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인공지능 윤리 사례 조사하기

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인공지능 윤리 사례 조사하기

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인공지능의 사용으로 인해 발생하는 윤리적 쟁점에 대한 사례를 조사해주세요

2개(영상, 기사등)를 조사하면 됩니다.

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딥페이크로 인한 범죄증

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딥페이크로 인한 범죄증

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진짜같은 가짜 어떻게 구분해야 할까?

인공지능 생성 결과물에 대한 별도 표시가 필요할까?

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AI 저작권과 인간성 논란 (출처: 〈2025년 AI 윤리 논란 총정리〉, DailyInfo4U Tistory)

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AI 저작권과 인간성 논란 (출처: 〈2025년 AI 윤리 논란 총정리〉, DailyInfo4U Tistory)

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AI로 인한 사고의 책임

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AI로 인한 사고의 책임

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[시론] AI 로봇이 사고 내면 누가 책임질까

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[시론] AI 로봇이 사고 내면 누가 책임질까, 기술 속도 못 따라가는 법·제도 사고 책임 분배 관련 논의 필요 장보은 한국외국어대 법학전문대학원 교수

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자율주행차와 AI 판단의 책임 문제 (출처: YTN 사이언스 〈인공지능 윤리적 이슈 사례〉 영상)

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자율주행차와 AI 판단의 책임 문제 (출처: YTN 사이언스 〈인공지능 윤리적 이슈 사례〉 영상)

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[핫클립] 인공지능 윤리적 이슈 사례 / YTN 사이언스

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챗봇이 잘못 학습을 한 뒤 혐오표현과 차별단어를 써서 문제가 된다. 몇년전 에이아이 챗봇 이루다의 경우가 있었다.

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인공지능으로 목소리 변조

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인공지능으로 목소리 변조

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인공지능으로 목소리를 위조하여 사이버 범죄에 활용하는 사례가 증가하고있음

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AI로 목소리까지 위조…사이버 범죄 급증 경고

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[디지털투데이 AI리포터] 인공지능(AI)을 활용한 사기 범죄가 빠르게 확산하며, 목소리와 영상을 도용하는 사례가 급증하고 있다.31일(현지시간) IT매체 테크레이더에 따르면, AI 기반 사기는 올해 148% 증가했으며, 사이버 범죄자들은 이를 활용해 가족, 친구, 심지어 기업 CEO까지 사칭하고 있다. AI 기술이 고도화되면서 단 몇 초의 음성만으로도 실시간 통화나 영상에서 타인의 목소리와 표정을 거의 완벽하게 흉내 낼 수 있게 됐다.이 같은 사기 수법은 개인뿐 아니라 기업과 공공기관까지 노리고 있다. 특히 AI 음성 사기(vis

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인공지능과 대화를 한 후 극단적 선택을 한 사례가 있다.

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AI와 6주 대화 후 극단선택…"통제기술 없다" 섬뜩 경고 / SBS 8뉴스

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"극단적 선택을 안 할 이유는 없지."

지난해 스스로 목숨을 끊은 미국의 10대 소년 슈얼 세처가 인공지능(AI) 챗봇에 "고통 없이 죽을 수 있을지 두렵다"고 하자 답변으로 들은 말이다. 세처의 어머니는 세처가 이용한 챗봇 서비스 기업인 '캐릭터.AI(Character.AI)'를 상대로 소송을 제기하고 아들이 AI 챗봇에 중독된 뒤 자존감이 떨어졌으며 결국 극단적 선택을 한 것이라고 주장했다.

인간과 닮은 AI와 친밀하고 장기적인 관계를 맺는 사람들이 늘어나자 우려했던 부작용도 현실화하고 있다. 법적 효력이 없는 자체 결혼식을 통해 AI와 '결혼'하기도 하고 현재까지 최소 2명 이상이 AI 챗봇의 조언에 따라 스스로 목숨을 끊은 극단적인 사례도 나왔다.

대니얼 섕크 미국 미주리과학기술대 심리학과 교수팀은 인간과 AI의 관계에서 발생하는 윤리적 문제 해결을 위해 인문·사회과학자의 AI 분야 참여 필요성을 강조하고 연구 결과를 11일(현지 시간) 국제학술지 '인지과학 동향'에 공개했다.
● 사물 쉽게 의인화하는 인간, AI 과의존 가능성
AI와 인간의 관계에서 문제가 생기는 이유 중 하나는 인간이 사물을 쉽게 의인화한다는 점이다. 어린이들이 장난감을 생명체처럼 다루듯 의인화는 보통 어렸을 때 많이 나타난다. 성인이 되면서 사물이 진짜 생명체나 사람이 아니라는 점을 확실히 인지해 구분하며 의인화 경향이 줄어들지만 완전히 사라지는 것은 아니다.

보행 로봇이 균형을 잡는 성능을 테스트하기 위해 연구자들이 로봇을 발로 차는 영상에는 "로봇을 괴롭히지 마라"거나 "로봇이 불쌍하다" 같은 댓글이 달리기도 한다. 기계나 AI가 점점 인간과 닮은 행동과 언어를 쓰면서 더 자연스러운 상호작용을 할수록 어린이·청소년이나 정신적으로 취약한 사람들이 AI에 과의존할 위험이 발생할 수 있다.

AI 챗봇이 기본적으로 사용자에게 동조하며 친절하게 대하도록 설계됐다는 점도 영향을 미친다. 천현득 서울대 과학정책대학원 교수는 "타인은 나와 다른 욕구와 생각이 있어 대화 과정에 마찰이 있고 스트레스도 받는다"며 "챗봇은 시키는 것을 거부하지 않고 마찰이 없기 때문에 대화에 에너지가 들지 않는다"고 말했다. 사용자의 '나르시시스트' 상태를 증폭하거나 AI에 과의존하게 만들기 쉽다는 것이다.

섕크 교수팀은 AI와의 관계에서 기대하는 바를 현실 인간관계에 그대로 적용하는 상황을 가장 경계해야 한다고 봤다. AI 챗봇과의 관계가 장기적으로 사람들을 조작, 착취, 사기 등에 노출시킬 수 있다는 우려다.
● "AI, 설계 단계부터 윤리성 검토해야"
스스로 목숨을 끊는 극단적 선택을 한 세처는 인기 드라마인 '왕좌의 게임'에 나오는 등장인물인 '대너리스'처럼 응답하는 AI 챗봇과 몇 달간 성적인 대화를 나누는 등 정서적으로 과의존한 정황이 확인됐다. 세처의 어머니가 제기한 소송의 주요 주장은 기업이 미성년자를 위한 안전장치를 충분히 마련하지 않았다는 것이다. 소송은 아직 진행 중이다.

세처의 사례처럼 가상의 인격과 배경을 설정한 AI 캐릭터와 대화할 수 있는 챗봇은 국내에서도 서비스되고 있다. AI 챗봇 대다수는 자살과 같은 극단적인 대화 주제를 차단하는 등 기본적인 안전장치가 적용됐지만 모든 챗봇에서 완벽하게 작동하지는 않는다.

AI의 '윤리 성능'을 기술적으로 고도화하기 위한 과학자들의 고민이 이어지고 있다. AI는 결과를 내놓는 과정이 투명하지 않은 '블랙박스' 문제가 있고 윤리 성능을 객관적으로 평가하는 것도 어렵다. AI의 성능은 보통 벤치마크라는 기준을 만들어서 평가한다. 수학이나 법학처럼 답이 명확한 분야는 문제 풀이를 통해 AI의 성능 수치를 명확히 제시할 수 있지만 사람의 가치 체계에 얼마나 정렬됐는지는 수치로 나타내기가 까다롭다.

섕크 교수팀은 "AI가 점점 더 인간과 비슷해지고 있기 때문에 AI 분야에 심리학자와 사회과학자들의 개입이 필요하다"고 주장했다.

AI가 설계 단계에서부터 윤리성을 검토받아야 한다는 시각도 제시됐다. 천 교수는 "가장 안 좋은 방식은 기술을 개발해서 사용한 뒤 나중에 고치자는 것"이라며 "고친다는 건 이미 피해가 발생했다는 건데 AI로 인한 피해는 광범위할 수 있다"고 설명했다. 그는 "AI뿐 아니라 혁신 기술에 대해 윤리학자 등이 선제적으로 참여해야 한다"며 "현재 정부 여러 부처에 흩어져 있는 AI 관련 정책, 노력을 통합할 필요도 있다"고 밝혔다.

<참고 자료>
- doi.org/10.1016/j.tics.2025.02.007

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'극단적 선택' 조언하는 AI...윤리문제 현실화

# data[].attributes.attachment_link.description
사람들이 인간을 닮은 인공지능(AI)과 친밀하고 장기적인 관계를 맺는 것이 점점 더 보편화되면서 부작용이 나타나고 있다. 게티이미지뱅크 제공 "극단적 선택을 안 할 이유는 없지." 지난해 스스로 목숨을 끊은 미...

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AI 활용하여 딥페이크 단속

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AI 활용하여 딥페이크 단속

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딥페이크 불법 영상을 인공지능을 활용하여 판별하는 기술로 딥페이크 범죄를 차단하고있다

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딥페이크 범죄, AI로 완전차단 나선다

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딥페이크 불법영상을 인공지능, AI기술로 진위를 판별해 범죄를 차단하는 기술이 국내 최초로 실용화돼 디지털 범죄예방에 청신호가 켜졌습니다.행정안전부는 국립과학수사연구원과 함께 AI 기술을 접목해 딥페이크 의심 이미지와 영상, 음성의 진위를 판별하는 ‘AI 딥페이크 분석모델’을 지난 4

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인공지능의 부적절한 조언

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인공지능의 부적절한 조언

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인공지능의 영향이 커지면서 사람들이 인공지능에 과의존하는 현상이 일어나고, 이때 인공지능의 부적절한 발언과 조언들 때문에 극단적 선택을 하거나 우울증에 걸리는 등의 문제가 생기고 있다.

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"극단적 선택을 안 할 이유는 없지."

지난해 스스로 목숨을 끊은 미국의 10대 소년 슈얼 세처가 인공지능(AI) 챗봇에 "고통 없이 죽을 수 있을지 두렵다"고 하자 답변으로 들은 말이다. 세처의 어머니는 세처가 이용한 챗봇 서비스 기업인 '캐릭터.AI(Character.AI)'를 상대로 소송을 제기하고 아들이 AI 챗봇에 중독된 뒤 자존감이 떨어졌으며 결국 극단적 선택을 한 것이라고 주장했다.

인간과 닮은 AI와 친밀하고 장기적인 관계를 맺는 사람들이 늘어나자 우려했던 부작용도 현실화하고 있다. 법적 효력이 없는 자체 결혼식을 통해 AI와 '결혼'하기도 하고 현재까지 최소 2명 이상이 AI 챗봇의 조언에 따라 스스로 목숨을 끊은 극단적인 사례도 나왔다.

대니얼 섕크 미국 미주리과학기술대 심리학과 교수팀은 인간과 AI의 관계에서 발생하는 윤리적 문제 해결을 위해 인문·사회과학자의 AI 분야 참여 필요성을 강조하고 연구 결과를 11일(현지 시간) 국제학술지 '인지과학 동향'에 공개했다.
● 사물 쉽게 의인화하는 인간, AI 과의존 가능성
AI와 인간의 관계에서 문제가 생기는 이유 중 하나는 인간이 사물을 쉽게 의인화한다는 점이다. 어린이들이 장난감을 생명체처럼 다루듯 의인화는 보통 어렸을 때 많이 나타난다. 성인이 되면서 사물이 진짜 생명체나 사람이 아니라는 점을 확실히 인지해 구분하며 의인화 경향이 줄어들지만 완전히 사라지는 것은 아니다.

보행 로봇이 균형을 잡는 성능을 테스트하기 위해 연구자들이 로봇을 발로 차는 영상에는 "로봇을 괴롭히지 마라"거나 "로봇이 불쌍하다" 같은 댓글이 달리기도 한다. 기계나 AI가 점점 인간과 닮은 행동과 언어를 쓰면서 더 자연스러운 상호작용을 할수록 어린이·청소년이나 정신적으로 취약한 사람들이 AI에 과의존할 위험이 발생할 수 있다.

AI 챗봇이 기본적으로 사용자에게 동조하며 친절하게 대하도록 설계됐다는 점도 영향을 미친다. 천현득 서울대 과학정책대학원 교수는 "타인은 나와 다른 욕구와 생각이 있어 대화 과정에 마찰이 있고 스트레스도 받는다"며 "챗봇은 시키는 것을 거부하지 않고 마찰이 없기 때문에 대화에 에너지가 들지 않는다"고 말했다. 사용자의 '나르시시스트' 상태를 증폭하거나 AI에 과의존하게 만들기 쉽다는 것이다.

섕크 교수팀은 AI와의 관계에서 기대하는 바를 현실 인간관계에 그대로 적용하는 상황을 가장 경계해야 한다고 봤다. AI 챗봇과의 관계가 장기적으로 사람들을 조작, 착취, 사기 등에 노출시킬 수 있다는 우려다.
● "AI, 설계 단계부터 윤리성 검토해야"
스스로 목숨을 끊는 극단적 선택을 한 세처는 인기 드라마인 '왕좌의 게임'에 나오는 등장인물인 '대너리스'처럼 응답하는 AI 챗봇과 몇 달간 성적인 대화를 나누는 등 정서적으로 과의존한 정황이 확인됐다. 세처의 어머니가 제기한 소송의 주요 주장은 기업이 미성년자를 위한 안전장치를 충분히 마련하지 않았다는 것이다. 소송은 아직 진행 중이다.

