AI의 윤리 및 안전성에 관한 논의는 인공지능(Artificial Intelligence, AI)의 급속한 발전과 함께 중요한 연구 주제로 부상하였다. 여기서는 AI 윤리와 안전성의 개념을 먼저 정의하고, 고전적 이론과 연구를 통해 그 역사적 맥락과 정전(正典) 이론과의 연관성을 살펴본다. 이어서 한국 내 데이터를 중심으로 실제 사례를 검토하며 안전성 범주인 SAFE 모델(보안설계 Secure, 피해 회피 Avoid harm, 안전장치 Fail safe, 오류제어 Error control)을 적용하여 분석한다. 마지막으로 현장에서의 시사점 및 한계, 그리고 향후 과제를 제시한다.
AI 윤리(Ethics of AI)는 인공지능이 인간 사회에 미치는 영향과 그에 따른 도덕적 책임을 다루는 학문 분야이다. 윤리란 고전적으로 칸트(Immanuel Kant, 1785)의 정언명령(Categorical Imperative)처럼 보편적 도덕 원칙을 의미하며, AI 윤리 역시 공정성(fairness), 투명성(transparency), 책임성(accountability)과 같은 핵심 원칙을 포함한다. 안전성(Safety)은 시스템이 의도한 대로 작동하며, 예기치 않은 피해를 방지하는 상태를 의미한다. 특히 AI 분야에서는 보안설계(Secure), 피해 회피(Avoid harm), 안전장치(Fail safe), 오류제어(Error control)의 네 가지 요소로 구분하는 SAFE 모델이 널리 활용된다. 이 네 가지 요소는 각각 시스템이 외부 공격에 견디는 보안성, 인명 및 재산 피해를 방지하는 기능, 장애 시 자동으로 안전한 상태로 전환되는 메커니즘, 그리고 오류 발생 시 이를 조절하고 수정하는 능력을 뜻한다.
AI 윤리 및 안전성 연구의 역사적 맥락을 보면, 초기 인공지능 연구는 주로 기술적 성과와 문제 해결 능력에 집중하였다. 그러나 1970년대부터 인공지능의 사회적 영향과 윤리적 문제에 대한 논의가 본격화하였다. 위대한 윤리 철학자 존 롤스(John Rawls, 1971)는 정의론(Theory of Justice)에서 공정한 사회 시스템 설계의 중요성을 강조하였고, 이는 AI의 공정성 원칙에 영향을 미쳤다. 또한, 앨런 튜링(Alan Turing, 1950)의 ‘튜링 테스트’는 기계 지능의 가능성과 한계를 탐구하면서 AI 윤리 문제의 출발점이 되었다. 1990년대 들어 AI 안전성 연구는 복잡한 시스템 이론과 결합하여 발전하였으며, 특히 제임스 라이언(James Reason, 1990)은 인간 오류 이론(Human Error Theory)을 통해 오류제어(Error control)의 중요성을 체계적으로 제시하였다. 이와 같은 고전 연구들은 AI 윤리 및 안전성의 정전 이론으로 자리잡으며 현재의 정책 및 실무 지침에 영향을 주었다.
한국에서는 AI 윤리 및 안전성에 관한 연구와 정책이 2010년대 중반부터 활발해졌다. 과학기술정보통신부(2019)의 ‘인공지능 윤리기준’ 제정은 국내 최초로 AI의 윤리적 원칙과 안전성 확보 방안을 명문화한 사례이다. 국내 기업인 N사는 AI 챗봇 개발 과정에서 편향 문제를 발견하여, 공정성 확보를 위한 데이터 검증 절차를 강화하였다(2021). 또한, KAIST와 서울대 공동 연구(2022)는 한국어 자연어처리 AI의 오류 발생률을 3% 이하로 낮추기 위한 오류제어(Error control) 기술을 제안하였다. 이러한 사례들은 SAFE 모델의 각 요소가 실제 한국 AI 산업 현장에서 어떻게 적용되는지를 보여준다. 특히 피해 회피(Avoid harm)와 보안설계(Secure)는 정부의 개인정보 보호법 강화와 연계되어 AI 서비스의 신뢰성 제고에 기여하고 있다.
AI 윤리와 안전성 확보는 단순한 기술적 과제를 넘어 사회적 신뢰 구축과 직결된다. 여기서 실무적 시사점은 첫째, AI 개발 초기 단계부터 윤리와 안전성 원칙을 통합하는 설계 철학이 필요하다. 둘째, SAFE 모델 각 요소에 대한 구체적 평가 지표와 검증 절차를 마련하여 지속적 모니터링을 수행해야 한다. 셋째, 한국 사례에서 보듯, 편향 제거 및 오류제어 기술은 데이터 품질 관리와 밀접하게 연계되어야 한다. 넷째, 법적·제도적 틀과 기술적 안전장치 간 균형을 맞추어 AI의 책임성을 강화해야 한다. 마지막으로, AI 윤리 및 안전성 교육과 인식 제고가 전 산업 분야에 걸쳐 이루어져야 한다. 그러나 현행 연구는 AI의 복합적 위험을 포괄적으로 다루기에는 한계가 있으며, 특히 인간-기계 상호작용의 윤리적 문제와 긴급 상황 대응 안전성 분야는 추가 연구가 필요하다.
이 글은 AI 윤리 및 안전성의 정의와 역사적 맥락을 고전적 이론으로부터 시작하여, 한국 내 구체적 사례를 통해 SAFE 모델을 적용·검증하였다. 향후에는 더욱 정밀한 안전성 평가와 윤리적 기준의 국제적 조화, 그리고 실무 현장의 지속 가능한 실행 방안 개발이 요구된다.
제목: AI 윤리·안전성의 정석과 실천