인공지능(AI)의 학습용 데이터 윤리 프레임워크 개발에 관한 연구
A Study on Developing the Ethical Framework of AI Learning Data
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초록
이 연구는 인공지능(AI) 학습용 데이터의 윤리 프레임워크를 개발하는 것을 목적으로 한다. 오늘날 AI와 인간이 공존하는 분야가 확대됨에 따라 잘못되거나 편향된 데이터를 학습한 AI가 우리 삶에 심각한 문제를 일으킬 수 있다. 교육 분야에서 디지털과 AI의 기본 소양을 함양하는 추세가 강화되고 있지만 데이터의 윤리적 문제는 주로 처리 과정에서 투명성, 프라이버시 보호 등 기술적 처리와 절차 준수에 관한 규정적 수준에 머물러 있다. AI가 학습하는 데이터는 단순히 양과 기술의 문제가 아니라 학습용 데이터의 활용 전 과정에 걸쳐 있는 윤리적 검토를 거쳐야 하는 과제가 남아 있다. 이번 연구에서는 교육 분야에서 AI 윤리 원칙에서 데이터에 관한 법률적·윤리적 고려를 검토하고, AI 학습용 데이터의 윤리 프레임워크 개발을 위한 3가지 사항을 고려한다. AI 학습용 데이터 윤리에 관한 책임과 권리의 수준, 데이터의 일반적 속성과 윤리적 쟁점, AI 학습용 데이터의 당사자로서 생산자와 소비자이다. 이를 통해 AI 학습용 데이터의 윤리 프레임워크의 도덕성을 학습용 데이터와 관련된 자신의 결정이 인간 일반에 미치는 복지 향상으로 정의하고, 인간의 복지를 향상시키기 위한 협력과 갈등 해결을 위한 도덕성 4구성 요소를 당사자에게 적용하였다. 당사자별로 윤리적 민감성, 윤리적 판단력, 윤리적 동기화, 윤리적 실행력에 기초한 윤리 프레임워크를 제안하였다.
Abstract
This paper aims to develop the ethical framework of AI learning data. AI might commit a fatal mistake or attack on our daily lives by learning wrong or biased data. In particular, the main concern of AI teaching and learning is with the prescriptions and guidelines of privacy and personal information protection in data collection, processing and storage. To develop the ethical framework of AI learning data in this paper, we would firstly examine the AI ethics in the field of education by the Ministry of Education in Korea. There is secondly the exploration of the levels of AI ethics, the general and ethical issues of data, and manufacturers and consumers as the subjects and parties of AI learning data. Finally, we would establish the ethical framework of AI learning data by utilizing four component models of morality, that is. moral sensitivity, moral judgment, moral motivation, and moral character, in James Rest.
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