국제 컨퍼런스 “인공지능의 윤리와 데이터 거버넌스-국제적 흐름에서 데이터3법까지” (1/20, 고려대 CJ법학관)
해외 전문가 초청 국제 컨퍼런스
“인공지능의 윤리와 데이터 거버넌스
– 국제적 흐름에서 데이터3법까지”
- 일시: 2020년 1월 20일 월요일 10:30-16:30
- 장소: 고려대학교 CJ법학관 지하 1층 리베르타스홀(서울시 성북구 안암로 145)
- 주최: 사단법인 오픈넷, 고려대학교 미국법센터, 인터넷사회연구센터 국제네트워크, 하버드대학교 버크맨클레인 센터, 디지털아시아허브
** 참가신청하기: https://forms.gle/cZT5xBC9Fviy7QLg9
강력한 인공지능과 알고리즘 기술이 상용화됨에 따라, 윤리와 프라이버시와 관련된 핵심 이슈의 기준을 어떻게 마련하고 합의할 것인지에 대해 세계적으로 의견이 분분하다.
- 구글은 현재 자연어처리 알고리즘을 이용하여 이용자들의 이메일을 ‘읽고’ 짧은 답장을 추천하거나 아동포르노 유통자들을 포착해서 고발한다. 하지만 이메일에 관련된 광고주 추천 기능 – 예를 들어 멕시칸 식당에서 저녁을 먹자는 내용의 메일에는 멕시칸 식당 광고를 띄우는 것 – 에 이용하는 것은 중단하였다. 만약 인간이 아닌 기계가 이런 결정을 내린다면 우리는 권리를 침해당했다고 여길 것인가, 아닌가? 이 차이는 업로드필터나 정보매개자 책임제한에 관한 가치평가에까지 영향을 미칠까?
- 마이크로소프트는 미국 수사기관들에 보행자들의 얼굴을 인식하는 모니터링 장비를 제공하는 것을 거부했지만 동일한 장비를 훨씬 적은 숫자의 얼굴 피사체를 인식하는 중국의 교정 시설에는 제공했다. 이 차이는 비교에 대한 동의와 수집에 대한 동의 사이의 차이 때문인가? 아니면 둘 사이에 차이가 있기는 한가? 동의에 기반한 체계는 국경검문에 얼굴인식기술을 사용하려는 미국 정부의 계획에 대해 적절한 해법을 제시하는가?
- 아마존은 자체 알고리즘이 여성 채용 지원자를 공정하게 평가하지 못한다는 것을 알게 되었을 때 사용을 중단했다. 하지만 훈련용 데이터 베이스에 더 많은 여성들을 추가하는 것이 해결책일까? 그렇다면 나중에 익명으로 처리되더라도 적어도 수집 단계에서는 여성들의 프라이버시가 더 제약됨에도 불구하고? 얼굴인식기술은 소수인종을 식별하지 못하는 것에 대해 비판받아 왔지만 어떤 이들은 그것이 “오류가 아니라 기능”이라며 반겼다. 형평성을 위해 소수자 혹은 사회적 약자에 관한 데이터를 더 많이 추가하는, 즉 포용적인 AI가 필연적으로 선함을 의미하는가? 우리들은 어떻게 “선하면서도” 포용적인 AI를 만들 수 있을 것인가?
인터넷사회연구센터 국제네트워크(NoC)는 ‘AI와 포용’이라는 주제로 연속 컨퍼런스와 세미나를 주최해왔다. 디지털아시아허브(DAH)는 아시아의 관점에서 북반구(Global North)와 남반구(Global South)를 연결하고자 노력해왔다. 2020년 1월 고려대학교 미국법센터와 정보인권에 관한 활동을 해 온 시민단체 오픈넷은 하버드대학교의 버크맨클레인 센터와 협력해 한국 서울에 NoC와 디지털아시아허브를 초청하여 컨퍼런스를 개최한다.
이번 컨퍼런스의 핵심은 컨퍼런스에서 처음으로 발표되는 하버드대학교 로스쿨 사이버법 클리닉의 제시카 필드 교수가 중요한 AI 윤리 원칙을 매핑하는 백서와 데이터 시각화의 결과물인 “원칙에 입각한 AI 프로젝트(Principled AI Project)”일 것이다.
또한 데이터 거버넌스와 AI는 물론이고 개인정보보호법과 오픈데이터 이니셔티브가 어떻게 AI의 포용성에 영향을 미치는지에도 초점을 맞출 것이다. 현재진행형으로 발전 중인 AI가 머신러닝의 노선을 따르고 있는 한, 머신러닝을 위해 제공되어야 하는 트레이닝 데이터에 관한 규범은 지속가능하고 공정한 발전에 이바지해야 하는 AI에 지대한 영향을 미칠 것이다.
특히 1월 9일 통과된 데이터3법(개인정보보호법, 정보통신망법, 신용정보법)이 한국에서의 AI와 데이터 거버넌스에 있어 어떤 영향을 미칠지에 대해서도 논의할 예정이다. 데이터3법은 가명처리를 거친 가명정보를 통계작성, 과학적 연구 등의 목적일 경우 정보주체의 동의 없이 활용할 수 있도록 하는 것이 골자다.
본 세미나에서는 동시통역 및 중식이 제공되며, 참가신청은 아래 링크를 통해 할 수 있다.
** 참가신청하기: https://forms.gle/cZT5xBC9Fviy7QLg9
문의: 오픈넷 사무국 02-581-1643, [email protected]
보도자료
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