Curiologist K

AI가 작성한 판결문이 실제 판사의 판결보다 더 일관성 있다는 연구 결과가 나왔을 때, 많은 법학자들은 환호 대신 불안을 느꼈다. 일관성이 곧 공정함은 아니기 때문이다. 인공지능은 지금 이 순간에도 채용 심사를 하고, 대출 승인을 결정하고, 의료 진단을 보조한다. 그런데 우리는 그 판단 기준이 무엇인지, 누가 그것을 설계했는지, 잘못됐을 때 누가 책임지는지 제대로 묻지 않고 있다. Photo by Tyler on Unsplash 인공지능 윤리란 정확히 무엇인가? 철학의 문제가 아니라 설계의 문제 인공지능 윤리는 추상적인 철학 토론이 아니다. 코드 한 줄, 데이터셋 하나, 목적함수 하나가 수백만 명의 삶에 영향을 미치는 실질적인 공학 문제다. 예를 들어 채용 AI를 학습시킬 때 과거 10년치 합격자 데이터를 쓰면, 그 데이터에 내재된 성별·인종 편향이 그대로 모델에 학습된다. 아마존이 내부적으로 개발했다가 폐기한 채용 AI가 여성 지원자를 체계적으로 낮게 평가했던 사례가 이를 잘 보여준다. 윤리적 AI를 만든다는 것은 결국 '무엇을 최적화할 것인가'를 결정하는 일이다. 클릭률을 최적화하면 자극적인 콘텐츠가 넘친다. 정확도를 최적화하면 희귀 사례의 소수자가 소외된다. 어떤 값을 목표로 삼느냐가 곧 윤리적 선택이다. 그래서 AI 윤리는 크게 세 가지 질문으로 압축된다. 누가 이익을 얻는가, 누가 피해를 입는가, 그리고 그 결정을 되돌릴 수 있는가. AI Generated · Google Imagen 편향과 차별: AI는 왜 공정하지 않을 수 있는가? 데이터는 과거의 거울이다 AI 모델은 데이터로 세상을 배운다. 그런데 그 데이터는 인간이 만들어온 역사의 산물이다. 역사에 불평등이 있었다면, 데이터에도 불평등이 있고, 모델에도 불평등이 복제된다. 미국에서 형사 재판에 활용된 COMPAS라는 재범 예측 알고리즘이 흑인 피고인의 재범 위험을 백인 피고인보다 ...