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전국 범죄위험도 예측 자료'를 입수해 각 시·군·구 내 고위험등급 지역을 분석했다. 경찰은 20년 8월부터 1년 치의 치안·공공 분야 빅데이터를 분석해 프리카스 기준 전국 4,970개 읍·면·동의 시간대별 위험등급 예측치를 도출

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전국 범죄위험도 예측 자료'를 입수해 각 시·군·구 내 고위험등급 지역을 분석했다. 경찰은 20년 8월부터 1년 치의 치안·공공 분야 빅데이터를 분석해 프리카스 기준 전국 4,970개 읍·면·동의 시간대별 위험등급 예측치를 도출

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[단독] 오늘밤 당신 동네 범죄… AI는 이미 알고 있다 | 한국일보

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범죄 발생 가능성을 예측하고 선제적으로 대응하는 미래를 그린 영화 ‘마이너리티 리포트‘가 현실로 성큼 다가오고 있다. 경찰청이 올해 5월부터 도입한 인공지능(AI) 범죄위험도 예측분석시스템 ‘프리카스(Pre-CAS·Predictive Crime Risk Analysis System)’가 그 첫걸음이다. 자치경찰제 시행으로 지역 특성을 감안한 맞춤형 치안정책

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알고리즘 편향과 차별의 강화

근거: AI 알고리즘이 편향된 데이터를 학습하면 그 편향을 그대로 재생산하거나 강화할 수 있습니다.

출처:

책: 캐시 오닐, 《수학 파괴 무기(Weapons of Math Destruction)》, 사이언스북스, 2018년. 이 책에서는 알고리즘이 어떻게 사회적 불평등과 차별을 강화하는지 다양한 사례를 통해 설명하고 있습니다.

논문: Joy Buolamwini & Timnit Gebru, "Gender Shades: Intersectional Accuracy Disparities in Commercial Gender Classification", Proceedings of Machine Learning Research 81:1–15, 2018년. 이 논문은 상업용 얼굴 인식 시스템이 인종과 성별에 따라 정확도에 큰 차이가 있음을 보여줍니다.

혐오 콘텐츠의 자동 확산

근거: 소셜 미디어의 추천 알고리즘이 극단적이거나 혐오적인 콘텐츠를 더 많이 노출시킬 수 있습니다.

출처:

보고서: Rebecca Lewis, "Alternative Influence: Broadcasting the Reactionary Right on YouTube", Data & Society Research Institute, 2018년. 이 보고서는 유튜브 알고리즘이 극우 성향의 콘텐츠를 어떻게 확산시키는지 분석합니다.

기사: Guillaume Chaslot의 인터뷰 및 연구 내용이 포함된 The Guardian 기사, "YouTube extremism fueled by algorithm, ex-employee reveals", 2018년 2월 2일자.

딥페이크 기술의 악용

근거: 딥페이크를 이용한 허위 정보와 가짜 영상이 혐오를 조장할 수 있습니다.

출처:

보고서: RAND Corporation, "Deepfakes and Synthetic Media: The Coming Infocalypse", 2020년. 딥페이크 기술의 잠재적 위협과 사회적 영향에 대해 다룹니다.

기사: World Economic Forum, "Why deepfakes are a real threat in 2020", 2020년 1월 10일자. 딥페이크의 위험성과 그로 인한 사회적 문제를 논의합니다.

자동화된 혐오 발언의 확산

근거: 봇을 이용한 혐오 발언의 대량 유포는 사회적 갈등을 증폭시킵니다.

출처:

보고서: NATO StratCom Centre of Excellence, "Robotrolling" 시리즈 보고서, 정기적으로 발행됨. 소셜 미디어에서 자동화된 계정의 활동과 그 영향에 대해 분석합니다.

기사: The New York Times, "The Follower Factory", 2018년 1월 27일자. 가짜 계정과 봇이 어떻게 소셜 미디어에서 여론을 조작하는지 조사합니다.

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AI윤리 문제로는 편향성, 인격권 침해, 사생활 침해, 신뢰성과 투명성 상실, 책임 문제, 검증되지

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AI윤리 문제로는 편향성, 인격권 침해, 사생활 침해, 신뢰성과 투명성 상실, 책임 문제, 검증되지

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않은 정보제공, 거짓 정보 등이 있다. AI기술의 안전성과 신뢰성을 높이기 위해 정부와 기업은

AI윤리 원칙 또는 법·제도 제정을 위한 연구 등으로 활발하게 대응 방안을 모색하고 있다.

