[Study Jam] Responsible AI- Applying AI Principles with Google Cloud 주요내용

Responsible AI: Applying AI Principles with Google Cloud 요약

1. Google Cloud를 사용하여 AI 원칙 적용 youtube 동영상 요약

주요내용

• 🌍 AI의 접근성 변화: 과거에는 전문 엔지니어만 AI를 개발할 수 있었지만, 이제는 비전문가도 AI를 구축할 수 있게 되었습니다.
• 💡 AI 기술의 발전: AI 기술은 빠르게 발전하고 있으며, 2012년 이후 컴퓨터 파워는 매 3.5개월마다 두 배씩 증가하고 있습니다.
• 🎯 책임감 있는 AI: AI 개발에 있어 책임을 질 수 있는 방법을 이해하는 것이 중요합니다. 이는 기술이 사회의 반영이기 때문에 기존의 문제를 재현하거나 확대할 수 있습니다.
• 🛠️ 구글의 책임 있는 AI 접근 방식: 구글은 모두를 위한 AI를 목표로 삼고 있으며, 개인 정보 보호와 과학적 우수성을 존중합니다. 구글은 자체 AI 원칙, 관행, 거버넌스 프로세스를 개발하여 책임 있는 AI를 지향합니다.

숫자 기반 통찰력

• 2012년 이후 AI 컴퓨팅 파워는 매 3.5개월마다 두 배씩 증가하였습니다.
• 2011년 대비 2020년 ImageNet의 오류율은 26에서 2로 대폭 감소하였습니다.

예시 탐구 질문들

1. AI 접근성이 일반인에게 어떻게 변화하였나요? (1번을 입력하여 질문하세요)
2. 책임감 있는 AI를 개발하기 위해 구글은 어떤 원칙과 절차를 사용하고 있나요? (2번을 입력하여 질문하세요)
3. 기술 발전이 사회적 가치를 어떻게 반영하고 있나요? (3번을 입력하여 질문하세요)

2. 구글과 책임 있는 AI

• 🚀 혁신과 책임: 기술 혁신은 놀라운 기회를 제공하지만, 이로 인한 부정적인 영향도 고려해야 합니다.
• 🤖 책임 있는 AI: 구글은 AI 개발에 책임을 두어 신뢰성을 높이고 고객과의 신뢰를 구축합니다.
• 🌱 지속 가능한 접근 방식: 책임 있는 AI는 반복적인 과정이며, 조직의 크기에 상관없이 시작하는 것이 중요합니다.

숫자 기반 통찰력

이 비디오 섹션에서는 특별한 숫자 정보가 제시되지 않았습니다.

예시 탐구 질문들

1. 기술 혁신이 가져올 수 있는 부정적인 영향에는 어떤 것들이 있나요? (1번을 입력하여 질문하세요)

비디오에서는 기술 혁신, 특히 인공지능(AI)의 발전이 가져올 수 있는 몇 가지 부정적인 영향에 대해 언급합니다. 이러한 영향들은 다음과 같습니다:

1. ML(기계 학습)의 공정성 문제와 역사적 편견의 확대 재생산: 기계 학습 시스템이 역사적으로 존재하는 편견을 반복하고, 이를 대규모로 확대할 수 있습니다.
2. 일자리에 대한 영향: AI가 주도하는 자동화로 인해 일부 직업이 사라질 가능성이 있으며, 이는 일자리 감소로 이어질 수 있습니다.
3. AI에 의한 결정에 대한 책임과 책임성 문제: AI가 내리는 결정에 대한 책임을 누가 지는지, 그리고 그러한 결정이 어떻게 관리되고 감독되는지에 대한 명확한 기준이 필요합니다.

이러한 문제들은 사회의 여러 분야와 사람들의 일상생활에 심각한 영향을 미칠 수 있으므로, 기술을 개발할 때 윤리적 고려가 매우 중요합니다. 구글은 책임 있는 AI의 실천을 강조하며, 이러한 부정적인 영향을 최소화하기 위해 노력하고 있습니다.

