번역: 이준성 기자
오늘날 우리는 인간의 상상력의 한계를 뛰어넘는 질문에 직면하고 있다. 공상 과학의 영역이었던 인공지능(AI)은 이제 우리 삶의 중요한 일부가 됐다. 그러나 AI의 부상과 함께 우리의 주의와 성찰을 요구하는 윤리적 딜레마도 등장했다.
AI의 능력의 한계점에 서 있는 지금, 우리는 여러가지 어려운 질문에 시달리고 있다: AI가 언젠가 인간을 대체할 수 있을까? 제작자를 공격할 가능성은 없을까? 인류에게 큰 위협일까? 이러한 질문은 미디어 홍수속에서 격렬한 논쟁을 불러일으키고 있다.
AI의 본질:
우리는 윤리적인 함정에 빠지기 전에, AI의 본질을 이해하는 것이 중요하다. 즉 AI는 업무를 자동화하고, 새로운 서비스를 창출하며 경제적 효율성을 높일 수 있는 기술이다. 생성AI는 이러한 측면에서 획기적인 기술이며, 그 응용 분야는 계속 확장되고 있다. 하지만 AI 시스템은 기본적으로 프로세서 내부에서 실행되는 복잡한 알고리즘이며, 방대한 양의 데이터를 수집할 수 있다는 점을 기억하는 것이 중요하다.
튜링 테스트 그 이상:
한때 인간과 인공지능을 구분하는 것으로 여겨졌던 튜링 테스트를 곧 AI가 통과할 것이라는 주장을 들어본 적이 있다. 하지만 튜링 테스트는 시간이 지남에 따라 그 빛을 잃었다. 아무리 발전된 기계라 하더라도 인간의 지능, 적응력, 상황 민감성, 반사성, 의식을 따라잡기에는 역부족이다. AI가 곧 이러한 속성을 갖추게 될 것이라는 생각은 현실보다는 공상과학 소설이나 신화에 더 뿌리를 두고 있는 듯하다.
윤리적 환경:
철학적 고려 사항 외에도 우리는 챗GPT와 같은 AI 도구의 등장으로 가속화되고 있는 실용적인 윤리적 문제에 직면해 있다. 이러한 문제는 오랫동안 알고리즘 연구자들, 입법자들, 기업체들을괴롭혀 왔다. 중요한 우려 사항은 AI로 인해 악화되는 차별과 잘못된 정보의 확산이다. 하지만 이 부분에 대해서는 주요 국가들에 의해 이미 해결책이 마련되고 있다는 점이 고무적이다.
윤리적 원칙은 이제 AI 개발의 근간이 되고 있다. 투명성과 책임성을 보장하고 소비자와 사용자에게 이러한 시스템에 대한 인사이트를 제공하기 위한 가이드라인이 마련되고 있다. 또한 기업들은 데이터 큐레이션과 다양한 팀 구성을 통해 특히 성별과 외모에 대한 알고리즘의 편견을 최소화하기 위한 노력을 기울이고 있다.
유럽연합(EU)은 가장 위험한 AI 애플리케이션을 억제하기 위한 규제 초안을 마련하는 등 적극적인 자세를 취하고 있다. 아시아를 포함한 다른 지역에서도 이러한 추세에 발맞춰 AI에 대한 자체 거버넌스 프레임워크를 개발할 것으로 예상된다. AI의 책임 있는 사용에 대한 이러한 노력은 각국 정부가 이러한 문제를 얼마나 중요하게 여기고 있는지를 잘 보여준다.
교육과 사회 변화:
그러나 AI의 오용에 맞서 싸우는 것은 규제와 기술 솔루션에만 국한되지 않는다. 교육과 사회 변화로까지 확장돼야 한다. 우리는 디지털 시대에 자리 잡은 즉각성 문화에서 벗어나야 하며 이는 AI 도구의 광범위한 채택으로 인해 더욱 악화될 위험이 있다.
생성 AI는 그 강력한 잠재력에도 불구하고 콘텐츠의 신뢰성에 불확실성을 초래한다. 의심스러운 콘텐츠의 확산, 즉각적인 반응, 대립과 같은 소셜 미디어의 기존 결함을 악화시킬 수 있다. 또한 비판적인 질문없이 '기성품' 답변을 반복해서 제공함으로써 지적 안일주의를 조장할 수 있다.
인공지능이 인류에게 실존적 위협을 가할 수 있다는 생각은 시기상조로 보일 수 있지만, 우리는 행동에 대한 촉구에 귀를 기울여야 한다. 우리는 그동안 우리의 민주주의에 침투했고 음모론을 부채질했던 허위정보의 확산으로 즉각적인 만족을 조성했던 위험한 충동을 AI로부터 해결해야만 한다.
더 건강한 디지털 사회를 구축하기 위해서는 생성 AI의 문맥을 파악하고 비판적 평가와 건설적인 대화를 장려해야 한다. 이러한 원칙은 이론과 실천 모두에서 글로벌 교육 시스템의 중심이 되어야 한다. 그래야만 과학, 의학, 생산성, 교육을 발전시키고 모두를 위한 더 나은 미래를 보장하기 위해 AI의 막대한 잠재력을 활용할 수 있다.