특히 일부 기업들은 기업의 사회적 책임 차원에서 AI기술과 관련된 자체적인 원칙 수립, AI거버넌스

정책을 운영하고 있다. 출처: 국민권익위원회 청렴윤리경영 브리프스

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프라이버시 침해와 감시 사회의 강화

근거: AI 기반 감시 기술이 특정 집단을 표적으로 삼아 혐오를 조장할 수 있습니다.

출처:

책: 쇼샤나 주보프, 《감시 자본주의 시대(The Age of Surveillance Capitalism)》, 세종서적, 2020년. 감시 기술의 발전이 개인의 자유와 민주주의에 미치는 영향을 분석합니다.

보고서: Amnesty International, "Surveillance Giants: How the Business Model of Google and Facebook Threatens Human Rights", 2019년. 대규모 감시가 인권에 미치는 영향을 다룹니다.

익명성을 이용한 책임 회피

근거: AI 기술을 통해 익명으로 혐오 발언을 하거나 확산시키는 것이 용이해졌습니다.

출처:

보고서: Pew Research Center, "Online Harassment 2017", 2017년. 온라인 상의 괴롭힘과 그 영향에 대해 조사합니다.

기사: The Guardian, "How anonymous are you online?", 2014년 4월 23일자. 온라인 익명성이 어떻게 악용되는지 설명합니다.

사회적 분열의 심화

근거: 필터 버블 현상이 다양한 관점의 수용을 방해하여 편견을 강화합니다.

출처:

책: 엘리 패리저, 《필터 버블(The Filter Bubble)》, 책읽는수요일, 2012년. 인터넷 알고리즘이 어떻게 정보 편향을 일으키는지 설명합니다.

기사: MIT Technology Review, "How Facebook's algorithm suppresses content diversity—and how the platform could fix it", 2018년 10월 23일자. 페이스북 알고리즘이 콘텐츠 다양성을 어떻게 제한하는지 분석합니다.

자동화된 무기와 폭력 수단의 발전

근거: AI 기술이 자동화된 무기의 개발을 촉진하여 대규모 피해를 유발할 수 있습니다.

출처:

보고서: Human Rights Watch, "Losing Humanity: The Case Against Killer Robots", 2012년. 자율 무기의 윤리적 문제와 그로 인한 위험을 다룹니다.

기사: The Economist, "The dawn of killer robots", 2012년 11월 24일자. 자율 무기의 발전과 그 위험성에 대해 논의합니다.

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AI 딥페이크 기술 악용에 대하여 기술적으로 치밀하게 대응하고자 여러 기업에서 움직이고 있다

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AI 딥페이크 기술 악용에 대하여 기술적으로 치밀하게 대응하고자 여러 기업에서 움직이고 있다

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○ 우리나라의 생성형 인공지능 전문 기업 ‘딥브레인 AI’는 딥페이크 탐지 솔루션 개발, 특허 출원. 이는 AI 모델을 기반으로 얼굴과 행동 패턴을 분석하는 기술을 이용하는데, 딥페이크로 의심되는 영상을 시스템에 업로드하고 탐지모델, 탐지구간, 탐지인물 등을 설정하면 진위 여부를 판별함.

○ 미국의 반도체 기업 ‘인텔’은 FakeCatcher라는 시스템을 공개했는데 이 시스템은 영상 속 인물의 혈류 변화를 감지하는 기술을 이용하여 영상의 진위 여부를 판단함.

○ 미국의 MIT 인공지능연구소(CSAIL)은 포토가드(Photo Guard) 기술을 무료로 배포하였는데, 이 기술은 AI로 특정인의 사진을 도용 및 합성하는 것을 막아 딥페이크 사진 제작을 차단함.

○ 미국 어도비의 주도로 콘텐츠 기업과 언론 매체들은 콘텐츠 위조와 변조, 가짜 뉴스 제작과 전파를 방지하기 위해 CAI(Content Authenticity Initiative, 콘텐츠 진위 이니셔티브)를 출범함.

○ 네이버 AI 챗봇 클로바X는 이미지 편집 기능을 통해 생성된 이미지에 음란물 등의 콘텐츠 생성이 되지 않도록 안전 조치를 적용하였고, AI 필터링 기술을 활용해 유해 딥페이크를 실시간 차단함.

○ 카카오브레인의 AI 이미지 생성 모델 칼로는 비가시성 워터마크 기술을 도입함.

