메뉴 건너뛰기
.. 내서재 .. 알림
소속 기관/학교 인증
인증하면 논문, 학술자료 등을  무료로 열람할 수 있어요.
한국대학교, 누리자동차, 시립도서관 등 나의 기관을 확인해보세요
(국내 대학 90% 이상 구독 중)
로그인 회원가입 고객센터 ENG
주제분류
인문학
인문학 일반 역사학 철학 종교학 어문학 기타 인문학
사회과학
사회과학 일반 경영학 관광학 교육학 군사학 문헌정보학 법학 사회학 신문방송학 심리과학 정치외교학 지리학 행정학 경제학 무역학 인류학 기타 사회과학
자연과학
자연과학 일반 물리학 생물학 생활과학 수학·통계학 천문학 지구과학 화학 기타 자연과학
공학
공학 일반 건축공학 기계공학 산업공학 재료·에너지공학 전기전자공학 조선해양공학 화학공학 컴퓨터학 기타공학
의약학
의학 일반 간호학 수의학 약학 한의학 기초의학 임상의학 기타 의약학
농수해양학
농수해양학 일반 농학 수산학 식품과학 임학 축산학 해상운송학 기타 농수해양학
예술체육학
예술 일반 디자인 미술 미용 사진 음악학 의상 체육 공연매체예술 기타 예술체육학
복합학
학제간연구 과학기술학 뇌인지과학 기술정책 기타 복합학

ENG

추천
검색

논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
박희수 (이화여자대학교)
저널정보
이화여자대학교 법학연구소 법학논집 법학논집 제28권 제4호
발행연도
2024.6
수록면
159 - 177 (19page)

이용수

표지
📌
연구주제
📖
연구배경
🔬
연구방법
🏆
연구결과
AI에게 요청하기
추천
검색

초록· 키워드

오류제보하기
근기 AI는 ‘예측’이라는 분야에서 각광받고 있다. 미국에서는 양형 판단에 COMPAS라는 AI 알고리즘을 널리 활용하고 있지만, 블랙박스 과학기술이라는 알고리즘의 기술적 속성과 사법절차의 불투명성에 기인한 여러 문제점들이 제기되고 있다. AI 알고리즘이 현 단계에서 기술적으로 완벽하기를 기대하기는 어렵다. 하지만 빅데이터를 통한 대량의 정보처리가 가능하고, 인간의 판단에 비하여 신속하고 중립적인 판단이 가능할 것으로 기대되므로, 형사절차상의 참고자료로 제한적으로 활용하는 것은 충분히 가능할 것으로 생각된다. AI 알고리즘이 모든 범죄의 재범위험성 예측에 적절한 것은 아니며, 범죄의 패턴이 어느 정도 유형화되어 있을 것을 요한다. 가정폭력은 그 특성상 가해자의 행위상황, 피해자의 심리상태 등이 어느 정도 유사한 패턴으로 나타난다는 특징이 있다. 이에 근기 AI의 형사법적 활용의 일환으로서 가정폭력의 재범위험성 예측에 AI 알고리즘을 도입하는 방안을 모색해 보았다. 가정폭력 재범위험성을 정량적으로 판단하고, 일정 점수 이상이 되어 가정폭력 가해자의 재범위험성이 높은 것으로 나타날 경우, 이를 가정보호사건 처리의 배제사유, 그리고 상담조건부 기소유예의 배제사유로 명시적으로 규정하여 심각한 가정폭력 사안을 가볍게 처리할 수 없도록 하는 것이다. 그러나 수치화ㆍ계량화된 AI 알고리즘은 재범위험성의 다차원적인 면을 고려하지 못하고, 일부 샘플데이터를 과도하게 학습하여 실제 데이터에 대해 오차가 증가하는 과적합이 발생하여 알고리즘의 예측 능력을 떨어뜨릴 수 있다. 때문에 AI 알고리즘의 지속적인 개선이 필요한 바, 여기서 규범적 평가 문제를 기술적 문제와 분리하고, 불완전한 AI 알고리즘이 초래할 규범적 문제에 관하여 ‘윤리 매트릭스’를 구성하여 평가할 것을 제안한다. 이해당사자와 각 당사자의 관심 요소에 따른 목록을 만들고, AI 알고리즘이 어떤 당사자의 어떤 관심 요소를 누락했는지를 점검함으로써, AI 알고리즘의 판단 결과를 비판적으로 수용할 수 있도록 하는 것이다.
#근기 AI #AI 알고리즘 #형사법 #가정폭력 재범위험성 평가 #윤리 매트릭스 #Near-term Artificial Intelligence #AI Algorithm #Criminal Law #Risk Assessment of Domestic Violence #Ethical Matrix

목차

등록된 정보가 없습니다.

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!

최근 본 자료

전체보기

댓글(0)

0