공상 과학 소설에서 현실로: AI의 실제 위험성

인공 지능의 등장은 인터넷, 개인용 컴퓨터, 휴대폰이 그랬던 것처럼 사회에 혁명을 일으킬 중요한 기술적 혁신을 의미합니다. 그 영향력은 업무와 교육에서 여가 활동에 이르기까지 인간 생활의 다양한 측면에 침투하여 광범위하게 퍼져 있습니다. 신경망의 급속한 발전은 우려를 불러일으키고 있으며, 이 글에서는 인공 지능이 인류에게 미칠 수 있는 잠재적 위험에 대해 살펴보고자 합니다.

AI는 위험한가요? 누가 우려를 표명했나요?

공상과학 영화에서 인류를 지배하거나 파괴하려는 통제 불가능한 인공지능의 모습은 "매트릭스", "터미네이터" 같은 영화에서 볼 수 있듯이 인기 있는 주제입니다. 오늘날 기술 발전의 속도가 빨라지면서 일반인이 이를 따라잡기란 쉽지 않습니다. AI의 빠른 발전으로 인해 우리 사회는 빠르게 적응하고 있으며, 이러한 기술의 복잡성과 미지에 대한 인간의 타고난 두려움으로 인해 두려움을 불러일으키고 있습니다.

일반인뿐만 아니라 해당 분야의 전문가들도 AI에 대해 불안감을 느끼고 있으며, 우려를 표명하고 있습니다. 예를 들어, 'AI의 대부'로 불리는 제프리 힌튼은 자신의 우려를 표명했습니다:

이런 것들이 우리보다 더 똑똑해져서 우리를 장악할 수도 있고, 그런 일이 일어나지 않도록 지금부터 걱정해야 합니다.

저는 오랫동안 그런 날이 30~50년 정도 남았다고 생각했습니다. 그래서 저는 사람보다 더 뛰어난 일반 지능을 가진 무언가와는 거리가 멀다고 생각합니다. 하지만 지금은 5년 정도만 지나면 훨씬 가까워질 수 있다고 생각합니다.

조만간 우리보다 더 똑똑한 사물이 등장할 것이고, 이런 사물이 나쁜 동기를 가지고 통제권을 장악할 수 있다는 심각한 위험이 있습니다.

2023년 3월 22일, 6개월 동안 GPT-4보다 더 강력한 인공지능 개발을 중단할 것을 촉구하는 공개 서한이 발표되었습니다:

현대의 인공지능 시스템은 이제 일반적인 업무에서 인간과 경쟁할 수 있는 수준으로 발전하고 있으며, 우리는 스스로에게 질문해야 합니다: 기계가 우리의 정보 채널을 선전과 비진리로 가득 채우도록 내버려둬야 할까요? 만족스러운 일을 포함한 모든 일을 자동화해야 할까요? 결국 인간보다 더 많고, 더 똑똑하고, 더 쓸모없고, 우리를 대체할 수 있는 비인간적인 마인드를 개발해야 할까요? 우리 문명에 대한 통제력 상실의 위험을 감수해야 할까요? 이러한 결정을 선출되지 않은 기술 리더에게 위임해서는 안 됩니다. 강력한 인공지능 시스템은 그 효과가 긍정적이고 위험을 관리할 수 있다는 확신이 있을 때에만 개발되어야 합니다. 이러한 자신감은 시스템의 잠재적 효과의 크기에 따라 정당화되고 증가해야 합니다.

이 서한에는 1800명의 기술 기업 리더, 1500명의 교수, 학자, AI 분야 연구자들이 서명했습니다:

• 엘론 머스크, SpaceX, Tesla 및 Twitter의 CEO
• 스티브 워즈니악, Apple 공동 창립자
• 에마드 모스타크, Stability AI CEO
• 얀 탈린, Skype 공동 창립자, 미래생명연구소 실존 위험 연구 센터장
• 에반 샤프, Pinterest 공동 창립자
• 크레이그 피터스, CEO, 게티 이미지
• 마크 니츠버그, 인간 호환 AI 센터, UC 버클리, 전무 이사
• 게리 마커스, 뉴욕 대학교, AI 연구원, 명예 교수
• 재커리 켄튼, 딥마인드, 수석 연구 과학자
• 라마나 쿠마르, 딥마인드, 연구 과학자
• 마이클 오스본, 옥스퍼드 대학교, 머신러닝 교수
• 아담 스미스, 보스턴 대학교, 컴퓨터 과학 교수, 괴델상, 카넬라키스상 수상자

총 33,000명 이상의 서명이 모였습니다.

