technology 31(4):543~556 google schola Burrell, Jenna / 2016 / How the machine ‘thinks’: Understanding opacity in machine learning algorithms / Big Data & Society 3(1):1~12 google schola

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