[NIA] 지능정보사회의 새로운 과제와 대응 방안 3

 

 

 

 

6. 새로운 과제와 정책적 대응

 

지능정보 시대에 대한 대응책은 ~ 변화가 본질적이고 전면적이고 구조적인 만큼 사회혁명에 비견되는 새로운 틀이 요구된다.

 

 

1) 인공지능과 법규

 

법률의 제정과 개정은 기본적으로 후행적이다. 변화가 광범해지고 가속화하는 지능정보사회에서 기존과 같은 절차와 속도로 법규를 제·개정하는 구조로는 법규의 기능을 사실상 유지하기 어렵게 된다. 법규의 지체(time lag) 현상을 개선할 수 있는 새로운 시스템이 요구된다.

 

기술 변화가 빠른 지능정보사회에서는 법규 체계가 유연성과 확장성을 갖는 게 중요하다. 이를 위해서는 두 차원의 접근이 요구된다.

 

① 법규를 입안하는 행정가와 입법가들이 지능정보사회의 속성과 미래에 대한 지식, 이해를 갖추어야 한다. ② 결국 사회의 여론이 법률에 반영되는 구조이므로, 지능정보사회에 대해 다양한 방식으로 시민들에게 정보 제공이 이뤄져야 하고 이를 토대로 한 논의가 수렴되는 구조 또한 원활히 작동할 수 있도록 해야 한다.

 

기술의 개발과 테스트를 원천적으로 불가능하게 하는 법률들은 빠른 개정이 필요하다.

 

또한, 감성인식형 로봇이나 인공지능과 같은 인식, 판단, 행위를 할 수 있는 비인격 주체가 등장하는 현실에 맞춰 사람과 재화가 아닌 그 사이에 있는 제3의 비인격적 주체를 새로운 법적 주체와 대상으로 규정해 법률 체계 안에 포함하는 방법도 전향적으로 검토해야 한다.

 

글로벌 법적 기준과 최대한 일치되는 게 요구된다.

 

 

2) 산업적 기회

 

인공지능은 특정 산업과 서비스 분야에 한정해 적용되는 기술이 아니라 전기나 동력, 통신처럼 산업의 모든 분야에 적용되는 범용 기술로 성장하고 있다. 산업의 거의 모든 부분이 디지털화를 바탕으로 알고리즘에 의해 작동될 수 있는 구조로 변화되었다는 것이 인공지능이 범용화 된 배경이다.

 

인공지능은 모든 산업분야에서 활용되고 결합되므로, 컴퓨터공학이나 데이터 사이언스 등 정보기술 분야의 경쟁력뿐만 아니라 적용 대상인 각 영역의 지식과 노하우가 필수적이게 된다.

 

지능정보사회에서는 기술발달과 그로 인한 변화의 파급이 신속하고 강력한 만큼, 글로벌 차원에서 표준과 개방, 협력을 기반으로 한 인공지능 기반 기술을 지향해야 한다.

 

 

3) 교육의 변화

 

기억과 활용능력 위주로 가르치고 평가해온 기존 교육시스템은 인터넷과 인공지능이 범용화한 이후 근본적인 위기를 맞았다. 미래 교육은 인공지능 시대에 기계에 의해 대체되지 않을 인간의 역할과 역량을 모색해야 한다.

 

인공지능과 자동화 기술이 범용화 되는 시대는 무엇보다 지식이 방대한 규모로 생산되고 활용되고 또 빠르게 낡아버리는, 부단한 변화의 시기이다. 특정한 직무를 상정한 교육 대부분은 빠르게 변화하는 기술과 사회 변화로 인해 더 이상 유효하지 않게 되었다.

 

지식과 환경이 부단히 변화할 사회에서 가장 중요한 능력은 ‘늘 변화하면서 살 수’ 있는 능력, 즉 유연성이다.유연성은 새로운 정보를 거부하지 않고 적극적으로 학습하는 태도다.

 

지식정보 사회는 디지털과 인터넷을 기반으로 하고 있기 때문에 모든 지식과 정보에 누구나 도달할 수 있다는 것이 주요한 특징이다. 하지만 지식의 접근가능성이 지식의 활용을 의미하지 않는다는 것에 주목해야 한다.

 

지식과 정보의 바다를 항해하기 데 필요한 지적 능력은 호기심과 함께 정보 판별력이다. 호기심이 학습자 주도의 자발적인 학습을 이끄는 동력이라면, 정보 판별능력은 끝없는 자극을 추구하는 호기심을 제어하고 목적지로 찾을 수 있도록 해주는 방향타이다.