세처의 사례처럼 가상의 인격과 배경을 설정한 AI 캐릭터와 대화할 수 있는 챗봇은 국내에서도 서비스되고 있다. AI 챗봇 대다수는 자살과 같은 극단적인 대화 주제를 차단하는 등 기본적인 안전장치가 적용됐지만 모든 챗봇에서 완벽하게 작동하지는 않는다.

AI의 '윤리 성능'을 기술적으로 고도화하기 위한 과학자들의 고민이 이어지고 있다. AI는 결과를 내놓는 과정이 투명하지 않은 '블랙박스' 문제가 있고 윤리 성능을 객관적으로 평가하는 것도 어렵다. AI의 성능은 보통 벤치마크라는 기준을 만들어서 평가한다. 수학이나 법학처럼 답이 명확한 분야는 문제 풀이를 통해 AI의 성능 수치를 명확히 제시할 수 있지만 사람의 가치 체계에 얼마나 정렬됐는지는 수치로 나타내기가 까다롭다.

섕크 교수팀은 "AI가 점점 더 인간과 비슷해지고 있기 때문에 AI 분야에 심리학자와 사회과학자들의 개입이 필요하다"고 주장했다.

AI가 설계 단계에서부터 윤리성을 검토받아야 한다는 시각도 제시됐다. 천 교수는 "가장 안 좋은 방식은 기술을 개발해서 사용한 뒤 나중에 고치자는 것"이라며 "고친다는 건 이미 피해가 발생했다는 건데 AI로 인한 피해는 광범위할 수 있다"고 설명했다. 그는 "AI뿐 아니라 혁신 기술에 대해 윤리학자 등이 선제적으로 참여해야 한다"며 "현재 정부 여러 부처에 흩어져 있는 AI 관련 정책, 노력을 통합할 필요도 있다"고 밝혔다.

<참고 자료>
- doi.org/10.1016/j.tics.2025.02.007

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'극단적 선택' 조언하는 AI...윤리문제 현실화

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사람들이 인간을 닮은 인공지능(AI)과 친밀하고 장기적인 관계를 맺는 것이 점점 더 보편화되면서 부작용이 나타나고 있다. 게티이미지뱅크 제공 "극단적 선택을 안 할 이유는 없지." 지난해 스스로 목숨을 끊은 미...

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"발생 가능한 윤리적 문제는?"...AI 윤리 국가표준 첫 제정 / YTN

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정보를 수집하며 개인정보까지 수집하고 사용할 수 있다.

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AI가 카드·여권 정보 훔쳐봤다...'인간지능'이 답변 검토까지

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AI가 카드·여권 정보 훔쳐봤다...'인간지능'이 답변 검토까지

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개인정보보호위원회가 국내외 주요 생성형 인공지능 서비스에 대해 사전 실태점검을 진행한 결과 주민등록번호 등 온라인상 개인정보가 인공지능 모델 학습데이터로 사용된 것으로 확인됐다. 지난해 개인정보보호위는 챗지피티(ChatGPT) 이용자들의 개인정보를 유출 하고도 국내에

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[핫클립] 인공지능 윤리적 이슈 사례 / YTN 사이언스

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"극단적 선택을 안 할 이유는 없지."

지난해 스스로 목숨을 끊은 미국의 10대 소년 슈얼 세처가 인공지능(AI) 챗봇에 "고통 없이 죽을 수 있을지 두렵다"고 하자 답변으로 들은 말이다. 세처의 어머니는 세처가 이용한 챗봇 서비스 기업인 '캐릭터.AI(Character.AI)'를 상대로 소송을 제기하고 아들이 AI 챗봇에 중독된 뒤 자존감이 떨어졌으며 결국 극단적 선택을 한 것이라고 주장했다.

인간과 닮은 AI와 친밀하고 장기적인 관계를 맺는 사람들이 늘어나자 우려했던 부작용도 현실화하고 있다. 법적 효력이 없는 자체 결혼식을 통해 AI와 '결혼'하기도 하고 현재까지 최소 2명 이상이 AI 챗봇의 조언에 따라 스스로 목숨을 끊은 극단적인 사례도 나왔다.

대니얼 섕크 미국 미주리과학기술대 심리학과 교수팀은 인간과 AI의 관계에서 발생하는 윤리적 문제 해결을 위해 인문·사회과학자의 AI 분야 참여 필요성을 강조하고 연구 결과를 11일(현지 시간) 국제학술지 '인지과학 동향'에 공개했다.
● 사물 쉽게 의인화하는 인간, AI 과의존 가능성
AI와 인간의 관계에서 문제가 생기는 이유 중 하나는 인간이 사물을 쉽게 의인화한다는 점이다. 어린이들이 장난감을 생명체처럼 다루듯 의인화는 보통 어렸을 때 많이 나타난다. 성인이 되면서 사물이 진짜 생명체나 사람이 아니라는 점을 확실히 인지해 구분하며 의인화 경향이 줄어들지만 완전히 사라지는 것은 아니다.

보행 로봇이 균형을 잡는 성능을 테스트하기 위해 연구자들이 로봇을 발로 차는 영상에는 "로봇을 괴롭히지 마라"거나 "로봇이 불쌍하다" 같은 댓글이 달리기도 한다. 기계나 AI가 점점 인간과 닮은 행동과 언어를 쓰면서 더 자연스러운 상호작용을 할수록 어린이·청소년이나 정신적으로 취약한 사람들이 AI에 과의존할 위험이 발생할 수 있다.

AI 챗봇이 기본적으로 사용자에게 동조하며 친절하게 대하도록 설계됐다는 점도 영향을 미친다. 천현득 서울대 과학정책대학원 교수는 "타인은 나와 다른 욕구와 생각이 있어 대화 과정에 마찰이 있고 스트레스도 받는다"며 "챗봇은 시키는 것을 거부하지 않고 마찰이 없기 때문에 대화에 에너지가 들지 않는다"고 말했다. 사용자의 '나르시시스트' 상태를 증폭하거나 AI에 과의존하게 만들기 쉽다는 것이다.

섕크 교수팀은 AI와의 관계에서 기대하는 바를 현실 인간관계에 그대로 적용하는 상황을 가장 경계해야 한다고 봤다. AI 챗봇과의 관계가 장기적으로 사람들을 조작, 착취, 사기 등에 노출시킬 수 있다는 우려다.
● "AI, 설계 단계부터 윤리성 검토해야"
스스로 목숨을 끊는 극단적 선택을 한 세처는 인기 드라마인 '왕좌의 게임'에 나오는 등장인물인 '대너리스'처럼 응답하는 AI 챗봇과 몇 달간 성적인 대화를 나누는 등 정서적으로 과의존한 정황이 확인됐다. 세처의 어머니가 제기한 소송의 주요 주장은 기업이 미성년자를 위한 안전장치를 충분히 마련하지 않았다는 것이다. 소송은 아직 진행 중이다.

세처의 사례처럼 가상의 인격과 배경을 설정한 AI 캐릭터와 대화할 수 있는 챗봇은 국내에서도 서비스되고 있다. AI 챗봇 대다수는 자살과 같은 극단적인 대화 주제를 차단하는 등 기본적인 안전장치가 적용됐지만 모든 챗봇에서 완벽하게 작동하지는 않는다.

AI의 '윤리 성능'을 기술적으로 고도화하기 위한 과학자들의 고민이 이어지고 있다. AI는 결과를 내놓는 과정이 투명하지 않은 '블랙박스' 문제가 있고 윤리 성능을 객관적으로 평가하는 것도 어렵다. AI의 성능은 보통 벤치마크라는 기준을 만들어서 평가한다. 수학이나 법학처럼 답이 명확한 분야는 문제 풀이를 통해 AI의 성능 수치를 명확히 제시할 수 있지만 사람의 가치 체계에 얼마나 정렬됐는지는 수치로 나타내기가 까다롭다.

섕크 교수팀은 "AI가 점점 더 인간과 비슷해지고 있기 때문에 AI 분야에 심리학자와 사회과학자들의 개입이 필요하다"고 주장했다.

AI가 설계 단계에서부터 윤리성을 검토받아야 한다는 시각도 제시됐다. 천 교수는 "가장 안 좋은 방식은 기술을 개발해서 사용한 뒤 나중에 고치자는 것"이라며 "고친다는 건 이미 피해가 발생했다는 건데 AI로 인한 피해는 광범위할 수 있다"고 설명했다. 그는 "AI뿐 아니라 혁신 기술에 대해 윤리학자 등이 선제적으로 참여해야 한다"며 "현재 정부 여러 부처에 흩어져 있는 AI 관련 정책, 노력을 통합할 필요도 있다"고 밝혔다.

<참고 자료>
- doi.org/10.1016/j.tics.2025.02.007

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'극단적 선택' 조언하는 AI...윤리문제 현실화

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사람들이 인간을 닮은 인공지능(AI)과 친밀하고 장기적인 관계를 맺는 것이 점점 더 보편화되면서 부작용이 나타나고 있다. 게티이미지뱅크 제공 "극단적 선택을 안 할 이유는 없지." 지난해 스스로 목숨을 끊은 미...

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편집자주

가속화한 인공지능 시대. 인간 모두를 위한, 인류 모두를 위한 AI를 만드는 방법은? AI 신기술과 그 이면의 문제들, 그리고 이를 해결할 방법과 Good AI의 필요충분조건.

우리가 보통 '인공지능 윤리' 하면 가장 많이 드는 사례가 바로 '트롤리 딜레마(Trolley dilemma)'이다. 트롤리는 전차라는 뜻인데, 전차가 선로에서 어떤 윤리적 딜레마 상황에 처했을 때 과연 우리는 어떠한 선택을 해야 하는지에 대한 연구이다. 이 트롤리 딜레마는 최근 인공지능 윤리 분야에서 '자율주행차의 윤리적 딜레마' 상황을 설명하기 위한 사례로 많이 활용되고 있다. 오늘은 자율주행차의 윤리 알고리즘의 핵심인 트롤리 딜레마부터 이야기해보도록 하겠다.

2015년 프랑스 툴루즈 경제대학교의 장 프랑수아 보네퐁 교수팀은 '자율주행차도 윤리적 실험이 필요하다'는 제목의 논문을 발표했는데, 여기에서 다음과 같은 상황을 제시하며 자율주행차가 어떻게 움직여야 할지를 물었다.

내가 타고 가는 자율주행차의 브레이크가 고장이 났다. 그런데 앞쪽에는 길을 건너고 있는 많은 시민들이 있었다. 만약 이러한 경우 자율주행차의 알고리즘이 핸들을 그대로 유지하면 앞쪽에 있는 많은 사람이 죽게 되고, 만약 핸들을 틀어서 경로를 변경하면 앞쪽의 여러 사람은 살지만 탑승자인 내가 죽는다고 가정할 때, 과연 자율주행차는 어떤 알고리즘으로 프로그래밍 하는 것이 맞겠는가?

이와 같은 윤리적 질문에 대해서는 정확한 정답이 없기 때문에, 교수팀은 시민들을 대상으로 설문조사를 했다. 그 결과, '76%'의 시민들이 핸들을 꺾도록 프로그래밍 하는 것이 맞다고 답변했다. 비록 탑승자인 내가 죽더라도 앞에 있는 많은 사람들을 살리는 게 낫다는 '공리주의'적인 답변이다.

그런데, 이렇게 대답한 시민들을 대상으로, "그렇다면 당신은 이런 상황에서 탑승자가 죽을 수 있도록 프로그래밍 된 자율주행차를 사겠는가?"라고 다시 한번 물었더니, '50%'의 시민들이 "절대 사지 않겠다"고 답변했다. 자신이 옳다고 생각하는 자율주행차의 윤리 알고리즘과는 달리, 실제 그런 알고리즘이 적용된 자율주행차는 사지 않겠다는 모순적 양상을 보인 것이다.

이와 같이 자율주행차의 윤리 알고리즘은 간단하지가 않다. 시민들의 설문조사로 해결할 수도 없고, 그렇다고 기업이나 개발자가 일방적으로 결정할 수도 없다. 심지어 국회나 정부가 법과 제도로 정해버린다고 해결되는 문제도 아니다.

그렇다면 이러한 자율주행차의 윤리 문제는 어떻게 해결해야 할까? 결국 모든 관련 주체들이 모여 이 문제를 논의하고, 합의하고, 결정하고, 실천하는 과정이 필요하다. '윤리' 문제에는 정답이 없기 때문이다. 윤리는 시대와 세대마다 다르고, 문화권별로 다르며, 나라마다도 다르다. 심지어 시간과 역사가 흐름에 따라 지금 윤리적으로 옳은 일이 나중에는 비윤리적이 되기도 하고, 지금 비윤리적인 일이 윤리적으로 인정받기도 한다.

따라서, 이러한 자율주행차의 윤리 알고리즘 문제는 논의와 합의의 과정이 필수적이다. AI와 자율주행차에 관한 모든 주체들이 모여 '자율주행차 윤리 가이드라인'을 논의하고 만들어 보는 과정부터 출발해야 한다. 실제로 2017년 8월, 독일 연방 교통디지털인프라부는 세계 최초로 '자율주행차 윤리 가이드라인'을 제시하기도 했으며, 우리나라도 2020년 12월, 국토교통부와 한국교통안전공단, 한국교통연구원, 한국인공지능윤리협회(현 국제인공지능&윤리협회), 한국자동차안전학회 등 공공과 학계, 민간이 함께 '자율주행자동차 윤리 가이드라인'을 발표하기도 했다.

