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표제지
목차
요약 5
I. 서론 13
1. 데이터 윤리의 필요성 14
2. 데이터 윤리 가이드라인의 필요성 15
II. 데이터 윤리의 사례와 정의 17
1. 데이터 윤리의 사례 18
2. 데이터 윤리의 정의 20
3. 데이터 윤리의 원칙 분석 24
4. 데이터 권리와 데이터 책임의 구조 30
III. 기존 데이터 윤리 가이드라인 분석 34
1. 데이터 윤리 가이드라인에 대한 요구 35
2. 데이터 윤리 가이드라인 현황 35
3. 데이터 윤리 가이드라인의 분석 80
IV. 인공지능(AI)의 학습용 데이터의 윤리 프레임워크 개발 88
1. 교육분야에서 AI 윤리원칙과 데이터 89
2. AI 학습용 데이터 윤리 프레임워크 개발을 위한 고려 사항 94
가. AI 학습용 데이터 윤리의 두 수준: 책임과 권리 95
나. 쟁점 영역: 일반적인 데이터의 속성 99
다. 책임ㆍ권리의 주체: 학습용 데이터의 당사자 101
라. 학습용 데이터의 단계별 접근 102
마. 윤리 프레임워크의 지향점 102
3. AI 학습용 데이터의 윤리 프레임워크 시안 104
가. 학습용 데이터의 윤리 프레임워크의 도덕성 104
나. 생산자용 AI 학습용 데이터 윤리 프레임워크 107
다. 소비자용 AI 학습용 데이터 윤리 프레임워크 116
V. 논의 124
참고문헌 132
ABSTRACT 135
[부록] 139
판권기 167
[그림 II-1] 데이터 윤리의 핵심 요소와 데이터 주체 23
[그림 II-2] '데이터 윤리 성숙도 모델(DEMM)' 예시 27
[그림 II-3] DEDA 프레임워크(Franzke et al , 2021) 30
[그림 III-1] Data Science Ethical Framework의 체크리스트 41
[그림 III-2] 데이터 사이언스 관련 사례 가치 평가 도구 42
[그림 III-3] 데이터 윤리의 여섯 가지 가치 50
[그림 III-4] 데이터 윤리를 위한 아홉 가지 조언 52
[그림 III-5] 윤리적 의사 결정을 위한 여섯 단계 55
[그림 III-6] 윤리 위원회 구축을 위한 로드맵 56
[그림 III-7] 윤리적 내용의 기본 구조 57
[그림 III-8] 윤리 위원회의 구성 57
[그림 III-9] 데이터 윤리의 네 가지 고려사항 58
[그림 III-10] 데이터 사용에 대한 세 입장 59
[그림 III-11] 기업의 다섯 가지 주제 61
[그림 III-12] 프레임워크의 여섯 가지 영역 62
[그림 III-13] 데이터 윤리 원칙과 특정 행동 64
[그림 III-14] 행동별 하위 체크리스트의 예 65
[그림 III-15] 인도주의적인 데이터 과학 윤리 67
[그림 III-16] DEDA Ver 2.0 71
[그림 III-17] 조직 거버넌스 및 내부 감독에 관한 성숙도 점검표 77
[그림 III-18] 데이터 윤리 캔버스 78
[그림 IV-1] AI 학습용 데이터의 윤리 프레임워크 전개도 106
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