전문가 의견: 감독 없는 AI는 윤리적 편견을 낳을 것이다

투명성은 종종 윤리적 비즈니스 딜레마에서 핵심적인 역할을 합니다. 정보가 많을수록 허용 가능한 결과와 허용되지 않는 결과가 무엇인지 판단하기가 더 쉬워집니다. 재정이 잘못되면 누가 회계 오류를 범했습니까? 데이터가 침해된 경우 데이터를 보호할 책임은 누구에게 있으며, 그들은 올바르게 행동하고 있습니까?

하지만 버그나 문제의 명확한 원인을 찾았지만 누구도 찾을 수 없다면 어떻게 될까요? 인공지능이 독특한 윤리적 고려사항을 제기하는 지점이 바로 여기에 있습니다.

인공 지능은 조직에서 큰 잠재력을 보여주지만 여전히 문제를 찾는 솔루션입니다. 이는 오해된 개념이며 실제 적용은 아직 기업 내에서 완전히 실현되지 않았습니다. 많은 기업이 AI를 진정한 혁신적 방식으로 적용하기 위한 예산, 인재, 비전이 부족하다는 사실과 더불어 AI는 여전히 임계 질량에 도달하지 못하고 남용되기 쉽습니다.

그러나 AI가 일상적인 비즈니스에서 눈에 잘 띄지 않을 수 있다고 해서 AI가 조직 내에서 수행할 역할이 없다는 의미는 아닙니다. 비즈니스의 다른 많은 윤리적 딜레마와 마찬가지로 인공 지능의 윤리적 실수는 종종 그림자 속에서 발생합니다. 의도적이든 아니든, 윤리적 경계를 넓히는 AI 프로젝트나 애플리케이션의 결과는 악몽일 수 있습니다. AI의 윤리적 실수를 피하는 열쇠는 처음부터 프로젝트에 기업 거버넌스를 마련하는 것입니다.

투명성과 신뢰를 바탕으로 AI 구축

이제 우리 모두는 잘못된 AI의 인기 사례에 익숙합니다. 피부색이 검은 고객에게 제대로 작동하지 않는 비누 디스펜서, 백인에게 더 정확한 산소포화도 측정기, 심지어 범죄자가 다시 감옥에 갈지 여부를 예측하는 알고리즘까지 모두 인공지능입니다(의도하지 않은 이야기임이 틀림없습니다).

이러한 상황은 나쁜 헤드라인과 소셜 미디어의 반발을 불러일으킬 뿐만 아니라, 기술이 계속해서 불신의 눈으로 볼 경우 불가능할 보다 합법적인 AI 사용 사례를 약화시킵니다. 예를 들어, 의료 분야에서만 AI는 암 진단을 개선하고 재입원 위험이 높은 환자에게 추가 지원을 요청할 수 있는 잠재력을 가지고 있습니다. AI에 대한 사람들의 신뢰를 구축하는 방법을 배우지 않으면 이러한 강력한 솔루션의 모든 이점을 볼 수 없습니다.

저는 동료 및 비즈니스 리더와 AI에 대해 이야기할 때 처음부터 AI 노력의 투명성과 거버넌스에 대한 아이디어를 지지해 왔습니다. 보다 구체적으로 제 제안은 다음과 같습니다.

1. 윤리적인 AI는 진공 상태에서는 발생할 수 없습니다.

올바르게 구현되지 않으면 AI 애플리케이션은 상당한 파급 효과를 가져올 수 있습니다. 이는 단일 부서나 IT 팀이 감독 없이 AI 기반 프로세스를 실험하기 시작할 때 자주 발생합니다. 팀은 실험이 잘못될 경우 발생할 수 있는 윤리적 영향을 알고 있습니까? 배포가 회사의 기존 데이터 보존 및 액세스 정책을 준수합니까? 감독 없이는 이러한 질문에 답하기가 어렵습니다.

그리고 거버넌스 없이는 윤리적 실수가 발생할 경우 바로잡는 데 필요한 이해관계자를 모으기가 더 어려울 수 있습니다. 감독은 혁신의 장벽으로 간주되어서는 안 되며, AI가 특정 윤리적 경계 내에서 작동하는지 확인하는 데 필요한 점검으로 간주되어야 합니다. 감독은 궁극적으로 해당 조직을 소유한 조직의 최고 데이터 책임자(CDO) 또는 CDO 역할이 존재하지 않는 경우 최고 정보 책임자(CIO)에게 맡겨야 합니다.

2. 항상 계획을 세우세요

AI 프로젝트가 잘못될 때 접하는 최악의 헤드라인에는 일반적으로 한 가지 공통점이 있는데, 이는 일이 잘못되었을 때 해당 기업이 질문에 답하거나 결정을 설명할 준비가 되어 있지 않다는 것입니다. 감독은 이 문제를 해결할 수 있습니다. AI에 대한 이해와 건전한 철학이 조직의 최고 수준에 존재하면 문제로 인해 모를 가능성이 줄어듭니다.

3. 실사와 테스트는 필수입니다.

더 많은 인내심과 더 많은 테스트를 통해 AI 편견의 많은 전형적인 사례를 완화할 수 있습니다. 손 소독제 디스펜서의 예와 마찬가지로 회사가 신기술을 과시하려는 흥분은 결국 역효과를 낳습니다. 추가 테스트를 통해 제품이 공개적으로 출시되기 전에 이러한 편견이 드러날 수 있습니다. 또한 모든 AI 애플리케이션은 처음부터 엄격하게 조사되어야 합니다. AI는 복잡성과 불확실한 잠재력으로 인해 전략적으로 신중하게 사용해야 합니다.

4. AI 감독 기능을 고려하세요

고객의 개인 정보를 보호하기 위해 금융 기관은 민감한 파일에 대한 액세스를 관리하는 데 상당한 리소스를 투자합니다. 기록 팀은 자산을 신중하게 분류하고 올바른 직무 역할과 부서만 각 자산을 볼 수 있도록 인프라를 구축합니다. 이 구조는 조직의 AI 거버넌스 기능을 구축하기 위한 템플릿 역할을 할 수 있습니다. 전담 팀은 AI 애플리케이션의 잠재적인 긍정적 또는 부정적 영향을 추정하고 결과를 검토해야 하는 빈도와 검토 대상을 결정할 수 있습니다.

디지털 혁신을 추구하는 기업의 경우 인공 지능을 실험하는 것이 중요한 다음 단계입니다. 이는 인간 작업자를 일상적인 작업에서 해방시키고 이미지 분석과 같은 특정 활동을 이전에는 재정적으로 신중하지 못했던 방식으로 확장할 수 있도록 합니다. 그러나 이것은 가볍게 받아들일 일이 아니다. AI 애플리케이션은 편견, 윤리적으로 의심스러운 결정 및 열악한 비즈니스 결과를 방지하기 위해 적절한 감독을 통해 신중하게 개발되어야 합니다. 조직 내에서 AI 노력에 대한 올바른 교육을 받았는지 확인하세요. 가장 심각한 도덕적 타락은 종종 어두운 곳에서 발생합니다.

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