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인공지능 자율성

Ⅰ. 인공지능의 개념

1. 인공지능의 기술적 정의

인공지능은 인간과 유사한 판단 주체가 아니라, 모델, 파라미터, 데이터, 연산 절차로 구성된 계산 시스템 이다. 인공지능은 스스로 목적을 설정하거나 판단 기준을 형성하는 존재가 아니라, 외부에서 부여된 조건과 규칙에 따라 계산을 수행하는 기술적 시스템이다.

2. 인공지능의 구성 요소

3. 목적 함수와 최적화의 의미

인공지능은 항상 목적 함수를 전제로 작동한다. 목적 함수는 항상 시스템 외부에서 설정되며, 인공지능의 출력은 목적 함수의 설계와 적용 방식에 전적으로 종속된다.

4. 자율성의 기술적 의미와 범위

기술적 자율성은 연산 경로 선택의 범위에 한정되며, 판단의 자율이나 책임의 자율을 의미하지 않는다. 기준 설정, 기준 변경, 결론 확정과 같은 판단 행위는 포함하지 않는다.

Ⅱ. 인공지능 자율성과 오류의 구조적 한계

1. 자율성과 오류 가능성의 불가분성

인공지능은 계산 시스템으로서 입력 데이터의 한계, 모델의 단순화 등에 따라 오류 가능성을 본질적으로 내포한다.

2. 오류 발생 시 책임과 절차의 귀속 불능

인공지능은 계산 결과에 대해 법적·윤리적 책임을 부담할 수 있는 주체가 될 수 없으며, 절차 위반이나 기준 변경에 대한 책임 판단의 주체도 될 수 없다.

3. 귀속 불능이 초래하는 구조적 위험

4. 소결

인공지능의 자율은 반드시 구조적 통제 를 전제로 제한되어야 한다.

Ⅲ. 관련 규정과 그 전제

이들 규정은 인공지능의 자율성을 긍정하기 위한 것이 아니라, 책임·절차 귀속 불능 문제를 통제하기 위한 규범적 장치 이다.

Ⅳ. 구조적 통제의 필요성

자율이 제한적으로 허용되기 위해서는 다음 요건이 구조적으로 확보되어야 한다.

이 요건이 결여된 상태에서의 자율은 위험 방치에 해당하며, 국제 윤리 규범과 국내 법률의 입법 취지에 정면으로 배치된다.