신뢰할 수 있는 인공지능

국내 최초 인공지능의 신뢰 문제에 관한 본격적인 논의와 가이드라인을 담은 책!
인공지능의 윤리와 신뢰의 문제는 미래의 일이 아닌 지금 일어나는 시급한 일이다!

인공지능과 어떻게 공존할 것인가
인공지능의 의사결정 지원을 신뢰할 수 없다면 어떻게 될까?
이 책은 국내 최초로 최근 인공지능 논란의 핵심으로 떠오른 신뢰성 문제를 본격적으로 다루고 있다. 그럼 왜 지금 인공지능의 신뢰성이 문제인가? 인공지능 기술이 일상생활, 기업활동, 사회 시스템에 활용되면서 과거 전문 영역에서 사용하던 차원과는 다른 일들이 일어나기 시작했기 때문이다. 인공지능 자체에 여러 가지 취약점이 있다는 것이 밝혀지면서 해킹 가능성이나 오류 발생의 문제가 사회 구성원 전체에게 미칠 영향이 크다는 것을 알게 된 것이다. 인공지능이 인류에게 유익하게 사용돼야 한다는 것에는 모두 다 동의한다. 그런데 어떻게 그렇게 할 것인가에 대한 논의는 없다. 지금 우리가 인공지능의 신뢰성에 대해 논의해야 하는 이유이다.

인공지능의 신뢰 문제는 미래의 일이 아니라 지금의 일이다!
“인공지능! 인공지능! 인공지능!”
모두가 앞다투어 미래를 이끌어갈 핵심 기술이라고 하면서 인공지능 개발에 박차를 가하고 있다. 모든 산업에 인공지능이 활용되고 있다. 그런데 그러면서 중요한 한 가지 질문이 생겼다. “그런데 그 인공지능을 신뢰할 수 있나요? 만약 그 인공지능을 신뢰할 수 없다면 어떻게 되는 거죠?”
지금 인공지능 신뢰 문제는 곳곳에서 일어나고 있다. 예를 들면 얼굴 인식이 인종과 성별의 차이로 됐다거나 금융, 복지, 채용에서 프로그램에 의한 판정이 자신에게 부당하게 처리됐다고 여겨도 그 과정이 제대로 설명되지 못하고 있다. 왜 네이버나 유튜브에서 뉴스나 영상 콘텐츠를 추천하는지, 왜 내가 보는 검색 결과는 다른 사람과 다른지, 과연 인공지능을 얼마나 신뢰할 수 있는지 의심하기 시작한 것이다. 자율주행이나 의료 진단, 치료 방식 제안의 경우 인공지능이 제시하는 결정이 윤리적으로 올바르고 사회적으로 용납될 수 있을 것인가 하는 딜레마에 빠질 수도 있다.
따라서 이제 우리는 인공지능의 원칙은 그만 얘기하고 실제 적용할 기술을 통해 신뢰 문제를 해결해야 한다! 데이터와 알고리듬 등 인공지능의 신뢰성이 기술적으로도 구현돼야 한다. 이미 해외에서는 이미 인공지능의 신뢰성과 관련해 학계, 기업, 정부 등 각 분야에서 다양한 논의가 이루어지고 있다. 그러나 국내에 인공지능 신뢰성과 관련해 다학제적이고 종합적인 논의가 제대로 이루어지지 못하고 있다. 그런 점에서 이 책은 국내 최초로 인공지능의 신뢰성에 대한 다학제적이고 기술적 구현에 관한 논의의 출발점이 될 모멘텀을 제공하고 있다.

인공지능의 공정성, 윤리성, 투명성과 설명 가능성, 견고성과 안전성을 논의하자
이 책은 여러 인공지능 원칙을 ‘신뢰’라는 하나의 주제로 묶었고 다시 4개의 주제인 인공지능의 공정성, 윤리성, 투명성과 설명 가능성, 견고성과 안전성으로 나누어 심도 있게 논의한다.
총 5장으로 구성돼 있다. 우선 1장에서는 왜 인공지능의 ‘신뢰성’이 중요한 이슈인지, 학계와 산업계가 신뢰성과 관련해서 어떤 노력을 하는지, 우리가 주목해야 할 주요 원칙과 가이드라인은 무엇인지, 주요 기업의 접근 방식과 현황은 어떤지 다루고 있다.
2장에서는 지난 몇 년 동안 사회적으로 가장 예민한 이슈가 된 ‘공정성’ 문제를 다루고 있다. 현재 기업들이 가장 민감하게 반응하는 주제로서 불공정을 완화하기 위해 개발된 다양한 도구와 기술을 소개하고 있다. 공정성은 사회 구성원이 동의하는 공통 기반이 무엇이고 어떤지 표가 기준인지에 따라 매우 다양한 결과를 보일 수 있는 주제이다.
3장에서는 인공지능의 ‘윤리성’ 문제를 다루고 있다. 이는 가장 오래된 주제이며 접근하기 쉽지 않은 문제이다. 어떤 것이 윤리적으로 올바른 판단인가를 누가 어떻게 정할 것인가와 함께 과연 인공지능이 도덕적 판단을 하는 개체가 되는 것이 맞는가를 동시에 질문해야 하기 때문이다. 윤리적인 인공지능에는 아주 다양한 차원의 이슈와 여러 연구 결과가 있다. 하지만 아직 실제로 활용할 수준은 아니다. 앞으로 우리가 무슨 연구를 더 해야 하는가를 함께 고민해보고 있다.
4장에서는 인공지능 시스템의 알고리듬과 모델의 ‘투명성’ 문제를 소개하고 있다. 여기에서의 투명성은 기업에서 주요 의사결정의 투명성이나 정부 또는 법 집행기관과의 관계에서의 투명성과는 조금 다른 개념이다. 투명성에서 가장 문제시되는 설명 가능성 기능은 우리가 인공지능을 사용하는 영역에 따라 필수적일 수도 있고 아닐 수도 있다. 하지만 많은 사람이 직접 접하는 금융, 채용, 공공서비스 영 역에서는 매우 중요한 기능이다. 따라서 이 연구는 매우 활발하게 이루어지고 있다. 앞으로 인공지능 서비스에 투명성을 포함하지 않는다면 기업이나 기관에서 서비스로 채택되기 쉽지 않을 것이다.
5장에서 다룬 ‘견고성과 안전성’은 우리가 사용하는 인공지능이 가진 취약성이다. 인공지능의 판단을 어디까지 믿을 수 있으며 사용자들의 안전과 시스템 보안을 위해 어떤 상황이 이루어지는지 소개하고 있다. 인공지능 시스템이 아주 간단한 속임수로도 잘못된 판단을 할 수 있다는 것이 알려지면서 국방과 같은 미션 크리티컬mission critical 분야에서 매우 민감한 주제가 됐다. 또한 자율주행차처럼 사람의 안전 문제가 중요한 영역에서 인공지능의 판단이 얼마나 안전한지와 이를 검증하기 위한 노력에 대해 다루고 있다.