2. 구글은 AI 개발에 어떻게 책임을 두고 있나요? (2번을 입력하여 질문하세요)

1. AI 원칙 준수: 모든 프로젝트가 구글의 AI 원칙과 일치하도록 하며, 이 원칙들은 투명성, 공정성, 책임감, 그리고 개인 정보 보호를 포함합니다.
2. 검토 및 평가 과정: 제품과 사업 결정을 내릴 때 일련의 평가와 검토를 거쳐 일관성 있고 엄격한 접근 방식을 유지합니다.
3. 신뢰 구축: 책임 있는 AI를 개발함으로써 더 나은 모델을 만들고 고객 및 그들의 고객과의 신뢰를 구축합니다.
4. 지속적인 협력과 학습: AI 사용과 개발에 대한 지속적인 대화와 협력을 통해 책임 있는 AI 실천을 강화하며, 이는 구글 뿐만 아니라 전체 AI 커뮤니티에 이익이 됩니다.

3. 작은 조직도 책임 있는 AI를 도입할 수 있는 방법은 무엇인가요? (3번을 입력하여 질문하세요)

비디오에서는 크기에 상관없이 모든 조직이 책임 있는 AI를 시작할 수 있다고 강조합니다. 이 과정은 반복적이며 헌신, 규율, 그리고 시간이 지남에 따라 학습하고 조정하는 의지가 필요합니다. 구글은 자원이 많고 인력이 많은 큰 조직이기는 하지만, 작은 조직도 몇 가지 기본적인 단계로 시작할 수 있다고 설명합니다. 중요한 것은 자사의 가치와 제품이 만들고자 하는 영향에 대해 정기적으로 반성하며 책임 있는 AI를 구축하는 것입니다. 이러한 접근 방식은 모든 조직이 AI를 책임감 있게 사용하는 문화를 조성하는 데 도움이 됩니다.

3. 구글의 AI 원칙 소개

• 🌟 사회적 이익: AI는 사회적으로 유익해야 하며, 전반적인 이점이 예상되는 위험을 상당히 초과해야 합니다.
• ⚖️ 공정성: AI는 부당한 편견을 만들거나 강화하지 않아야 하며, 인종, 성별 등에 따른 부정적인 영향을 피해야 합니다.
• 🛡️ 안전성과 책임: AI는 안전하게 구축되어야 하며, 사람들에게 피드백을 제공할 기회를 가져야 합니다.

숫자 기반 통찰력

이 비디오 섹션에서는 특별한 숫자 정보가 제시되지 않았습니다.

예시 탐구 질문들

질문 1: 비디오에서 AI가 사회적으로 어떻게 유익할 수 있는지 설명하고 있나요?

비디오에서는 AI가 사회적으로 유익하다는 원칙을 강조합니다. 이는 AI 프로젝트가 경제적, 사회적 요인을 고려하여 진행되어야 하며, 전반적인 이득이 예상되는 위험을 크게 초과할 때만 진행되어야 한다고 설명합니다. 이는 AI가 광범위한 사회적 혜택을 제공하고, 부정적인 결과를 최소화하는 방식으로 구현되어야 함을 의미합니다.

질문 2: AI 개발 시 공정성을 유지하기 위해 구글은 어떤 조치를 취하고 있나요?

구글은 AI가 생성하거나 강화할 수 있는 부당한 편견을 피하기 위해 노력하고 있습니다. 이는 특히 인종, 민족, 성별, 국적, 소득, 성적 지향, 능력 및 정치적 또는 종교적 신념과 같은 민감한 특성과 관련된 부정적인 영향을 피하는 것을 포함합니다. 구글은 이러한 공정성을 유지하기 위해 AI 시스템의 설계와 테스트 과정에서 철저한 기준을 적용합니다.

질문 3: AI가 사람들에게 책임을 지고 있는 방법은 무엇인가요?

비디오에 따르면, AI는 사람들에게 책임을 져야 하며, 적절한 피드백 기회와 관련된 설명, 이의 제기의 기회를 제공하는 시스템으로 설계되어야 합니다. 또한, 구글은 개인 정보 보호 설계 원칙을 포함시키고, 데이터 사용에 대한 적절한 투명성과 제어를 제공하여 사용자의 권리를 보호합니다.