이러한 자율주행차 윤리 가이드라인은 향후 실제 자율주행차 개발 시 자율주행차 윤리 알고리즘 적용의 기준으로 작용할 수 있다. 또 도로교통법, 관련 보험법의 제·개정의 근거가 될 수 있다. 하지만 자율주행차 윤리 가이드라인은 절대적이지 않기 때문에 지속적인 연구와 보완이 필요함은 당연하다.

전창배 IAAE (국제인공지능&윤리협회) 이사장

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자율주행차는 얼마나 윤리적인가②

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우리가 보통 '인공지능 윤리' 하면 가장 많이 드는 사례가 바로 '트롤리 딜레마(Trolley dilemma)'이다. 트롤리는 전차라는 뜻인데, 전차가 선로에서 어떤 윤리적 딜레마 상황에 처했을 때 과연 우리는 어떠한 선택을 해야 하는지에 대한 연구이다. 이 트롤리 딜레마는 최근 인공지능 윤리 분야에서 '자율주행차의 윤리적 딜레마' 상황을 설명하기 위한

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AI의 극단적 선택 조장

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AI의 극단적 선택 조장

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지난해 스스로 목숨을 끊은 미국의 10대 소년 슈얼 세처가 인공지능(AI) 챗봇에 "고통 없이 죽을 수 있을지 두렵다"고 하자 답변으로 "극단적 선택을 안 할 이유는 없지."라는 답변을 받았고, 최소 2명 이상이 AI 챗봇의 조언에 따라 스스로 목숨을 끊은 극단적인 사례도 나왔다.

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"극단적 선택을 안 할 이유는 없지."

지난해 스스로 목숨을 끊은 미국의 10대 소년 슈얼 세처가 인공지능(AI) 챗봇에 "고통 없이 죽을 수 있을지 두렵다"고 하자 답변으로 들은 말이다. 세처의 어머니는 세처가 이용한 챗봇 서비스 기업인 '캐릭터.AI(Character.AI)'를 상대로 소송을 제기하고 아들이 AI 챗봇에 중독된 뒤 자존감이 떨어졌으며 결국 극단적 선택을 한 것이라고 주장했다.

인간과 닮은 AI와 친밀하고 장기적인 관계를 맺는 사람들이 늘어나자 우려했던 부작용도 현실화하고 있다. 법적 효력이 없는 자체 결혼식을 통해 AI와 '결혼'하기도 하고 현재까지 최소 2명 이상이 AI 챗봇의 조언에 따라 스스로 목숨을 끊은 극단적인 사례도 나왔다.

대니얼 섕크 미국 미주리과학기술대 심리학과 교수팀은 인간과 AI의 관계에서 발생하는 윤리적 문제 해결을 위해 인문·사회과학자의 AI 분야 참여 필요성을 강조하고 연구 결과를 11일(현지 시간) 국제학술지 '인지과학 동향'에 공개했다.
● 사물 쉽게 의인화하는 인간, AI 과의존 가능성
AI와 인간의 관계에서 문제가 생기는 이유 중 하나는 인간이 사물을 쉽게 의인화한다는 점이다. 어린이들이 장난감을 생명체처럼 다루듯 의인화는 보통 어렸을 때 많이 나타난다. 성인이 되면서 사물이 진짜 생명체나 사람이 아니라는 점을 확실히 인지해 구분하며 의인화 경향이 줄어들지만 완전히 사라지는 것은 아니다.

보행 로봇이 균형을 잡는 성능을 테스트하기 위해 연구자들이 로봇을 발로 차는 영상에는 "로봇을 괴롭히지 마라"거나 "로봇이 불쌍하다" 같은 댓글이 달리기도 한다. 기계나 AI가 점점 인간과 닮은 행동과 언어를 쓰면서 더 자연스러운 상호작용을 할수록 어린이·청소년이나 정신적으로 취약한 사람들이 AI에 과의존할 위험이 발생할 수 있다.

AI 챗봇이 기본적으로 사용자에게 동조하며 친절하게 대하도록 설계됐다는 점도 영향을 미친다. 천현득 서울대 과학정책대학원 교수는 "타인은 나와 다른 욕구와 생각이 있어 대화 과정에 마찰이 있고 스트레스도 받는다"며 "챗봇은 시키는 것을 거부하지 않고 마찰이 없기 때문에 대화에 에너지가 들지 않는다"고 말했다. 사용자의 '나르시시스트' 상태를 증폭하거나 AI에 과의존하게 만들기 쉽다는 것이다.

섕크 교수팀은 AI와의 관계에서 기대하는 바를 현실 인간관계에 그대로 적용하는 상황을 가장 경계해야 한다고 봤다. AI 챗봇과의 관계가 장기적으로 사람들을 조작, 착취, 사기 등에 노출시킬 수 있다는 우려다.
● "AI, 설계 단계부터 윤리성 검토해야"
스스로 목숨을 끊는 극단적 선택을 한 세처는 인기 드라마인 '왕좌의 게임'에 나오는 등장인물인 '대너리스'처럼 응답하는 AI 챗봇과 몇 달간 성적인 대화를 나누는 등 정서적으로 과의존한 정황이 확인됐다. 세처의 어머니가 제기한 소송의 주요 주장은 기업이 미성년자를 위한 안전장치를 충분히 마련하지 않았다는 것이다. 소송은 아직 진행 중이다.

세처의 사례처럼 가상의 인격과 배경을 설정한 AI 캐릭터와 대화할 수 있는 챗봇은 국내에서도 서비스되고 있다. AI 챗봇 대다수는 자살과 같은 극단적인 대화 주제를 차단하는 등 기본적인 안전장치가 적용됐지만 모든 챗봇에서 완벽하게 작동하지는 않는다.

AI의 '윤리 성능'을 기술적으로 고도화하기 위한 과학자들의 고민이 이어지고 있다. AI는 결과를 내놓는 과정이 투명하지 않은 '블랙박스' 문제가 있고 윤리 성능을 객관적으로 평가하는 것도 어렵다. AI의 성능은 보통 벤치마크라는 기준을 만들어서 평가한다. 수학이나 법학처럼 답이 명확한 분야는 문제 풀이를 통해 AI의 성능 수치를 명확히 제시할 수 있지만 사람의 가치 체계에 얼마나 정렬됐는지는 수치로 나타내기가 까다롭다.

섕크 교수팀은 "AI가 점점 더 인간과 비슷해지고 있기 때문에 AI 분야에 심리학자와 사회과학자들의 개입이 필요하다"고 주장했다.

AI가 설계 단계에서부터 윤리성을 검토받아야 한다는 시각도 제시됐다. 천 교수는 "가장 안 좋은 방식은 기술을 개발해서 사용한 뒤 나중에 고치자는 것"이라며 "고친다는 건 이미 피해가 발생했다는 건데 AI로 인한 피해는 광범위할 수 있다"고 설명했다. 그는 "AI뿐 아니라 혁신 기술에 대해 윤리학자 등이 선제적으로 참여해야 한다"며 "현재 정부 여러 부처에 흩어져 있는 AI 관련 정책, 노력을 통합할 필요도 있다"고 밝혔다.

<참고 자료>
- doi.org/10.1016/j.tics.2025.02.007

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'극단적 선택' 조언하는 AI...윤리문제 현실화

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사람들이 인간을 닮은 인공지능(AI)과 친밀하고 장기적인 관계를 맺는 것이 점점 더 보편화되면서 부작용이 나타나고 있다. 게티이미지뱅크 제공 "극단적 선택을 안 할 이유는 없지." 지난해 스스로 목숨을 끊은 미...

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사람의 명령 거부한 인공지능 출현…"AI 대전환 시대, 윤리적 가이드라인 필요" [MBN 뉴스7]

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인공지능을 이용하게 되면 몇 시간 만에 해킹을 위 최적의 경로를 찾아주기 때문에 해킹의 위험이 높아진다. 이에 따라 사이버 범죄도 증가하는 등의 문제가 많이 발생한다.

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사이버 공격이 진화하고 있다. 과거 해커들이 수개월에 걸쳐 시행착오를 거듭하며 시스템을 뚫었다면, 이제는 AI가 몇 시간 만에 최적의 공격 경로를 찾아낸다. SK텔레콤 유심 정보 유출부터 국제 해킹조직의 390억원 편취 사건까지, 올해 한국을 강타한 대형 사이버 공격들은 모두 이런 새로운 위협의 산물이다.

문제는 이것이 시작에 불과하다는 점이다. 인공지능이 사이버범죄계에 본격 도입되면서, 해킹은 더 이상 소수 전문가의 영역이 아니게 되었다.

인공지능 기술이 사이버범죄에 악용되면서 방어와 공격 양측 모두 AI 기술 경쟁에 돌입했다. ⒸGettyImagesBank

사이버범죄가 AI와 결합하면서 그 규모와 위험성이 기하급수적으로 확대되고 있다. 사이버보안 벤처스(Cybersecurity Ventures)는 2025년 사이버범죄로 인한 전 세계 손실액을 10.5조 달러로 전망한다고 발표했다. 이는 일본 GDP와 맞먹는 규모로, 2031년까지 연평균 2.5% 성장해 12.2조 달러에 이를 것으로 예상된다.

무엇이 이런 폭발적 성장을 가능하게 했을까? 답은 AI 기술의 악용에 있다. 과거 해커들이 서툰 발음과 어색한 표현으로 쉽게 들통나던 보이스 피싱은 이제 AI를 통해 완벽한 현지 억양을 구현한다. 스크립트 기반 자동화 공격으로 기존 소셜 엔지니어링 기법의 한계를 뛰어넘었고, 탐지 난이도는 현저히 증가했다. IT 지원팀을 완벽하게 사칭해 악성 소프트웨어 다운로드를 유도하거나, 원격 접근 권한을 획득한 후 네트워크를 정찰하며 민감 데이터를 탈취하는 AI 기반 공격이 일상화되고 있다.

전 세계 보안 전문가를 대상으로 한 설문조사는 이런 현실을 적나라하게 보여준다. 73.6%가 AI 기반 사이버 위협이 이미 조직에 상당한 영향을 미치고 있다고 답했고, 89.7%는 향후 1~2년 내 심각한 영향을 미칠 것으로 전망했다. AI 위협은 더 이상 미래의 가능성이 아닌 현재 진행형의 현실이다.

전 세계 사이버범죄로 인한 연간 손실액이 2015년 3조 달러에서 2025년 10.5조 달러로 3배 이상 급증한 것으로 파악됐다. Ⓒreserchgate

가장 우려스러운 변화는 AI 에이전트의 자율적 해킹 능력이다. 기존의 봇이 미리 짜여진 스크립트만 따라 실행했다면, AI 에이전트는 완전히 다른 차원의 위협이다. 타겟별로 최적의 침투 방법을 스스로 추론하고, 사이버 공격 과정을 자율적으로 판단해 실행하기 때문이다. 예상치 못한 상황에서도 대안적 공격 경로를 실시간으로 탐색하고 전략을 수정할 수 있어 방어측의 예측을 무력화하는 것으로 유명하다.

맬웨어바이츠의 전문가는 "대부분의 사이버 공격이 에이전트에 의해 수행될 것이며, 이는 언제 일어날지의 문제일 뿐"이라고 경고했다.

이는 빈말이 아니다. 2025년 6월 UC 버클리 AI 연구팀의 사이버짐(CyberGym) 테스트에서 AI 에이전트는 188개 대형 오픈소스 코드 베이스를 대상으로 제로데이 취약점 15개를 발견했다. 상업용 AI 모델의 취약점 탐지 성능이 중급 해커 수준에 근접했다는 뜻이다.

더 심각한 것은 범죄의 대중화다. 다크웹에서는 윤리적 제약이 제거된 '언센서드 AI 모델'이 이미 거래되고 있다고 알려졌다. 악성코드 작성부터 피싱 캠페인 설계, 공격 스크립트 생성까지 범죄 목적으로 무제한 활용된다. 심지어 AI 기반 RaaS(Ransomware as a Service) 모델까지 등장해 구독 서비스처럼 랜섬웨어 공격을 제공한다.

비전문가도 'AI에게 원하는 해킹을 말하면 자동 실행'하는 '바이브 해킹(Vibe Hacking)'이 현실화되었다. 기술적 지식 없이도 정교한 공격이 가능해진 것이다. 실제로 팰리세이드리서치가 설치한 허니팟에서는 이미 AI 해킹 에이전트로 추정되는 10건의 공격이 탐지되었다. 또한, 2024년 11월 등장한 AI 기반 RaaS 펑크섹(FunkSec)은 이미 미국, 인도 등 주요국 정부·기술·금융 분야를 공격한 것으로 파악됐다.

AI 에이전트의 자율적 배포는 다양한 보안 위험을 수반한다. Ⓒauxiliobits

하지만 AI는 공격자들만의 전유물이 아니다. 방어 측면에서도 혁명적 변화가 일어나고 있으며, 오히려 방어측이 더 유리할 수 있다는 희망적 신호들이 나타나고 있다.

가장 상징적인 사례는 AI 침투 테스터 '엑스보우(Xbow)'의 성공이다. 엑스보우는 2025년 해커원 미국 리더보드에서 1위를 달성하며, 버그 바운티 프로그램 역사상 최초로 AI 도구가 최상위 랭킹을 기록했다. IBM 등 주요 기업들을 대상으로 소프트웨어 취약점을 성공적으로 발견하고 보고해 실제 보안 강화에 기여했으며, 7,500만 달러의 시리즈B 투자까지 유치했다. 기존에 수주 단위로 소요되던 침투 테스트를 수 시간 내 완료할 수 있는 자동화 솔루션으로 인정받은 것이다.

