2023-08-01
THINKFORBL 사보 기술 파트 25호
국내 인공지능 윤리원칙 | 정보 관리, 이렇게 해보자 ①
Thinkforbl
KNOWLEDGE
국내 인공지능(AI) 윤리원칙
AI 윤리원칙에 대한 논의는 국외뿐만 아니라 국내에서도 활발히 진행 중이다. 이번 호에서는 AI 윤리원칙에 대한 국내 현황을 소개하는 시간을 가져보고자 한다.
정부_신뢰할 수 있는 AI 실현 전략
정부는 2021년 5월 13일 신뢰할 수 있는 AI 구현을 지원하기 위해 관계부처 합동으로 ‘신뢰할 수 있는 AI 실현 전략’을 발표했다. 발표 내용에는 비전, 목표, 추진전략이 존재한다. 비전의 경우 “누구나 신뢰할 수 있는 AI, 모두가 누릴 수 있는 AI 구현”이 채택됐다. 목표는 2025년까지 책임 있는 AI 활용 세계 5위, 신뢰 있는 사회 세계 10위, 안전한 사이버 국가 세계 3위를 목표로 한다. 추진전략은 신뢰 가능한 AI 구현 환경 조성, 안전한 AI 활용을 위한 기반 마련, 사회 전반 건전한 AI 의식 확산이 주된 전략이라고 할 수 있다.
교육부_인간다움과 미래다움이 공존하는 교육 패러다임 실현
교육부는 사람의 성장을 지원하는 AI를 대원칙으로 삼고 있다. 교육부는 교육 분야 AI는 사람의 전 생애에 걸쳐 전인적 성장을 최고 가치로 삼으며, 인격을 존중하고 개성을 중시하여 사람의 능력이 효과적으로 발휘될 수 있도록 제공되어야 한다고 설명한다. 이후 세부 원칙은 10개를 제시하는데, 크게 사람, 공동체, 기술로 나뉜다. 이런 AI 원칙은 국내 교육의 가치라고 할 수 있는 헌법 제 31조와 교육기본법을 고려하고, 일반적인 AI 윤리기준에서 UNESCO AI 윤리 권고, 국내의 AI 윤리기준을 반영했다고 설명하고 있다.
과학기술정보통신부_사람이 중심이 되는 AI 윤리기준
과학기술정보통신부는 AI 윤리기준에 있어 ‘사람 중심의 인공지능’을 위한 최고 가치인 ‘인간성’을 위한 3대 기본 원칙과 10대 핵심 요건을 제시하고 있다. 3대 기본 원칙으로는 첫째 인간의 존엄성 원칙, 둘째 사회의 공공선 원칙, 셋째 기술의 합목적성 원칙을 지켜야 한다고 언급한다. 나아가 10대 핵심 요건으로는 인권보장, 프라이버시 보호, 다양성 존중, 침해금지, 공공성, 연대성, 데이터 관리, 책임성, 안전성, 투명성의 요건을 충족해야 한다고 설명한다.
개인정보위원회_AI 개인정보보호 자율점검표 개발
개인정보위원회는 이루다 사태 이후 자율점검표 제공을 통해 개인정보보호를 강화할 수 있도록 발표를 한 바 있다. 자율점검표는 6대 원칙(적법성, 안정성, 투명성, 참여성, 책임성, 공정성) 밑에 8단계(기획․ 설계, 개인정보 수집, 개인정보 이용 ․ 제공, 개인정보 보관․ 파기, AI서비스 관리 ․ 감독, AI서비스 이용자 보호 및 피해구제, 개인정보 자율보호 활동, AI윤리점검)별로 점검해야 할 16개 항목과 54개 확인 사항을 담고 있다.
글‧사진 / 김도현
"정보관리, 정말 머릿속에 있는 방식만으로 정리가 가능한 것일까?"
회사 ‘씽키위키’ 관리하는 김도현 매니저가 들려주는 이야기
위키백과에 따르면 정보관리라는 의미에 대해 “한 곳에서 다른 곳으로의 정보 수집, 필요한 사람에 대한 정보의 임무 및 배포, 기록 보관 및 삭제를 통한 궁극적인 정리를 아우르는 조직 활동의 순환”이라고 언급하고 있다. 오늘은 개인적인 정보관리 방법에 관해 설명해보고자 한다. 이 방식이 반드시 맞는 것은 아니니 선택적으로 적용해보는 것도 좋을 것 같다.
