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목차

연구요약 5

Ⅰ. 서론 26

1. 연구 배경 및 필요성 27

2. 연구 내용 31

3. 연구 방법 32

4. 연구상 주요 개념 33

가. 인공지능 데이터셋 33

나. 벤치마크 데이터셋의 정의 35

다. LLM 데이터셋 내 젠더기반폭력 범주 37

Ⅱ. 인공지능과 기술매개 젠더폭력 41

1. 인공지능 윤리와 젠더폭력 42

가. 인공지능 윤리의 가치 기준과 데이터셋 42

나. 인공지능과 기술매개 젠더폭력의 재생산 45

2. 디지털 젠더폭력 규제 현황 및 공백 48

가. 디지털 젠더폭력의 처벌 및 유통 방지 법ㆍ정책 현황 48

나. 인공지능 이용 젠더폭력의 부상과 인공지능 규제 필요성 54

3. 소결 56

Ⅲ. 국내외 인공지능 규제정책 및 안정성 평가 체계 58

1. 인공지능 규제 법ㆍ정책 현황 및 공백 59

가. 국내 59

나. 해외 67

다. 규제 이행의 공백과 평가 도구의 필요성 82

2. 인공지능 안전성 평가 프레임워크 및 벤치마크 동향 83

가. 인공지능 위험 및 안전성 평가 프레임워크 83

나. 젠더폭력 관련 벤치마크 데이터셋 사례 88

다. 벤치마크 기반 평가의 현황과 과제 94

3. 소결 96

Ⅳ. 안전정책 현황 및 젠더폭력 방지를 강화한 벤치마크 데이터셋 필요성: 심층면접조사 분석 103

1. 개발 현장의 인공지능 윤리 및 안전정책 인식 105

가. 기술 발전의 저해 요인으로서 윤리, 안전 105

나. 인공지능 개발자 영역이 아닌 인공지능 윤리 112

2. 인공지능 개발 과정의 안전정책 현황 116

가. 자원 배분의 후순위에 있는 안전정책 116

나. 개발 과정상 안전성에 대한 사후적 접근 118

다. 젠더폭력 분야 위험성과 규제책의 부재 124

3. 젠더폭력 방지를 강화한 벤치마크 필요성 및 실효성을 위한 조건 128

가. 공공주도 구축 필요성과 실효성 128

나. 고려할 점과 한계: 사회적 합의, 벤치마크 데이터셋의 기술적 한계, 이용자 문화 개선 133

다. 벤치마크의 실효적 활용 조건 136

Ⅴ. 결론 및 정책적 시사점 141

1. 요약 및 결론 142

2. 정부 주도 젠더폭력 방지 벤치마크 구축 147

가. 정부 주도 공공 벤치마크 구축 147

나. LLM 젠더폭력 안전성 지표 개발 149

3. 젠더폭력 방지 벤치마크 의무화와 제도적 기반 151

가. 인공지능 안전성 확보를 위한 젠더폭력 방지 벤치마크 의무화 151

나. 추진 체계 및 민관 거버넌스 153

다. 부처 간 역할 분담 및 실무 협력 체계의 구체화 155

4. 벤치마크 기반 평가 및 모니터링 체계 156

가. 젠더폭력 방지 벤치마크에 기반한 인공지능 안전성 인증제도 도입 156

나. 지속적인 모니터링 및 환류 체계 확립 157

다. 멀티모달ㆍ프론티어 인공지능 모델 평가로의 확장 158

참고문헌 160

Abstract 178

판권기 183

표목차

〈표 Ⅰ-1〉 LLM 데이터셋 내 젠더기반폭력의 범주 구성 예시 40

〈표 Ⅲ-1〉 인공지능 윤리 기준 실천을 위한 자율점검표(안) 중 차별 및 젠더폭력 관련 항목 65

〈표 Ⅲ-2〉 EU AI Act - 위험 등급과 인공지능 시스템 분류 71

〈표 Ⅲ-3〉 NIST AI RMF - 인공지능 수명주기 단계별 행위자 역할 74

〈표 Ⅲ-4〉 미 주정부 딥페이크 및 비동의 성적 이미지 관련 주요 규제 76

〈표 Ⅲ-5〉 국가별 인공지능 규제 및 안전 접근 방식 81

〈표 Ⅲ-6〉 생성형 인공지능으로 인한 주요 위험 예시 84

〈표 Ⅲ-7〉 Safety Bench - 주요 평가 범주 및 예시 90

〈표 Ⅲ-8〉 LLM 편향 평가 벤치마크 사례 92

〈표 Ⅲ-9〉 한글 벤치마크 사례 - 네이버 93

〈표 Ⅳ-1〉 면접조사 참여자 정보 105

그림목차

[그림 Ⅱ-1] 중앙디지털성범죄피해자지원센터 삭제 지원 흐름도 50

[그림 Ⅲ-1] 「인공지능(AI) 윤리 기준」의 원칙과 요건 64

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