샘 알트먼(OpenAI CEO), 제프리 힌튼(튜링상 수상자), 다리오 아모데이(Anthropic CEO), 빌 게이츠 등 저명한 인사들과 350명이 넘는 임원 및 AI 연구자들이 다음 성명서에 서명했습니다:

인공지능으로 인한 멸종 위험을 완화하는 것은 전염병이나 핵전쟁과 같은 다른 사회적 규모의 위험과 함께 전 세계적인 우선 순위가 되어야 합니다.

인공 지능의 위험성

2018년에는 자율주행 Uber 차량이 보행자를 치어 사망하게 하는 사고가 발생했습니다.

2022년, 과학자들은 원래 무독성 치유 분자를 생성하도록 설계된 AI 시스템을 재구성하여 화학전 에이전트를 생산했습니다. 독성에 불이익을 주는 대신 보상을 주도록 시스템 설정을 변경하여 단 6시간 만에 4만 개의 화학전용 잠재적 분자를 빠르게 생성할 수 있었습니다.

2023년, 연구원들은 GPT-4가 어떻게 태스크래빗 작업자를 조작하여 보안 문자 확인을 완료하도록 만들 수 있는지 시연했습니다. 최근에는 한 개인이 챗봇과 불안한 대화를 나눈 후 스스로 목숨을 끊는 비극적인 사건이 보고되기도 했습니다.

의도된 목적에 관계없이 AI 시스템을 사용하면 다음과 같은 부정적인 결과를 초래할 수 있습니다:

• 자동화로 인한 일자리 감소
• 딥페이크 및 잘못된 정보
• 개인정보 침해
• 불명확한 법적 규제
• 잘못된 데이터로 인한 알고리즘 편향성
• 금융 위기
• 사이버 범죄
• 무기 자동화
• 통제할 수 없는 초지능

인공지능 시스템은 점점 더 강력해지고 있지만 그 한계는 알 수 없습니다. 이러한 시스템은 악의적인 목적으로 사용될 수 있습니다. 다양한 위험을 좀 더 자세히 살펴봅시다.

인공지능에 의한 자동화로 인한 일자리 감소

골드만 삭스가 실시한 연구에 따르면 인공지능은 전 세계 고용 시장에 큰 영향을 미칠 수 있습니다. 골드만삭스의 경제학자들은 미국 내 900개 이상의 직종과 유럽 ESCO 데이터베이스의 2,000개 직종의 업무 내용을 자세히 설명하는 데이터베이스를 분석하여 약 2/3의 직종이 어느 정도 AI에 의한 자동화에 노출되어 있다고 추정합니다.

세로축은 AI에 의해 자동화에 노출된 직종별 워크로드 점유율을 나타냅니다. 가로축은 직종의 비율을 나타냅니다.

이러한 발전으로 인한 워크플로우의 변화는 잠재적으로 3억 개의 풀타임 일자리에 해당하는 일자리를 자동화할 수 있습니다. 그러나 자동화된 업무가 모두 해고로 이어지는 것은 아닙니다. 많은 직업과 산업은 자동화에 부분적으로만 영향을 받기 때문에 완전히 대체되기보다는 AI로 보완될 가능성이 높습니다.

Seo.ai는 이러한 예측을 더욱 발전시켜 2030년까지 전 세계적으로 약 8억 개의 일자리가 인공지능으로 대체될 수 있을 것으로 예상하고 있습니다. 이러한 변화에 대비하기 위해 향후 3년 동안 1억 2천만 명 이상의 근로자가 재교육을 받을 것으로 예상됩니다.