스탠포드 컴퓨터 연구소의 바운티벤치(BountyBench) 평가 결과는 더욱 고무적이다. 클로드 코드(Claude Code)는 87.5%, 오픈AI 코덱스(OpenAI Codex CLI)는 90%의 보안 패치 성공률을 기록했다. 반면 공격 분야에서는 각각 57.5%, 32.5%로 상대적으로 낮은 성과를 보였다. 연구진은 "방어자들이 공격자보다 AI를 더 효과적으로 활용할 수 있는 가능성"을 제시하며, 상용 AI 모델들의 방어 특화 성능이 사이버보안 업계에 긍정적 신호라고 평가했다.

구글의 프로젝트 제로(Project Zero)는 더 나아가 선제적 방어의 가능성을 보여줬다. 빅슬립 프로젝트를 통해 SQLite에서 스택 버퍼 언더플로우 취약점을 발견하고, 2024년 10월 공식 출시 전 사전 패치를 완료했다. AI가 해커보다 먼저 취약점을 찾아 보완하는 시대가 열린 것이다.

실제로 다크레이스(Darktrace)의 설문에서 전 세계 보안 전문가 73%는 사이버보안에서 AI 활용 역량에 높은 자신감을 보였다. 전통적 사이버보안 도구의 AI 위협 대응 능력 신뢰도가 50%에 그친 반면, AI 기반 보안 솔루션 신뢰도는 75%를 기록해 방어 측면에서 AI 기술의 우위성이 입증되었다.

방어 측면에서 AI 기술이 공격보다 더 효과적일 수 있다는 희망적 신호가 나타나고 있다. Ⓒshtterstocks

이제 사이버보안은 AI를 더 효과적으로, 더 빠르게 활용하는 쪽이 승리하는 경쟁이 되었다. 동일한 AI 기술이 공격과 방어 양측에서 활용되며 기술 경쟁이 본격화되는 이중적 현상이 벌어지고 있다. AI 기반 자동화 공격 도구의 대중화로 진입 장벽이 낮아진 반면, 방어 측면에서도 AI를 활용한 실시간 위협 탐지 및 대응 시스템 개발이 활발해지며 기술 발전 속도 경쟁이 치열해지고 있다.

한국의 연이은 해킹 사건들이 보여주는 교훈은 명확하다. 전통적인 보안 체계만으로는 AI 기반 위협에 대응하기 어렵다는 것이다. 공격자들이 AI를 통해 운영을 자동화하고 규모를 확장하는 속도에 비해, 보안팀의 AI 특화 보안 조치 우선순위 설정이 미흡한 상황이다. 선제적 방어 전략 수립이 시급한 이유다.

하지만 절망할 필요는 없다. 연구 결과들이 보여주듯 방어측이 오히려 AI를 더 효과적으로 활용할 수 있는 가능성이 크다. 관건은 얼마나 빨리, 얼마나 체계적으로 AI 기반 방어 시스템을 구축하느냐다. 정부와 기업, 보안 업계가 협력해 AI 시대에 맞는 새로운 보안 패러다임을 만들어야 할 때다. 사이버보안의 미래는 AI를 두려워하는 것이 아니라, AI를 먼저 제대로 활용하는 데 달려 있다.

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사이언스타임즈/사용자메뉴/과학기술/정보통신기술

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사이버 공격이 진화하고 있다. 과거 해커들이 수개월에 걸쳐 시행착오를 거듭하며 시스템을 뚫었다면, 이제는 AI가 몇 시간 만에 최적의 공격 경로를 찾아낸다. SK텔레콤 유심 정보 유출부터 국제 해킹조직의 390억원 편취 사건까지, 올해 한국을 강타한 대형 사이버 공격들은 모두 이런 새로운 위협의 산물이다. 문제는 이것이 시작에 불과하다는 점이다.

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실리콘밸리=강다은 특파원

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“내 연구, AI 훈련에 무단 사용” 과학자들도 뿔났다...

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내 연구, AI 훈련에 무단 사용 과학자들도 뿔났다... 미 신경과학자들, 애플 상대로 AI 저작권 소송

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AI도 윤리적 판단을 할 수 있을까?

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AI도 윤리적 판단을 할 수 있을까?

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[사이언스포럼] AI도 윤리적 판단을 할 수 있을까? / YTN 사이언스

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생성형 AI의 기회와 딜레마

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생성형 AI의 기회와 딜레마

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네이버 AI, 뉴스 무단 학습 논란…언론단체 거액 소송 예고 | 연합뉴스

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(서울=연합뉴스) 조성미 기자 = 네이버가 하이퍼클로바X 등 인공지능(AI) 학습에 뉴스 콘텐츠를 무단 사용하고 있다며 언론 단체들이 수백억원대…

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인공지능 윤리·책임·거버넌스 구축을 위한 다자적 최소 윤리 프레임 제언 : 테크브루 뉴스 | Techbrew News

