EU 인공지능(AI)
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책 소개
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본서는 크게 두 파트로 나누어진다. 제1부는 AI와 관련된 기본적 사항들(제2장)과 AI를 둘러싼 글로벌 환경(제3장), 그리고 EU에서의 AI(제4장)와 중국의 AI 생태계(제5장)를 다루고 있다. 본서에 따르면, AI의 글로벌 환경은 미국, 중국, EU의 순으로 발전하며 상호 경쟁하고 있는데, 이 가운데에서 중국의 잠재력을 특히 높이 평가하고 별개의 장으로 중국의 경우를 비교적 상세히 다루고 있는 것이 주목된다.
제2부는 AI가 적용되는 각 영역별로 나누어 제6장에서부터 제13장에 걸쳐 다차원적 관점에서 접근하고 있다. 즉, 윤리적ㆍ사회적, 법적, 교육적, 경제적, 사이버 보안, 컴퓨터 처리 및 에너지, 데이터, 사회적 복원력 등 각 관점에서 다루고 있다. 이는 우리 사회에서 AI의 적용과 관련되는 주요 영역은 거의 전부 망라되어 있다고 해도 과언이 아닐 것이다. 본서는 이러한 폭넓은 분야에 걸쳐서 각 분야의 전문가들이 집필하여 이루어진 것으로서, 한 사람이라면 도저히 엄두도 내기 힘든 성과물이라고 할 수 있을 것이다.
작가정보
번역 함인선
고려대학교 법과대학 및 대학원 법학과 졸업
일본 와세다(早稻田)대학 법학연구과 수료(법학박사)
현재 전남대학교 법학전문대학원 교수
저서: EU개인정보판례(개정판, 2018), EU개인정보보호법(2016), 정보사회와 법(개정판, 2013) 주민소송(개정판, 2012)
역서: 원전사고로부터의 부흥과 주민참가(2019), 후쿠시마원전사고와 법정책(2017), 유럽정보보호법(2015), EU법 입문(2014)
저자(글) Max Craglia(Ed.)
목차
- 본서의 개요 / 10
제1부 서설과 AI의 국제적 상황 / 19
제1장 본서의 동기 및 목표 / 20
제2장 AI에 대하여 / 24
제3장 AI 경쟁적 글로벌 환경에서의 EU / 33
제4장 EU의 AI / 51
제5장 중국의 AI 생태계 / 62
제2부 다차원적 관점 / 73
제6장 윤리적ㆍ사회적 관점 / 74
제7장 법적 관점 / 85
제8장 교육적 관점 / 97
제9장 경제적 관점 / 105
제10장 사이버 보안의 관점 / 120
제11장 컴퓨터 처리 및 에너지 관점 / 130
제12장 데이터 관점 / 139
제13장 사회적 복원력 관점 / 158
제14장 요약 및 결론 / 167
참고문헌 / 169
BOX 목록 / 188
그림 목록 / 189
책 속으로
본서는 EU 차원의 논의를 알리기 위해 유럽위원회 공동연구센터의 독자적인 연구ㆍ분석에 기초한 인공지능(AI)에 관한 EU의 견해를 제시한다.
우리는 먼저 AI를 그 환경을 관찰하고 학습할 수 있으며, 얻은 지식과 경험을 바탕으로 지능적인 행동을 취하거나 결정을 제안할 수 있는 기계나 알고리즘으로 총칭한다. 의사결정 과정의 자율성과 다른 기계와 인간과의 상호작용은 또 다른 차원의 고려해야 할 문제이다.
비록 AI의 방법론적인 발전 중 많은 부분이 50년 전 이상으로 거슬러 올라가지만, 우리가 지금 일반적으로는 AI에 대해, 특히 기계학습(ML)에 대해 크게 주목하는 이유는 최근 컴퓨팅 성능, 데이터의 가용성 그리고 새로운 알고리즘의 발전으로 인해 지난 6-7년 동안 커다란 돌파구가 마련되었기 때문이다. 다수의 AI/ML 애플리케이션은 기계번역에서부터 이미지 인식 및 음악 생성에 이르기까지 우리의 일상생활에 들어오기 시작했고, 산업, 정부 및 상거래에서 점점 더 많이 이용되고 있다(제2장 참조).
유비쿼터스 센서 네트워크인 IoT의 발전은 AI의 감지능력, 알고리즘을 트레이닝할 데이터의 양, 그리고 결정과 행동을 통해 사회에 미치는 영향력을 기하급수적으로 증가시킬 것이다. 때문에, 현재는 이러한 과정의 시작에 불과할 가능성이 높다.
기회는 많으며, 경우에 따라서는 아직 그 기회를 예견하지 못하기도 한다. 또한 많은 과제들이 있다. 이 가운데에서도, 현재의 ML 알고리즘은 블랙박스의 특징 중 일부를 보여준다. 즉, 우리는 입력과 출력에 액세스하지만 그 사이에 무슨 일이 일어나는지, 그리고 결정과 행동을 포함한 특정 출력이 어떻게 도출되는지를 완전히 이해하지는 못한다. 그렇기 때문에 이들의 이론을 이해하고 설명할 수 있고 책임감 있는 알고리즘을 개발하기 위한 보다 큰 노력이 필요하다. 우리는 또한 AI의 성능뿐만 아니라 품질을 평가하고 이 파괴적인 기술에 대한 신뢰를 구축할 수 있는 강력한 평가체계가 필요하다(제2장, 제6장, 제10장).