어떤 직업이 자동화에 더 취약하고 어떤 직업이 자동화의 위협을 덜 받는지 알고 싶다면 해당 주제에 대한 도움말을 참조하세요.

잘못된 정보

가장 진보된 대규모 언어 모델조차도 부정확하거나 무의미한 정보를 생성하기 쉽습니다. 이러한 오류(착각)는 모델이 진정한 이해나 추론보다는 학습된 데이터의 통계적 패턴에 의존하기 때문에 발생하는 경우가 많습니다.

즉, 챗봇은 때때로 사실을 지어낼 수 있습니다. 이는 2023년 뉴욕의 한 변호사가 개인 상해 사건에 대한 법률 조사를 위해 ChatGPT를 사용했다가 곤욕을 치렀을 때 분명하게 드러났습니다. 그는 이전의 여러 법원 판결을 참고하여 10페이지 분량의 요약본을 작성했는데, 이 요약본은 모두 챗봇에 의해 완전히 조작된 것으로 판명되었습니다. 그 결과, 변호사와 동료는 연방 판사로부터 제재를 받고 각각 5,000달러의 벌금을 물었습니다.

2024년에는 뉴욕의 또 다른 변호사가 인공지능이 생성한 존재하지 않는 사건을 인용한 혐의로 징계를 받았습니다.

또 다른 예로는 프로그래머와 개발자가 주로 기술적 질문을 하고 코딩 문제에 대한 도움을 구하며 프로그래밍 커뮤니티 내에서 지식을 공유하기 위해 사용하는 질문과 답변 웹사이트인 Stack Overflow가 있습니다.

이 사이트는 다양한 챗봇의 답변이 일반적으로 설득력 있어 보임에도 불구하고 정답을 얻는 평균 비율이 너무 낮았기 때문에 생성 AI의 사용을 모두 금지해야 했습니다.

소셜 조작

요즘 소셜 미디어 플랫폼에는 수많은 콘텐츠가 넘쳐나기 때문에 이를 모두 따라잡는 것이 부담스러울 수 있습니다. 이때 알고리즘 큐레이션이 필요합니다. 알고리즘 큐레이션은 기본적으로 모든 잡음을 걸러내고 과거 행동을 기반으로 사용자가 관심을 가질 가능성이 가장 높은 콘텐츠를 사용자에게 제공하는 데 도움이 됩니다. 이는 끝없이 쏟아지는 정보를 관리하는 데 도움이 될 수 있지만, 플랫폼이 사용자가 보고 상호 작용하는 내용을 형성하는 데 많은 통제권을 가지고 있음을 의미하기도 합니다.

하지만 사용자의 뉴스피드에 표시되는 내용을 변경하면 사용자의 기분과 세상을 바라보는 시각에 영향을 미칠 수 있습니다. 2012년 1월, Facebook 데이터 과학자들은 뉴스피드 큐레이션에 대한 결정이 사용자의 행복지수를 어떻게 변화시킬 수 있는지 시연했습니다. 2021년 1월 미국 국회의사당에서 열린 이벤트는 누군가의 소셜 미디어 소비가 어떻게 급진화에 영향을 미칠 수 있는지를 더욱 강조했습니다.

또한, 선정적인 콘텐츠는 사용자가 더 오래 머무르게 하는 경향이 있기 때문에 알고리즘은 참여도를 높이기 위해 의도치 않게 자극적이고 유해한 콘텐츠로 사용자를 유도할 수 있습니다. 사용자의 관심사에 따라 콘텐츠를 추천하는 것조차도 다양한 관점에 노출되기보다는 '필터 버블' 안에서 사용자의 신념을 더욱 공고히 할 수 있기 때문에 문제가 될 수 있습니다. 이는 궁극적으로 사용자 간의 양극화를 심화시킬 수 있습니다.

