인공지능 서비스 영향평가의 체계와 방법론 - 「지능정보화 기본법」의 사회적 영향평가 제도를 중심으로 -

권은정

추천

검색

질문

자료유형: 학술저널

저자정보: 권은정 (정보통신정책연구원)

저널정보: 서울대학교 공익산업법센터 경제규제와 법 경제규제와 법 제16권 제1호(통권 제31호)

발행연도: 2023.5

수록면: 29 - 50 (22page)

이용수

📌

연구주제

📖

연구배경

🔬

연구방법

🏆

연구결과

초록· 키워드

오류제보하기

현행 「지능정보화 기본법」은 인공지능 서비스를 비롯한 지능정보서비스에 대한 ‘사회적 영향평가’를 도입하였다. 동법 제56조에 따르면, 국가 및 지방자치단체는 국민의 생활에 파급력이 큰 지능정보서비스의 활용 및 확산이 사회, 경제, 문화 등에 미치는 영향을 조사하고 평가할 수 있으며, 그 결과를 공개하고 정책에 반영할 뿐만 아니라 개선 조치를 직접 권고할 수 있다. 지능정보서비스에 대한 사회적 영향평가는 조문에 명시된 대로 현행 기술영향평가와는 대상과 절차가 구별된다. 이는 상용 중인 인공지능 서비스에 대하여 사회적 수용성과 규범적 타당성을 확보하는 ‘사후적 사회영향평가’에 가까운 제도인 동시에, 인공지능 분야의 리스크 규제 수단으로서 중요한 의미를 지닌다. 따라서 사회적 영향평가 규정에 근거한 인공지능 서비스 영향평가는 위험 예방 차원에서 사전적으로 시행하는 각종 영향평가제도와 차이가 있고, 영향평가 체계의 제 요소를 구체화하는 과정에서 이러한 특유의 제도적 성격을 고려할 필요가 있다.
인공지능 서비스 영향평가 체계를 수립하는 첫 단추는 거버넌스를 구축하는 것이며, 영향평가의 주체(조직)와 절차가 곧 거버넌스의 골자를 이룬다. 국가 및 지방자치단체가 수행 주체로서 영향평가 실시 재량권을 갖는 것으로 규정되어 있지만, 여타 영향평가제도와 마찬가지로 실제 평가 대상과 범위를 결정하고 영향을 조사ㆍ평가하는 전문조직의 구성은 필수적이다. 또한 민간 사업자가 제공하는 인공지능 서비스를 대상으로 하는 경우에는 평가의 기초자료로서 사업자가 보유한 리스크 관리 정보를 활용하는 것이 평가의 정밀성과 타당성을 높일 수 있으므로, 사업자의 자체평가 결과를 정부의 영향평가에 활용하는 민관 협력의 거버넌스를 우선 고려할 필요가 있다. 나아가 현행 기술영향평가의 경우와 마찬가지로, 전문기관이 영향평가를 시행한 뒤 그 결과에 대하여 이해관계자나 일반 이용자의 의견을 수렴하는 ‘시민포럼’을 정식의 절차로 둔다면, 선순환의 리스크 관리 체계로서의 사회적 영향평가의 제도적 의의와 효용을 증진할 수 있을 것이다.
인공지능 서비스 영향평가의 지표는 인공지능의 위험도를 낮추고 신뢰도를 높이는 후속 조치와 직결된다. 따라서 영향평가의 성패는 결정적으로 평가지표에 달렸다고 해도 과언이 아니다. 법에 규정된 평가 항목에 비추어, 현행법상 사회적 영향평가의 주된 목표는 지능정보서비스의 안전성과 신뢰성을 확보하는 데 있으므로, 무엇보다 안전성과 신뢰성을 평가하기 위한 지표와 기법을 개발하는 연구가 선행되어야 한다. 평가 항목 전반의 비체계성 문제와 항목의 재구성에 관한 논의는 후속 과제로 남겨두고, 본고에서는 인공지능 서비스 영향평가의 핵심 항목으로 설정된 안전성과 신뢰성에 초점을 두고 세부 평가 항목과 지표를 예시함으로써 사회적 영향평가 방법론 연구의 초석을 마련하고자 하였다.

The current “Framework Act on Intelligent Informatization” has newly introduced a “social impact assessment” for intelligent information services, including artificial intelligence services. According to Article 56 of the Act, The main goal of the social impact assessment system is to investigate and assess the impact of the utilization and spread of intelligent information services that have far-reach effects on citizens’ lives, disclose the results, reflect them in policies, and directly recommend improvement measures. The social impact assessment on intelligent information services is distinguished from the current technology impact assessment, as specified in the article. In particular, it is an important means of regulating risk in the field of artificial intelligence as a system close to “ex-post social impact assessment” that secures social acceptance and normative validity for commercial artificial intelligence services. Therefore, artificial intelligence service impact assessment based on social impact assessment regulations differs from various impact assessment systems implemented to prevent risks, and these unique institutional characteristics need to be considered in the process of specifying the elements of the impact assessment system.
The first step in establishing an artificial intelligence service impact assessment system is to establish governance, and the subject (organization) and procedure of impact assessment form the backbone of governance. Although the state and local governments are required to have discretion to conduct impact assessments as performers, it is essential to form a specialized organization that determines the actual subject and scope of assessment, and investigates and evaluates the impact. In addition, when targeting artificial intelligence services provided by private operators, using risk management information held by operators as basic data for assessment can increase the precision and validity of assessment, so it is necessary to prioritize governance of public-private cooperation, including self-assessment. Furthermore, the institutional significance and utility of social impact assessment that realizes a virtuous cycle of risk management system can be enhanced if a specialized organization or dedicated organization conducts an impact assessment and collects opinions from stakeholders or general users at Citizens’ forums.
The indicators of artificial intelligence service impact assessment are directly related to follow-up sanctions and measures that lower the risk of artificial intelligence and increase reliability. Therefore, it is no exaggeration to say that the success or failure of the impact assessment depends crucially on the assessment indicators. In light of the assessment items stipulated in the law, the main goal of social impact assessment under the current law is to ensure the safety and reliability of intelligent information services, so research to develop indicators and techniques to evaluate safety and reliability must precede. Discussions on the unsystematic issues and reorganization of items throughout the assessment items were left as a follow-up task, and this paper focused on safety and reliability set as key items of artificial intelligence service impact assessment, and tried to lay the foundation for research on social impact assessment methodology by illustrating detailed assessment items and indicators.

