표제지
목차
요약문 10
제1장 서론 11
제1절 제2기 인공지능 윤리정책 포럼 추진 배경 11
제2절 제2기 인공지능 윤리정책 포럼 구성 및 운영 방식 12
제2장 전체 포럼 운영 결과 15
제1절 제1차 전체 포럼 개최 결과 16
1. 회의 개요 16
2. 주요 발표내용 17
3. 주요 토론내용 23
제2절 제2차 전체 포럼 개최 결과 25
1. 회의 개요 25
2. 주요 발표내용 26
3. 주요 토론내용 32
제3절 제3차 전체 포럼 개최 결과 34
1. 회의 개요 34
2. 주요 발표내용 35
3. 주요 토론내용 39
제3장 분과위원회 운영 결과 40
제1절 윤리분과회의 운영 결과 40
1. 제1차 윤리분과회의 개최 결과 40
2. 제3차 윤리분과회의 개최 결과 45
제2절 기술분과위원회 운영 결과 53
1. 제1차 기술분과회의 개최 결과 53
2. 제2차 기술분과회의 개최 결과 61
제3절 교육분과위원회 운영 결과 70
1. 제1차 교육분과회의 개최 결과 70
2. 제2차 교육분과회의 개최 결과 75
3. 제3차 교육분과회의 개최 결과 81
제4절 제2차 윤리ㆍ제3차 기술 공동분과회의 개최 결과 90
1. 회의 개요 90
2. 주요 발표내용 91
3. 주요 토론내용 105
제4장 2023 인공지능 윤리정책 포럼 공개 세미나 개최 결과 107
제1절 공개 세미나 개최 개요 107
제2절 공개 세미나 주요 내용 110
1. 성과보고 110
2. 정책 제언 111
3. 세션별 발표 및 토론 113
제5장 결론 126
제1절 제2기 인공지능 윤리정책 포럼 운영 결과 요약 126
제2절 향후 인공지능 윤리정책 포럼 운영 방향 127
참고문헌 129
판권기 131
〈표 1-1〉 제2기 인공지능 윤리정책 포럼위원 명단 13
〈표 2-1〉 2023년 전체 포럼 개최 현황 15
〈표 2-2〉 생성형 인공지능 기반 법률서비스의 윤리적 이슈와 인공지능 윤리 28
〈표 2-3〉 디지털 심화 쟁점 예시 36
〈표 2-4〉 디지털 공동번영사회 실현을 위한 기본원칙 및 국민의 권리와 주체별 책무 38
〈표 3-1〉 2023년 인공지능 윤리정책 포럼 윤리분과회의 개최 현황 40
〈표 3-2〉 초거대 인공지능의 윤리적 쟁점 43
〈표 3-3〉 생성형 인공지능의 윤리적 쟁점 44
〈표 3-4〉 인공지능의 위험성을 해결하기 위한 두 가지 접근법 47
〈표 3-5〉 2023년 인공지능 윤리정책 포럼 기술분과회의 개최 현황 53
〈표 3-6〉 언어모델의 대표적인 윤리적 문제 55
〈표 3-7〉 3H(Harmlessness, Honesty, Helpful) 인공지능 신뢰성 평가 기준 59
〈표 3-8〉 「개인정보 보호법」 일부 개정안의 자동화된 결정에 대한 대응권 관련 주요 내용 65
〈표 3-9〉 인공지능 신뢰성 민간 자율 인증 단계별 세부 절차 68
〈표 3-10〉 2023년 인공지능 윤리정책 포럼 윤리분과회의 개최 현황 70
〈표 3-11〉 2022 개정 교육과정의 개정 중점: 총론 주요사항 77
〈표 3-12〉 디지털 교육혁신 방안('23.2) 78
〈표 3-13〉 금융 분야 인공지능 관련 규제 동향 92
〈표 3-14〉 인공지능에 대한 통제 및 관리 방안 93
〈표 3-15〉 디지털 시대의 구분 100
〈표 4-1〉 '인공지능 윤리확산을 위한 공개 정책세미나' 주요 프로그램 109
〈표 4-2〉 인공지능 윤리영향평가 프레임워크(안) 시행 절차 115
〈표 4-3〉 대상별 제품 및 서비스 예시 118
〈표 4-4〉 인공지능 신뢰성 민간 자율 인증 절차 119
〈표 4-5〉 일반인을 위한 인공지능 윤리교재 목차 123
[그림 1-1] 제2기 인공지능 윤리정책 포럼 구성 12
