인공지능 알고리즘의 편향성, 불투명성이 법적 의사결정에 미치는 영향 및 규율 방안
Effects of bias and opacity of artificial intelligence algorithms on legal decision making and its discipline
- 발행
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- 소속·발행
- 영남대학교
- 출처
- 국내 KCI
- DOI
- 10.17007/klaj.2017.66.3.002
- 원문
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개념
키워드
인공지능 알고리즘, 법적 의사결정, 차별, 재범의 위험성, 예측 모델, 범죄예측, 머신러닝, 불투명성, 편향성, Artificial intelligence Algorithms, Legal Decision making, Discrimination, Recidivism risk, Predictive Model, Machine learning, Opacity, Bias.
초록
인공지능의 파급력은 대단하다. 법률 분야에서도 다양한 형태로 인공지능의 활용이 모색되고 있다. 특히 머신러닝이 인공지능의 대세가 되면서 법률분야의 파괴적 혁신을 주도하고 있는 양상이다. 인공지능이 인간의 지능을 초월하는 특이점 현상이 거론되기도 하고, 인공지능으로 인해 많은 직업이 사라지게 될 것이라거나, 또는 인공지능이 인류의 생존에 위협이 될 것이라는 우려 섞인 전망도 없지 않다. 그러나 인공지능은 이미 현실에서 작동되고 있으며 특히 인공지능이 인간의 의사결정을 대체하는 기능을 수행하고 있다는 사실은 간과하기 쉽다. 미국 경찰은 오래 전부터 인공지능 알고리즘을 이용한 범죄예측기법을 사용하여 범죄예방 활동을 벌이면서 범죄율 감소 등 상당한 성과를 거두고 있으며, 형사사법에서도 보호관찰이나 보석결정, 심지어 판결과정에서까지 재범의 위험성 예측을 위한 인공지능의 통계적 예측 기법이 널리 쓰이고 있다. 본고에서는 인공지능 알고리즘에 의한 법적 의사결정이나 예측 과정에서 나타날 수 있는 여러 가지 문제점에 대하여 논의해보고자 하였다. 인공지능 알고리즘에 의한 예측이나 의사결정은 주관이나 편견에 의해 좌우되는 인간의 결정과는 달리 객관적이고 편견에서 자유로울 것이라고 생각하게 마련이지만, 의외로 인공지능 알고리즘에 의한 의사결정은 오류가능성 뿐만 아니라 편향성과 차별적 결과를 보이고 있다는 것이 밝혀졌다. 이러한 인공지능 알고리즘에 의한 의사결정의 편향성과 그로 인한 차별적 결과는 차별금지라고 하는 사회적 가치를 훼손할 우려가 크다. 따라서 이러한 편향성 문제 등 인공지능 알고리즘에 의한 의사결정이 가지고 있는 여러 가지 문제점에 대한 대책으로는 차별적 결과를 시정하는 사후적 규율뿐만 아니라 인공지능 의사결정 도구의 설계와 구현, 성능 평가 과정에서 차별적 결과 생성을 사전에 차단하려는 사전 규제 방안을 모색할 필요가 크다. 특히 인공지능 알고리즘에 의한 법적 의사결정과 같은 공적 영역에서는 의사결정의 영향력이 광범위하고 어떤 급부의무나 부작위가 문제되는 사적 영역에서의 개별적 사후 구제와는 다른 방도가 필요한데, 이미 차별적 효과가 발생한 후 사후적 구제를 모색하기 보다는 의사결정 과정에서 차별적 효과를 가져 올 수 있는 알고리즘 요소를 원천 차단하는 것이 효율적일 것으로 보인다. 이러한 사전규제 방안 중 개발과정의 사전 통제와 사용승인을 통한 적법성 규제가 우선적 고려 대상이다. 개발과정의 사전 통제에는 윤리적 설