Alapfogalmak
AI 시스템 오작동 사고에서 발생하는 복잡한 책임 귀속 문제를 해결하기 위해 계산적 반성적 균형 접근법을 제안한다. 이를 통해 이해관계자들 간 일관성 있고 윤리적으로 수용 가능한 책임 귀속 프레임워크를 구축할 수 있다.
Kivonat
이 논문은 AI 시스템 오작동 사고에서 발생하는 복잡한 책임 귀속 문제를 해결하기 위한 계산적 반성적 균형(Computational Reflective Equilibrium, CRE) 접근법을 제안한다.
AI 시스템의 상호 연결성, 윤리적 우려, AI 기술의 불확실성, 관련 규제 부재 등으로 인해 전통적인 책임 귀속 방식으로는 한계가 있다. CRE 접근법은 이해관계자들 간 일관성 있고 윤리적으로 수용 가능한 책임 귀속 프레임워크를 구축한다.
CRE 접근법의 주요 단계는 다음과 같다:
- 책임 주체 식별
- 책임 귀속 주장에 대한 지지 근거 마련
- 주장 간 관계 네트워크 구축
- 일관성 기반 계산을 통한 균형 도출
CRE는 설명 가능성, 일관성, 적응성 등의 장점을 가진다. 의료 의사결정 지원 시스템 사례를 통해 초기 활성화 수준에 따른 책임 귀속 결과의 다양성을 보여준다. 지속적인 모니터링, 수정, 반성을 통해 AI 시스템의 지속 가능하고 회복력 있는 발전을 지원한다.
Statisztikák
AI 시스템 오작동 사고에서 발생하는 책임 귀속 문제는 AI 시스템의 상호 연결성, 윤리적 우려, 기술의 불확실성, 관련 규제 부재 등으로 인해 복잡하다.
전통적인 책임 귀속 방식으로는 한계가 있어, 일관성 있고 윤리적으로 수용 가능한 새로운 프레임워크가 필요하다.
계산적 반성적 균형(CRE) 접근법은 이해관계자들 간 책임 귀속에 대한 균형을 달성한다.
CRE는 설명 가능성, 일관성, 적응성 등의 장점을 가진다.
의료 의사결정 지원 시스템 사례를 통해 초기 활성화 수준에 따른 책임 귀속 결과의 다양성을 보여준다.
Idézetek
"AI 시스템 오작동 사고에서 발생하는 책임 귀속 문제는 AI 시스템의 상호 연결성, 윤리적 우려, 기술의 불확실성, 관련 규제 부재 등으로 인해 복잡하다."
"전통적인 책임 귀속 방식으로는 한계가 있어, 일관성 있고 윤리적으로 수용 가능한 새로운 프레임워크가 필요하다."
"계산적 반성적 균형(CRE) 접근법은 이해관계자들 간 책임 귀속에 대한 균형을 달성한다."