1. 대분류에 대한 주제를 정리한다
모든 정보는 각각 가지고 있는 키워드가 있다. 하지만 정보를 모아놓고 보면, 어떤 내용인지 알기 어려워지는 상태에 직면한다. 그럴 때 처음 분류하는 방식이다. 대분류는 키워드가 될 수도 있고, 주제가 될 수도 있다. 만약 주제를 기반으로 분류하면 키워드 분류라는 단계가 하나 더 늘어나게 되는데, 이것은 일을 만드는 것이 아니라 더 효율적으로 접근하기 위한 단계라고 생각하는 것이 좋다. 왜냐하면 분류를 세분화할수록 최종적으로 사용하게 되는 정보를 획득하는 시간이 단축되기 때문이다. 대분류를 주제로 지정할 때는 어떠한 목표를 가지고 정보를 수집했는지를 열거하는 것이 좋다. 예를 들어 대분류가 인공지능(AI)이라고 하면 이후에 파생되는 정보들이 다양해지므로 차라리 ‘AI 산업발전의 의의’ 정도로 내용을 축약시켜서 분류하는 것이 추후 정보관리에 도움이 될 것이다.
2. 분류하는 관점에서 광의(廣義)로 접근하지는 않았는가?
대부분 분류하는 관점이 넓은 의미로 접근하는 경우가 많다. 이러면 정보관리 자체가 어려워지는 경우가 발생한다. 되도록 정보를 관리할 때 좁은 의미까지는 아니더라도 누가 보더라도 해당 내용을 명확하게 알 수 있는 의미를 지정하는 것이 좋다.
3. 중분류가 존재하는가? 아마 착각일 가능성이 크다
중분류에 대해서 오해하는 경우가 존재한다. 사람을 분류한다고 가정했을 때 인종, 나이, 지역 등이 중분류라고 할 수 있을 것이다. 그리고 당연히 이것들은 분류하는 것이 맞다. 하지만 우리가 정보를 관리하는 처지에서 중분류라는 것은 결국 원하는 정보를 더 분산시킬 가능성이 크다. 왜냐하면 정보를 수집한다는 관점 자체에서 중분류는 없어도 되는 상황일 가능성이 크다. 광범위하게 잡아야 하는 정보 수집이라면 중분류가 필요하지만, 좁은 범위에서 정보를 수집하는 관점이었다면 중분류는 없느니만 못하다.
4. 키워드로 세분화한다
키워드는 여러 가지 방면에서 유용하다. 키워드가 정보관리의 핵심 중 하나인데, 앞서 언급했던 대분류와 중분류와 같은 범위를 키워드로 한정하는 것도 손쉬운 정보관리 방법 가운데 하나다. 키워드는 정보 검색 전에 진행하는 키워드가 있고 이후에 하는 키워드가 존재한다. 정보 검색 전에 하는 키워드는 정보를 어떻게 찾을 것인지 세분화하는 방식이고, 정보 검색 후에 지정하는 키워드는 정보관리 및 용이성을 위한 방식이다. 따라서 정보 검색 전과 후가 차이가 있을 수 있다. 다만 이러한 지점에서 필자 같은 경우 아예 해당하지 않거나 애매한 정보들은 ‘기타’로 전부 빼놓고서 정보 검색이 끝난 이후에 하나씩 맞춰나간다.
정보를 관리한다는 관점은 업무를 효율적으로 사용하기 위함이다. 가장 중요한 것은 정보관리라는 말로 또 다른 관리를 만들면 안 된다는 것이다. 그러면 본래 보려고 했던 정보관리가 아닌 관리하기 위한 관리로 변질할 가능성이 크다. 다음 호에서는 정보 검색에 대한 방법에 관해 이야기해보고자 한다.
정보를 관리한다는 관점은 업무를 효율적으로 사용하기 위함이다. 가장 중요한 것은 정보관리라는 말로 또 다른 관리를 만들면 안 된다는 것이다. 그러면 본래 보려고 했던 정보관리가 아닌 관리하기 위한 관리로 변질할 가능성이 크다. 다음 호에서는 정보 검색에 대한 방법에 관해 이야기해보고자 한다.
글‧사진 / 김도현
2023-08-01
THINKFORBL 사보 기술 파트 25호
국내 인공지능 윤리원칙 | 정보 관리, 이렇게 해보자 ①
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