#인공지능 서비스 영향평가(artificial intelligence impact assessment) #지능정보서비스(intelligent information services) #사회적 영향평가(social impact assessment) #기술영향평가(technology impact assessment) #알고리즘 영향평가(algorithmic impact assessment)

참고문헌 (0)

참고문헌 신청

참고문헌이 DBpia에서 서비스 중이라면, [참고문헌 신청]을 통해 등록해보세요

함께 읽어보면 좋을 논문

논문 유사도에 따라 DBpia 가 추천하는 논문입니다. 함께 보면 좋을 연관 논문을 확인해보세요!

이 논문의 저자 정보

권은정

소속기관 정보통신정책연구원

주요연구분야 사회과학 > 법학 TOP 10%

논문수 4 이용수 3,022

이 논문과 함께 이용한 논문

학교폭력 경험 양상의 변동 실태 및 영향요인 분석

한유경 , 이희숙 , 김성식 외 1명 아시아교육연구 2016 .03

지능정보화 기본법의 문제점과 입법 제안

이부하 법학연구 2021 .03

인공지능과 책임공백에 관한 법경제학적 연구: 소비재로서 자동화 기술의 대중화가 초래하는 변화에 관한 분석을 중심으로

정해빈 법경제학연구 2023 .04

인공지능 알고리즘 규율을 위한 법제 동향 - 미국과 EU 인공지능법의 비교를 중심으로 -

김광수 행정법연구 2023 .03

4차 산업혁명 시대의 기술혁신, 탈중앙 그리고 창조성

윤영득 문화산업연구 2020 .09

최근 본 자료

전체보기

UCI(KEPA) : I410-ECN-0102-2023-366-001941376

구분	그룹	데이터 항목
AI 학습용 데이터	원문	원문 PDF 파일
AI 학습용 데이터	원문 + 메타 (기본/상세)	원문 PDF 파일 및 서지정보 CSV
대량 구매용 데이터	B2B 구독 방식	특정 자료 한정으로 원문 접근 권한 부여
대량 구매용 데이터	URL 전달 방식	바로 PDF 뷰어를 열람할 수 있는 URL 제공

구분	그룹	데이터 항목
AI 학습용 데이터	기본 메타	발행기관명, 간행물명, 권호명, 권(vol), 호(issue), 통권, 발행연도, 발행월, 논문명, 저자명, 시작페이지, 종료페이지, 전체페이지, 상세페이지URL
상세 메타 데이터	발행기관 메타	발행기관 이명, 영문명, 창립연도, 홈페이지URL, 발행기관 소개
	간행물 메타	부제목, 간행물 유형, ISSN, ISBN, 최초발행연도, 폐간연도, 간행빈도, 발행주기, 등재사항, 이용수, 피인용수, 권호수, 논문수, 표지이미지
	논문 메타	작성 언어, 부제목, 대등제목, 목차, 키워드, 초록, 이미지, 참고문헌, 이용수, 피인용수, 논문활용도, DBpia통합주제분류, KDC분류, DDC분류, 한국연구재단분류, UCI, DOI
	저자 메타	소속기관, 소속부서, 직급, 연구분야, 연구키워드, 이용수, 피인용수, 저자 논문활용도

구분	그룹	데이터 항목
※ 결합형/맞춤형 메타 데이터는 신청 내용에 따라 다양하게 제공 가능
이용순위 정보	주제분야별 많이 이용된 논문	“인문학”에서 많이 이용된 논문 TOP100
	이용기관별 많이 이용된 논문	“중고등학교”에서 많이 이용된 논문 TOP100
	세부기관별 많이 이용된 논문	“서울대학교”에서 많이 이용된 논문 TOP100
	키워드별 많이 이용된 논문	“Chat GPT”에서 많이 이용된 논문 TOP100
키워드 정보	많이 이용된 키워드	특정기간/분야/저널 내 많이 이용된 키워드
	많이 발행된 키워드	특정기간/분야/저널 내 많이 발행된 키워드
	많이 검색된 키워드	특정기간/분야/저널 내 많이 검색된 키워드
	연구 트렌드 키워드	특정 키워드 연관 연구동향 분석 데이터 키워드

논문 기본 정보

초록· 키워드

AI 요약

연구주제

연구배경

연구방법

연구결과

주요내용

목차

참고문헌 (0)

함께 읽어보면 좋을 논문

이 논문의 저자 정보

이 논문과 함께 이용한 논문

최근 본 자료

댓글(0)