우리가 무시할 수 없는 생성 AI의 10가지 윤리적 딜레마

혁신적인 생성형 인공지능의 윤리적 고찰

현대 사회에서 인공지능(AI) 기술은 광범위하게 적용되며, 그중에서도 생성형 AI는 특히 주목받고 있습니다. 생성형 AI는 단순한 자동화를 넘어, 텍스트, 이미지, 비디오, 음악 등 다양한 형태의 콘텐츠를 창의적으로 생성하는 능력을 보여줍니다.

이러한 생성 능력은 여러 분야에 걸쳐 혁신적인 변화를 가져왔습니다. Acumen의 연구에 따르면, 생성형 AI 시장은 2032년까지 2,088억 달러 규모로 성장할 것으로 예측되며, 연평균 35.1%의 높은 성장률을 기록할 것으로 보입니다. 이는 기술의 빠른 발전과 함께 생성형 AI가 산업 전반에 걸쳐 얼마나 큰 영향을 미치고 있는지를 보여줍니다.

그러나 이러한 기술 발전에는 간과할 수 없는 윤리적 문제가 수반됩니다. 데이터 개인 정보 보호, 저작권 침해, 딥페이크 생성 및 규정 준수 등은 생성형 AI가 직면한 주요 윤리적 난제입니다. 이 글에서는 이러한 윤리적 문제들을 심층적으로 살펴보고, 책임감 있는 AI 사용을 위한 해결책을 제시하고자 합니다.

본론에 들어가기 앞서, 신뢰할 수 있는 AI를 위해 EU가 2019년에 제정한 윤리 지침을 먼저 살펴보도록 하겠습니다.

신뢰할 수 있는 AI를 위한 EU 윤리 지침

2019년, 유럽연합(EU)은 AI 전문가 그룹을 통해 신뢰할 수 있는 인공지능(AI) 윤리 지침을 발표했습니다. 이 지침은 당시 AI가 야기할 수 있는 여러 위험 요소들, 예를 들어 데이터 및 개인정보 침해, 차별적 관행, 유해한 영향 위협, 악성 AI, 사기 행위 등에 대한 우려를 바탕으로 제정되었습니다.

해당 지침은 신뢰할 수 있는 AI가 갖춰야 할 세 가지 핵심 영역을 제시합니다:

윤리적: 윤리적 가치와 원칙을 존중해야 합니다.
합법적: 모든 관련 법률 및 규정을 준수해야 합니다.
견고성: 기술적 보안 및 사회 환경적 측면 모두에서 강력한 보안을 보장해야 합니다.

더불어, AI 시스템이 신뢰할 수 있다고 판단되기 위해 충족해야 할 7가지 주요 요구사항이 강조되었습니다:

인간의 감독: AI 시스템은 인간의 지능과 감독을 강화하여 인간이 정보에 근거한 의사 결정을 내릴 수 있도록 지원해야 합니다.
기술적 안전성 및 견고성: AI 시스템은 탄력적이고 정확하며, 신뢰할 수 있어야 합니다. 또한, 문제 발생 시를 대비한 대체 계획이 마련되어 있어야 하며, 의도하지 않은 피해를 예방하고 최소화해야 합니다.
데이터 투명성: AI 데이터 시스템은 투명성을 확보하여, 관련 이해 관계자들이 AI가 내린 결정에 대해 이해할 수 있도록 해야 합니다. AI 시스템의 능력과 한계에 대한 정보가 인간에게 제공되어야 합니다.
개인 정보 보호 및 데이터 거버넌스: AI 시스템은 데이터 보안을 보장해야 하며, 데이터 품질, 무결성, 합법적 접근을 고려한 적절한 데이터 거버넌스 조치를 준수해야 합니다.
책임성: AI 시스템은 데이터, 알고리즘, 설계 프로세스를 평가할 수 있는 책임성, 책임, 그리고 가청성을 보장하는 메커니즘을 구현해야 합니다.
다양성과 비차별: 신뢰할 수 있는 AI는 불공정한 편견을 피하고 다양성과 공정성을 보장해야 합니다. AI 시스템은 장애 여부에 관계없이 모든 사람이 접근 가능해야 합니다.
사회 및 환경 복지: AI 시스템은 친환경적이고 지속 가능해야 하며, 미래 세대에도 긍정적인 영향을 미쳐야 합니다.