○ 틱톡은 AI를 활용하여 제작한 콘텐츠 영상을 게시할 때 그 사실에 라벨이 자동 부착되도록 함.

○ 메타도 페이스북, 인스타그램, 스레드에서 AI 생성 이미지에 ‘AI인포’라는 라벨을 붙일 것이라고 발표함.

AI를 활용한 딥페이크 음란물 규제, 2024-06-03(2024-05-13), 대륙아주 홍민우 파트너변호사, 법률신문

https://www.lawtimes.co.kr/LawFirm-NewsLetter/198798

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1. 정치지역 분과 2. 침착하다. 3. 무제한 토론회 진행방식 이해하기

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1. 경제계층 분과

2. 사회, 경제, 환경, 과학, 정치 등 다양한 지식에 관심이 많다

3. 경청 하기

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1. 경제계층 분과 이송은

2. 경청을 잘 한다

3. 나와 의견이 다르더라도 받아들일 수 있는 자세를 갖추겠습니다.

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1. 사회문화 문과

2. 독특한 시선

3. 작은 의견도 존중

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1. 사회문화 분과 이용권

2. 저는 순천에서 웹툰 애니메이션 중심의 청년 예술 단체를 이끌고 있는 유일무이한 존재입니다!

3. 다른분의 의견을 경청하고 받아들이는 그런 자세로 임하겠습니다!

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1. 사회문화분과

2. 타자가 빠르다

3. 내 생각을 확실히 말할 것

# data[].attributes.body
1. 경제계층분과

2. 딱히 떠오르지 않네요

3. 잘 듣겠습니다.

# data[].attributes.body
1. 정치지역 분과

2. 사람들의 의견을 잘 듣고, 더 좋은 방향으로 나아가도록 제안하기도 함

3. 잘 모르더라도 부끄러워하지 않고 열심히 참여하겠습니다.

# data[].attributes.body
1. 경제계층 분과

2. 아이디어 뱅크라는 소리를 많이 듣습니다.

3. 무제한 토론과 토론대회와 토의의 차이점?을 알고 싶습니다, 또 새로운 방식의 회의방식에 대해 궁금합니다.

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Amazon이 채용과정에 활용한 AI는 유색인종이나 여자 같이 기존 체계에서 소외받던 소수계층들에게 불리한 결정을 내린다는 것이 밝혀졌다

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Amazon이 채용과정에 활용한 AI는 유색인종이나 여자 같이 기존 체계에서 소외받던 소수계층들에게 불리한 결정을 내린다는 것이 밝혀졌다

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충북정책개발센터 - Artificial Intelligence(AI)를 활용한 공공부문 인재채용 과정 ... (http://cpdcenter.re.kr/cdn/upload/board/NRC_%ED%98%91%EB%8F%99%EC%97%B0%EA%B5%AC_AI%EB%A5%BC_%ED%99%9C%EC%9A%A9%ED%95%9C_%EA%B3%B5%EA%B3%B5%EB%B6%80%EB%AC%B8_%EC%9D%B8%EC%9E%AC%EC%B1%84%EC%9A%A9%EA%B3%BC%EC%A0%95%EC%97%90%EC%84%9C%EC%9D%98_%EA%B3%B5%EA%B3%B5%EA%B0%80%EC%B9%98_%EC%A6%9D%EC%A7%84%EB%B0%A9%EC%95%88_%ED%96%89%EC%A0%95%EC%97%B0_(1).pdf)

AI는 수많은 과거 사례들을 머신러닝을 통해 학습하여, 기존 관례와 유사한 결정을 내리도록 디자인되어 있기 때문에, 과거 채용사례들의 잘못된 결정을 반복할 가능성이 있다. 예를 들어, Amazon이 채용과정에 활용한 AI는 유색인종이나 여자 같이 기존 체계에서 소외받던 소수계층들에게 불리한 결정을 내린다는 것이 밝혀졌다(Dastin, 2019; Righetti, Madhavan, & Chatila, 2019). 이는 AI가 기존 인재채 용과정의 편견과 편향성을 강화할 뿐만 아니라, 소외계층을 비롯한 다양한 인재들을 포용적으로 활용하고자 하는 인사행정의 공공가치를 저해할 수 있음을 의미한다.(충북정책개발센터, 2023)

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금융 산업은 인공지능 시장에서 가장 큰 비중을 차지

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금융 산업은 인공지능 시장에서 가장 큰 비중을 차지

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▶ 금융 산업은 인공지능 시장에서 가장 큰 비중을 차지(21년 기준 약 19%)하고 있는 분야로, 국내 금융AI 시장은 2019년 3천억 원에서 2021년 6천억 원으로 45.8% 증가하였으며, 이후 2026년까지 연평균 38.2% 성장하여, 3.2조 원의 시장을 형성할 것으로 전망됨.

