건전한 인공지능 생태계 형성을 위한 규범적 전략과 법의 역할

윤상필; 권헌영; 김동욱

추천

검색

자료유형: 학술저널

저자정보: 윤상필 권헌영 김동욱

저널정보: 홍익대학교 법학연구소 홍익법학 홍익법학 제18권 제2호

발행연도: 2017.1

수록면: 1 - 29 (29page)

이용수

📌

연구주제

📖

연구배경

🔬

연구방법

🏆

연구결과

초록· 키워드

오류제보하기

우리는 이른바 지능정보사회를 목전에 두고 있다. 지능정보사회는 정보화 사회를 가능케 하였던 데이터와 컴퓨팅 기술을 기반으로 우리에게 다가올 수 있었다. 방대한 데이터의확보와 이를 활용할 수 있는 컴퓨팅 기술의 발전은 인공지능 시대라는 현상의 핵심이다. 그러나 이와 관련한 문제점은 비단 인공지능을 활용하며 발생할 수 있는 윤리, 저작권, 노동, 계약, 정보보호, 프라이버시 등 분야별 문제뿐만 아니라 로봇의 인격성에 관한 논의와인간 지배라는 철학적이고 논쟁의 소지가 다분한 사안으로 펼쳐지고 있다. 본 연구는 이러한 문제의 본질이 결국 인간, 그리고 데이터가 아닐까라는 질문으로부터 출발한다. 인공지능 산업은 일종의 생태계를 형성하고 있다. 이러한 현상은 정보기술을 활용하는모든 산업 분야에서 나타난다. 즉, 최근의 ICT 산업은 사물인터넷(Internet of Things)과 클라우드 컴퓨팅(Cloud Computing) 등 다양한 정보 기술을 바탕으로 플랫폼을 구축하여 기존 오프라인의 유관 서비스들을 흡수하거나 다른 응용기술 또는 사업과 연동되어 새로운서비스와 제품을 창출하고 있다. 인공지능 또한 별반 다르지 않다. 이미 인공지능 플랫폼선점을 위한 경쟁이 벌어지고 있다. 이러한 생태계 관점에서 요구되는 것은 생태계 구성원, 특히 생태계에 소속되거나 이를 활용하여 이익을 향유하는 주체들의 자발적인 윤리와 책임의식이다. 결국 우리의 규범 체계는 인간에 집중할 수밖에 없다. 다만 어떻게 대응할 것인가라는 수단에 관한 문제일 뿐이다. 나아가 인공지능 기술의 양분이 되는 데이터도 살펴볼 필요가 있다. 우리는 사이버 공간에서 표현과 소통이라는 단순한 데이터부터 전문 지식에 이르기까지 다양하고 방대한 데이터를 생성하고 있다. 우리가 생성하는 데이터를 학습하는 인공지능 시스템이 모든 데이터를 수집, 분석하는 것은 과연 옳은 결과만을 도출할것인가? 필자는 이처럼 인공지능 기반의 시스템이 일상화되며 나타나는 문제점의 근본적 원인을모색하고, 최근의 원칙 수립에 관한 논의 동향을 분석하여 데이터와 이용자의 행위에 대한접근 필요성을 언급, 이에 대한 규범적 접근 전략과 그 실현 방안으로서 법적 대응 방향을제시하였다.

We are facing the intelligent information society. It was able to reach us based on the data and computing technologies that enabled the information society. The acquisition of vast amount of data and the evolution of computing technologies that can optimize this data is the key to the phenomenon of artificial intelligence. However, the problems related to this are not only the issues of ethics, copyright, labor, contract, data security, privacy, etc, which can be generated by utilizing artificial intelligence, but also there are discussions on the personality of robots, and controversial issues of human domination. This study starts with the questions about whether the essence of this problem is ultimately human and data. The artificial intelligence industry forms a ecosystem. This phenomenon appears in all industries utilizing information technology. In other words, the latest ICT industry can build a platform based on various information technologies such as the IoT(Internet of Things) and Cloud computing either to absorb existing offline services or to create new services and products in conjunction with other applications or businesses. It is same in the artificial intelligence. There is already competition for the advancement of its platforms. What is required from the viewpoint of ecosystem is the voluntary ethics and the sense of responsibilities of the individuals who belong to ecosystems or take the benefits by using it. Therefore, our normative system is bound to focus on humans. It is only a matter of measure. Furthermore, it is necessary to examine the data that is a part of artificial intelligence technology. We create massive amount of data from a simple expression in cyberspace to the professional data. Would the AI system that learns about the data we generate always bring out a right result? In this paper, we searched for the essential cause of the problems that arise from the artificial intelligence. Furthermore, we analyzed recent trends of research about regulating the artificial intelligence and presented the necessity of establishing data and user centered norms. Finally, we presented legal approaches and methods to realize the normative strategies.

#인공지능 #인공지능 생태계 #데이터 #인간 #책임 #인공지능법 #Artificial Intelligence #Artificial Intelligence Society and Ecosystem #Data #Human #Liability #Artificial Intelligence Law

참고문헌 (37)

참고문헌 신청

/ 1968 / 대법원 1968.4.30. 판결 68도400

/ 1978 / 대법원 1978.2.28. 판결 77누155

/ 199 / 헌재 1998.4.30. 선고 95헌가16

/ 1992 / 헌재 1992.11.12. 선고 89헌마88

/ 2012 / 헌재 2012.2.23. 선고 2011헌가13

함께 읽어보면 좋을 논문

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

이 논문의 저자 정보

윤상필

소속기관 홍익대학교 법학연구소

주요연구분야 사회과학 > 법학

논문수 1 이용수 78

권헌영

소속기관 고려대학교

주요연구분야 사회과학 > 법학

논문수 2 이용수 88

김동욱

소속기관 홍익대학교 법학연구소

주요연구분야 사회과학 > 법학

논문수 1 이용수 78

최근 본 자료

전체보기

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 (37)

함께 읽어보면 좋을 논문

이 논문의 저자 정보

최근 본 자료

댓글(0)