글로벌 및 유럽 AI의 상황을 개괄해 보면, 미국, 유럽 및 중국의 3대 주요 리더들이 AI에 대한 치열한 경쟁을 전 세계적으로 벌이고 있음을 알 수 있다(제3장). 각 지역은 연구 및 산업을 포함한 AI 분야의 모든 핵심 플레이어의 약 4분의 1을 보유하고 있지만, 각기 서로 다른 플레이어의 조합을 가지고 있다. 유럽은 연구 및 비연구 플레이어의 수가 균형을 이루고 있는 반면, 미국은 산업/기업 플레이어의 수가 연구 플레이어의 수보다 약 3배 많으며, 중국은 연구 플레이어의 수가 산업 플레이어의 수보다 약 6배 더 많다. 미국 기업계의 강점은 스타트업(전 세계의 거의 절반) 및 벤처캐피털(전 세계의 3분의 1 이상)의 건수에서 우위를 차지하고 있다는 점이다. 반면 중국은 연구를 특허로 전환하기 위해 크게 노력하고 있으며, 전 세계의 약 60%를 점유한다. 또한 중국은 2030년까지 AI 세계 1위를 목표로 정부정책, 산업용 애플리케이션 및 연구를 포함하여 AI에 대한 강력한 통합적 접근방식을 취해 왔다. 이는 야심적이면서 달성 가능한 목표이다(제5장).
유럽은 현재 AI 연구 생산의 질에서 좋은 위치를 차지하고 있으며, 톱 과학저널에서 발행된 전체 AI 관련 논문의 30% 이상으로, 미국(33%)에 근소하게 뒤떨어져 있으며, 중국보다 상당히 앞서 있다. 유럽이 구축할 강점을 가진 핵심영역은 자율주행 및 커넥티드 자동차와 로봇이다.
우리는 EC뿐만 아니라 다수의 EU 회원국들도 유럽사회를 확실히 이롭게 하고 조약에 포함된 유럽적 가치를 유지하게 하는 합의된 윤리적 체계 및 적용의 필요성에 대한 공통적인 관심을 가지고, AI 발전을 지도하기 위한 전략과 프로그램을 개발하고 있다는 점에 주목한다(제4장). 유럽위원회가 2018년에 설립한 고위전문가그룹(High-Level Expert Group)은 이러한 가치와 연계된 후속 개발을 위한 체계를 구체화하고 있다. 또한 회원국 및 EU 레벨에서 정책 문서들이 공공부문, 산업 그리고 일반 대중과 같은 모든 이해관계자들 사이에서 데이터를 보다 잘 공유할 필요성을 크게 강조하면서, 데이터가 AI 개발에 중요하다는 높은 수준의 인식에 주목한다. 하지만 본서의 제12장에서 분석한 바와 같이, 올바른 방법을 찾는 것은 어렵다.
AI의 글로벌 및 EU 상황을 개관 및 분석한 후, 여러 관점에서 AI에 대해 논의하여 어느 정도 깊이를 더하고 시너지를 모색하도록 한다.
본서의 여러 곳에서 강조한 바와 같이, AI에 대한 유럽 방식의 핵심적인 특징은 강력한 윤리적 체계가 되어야 한다는 점이다. 이 원칙에 대해서는 공감대가 형성되어 있으며, AI 발전의 틀이 될 윤리적 가이드라인을 개발하기 위한 회원국 및 EU 차원의 많은 시책에 대해 기술한다(제4장). 이러한 가이드라인이 고려해야 할 주요 관점을 검토하고, 개인 및 사회 수준에서 AI의 잠재적 함의를 강조한다. AI에 대한 신뢰를 쌓고 유지하기 위해서는 AI로 인도되고 내재되는 가치들을 토론하기 위한 시민사회의 비판적 참여, 이러한 가치들을 전략과 가이드라인으로 변환하기 위한 서로 다른 포럼에서의 공공토론, 그리고 이러한 가치들과 가이드라인을 AI시스템으로 인코딩하고, 이것들이 디자인에 의한 윤리적(ethical-by-design)이 되는 책임감 있는 디자인 실무를 포함하는 다원적인 접근방식이 필요하다고 결론 내린다(제6장).
