AI 지속가능성 실천: 인공지능 워크플로우 전반에 걸친 지속가능성

Core Concepts

인공지능 프로젝트의 지속가능성을 보장하기 위해서는 프로젝트 전 과정에 걸쳐 이해관계자 영향 평가를 수행하고, 지속적으로 모니터링하며, 필요에 따라 수정 및 보완해야 한다.

Abstract

이 문서는 인공지능 프로젝트의 지속가능성을 실현하기 위한 방법을 다룹니다.
설계 단계에서는 이해관계자 영향 평가를 수행하여 프로젝트가 개인과 사회에 미칠 수 있는 잠재적 영향을 파악합니다. 이 과정에서 SUM 가치(지속가능성, 사용자 중심성, 공정성)를 고려하며, 이해관계자들과의 의미 있는 대화를 통해 가치 간 균형을 모색합니다.
개발 단계에서는 모델 개발 과정에서 발생할 수 있는 새로운 영향을 지속적으로 점검하고, 필요에 따라 이해관계자 참여 방식을 조정합니다.
배포 단계에서는 실제 운영 과정에서 발생하는 예기치 않은 결과를 모니터링하고, 이에 대응하기 위한 재평가 및 수정 조치를 취합니다.
이와 같이 인공지능 프로젝트의 전 과정에 걸쳐 지속적인 점검과 대응이 이루어져야 프로젝트의 지속가능성을 확보할 수 있습니다.

Stats

인공지능 모델의 목표 변수 정의가 공정하고 합리적이며 널리 수용될 수 있는지 평가해야 한다.
인공지능 시스템 사용이 개인의 자율성, 웰빙, 건강과 안전에 어떤 영향을 미칠지 고려해야 한다.
인공지능 시스템 사용이 사회적 관계, 정보 접근성, 공정한 대우 등에 어떤 영향을 미칠지 고려해야 한다.
인공지능 시스템 사용이 미래 세대와 환경에 어떤 영향을 미칠지 고려해야 한다.

Quotes

"인공지능 프로젝트의 지속가능성을 보장하기 위해서는 프로젝트 전 과정에 걸쳐 이해관계자 영향 평가를 수행하고, 지속적으로 모니터링하며, 필요에 따라 수정 및 보완해야 한다."
"인공지능 모델의 성능과 영향은 관련 법규, 절차, 인구 통계, 사회복지 실천 등의 변화에 따라 달라질 수 있다."

Key Insights Distilled From

AI Sustainability in Practice Part Two

by David Leslie... at arxiv.org 03-26-2024

https://arxiv.org/pdf/2403.15404.pdf

Deeper Inquiries

인공지능 프로젝트의 지속가능성을 보장하기 위해 어떤 거버넌스 체계와 절차가 필요할까?

지속가능한 인공지능 프로젝트를 보장하기 위해서는 다음과 같은 거버넌스 체계와 절차가 필요합니다:

지속적인 평가 및 재평가: 프로젝트 수행 중에 지속적으로 평가하고, 변경 사항이 발생할 때 재평가하여 조치를 취해야 합니다.
스테이크홀더 포함: 관련 이해관계자들을 적절히 포함하고, 의견 수렴을 통해 프로젝트 방향성을 조정해야 합니다.
투명성과 책임성: 의사결정 과정과 결과에 대한 투명성을 유지하고, 책임을 지는 거버넌스 체계를 구축해야 합니다.
법적 규제 준수: 관련 법적 규제를 준수하고, 이를 프로젝트에 반영하여 지속가능성을 확보해야 합니다.

인공지능 시스템이 사회에 미치는 부정적 영향을 최소화하기 위해서는 어떤 규제와 정책적 지원이 필요할까?

인공지능 시스템의 부정적 영향을 최소화하기 위해서는 다음과 같은 규제와 정책적 지원이 필요합니다:

데이터 보호 규제 강화: 개인정보 보호를 강화하고, 데이터 수집 및 처리에 대한 규제를 강화해야 합니다.
투명성 요구: 인공지능 시스템의 작동 방식과 의사결정 근거를 투명하게 공개해야 합니다.
윤리적 가이드라인: 인공지능 개발 및 사용에 대한 윤리적 가이드라인을 수립하고 준수를 강제하는 정책적 지원이 필요합니다.
사회적 영향 평가: 인공지능 시스템이 사회에 미치는 영향을 지속적으로 평가하고, 필요한 조치를 취할 수 있는 정책적 지원이 필요합니다.

인공지능 기술이 지속가능한 사회 발전에 기여하기 위해서는 어떤 방향으로 기술 혁신이 이루어져야 할까?

지속가능한 사회 발전을 위해 인공지능 기술이 기여하기 위해서는 다음과 같은 방향으로 기술 혁신이 이루어져야 합니다:

윤리적 설계: 인공지능 시스템의 윤리적 측면을 고려한 설계와 개발이 필요합니다.
사회적 영향 고려: 인공지능 기술이 사회에 미치는 영향을 사전에 예측하고, 부정적 영향을 최소화하는 방향으로 기술 혁신이 이루어져야 합니다.
다양성과 포용: 다양한 이해관계자들의 의견을 수렴하고, 포용적인 방향으로 기술 혁신을 추진해야 합니다.
지속적인 개선: 인공지능 기술의 지속적인 개선과 업데이트를 통해 사회적 요구에 부응하고, 지속가능한 발전을 이루어져야 합니다.