[그림 2-1] '2023 제2기 인공지능 윤리정책 포럼 추진계획' 발표자료 17
[그림 2-2] '제1분과 인공지능 윤리체계 확산: 사업소개 및 윤리분과 운영계획' 발표자료 19
[그림 2-3] '인공지능 신뢰성 글로벌 선도를 위한 추진 방향 소개 및 기술 분과(제2분과) 운영 계획(안)' 발표자료 20
[그림 2-4] '인공지능 윤리교육 확산 및 교육적 활용 제고 방안' 발표자료 22
[그림 2-5] '법률서비스 분야에서의 생성형 AI 활용과 윤리적ㆍ법적 쟁점' 발표자료 26
[그림 2-6] 'Trustworthy AI(신뢰 가능 AI) 구현을 위해 기업이 고민해야할 것들' 발표자료 28
[그림 2-7] '생성형 AI를 활용한 맞춤형 교육의 현주소 및 방향성' 발표자료 30
[그림 2-8] 교육 자동화 플랫폼 'GenAI Assistant' 31
[그림 2-9] '디지털 권리장전 수립을 위한 주요 논의사항' 발표자료 35
[그림 2-10] 디지털의 변화 과정 36
[그림 3-1] '초거대ㆍ생성형 AI의 윤리적 쟁점' 발표자료 41
[그림 3-2] '인공지능 윤리기준 쟁점과 과제' 발표자료 47
[그림 3-3] '채용 분야에서의 인공지능 윤리기준 실천' 발표자료 49
[그림 3-4] '언어모델의 윤리 문제와 안전성' 발표자료 54
[그림 3-5] 언어모델의 윤리 문제에 대한 시사점 57
[그림 3-6] '생성형 인공지능 신뢰성 평가 데이터 구축 방안' 발표자료 58
[그림 3-7] '인공지능 분야의 법적 쟁점과 그에 관한 규제 동향' 발표자료 63
[그림 3-8] 저작권법 개정안 예시 64
[그림 3-9] '인공지능 신뢰성 민간 자율 인증' 발표자료 66
[그림 3-10] '초거대ㆍ생성형 인공지능의 교육적 활용에 따른 이슈 대응 방안' 발표자료 71
[그림 3-11] '생성형 AI시대의 디지털 교육' 발표자료 76
[그림 3-12] ALEKS의 대쉬보드 기능 79
[그림 3-13] 'MATHia'의 'APLSE Report' 80
[그림 3-14] '생성형 AI 시대, AI 리터러시 격차의 문제점과 대응 방안' 발표자료 82
[그림 3-15] 생성형 인공지능으로 인한 생산성 증대 83
[그림 3-16] 생성형 인공지능으로 인한 일자리 감소 84
[그림 3-17] 계층별 디지털정보화 수준 85
[그림 3-18] '일반인을 위한 인공지능 윤리교육교재 개발' 발표자료 87
[그림 3-19] 'David Kolb'의 경험 학습 주기 89
[그림 3-20] 'KB국민은행 「AI윤리기준」 적용 및 추진방향' 발표자료 91
[그림 3-21] '인공지능 윤리영향평가 프레임워크 개발 추진 현황' 발표자료 94
[그림 3-22] 유네스코(UNESCO)의 '윤리영향 식별 및 완화를 위한 측정 항목 96
[그림 3-23] '인공지능 신뢰성 민간 자율 인증' 발표자료 97
[그림 3-24] '초거대 생성형 인공지능의 윤리적 함의' 발표자료 99
[그림 3-25] '신뢰할 수 있는 AI 구현을 위한 제네시스랩의 윤리점검표' 발표자료 102
[그림 3-26] 제네시스랩 데이터 라벨링 프로세스 103
[그림 4-1] '2023 인공지능 윤리정책 포럼 공개 세미나' 자료집 108
[그림 4-2] '제2기 인공지능 윤리정책 포럼 활동 보고' 발표자료 110
[그림 4-3] '인공지능 규제 글로벌 동향에 따른 인공지능 윤리정책 제언' 발표자료 111
[그림 4-4] '인공지능 윤리영향평가 프레임워크(안)' 발표자료 113
[그림 4-5] '인공지능 신뢰성 민간 자율 인증' 발표자료 117
[그림 4-6] '일반인을 위한 인공지능 윤리교육 교재 개발 과정과 내용' 발표자료 121