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AI시스템 법적, 윤리적, 기술적 문제

· 약 10분

AI 시스템 문제 개념

AI 시스템 법적이슈 및 해결방안

AI 시스템 법적이슈

구분법적 이슈설명
개인정보 보호학습 데이터의 개인정보인공지능 모델 학습을 위한 데이터의 규정 준수 필요
데이터 사용 동의 및 권한데이터를 수집, 사용하기 위한 법적 요구사항 필요
개인정보 포함 결과물공개된 정보에 포함된 개인정보 활용의 법적 문제 가능
지식 재산권AI 학습 데이터의 활용학습 데이터의 저작권 침해 가능성
AI 생성물 저작권AI 생성 결과의 소유권 및 저작권 귀속 이슈
저작권 침해의 책임 소재AI 생성 결과물의 저작권 관련 분쟁 이슈
이미지 및 음원의 사이버 정의식별 가능한 신체특징 이미지개인의 초상에 대한 비허가 촬영 문제
딥페이크생성된 AI 콘텐츠의 진위 여부 판별 문제
음성 및 음악 저작권 침해음성 생성물을 통한 저작권 관련 침해 문제

AI 시스템 법적이슈 해결방안

구분해결방안설명
개인정보 보호 가이드라인데이터 제어설정데이터 제어 설정을 통한 채팅 기록 및 모델 학습 비활성화
개인정보 입력 금지민감정보(건강, 종교, 정치 성향 등) 입력 금지
보안 인증 회피올바른 절차 준수, 고객지원 센터를 통한 확인
생성형 AI 활용 가이드 및 제도생성형 AI 콘텐츠 명시생성형 AI 콘텐츠 출처 표기 가이드 마련
AI 활용 창작물 법적 근거AI 창작 콘텐츠에 대한 가이드라인 정의
AI 활용 가이드 및 위험관리AI 활용 시 재산 및 정서적 손해 최소화와 책임 보호
AI 기술 표준화AI 관리 표준화신뢰성, 거버넌스, 생애주기에 대한 표준 수립
AI 시스템 표준화AI 데이터, 컴퓨팅 등 표준화 및 지침
AI 응용서비스 표준화클라우드, 보안 서비스 등 다양한 서비스의 표준화

AI 시스템 윤리적이슈 및 해결방안

AI 시스템 윤리적이슈

구분윤리적 문제설명
진실성 및 정확성 이슈허위 조작정보 및 가짜 뉴스 피해퍼져있는 정보를 학습한 결과물 제시, 언론보도 및 소셜미디어로 인한 피해
편향 정보성차별, 인종차별 등 사회편견 내포 결과 제시
AI 포비아인공지능 기술에 대한 비합리적 두려움이나 강한 거부감
창의성 및 효율성 이슈AI 의존 증가검증 없는 생성형 AI 결과 활용, 일상생활, 의사결정, 업무 수행 등에 과도하게 의존
인지 능력 퇴행사고력, 문제 해결 능력 감소 및 약화
문화, 예술성 저하작품, 그림 및 악기 등의 예술 역량 저하
고도화된 AI 기술 기반 범죄딥페이크 범죄사진, 영상, 음성으로 제작된 가짜 콘텐츠로 명예훼손 또는 금전적 이익을 취하는 범죄
보이스피싱전화로 기관 또는 권위자를 사칭, 개인정보나 금전을 부정하게 취득하는 사기 수법
디지털공간 확산합성물에 의한 여론조작, 명예훼손의 위험

AI 시스템 윤리적이슈 해결방안

구분해결방안설명
이용자의 노력AI 부작용 진단서비스 제공 기업의 생성형 AI 부작용 진단 및 대응
윤리적 설계윤리 및 책임감 기반의 기술 설계
이용자보호 제도국민이 안전하게 AI 활용할 수 있도록 제도 보완
교육 및 가이드라인AI 위험 교육학교 및 기업 구성원을 대상으로 AI 위험에 대한 교육 수행
AI 가이드라인AI 기본 활용방향과 사용 시 지켜야 할 윤리 매뉴얼
윤리사용 공감대AI 올바른 활용에 대한 공감대 형성
윤리적 마인드이용자 스스로의 판단/검토를 통한 안전한 활용
책임감 있는 사용책임의 중요성윤리적 책임의 중요성에 대한 사전 인식
올바른 사용올바른 사용의 필요성과 공감대 및 역기능 예방

AI 시스템 기술적이슈 및 해결방안

AI 시스템 기술적이슈

구분기술적 문제설명
데이터의 한계학습 데이터 제약학습 데이터의 양, 질, 종류 제한으로 데이터 편향 및 부족 문제 발생
패턴 의존성AI 모델이 학습 데이터의 특정 패턴에 지나치게 의존하는 문제
학습 데이터 품질데이터의 불완전성으로 인한 신뢰성 및 편향성 문제
AI 모델의 한계설명 불가AI 모델의 결정 과정을 명확히 설명하기 어려운 문제 (블랙박스 문제)
할루시네이션AI가 사실이 아닌 그럴싸한 답변을 생성하여 혼란을 초래하는 문제
수동 조정 필요AI 학습 과정에서 사람의 개입이 필요한 과도한 조정 요구
불명확한 범위AI 활용의 효과와 업무 영역 식별 부족으로 발생하는 문제
AI 위험대응 문제성능 기준 및 목표 부족기대되는 결과물의 성능 기준이 명확하지 않음
AI 거버넌스 부족책임 기반의 의사결정 체계 부재 및 인공지능 활용에 대한 명확한 가이드라인 부족

AI 시스템 기술적이슈 해결방안

구분해결방안설명
AI 품질 관리XAI (설명 가능한 인공지능)인공지능 모델의 결정을 사람이 이해할 수 있도록 설명하는 기술
RAG (검색 증강 생성)답변 생성에 외부 리소스를 추가하는 기술
데이터 품질 관리데이터 품질에 따른 편견, 오류 확인 및 품질 보완 기술 적용
AI 기술 고도화AutoML머신러닝 모델 개발 과정을 자동화하는 기술
프롬프트 엔지니어링원하는 결과를 얻기 위해 최적의 질문과 명령을 설계하는 기술
병렬처리 및 분산 컴퓨팅대량 데이터 연산에 효율적인 하드웨어 사용 (TPU, NPU 등)
벤치마크 데이터이미지넷컴퓨터 비전 분야에서 널리 사용되는 대규모 이미지 데이터셋
GLUE자연어 처리 모델 성능 평가를 위한 벤치마크 데이터셋
KLUE한국어 이해 평가를 위한 벤치마크 데이터셋
KorQuAD한국어 기계 독해 데이터셋
AI 거버넌스 체계AI 거버넌스 의사결정 체계명확한 역할과 책임을 부여한 의사결정 체계 확립
자동화 대상 정의과정별 자동화를 통해 업무 프로세스 최적화
단계적 로드맵성과 도출 가능한 영역부터 시범 적용 후 점진적 확산