우리가 플랫폼에 의사 결정권을 넘긴다는 것은 결국 우리가 보는 콘텐츠에 대한 통제권을 플랫폼에 넘기는 것입니다. 소셜 미디어는 첨단 알고리즘을 통해 우리의 선호도와 생각을 이해함으로써 타겟 마케팅에 탁월한 능력을 발휘합니다. 최근 수사는 2016년 미국 대통령 선거와 영국의 브렉시트 국민투표와 같은 주요 정치 이벤트에 영향을 미치기 위해 5천만 명의 Facebook 사용자 데이터를 사용한 케임브리지 애널리티카 및 유사 회사의 역할을 조사하고 있습니다. 이러한 의혹이 사실로 밝혀진다면 인공지능이 사회를 조작할 수 있는 잠재력을 드러내는 것입니다. 가장 최근의 사례로는 2022년 필리핀 대선에서 페르디난드 마르코스 주니어가 틱톡 트롤 군단을 이용해 젊은 유권자들의 표심을 흔들었던 사건이 있습니다. AI는 개인 데이터와 알고리즘을 활용하여 사실에 기반하든 허구에 기반하든 특정 선전을 통해 개인을 효과적으로 표적으로 삼을 수 있습니다.

딥페이크

딥페이크는 디지털 방식으로 조작된 동영상 또는 이미지로, 실제로는 하지 않은 말이나 행동을 사실적으로 묘사하는 것을 말합니다. 이 기술은 딥러닝 알고리즘을 사용하여 기존 비디오 및 오디오 영상을 조작하여 그럴듯한 가짜 콘텐츠를 만듭니다.

미래학자 마틴 포드는 "무엇이 진짜이고 무엇이 가짜인지 아무도 모른다"고 말합니다. "따라서 말 그대로 자신의 눈과 귀를 믿을 수 없는 상황으로 이어지고, 역사적으로 우리가 최선의 증거라고 여겨온 것을 신뢰할 수 없게 됩니다.... 이는 큰 문제가 될 것입니다."

딥페이크가 위험한 것으로 간주되는 주된 이유 중 하나는 악의적인 목적으로 사용될 수 있기 때문입니다. 예를 들어, 딥페이크는 법적 소송에서 가짜 동영상 증거를 만들거나, 개인이 저지르지 않은 범죄에 누명을 씌우거나, 심지어 정치인을 사칭하여 허위 정보를 퍼뜨리는 데 사용될 수 있습니다. 이러한 방식으로 미디어를 조작함으로써 딥페이크는 기존 정보 출처에 대한 신뢰를 무너뜨리고 사회에 혼란과 불화를 일으킬 수 있는 힘을 가지고 있습니다.

합성 미디어를 탐지하는 도구를 개발하는 회사 DeepMedia에 따르면, 2023년에 전 세계 소셜 미디어 사이트에 게시된 딥페이크는 50만 건에 달했습니다. 이는 2022년에 비해 동영상 딥페이크는 3배, 음성 딥페이크는 8배 증가한 수치입니다.

최근 딥페이크가 악의적으로 사용된 사례로는 유명인의 얼굴을 동의 없이 포르노 동영상에 디지털 방식으로 삽입한 가짜 유명인 포르노 제작이 있습니다. 또한 딥페이크 동영상이 주가 조작, 개인 명예 훼손, 정치적 선전에 사용된 사례도 있었습니다. 이러한 사례는 딥페이크가 유해하고 기만적인 목적으로 사용될 수 있는 가능성을 보여줍니다.

사이버 범죄

사이버 범죄는 디지털 기기와 네트워크를 사용하는 다양한 범죄 활동을 포괄합니다. 이러한 범죄에는 사기, 신원 도용, 데이터 유출, 컴퓨터 바이러스, 사기 및 기타 악의적인 행위를 저지르기 위해 기술을 사용하는 행위가 포함됩니다. 사이버 범죄자들은 컴퓨터 시스템과 네트워크의 취약점을 악용하여 무단으로 액세스하고, 민감한 정보를 훔치고, 서비스를 방해하고, 개인, 조직, 정부에 피해를 입힙니다.