한상기
서울대학교 컴퓨터공학과를 졸업했고 카이스트에서 인공지능 분야 중 지식 표현에 관한 연구로 박사학위를 받았다. 삼성전자 전략기획실과 미디어 서비스 사업팀에서 인터넷 사업을 담당한 후 2003년 다음커뮤니케이션 전략대표와 일본 법인장을 역임했다. 두 번의 창업을 했고 카이스트와 세종대학교 교수를 거쳐 2011년부터 테크프론티어 대표를 맡고 있다.
현재 기업을 위한 기술 전략컨설팅과 정부 정책 자문과 연구를 하고 있으며 기술과 사회에 관한 강연을 하고 있다. 인공지능 윤리를 위한 기술 프레임워크, 신뢰 가능한 인공지능 등에 관한 연구 과제를 수행했다. 『AI타임스』 등 여러 매체에 기술 관련 칼럼을 기고하고 있다. 공공 영역에서는 인공지능 데이터세트 구축을 위한 인공지능 데이터 로드맵 총괄기획위원, 인공지능 그랜드 챌린지 기획위원 등으로 활동하고 있다.
주요 저서로는 『한상기의 소셜미디어 특강』이 있다. 그 외 주요 공저로는 『인공지능은 어떻게 산업의 미래를 바꾸는가』『4차 산업혁명과 미래사회』『초연결시대 인간-미디어-문화』『2019 미래를 읽다』 등이 있다.

들어가는 글

1장 인공지능의 신뢰성

1. 왜 인공지능의 신뢰성이 중요한 이슈인가
2. 우리가 주목해야 할 원칙과 기준은 무엇인가
 아실로마 23원칙 / 유럽연합 집행위원회의 가이드라인과 프레임워크 / 경제협력개발기구의 인공지능 원칙 / 유럽연합의 인공지능 법 초안과 추가 전략들 / 그 외 기관들이 만든 원칙 또는 선언문 / 국내의 접근
3. 주요 테크 기업은 신뢰성에 어떻게 대응하는가
 구글의 책임감 있는 인공지능 정책 / 마이크로소프트의 인공지능 원칙 / IBM의 신뢰할 수 있는 인공지능 / 페이스북의 책임감 있는 인공지능 / 국내 기업의 경우: 카카오, 네이버, 삼성전자
4. 마치며

2장 인공지능의 공정성

1. 왜 내 얼굴은 잘 인식하지 못하는가
2. 왜 언어 처리에서 불공정성이 생기는가
3. 왜 나에 대한 인공지능 평가가 불공정한가
4. 인공지능은 감시사회를 만들 것인가
5. 주요 테크 기업은 공정성에 어떻게 대응하는가
6. 마치며

3장 인공지능의 윤리성

1. 철학, 인지과학, 심리학에서는 어떻게 논의되고 있는가
2. 학자들의 인공지능 윤리 연구는 어떻게 되고 있는가
 초기의 연구들 / 윤리적 딜레마 / 개별적 윤리 결정 / 집단적 윤리 결정
3. 인공지능 윤리 연구의 주요 그룹은 무엇이 있는가
4. 마치며

4장 인공지능의 투명성과 설명 가능성

1. 왜 인공지능의 투명성이 필요한가
2. 인공지능의 투명성 연구는 어떻게 되고 있는가
3. 주요 테크 기업은 투명성에 어떻게 대응하는가
4. 마치며

5장 인공지능의 견고성과 안전성

1. 왜 적대적 머신러닝이 위험한가
2. 왜 자율주행차는 사고를 일으키는가
3. 로봇이 일으키는 사건들은 무엇이 있는가
4. 딥페이크의 문제는 무엇이고 어떻게 대응해야 하는가
5. 주요 연구 그룹은 안전성 연구를 어떻게 하는가
6. 마치며

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