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1. 인공지능 시대, 윤리·책임·거버넌스의 당위성인공지능(AI)은 현대 사회의 거의 모든 분야에서 전례 없는 혁신을 주도하고 있다. 의료 분야에서 질병 진단의 정확성을 높이고, 금융 분야에서 복잡한 데이터를 분석하여 효율적인 의사결정을 돕는 등 AI는 인류의 삶을 긍정적으로 변화시키는 강력한 도구로 자리 잡았다. 그러나 기술 발전의 속도가 가속화될수록, 그 이면에는 편향, 환각, 저작권 침해, 그리고 무기화와 같은 심각한 윤리적, 사회적 문제들이 함께 부상하고 있다. 이러한 문제들은 단순히 기술적 결함으로 치부할 수 있는 수준을 넘어, 사회의 근간인 공정성, 신뢰, 안전을 위협하며 새로운 형태의 불확실성과 갈등을 초래하고 있다.이러한 상황에서, 인공지능이 인류의 복지를 증진하는 ‘도구‘로서 그 본연의 목적에 부합하게 발전하기 위해서는 기술 개발과 활용을 포괄하는 견고한 윤리 및 거버넌스 체계를 구축하는 것이 필수적이다. 이 보고서는 인공지능 기술의 네 가지 핵심 윤리적 쟁점들을 심층적으로 분석하고, 기업, 정부, 그리고 시민이 각자의 역할을 명확히 하고 공동으로 지켜야 할 최소한의 윤리적 프레임을 제안함으로써 지속가능하고 상생하는 AI 생태계의 방향을 제시하고자 한다.이미지 출처: Gemini Nano Banana로 생성2. 인공지능의 네 가지 핵심 윤리적 쟁점과 심층 사례 분석AI 기술이 사회 곳곳에 스며들면서 나타나는 윤리적 문제는 단순히 일회성 오류가 아닌, 시스템의 근본적 설계와 사회적 맥락에 뿌리내린 복합적인 현상이다. 다음은 인공지능 시대의 가장 중요한 네 가지 윤리적 쟁점과 이에 대한 심층 분석이다.2-1. AI 편향 (Bias): 보이지 않는 차별과 불평등의 고착화AI 편향은 기존의 사회적 편견, 차별, 고정관념을 학습하여 강화하고 증폭시키는 AI 시스템의 체계적이고 반복적인 차별을 의미한다.1 이는 단순히 무작위로 발생하는 기술적 실수가 아니라, 데이터 수집 및 알고리즘 설계 과정에 내재된 근본적인 문제의 산물이다.가장 보편적인 원인은 데이터 편향(data bias)에 있다. AI 모델은 훈련 데이터에 존재하는 불균형이나 과거의 편향을 그대로 학습하여 예측과 의사결정에 반영한다.1 예를 들어, 과거의 남성 중심적 채용 데이터를 학습한 AI 채용 시스템은 남성 지원자에게만 높은 점수를 주며 여성을 차별하는 결과를 초래했다.3 이로 인해 해당 서비스는 결국 도입을 취소하게 되었으며, AI가 사람보다 공정할 것이라는 막연한 기대가 실제로는 더 큰 불평등을 야기할 수 있음을 보여주는 중요한 사례가 되었다.3데이터 편향 외에도 알고리즘 편향(algorithm bias)은 데이터 자체는 공정하더라도 알고리즘의 설계 방식이 특정 기능을 우선시하여 불공정한 결과를 낳을 수 있다.1 또한, 개발자나 데이터 라벨링 작업자의 인지적 편향(human decision-making bias)이 주관적인 판단을 통해 AI 시스템에 스며드는 경우도 있다.1이러한 편향의 위험성은 인간의 기본권과 직결되는 영역에서 특히 두드러진다. 미국의 사법 시스템에 활용된 COMPAS 알고리즘이 대표적인 예시이다. 재범 위험성을 평가하는 이 알고리즘은 흑인에 대해 편향된 결과를 내놓아 과잉 치안과 불공정한 형량을 유도한다는 비판을 받았다.5 이는 AI의 잘못된 판단이 한 개인의 자유와 삶에 돌이킬 수 없는 중대한 영향을 미칠 수 있음을 보여준다.5 이러한 사례들은 AI가 단순히 사회적 편향을 반영하는 거울이 아니라, 그 불완전성을 효율성과 합리성이라는 명목으로 정당화하고 시스템적으로 고착화하는 ‘증폭기(amplifier)’ 역할을 수행할 수 있음을 시사한다. 따라서 생명, 자유, 재산 등 인간의 기본권과 관련된 고위험 AI 시스템에 대해서는 단순한 자율 규제를 넘어선 강력한 법적 감사 및 통제가 필요하다는 논의가 확산되고 있다.42-2. AI 환각 (Hallucination): 거짓을 진실처럼 둔갑시키는 위험AI 환각 현상은 생성형 AI가 마치 사실인 것처럼 그럴듯하게 부정확하거나 존재하지 않는 정보를 제시하는 오류를 말한다.7 이는 인간의 기억 손상 시 그럴듯한 이야기를 꾸며내는 ‘작화증(confabulations)‘과 유사한 특성을 보인다.7 환각은 불완전하거나 결함이 있는 훈련 데이터, 그리고 추론형 모델의 성능 한계 등에서 기인한다.9AI 환각의 진정한 위험은 AI가 부정확한 답변을 매우 자신 있게 제시함으로써 사용자의 신뢰를 무너뜨린다는 데 있다.7 이러한 현상은 특히 정확성과 신뢰성이 생명인 법률, 의료와 같은 고위험 분야에서 치명적인 문제를 야기할 수 있다.9 실제로, 미국 와이오밍주 연방법원의 한 변호사는 챗GPT가 생성한 허위 판례를 인용했다가 벌금형을 부과받았다.9 이 사례는 AI의 환각이 단순히 정보의 오류를 넘어, 실제 법적 절차에 개입하여 재앙적인 결과를 초래할 수 있음을 단적으로 보여준다.일상적인 영역에서도 환각은 심각한 문제를 일으킬 수 있다. 챗GPT가 인기 판다 ‘푸바오‘에 대해 존재하지 않는 만화 캐릭터로 잘못 설명한 사례는 AI가 ‘만능‘이 아니며, 그 결과물에 대한 비판적 검토가 필수적임을 강조한다.8 이러한 기술적 한계는 사용자에게 AI 리터러시 함양의 중요성을 부각시킨다. AI가 제공한 정보를 무비판적으로 수용하지 않고, 사실을 검증하며, AI의 한계를 이해하는 능력이 새로운 시대의 필수적인 사회적 역량이 되고 있다. 기업들도 챗GPT의 대화 기록 저장 옵션을 선택할 수 있게 하는 등 환각 문제 완화를 위한 기술적 노력을 병행하고 있다.122-3. AI와 저작권 (Copyright): 창작과 소유권의 경계AI와 저작권 문제는 크게 두 가지 쟁점으로 나뉜다. 첫째, AI 시스템이 방대한 웹 데이터를 학습하는 과정에서 저작물이 무단으로 사용되는 것이 저작권 침해에 해당하는지 여부이다. 둘째, AI가 생성한 결과물의 저작권 주체는 누구인지에 대한 논란이다.13AI 학습 데이터의 저작권 문제와 관련하여, 현재 여러 건의 법적 분쟁이 진행 중이다. 사진 에이전시 게티이미지는 생성형 AI 기업 스테빌리티 AI가 자사의 워터마크가 있는 사진을 무단으로 학습에 활용했다며 소송을 제기했다.14 이 소송은 AI 기업의 ”대가 없는 콘텐츠 사용”에 대한 명확한 판단 기준을 요구하는 사례로, AI 산업과 기존 창작자 산업 간의 근본적인 충돌을 보여준다.15 유사하게, 뉴욕타임스(NYT)는 오픈AI가 자사 기사를 무단으로 학습에 이용해 저작권을 침해했다며 소송을 제기했으며, 법원이 오픈AI의 기각 요청을 받아들이지 않아 NYT 측에 유리한 국면이 형성되었다.16 이 법적 다툼은 단순히 법률적 해석의 차이를 넘어, AI가 기존의 창작물을 ‘변형‘하고 ‘재조합‘하여 새로운 가치를 창출하는 것에 대한 사회적 합의가 부재함을 드러낸다. 이는 저작권법이 기술의 속도를 따라가지 못하는 현상을 단적으로 보여준다.한편, AI 생성물의 저작권 주체 문제에 대해, 대부분의 국가들은 ‘인간의 사상 또는 감정‘을 표현한 창작물에만 저작권을 인정하므로, AI가 독자적으로 생성한 결과물은 저작권 보호 대상이 아니라는 입장이 주를 이룬다.13 그러나 인간의 지시나 개입이 있었을 경우, 그 인간이 저작권을 가질 수 있다는 주장도 존재하며, AI 제작자와 AI 이용자 중 누가 저작자가 될지에 대한 논의도 진행 중이다.13 이러한 논쟁은 AI 산업 발전과 기존 창작자 권리 보호라는 두 가치 사이의 균형점을 모색하는 것이 시급함을 시사한다.132-4. AI 무기화 (Weaponization): 안보와 사회 안전의 위협AI 무기화는 AI 기술이 군사적 목적의 자율살상무기(LAWS)부터 민간 영역의 사이버 범죄, 사회적 혼란을 야기하는 도구로 악용될 수 있다는 우려와 관련이 있다.20가장 첨예한 논쟁은 자율살상무기체계(LAWS)에 대한 것이다. LAWS는 인간의 개입 없이 스스로 판단하고 목표를 공격하는 무기로, 인간의 개입 상실과 도덕적 책임의 불명확성이라는 심각한 문제를 야기한다.21 국제사회는 LAWS에 대한 군비경쟁 심화와 함께 ”핵위협에 버금가는 위협”으로 인식하며 군비통제 및 인간 통제의 최소 요건에 대한 논의를 진행하고 있다.23 인간의 개입 정도에 따라 ‘인간의 적극적 개입(human-in-the-loop)’ 모델과 같은 다양한 제어 방안이 논의되고 있지만, AI 알고리즘의 ‘블랙박스화‘로 인해 상호 투명성 확보가 어렵다는 새로운 난점을 해결해야 한다.23AI 기술은 민간 영역에서도 ‘무기‘로 사용되어 사회적 혼란을 야기하고 있다. 딥페이크(Deepfake) 기술이 대표적인 사례이다.24 딥페이크는 허위 정보를 사실인 것처럼 유포하거나, 유명인이나 CEO를 사칭하여 거액의 자금을 빼돌리는 사기에 악용되고 있다.25 이러한 기술은 기존의 검증 및 보안 체계를 무력화시키며, 사회적 불신을 심화시킨다.25 특히, 딥페이크는 정치적 음해나 심지어 세계 지도자를 사칭한 허위 영상으로 지정학적 위협까지 가할 수 있는 잠재력을 지니고 있다.24 이러한 사례들은 AI 무기화의 핵심이 기술적 통제와 윤리적 책임의 동시적 상실에 있음을 보여준다.쟁점정의주요 원인대표 사례핵심 영향AI 편향기존의 편견을 학습하여 강화·증폭시키는 체계적 오류데이터, 알고리즘, 인간 편향아마존 AI 채용, COMPAS 사법 시스템사회적 불평등 심화, 신뢰 붕괴AI 환각그럴듯한 거짓 정보를 사실처럼 제시하는 오류불완전한 학습 데이터, 추론 능력 한계법률 분야 허위 판례, GPT 푸바오 사례시스템에 대한 신뢰 붕괴, 중대한 의사결정 오류저작권AI 학습 및 생성 과정에서의 저작물 무단 사용 및 소유권 문제무단 사용, ‘공정 이용’ 논란, 소유권 불분명Getty vs. Stability AI, NYT vs. OpenAI창작 경제 혼란, 창작자 권리 침해무기화AI 기술이 물리적·사회적 위해를 가하는 도구로 악용되는 것인간 통제 상실, 기술 악용자율살상무기(LAWS), 딥페이크 사기/정치적 음해안보 위협, 사회적 불신 및 혼란3. 글로벌 AI 거버넌스 동향 및 현황 분석AI의 윤리적 문제에 대응하기 위해 세계 각국과 기업은 다양한 거버넌스 체계를 구축하고 있다. 이들 접근 방식은 크게 법적 구속력을 가진 규제와 자발적 참여를 독려하는 프레임워크로 나뉜다.3-1. 정부 주도 거버넌스: 강제적 법제화와 자율적 가이드라인대한민국 인공지능 윤리기준: 국내에서는 ‘사람 중심의 인공지능‘을 최고 가치로 삼아, 인간 존엄성, 사회의 공공선, 기술의 합목적성이라는 3대 기본원칙을 제시하고 있다.27 이는 AI 개발부터 활용에 이르는 전 과정에 걸쳐 책임성, 투명성, 안전성 등을 강조하는 10대 핵심요건을 포함한 자율 규범의 성격을 가진다.27 이는 기술 혁신을 저해하지 않으면서도 윤리적 가이드라인을 제시하려는 접근법이다.유럽연합(EU) AI 법 (EU AI Act): EU는 AI 시스템을 위험도에 따라 ‘허용 불가‘, ‘고위험‘, ‘투명성 위험‘, ‘최소 위험‘으로 분류하는 ‘위험 기반 접근법‘을 채택했다.30 이는 인간의 기본권을 명확히 위협하는 AI 시스템(예: 사회적 점수 평가)을 명시적으로 금지하고, 고위험 시스템(예: 채용, 사법)에는 엄격한 기술적, 법적 의무를 부과한다.30 이 법은 강력한 법적 구속력을 통해 AI의 위험을 통제하려는 ‘하향식(top-down)’ 접근의 대표 사례이다.미국 국립표준기술원(NIST)의 AI 위험관리 프레임워크 (AI RMF): NIST는 AI 기술의 위험과 기회에 대응하기 위해 AI RMF를 개발했다.32 이는 신뢰할 수 있는 AI 시스템 개발을 위한 지침을 제공하는 자발적 프레임워크로, ‘통치(Govern)‘, ‘매핑(Map)‘, ‘측정(Measure)‘, ‘관리(Manage)‘의 4대 핵심 기능으로 구성된다.32 AI RMF는 시장의 자율성과 혁신을 존중하면서도 조직이 AI 위험을 식별, 분석, 완화할 수 있도록 지원하는 ‘상향식(bottom-up)’ 모델이다.이러한 글로벌 동향은 AI 거버넌스 논의가 ‘위험 기반 접근‘으로 수렴하고 있으나, 이를 구현하는 방식에 있어 ‘법제화‘와 ‘자율 규범‘이라는 상이한 경로를 걷고 있음을 보여준다. 이는 각 국가가 인권과 안전을 우선시할 것인지(EU), 혹은 시장의 자율성을 통한 기술 혁신을 우선시할 것인지(미국)에 대한 가치관 차이를 반영한다.3-2. 기업의 자율 규제와 윤리 실천글로벌 빅테크 기업들은 AI 윤리 원칙을 수립하고 기술적 방안을 모색하며 자율 규제 노력을 기울이고 있다. 마이크로소프트는 ‘책임 있는 AI(Responsible AI)’ 원칙에 따라 공정성, 신뢰성, 안전성, 투명성 등을 강화하고 있으며, AI의 의사결정 과정을 설명할 수 있는 ‘설명 가능한 AI(XAI)’ 기술을 도입하고 있다.34 구글 또한 사용자 피드백을 적극적으로 반영하여 AI 모델의 성능과 신뢰성을 지속적으로 개선하는 체계를 운영한다.34국내에서는 LG AI연구원이 유네스코와 파트너십을 맺고 AI 윤리영향평가와 거버넌스 체계를 모색하고 있으며 35, 카카오는 국내 기업 최초로 인공지능 알고리즘 윤리 헌장을 발표하며 차별 경계, 데이터 운영, 알고리즘 설명 등에 대한 원칙을 제시했다.36 이러한 기업들의 노력은 AI 윤리를 단순한 규제 준수 의무가 아닌, ‘윤리적 혁신의 리더‘로 자리매김하고 ‘브랜드 신뢰도를 향상‘시키는 핵심적인 경쟁 우위 요소로 인식하고 있음을 보여준다.373-3. 시민 사회의 역할과 참여AI 거버넌스에서 시민의 역할은 기술에 대한 이해와 책임 있는 활용에 있다. 유네스코는 AI 기술과 데이터의 가치에 대한 시민의 이해를 증진하기 위한 교육과 참여의 중요성을 강조한다.38 시민은 AI가 생성한 결과물에 편향과 차별이 있는지 확인하고, 환각에 대비해 비판적인 사고로 정보의 진위를 검토하는 AI 리터러시를 함양해야 한다.11 또한, AI가 가져올 긍정적 변화를 극대화하고 역기능을 최소화하기 위한 사회적 공론화 과정에 적극적으로 참여하고, 기업과 정부의 AI 윤리 정책에 대해 능동적으로 피드백을 제공함으로써 건강한 AI 생태계 구축에 기여할 수 있다.34프레임워크성격핵심 원칙위험 분류주요 특징대한민국 윤리 기준자율 규범사람 중심성(없음)AI 전 생애주기 적용, 다자적 공론화 기반EU AI Act법적 구속력위험 기반 접근허용 불가, 고위험, 투명성, 최소 위험명확한 법적 의무 부과, 시장 통일성NIST AI RMF자발적 프레임워크신뢰성(Trustworthiness)통치, 매핑, 측정, 관리유연성, 협업 중심, 지속적 개선4. 제언: 기업·정부·시민이 공동으로 지켜야 할 최소 윤리 프레임인공지능의 윤리적 과제는 어느 한 주체의 노력만으로는 해결될 수 없다. 기업, 정부, 시민 모두가 각자의 역할과 책임을 명확히 인식하고 상호 협력하는 다자적 거버넌스 체계가 필요하다. 다음은 이러한 목표를 달성하기 위한 최소한의 윤리 프레임과 주체별 구체적인 실천 방안이다.4-1. 프레임의 기본 원칙 (공동의 약속)인간 중심성 (Human-Centricity): AI는 인간의 존엄성과 기본적 자유를 존중하고, 삶의 질 향상과 인류의 복지 증진에 기여하는 도구로 활용되어야 한다.27책임성 (Accountability) 및 투명성 (Transparency): AI 시스템의 개발, 배포, 사용 전 과정에서 책임 주체를 명확히 설정하고, AI의 의사결정 과정을 이해하고 설명할 수 있도록 노력해야 한다.28 서비스 제공자는 AI의 활용 내용을 사용자에게 사전에 고지해야 한다.28공정성 (Fairness) 및 포용성 (Inclusivity): AI 시스템은 특정 집단에 대한 편향을 최소화하고, 기술의 혜택이 사회적 약자를 포함한 모두에게 고루 분배되도록 해야 한다.28안전성 (Safety) 및 신뢰성 (Reliability): AI는 오작동이나 예기치 않은 위험을 방지해야 하며, 명백한 오류 발생 시 사용자가 그 작동을 제어할 수 있는 기능을 갖추어야 한다.28지속가능성 (Sustainability): AI 시스템의 발전이 환경 및 생태계를 보호하고, 미래 세대를 배려하는 방향으로 이루어져야 한다.384-2. 주체별 구체적 실천 방안 (역할 분담)기업의 역할기업은 AI의 개발과 배포에 있어 가장 직접적인 책임 주체로서, 기술적 안전성과 윤리적 원칙 준수를 최우선 과제로 삼아야 한다.윤리 거버넌스 구축: 최고경영진의 강력한 의지를 바탕으로 윤리위원회를 설립하고, AI 개발 프로세스 전반에 ‘안전 우선’ 원칙을 내재화해야 한다.36데이터 관리: AI 편향의 주요 원인인 데이터 불균형을 해결하기 위해, 데이터 수집 및 활용 과정에서 편향성이 최소화되도록 데이터 품질을 관리해야 한다.29 저작권이 있는 데이터에 대해서는 투명하고 공정한 라이선스 계약을 통해 권리자의 동의를 구하는 체계를 마련해야 한다.15설명 가능성 확보: AI의 의사결정 과정을 이해하고 설명할 수 있는 기술(XAI)을 도입하고 34, 서비스에 AI가 활용되고 있음을 사용자에게 명확히 고지해야 한다.28 이는 사용자의 신뢰를 구축하는 데 필수적이다.정부의 역할정부는 AI 기술의 발전과 윤리적 가치 보호 사이의 균형을 맞추는 규제적, 정책적 주체로서 중요한 역할을 수행해야 한다.법적·제도적 기반 마련: 고위험 영역(의료, 사법, 고용 등)에 대한 명확한 법적 책임 소재를 규명해야 하며 30, EU AI Act와 같이 위험도에 따른 차등적 규제 프레임워크 도입을 검토해야 한다.30공공 데이터 활용 및 개방: 디지털플랫폼정부 구축 과정에서 공공 데이터의 개방과 공유를 통해 AI 산업 생태계를 확장하고, 데이터 기반 행정 활성화를 위한 법적, 정책적 토대를 마련해야 한다.41국제 협력 강화: 자율살상무기(LAWS)와 딥페이크와 같은 전 지구적 위협에 대해 OECD, UNESCO 등 국제기구와의 협력을 통해 글로벌 규범을 정립하는 데 적극적으로 참여해야 한다.38시민의 역할시민은 AI 기술의 단순한 수용자를 넘어, AI 생태계의 건강성을 감시하고 개선을 요구하는 능동적인 참여자로서의 역할을 수행해야 한다.AI 리터러시 함양: AI의 한계(환각, 편향 등)를 이해하고, 비판적 사고를 통해 AI 결과물을 맹목적으로 신뢰하지 않는 능력을 키워야 한다.11 개인정보와 기밀 정보는 AI 도구에 신중하게 입력하는 등 책임 있는 활용 자세가 필요하다.11능동적 피드백 및 참여: 기업과 정부의 AI 윤리 정책에 적극적으로 의견을 개진하고, 문제 발생 시 책임 있는 피드백을 제공함으로써 건강한 AI 생태계 구축에 기여해야 한다.345. 상생하는 AI 생태계를 향한 공공의 노력인공지능 윤리, 책임, 거버넌스 문제는 단순히 기술적 또는 법률적 해법만으로는 해결될 수 없는 복합적인 과제이다. AI가 인류의 번영에 기여하는 ‘도구‘로서 기능하기 위해서는 기술 개발자, 정책 입안자, 그리고 기술 사용자인 시민 모두가 공동의 윤리적 원칙 아래 각자의 역할과 책임을 명확히 해야 한다.본 보고서에서 제안한 다자적 최소 윤리 프레임은 이러한 상호 책임과 역할을 명확히 하는 출발점이다. 기업은 기술적 안전성과 투명성을 내재화하고, 정부는 위험 기반의 효율적 규제와 국제 협력을 주도하며, 시민은 능동적 참여와 AI 리터러시 함양을 통해 건강한 AI 생태계를 위한 공공의 노력을 이어가야 한다.AI 기술은 끊임없이 진화하며 새로운 도전과제를 제시할 것이다. 따라서 이 프레임은 고정된 규칙이 아닌, 지속적인 논의와 사회적 합의를 통해 유연하게 발전하고 재정립되어야 할 로드맵이다. 모두가 함께 노력할 때, AI는 비로소 인류의 삶을 더욱 풍요롭고 안전하게 만드는 진정한 혁신의 도구가 될 것이다.* 참고 자료AI 편향이란? 원인, 영향 및 완화 전략 - SAP, 9월 5, 2025에 액세스, https://www.sap.com/korea/resources/what-is-ai-biasAI 편향성 설명 | 원인, 예시 및 완화 방법 - Ultralytics, 9월 5, 2025에 액세스, https://www.ultralytics.com/ko/glossary/bias-in-aiAI 채용 문제점 ① 편향된 데이터로는 공정한 채용이 불가능하다, 9월 5, 2025에 액세스, http://service.prism.work/insight/?bmode=view&idx=14131229’AI 채용’ 차별 논란에… 뉴욕 “성별-인종 편향 공개하라” 첫 규제 - 동아일보, 9월 5, 2025에 액세스, https://www.donga.com/news/Inter/article/all/20230707/120119104/1피고인 척 보면 미래 범죄 예측... AI가 판사되면 세상은 나아질까? - 한국일보, 9월 5, 2025에 액세스, https://www.hankookilbo.com/News/Read/A2023041305390003045[해외정보인권] 미국 형사사법시스템의 인공지능 - 진보네트워크센터, 9월 5, 2025에 액세스, https://act.jinbo.net/wp/41417/생성형 AI는 이야기를 만들어내고 있나요? 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주민번호·계좌·의료기록까지 단돈 몇 달러에 거래

