개요
인공 지능(AI)에 대한 규제는 전 세계적으로 매우 다양하며, 다양한 국가와 지역에서는 AI 기술의 개발 및 배포가 안전하고 윤리적이며 공익에 부합하도록 자체 접근 방식을 채택하고 있습니다. 아래에서는 다양한 관할권에서 주목할만한 규제 접근 방식과 제안 중 일부를 간략하게 설명합니다.
유럽 연합
- AI법: 유럽연합은 안전성, 투명성, 책임성을 보장하는 AI에 대한 법적 프레임워크를 만드는 것을 목표로 하는 AI법 제안을 통해 포괄적인 규제를 선도하고 있습니다. 이 법은 최소한의 위험부터 허용할 수 없는 위험까지 위험 수준에 따라 AI 시스템을 분류하며 고위험 응용 프로그램에 대한 요구 사항은 더욱 엄격해졌습니다.
- GDPR : 일반 데이터 보호 규정(GDPR)은 AI에 특별히 맞춤화되지는 않았지만 특히 데이터 개인 정보 보호, 데이터에 대한 개인의 권리, AI 모델 교육을 위한 개인 데이터 사용과 관련하여 AI에 중요한 영향을 미칩니다.
United States
- 부문별 접근 방식: 미국은 일반적으로 소비자 보호를 위한 연방거래위원회(FTC), 의료기기에 대한 식품의약청(FDA)과 같은 다양한 연방 기관에서 나온 지침과 정책을 통해 AI 규제에 대해 부문별 접근 방식을 취했습니다.
- 국가 AI 이니셔티브법: 2021 회계연도 국방수권법의 일부인 이 법은 다양한 부문에 걸쳐 AI 연구 및 정책 개발을 지원하고 안내하는 것을 목표로 합니다.
중국
- 차세대 인공 지능 개발 계획: 중국은 2030년까지 AI 분야의 세계적 리더가 되는 것을 목표로 윤리 규범, 보안 표준, AI의 건전한 발전 촉진을 강조하는 지침을 발표했습니다.
- 데이터 보안법 및 개인 정보 보호법: 이러한 법률은 데이터 처리 관행을 규제하며 개인 데이터와 민감한 데이터를 처리하는 AI 시스템에 중요합니다.
영국
- AI 규제 제안: 영국은 EU 탈퇴 이후 포괄적인 AI 관련 법률을 도입하기보다는 기존 규정 및 부문별 지침의 사용을 강조하면서 AI 규제에 대한 혁신적 접근 방식을 제안했습니다.
Canada
- 자동화된 의사결정에 대한 지침: AI와 자동화된 의사결정 시스템이 위험을 줄이고 인권을 준수하는 방식으로 배포되도록 구현된 이 지침은 모든 정부 부서에 적용됩니다.
호주
- AI 윤리 프레임워크: 호주는 공정성, 책임성, 개인정보 보호와 같은 원칙에 초점을 맞춰 책임 있는 AI 개발에 있어 기업과 정부를 안내하기 위해 AI 윤리 프레임워크를 도입했습니다.
국제 이니셔티브
- AI에 대한 글로벌 파트너십(GPAI): 책임 있는 AI 개발 및 사용을 발전시키기 위해 업계, 시민 사회, 정부, 학계의 전문가를 한자리에 모으는 국제 이니셔티브입니다.
- AI에 관한 OECD 원칙: 경제협력개발기구(OECD)는 신뢰할 수 있는 AI의 책임 있는 관리에 대한 원칙을 확립했으며, 많은 국가에서 이를 채택하거나 승인했습니다.
이러한 각 접근 방식은 서로 다른 문화적, 사회적, 경제적 우선순위와 관심사를 반영합니다. AI 기술이 계속 발전함에 따라 규정도 적응될 가능성이 높으며, 이는 잠재적으로 향후 더욱 조화로운 글로벌 표준으로 이어질 가능성이 높습니다.
진화하는 규제 규정을 준수하기 위해 기업이 시행하고 있는 주요 조치
기업들은 인공지능(AI)과 관련해 진화하는 규정과 지침을 준수하기 위해 다양한 조치를 적극적으로 취하고 있습니다. 이러한 노력은 규정 준수뿐만 아니라 사용자와 규제 기관 사이에서 AI 기술에 대한 신뢰와 신뢰성을 조성하는 것을 목표로 합니다. 기업이 시행하고 있는 주요 조치는 다음과 같습니다.
