AI 윤리 발전의 비블리오메트릭 관점

Core Concepts

AI 윤리의 세 가지 발전 단계를 살펴보고, 미래에 대비하는 중요성을 강조합니다.

Abstract

총 3가지 단계로 나누어진 AI 윤리 발전 과정 단계 I: 부화기간 (2004-2013) AI 윤리 연구 분야의 탄생 "개인정보"와 같은 키워드의 중요성 단계 II: AI를 인간과 유사한 기계로 만들기 (2014-2019) AI의 발전과 AI 윤리의 뒤쳐진 발전 "책임", "공정", "신뢰"와 같은 키워드의 중요성 단계 III: AI를 인간 중심 기계로 만들기 (2020-현재) AI의 인간을 뛰어넘는 측면 "알고리즘 편향", "신뢰할 수 있는 AI"와 같은 키워드의 중요성 AI 윤리의 미래에 대한 고찰 AI 기술의 발전과 AI 윤리의 중요성 AI 윤리학자들의 역할과 도전

Stats

SCOPUS 데이터베이스에서 "AI ethics" 또는 "artificial intelligence ethics" 등의 키워드로 2004년부터 2023년까지 2,517편의 논문을 분석 2014년에 "AI Ethics" 키워드의 빈도가 급증하여 2022년에는 148회, 2023년 7월 28일까지 114회로 증가

Quotes

"AI Ethics" 또는 "Artificial Intelligence ethics"는 2008년에 키워드로 처음 등장했으며, 2014년 이후 급격한 성장을 보였습니다. 2014년은 AI 윤리가 형성된 연도로 정의되며, 이전에는 정보 윤리, 기계 윤리, 로보윤리, 기술 윤리 및 컴퓨터 윤리로 분산되어 있었습니다.

Key Insights Distilled From

A Bibliometric View of AI Ethics Development

by Di Kevin Gao... at arxiv.org 03-12-2024

https://arxiv.org/pdf/2403.05551.pdf

Deeper Inquiries

AI 윤리의 미래에 대한 전망은 무엇일까요?

AI 윤리의 미래는 AI 기술이 더욱 발전함에 따라 중요성을 더욱 강조할 것으로 전망됩니다. 현재의 발전 속도를 유지한다면, AI와 로봇 기술이 물리적으로나 지적으로 인간을 능가할 수 있을 것으로 예상됩니다. 이에 AI 윤리학자들은 이러한 지능적인 AI 존재체들을 "기계 같은 인간"으로 만들기 위한 연구를 진행해야 할 것입니다. 또한 AI, 로봇 과 바이오 기술의 융합은 인간의 정의를 흐릴 수 있으므로, 이러한 발전에 대한 윤리적 영향을 연구하고 사회적으로 수용 가능한 외계 생명체의 창조를 금지하는 등의 조치를 취해야 할 것입니다. 또한, 초인공지능이라는 인간 지능을 능가하는 AI 형태가 발생할 가능성도 있으므로, 이러한 위험을 방지하기 위한 프레임워크를 개발해야 할 것입니다.

AI 윤리의 발전이 AI 기술 발전에 뒤처지는 이유는 무엇일까요?

AI 윤리의 발전이 AI 기술 발전에 뒤처지는 이유는 AI 기술이 빠르게 발전하고 새로운 영역으로 확장되는 반면, AI 윤리 연구가 이러한 발전 속도에 따라 따라잡지 못하기 때문입니다. AI 기술은 2012년을 기점으로 인간과 유사한 지능을 갖춘 컴퓨터 과학 분야로 확장되었고, 이에 따라 AI 윤리학은 기존의 발전 속도에 맞추기 어려워졌습니다. 또한, AI 윤리의 초기 단계에서는 AI 기술의 발전에 비해 미약한 관심을 받았기 때문에, 이로 인해 AI 윤리 연구가 기술 발전에 뒤처지게 되었습니다.

AI 윤리학자들이 AI 기술의 발전에 어떻게 대응해야 할까요?

AI 윤리학자들은 AI 기술의 발전에 대응하기 위해 다음과 같은 조치를 취해야 합니다. 먼저, AI 기술이 더욱 발전함에 따라 AI 윤리 연구도 더욱 신속하고 적극적으로 발전해야 합니다. AI 윤리학자들은 AI 기술의 발전 속도에 맞춰 윤리적 원칙을 개발하고 적용해야 합니다. 또한, AI 윤리 연구는 AI를 인간 중심적인 기계로 만들기 위해 노력해야 합니다. 이는 AI가 인간을 대신하여 인간의 이익을 위해 봉사하는 책임감 있는, 설명 가능하고 신뢰할 수 있는 기계로 발전시키는 것을 의미합니다. 마지막으로, AI 윤리학자들은 AI 기술의 발전에 대비하여 초인공지능과 같은 위험한 시나리오를 방지하기 위한 프레임워크를 개발하고 AI의 안전과 보안을 우선시해야 합니다.