AI 규제를 위한 기술적 격차와 정책적 기회

Kernkonzepte

AI 시스템이 사회적 가치와 규범에 부합하고 잠재적 위험을 크게 상회하는 이점을 제공하도록 하기 위해서는 AI 전문가들이 규제 요구사항 준수 여부를 검증할 수 있어야 한다.

Zusammenfassung

이 논문은 AI 시스템을 효과적으로 규제하기 위한 기술적 혁신 방향을 탐구한다. 공공 부문 조달 체크리스트를 통해 현재 가능한 기술적 접근법, 향후 기술 혁신이 필요한 부분, 그리고 다학제적 접근이 필요한 부분을 살펴본다.

데이터 품질 검사: 데이터 문서화, 편향 및 일반화 가능성 측정 등의 기술적 접근법이 존재하지만, 데이터 품질과 모델 성능 간 연관성 정량화, 사전 학습 모델의 데이터 품질 검사, 비정형 데이터에 대한 품질 검사 등의 추가 혁신이 필요하다.

시스템 모니터링: 다양한 지표 모니터링, 사용 사례 인증, 배포 후 모델 수정 등의 기술이 존재하지만, 많은 지표 모니터링의 효율성, 관련 없는 분포 변화 식별, 온라인 학습 에이전트 모니터링 등의 과제가 남아있다.

전역 설명: 해석 가능한 모델 구축, 대규모 모델의 부분 공개 등의 기술이 있지만, 비정형 데이터에 대한 해석 가능성, 대화형 모델 설명, 가치 정렬 측정 등의 혁신이 필요하다.

국소 설명: 근접 데이터 정의, 비해석적 데이터에 대한 설명, 데이터 출처 추적 등의 기술이 있지만, 데이터 분포 외 입력에 대한 설명, 프라이버시-설명 간 균형 등의 과제가 남아있다.

목표 설계: 다양한 목표 함수 강건성, 목표와 학습 모델 행동 간 연관성 이해 등의 기술이 있지만, 목표 함수와 실제 목표 간 연관성 측정, 다중 목표 최적화 등의 혁신이 필요하다.

프라이버시: 차등 프라이버시 등의 기술이 있지만, 프라이버시와 성능 간 균형, 프라이버시 보장 하 다양한 질의 처리 등의 과제가 남아있다.

이러한 기술적 혁신과 더불어 다학제적 접근이 필요한 부분도 있다. 데이터 품질, 공정성, 프라이버시 등의 정의와 측정은 법, 정책, 사회과학 등의 영역과 협력이 필요하다.

Statistiken

"AI 시스템은 점점 더 복잡해지고 다양한 환경에 통합되고 있어, 이들에 대한 효과적인 규제가 중요해지고 있다."
"규제 요구사항을 준수하는지 확인하는 것이 어려워지고 있다."
"규제 가능한 AI 시스템을 만들기 위해서는 AI 시스템이 규제 요구사항을 준수할 수 있도록 설계되어야 한다."

Zitate

"AI 시스템이 사회적 가치와 규범에 부합하고 잠재적 위험을 크게 상회하는 이점을 제공하도록 하기 위해서는 AI 전문가들이 규제 요구사항 준수 여부를 검증할 수 있어야 한다."
"규제 요구사항을 준수할 수 없는 요구사항은 실질적인 보호를 제공하지 못한다."
"AI 시스템이 규제되어야 한다면, AI 시스템은 규제 가능하도록 설계되어야 한다."

Wichtige Erkenntnisse aus

Towards Regulatable AI Systems

by Xudong Shen,... um arxiv.org 03-28-2024

https://arxiv.org/pdf/2306.12609.pdf

Tiefere Fragen

AI 시스템의 규제 가능성을 높이기 위해 어떤 기술적 혁신이 필요할까?

AI 시스템의 규제 가능성을 높이기 위해 기술적 혁신이 필요한 몇 가지 중요한 측면이 있습니다. 첫째, 데이터 품질 및 개인정보 보호를 강화하는 기술적 방법이 필요합니다. 예를 들어, 민감한 데이터를 보호하면서도 모델의 성능을 유지하는 Differential Privacy와 같은 개인정보 보호 기술이 중요합니다. 둘째, 모델의 투명성과 해석 가능성을 높이는 기술적 혁신이 필요합니다. 모델의 의사 결정 과정을 설명하고 해석할 수 있는 방법을 개발하여 규제 당국이 모델을 검토하고 이해할 수 있도록 해야 합니다. 또한, 모델의 페어네스와 공정성을 보장하는 기술적 방법도 중요합니다. 이러한 기술적 혁신을 통해 AI 시스템이 규제 요구 사항을 준수하고 검증될 수 있도록 해야 합니다.

AI 시스템의 규제 준수 여부를 검증하는 것이 어려운 이유는 무엇일까? 이를 해결하기 위한 방안은 무엇일까?

AI 시스템의 규제 준수 여부를 검증하는 것이 어려운 이유는 AI 시스템의 복잡성, 불투명성, 그리고 다양한 환경에서의 사용으로 인한 다양한 요인들 때문입니다. AI 시스템은 대부분의 경우 블랙박스 모델로서 내부 동작을 이해하기 어렵고, 데이터의 다양성과 변화에 대응하기 어려울 수 있습니다. 또한, AI 시스템의 의사 결정은 종종 복잡한 데이터와 상황에 따라 달라지기 때문에 규제 요구 사항을 명확히 정의하고 검증하는 것이 어려울 수 있습니다. 이를 해결하기 위해서는 AI 시스템의 설계 및 개발 초기부터 규제 요구 사항을 고려하고 투명성을 확보하는 것이 중요합니다. 또한, AI 시스템의 검증을 위한 표준화된 절차와 도구를 개발하여 규제 당국이 AI 시스템을 효과적으로 검토하고 규제할 수 있도록 해야 합니다.

AI 시스템의 규제 가능성을 높이기 위해서는 기술적 혁신 외에 어떤 다학제적 접근이 필요할까?

AI 시스템의 규제 가능성을 높이기 위해서는 기술적 혁신 외에도 다학제적 접근이 필요합니다. 특히, 법률, 정책, 윤리, 사회과학 등 다양한 분야의 전문가들과의 협력이 필요합니다. 법률 전문가들은 규제 요구 사항을 분석하고 법적 측면을 고려하여 AI 시스템을 검토할 수 있습니다. 정책 전문가들은 사회적 영향을 고려하여 규제 정책을 제안하고 시행할 수 있습니다. 윤리 전문가들은 AI 시스템의 윤리적 문제를 식별하고 해결책을 모색할 수 있습니다. 또한, 사회과학 전문가들은 AI 시스템이 사회에 미치는 영향을 분석하고 이를 고려하여 규제 방향을 제시할 수 있습니다. 이러한 다학제적 접근을 통해 AI 시스템의 규제 가능성을 높일 수 있습니다.