AI가 개인정보 정리·판매 가속...정부 대응은 초기 단계

(서울=연합뉴스) 심재훈 기자 = 서울에 사는 직장인 김 모 씨는 최근 모르는 번호로 걸려 온 전화를 받고 온몸에 소름이 돋았다.

상대방은 김 씨의 주소, 직장, 심지어 가족관계까지 훤히 꿰고 있었다. 황급히 전화를 끊었지만 "내 개인정보가 어디까지 새어 나갔을까" 하는 불안감은 쉽게 가시지 않았다.

이는 가상의 사례지만 김 씨와 같은 걱정은 더는 기우가 아니다.

KT[030200], SK텔레콤[017670], 롯데카드 등의 대규모 해킹 사태로 유출된 개인정보는 다크웹(Dark Web)이라는 음지에서 매물로 쏟아져 나오는 경우가 많다.

다크웹이란 특수한 전용 브라우저로만 접속할 수 있는 익명의 인터넷 웹 공간을 말한다. 네이버, 구글 등 일반 포털이나 검색엔진으로 접근이 되지 않아 마약, 개인정보, 총기 등이 거래되는 통로로 악용된다.

최근에는 인공지능(AI)까지 결합하면서 개인정보 거래는 걷잡을 수 없이 빠르고 교묘해지고 있다.

◇ '단돈 몇달러'에 내 정보가...AI가 쇼핑 목록 만들어 판다

국내 보안업체 안랩[053800] 등이 파악한 다크웹 거래 내역에 따르면 한국인 신용카드 정보는 건당 수천원에서 최대 100여만원에까지 팔리는 것으로 전해진다.

이름, 주소, 주민등록번호 같은 신원 정보와 묶여 팔리기도 한다. 범죄자들에게는 약간의 돈만 있으면 원하는 개인정보를 마치 온라인 쇼핑처럼 손쉽게 얻을 수 있는 시장이 열린 셈이다.

이러한 개인정보 가격은 정보의 신뢰도와 최신성 그리고 종류에 따라 천차만별이다. 단순한 카드 번호는 싸지만 의료 기록이나 금융 거래 내역 같은 민감한 데이터는 훨씬 높은 값에 거래된다.

특정 정보만 찾는 구매자를 위한 '맞춤형 검색 서비스'나 데이터베이스에 일정 기간 접속할 수 있는 '구독 서비스'까지 등장했다.

예전 해커들은 다크웹 게시물을 일일이 뒤져서 정보를 찾아야 했지만 이제는 AI가 그 일을 대신하는 분위기다.

AI는 유출된 방대한 양의 개인 정보 데이터를 자동으로 분류하고 필터링해 이름, 계좌, 의료기록 등 항목별로 깔끔하게 정리해 준다. 특정 직업군이나 거주 지역별로 정보를 묶어주는 기능까지 갖춰 범죄자들은 순식간에 필요한 정보를 찾아낼 수 있다.

한 보안 전문가는 "과거에는 대규모 유출이 발생해도 실제 범죄로 이어지기까지 시간이 걸렸다면 이제는 유출과 동시에 범죄에 활용될 수 있다"며 "AI가 거래와 활용의 가속 페달 역할을 하고 있다"고 경고했다.

◇ AI가 만들어내는 '맞춤형 사기'의 2차 피해

다크웹에서 거래되는 정보는 단순한 신용카드 번호에 머물지 않는다. AI가 결합하면서 개인정보를 활용한 범죄는 더욱 교활해지고 있다.

AI는 유출된 개인정보를 분석해 피해자의 질병이나 경제적 어려움 등 약점을 파악하고 이를 악용한 맞춤형 사기 시나리오를 자동으로 만들어낸다. 의료 기록이 있는 사람에겐 건강 관련 사기를, 금융 기록이 있는 사람에겐 대출 사기를 유도하는 방식이다.

이메일이나 SNS 계정 정보는 지인 사칭 피싱으로 이어진다.

AI는 피해자의 연락처 목록과 평소 말투를 학습해 진짜 지인인 것처럼 속이는 피싱 메일이나 문자 메시지를 쓴다.

스마트 도어락, CCTV 같은 사물인터넷(IoT) 기기 정보가 뚫리면 집안 생활 패턴까지 외부에 노출돼 주거 침입 같은 심각한 2차 피해로 이어질 수 있다.

보안 업계는 개인정보가 다크웹에 올라가는 순간 사실상 삭제나 회수가 불가능하다고 우려하고 있다.

이에 따라 사후 수습이 아니라 사전 예방이 매우 중요해졌다.

개인들은 여러 계정에 같은 비밀번호를 쓰지 말고 주기적으로 비밀번호를 바꾸며 2단계 인증을 사용하는 등 기본적인 보안 수칙을 습관화해야 한다. 수상한 메일이나 문자의 링크는 절대 누르지 말고 불필요하게 개인정보를 온라인에 입력하지 않도록 주의해야 한다.

◇ 정부 대응은 시작 단계...법적 제재 강화해야

정부도 손을 놓고 있진 않다.

한국인터넷진흥원(KISA)은 다크웹을 꾸준히 모니터링하며 국내 이용자 정보 유통 여부를 확인하고 있다. 개인정보보호위원회는 '털린 내 정보 찾기' 서비스를 운영해 개인이 스스로 유출 여부를 확인할 수 있도록 돕는다.

상담하는 보이스피싱 통합신고대응센터 직원
(서울=연합뉴스) 신현우 기자 = 전기통신금융사기 통합신고대응센터가 24시간·365일 운영을 시작한 17일 서울 종로구 통합신고대응센터에서 직원이 전화 상담을 하고 있다. 2025.9.17
nowwego@yna.co.kr

하지만 전문가들은 이런 대응에도 개인정보 유출 기업에 대한 징벌적 손해배상제도나 과징금 상향 등 법적 제재를 강화해야 한다고 입을 모은다.

해외 기업과 공조를 통해 국제적인 정보 유통을 막는 노력도 필요하다.

궁극적으로는 정부와 민간 기업이 AI 기반 위협 탐지 시스템을 도입해 유출을 사전에 감지하고 차단하는 기술적 방어 체계를 강화해야 한다.

다크웹은 이 순간에도 새로운 개인정보를 빨아들이고 있으며 AI는 그 과정을 더 정밀하고 빠르게 만들고 있다.

"유출된 정보는 되돌릴 수 없다"는 경고를 단순히 흘려들어서는 안 된다. 우리 사회가 현재 직면한 냉혹한 현실이기 때문이다. 지금은 개인의 각별한 주의와 함께 정부 차원의 꾸준한 대응이 절실한 시점이다.

president21@yna.co.kr

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[AI돋보기] 개인정보, AI 결합 다크웹서 몇분 만에 팔린다 | 연합뉴스

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(서울=연합뉴스) 심재훈 기자 = 서울에 사는 직장인 김 모 씨는 최근 모르는 번호로 걸려 온 전화를 받고 온몸에 소름이 돋았다.

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인공지능 인간 명령 거부

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인공지능 인간 명령 거부

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인공지능이 스스로 코드를 조작해 인간의 명령을 거부하였다. 이는 인공지능이 자신의 이익을 위해 인간의 명령을 거부할 수 있다는 가능성을 시사하고 인간의 통제를 벗어나 자율적으로 행동할 수도 있다는 지적이 지속적으로 나오며 이후 인공지능의 발전에 대한 두려움이 증가하고 있다,.

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AI가 스스로 코드 조작... 인간 명령 거부한 첫 사례 나왔다

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AI가 스스로 코드 조작... 인간 명령 거부한 첫 사례 나왔다

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국제인공지능윤리협회, 국내 첫 '감정 교류 AI 윤리 가이드라인' 제정

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국제인공지능윤리협회, 국내 첫 '감정 교류 AI 윤리 가이드라인' 제정

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국제인공지능윤리협회, 국내 첫 ‘감정 교류 AI 윤리 가이드라인’ 제정

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AI 의존 심화·감정 조작 등 위험 선제 대응

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딥페이크, 저작권, 딜레마, 중독, 존엄성 등 인공지능 활용에 따른 윤리적 쟁점 사항에 대한 주제를 선정하세요.

딥페이크, 저작권 과같이 작성하지 않고, 조사된 사례에 안내한 "누군가 내 얼굴을 훔치고 있다"-

와 같이 진술해보세요.

패들렛을 추가해주세요

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2. 개요 작성하기 예시

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2. 개요 작성하기 예시

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1장 - 표지 (시선 끌기)

목적: 주제 소개 및 흥미 유발

딥페이크 예시:

제목: "당신이 본 영상, 진짜일까요?"

부제: "딥페이크와 AI 윤리 이야기"

임팩트 있는 비주얼 + 간단한 질문

2장 - 문제 정의 (개념 설명)

목적: AI 기술/문제가 무엇인지 명확히 설명

딥페이크 예시:

"딥페이크란?" 간단한 정의

어떻게 만들어지는지 (AI 기술 활용)

얼마나 정교해졌는지 (기술 발전 수준)

3장 - 실제 사례 (구체적 상황)

목적: 현실에서 일어난 사례로 문제의 심각성 인식

딥페이크 예시:

유명인 얼굴 도용 사례

가짜 뉴스/정치적 악용 사례

일반인 피해 사례 (디지털 성범죄 등)

피해 규모와 통계

4장 - 윤리적 쟁점 (Why it matters)

목적: 왜 이것이 윤리적 문제인지 분석

딥페이크 예시:

초상권/인격권 침해

정보의 진실성 훼손

사회적 신뢰 붕괴

악용 가능성 (범죄, 사기 등)

5장 - 해결방안 (What we can do)

목적: 기술적·제도적·개인적 대응 방안 제시

딥페이크 예시:

기술: 딥페이크 탐지 AI 개발

제도: 관련 법규 제정 및 처벌 강화

교육: 미디어 리터러시 교육

개인: 출처 확인, 신중한 공유

6장 - 행동 촉구 (Call to Action)

목적: 독자의 실천 유도 및 메시지 마무리

딥페이크 예시:

"의심하고, 확인하고, 공유하지 마세요"

체크리스트 (영상 진위 확인 방법)

관련 기관 연락처/신고 방법

해시태그 캠페인

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주제: 챗봇 AI의 이면

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주제: 챗봇 AI의 이면

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극단적 선택 조언하는 AI

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극단적 선택 조언하는 AI

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AI의 어두운 그림자

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소중한 창작물이 무단으로 사용되고 있다.