▶ 한국신용정보원 - 금융 AI 시장 전망과 활용 현황 : 은행권을 중심으로 (https://www.kcredit.or.kr:1441/download.do?fileParam1=2154&fileParam2=1325&fileParam3=ATTACH)

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방송통신심의위에 따르면 ’20.6월부터 ’23.8월까지 시정요구한 딥페이크 성적 허위영상물은 9천여건

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방송통신심의위에 따르면 ’20.6월부터 ’23.8월까지 시정요구한 딥페이크 성적 허위영상물은 9천여건

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방송통신심의위에 따르면 ’20.6월부터 ’23.8월까지 시정요구한 딥페이크 성적 허위영상물은 9천여건에 달하며, ’21년 1,913건에서 ’23년(1~8월) 3,046건 등 매년 심의건수41)가 증가하였습니다. 최근에는 AI를 활용해 가짜누드를 만드는 서비스(nudify) 이용자가 ’23.9월 한달 동안 2,400만 명42)에 육박하면서 우려를 낳기도 하였습니다. 점차 지능화되는 디지털 범죄에 효과적으로 대응하기 위해 법적, 기술적 측면에서의 대책이 필요한 상황입니다.

https://beingdigital.kr/front/iagnosis_view.do?pageView=_14

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대중들이 딥페이크 영상임을 인지하면서도 진짜와 가짜의 경계를 구분하지 않는다는 연구결과

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대중들이 딥페이크 영상임을 인지하면서도 진짜와 가짜의 경계를 구분하지 않는다는 연구결과

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딥페이크(인공지능(AI) 기반 이미지 합성)로 제작된 콘텐츠를 실제로 본 사람들은 이 콘텐츠가 가짜인 것을 알고 보더라도 진짜처럼 인지한다는 연구 결과

https://www.koreatimes.net/ArticleViewer/Article/161479

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토론토경찰관 술 훔쳐 달아나

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[캐나다 한국일보] ‘가짜’ 알고도 ‘진짜’ 속는다

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딥페이크 영상 경험 2030에 물으니 “정교함에 헷갈려 진짜라고 착각”
연구진 “출처·목적 명시 대책 필요”

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[독자칼럼] '딥페이크 성범죄' 솜방망이 처벌 안돼

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[독자칼럼] '딥페이크 성범죄' 솜방망이 처벌 안돼

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1. 핵심내용: 딥페이크 범죄 증가, 미성년 피해자 증가

1) 디지털성범죄피해자지원센터: 2018년 4월 이후 2024. 8. 25.까지 딥페이크로 인한 피해 지원 건수는 2018년 69건에서 8월 25일 기준 781건으로 11배 넘게 급증

2) 국회에 제출한 경찰청 자료

: 2021~2023년 3년간 경찰에 신고된 허위영상물 사건 피해자는 총 527명이다. 이 중 10대는 59.8%(315명), 20대는 32.1%(169명) 등으로 다른 연령대보다 10대가 월등히 높은 비중을 차지하고 있다.

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[독자칼럼] ‘딥페이크 성범죄’ 솜방망이 처벌 안돼 - 매일경제

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딥페이크란 인공지능(AI) 심층학습을 뜻하는 딥러닝(Deep Learning)과 가짜를 뜻하는 페이크(Fake)의 합성어로 인공지능 기술을 활용해 기존 인물의 얼굴이나 특정 부위를 합성한 영상 편집물을 뜻한다. 디지털성범죄피해자지원센터(디성센터)에 따르면 여성가족부 산하 한국여성인권진흥원에 디성센터가 설치된 2018년 4월 이후 올해 8월 25일까지 딥페이…

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금융감독원 2023년 보이스피싱 피해현황 분석

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금융감독원 2023년 보이스피싱 피해현황 분석

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1. 핵심내용: 50대(560억원, 29.0%) 및 60대 이상(704억원, 36.4%)이

전체의 절반 이상을 차지/ 특히 50, 60대에게는 가족, 지인 사칭 범죄가 많은 상황임.