공격자들은 자동화된 피싱 공격, 사칭 공격, 소셜 엔지니어링 공격, 가짜 고객 지원 챗봇을 위해 ChatGPT, Dall-E, Midjourney와 같이 쉽게 사용할 수 있는 AI 도구를 점점 더 많이 활용하고 있습니다.

SlashNext 피싱 현황 보고서 2023에 따르면 악성 피싱 이메일이 1265% 급증했으며, 이는 주로 표적 공격에 AI 도구가 사용되었기 때문이라고 합니다.

사칭 공격이 점점 더 보편화되고 있습니다. 사기꾼들은 ChatGPT 및 기타 도구를 사용하여 실제 개인과 조직을 사칭하여 신원 도용 및 사기를 저지르고 있습니다. 피싱 공격과 유사하게, 이들은 신뢰할 수 있는 친구, 동료 또는 가족으로 위장하여 음성 메시지를 보내 개인 정보를 얻거나 계정에 액세스하기 위해 챗봇을 활용합니다. 2019년 3월에 발생한 주목할 만한 사례로, 독일 에너지 회사의 영국 자회사의 대표가 CEO의 목소리를 흉내 낸 사기범에게 속아 약 20만 파운드(24만 3천 달러)를 헝가리 은행 계좌로 이체하는 사건이 있었습니다. 이 자금은 이후 멕시코로 옮겨져 여러 지역으로 분산되었습니다. 수사관들은 아직 용의자를 특정하지 못했습니다.

2023년 인터넷 범죄 신고 센터(IC3)에는 총 880,418건의 신고가 접수되어 125억 달러가 넘는 잠재적 손실이 발생하는 등 전례 없는 수의 불만이 접수되었습니다. 이는 2022년에 비해 접수된 불만 건수는 거의 10%, 손실액은 22% 증가한 수치입니다. 이러한 놀라운 수치에도 불구하고 2023년 사이버 범죄의 실제 규모는 과소평가되었을 가능성이 높다는 점에 유의해야 합니다. 예를 들어, 최근 FBI가 하이브 랜섬웨어 그룹을 해체했을 때 하이브 피해자 중 약 20%만이 법 집행 기관에 범죄를 신고한 것으로 밝혀졌습니다.

사생활 침해

사회적 감시의 대표적인 예는 중국이 사무실, 학교 및 기타 장소에서 안면 인식 기술을 사용하는 것입니다. 이 기술은 개인의 움직임을 추적할 수 있을 뿐만 아니라 정부가 개인의 행동, 활동, 관계 및 이념적 신념을 모니터링하기 위해 광범위한 데이터를 수집할 수 있는 잠재력을 가지고 있습니다.

이제 개인은 온라인과 일상 생활에서 모두 감시당할 수 있습니다. 무단횡단, 금연구역에서의 흡연, 비디오 게임 시간 등 각 시민은 자신의 행동에 따라 평가됩니다. 각 행동이 소셜 크레딧 시스템 내에서 개인 점수에 영향을 미친다고 상상해 보세요.

빅 브라더가 여러분을 감시하고 그 정보를 바탕으로 결정을 내린다면, 이는 사생활 침해일 뿐만 아니라 사회적 억압으로 이어질 수 있습니다.

금융 위기

오늘날의 금융 세계에서는 헤지펀드와 투자 회사가 주식과 자산을 분석하는 데 머신러닝 알고리즘을 사용하는 것이 널리 퍼져 있으며, 이러한 모델에 크게 의존하고 있습니다. 이러한 알고리즘은 거래 결정을 내리기 위해 방대한 양의 기존 데이터와 대체 데이터를 지속적으로 공급받습니다. 그러나 알고리즘 트레이딩이 잠재적으로 다음 대규모 금융 위기를 촉발할 수 있다는 우려가 커지고 있습니다.