 

마이크로소프트의 최고경영자 사티야 나델라는 2016년 11월 <니혼게이자이신문>과의 인터뷰에서 “인공지능이 보급된 사회에서 가장 희소성을 갖는 것은 타인과 공감할 수 있는 힘을 가진 인간”이라고 말했다.

 

 

4) 노동과 복지

 

인공지능 시대에 직업을 유지하기 위해서는 기존의 직업적 기능을 보유하고 있는 것으로는 불가능하다. 누구나 새로운 직무와 기능을 익히거나 새로운 직업을 구해야 하는 상황이다.

 

자동화 기술과 생산성 증가로 인해서 산업 전체의 일자리가 줄어들 것 인지, 새로운 일자리가 생겨날 것인지에 대한 논의가 중요한 게 아니라 어느 경우에든 직업과 직무의 변동은 필수적이고 직업과 직무의 이동성이 높아진다는 점이 중요하다. 따라서 새로운 직무와 직업적 기능을 수용해 노동자 개인과 산업 전체적으로 인적 자원의 수준을 높이는 게 무엇보다 중요해 진다.

 

이는 지능정보사회에서 고용과 관련해 기업과 구직자가 각각 다른 방향에서의 새로운 접근을 하도록 요구한다.

 

사회적 안전망의 존재 없이는 노동과 고용시장의 유연성이 확보될 수 없다. 기본적으로 고용시장의 불안으로 인한 사회적 갈등과 비용이 커질 수밖에 없기 때문에, 지능정보사회에서 필수적인 고용시장 유연성은 한국 사회에 적합하면서도 탄탄한 사회적 안전망을 마련하는 게 우선이다.

 

 

5) 공적 활용과 책무성, 윤리의 문제

 

정부는 시민들이 디지털 사회에서 필수적인 디지털 리터러시와 디지털 시민의식(Digital Citizenship)을 갖추도록 적극적인 정책을 마련하고 집행할 필요가 있다.

 

 

6) 알고리즘 투명성과 개방성

 

영국 논리학자 로버트 코왈스키에 따르면, 알고리즘은 논리와 통제라는두 요소로 구성된다. 논리 요소는 문제 해결을 위해 쓰이는 지식이고, 통제는 지식을 활용한 문제 해결 전략을 의미한다. 알고리즘이 지식이자 문제 해결 전략이라는 것은, 알고리즘이 구현하는 해결방안과 지식이 유일한 것이 아니라 여러 대안의 하나일 뿐이라는 것을 내포한다.

 

미국 메릴랜드대학 법학 교수 대니얼 시트론은 “알고리즘을 객관적이라고 생각해 신뢰하는 경향이 있지만, 그 알고리즘을 만드는 것은 인간이므로 다양한 편견과 관점이 알고리즘에 스며들 수 있다”라고 지적한다.

 

미 조지아 공대의 기술사학자 멜빈 크랜즈버그 교수가 만든 ‘기술의 법칙’은 “기술 자체는 좋은 것도 나쁜 것도 아니지만, 중립적이지도 않다”, “기술은 지극히 인간적인 활동이다”라고 정의한다.

 

컴퓨터 스스로 데이터를 통해 학습하는 머신러닝은 주어진 데이터의 한계를 벗어날 수 없다.

 

메릴랜드대학의 닉 디아코폴로스는 “법률의 조항은 모두에게 공개돼 있지만, 알고리즘은 기술적 복잡성의 층위에 숨겨져 있어 훨씬 모호하다. 우리는 점점 알고리즘의 영향이 커지는 세상에 살고 있지만, 알고리즘이 어떤 영향을 끼치는지는 투명성을 결여하고 있다”라고 지적하고 알고리즘의 책임성을 위해 투명성을 대안으로 제시했다.

 

유럽연합 GDPR의 ‘설명할 권리’와 프랑스의 디지털 공화국을 위한 법안은 알고리즘에 대한 공공적·사회적 통제를 적용하기 위한 시도로, 향 후 알고리즘에 대한 사회적 합의를 적용하기 위한 중요 참고사례이다. 국내에서도 현재 기업 비밀로 보호되고 있는 알고리즘의 구조에 대해 최소한의 사회적 감시와 통제가 가능할 수 있도록 알고리즘의 투명성과 개방성, 접근권 등을 도입하기 위한 정책적 모색이 요구된다.

 

 

 

 

** 출처: [NIA] 지능정보사회의 새로운 과제와 대응 방안 3

** 문서:

1._지능정보사회의_새로운_과제와_대응_방안.pdf

 

 

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