4. The Economist Intelligence Unit 보고서

• 📈 경제적 영향: AI는 2030년까지 세계 GDP를 최대 15.7조 달러까지 증가시킬 수 있습니다.
• 🌐 책임 있는 AI의 중요성: 책임 있는 AI는 성공적인 AI로, 장기적인 신뢰를 바탕으로 배포됩니다.

숫자 기반 통찰력

• AI는 2030년까지 전 세계 GDP를 최대 15.7조 달러까지 증가시킬 수 있습니다.

예시 탐구 질문들

질문 1: 책임 있는 AI가 경제에 미치는 영향은 무엇인가요?

비디오에 따르면, 책임 있는 AI의 도입과 실천은 세계 경제에 상당한 긍정적 영향을 미칠 것으로 예상됩니다. 구체적으로, PricewaterhouseCoopers의 예측에 따르면 AI는 2030년까지 전 세계 GDP를 최대 15.7조 달러까지 증가시킬 수 있습니다. 이러한 경제적 이익은 AI가 책임 있고 포괄적이며 공정하게 배포될 때 실현될 수 있습니다.

질문 2: 책임 있는 AI를 통한 경쟁 우위는 어떻게 확보할 수 있나요?

비디오에서는 책임 있는 AI 프로그램과 관행이 비즈니스 리더들에게 전략적이고 경쟁적인 이점을 제공한다고 설명합니다. 책임 있는 AI의 도입은 제품 품질을 향상시키고, 인재 유치 및 유지, 데이터 관리 및 개인 정보 보호를 강화함으로써 기업의 전반적인 신뢰성과 브랜드 가치를 높일 수 있습니다.

질문 3: 책임 있는 AI의 성공적인 배포를 위해 필요한 요소는 무엇인가요?

성공적인 책임 있는 AI 배포를 위해서는 여러 요소가 필요합니다. 비디오에 따르면, AI는 사회적으로 유익하며, 불공정한 편견을 만들거나 강화하지 않고, 안전하게 구축되어야 합니다. 또한, 적절한 피드백 기회, 관련된 설명, 이의 제기 기회를 제공해야 하며, 과학적 우수성의 높은 기준을 유지해야 합니다. 이 모든 요소는 AI가 장기적으로 신뢰를 바탕으로 성공적으로 배포될 수 있도록 합니다.

5. 책임 있는 혁신을 위한 비즈니스 사례

• 🌍 제품 개발에 대한 책임 있는 AI 실천: 97%의 조사 응답자가 제품 혁신을 위한 윤리적 AI 검토의 중요성에 동의합니다.
• 📈 신뢰성 있는 AI 시스템: 신뢰는 기업이 AI를 도입하는 데 있어 가장 큰 장애물로 남아 있으며, 책임 있는 AI는 이를 해결하는 데 도움을 줍니다.
• 💼 인재 유치 및 유지: 책임 있는 AI 실천을 통해 최고의 인재를 끌어들이고 유지할 수 있으며, 이는 경쟁력을 강화합니다.
• 🔒 데이터 보호의 중요성: 데이터 보안과 개인 정보 보호는 AI 도입의 주요 장애물로, 적절한 데이터 관리가 중요합니다.
• 🏛️ AI 규제에 대비: 기업은 새로운 규제가 도입될 때 유리한 위치를 점할 수 있도록 책임 있는 AI를 개발해야 합니다.
• 📊 수익성 향상: 책임 있는 AI는 매출 성장을 촉진하고, 기업의 재무 성과에 긍정적인 영향을 미칩니다.
• 🤝 파트너십 강화: 투자자들은 책임 있는 AI 실천을 통해 그들의 포트폴리오를 개인적 가치와 일치시키려 하며, 이는 기업 전략에 영향을 줍니다.
• 🛡️ 신뢰와 브랜딩 유지: 책임 있는 AI 실천을 통해 기업은 공공의 신뢰와 브랜딩을 강화할 수 있습니다.