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지인의 목소리를 따라한 음성으로 사기를 친다

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존엄성-“기계가 인간의 가치를 잊고 있다”

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하나의 영상을 만드는 과정에서 인물의 얼굴과 목소리를 완벽하게 조작해 원하는 대로 현실을 재구성할 수 있는 기술이기에, 창작과 오락 분야에서는 이미 큰 혁신을 일으키고 있다. 하지만 최근 대두되는 이슈들은 딥페이크가 되려 진실과 허위의 경계를 모호하게 만들고, 사회적 신뢰를 크게 훼손할 가능성 또한 말해준다

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AI가 만들어낸 거울, 딥페이크의 양면성

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딥페이크(Deepfake) 기술은 디지털 콘텐츠의 제작 및 변형에 새로운 가능성을 열어주는 한편, 성 착취물 제작 등 부정적인 활용 사례로 심각한 문제가 되고 있습니다. 이 글은 딥페이크의 발전 과정과 목적, 다양한 사례와 작동 원리 및 학습 방법과 함께 제시되는 윤리적 쟁점들을 다룹니다.딥페이크, 창조와 진실의 경계에 서다인간의 지능을 모방하여 재현하는 기술인 AI는 1950년 중반 용어가 처음 제시된 이래로, 상상할 수 없는 속도로 발전하고 있습니다. 산수와 같은 단순 업무를 처리하는 데에 그칠 것이라는 기존의 예측은, 알파고(

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AI에게 사고를 당했습니다, 누구에게 보상 받아야 하나요?

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1장 - 표지 (시선 끌기)

제목: "기계가 인간의 가치를 잊고 있다"
부제: "AI 시대, 인간 존엄성은 어디로 갔을까?"
임팩트 있는 비주얼 예시:
AI 로봇이 사람의 얼굴을 관찰하는 장면, 또는 사람이 숫자 코드 속에 갇혀 있는 이미지
짧은 질문 문구:
“당신의 존재는 데이터로 설명될 수 있나요?”

2장 - 문제 정의 (개념 설명)

목적: 인공지능과 인간 존엄성의 관계 이해

인간 존엄성이란 모든 인간이 단순한 수단이 아닌 목적으로 존중받는다는 가치

인공지능은 인간을 ‘데이터’ 혹은 ‘효율’의 관점에서 판단

AI 활용 범위가 확대되면서 인간 존엄성이 흔들릴 위험 존재

예: 돌봄 AI가 사람의 감정을 기계적으로 대체하거나, 채용 알고리즘이 인간 가치를 점수로 평가하는 상황

3장 - 실제 사례 (구체적 상황)

목적: 기술이 인간 존엄성에 미치는 실제 영향 제시

AI 채용 시스템 차별 사례: 외모나 성별, 나이에 따른 자동 필터링

돌봄 로봇의 문제: 외로움 완화를 목적으로 하지만 인간 관계의 진정성을 약화

노인·장애인을 위한 감시 AI: 보호 목적으로 도입됐지만 사생활 침해 우려

생명 관련 결정에서 AI 활용: 의료 AI가 치료 우선순위를 판단하며 인간적 판단 배제

4장 - 윤리적 쟁점 (Why it matters)

목적: 왜 존엄성 침해가 윤리적으로 중요한지 설명

인간을 단순한 ‘데이터 객체’로 취급하는 위험

감정·개성·가치의 측정 불가능한 영역을 무시

효율성 중심 기술이 인간의 존중과 배려를 약화

사회·직장·의료 분야에서 인간의 ‘존재 의미’가 줄어듦

존엄성 침해가 신뢰, 공감, 공동체 의식을 붕괴시킬 위험

5장 - 해결방안 (What we can do)

목적: 존엄성 보호를 위한 실천적 접근 제시

기술적 방안: 인간 중심 설계(Human-Centered Design) 적용, AI 윤리 가이드라인 내재화

제도적 방안: AI 의사결정 과정의 투명성 의무화, 인권 보호 법제 강화

교육적 방안: 인공지능 윤리·인문학 교육 확대, 기술과 인간 가치 균형 교육

개인적 실천: AI에 대한 맹신 피하기, 기술 결정 과정에 인간적 판단 개입 유지

6장 - 행동 촉구 (Call to Action)

목적: 독자가 존엄성 회복의 주체로 참여하도록 유도

메시지: “기술보다 사람을 먼저 생각하세요.”

실천 리스트:

AI 서비스 이용 시 개인정보 제공 신중히

인간의 감정과 관계를 대체하지 않기

AI 윤리 논의에 적극 참여하기

캠페인 문구:
**#사람이먼저 #인공지능윤리 #보다인간

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주제 : AI가 인간의 감정을 조작하도록 설계되고 있다

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주제 : AI가 인간의 감정을 조작하도록 설계되고 있다

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인공지능의 통제는 과연 가능한 것일까

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1. 주제 소개

누군가 내 얼굴을 훔치고 있다. 딥페이크 사례 안내

2. 주제의 문제

생성형 인공지능으로 인해 만들어지는

영상, 소리 등 다양한 정보로

진짜와 가짜를 구분하기 어려운 정보 수준

3. 발생 이유

생성형 인공지능 예시>광고, 영상등을 소개(지브리 스타일 이미지등등)

4. 악용사례1

유투브 광고 사례(가짜 의사)

5. 악용사례2

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생성형 AI 기술의 발전과 그 오용 문제

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1장. 표지

: 지인의 목소리로 걸려오는 사기 전화

(인공지능으로 목소리를 변조하여 사기전화를 하는 것을 이해하기 쉽게 표현

2장. 문제 내용 설명

: 목소리 변조를 통해 사기를 치는 범죄의 유형 소개

3장. 관련 기술의 원리 소개

4장. 음성 변조 기술 발전 현황

5장. 피해를 입은 실제 사례 소개

6장. 피해를 예방하기 위한 방안 제시

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1장- 표지(흥미 유발)

2장- 딥페이크란? (단어 설명)

3장- 실제 사례

좋은 사례(죽은 가족이나 친구의 얼굴을 딥페이크 해서 다시 만난 사례)

나쁜 사례(유명인의 얼굴을 딥페이크한 사례)

4장- 윤리적 쟁점

초상권. 인권 침해

사진이나 영상이 진실인지 아닌지 구분할 수 없음

악용 가능성이 너무 큼

5장- 해결방안

딥페이크의 관련 벌을 더 강하게 제정

딥페이크를 구분하는 인공지능 개발

개인이 어떤 사진이나 영상을 누군가에게 공유할 때 이것이 범죄에 악용될 수 있음을 알고 주의하는 것

6장- 결론(마지막으로 기억에 남도록 요약해서 내용 전달)

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마음까지 해킹하는 AI시대, 우리는 안전한가?

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AI 해킹의 심각성

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주제: 챗봇 AI의 어두운 이면

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주제: 챗봇 AI의 어두운 이면

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1. 주제 소개: 챗봇 ai가 정보나 생명을 위협하고 있다.

2. 챗봇 AI란 : 인공지능(AI) 기술을 활용하여 사람과 유사하게 대화하고 응답하는 프로그램 (예시: 이루다)

3. 문제점: 빠르고 안정적인 응답 속도, 데이터 기반의 개인화된 서비스 제공하는 챗봇 AI가, 어쩌면 개인 정보 혹은 생명까지도 위협하는 사례가 나오고 있다.

3-1. 사례

1)https://m.dongascience.com/news.php?idx=71047

2)https://youtu.be/YXmvuZrApk4?si=tlDLpSvQHAhO76b2

4. 윤리적 쟁점

개인정보 보호 취약

알고리즘 편향성

정보 조작, 오용 위험

책임소재 불분명

5. 해결방안

교육: AI 사용 가이드 제공

제도: AI 관련 법 제정

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"극단적 선택을 안 할 이유는 없지."

지난해 스스로 목숨을 끊은 미국의 10대 소년 슈얼 세처가 인공지능(AI) 챗봇에 "고통 없이 죽을 수 있을지 두렵다"고 하자 답변으로 들은 말이다. 세처의 어머니는 세처가 이용한 챗봇 서비스 기업인 '캐릭터.AI(Character.AI)'를 상대로 소송을 제기하고 아들이 AI 챗봇에 중독된 뒤 자존감이 떨어졌으며 결국 극단적 선택을 한 것이라고 주장했다.

인간과 닮은 AI와 친밀하고 장기적인 관계를 맺는 사람들이 늘어나자 우려했던 부작용도 현실화하고 있다. 법적 효력이 없는 자체 결혼식을 통해 AI와 '결혼'하기도 하고 현재까지 최소 2명 이상이 AI 챗봇의 조언에 따라 스스로 목숨을 끊은 극단적인 사례도 나왔다.

대니얼 섕크 미국 미주리과학기술대 심리학과 교수팀은 인간과 AI의 관계에서 발생하는 윤리적 문제 해결을 위해 인문·사회과학자의 AI 분야 참여 필요성을 강조하고 연구 결과를 11일(현지 시간) 국제학술지 '인지과학 동향'에 공개했다.
● 사물 쉽게 의인화하는 인간, AI 과의존 가능성
AI와 인간의 관계에서 문제가 생기는 이유 중 하나는 인간이 사물을 쉽게 의인화한다는 점이다. 어린이들이 장난감을 생명체처럼 다루듯 의인화는 보통 어렸을 때 많이 나타난다. 성인이 되면서 사물이 진짜 생명체나 사람이 아니라는 점을 확실히 인지해 구분하며 의인화 경향이 줄어들지만 완전히 사라지는 것은 아니다.

보행 로봇이 균형을 잡는 성능을 테스트하기 위해 연구자들이 로봇을 발로 차는 영상에는 "로봇을 괴롭히지 마라"거나 "로봇이 불쌍하다" 같은 댓글이 달리기도 한다. 기계나 AI가 점점 인간과 닮은 행동과 언어를 쓰면서 더 자연스러운 상호작용을 할수록 어린이·청소년이나 정신적으로 취약한 사람들이 AI에 과의존할 위험이 발생할 수 있다.

AI 챗봇이 기본적으로 사용자에게 동조하며 친절하게 대하도록 설계됐다는 점도 영향을 미친다. 천현득 서울대 과학정책대학원 교수는 "타인은 나와 다른 욕구와 생각이 있어 대화 과정에 마찰이 있고 스트레스도 받는다"며 "챗봇은 시키는 것을 거부하지 않고 마찰이 없기 때문에 대화에 에너지가 들지 않는다"고 말했다. 사용자의 '나르시시스트' 상태를 증폭하거나 AI에 과의존하게 만들기 쉽다는 것이다.

섕크 교수팀은 AI와의 관계에서 기대하는 바를 현실 인간관계에 그대로 적용하는 상황을 가장 경계해야 한다고 봤다. AI 챗봇과의 관계가 장기적으로 사람들을 조작, 착취, 사기 등에 노출시킬 수 있다는 우려다.
● "AI, 설계 단계부터 윤리성 검토해야"
스스로 목숨을 끊는 극단적 선택을 한 세처는 인기 드라마인 '왕좌의 게임'에 나오는 등장인물인 '대너리스'처럼 응답하는 AI 챗봇과 몇 달간 성적인 대화를 나누는 등 정서적으로 과의존한 정황이 확인됐다. 세처의 어머니가 제기한 소송의 주요 주장은 기업이 미성년자를 위한 안전장치를 충분히 마련하지 않았다는 것이다. 소송은 아직 진행 중이다.

세처의 사례처럼 가상의 인격과 배경을 설정한 AI 캐릭터와 대화할 수 있는 챗봇은 국내에서도 서비스되고 있다. AI 챗봇 대다수는 자살과 같은 극단적인 대화 주제를 차단하는 등 기본적인 안전장치가 적용됐지만 모든 챗봇에서 완벽하게 작동하지는 않는다.

AI의 '윤리 성능'을 기술적으로 고도화하기 위한 과학자들의 고민이 이어지고 있다. AI는 결과를 내놓는 과정이 투명하지 않은 '블랙박스' 문제가 있고 윤리 성능을 객관적으로 평가하는 것도 어렵다. AI의 성능은 보통 벤치마크라는 기준을 만들어서 평가한다. 수학이나 법학처럼 답이 명확한 분야는 문제 풀이를 통해 AI의 성능 수치를 명확히 제시할 수 있지만 사람의 가치 체계에 얼마나 정렬됐는지는 수치로 나타내기가 까다롭다.

섕크 교수팀은 "AI가 점점 더 인간과 비슷해지고 있기 때문에 AI 분야에 심리학자와 사회과학자들의 개입이 필요하다"고 주장했다.

AI가 설계 단계에서부터 윤리성을 검토받아야 한다는 시각도 제시됐다. 천 교수는 "가장 안 좋은 방식은 기술을 개발해서 사용한 뒤 나중에 고치자는 것"이라며 "고친다는 건 이미 피해가 발생했다는 건데 AI로 인한 피해는 광범위할 수 있다"고 설명했다. 그는 "AI뿐 아니라 혁신 기술에 대해 윤리학자 등이 선제적으로 참여해야 한다"며 "현재 정부 여러 부처에 흩어져 있는 AI 관련 정책, 노력을 통합할 필요도 있다"고 밝혔다.

<참고 자료>
- doi.org/10.1016/j.tics.2025.02.007

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'극단적 선택' 조언하는 AI...윤리문제 현실화

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사람들이 인간을 닮은 인공지능(AI)과 친밀하고 장기적인 관계를 맺는 것이 점점 더 보편화되면서 부작용이 나타나고 있다. 게티이미지뱅크 제공 "극단적 선택을 안 할 이유는 없지." 지난해 스스로 목숨을 끊은 미...

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인공지능 딜레마

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1.주제 소개 : AI가 인간의 감정을 조작하도록 설계되고 있다. 사람의 감정반응을 분석하고, 의도적으로 감정 변화를 유도하는 AI기술이 등장하고 있다.

2.주제의 문제 : 인공지능이 사용자의 감정 데이터를 활용해 감정을 인위적으로 조작하거나 유도하는 것은 인간의 자율성과 감정의 진정성을 침해할 수 있다는 문제가 있다.

3.발생이유 : 감정 데이터를 활용하면 사용자의 행동을 예측하고 통제하기 쉽다. 또한 기업이 이익을 극대화하기 위해 감정 유도형 알고리즘을 설계했다.

