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  윤리적 인공지능의 실현과 과제

  본고는 인공지능 시대에 우리나라가 앞으로 어떠한 형태의 윤리규범 체계를 갖추어야 하는가라는 문제의식에 대한 실마리를 제공하는 것을 목적으로 하는 글이다. 아시모프 ‘로봇 3원칙’ 이래로, 인공지능 윤리규범 이슈는, 첫째, 논의의 주체가 설계자, 제작자, 이용자와 같이 배후에 위치한 인간에게로 확장되었고, 둘째, 책임귀속에 관련된 과거의 대전제가 오늘날에는 통용되지 않게 된 경우가 많아졌으며, 셋째, 인공지능에 대한 대중의 알 권리와 이해관계자의 주체적 참여에 대한 요구가 늘어나면서 책임성(accountability)에 대한 관념이 확장되고 있고, 넷째, 일률적인 규정을 기계적으로 적용하는 방식의 한계가 지적되고 그 대신 인공지능이 활용되는 구체적 맥락(context) 위주의 접근법에 대한 필요성이 강조되는 방향으로 논의가 이루어지고 있다.
  인공지능의 윤리적 측면에 관한 국내외의 논의는 최근 2년여의 기간 동안 급속도로 진전이 이루어졌다. 그동안 해외에서 제시된 윤리규범은 대체적으로는, ① 기본원칙을 중심으로 하는 윤리규범 유형, ② 기본원칙에 더하여 주요 이슈에 대해 상세하게 함께 다룬 윤리규범 및 보고서 유형, ③ 윤리규범의 정립방안에 대한 구체적 방법론을 함께 언급한 유형으로 구분지어 파악할 수 있다. 기본원칙 중심의 윤리규범은 OECD 권고안, 일본 총무성 가이드라인, 아실로마 원칙, 그리고 그 이외에 마이크로소프트, 구글과 같은 사기업에서 발표한 규범 등을 들 수 있다. 기본원칙 중심의 윤리규범은 다양한 참여자들의 다양한 관점 및 상이한 이해관계를 종합하기에 용이한 방식인 한편, 추가적인 후속 규범이 마련되지 않으면 규범력이 상대적으로 낮을 가능성이 있다. 다음으로, 기본원칙과 주요 이슈를 함께 다룬 윤리규범 유형으로는 IEEE 보고서, 영국 상원 보고서, 그리고 UNGP & IAPP의 보고서를 들 수 있다. 구체적 논의에 대한 세부사항까지도 포함하는 셋째 유형으로는 유럽의회 결의안, EU 집행위원회 고위급 전문가 그룹의 가이드라인 등을 들 수 있다. 이러한 윤리규범 중에는, 원칙에 대한 선언 그 자체로 의미를 가지는 것도 있고, 후속 작업과 모니터링의 과정을 통해 더 구체화하고 규범력을 확보할 수 있는 장치가 마련된 것도 있다.

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  인공지능과 고용시장의 변화

  초기의 인공지능(AI)는 소프트웨어가 작업을 수행하는데 필요한 규칙을 시스템화하는 것으로 시작되었으나, 빅데이터의 등장과 컴퓨팅 능력의 증가로 인간이 사전적으로 정한 규칙에 메이지 않고 정확도가 높은 알고리즘을 체득하는 방향으로 발전해왔다(OECD, 2018). 경제학계의 많은 연구에서는 AI를 생산활동에서 인간의 개입이 필요하지 않거나, 적게 필요로 하는 자동화(automation)를 가능하게 하는 방법 중 하나로 간주한다. 경제학 이론적으로 자동화의 도입은 기존의 인력의 대체하는 효과를 유발하는 동시에, 기술과 보완적인 관계에 있는 인력에 대한 수요를 늘리는 효과 또한 가지고 있다. 일부 실증 경제 분석에 따르면, 자동화와 보완적 관계에 있는 경우 일자리 증가뿐만 아니라 종사자들의 생산성, 임금 상승 등에도 긍정적인 효과를 가진다고 보고되고 있다(Autor, 2003). 따라서 AI가 일자리에 미치는 영향은 AI 기술이 어떠한 직업을 대체할 것인지 그리고 AI 기술 확대로 인해 어떠한 직종이 더 필요하게 될지 두 가지 측면에서 고려할 필요가 있다. 하지만 후자의 경우 객관적인 예측(prediction)이 어려운 이유로 관련 연구가 상대적으로 드물게 보고되고 있다. 따라서 본 보고서에서는 전자의 문제를 중심으로 연구방법론과 주요 결과를 소개하고자 한다.