이러한 지침은 AI 산업 전반에 큰 영향을 미쳤지만, 생성형 AI의 등장은 새로운 윤리적 우려를 발생시켰고, 기존의 문제를 심화시키고 있습니다.

생성형 AI와 윤리적 우려의 증가

생성형 AI는 OpenAI의 ChatGPT와 같은 생성 모델의 등장으로 인해 이전과는 다른 복잡한 윤리적 과제를 제시합니다. 특히, 규정 준수, 데이터 보안 및 개인 정보 보호, 제어, 환경 문제, 저작권 및 데이터 소유권 측면에서 심각한 윤리적 딜레마를 야기하고 있습니다.

예를 들어, 생성형 AI는 인간과 유사한 텍스트, 이미지, 비디오 등을 생성할 수 있어 딥페이크, 가짜 뉴스 생성, 악성 콘텐츠 확산 등 심각한 우려를 불러일으킵니다. 또한, 인공지능 알고리즘 기반 의사 결정에 대한 개인의 통제력 상실 문제도 중요한 윤리적 문제로 떠오르고 있습니다.

제프리 힌튼과 같은 AI 전문가들은 AI 모델이 인간의 통제권을 어떻게 빼앗을 수 있는지에 대한 심각한 우려를 표명합니다. 반면, 얀 르쿤과 같은 전문가들은 AI가 인류에게 제기할 수 있는 위협에 대한 우려가 과장되었다고 주장합니다. 하지만, 생성형 AI가 데이터 변형 및 조작에 대한 전례 없는 능력을 부여한다는 점을 감안할 때, 이러한 윤리적 우려를 해결하는 것이 매우 중요합니다.

이제, 이러한 우려들을 좀 더 자세히 살펴보도록 하겠습니다.

유해 콘텐츠 생성 및 배포

AI 시스템은 사용자가 제공하는 텍스트 프롬프트를 기반으로 다양한 콘텐츠를 생성합니다. 이러한 콘텐츠는 유용할 수 있지만, 때로는 유해하거나 부적절할 수 있습니다. AI 환각 현상과 같은 이유로 인해, 의도하지 않게 유해한 콘텐츠가 생성될 수 있습니다. 특히, 허위 이미지, 텍스트, 오디오, 비디오를 조작하여 증오심 표현을 퍼뜨리는 딥페이크 기술은 심각한 우려를 자아냅니다.

유해한 AI 콘텐츠 생성 및 배포의 구체적인 예시는 다음과 같습니다:

조직을 대표하여 전송된 AI 생성 이메일 또는 소셜 미디어 게시물에 공격적인 언어가 포함되어 직원이나 고객에게 불쾌감을 줄 수 있습니다.
공격자가 딥페이크를 사용하여 정치인이나 유명인이 실제로 말하지 않은 내용을 말하는 AI 생성 비디오를 만들고 배포하여 허위 정보를 유포할 수 있습니다. 예를 들어, 버락 오바마 전 대통령을 딥페이크로 조작한 비디오는 대표적인 사례로 꼽힙니다.
최근에는 사기꾼이 AI 음성 복제 기술을 사용하여 납치를 가장하고, 피해자의 목소리를 복제하여 가족들에게 돈을 요구하는 사례도 발생하고 있습니다. 어린 소녀의 목소리를 복제하여 어머니에게 몸값을 요구한 사례가 대표적입니다.

이러한 유해 콘텐츠의 확산은 개인과 조직의 평판과 신뢰에 심각한 손상을 초래할 수 있습니다. 더욱이, AI 생성 콘텐츠는 훈련 데이터 세트에 내재된 편견을 증폭시켜 더욱 편향되고 유해한 콘텐츠를 생성할 수 있다는 점에서 큰 우려를 자아냅니다.

저작권 침해

생성형 AI 모델은 방대한 양의 데이터를 학습하여 콘텐츠를 생성하기 때문에 저작권과 관련된 복잡한 문제를 야기합니다. AI 도구가 이미지, 코드 또는 동영상을 생성할 때, 해당 콘텐츠가 참조하는 훈련 데이터의 출처를 명확히 알 수 없는 경우가 많습니다. 이로 인해 다른 개인이나 조직의 지적 재산권 또는 저작권을 침해할 가능성이 있습니다. 이러한 저작권 침해는 법적 소송을 포함하여 조직의 재정적 손실 및 평판 손상을 초래할 수 있습니다.