숫자 기반 통찰력

• 97%의 응답자가 제품 혁신을 위한 윤리적 AI 검토의 중요성에 동의했습니다.
• 40%의 기업이 윤리적 문제로 인해 AI 프로젝트를 포기했습니다.
• 데이터 침해의 평균 비용은 미국에서 819만 달러에 달합니다.

예시 탐구 질문들

질문 1: 책임 있는 AI가 제품 개발에 어떻게 기여할 수 있나요?

비디오에서는 책임 있는 AI가 제품 개발에 중요한 기여를 한다고 설명합니다. 책임 있는 AI 실천을 통해 기업은 제품 개발 초기 단계에서 잠재적인 해로움을 식별하고 완화할 수 있는 기회를 갖게 됩니다. 이는 제품 출시 지연, 작업 중단, 시장에서의 제품 철수와 같은 리스크를 줄이는 데 도움이 됩니다. 또한, 윤리적 AI 검토는 제품이 책임 있는 AI 디자인과 잘 조화를 이루도록 도와, 최종 제품의 품질과 사용자 신뢰를 향상시키는 데 기여합니다.

질문 2: 인재 유치 및 유지에 책임 있는 AI가 어떻게 도움을 줄 수 있나요?

비디오는 책임 있는 AI 실천이 최고의 인재를 끌어들이고 유지하는 데 중요한 역할을 한다고 강조합니다. 오늘날 경쟁이 치열한 기술 인재 시장에서, 작업자들은 단순한 급여와 역동적인 직무 이상을 원합니다. 그들은 윤리적 문제를 적극적으로 다루는 고용주에게 더 강한 충성도를 보입니다. 따라서, 책임 있는 AI를 실천하는 조직은 공유된 가치와 목표를 통해 직원들과의 신뢰와 참여를 구축하고, 이를 통해 최고의 인재를 유치하고 유지할 수 있습니다.

질문 3: 데이터 보안과 개인 정보 보호를 어떻게 강화할 수 있나요?

비디오에서는 데이터 보안과 개인 정보 보호가 AI 도입의 큰 장벽 중 하나로, 이를 강화하는 것이 매우 중요하다고 설명합니다. 조직은 데이터를 수집, 사용 및 보호하는 방법에 대해 신중하게 고려해야 합니다. 책임 있는 AI 실천을 통해 기업은 데이터 보호와 관련된 소비자의 우려를 해소하고, 이로 인해 사용자의 신뢰를 쌓을 수 있습니다. 또한, 강화된 데이터 보호 조치는 기업이 규제 준수 비용을 줄이고, 데이터 위반으로 인한 재정적 손실을 최소화하는 데 도움이 됩니다.

6. AI의 기술적 고려사항 및 윤리적 우려

• 🔄 윤리적 딜레마와 AI: AI 개발 과정에서 다양한 윤리적 딜레마를 마주하게 되며, 이러한 문제를 해결하기 위해서는 깊은 가치 고민이 필요합니다.
• 🌐 AI의 사회적 영향: AI 기술은 사회에 큰 영향을 미칠 수 있으며, 이로 인해 책임 있는 AI의 중요성이 강조됩니다.
• 📜 윤리와 법의 구분: 윤리는 법과 다르며, 종종 법적으로 허용되는 행위가 비윤리적일 수 있습니다.

숫자 기반 통찰력

• 2020년 카프제미니 보고서에 따르면, AI와 관련된 윤리적 문제를 인식하는 경영진의 비율이 2019년 대비 두 배 증가하였습니다.
• AI 개발에 대한 윤리 지침을 정의한 조직의 비율이 5%에서 45%로 증가하였습니다.

예시 탐구 질문들

질문 1: AI 개발 시 마주할 수 있는 윤리적 딜레마는 어떤 것들이 있나요?

