[기고] 알고리즘과 AI의 차이점…규제가 중요한 이유
챗GPT 등장 이후 인공지능(AI)과 신기술, 혁신적인 서비스의 개발을 해하지 않으면서도 이용자의 권리와 개인정보를 보호하려면 어떤 것을 고려해야 할 지에 대한 논의가 최근 활발해진 분위기다. 급변하는 정보사회에서 AI와 개인정보 보호에 있어 우리 사회가 취해야 할 균형 잡힌 자세가 어떤 것인지에 대해 법무법인 태평양 AI팀에서 [AI 컨택]을 통해 2주 마다 다뤄보고자 한다. 알고리즘과 인공지능(AI)은 현대 기술의 중심에 자리잡고 있다. 이 둘은 종종 혼용되거나 유사한 개념으로 이해되기도 하지만 그 본질과 작동 방식, 응용 분야는 다소 다르다. 알고리즘은 특정 작업을 수행하기 위해 설계된 명확한 단계적 절차나 규칙의 집합이다. 이들은 입력 데이터를 받아 처리하고 결과를 도출하는 과정에서 일련의 지침을 따른다. 예를 들어 정렬 알고리즘은 숫자나 문자의 리스트를 특정 순서로 정렬하는데 사용된다. 알고리즘은 수학적 논리와 명확한 지침을 바탕으로 작동하며 예측 가능하고 재현 가능한 결과를 제공한다. 반면 AI는 기계가 인간의 지능적 행동을 모방할 수 있도록 하는 기술의 집합이다. AI는 머신 러닝, 딥 러닝 등 다양한 기술을 포함하며 이러한 기술들은 데이터를 통해 학습하고 패턴을 인식하며 예측을 수행할 수 있다. AI 시스템은 스스로 데이터를 분석하고 경험을 통해 성능을 향상시키며 복잡한 문제를 해결할 수 있다. 이는 알고리즘과 달리 더 큰 유연성과 자율성을 제공하지만, 그 결과는 항상 예측 가능하거나 명확하지 않을 수 있다. 알고리즘과 AI는 많은 공통점을 가지지만 규제의 필요성이 있어서 중요한 차이점이 존재한다. 알고리즘은 명확한 규칙에 따라 작동하므로 이에 대한 규제가 상대적으로 간단하다. 즉 알고리즘의 코드와 로직을 분석함으로써 그 작동 방식을 이해하고 문제가 발생할 경우 이를 수정할 수 있을 것이다. 하지만 AI는 그 복잡성과 자율성 때문에 규제가 더 어렵다. AI 시스템은 수많은 데이터를 기반으로 학습하고 그 작동 원리는 불투명한 경우가 많다. 이로 인해 AI의 결정에 어떤 편향이나 오류가 발생할 수 있는지 이해하고 검증하기는 매우 어려울 것이다. 이에 따라 AI에 대한 규제는 신중하게 접근해야 한다. AI의 정의가 아직 명확하지 않고 그 응용 분야도 빠르게 변화하고 있기 때문에 성급한 규제는 기술 발전을 저해하거나 의도치 않은 결과를 초래할 수 있다. 예컨대 지나치게 엄격한 규제는 AI 연구 및 개발의 속도를 늦출 수 있다. 이는 글로벌 경쟁력에 부정적인 영향을 미칠 수 있다. 반면 규제가 너무 느슨하면 AI의 오남용이나 윤리적 문제를 방지할 수 없을 것이다. AI 규제의 복잡성은 그 기술적 특성뿐만 아니라 사회적, 윤리적 측면에서도 나타난다. AI는 개인 정보 보호, 데이터 보안, 윤리적 결정 등 다양한 문제를 포함하고 있으며 이는 단순한 기술적 규제로 해결할 수 없는 경우가 많다. 자율 주행 차량 내 AI의 경우 도로 안전과 관련된 복잡한 윤리적 결정을 내릴 수 있어야 한다. 이러한 상황에서 AI의 행동을 규제하는 것은 기술적 문제뿐만 아니라 사회적 합의와 윤리적 기준을 필요로 한다. 이에 AI 규제는 단계적이고 포괄적인 접근이 필요하다. 먼저 AI 시스템의 투명성을 높이는 것이 중요하다. 이는 AI가 어떤 방식으로 작동하는지, 어떤 데이터에 기반해 학습했는지를 명확히 밝히는 것을 의미한다. AI의 결과에 대한 책임도 명확히 해야 한다. 이는 AI 시스템의 오작동이나 잘못된 결정에 대해 누가 책임을 질 것인지를 규명하는 과정이다. 마지막으로 AI의 사회적, 윤리적 영향을 평가하고 이에 대한 기준을 마련해야 한다. 이는 AI가 사회에 미치는 긍정적, 부정적 영향을 균형 있게 고려하는 것을 의미한다. 알고리즘은 이미 규제되고 있으며 이는 그 명확한 정의와 예측 가능한 특성 덕분이다. 반면 AI는 그 정의와 응용이 아직 명확하지 않고, 복잡성과 자율성으로 인해 규제가 더 어려운 상황이다. 이에 따라 AI 규제는 신중하게 접근해야 한다. 또 기술적, 사회적, 윤리적 측면을 모두 고려하는 포괄적인 접근도 필요하다. 이는 AI가 사회에 긍정적인 영향을 미치면서도 그 위험을 최소화할 수 있는 길을 마련할 것이다.