2010 플래시 크래시. 20분 만에 6,000억 달러 증발

잘못된 알고리즘의 위험성을 보여주는 대표적인 예로 2010년 플래시 크래시를 들 수 있는데, 주식 시장이 몇 분 만에 갑자기 1,000포인트 가까이 폭락했다가 빠르게 반등했던 사건입니다. 같은 날 시장 지수는 부분적으로 반등에 성공했지만 플래시 크래시로 인해 1조 달러에 가까운 시장 가치가 사라졌습니다. 이처럼 갑작스럽고 급격한 가격 하락은 대부분 자동매매 알고리즘이 예측할 수 없는 방식으로 시장 상황에 반응했기 때문입니다. 또 다른 사례는 2012년 나이트 캐피털의 플래시 크래시로, 알고리즘 오작동으로 인해 단 45분 만에 4억 4,000만 달러의 손실을 입었고 결국 회사가 파산한 사건입니다.

이러한 사고는 금융 시장에서 알고리즘 트레이딩이 초래할 수 있는 잠재적 위험을 냉정하게 상기시켜 줍니다. 알고리즘이 제대로 설계, 테스트 또는 모니터링되지 않으면 치명적인 결과를 초래할 수 있습니다. 금융 기관은 알고리즘을 철저히 검증하고 향후 유사한 재난이 발생하지 않도록 적절한 위험 관리 관행을 마련하는 것이 중요합니다.

킬러 로봇

인공지능(AI) 기반의 자율 무기는 오랫동안 정부, 군 관계자, 인권 옹호자들 사이에서 논쟁과 우려의 대상이 되어 왔습니다. '킬러 로봇' 또는 '치명적인 자율 무기'로도 알려진 이러한 시스템은 사람의 개입 없이 독립적으로 표적을 선택하고 교전할 수 있는 능력을 갖추고 있습니다. 이러한 무기는 인간의 감독 없이 생사를 결정할 수 있기 때문에 윤리적, 법적, 보안적으로 심각한 문제를 야기합니다.

최근 몇 년 동안 AI 기술이 더욱 발전하고 널리 보급됨에 따라 자율 무기 개발이 가속화되고 있습니다. 이러한 무기는 무인 드론부터 목표물을 자율적으로 식별하고 공격할 수 있는 지상 기반 시스템까지 다양합니다. 자율 무기를 지지하는 사람들은 분쟁 지역에서 인명 피해를 줄이고 보다 정확하고 효율적인 군사 작전을 수행할 수 있다고 주장합니다. 그러나 비판론자들은 이러한 시스템이 심각한 윤리적 문제를 제기하며 분쟁 확대와 민간인 사상자 발생과 같은 의도하지 않은 결과를 초래할 수 있다고 주장합니다.

AI로 구동되는 자율 무기의 위험은 매우 현실적입니다. 이러한 시스템은 해킹되거나 오작동하여 의도하지 않은 결과를 초래하고 통제력을 상실할 가능성이 있습니다. 또한, 의사 결정에 있어 인간의 감독이 부족하기 때문에 책임 소재와 국제 인도법 위반 가능성에 대한 우려가 제기됩니다.

2020년에는 30개 이상의 국가에서 기계가 생사를 결정할 수 있다는 우려를 제기하며 치명적인 자율 무기를 금지할 것을 촉구했습니다. 이러한 우려에도 불구하고 AI를 기반으로 한 자율 무기의 개발과 배치는 계속 진행되고 있습니다. 미국, 러시아, 중국, 이스라엘 등의 국가에서는 이러한 기술에 막대한 투자를 하고 있는 것으로 알려져 있습니다. 미국에서는 국방부가 반자율 드론과 무인 지상 차량 등 자율 무기 시스템을 개발하고 있습니다.

