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초록·키워드
AI의 활용에 있어서는 데이터의 편식과 윤리의 문제가 열쇠이다. AI가 인류의 지능을 넘는 싱귤러리티(기술적 특이점)의 문제에 대해서는 일찌기 스티븐·호킹 박사나 빌 게이츠 등의 저명인사가 ‘AI는 인류에게 비극을 가져온다’라고 그 위험성을 호소하고 있기도 했다. 그러나 최근에는 이러한 주장도 톤 다운되어, 많은 과학자가 ‘그렇게는 안 된다’라고 생각하고 있는 것 같다. AI가 자율적으로 행동하는 경우는 있을 수 없는 것은 아니지만, 그것이 주류가 될 것 같지는 않다. 지금도 인간이나 컴퓨터 등이 집단으로 지식의 프로세스를 형성하는 것을 집단적 지성이라고 부르고 있다. 다만, 장래적으로는 인간과 컴퓨터(데이터)가 협조하고 일을 실시하게 되는 것은 아닐까 생각한다. 하나의 예를 들면, AI는 의사의 대리역뿐 아니라, 판사나 경찰관의 서포트 툴로서도 유효하다고 생각되고 있다. 이와 같이, 인간에게는 여러 부분에서 약점이 있기 때문에, 그러한 부분에 AI를 적용시켜 가면, 사회가 보다 나은 방향으로 변해 갈 것이라고 생각한다. 그런데 AI를 활용할 때 문제가 되는 것이 학습 시 데이터의 편견이다. 예를 들어 미국 경찰에는 예측 경비라고 해서 경찰관이 어느 장소에 가면 범죄를 막을 수 있는지를 조언하는 AI가 있다. 그러나 미국에서는 인종차별이 뿌리 깊고, 흑인이 많이 살고 있는 지역일수록 체포율이 높아지고 있다. 즉, 이 데이터를 사용하면 AI는 흑인 거주 지역에 수상한 인물이 많다고 판단하게 되어, 더욱 더 흑인이 체포된다고 하는 악순환이 생겨나게 되는 것이다. 이와 같이 데이터에 편견이 있으면 AI도 편견이 있는 판단을 내리게 되므로 그것을 어떻게 배제할지가 중요하다. 비단 이러한 문제 뿐만이 아니라 인공지능이 일상화 되면 수많은 법적 문제들이 등장하게 될 것이다. 본고는 이러한 배경에서 인간과 인공지능이 어떻게 위험을 배제하고 공존할지 여부를 논의하였다.
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