윤리적인 AI 원칙 확립
많은 조직이 자체적인 윤리적 AI 원칙을 개발하고 공개적으로 공유하고 있습니다. 이러한 원칙은 공정성, 투명성, 책임, 사용자 개인 정보 보호와 같은 글로벌 규범 및 표준과 일치하는 경우가 많습니다. 이러한 프레임워크를 구축함으로써 기업은 윤리적인 AI 개발 및 운영 내 사용을 위한 기반을 마련합니다.
AI 거버넌스 구조 구축
내부 및 외부 지침과 규정을 모두 준수하기 위해 기업은 AI 감독을 전담하는 거버넌스 구조를 설정하고 있습니다. 여기에는 AI 윤리 위원회, 감독 위원회, 그리고 AI 기술의 윤리적 배포를 감독하는 최고 윤리 책임자(CEO)와 같은 특정 역할이 포함될 수 있습니다. 이러한 구조는 설계 단계부터 배포까지 AI 프로젝트의 규정 준수 및 윤리적 고려 사항을 평가하는 데 도움이 됩니다.
AI 영향 평가 구현
GDPR에 따른 데이터 보호 영향 평가와 마찬가지로 AI 영향 평가도 일반적인 관행이 되고 있습니다. 이러한 평가는 개인 정보 보호, 보안, 공정성 및 투명성에 대한 영향을 포함하여 AI 애플리케이션과 관련된 잠재적 위험 및 윤리적 문제를 식별하는 데 도움이 됩니다. AI 수명주기 전반에 걸쳐 이러한 평가를 조기에 수행하면 기업은 위험을 사전에 완화할 수 있습니다.
설명 가능한 AI(XAI)에 투자
설명 가능성은 특히 고위험 AI 애플리케이션의 경우 많은 AI 지침 및 규정의 핵심 요구 사항입니다. 기업들은 AI 시스템의 의사결정 프로세스를 인간이 투명하고 이해할 수 있도록 만드는 설명 가능한 AI 기술에 투자하고 있습니다. 이는 규정 준수에 도움이 될 뿐만 아니라 사용자 및 이해관계자와의 신뢰를 구축하는 데에도 도움이 됩니다.
지속적인 훈련 및 교육 참여
AI 기술과 규제 환경의 빠르게 발전하는 특성으로 인해 지속적인 학습과 적응이 필요합니다. 기업은 팀이 최신 AI 발전, 윤리적 고려 사항 및 규제 요구 사항에 대한 최신 정보를 얻을 수 있도록 지속적인 교육에 투자하고 있습니다. 여기에는 다양한 부문에서 AI가 미치는 영향을 이해하고 윤리적 딜레마를 해결하는 방법이 포함됩니다.
다중 이해관계자 이니셔티브 참여
많은 조직이 AI 규제의 미래를 형성하기 위해 다른 기업, 정부, 학술 기관, 시민 사회 단체와 협력하고 있습니다. AI에 대한 글로벌 파트너십(GPAI)과 같은 이니셔티브에 참여하거나 경제협력개발기구(OECD)가 정한 표준을 준수하면 기업은 모범 사례와 새로운 규제 동향에 기여하고 최신 정보를 얻을 수 있습니다.
모범 사례 개발 및 공유
기업이 AI 규제와 윤리적 고려 사항의 복잡성을 헤쳐나가면서 많은 기업이 자신의 경험과 모범 사례를 문서화하고 공유하고 있습니다. 여기에는 사례 연구 출판, 업계 지침에 기여, 책임 있는 AI 전용 포럼 및 컨퍼런스 참여가 포함됩니다.
이러한 단계는 위험과 윤리적 우려를 최소화하면서 AI 기술이 사회에 이익이 되도록 보장하려는 글로벌 노력에 맞춰 책임 있는 AI 개발 및 배포에 대한 포괄적인 접근 방식을 보여줍니다. AI가 계속해서 발전함에 따라 준수 및 규정 준수에 대한 접근 방식도 진화할 가능성이 크며 기업의 지속적인 경계와 적응이 필요할 것입니다.