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  인공지능과 시장경제: 정책적 현안과 과제

  최근 인공지능은 금융, 의료, 유통, 교육 등 수많은 영역에 광범위하게 침투하면서 시장경제의 지형을 빠르게 변화시키고 있다. 이러한 급속한 변화를 가능하게 만드는 핵심 기술 중 하나가 바로 딥러닝이라는 데이터 학습 기반의 인공지능 기술이다. 그리고 그 배경에는 빅데이터로 알려진 데이터 마이닝 기술의 양적, 질적 개선이 자리잡고 있다. 인공지능을 주어진 문제에 대해 가능한 합리적인 판단을 내리는 체계라고 정의한다면, 딥러닝 인공지능은 연역적으로 도출되거나 사전에 이식된 지식이 아닌, 입력된 문제 상황의 데이터 패턴을 분석하여 습득한 지식을 바탕으로 판단을 내린다는 특징을 지닌다. 이처럼 딥러닝 인공지능 개발에는 학습에 필요한 적정한 데이터의 생성과 활용이 필수적이므로, 인공지능 정책을 설계함에 있어 관련 규제들이 단순히 인공지능이라는 특정 기술에 국한된 것이 아니라, 정보기술 산업 전반에 영향을 미치는 개인정보 및 데이터 규제와 밀접한 관련이 있다는 점에 유념해야 할 것이다. 한편 시장경제와 그 내에서의 경쟁에 대해 인공지능의 발전과 활용이 어떤 영향을 미칠 지에 관하여 다양한 예측과 주장들이 제시되기 시작했고, 그에 대한 실증적 검토와 분석이 필요한 상황이다. 특히 구체적으로 규제의 필요성, 목표, 내용 및 수준을 논함에 있어 미래의 불확실성에 대한 인식, 규제가 해결하고자 하는 우려에 대한 명확한 정의, 사회적 편익과 비용을 모두 고려한 규제 방안의 디자인, 그리고 다층적 · 다면적으로 이루어질 가능성이 높은 규제들의 누적적 · 총체적 효과에 대한 신중한 분석과 검토가 요구된다.

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  인공지능과 경제성장: 인공지능은 경제 성장의 촉진제가 될 수 있을까

  인류가 이제껏 경험했던 기술 혁신은 폭발적인 성장(성장률의 증가)을 가져온 적은 없지만, 산업혁명 이후 지난 150년동안 지속적인 성장의 원동력이었다. 그런데 국제 금융 위기를 겪고 난 뒤인 약 10여년전부터 미국과 유럽의 경제 선진국들이 기대치 보다 낮은 경제성장률을 보이며 경제 성장에 대한 우려가 시작되었다. 기술 혁신과 그에 따른 생산성의 향상이 예전만 못하기 때문에 이제는 저성장이 당연하다는 의견도 있다.
  최근 머신러닝을 기반으로 한 인공지능 기술의 빠른 발전에도 이러한 우려는 사라지지 않는 것으로 보인다. 앞으로도 인공지능 기술의 발전은 이전의 경제 성장세를 회복하기에는 역부족일까. 아니면 저성장을 넘어 폭발적인 경제 성장, 즉 특이점과 같은 전혀 새로운 양상의 경제 성장을 가능하게 할까.
  이 글에서는 위의 질문에 대한 경제학 연구와 경제학자들의 의견을 살펴본다. 경제학 이론에 의하면 인공지능 기술이 스스로 발전할 수 있게 되더라도 ‘모든 생산 활동의 완전한 자동화’가 힘들다면 폭발적인 경제 성장은 힘들 것으로 보인다. 보몰의 비용 질병 원리(Baumol’s cost disease) 때문에 자동화되지 못한 작업들이 경제 성장에 장애가 되기 때문이다.
  경제학자들의 의견을 살펴보면 반 정도가 조심스러운 입장 –‘앞으로의 기술 발전으로 저성장을 벗어날 수 있을지 확실하게 알 수 없다’ – 을 취하고 있다.
  인공지능 기술을 경제 전반에 응용할 수 있는 환경적 기반이 마련된다면, 인공지능 기술이 이전의 경제 성장세를 회복하고 지속적으로 성장하는 원동력이 될 수 있을 것이라는 의견이 나머지 반에서는 우세하다. 또한 경제학자들은 인공지능 기술의 발전으로 인한 일자리 문제나 불평등 심화 등의 경제적 손실이 생산성 향상과 같은 경제적 이익보다는 크지 않을 것으로 보고 있다.

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  인공지능과 미래사회

  2019년 5월, “인공지능과 미래사회”라는 주제로 인공지능정책 이니셔티브의 첫 이슈페이퍼가 발간되었습니다. 