비디오에서는 AI 개발 과정에서 발생할 수 있는 다양한 윤리적 딜레마를 언급합니다. 예를 들어, AI 기술이 사회에 미치는 영향을 고려할 때, 개발자들은 이 기술이 가져올 수 있는 잠재적인 해로움과 이익을 균형있게 고려해야 합니다. 또한, AI가 개인의 프라이버시를 침해하지 않도록 보장하는 것과 같은 데이터 보호 문제, 그리고 AI 결정 과정의 투명성 확보 등이 주요 윤리적 고려사항입니다. 이러한 딜레마들은 종종 복잡하며, 명확한 ‘옳고 그름’을 넘어서서 깊은 윤리적 고민과 가치 판단을 요구합니다.

질문 2: 책임 있는 AI를 실천하기 위해 조직은 어떤 접근을 취해야 하나요?

비디오에 따르면, 조직은 책임 있는 AI를 실천하기 위해 명확한 윤리적 가치와 프로세스를 개발해야 합니다. 이를 위해 조직은 내부 및 외부 이해관계자와 협력하여 윤리적 문제를 인식하고, 이에 대한 지침을 마련해야 합니다. 또한, AI 기술이 가져올 수 있는 부정적인 영향을 최소화하고, 사회적으로 긍정적인 영향을 미칠 수 있도록 다양한 배경과 전문성을 가진 사람들로 구성된 팀을 이용해 이러한 문제를 다각도로 접근해야 합니다. 결국, 조직의 윤리적 지향점은 그들의 기술 개발과 사용 방식을 통해 반영되어야 합니다.

질문 3: 법과 다른 AI의 윤리적 고려사항에는 어떤 것들이 포함되나요?

비디오에서는 AI 윤리가 법과 다르다는 점을 강조합니다. 법은 사회적 규범과 기준을 설정하지만, 모든 윤리적 행동이 법적으로 규제되지는 않습니다. 예를 들어, AI를 통한 대규모 감시나 개인 데이터의 부적절한 사용과 같은 행위는 법적으로 허용될 수 있지만 윤리적으로는 문제가 될 수 있습니다. 반대로, 시민 불복종과 같은 일부 윤리적 행위는 법적으로 금지되어 있을 수 있습니다. 따라서 조직은 단순히 법을 준수하는 것을 넘어서서, 기술을 사용함에 있어 깊은 윤리적 고려를 통해 더 큰 사회적 책임을 지고 행동해야 합니다.

7. 인공지능에 대한 우려

• 🤖 투명성 문제: AI 시스템이 복잡해짐에 따라, 이들이 어떻게 결정을 내리는지 이해하는 것이 점점 어려워지고 있습니다.
• ⚖️ 부당한 편견: AI는 기존 사회 시스템에 존재하는 편견을 드러내고 확대할 수 있습니다.
• 🔒 보안 취약성: AI 시스템은 악의적인 사용으로 인한 보안 위협에 취약할 수 있습니다.
• 🛡️ 프라이버시 침해: AI는 대량의 데이터를 신속하게 수집하고 분석할 수 있는 능력 때문에 프라이버시 침해 가능성이 높습니다.
• 📉 AI 유발 실업 및 기술 저하 우려: AI가 특정 직업을 대체함으로써 실업을 증가시키고 인간의 기술을 저하시킬 수 있습니다.

숫자 기반 통찰력

• 2020년 카프제미니 보고서에 따르면 AI 관련 윤리적 문제를 경험한 조직이 90% 이상입니다.
• AI 개발에 대한 윤리 지침을 마련한 조직이 5%에서 45%로 증가하였습니다.

예시 탐구 질문들

질문 1: AI 시스템의 투명성을 어떻게 개선할 수 있나요?

비디오에서는 AI 시스템의 투명성 개선을 위해 시스템이 어떻게 결정을 내리는지 이해할 수 있도록 만드는 것이 중요하다고 강조합니다. 이를 위해 개발자들은 AI 모델의 결정 과정에 대한 설명 가능성을 높이고, 사용자와 개발자가 모델의 작동 방식을 더 잘 이해하고 예측할 수 있도록 지원하는 도구와 프로세스를 구현해야 합니다. 또한, AI의 결정에 영향을 미치는 요소들을 명확히 하고, 필요한 경우 인간이 개입하여 조정할 수 있도록 시스템을 설계하는 것이 포함됩니다.

