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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
송해엽 (군산대학교)
저널정보
한국방송학회 방송통신연구 방송통신연구 2021년 겨울호(통권 제117호)
발행연도
2022.1
수록면
9 - 40 (32page)

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인공지능 필터링은 기술적 방식을 통하여 해로운 콘텐츠에 이용자가 접근하는 것을 차단하는 시스템이다. 플랫폼의 온라인 콘텐츠는 전통 미디어의 규제 방식과 달리 인간이 모니터링하는 것이 불가능하기에 주요 플랫폼 사업자를 중심으로 인공지능 필터링이 도입되고 있다. 본 연구는 플랫폼 사업자의 내용 규제가 사업자의 자율규제를 통해 이루어지는 상황에 개별 사업자의 인공지능 필터링 시스템이 가져올 수 있는 문제에 대해 다룬다. 인공지능 필터링은 오류 가능성을 가지고 있다. 오류의 원인은 시스템이 적절하게 판별하기 위한 학습이 부족하거나, 사회문화적 맥락을 판단하는 것이 어렵기 때문이다. 인공지능 필터링을 위해서는 무엇을 제재해야 하는지 명시적인 정의와 사례가 동반되어야 하지만, 개별 사업자의 자율규제 체제 아래서는 합의된 규정을 도출해 내기 어렵다. 플랫폼 사업자의 운영 정책을 분석한 결과에 따르면, 인공지능 필터링에 대해 명시적으로 알리고 있는 사업자는 페이스북이며, 선정성을 규제하는 정책 비교를 살펴보면 사업자별로 구체성과 예외 규정 제시에서 차이를 보였다. 본 연구에서는 인공지능 필터링을 위해서는 개별 사업자의 자율규제가 아닌 동일 정의와 사례에 기반한 규제안이 필요하며, 이를 위해 이해 당사자가 참여하는 자율규제 기구를 정부가 승인하고 법적 책임을 부과하는 규제된 자율규제를 고려해 볼 수 있음을 제안한다.
#인공지능 필터링 #알고리즘 #플랫폼 사업자 #자율규제 #규제된 자율규제 #AI filtering #algorithms #platform company #self-regulation #regulated self-regulation

목차

1. 서론
2. 연구 배경
3. 연구문제 및 연구 방법
4. 인공지능 필터링 오류 및 운영 정책 사례 분석
5. 규제된 자율규제
6. 결론 및 논의
참고문헌

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