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  “데이터 오너십 : 내 정보는 누구의 것인가?” 출간

  이 책은 데이터에 대해 통상적인 법적 의미의 소유권은 부여되기 어렵다는 인식에서 출발하여, 그러한 인식을 전제로 하면 데이터에 대해 어떤 식의 권리관계를 구상해 볼 수 있을지, 그에 관한 해외에서의 논의는 없는지, 데이터의 중요한 특징은 무엇인지, 데이터 유형별로 독특한 상황이 발생하고 있지는 않은지, 개별 법영역에서는 데이터에 관하여 어떤 새로운 이슈들이 나타나고 있는지 등에 관해 필자들이 고민하고 논의한 내용이 담겨있다.

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  “프로파일링 관련 기술 동향 분석 및 개인정보 정책 방안 연구” 보고서 발간 (2018)

  맞춤형 서비스, 맞춤형 광고, 개인평가 등을 목적으로 한 프로파일링 및 자동화된 의사결정 도입사례가 증가함에 따라 프라이버시 침해우려가 증가하고 있습니다. 프로파일링, 자동화된 의사결정 관련 기술의 동향을 정리하고 프라이버시 침해를 최소화하기 법제도의 개선방안을 연구하였습니다.

• Report

  “해외 비식별조치 가이드라인 등에 대한 비교, 분석” 보고서 발간 (2018)

  해외 주요국이 마련하고 있는 개인정보 비식별 조치 또는 익명처리·가명처리 관련 정책·제도와 활용사례 및 동향을 비교·분석하는 연구를 수행하였습니다. 이를 통해 개인정보의 보호와 활용의 양립을 위한 절차적·기술적 요구사항을 도출하고 국내 제도의 개선사항을 모색하였습니다.

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  “개인정보 비식별화 방법론” 출간

  국내에서는 최근 들어 빅데이터에 대한 관심이 늘어나면서 개인정보의 비식별화에 대한 관심 또한 크게 늘어나고 있다. 하지만, 아직까지는 그와 관련된 법적, 제도적, 기술적 기반에 관한 논의가 충분히 정리되지는 않은 것이 현실이라고 생각한다. 이 책은 국내의 개인정보 보호법제를 전제로 한 개인정보 비식별화에 대하여 연구진이 연구하고 고민한 내용을 담고 있는 것이며, 또한 해외에서의 논의동향도 반영하도록 노력했다.

• Book

  “데이터 이코노미” 출간

  이 책은 데이터 중심의 경제 패러다임 변화에 주목하여, 관련된 법적, 경제적, 사회적 쟁점에 관해 논의한다. 인공지능, 자율주행차, 핀테크, 개인정보, 인터넷 인증서제도, 데이터 비식별화, 빅데이터와 경쟁법 등 여러 현안에 대해 다룬다.

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  “개인정보 보호의 법과 정책” 개정판 발행

  이 책은 우리나라의 개인정보 보호 법제에 대한 지금까지의 논의를 정리하는 한편 향후 개선의 방향을 모색하는 데에 있어 고려해야 할 문제들은 어떤 것인지에 관해서도 정리하는 목적을 가지고 있다. 책은 전체 다섯개의 파트로 구성되어 있다. Part Ⅰ에서는 개인정보 보호에 대한 헌법적 원리 등 이론체계의 기초를 다루는 내용 및 다른 법과의 관계를 다루는 내용 위주로 구성되어 있으며, Part Ⅱ는 개인정보 보호법제의 주요 내용을 다루는 장들로 구성되어 있다. Part Ⅲ은 새로운 기술의 등장과 함께 고민해야 할 내용들을 주로 담고 있으며, Part Ⅳ에서는 개별 산업에서의 개인정보 보호의 문제를 다룬다. 마지막으로 Part Ⅴ에서는 개인정보의 국경간 이전에 관한 내용 및 해외에서의 논의동향에 관한 내용을 다룬다.

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  “핀테크 시대” 책자 발행

  금융은 매우 다양한 유형의 규제가 복잡하게 적용되는 규제산업이다. 다른 한편 IT는 창의력의 발휘와 혁신이 강조되는 산업이다. ‘핀테크'(FinTech)는 서로 크게 다른 성격을 가진 두 산업이 만나 새로운 서비스를 제공할 수 있게 해주고, 나아가 금융서비스 제공의 근본적인 패러다임을 바꿀 수도 있는 커다란 잠재력을 가진 것으로 평가된다. 책은 네 개의 파트로 구성되어 있다. Part Ⅰ은 금융규제의 패러다임에 대해 거시적인 시각에서 논의하는 내용 위주로 구성되어 있다. Part Ⅱ에서는 핀테크와 관련된 다양한 법제도에 대해 논의한다. Part Ⅲ은 개별 산업이나 개별 서비스와 직접적인 연관성이 좀 더 높은 사안들을 다루며 Part Ⅳ는 개별 서비스의 사례로, 일부 개별 기업이 제공하는 서비스의 내용을 소개하면서 실제 현황에 대한 이해도를 높이고자 하였다.