데이터 개인 정보 보호 위반

생성형 AI의 대규모 언어 모델(LLM)은 개인 식별 정보(PII)를 포함할 수 있는 데이터로 훈련됩니다. 미국 노동부에 따르면, PII는 개인을 직접 식별하는 데 사용될 수 있는 이름, 주소, 이메일 주소, 전화번호, 주민등록번호 등의 정보를 의미합니다. 데이터 침해나 이러한 데이터의 무단 사용은 신원 도용, 데이터 오용, 조작, 차별 등의 결과를 초래할 수 있으며, 이는 법적 문제로 이어질 수 있습니다.

예를 들어, 개인 의료 기록 데이터로 훈련된 AI 모델은 실제 환자와 매우 유사한 프로필을 실수로 생성할 수 있으며, 이는 보안 및 데이터 개인 정보 보호 문제를 야기할 뿐만 아니라 HIPAA(건강 보험 이동성 및 책임법) 규정 위반으로 이어질 수 있습니다.

기존 편견의 증폭

생성형 AI 모델은 훈련 데이터 세트의 품질에 크게 의존합니다. 훈련 데이터 세트에 편견이 포함되어 있는 경우, 생성형 AI는 이러한 편견을 그대로 반영하거나 증폭시킨 결과를 생성할 수 있습니다. 이러한 편견은 인종 차별, 성 차별, 능력 차별과 같이 온라인 커뮤니티에 널리 퍼진 기존 사회적 편견에서 기인할 수 있습니다.

2022 AI 지수 보고서에 따르면, 2021년에 개발된 2,800억 개의 매개변수 모델은 편향 및 독성 수준이 29% 증가한 것으로 나타났습니다. 따라서, AI LLM은 성능이 향상될수록 기존 데이터에 기반한 편향성도 더욱 심화될 수 있습니다.

직원 역할 및 사기에 미치는 영향

생성형 AI 모델은 일상적인 업무를 자동화하고, 글쓰기, 코딩, 분석, 콘텐츠 생성, 요약, 고객 지원 등 다양한 작업을 수행하여 인력 생산성을 높일 수 있습니다. 그러나 동시에, 이러한 자동화는 일자리 감소로 이어질 수 있다는 우려도 있습니다.

맥킨지의 보고서에 따르면, 오늘날 인력 작업 및 활동의 절반이 2030년에서 2060년 사이에 자동화될 수 있으며, 2045년이 중간점이 될 것으로 예상됩니다. 따라서, 생성형 AI의 채택은 일자리 감소를 야기할 수 있다는 우려가 있지만, AI 혁신을 중단하거나 억제할 이유는 아닙니다. 직원들은 기술을 향상시켜야 하며, 기업은 일자리 전환을 지원해야 합니다.

투명성 및 설명 가능성 부족

투명성은 윤리적 AI의 핵심 원칙 중 하나입니다. 하지만 생성형 AI는 복잡하고 불투명한 블랙박스 구조를 가지고 있어 높은 수준의 투명성을 확보하기 어렵습니다. 생성형 AI의 복잡한 특성 때문에 특정 결과에 도달한 과정이나 의사 결정에 영향을 미치는 요인을 파악하기가 어렵습니다. 이러한 설명 가능성 및 명확성 부족은 데이터 오용 및 조작, 결과의 정확성과 신뢰성, 그리고 테스트 품질에 대한 우려를 야기하며, 이는 특히 위험도가 높은 응용 프로그램 및 소프트웨어에서 중요한 문제입니다.

환경 적 영향

생성형 AI 모델은 특히 대규모 모델의 경우 상당한 연산 능력을 필요로 합니다. 이는 많은 에너지 소비로 이어지며, 탄소 배출 및 지구 온난화를 포함한 잠재적인 환경 문제를 야기할 수 있습니다. 지속 가능하고 에너지 효율적인 데이터 모델을 위해서는 환경 친화적인 AI 개발이 필수적입니다.

공정성과 형평성

생성형 AI는 부적절하거나 편향된 결과를 생성할 수 있다는 점에서 또 다른 중요한 윤리적 문제를 제기합니다. 소외된 커뮤니티에 불이익을 줄 수 있는 인종적으로 무감각한 발언, 편향된 주장, 그리고 기존의 고정관념을 강화하는 딥페이크 비디오 및 이미지 등이 그 예시입니다.

