OAK

인공지능 신뢰성과 안전성의 경계 획정

Metadata Downloads
Alternative Title
Province of AI Trustworthiness and Safety Determined
Abstract
2019년 유럽연합이 ‘신뢰할 수 있는 인공지능 윤리 가이드라인’을 발표한 이래, 전 세계를 주도해 온 인공지능 거버넌스 논의의 중핵에는 ‘신뢰성’이 자리 잡고 있었다. 그러던 중 안전성이 주요 키워드로 부상하면서 인공지능 거버넌스 논의는 새로운 국면으로 접어들었다. 인공지능 거버넌스에서 신뢰성과 안전성은 병치의 구조로 형성되기 시작했으나, 사실상 안전성의 내용을 들여다보면 기존의 신뢰성에서 논의된 내용과 별반 다를 것이 없었다. 한편 2024년 세계 최초로 승인된 유럽연합 인공지능법에서도 ‘위험 기반 규제’를 중심으로 기술하면서 기존의 ‘신뢰할 수 있는 인공지능 윤리 가이드라인’을 언급하고 이와 동시에 ‘안전성’ 개념을 함께 제시하였다. 이러한 기조를 따른 국내 인공지능 법안에서도 ‘위험 규제’와 ‘신뢰성’, ‘안전성’을 일관성 없이 혼용하고 있는 모습을 보이고 있다. 이에 본고는 인공지능 신뢰성과 별도로 안전성 개념을 구분하고 각 영역의 경계를 획정하여 이와 같은 문제를 해소하고자 하였다. 이를 위해 인공지능이 초래할 수 있는 위험을 안전성에 기반한 기술적 위험과 신뢰성에 기반한 사회적 위험으로 이원화하고 이 과정에서 종래 신뢰성 개념에서 다루어진 핵심 요소들을 재배치하였다. 이후 안전성과 신뢰성을 달성하는 데 효과적인 규칙 혹은 원칙의 법 형식을 검토하고 이를 인공지능의 거버넌스에 적용하였다. 이를 통해 적절한 인공지능 규범체계를 수립하는 데 필요한 법적 기반을 마련하고자 하였다.
Author(s)
Song, Da SomKim, DayoungNo, JaeGeingPark, Do Hyun
Issued Date
2025-02
Type
Article
URI
https://scholar.gist.ac.kr/handle/local/8042
Publisher
한국법학원
Citation
저스티스, v.206, no.1, pp.221 - 263
ISSN
1598-8015
Appears in Collections:
Department of AI Convergence > 1. Journal Articles
공개 및 라이선스
  • 공개 구분공개
파일 목록
  • 관련 파일이 존재하지 않습니다.

Items in Repository are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.