질문 2: AI에서 부당한 편견을 어떻게 줄일 수 있나요?

AI에서 부당한 편견을 줄이기 위해, 비디오에서는 데이터 세트의 다양성을 높이고, 문제의 정의부터 모델 생성, 검증에 이르기까지 AI 개발의 모든 단계에서 사회적 맥락과 잠재적인 편견을 고려하는 것이 중요하다고 언급합니다. 특히, 소수 집단이 오인식될 가능성을 줄이기 위해 훈련 데이터에서 다양한 인구 그룹의 대표성을 확보하고, 부정적인 영향을 미칠 수 있는 편견을 식별하고 수정하는 메커니즘을 개발하는 것이 필요합니다.

질문 3: AI가 프라이버시와 보안을 위협할 때 어떻게 대응해야 하나요?

AI가 프라이버시와 보안을 위협할 경우, 비디오에서는 데이터 보호와 정보 보안의 전통적인 관행을 강화하고, AI 특유의 새로운 위협에 대응하기 위한 조치를 취해야 한다고 설명합니다. 이를 위해 훈련 데이터의 보안을 강화하고, AI 시스템이 악용될 수 있는 취약점을 감지하고 대응하는 능력을 향상시키며, AI 생성 콘텐츠의 진위를 판별할 수 있는 기술을 개발하는 것이 중요합니다. 또한, 사용자의 데이터가 어떻게 수집, 사용되고 있는지에 대한 투명성을 높이고, 사용자의 동의와 통제 하에 이루어지도록 보장해야 합니다.

8. 구글의 AI 원칙 개발 방법

• 🌐 AI 원칙의 필요성: 구글은 AI를 책임 있게 개발하고 사용하기 위해 구체적인 AI 원칙을 설계하였습니다.
• 🤖 AI 원칙 개발 과정: 구글은 다양한 배경과 전문성을 가진 팀을 구성하여 AI 원칙을 개발하였고, 여러 단계의 검토와 피드백을 통해 이 원칙들을 정제하였습니다.
• 📋 포괄적 접근 방식: 구글은 AI 원칙을 통해 연구, 제품 개발, 비즈니스 결정을 안내하며, 다양한 이해관계자의 목소리를 반영하기 위해 노력하였습니다.

숫자 기반 통찰력

• 2019년과 2020년 사이에 AI 원칙을 정의한 조직의 수가 40% 증가하였습니다.

예시 탐구 질문들

질문 1: 구글이 AI 원칙을 개발하게 된 배경은 무엇인가요?

비디오에서는 구글이 AI를 책임 있게 개발하고 사용하기 위해 AI 원칙을 개발하게 된 배경을 설명합니다. 구글은 기존의 미션과 가치를 바탕으로 연구와 제품 개발에 있어 적극적으로 적용할 수 있는 AI 원칙이 필요함을 인식했습니다. 이러한 원칙은 AI 기술의 복잡성과 사회적 영향을 고려할 때 필수적이었으며, AI 기술이 기업의 중요한 부분으로 자리 잡으면서 이에 대한 체계적인 접근이 요구되었습니다.

질문 2: AI 원칙을 개발하는 과정에서 구글은 어떤 절차를 따랐나요?

구글은 AI 원칙을 개발하기 위해 다양한 배경과 전문성을 가진 인력을 포함한 크로스 펑셔널 팀을 구성했습니다. 이 팀은 사용자 연구, 법률, 공공 정책, 프라이버시, 온라인 안전, 지속 가능성 등 다양한 분야의 전문가들로 구성되었습니다. 구글은 AI 원칙을 만들기 위해 광범위한 연구를 수행하고, 다양한 이해관계자와의 토론을 통해 피드백을 받았습니다. 이 과정은 여러 차례의 반복과 검토를 통해 진행되었으며, 최종적으로 AI 원칙을 정립하고 발표하였습니다.

질문 3: 구글의 AI 원칙은 어떻게 일상적인 비즈니스 결정에 적용되나요?

