생성형 AI의 영향 식별 및 완화를 위한 시나리오 작성 활용

핵심 개념

본 논문은 기존 생성형 AI 영향 평가 방식의 한계점을 지적하고, 이를 보완하기 위해 다양한 이해관계자의 참여를 기반으로 미래 시나리오를 작성하여 영향을 다각적으로 예측하는 '시나리오 기반 사회기술적 비전 제시(SSE)' 접근 방식을 제안한다.

초록

본 문서는 생성형 AI의 영향을 평가하는 새로운 방법론을 제시하는 연구 논문입니다.

서지 정보

• Kieslich, K., Diakopoulos, N., & Helberger, N. (2024). Using Scenario-Writing for Identifying and Mitigating Impacts of Generative AI. arXiv preprint arXiv:2410.23704v1.

연구 목적
본 연구는 기존 생성형 AI 영향 평가 방식이 지닌 한계점을 분석하고, 이를 해결하기 위해 시나리오 작성을 활용한 새로운 사회기술적 접근 방식을 제시하는 것을 목표로 한다.

연구 방법
본 연구는 기존 영향 평가 연구들을 비판적으로 검토하고, 이러한 비판점들을 해결할 수 있는 새로운 접근 방식으로서 '시나리오 기반 사회기술적 비전 제시(SSE)'를 제안한다. SSE는 참여자들이 생성형 AI 기술의 미래 영향에 대한 시나리오를 작성하고 이를 반영하는 과정을 통해 다양한 관점에서 기술의 영향을 다각적으로 평가하는 것을 목표로 한다.

주요 연구 결과

• 기존 영향 평가 방식은 권력 구조, 포괄성, 계량화, 미지의 영향 예측 등 여러 측면에서 한계를 드러낸다.
• SSE는 이러한 한계점을 해결하기 위해 다양한 이해관계자들의 참여를 통해 미래 시나리오를 작성하고, 이를 통해 기술의 잠재적 영향을 다각적으로 평가하는 것을 목표로 한다.
• SSE는 정량적 지표를 넘어 질적 데이터를 통해 영향 평가를 풍부하게 하고, 소외된 집단의 관점을 증폭시키는 새로운 관점과 방법론을 요구하는 목소리에 부응한다.

주요 결론
본 연구는 SSE가 생성형 AI 기술의 미래 영향을 평가하고, 기술 개발 및 정책 결정 과정에서 소외된 집단의 목소리를 반영하는 데 유용한 도구가 될 수 있음을 시사한다.

연구의 의의
본 연구는 기존 생성형 AI 영향 평가 방식의 한계점을 지적하고, 보다 포괄적이고 미래 지향적인 새로운 접근 방식을 제시했다는 점에서 의의가 있다.

연구의 한계점 및 향후 연구 방향

• SSE는 표준화된 지표를 생성하지 않으며, 대규모 설계 시 비용이 많이 소요될 수 있다.
• SSE는 참여자 선정, 정보 제공, 소외된 집단 참여 유도 등 연구 설계 과정에서 연구자의 주의가 요구된다.
• 향후 연구에서는 SSE 적용 사례를 확대하고, 실질적인 정책 결정 과정에 SSE를 통합하는 방안을 모색해야 한다.

통계

인용구

핵심 통찰 요약

Using Scenario-Writing for Identifying and Mitigating Impacts of Generative AI

by Kimon Kiesli... 게시일 arxiv.org 11-01-2024

https://arxiv.org/pdf/2410.23704.pdf

더 깊은 질문

SSE가 실제로 다양한 이해관계자들의 참여를 이끌어내고, 이들의 의견을 균형 있게 반영할 수 있을까?

SSE는 원칙적으로 기술 개발자, 정책 입안자, 일반 사용자, 소외된 계층까지 다양한 이해관계자들의 참여를 가능하게 설계할 수 있습니다. 하지만 실제로 다양한 이해관계자들의 참여를 이끌어내고, 이들의 의견을 균형 있게 반영하기 위해서는 몇 가지 현실적인 어려움을 고려해야 합니다.
장점:

접근성: SSE는 전문 지식이 없는 사람도 쉽게 참여할 수 있는 스토리텔링 방식을 사용하기 때문에, 기술적 이해도가 낮은 이해관계자도 쉽게 참여할 수 있습니다.
다양한 관점 확보: SSE는 참여자들이 자신의 경험과 가치관을 바탕으로 미래 시나리오를 자유롭게 서술하도록 유도하기 때문에, 기존의 정량적 평가 방법으로는 파악하기 어려웠던 다양한 관점과 잠재적 영향을 발굴할 수 있습니다.
소외된 계층 참여 유도: 연구 설계 단계에서 소외된 계층의 참여를 의도적으로 촉진하고, 이들의 경험과 필요를 반영할 수 있도록 노력한다면, 기존의 불균형적인 권력 구조를 개선하고 보다 공정한 기술 개발에 기여할 수 있습니다.
극복해야 할 과제:

참여 유도: 모든 이해관계자가 SSE에 자발적으로 참여할 것이라고 기대하기는 어렵습니다. 특히, 시간적 여유가 부족하거나 기술 개발에 직접적인 이해관계가 없는 사람들의 참여를 이끌어내기 위한 유인책이 필요합니다.
균형 있는 의견 반영: 다양한 이해관계자들의 의견을 수집하는 것만큼 중요한 것은 이를 균형 있게 반영하는 것입니다. 특정 집단의 의견이 과대 대표되거나, 반대로 소외되는 것을 방지하기 위해서는 참여자 선정 과정, 데이터 분석 방법 등에서 세심한 주의가 필요합니다.
자원 및 시간 제약: SSE는 참여자 모집, 스토리 작성, 분석 등에 상당한 시간과 자원을 필요로 합니다. 현실적인 제약을 고려하여 효율적인 연구 설계를 통해 비용을 최소화하고 효과를 극대화할 수 있는 방안을 모색해야 합니다.
결론적으로 SSE는 다양한 이해관계자들의 참여를 이끌어내고 이들의 의견을 균형 있게 반영할 수 있는 잠재력을 가진 방법입니다. 하지만 앞서 언급된 과제들을 해결하기 위한 노력 없이는 그 효과를 제대로 발휘하기 어려울 수 있습니다.