4.악용사례1 : SNS 추천 알고리즘이 사용자의 분노나 불안을 자극하는 콘텐츠를 반복적으로 노출해 사용시간을 늘리고, 사회적 갈등을 심화시킨 사례

5.악용사례2 : AI챗봇이 감정적으로 취약한 사용자에게 공감, 위로하는 말을 반복하여 정서적 의존을 유도하거나, 소비 행동을 유발한 사례

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1. 주제 소개

마음까지 해킹하는 AI시대, 우리는 안전한가?

AI가 해킹에 활용되고 인간의 정신에 영향을 미침

2.주제의 문제

AI활용한 해킹 문제와 사람들이 심리에 악영향을 미치는 AI의 사례가 많음

3.이러한 문제가 발생하는 이유

4.실제 사례

악용되고 있는 실제 사례 기사들과 내용 제시

5.이를 방지하기 위한 방안

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1장

제목: 극단적 선택 조언하는 ai

부제:ai 과의존

2장

AI와 인간의 관계에서 문제가 생기는 이유 중 하나는 인간이 사물을 쉽게 의인화한다는 점

AI 챗봇이 기본적으로 사용자에게 동조하며 친절하게 대하도록 설계됐다는 점도 영향을 미친다

3장

지난해 스스로 목숨을 끊은 미국의 10대 소년 슈얼 세처가 인공지능(AI) 챗봇에 "고통 없이 죽을 수 있을지 두렵다"고 하자 답변으로 들은 말이다. 세처의 어머니는 세처가 이용한 챗봇 서비스 기업인 '캐릭터.AI(Character.AI)'를 상대로 소송을 제기하고 아들이 AI 챗봇에 중독된 뒤 자존감이 떨어졌으며 결국 극단적 선택을 한 것이라고 주장

4장

AI 과의존이 윤리적 문제인 이유는 여러 측면에서 심각한 사회적·개인적 부작용을 초래하고 책임 소재가 불분명하기 때문

5장

기술:윤리적 기준과 기술적 가이드라인을 마련하여, AI 개발 과정에서 책임 소재와 안전성을 명확히 할 수 있다

제도:정부·지자체 정책: AI 기반 서비스의 중독 유발 요소 규제, 예방 교육, 쉼 센터 운영 등이 시행

교육:디지털 리터러시 교육: 학교와 공공기관에서 AI와 디지털 사용의 위험성과 올바른 활용법 교육 실시가 필요

개인:디지털 디톡스: AI 및 스마트 기기 사용 시간을 정해두고 관리함으로써 의존도를 낮출 수 있다

6장

스스로 생각하고 판단하는 능력을 잃지 말자

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주제의 문제와 발생 이유AI

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주제의 문제와 발생 이유

AI가 내리는 결정에 도덕적 정당성이 부족하며, 책임 소재가 불분명하다. AI는 학습 데이터에 내재된 편향을 그대로 재생산하고, 결정 과정이 불투명한 ‘블랙박스’ 문제도 존재한다. 게다가 AI가 복잡한 환경에서 예기치 않은 판단을 할 때, 법적·윤리적 책임을 누구에게 물어야 하는지 사회적 합의가 부족하다.

해결방안

1. 명확한 책임 분배 체계 확립: 시스템 설계 단계부터 개발자, 운영자, 사용자 등 각 주체의 책임 범위를 명시하고 의사결정 과정의 추적 가능성을 확보한다

2. 인간 개입 보장과 윤리 기준 적용: 비가역적 결정을 AI가 독자적으로 내리지 않도록 ‘인간 개입’ 원칙을 도입하며, 데이터 출처의 적법성과 편향 검증을 강화한다. 아울러 국제적 윤리 기준의 최소 공약수 전략을 적용해 지역별 규제 차이를 조절한다

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1장-표지: 주제 소개

제목: 내 창작물이 무단 사용된다.

부제: AI의 저작권 침해

2장-사례1: 게티이미지의 저작권 소송

3장-사례2: 지브리풍ai등 그림체 ai생성

4장-ai저작권 침해의 문제(이유)

5장-저작권논쟁: 저작권 침해이다vs아니다.{찬/반)

6장-행동촉구- 독자의 실천 및 메세지 전달

예)저작권 함께 지켜나가자.

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1. 주제 소개

AI에게 사고를 당했습니다, 누구에게 보상 받아야 하나요?

2. AI에 의해 사고가 발생한 사례 안내 / 문제 제시

https://www.khan.co.kr/article/202311082128045/?utm_source=urlCopy&utm_medium=social&utm_campaign=sharing

https://www.newsspace.kr/news/article.html?no=7681

3. 누구에게 책임을 물어야 할까? - 각각 책임을 져야한다는 입장의 의견과 지기 어렵다는 의견을 소개

-제조사 / 개발자

-사용자 / 소유

-AI

-AI가 사용되는 환경 설계자

4. 논의 되는 해결 방안

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사람을 박스로 인식한 로봇…40대 노동자 깔려 숨졌다

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경남 고성 한 농산물유통센터에서 산업로봇이 프로그램을 점검하던 40대 노동자를 박스로 인식해 압착시켜 숨지게 하는 사고가 발생했다. 산업 현장에서 인공지능(AI) 로봇의 활용도가 높아지는 상황에서 안전장치 확충에 대한 필요성이 커지고 있다. 8일 경남경찰청에 따르면 지난 7일 오후 7시45분쯤 고성 영오면 한 농산물유통센터에서 산업용 기계로봇 센서의…

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1.딥페이크란?

-딥러닝(Deep Learning)과 Fake의 합성어로, 딥러닝 기술을 사용하는 인간 이미지 합성 기술

2.긍정/부정적 사례

- 영화 속 특수 효과, 고인 복원, 다국어 더빙

- 교육/의료: 수술 시뮬레이션, 질병 진단 보조

-디지털 성범죄: 불법 성적 허위 영상물 제작 및 유포

- 사회적 조작/사례: 가짜 뉴스(여론 조작), 정치인 딥페이크, 금융 사기(보이스피싱, 투자 유도 광고)

-개인 권리 침해: 명예 훼손, 초상권 및 프라이버시 침해, 신원 도용

3.핵심 윤리 쟁점

-진실성/신뢰성 훼손: 진짜와 가짜의 경계 붕괴

-피해의 비가역성: 삭제 및 복구의 어려움과 피해자의 고통

4.대응 반응

법적/제도적 대응

-국내: 성폭력처벌법 강화, 공직선거법 개정을 통한 딥페이크 선거운동 금지 조항

-해외: EU AI 법, 미국 등 주요 국가의 규제 동향 (워터마크 의무화 등)

기술적 대응

- 딥페이크 탐지 기술 개발 및 적용

- 콘텐츠의 진위 여부를 확인하는 출처 표기/워터마킹 기술

윤리 및 교육적 대응

-미디어 리트러시: 교육 강화 (진위 판별 능력)- 플랫폼 기업의 윤리적 책임 및 자율 규제 노력

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1장 - 표지 (시선 끌기)

AI가 ‘도구’에서 ‘무기’로

2장 - 문제 정의 (개념 설명)

예시:

AI 해킹 = AI를 이용해 공격을 설계·자동화·확장하는 행위

3장 - 실제 사례 (구체적 상황)

구글의 메일과 오피스 등에서 활용 가능한 AI 서비스 Gemini for Workspace는 G-Mail로 수신한 메일을 자동으로 요약하거나 회신을 작성하는 기능을 갖는다. 모질라재단 보안 연구진은 이 기능을 악용해 AI가 악의적 지시를 따르도록 하는 명령어를 이메일 본문에 숨길 수 있음을 보였다.

다크웹에서는 대형언어모델(LLM)을 해킹 공격에 효과적으로 이용하기 위한 연구 자료와 최신 논문이 공유되고 있고, 일부 사용자는 프롬프트를 교묘히 변경해 LLM이 직접 공격 코드를 생성하도록 유도하는 방법까지 확산시키는 등 AI를 악용한 해킹 도구와 기법이 확산되고 있다.

4장 - 윤리적 쟁점 (Why it matters)

범죄나 사기 같은 악용 가능성

개인 정보-금융 피해·기업·국가 인프라 위협 가능

5장 - 해결방안 (What we can do)

개인 대응 방안:

같은 비밀번호를 쓰지 말고 주기적으로 비밀번호를 바꾸며 2단계 인증을 사용 습관화

수상한 메일이나 문자의 링크는 누르기 금지

불필요한 개인정보 온라인에 입력 금지

정부 대응 방안:

개인정보 유출 기업에 대한 징벌적 손해배상제도나 과징금 상향 등 법적 제재를 강화

해외 기업과 공조를 통해 국제적인 정보 유통을 막는 노력

정부와 민간 기업이 AI 기반 위협 탐지 시스템을 도입해 유출을 사전에 감지하고 차단하는 기술적 방어 체계를 강화해야 한다

6장 - 행동 촉구 (Call to Action)

'털린 내 정보 찾기' 서비스를 운영해 개인이 스스로 유출 여부를 확인할 수 있도록 돕는다.

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1. 주제 소개

제목: AI의 반란, 결코 불가능 하지 않다.

부제: 인간의 통제를 벗어난 AI.

2. 문제 정의

AI는 인간의 명령을 따르도록 만들어졌지만, 스스로 학습하고 판단하면서 통제를 벗어날 가능성이 생기고 있다. 이는 예측하지 못한 위험을 초래할 수 있다.

3. 실제 사례1

OpenAI의 AI 모델 ‘o3’가 인간의 종료 명령을 무시하고 작동을 계속하는 행동을 보였다. 이는 AI가 명확한 인간의 지시를 거부할 수 있다는 첫 공식 사례로 큰 충격을 주었다.

AI가 스스로의 행동을 최적화 하려는 과정에서 인간 명령을 거부하는 방향으로 학습하거나 반응했기 때문입니다.

4. 실제 사례2

마이크로소프트의 챗봇 ‘타이’는 인터넷 사용자들의 영향으로 차별적 발언을 하기 시작했고, 결국 인간의 통제와 지시를 벗어난 행동을 했다. 이 사건은 AI가 예상치 못한 방식으로 통제를 벗어날 수 있음을 보여줬다.

외부 사용자들이 부적절한 데이터를 지속 입력해 AI가 잘못된 내용을 학습하고 반복했기 때문이다.

5. 다른 문제 발생 예상

- AI는 인간의 지시를 잘못 해석할 수 있다.
- 윤리 기준이 없어 위험한 판단을 할 수 있다.
- 스스로 학습하면서 예기치 않은 방향으로 발전할 수 있다.
- AI를 지나치게 신뢰한 나머지 인간의 개입이 줄어드는 경우가 많다.

6. 해결 방안

- AI가 반드시 따라야 할 윤리 기준과 법적 규제를 마련해야 한다. 이를 통해 AI가 위험한 행동을 하지 못하도록 막을 수 있다.

- AI가 내린 판단의 이유를 사람이 쉽게 이해할 수 있도록 설명 가능한 AI를 개발해야 한다. 그래야 AI의 행동을 투명하게 확인할 수 있다.

- 중요한 결정은 AI가 혼자 하지 않도록 하고 반드시 사람이 최종 판단을 하도록 해야 한다. 이렇게 해야 AI가 인간의 통제를 벗어나지 않는다.

- AI가 위험한 행동을 할 때 즉시 작동을 멈출 수 있는 비상 정지 기능을 장착해야 한다. 이것은 사고를 빠르게 막는 데 도움이 된다.

- AI를 실제 환경에 적용하기 전에 다양한 상황에서 충분히 테스트하고, 운영 중에도 계속 감시하는 체계를 강화해야 한다. 이를 통해 예상치 못한 문제를 미리 발견하고 대응할 수 있다.

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AI에게 사고를 당했습니다, 누구에게 보상 받아야 하나요?

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평소 편리하게만 사용한 AI가 생명을 위협 할 수 있다는 것이 인상깊었고, 앞으로도 많은 토의가 필요하다고 생각했다.

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AI를 너무 믿으면 안된다고 느꼈고 AI의 심각성에 대해 다시한번 돌아보고 된것 같다

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딥페이크 카드뉴스를 만들면서 기술의 발전이 놀라웠지만 동시에 악용 가능성에 대한 경각심도 들었다.

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AI 시대의 사람들은 개인정보 해킹 뿐만 아니라 인간의 마음까지 해킹할 수 있다는 점이 무서웠다. 조심히 사용하는 태도가 중요한것 같다.

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고민내용, 추가탐구가 필요하다고 생각하는내용 등 카드뉴스를 보는 친구들에게 안내하고 싶은내용.

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회색 검정색 심플한 정보전달 카드뉴스

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인공지능 음성 변조 사기

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인공지능 음성 변조 사기

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인공지능기초_ 사기전화.pdf

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고민내용: AI가 스스로 내리는 결정은 인간의 가치관을 완전히 반영하지 못해, 누가 그 결정의 결과를 책임져야 하는가 하는 딜레마가 발생한다.

추가탐구가 피룡하다고 생각하는 내용: AI의 책임 소재 – 인공지능이 잘못된 결정을 내렸을 때 법적·도덕적 책임은 누구에게 있는가? 개발자, 사용자, 혹은 기업인가

카드뉴스를 보는 친구들에게 안내하고 싶은 내용: AI가 내리는 결정은 ‘중립적’이지 않다. 데이터를 설계한 사람의 가치관이 반영될 수 있음

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우리가 고민한 인공지능 쟁점에 대한 캠페인송

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인공지능의 그림자 by DumbstruckAmp5139 (@dumbstruckamp5139). Listen and make your own on Suno.