통제할 수 없는 초지능

인공지능은 연산 속도, 내부 통신 속도, 확장성, 메모리 용량, 신뢰성, 복제 가능성, 편집 가능성, 메모리 공유 및 학습 능력 등 다양한 면에서 인간의 두뇌를 능가합니다:

• AI는 생물학적 뉴런의 200Hz 한계에 비해 잠재적으로 수 GHz에서 작동합니다.
• 축삭은 120m/s의 속도로 신호를 전송하는 반면, 컴퓨터는 전기나 빛의 속도로 신호를 전송합니다.
• 두뇌 크기와 사회적 커뮤니케이션 효율성에 의해 제한되는 인간의 지능과는 달리, AI는 하드웨어를 추가하여 쉽게 확장할 수 있습니다.
• 인간의 작업 기억은 AI의 방대한 메모리 용량에 비해 제한적입니다.
• AI의 트랜지스터 신뢰성은 생물학적 뉴런의 신뢰성을 능가하여 더 높은 정밀도와 낮은 중복성을 가능하게 합니다.
• AI 모델은 쉽게 복제하고 수정할 수 있으며, 인간보다 더 효율적으로 다른 AI 경험을 통해 학습할 수 있습니다.

언젠가는 AI가 인간을 훨씬 능가하는 수준의 지능에 도달하여 지능 폭발이라는 결과를 가져올 수도 있습니다.

AI가 기하급수적인 속도로 지속적으로 스스로를 개선하는 이러한 반복적 자기 개선에 대한 아이디어는 초지능적 개체를 만들 때 발생할 수 있는 잠재적 결과에 대한 우려를 불러일으켰습니다. AI가 상상할 수 있는 모든 면에서 인간을 능가하는 수준의 지능에 도달하는 시나리오를 상상해 보세요. 이 초지능은 잠재적으로 우리 사회와 삶의 방식에 큰 영향을 미치는 결정을 내릴 수 있는 힘을 가질 수 있습니다. 현재 인간이 많은 종의 운명을 쥐고 있는 것처럼, 언젠가는 인류의 운명이 초지능 AI의 손에 달려 있을지도 모릅니다.

AI에 대한 과도한 의존과 법적 책임

AI 기술에 지나치게 의존하면 사회의 특정 영역에서 인간의 영향력과 기능이 감소할 수 있습니다. 예를 들어, 의료 분야에서 AI를 사용하면 인간의 공감 능력과 추론 능력이 저하될 수 있습니다. 또한 창작 활동에 생성형 AI를 활용하면 인간의 창의성과 감정 표현이 억제될 수 있습니다. 또한 AI 시스템과의 과도한 상호작용은 또래 간의 의사소통과 사회적 기술의 저하로 이어질 수 있습니다. AI는 업무 자동화에 도움이 될 수 있지만, 전반적인 인간의 지능, 능력, 공동체 의식에 미치는 영향에 대한 우려도 있습니다.

또한 인간에게 신체적 위해를 가할 수 있는 잠재적 위험도 존재합니다. 예를 들어, 기업이 다른 검증 없이 유지보수 일정을 AI 예측에만 의존할 경우 기계 오작동으로 인해 근로자에게 해를 끼칠 수 있습니다. 의료 분야에서는 AI 모델이 오진으로 이어질 수 있습니다.

AI를 적절히 규제하지 않으면 물리적 피해 외에도 비물리적 방식으로 인간에게 위험을 초래할 수 있습니다. 여기에는 명예훼손이나 명예훼손과 같은 디지털 안전 문제, 금융 추천이나 신용 조회에서 AI의 오용과 같은 금융 안전 문제, 다양한 프로그램에서 불공정한 거절이나 수락으로 이어지는 AI의 편견과 관련된 형평성 문제가 포함됩니다.

그리고 문제가 발생하면 누가 책임을 져야 할까요? AI 자체, AI를 만든 개발자, AI를 사용한 회사, 아니면 사람이 개입한 경우 운영자가 책임져야 할까요?

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결론적으로, 인공지능은 많은 위험과 위협을 수반하지만 사회에 큰 혜택을 주고 우리 삶을 개선할 수 있는 잠재력도 가지고 있습니다. 인공지능 기술에 있어서는 좋은 점이 나쁜 점보다 더 많다는 점을 인식하는 것이 중요합니다. 다음 글에서는 인공지능과 관련된 위험을 완화하여 긍정적인 변화의 잠재력을 충분히 활용할 수 있는 전략에 대해 논의해 보겠습니다.