< 목 차 >

  1. OECD 인공지능 시스템 분류 프레임워크란?​

  2. 인공지능 시스템 분류 프레임워크 구성

  3. 주요 애플리케이션에 대한 프레임워크 적용

  4. OECD의 향후 계획

  5. 우리나라 정책적 시사점

1. OECD 인공지능 시스템 분류 프레임워크란? □ 개요 ○ 인공지능 시스템 분류 프레임워크는 ① 인간과 지구, ② 경제적 맥락, ③ 데이터 및 입력, ④ AI 모델, ⑤ 태스크 및 출력 등 다섯 가지 차원으로 구분하여 시스템 분석을 지원❘인공지능 시스템의 다섯 가지 차원(dimension)❘ ○ 본 분류 프레임워크는 정책 의사결정자들이 인공지능 시스템 도입 후 발생할 잠재적 영향에 대해 분석할 때 활용이 가능 - 정책 입안자, 규제 기관, 입법자 및 기타 관계자들이 다양한 유형의 인공지능 시스템이 제공하는 기회와 위험을 평가할 수 있도록 지원 - 정책 고려사항을 인공지능 시스템의 특성에 매핑하여, 인공지능 관련 문제에 대한 공통된 이해가 필요할 때 활용이 가능○ 분류 프레임워크에 명시된 인공지능의 기술적인 세부 특성을 OECD 인공지능 원칙에 연결하여 고려할 수 있음 - 프레임워크 내 각 특성들이 OECD 인공지능 원칙 중 영향을 미치는 부분을 사전에 파악하여 원칙 준수가 가능 ❘OECD 인공지능 원칙❘ 모든 인공지능 행위자를 위한 가치 기반 원칙 인공지능 정책 입안자에 대한 권고안 원칙1.1 인간과 지구(Planet) 원칙2.1 R&D 투자 원칙1.2 인권, 개인정보, 공정성 원칙2.2 데이터, 컴퓨팅 자원, 기술 원칙1.3 투명성, 설명 가능성 원칙2.3 정책 및 규제 환경 활성화 원칙1.4 견고성, 보안, 안전 원칙2.4 직업, 자동화, 스킬 원칙1.5 책무성 원칙2.5 국제 협력 □ 인공지능 시스템 특성을 이해할 수 있는 프레임워크 개발 ○ 다섯 가지 분류 차원(dimension)은 각각 독특한 특징과 속성을 가지고 있으며, 이를 세분화하여 정책 고려사항을 평가할 수 있는 프레임워크 개발 - ‘인간과 지구’ 차원은 사용자 및 이해 관계자 입장에서 인공지능이 미치는 영향을 분석할 수 있으며, ‘경제적 맥락’ 분야는 산업 분야, 비즈니스 모델, 성숙도 등을 분석- ‘데이터 및 입력’ 차원은 학습 데이터의 출처, 구조, 형식 등을 파악할 수 있으며, 입력 데이터의 동적 특성(수시, 실시간 업데이트 등) 등의 분석도 가능 - ‘모델’ 분야에서는 모델의 특징(규칙 기반, 머신러닝 등), 구축 방법뿐만 아니라, 모델이 추론하는 방식 등 모델 전반에 대한 이해가 가능 - ‘작업(태스크)과 출력’ 차원은 시스템이 수행하는 서비스(인지, 예측 등)의 종류를 분석하고, 적용 분야(컴퓨터 비전, 언어 기술) 등에 대한 분석이 가능 ○ 본 인공지능 시스템 분류 프레임워크는 유용한 정보를 제공하면서 간결성과 사용자 친화성의 균형을 맞추는 것을 목표로 함