특히 기본권, 데이터 소유권 및 지식재산권과 관련하여 AI에 대한 EU 법체계를 검토할 때, 개인 및 기업의 권리를 보호하는 것과 개방성 및 투명성을 극대화하기 위한 노력으로 혁신을 장려하는 것 사이의 긴장관계를 주목할 필요가 있다. 그러나 유럽이 윤리적으로 견고하고 개인, 기업 및 사회의 권리를 전반적으로 보호하는 독특한 형태의 AI를 확립할 수 있는 위치에 있다고 결론 내린다. 예를 들어, 준비 중에는 많은 사람들이 반대한 일반데이터보호규칙(GDPR)은 현재 유럽의 자산으로 인식되고 있으며, 유럽 외에서도 유사한 접근방식을 고무하고 있다. 이 개념을 확장하여, 우리는 EU 법규제 관점의 높은 기준을 유럽인과 그 후손들이 장벽이 아니라 구축해야 할 자산인 환경상의 품질기준과 비슷하게 보아야 한다(제7장).
교육적 관점에서, 우리는 AI가 기술, 학습 및 가르침의 부족에 대해 잠재적으로 긍정적인 영향을 미친다고 본다(제8장). 이 검토에서 세 가지 중요한 점은 다음과 같다. 첫째, AI와의 상호작용이 성인들과, 그리고 더욱 중요한 것은 어린이들 양자의 인지능력에 어떻게 영향을 미치는지를 보다 잘 이해할 필요가 있다는 점이다. 둘째, 현재의 필요와 관행을 넘어 생각하고, AI가 교육 및 업무와, 그리고 인간의 발달과의 관계를 어떻게 변화시킬지 고려할 필요가 있다는 점이다. 셋째, 교육, 특히 프라이버시 및 윤리에서 AI와 관련된 위험성을 강조한다. 이 장에서는 AI와 관련된 연구주제의 학술적 제안의 초기 개요와 지리적 분포를 소개한다. 이는 AI가 가져올 과제에 대해, 가장 취약한 지역과 그리고 사회의 준비를 시작하기 위한 가능한 전략에 관한 제12장 및 제13장의 논의와 관련이 있다.
AI가 노동시장 및 불평등에 미칠 수 있는 잠재적 영향으로 인해 미디어, 연구 및 공공토론에서는 우려를 표현하고 있다. 우리는 업무, 성장 및 불평등과 관련하여 긍정적 및 부정적인 영향 모두에 대해 현재까지 이용할 수 있는 문헌과 증거를 분석한다. 업무와 관련하여, 우리는 이론도 증거도 현재 매우 결정적인 것은 아니라고 본다. AI는 인간의 활동을 보완하고 강화하며, 증가하는 일상적인 업무를 대체할 수 있다. 자동화의 위험이 높은 일자리의 비율을 측정하는 연구들은 업무와 직업이 정의되는 세분화의 정의 및 수준에 따라 그 결과가 매우 다양하다는 것을 보여준다(제9장).
또 다른 불확실성의 영역은 AI가 경제성장을 촉진시킬 수 있는 잠재력이 어느 정도인가 하는 점이다. 범용기술로 볼 때, AI는 많은 일자리와 산업분야로 확산되어 생산성을 높이고 강한 플러스 성장을 할 수 있다. ML이 데이터로부터 새로운 통찰력을 창출하는 범위에서, 새로운 아이디어의 생산과 혁신 그 자체에도 기여할 수 있다. 경제성장 모델은 다양한 시나리오를 탐구하기 시작했지만, 어느 하나에 유리한 경험적 증거는 아직 없다.
불평등에 관한 한, AI가 많은 채널을 통해 소득분배에 불리하게 영향을 미칠 수 있다고 본다. 가장 논란이 되는 것은 일자리 양극화(즉, 한편으로 높은 수준의 고임금 일자리 수요의 증가와, 다른 한편으로 낮은 수준의 저임금 일자리 수요의 증가), 저숙련층에서의 일자리의 질 저하, 그리고 또한 저숙련 노동자들이 보다 높은 자격과 숙련기술을 가진 노동자들보다 실직기간이 더 길며, 변화에 적응하고 새로운 일자리를 찾는데 더 큰 어려움을 겪게 된다는 것이다. 노동시장에 미칠 수 있는 이러한 부정적인 영향은 지리적 발자국(geographical footprint)을 가지고 있는데, 이미 실업률과 낮은 수준의 기술력 측면에서 더 큰 어려움을 겪고 있는 지역 및 하부 지역이 아무런 조치가 취해지지 않는다면 가장 고통 받는 지역이 될 가능성을 높이기 때문이다. 우리는 향후 몇 년 동안 AI가 경제에 미치는 여러 가지 영향을 면밀히 관찰하고 확실히 연구할 필요가 있다. 또한 우리는 유럽 전역의 가장 취약한 지역에 대한 복원력을 구축하기 위해 보다 적극적인 전략을 고려해야 한다. 제12장 및 제13장에서 이를 다시 다루도록 한다.
사이버 보안에 관한 한, AI는 양날의 칼이다. 즉, AI는 디바이스, 시스템 및 애플리케이션의 보안을 높이는 데에는 큰 도움이 될 수 있지만, 시스템 및 네트워크를 공격하려는 사람들에게도 힘을 줄 수 있어서 사이버
기본정보
ISBN | 9788968496608 |
---|---|
발행(출시)일자 | 2019년 10월 28일 |
쪽수 | 192쪽 |
크기 |
190 * 260
* 13
mm
/ 545 g
|
총권수 | 1권 |
Klover
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