구글의 AI 원칙은 연구와 제품 개발 뿐만 아니라 일상적인 비즈니스 결정에도 적용됩니다. 이 원칙들은 구글 직원들이 결정을 내릴 때 윤리적 고려를 기반으로 하도록 돕습니다. 구글은 AI 원칙을 회사의 대화, 제품 개발 과정의 기회 및 위험 검토, 그리고 모든 구글러가 결정을 내릴 때 공유하는 윤리적 약속으로 삼아 활용하고 있습니다. 이를 통해 구글은 기술 개발과 혁신뿐만 아니라 이러한 개발이 회사의 미션과 가치에 부합하도록 보장합니다.

9. 구글의 AI 거버넌스

• 📘 AI 원칙의 실행: 구글은 AI 원칙을 실제로 적용하기 위해 철저한 검토 과정을 설정하였습니다.
• 🤝 AI 거버넌스의 중요성: 강력한 AI 거버넌스 과정은 기술의 윤리적 사용을 보장하는 데 필수적입니다.
• ❓ 흔한 오해: 윤리적인 사람들만 고용한다고 해서 AI 제품이 윤리적으로 보장되는 것은 아니며, 책임 있는 AI를 위한 체크리스트는 실제로 효과적이지 않습니다.

숫자 기반 통찰력

• AI 원칙을 효과적으로 실행하기 위해, 구글은 다양한 전문가가 포함된 포괄적인 검토 위원회를 설립하였습니다.

예시 탐구 질문들

질문 1: AI 원칙을 실제로 적용하기 위한 구글의 검토 과정은 어떻게 이루어지나요?

비디오에서는 구글이 AI 원칙을 실제로 적용하기 위해 체계적인 검토 과정을 설립했다고 설명합니다. 이 과정은 AI 원칙을 구현하는 데 필요한 가치를 확립하고 기술 개발을 평가하는 출발점을 제공합니다. 검토 과정에는 다양한 전문가가 포함된 여러 거버넌스 팀이 참여하며, 이들은 새로운 프로젝트, 제품, 거래가 AI 원칙과 일치하는지 평가합니다. 이 과정은 AI 기술의 윤리적 사용을 지속적으로 보장하기 위해 설계되었습니다.

질문 2: AI 거버넌스 과정에서 중요한 역할을 하는 팀은 어떤 것들이 있나요?

구글의 AI 거버넌스 구조에는 몇 가지 중요한 팀이 포함되어 있습니다. 첫 번째는 중앙 ‘책임 혁신 팀’으로, 다양한 구글 제품 영역에서 AI 원칙 검토를 지원하고, AI 원칙에 대한 공통적인 해석을 확립합니다. 두 번째는 기술, 기능, 응용 분야에서의 전문 지식을 제공하는 고급 전문가들로 구성된 팀입니다. 세 번째 팀은 가장 복잡하고 어려운 문제를 다루는 고위 경영진으로 구성된 이사회로, 회사 전반에 걸쳐 중요한 결정을 내립니다. 이 팀들은 AI 기술의 윤리적 적용을 보장하고, 거버넌스의 일관성을 유지하는 데 중추적인 역할을 합니다.

질문 3: 책임 있는 AI를 위한 체크리스트가 왜 효과적이지 않은가요?

비디오에 따르면, 책임 있는 AI를 위한 체크리스트는 실제로는 종종 효과적이지 않습니다. 체크리스트는 안정감을 주고 간단해 보일 수 있지만, AI와 같은 신흥 기술의 거버넌스에는 적합하지 않습니다. 기술의 세부 사항과 사용 상황이 각각 독특하기 때문에 각 사례를 개별적으로 평가해야 하며, 체크리스트는 비판적 사고를 제한하고 윤리적 맹점을 초래할 수 있습니다. 대신, 구글은 윤리적 결정을 내리고 윤리적 숙고에 대한 공간을 만드는 관행을 구축하는 것이 중요하다고 강조합니다. 이러한 접근 방식은 보다 신뢰할 수 있는 결과를 도출하는 데 도움이 됩니다.