정량화된 지표 없이 질적 데이터만으로 생성형 AI 기술의 영향을 객관적으로 평가하는 것이 가능할까?

정량화된 지표 없이 질적 데이터만으로 생성형 AI 기술의 영향을 객관적으로 평가하는 것은 쉽지 않지만, 불가능한 것은 아닙니다. 질적 데이터는 정량적 데이터가 가진 한계를 보완하고, 사회적 맥락 속에서 기술의 영향을 심층적으로 이해하는 데 도움을 줄 수 있습니다.
어려움:

객관성 확보: 질적 데이터는 연구자의 주관적인 해석이 개입될 여지가 크기 때문에 객관성을 유지하기가 쉽지 않습니다. 이를 위해서는 데이터 분석 과정에서 투명성을 확보하고, 다양한 연구자들의 교차 검증을 통해 편향을 최소화하기 위한 노력이 필요합니다.
비교 및 일반화의 어려움: 질적 데이터는 양적인 비교나 일반화가 어렵다는 한계를 가지고 있습니다. 따라서 연구 결과를 일반화하기 위해서는 다양한 맥락과 상황을 고려한 추가적인 연구가 필요할 수 있습니다.
가능성:

맥락적 이해: 질적 데이터 분석을 통해 특정 기술이 다양한 사회적 맥락 속에서 어떻게 사용되고, 어떤 영향을 미치는지 심층적으로 이해할 수 있습니다.
새로운 문제 제기: 질적 데이터는 기존의 정량적 지표로는 파악하기 어려웠던 새로운 문제들을 발굴하고, 이에 대한 논의를 시작할 수 있는 단초를 제공할 수 있습니다.
혼합 방법론: 질적 데이터 분석 결과를 바탕으로 새로운 정량적 지표를 개발하거나, 정량적 데이터 분석 결과를 질적으로 해석하는 혼합 방법론을 통해 상호 보완적인 효과를 얻을 수 있습니다.
결론적으로 질적 데이터만으로 생성형 AI 기술의 영향을 완벽하게 객관적으로 평가하는 것은 어려울 수 있습니다. 하지만, 질적 데이터 분석은 정량적 데이터 분석의 한계를 보완하고, 사회적 맥락 속에서 기술의 영향을 심층적으로 이해하는 데 유용한 도구가 될 수 있습니다.

SSE를 통해 예측된 미래 시나리오가 실제로 발생할 가능성은 얼마나 되며, 이를 어떻게 검증할 수 있을까?

SSE를 통해 예측된 미래 시나리오는 가능성을 제시하는 것이지, 미래를 완벽하게 예측하는 것은 아닙니다. 따라서 시나리오의 발생 가능성을 확률적으로 계산하는 것은 큰 의미가 없습니다. 대신, SSE를 통해 도출된 시나리오들을 다양한 관점에서 분석하고, 잠재적 위험과 기회를 사전에 파악하여 미래에 대비하는 것이 중요합니다.
검증 방안:

전문가 검토: 다양한 분야의 전문가들이 참여하여 시나리오의 현실성, 가능성, 영향력 등을 다각적으로 검토하고 피드백을 제공할 수 있습니다.
시뮬레이션 및 모델링: 시나리오를 기반으로 에이전트 기반 모델링, 시스템 다이내믹스 모델링 등 다양한 시뮬레이션 기법을 활용하여 특정 조건에서 시나리오가 어떻게 전개될 수 있는지 분석할 수 있습니다.
지속적인 모니터링 및 평가: SSE는 단발성으로 끝나는 것이 아니라, 기술 발전 및 사회 변화를 지속적으로 모니터링하고, 이를 반영하여 시나리오를 업데이트하는 순환적인 과정으로 진행되어야 합니다.
활용 방안:

정책 개발: SSE를 통해 예측된 미래 시나리오는 정책 입안자들이 생성형 AI 기술의 잠재적 영향을 이해하고, 이에 대비한 정책을 수립하는 데 중요한 정보를 제공할 수 있습니다.
기술 개발: SSE 결과는 생성형 AI 기술 개발 과정에서 발생할 수 있는 윤리적, 사회적 문제들을 사전에 예측하고, 이를 해결할 수 있는 기술적, 사회적 장치들을 마련하는 데 활용될 수 있습니다.
사회적 논의 촉진: SSE는 생성형 AI 기술이 가져올 수 있는 미래 사회의 모습을 구체적으로 제시함으로써, 관련 기술에 대한 사회적 논의와 참여를 활성화하는 데 기여할 수 있습니다.
결론적으로 SSE를 통해 예측된 미래 시나리오는 미래에 대한 예언이 아니라, 다양한 가능성을 탐색하고 미래를 준비하기 위한 도구로 활용되어야 합니다. 끊임없는 검증과 피드백을 통해 시나리오의 완성도를 높이고, 이를 바탕으로 더 나은 미래를 만들어 나가기 위한 노력이 필요합니다.