책임

생성형 AI 모델의 데이터 생성 및 배포 과정은 책임 소재를 불분명하게 만들 수 있습니다. 사고나 논란이 발생하는 경우, 책임 소재를 명확히 규정하지 않으면 법적 문제와 비난으로 이어져 브랜드 신뢰도를 손상시킬 수 있습니다. 책임 있는 구조가 확립되지 않으면, 문제의 해결이 어려워지고 브랜드 이미지를 더욱 악화시킬 수 있습니다.

자율성과 통제

생성형 AI 모델은 의료, 법률, 금융 등 다양한 분야에서 의사 결정 프로세스를 자동화합니다. 이로 인해 개인의 통제력과 자율성이 상실될 수 있습니다. AI 기반의 자동 대출 승인 시스템은 인간의 판단 없이 신용 점수와 상환 이력을 기반으로 대출 가능 여부를 결정할 수 있습니다. 또한, 생성형 AI 모델은 저널리즘, 예술, 창작 분야에서 인간의 창의성을 대체하여 직업적 자율성을 상실시키는 문제도 야기할 수 있습니다.

생성 AI의 윤리적 문제 완화 방법: 솔루션 및 모범 사례

생성형 AI는 사회에 큰 이점을 제공하지만, 윤리적 문제를 해결하고 책임감 있고 안전한 AI 관행을 보장하는 것이 중요합니다. AI 개발자와 개인뿐만 아니라, 생성형 AI 시스템을 사용하는 기업들도 책임감 있는 AI 사용을 위한 모범 사례를 따라야 합니다.

다음은 기업들이 윤리적인 생성형 AI를 보장하기 위해 채택해야 할 모범 사례입니다.

✅ 강력한 데이터 보안에 투자: 암호화 및 익명화와 같은 고급 데이터 보안 솔루션을 사용하여 민감한 개인 정보와 기밀 데이터를 보호해야 합니다.
✅ 다양한 관점 통합: AI 학습 데이터 세트에 다양한 관점을 통합하여 편향을 줄이고 공정한 의사 결정을 보장해야 합니다. 다양한 배경과 경험을 가진 사람들을 참여시켜 특정 개인 그룹에 해를 끼치는 AI 설계 방식을 피해야 합니다.
✅ AI 환경에 대한 최신 정보 유지: AI 기술은 빠르게 발전하므로 기업은 새로운 AI 규정을 이해하고 모범 사례를 준수하기 위해 지속적으로 정보를 업데이트해야 합니다.
✅ 디지털 서명 구현: 디지털 서명, 워터마크, 블록체인 기술을 사용하여 생성된 콘텐츠의 출처를 추적하고 무단 사용이나 조작 가능성을 식별해야 합니다.

✅ 명확한 윤리 지침 및 사용 정책 개발: AI 사용 및 개발에 대한 명확한 윤리 지침과 정책을 수립해야 합니다. 이러한 지침은 책임, 개인 정보 보호, 투명성 등과 같은 중요한 주제를 다루어야 합니다. 또한, AI 위험 관리 프레임워크 또는 신뢰할 수 있는 AI를 위한 EU 윤리 지침과 같은 프레임워크를 활용하여 데이터 오용을 방지해야 합니다.
✅ 글로벌 표준에 맞춰 조정: 유네스코 AI 윤리와 같이 인권과 존엄성, 다양성과 포용성, 평화롭고 정의로운 사회, 환경 번영을 강조하는 글로벌 표준 및 지침을 준수해야 합니다.
✅ 개방성 및 투명성 강화: AI 사용 및 개발의 투명성을 높여 사용자 및 고객과의 신뢰를 구축해야 합니다. AI 시스템의 작동 방식, 의사 결정 과정, 데이터 수집 및 사용 방법을 명확히 정의해야 합니다.
✅ AI 시스템을 지속적으로 평가하고 모니터링: AI 시스템이 설정된 AI 표준 및 지침을 준수하고 윤리적으로 운영되는지 지속적으로 평가하고 모니터링해야 합니다. 정기적인 평가 및 감사를 통해 윤리적 문제의 위험을 최소화해야 합니다.

결론

기업들은 윤리적 규칙과 지침을 구현하고 모범 사례를 따름으로써 AI의 잠재력을 최대한 활용하는 동시에 윤리적 위험과 우려를 최소화할 수 있습니다.

다음으로는 여러분을 놀라게 할 AI 통계 및 트렌드에 대해 알아보세요.