2. 딥보이스가 이루어진다면 향후 50, 60대 이상 노인의 범죄 피해 증가가 우려됨

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240308 (보도자료) 조간_작년 보이스피싱 피해자 1인당 1,700만원 피해, 전년比 1.5배↑ - 2023년 보이스피싱 피해현황 분석 - 

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딥페이크 피해 관련 칼럼

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딥페이크 피해 관련 칼럼

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성착취, 포르노, 그리고 딥페이크

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18세기 계몽주의 시대에 포르노그래피는 왕권과 종교에 불만을 가진 사람들의 무기였다. 계몽사상가들은 군주와 성직자의 성적 능력을 웃음거리로 삼는 야한 소설을 썼는데 지금 읽어도 낯뜨거울 정도로 적나라하다. 역사학자 린 헌트는 당시 포르노가 정치적·철학적 함의를 지닌 ’

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https://www.aitimes.com/news/articleView.html?idxno=160060

<인공지능의 순기능 1번>

매드멕스 퓨리오사 딥페이크 기술을 활용한 작품에 대한 몰입도 향상

○ 올해 개봉했던 영화인 매드맥스 퓨리오사에서 주연 배우인 안야 테일러 조이의 얼굴을 딥페이크 기술을 활용하여 아역 배우들과 합성함으로써 작품의 몰입도 향상에 일조

○ AI타임즈

<인공지능의 순기능 2번>

https://www.youtube.com/watch?v=B_D6LpHVnnc

인공지능을 활용하여 독립투사들의 만세 모습을 만들어 국민들에게 감동 선사

○ 유튜버 하일광은 광복절을 맞이하여 독립투사들이 현재의 독립소식을 듣고 기뻐하며 만세를 부르는 영상을 제작하여 국민들에게 감동을 전함

○ JTBC 뉴스

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영화 ‘퓨리오사’에 생성 AI 활용...”아역에 주연 얼굴 합성”

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영화 ‘퓨리오사: 매드맥스 사가‘에 생성 인공지능(AI)이 활용된 것으로 알려졌다. 아역 배우의 얼굴에 성인 배우의 얼굴을 섞었다는 설명이다.버리이어티는 26일(현지시간) 영화 푸리오서에서 주인공을 연기한 안야 테일러-조이가 ‘켈리 클락슨 쇼’에 출연, 아런 사실을 밝혔다고 보도했다.이에 따르면 어떻게 똑닮은 아역 배우를 찾았냐는 질문에 테일러-조이는 ”아역을 맡은 알리야 브라운과는 나는 실제로 많이 비슷해 보이지는 않는다”라며 ”그래서 여러분이 상상할 수 있는 가장 미친 짓을 했다. AI로 얼굴을 섞었다”라고 말했다.테일러-조이는

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인공지능 국가전략

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'딥페이크 불법영상' 특별단속…그놈 잡고보니 94%가 10대

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'딥페이크 불법영상' 특별단속…그놈 잡고보니 94%가 10대

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경찰청 국가수사본부가 밝힌 관련 통계를 보면 지난 1~7월 딥페이크 범죄는 297건, 모두 178명이 검거됐다. 연령대 비중으로 보면 10대가 73.6%, 20대 20.2%, 30대 5.6%, 40대 0.6%였고 50대 이상은 없었다.

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특정인의 얼굴을 음란 사진·영상에 합성하는 딥페이크 불법 영상물을 제작, 유포한 상당수가 10대로 드러나고 있다. 경찰은 지난달 28일부터 '딥페이크 특별 집중단속'을 실시 중인데, 지금까지 신원이 특정되거나 검거된 피의자 대부분이 10대였다.

경찰청은 8월 26일부터 5일 동안 총 118건의 신고가 접수됐다고 3일 밝혔다. 지난달 딥페이크 성범죄 피해학교 명단이 SNS에 올라온 뒤 신고가 급증한 것이다.

경찰은 이 중 피의자 33명의 신원을 특정했다. 90% 넘는 31명이 10대였다. 또 경찰은 33명 중 7명을 검거했는데, 6명이 10대였다. 경찰 수사와 별개로 피해자들은 불법 영상을 만들어 뿌린 이가 누구인지 직접 파악해 신고하고 있다.

딥페이크 범죄가 주로 10대에 의해 저질러지고 있다는 사실은 통계로도 확인된다. 경찰청 국가수사본부가 밝힌 관련 통계를 보면 지난 1~7월 딥페이크 범죄는 297건, 모두 178명이 검거됐다. 연령대 비중으로 보면 10대가 73.6%, 20대 20.2%, 30대 5.6%, 40대 0.6%였고 50대 이상은 없었다. 중장년층에 비해 젊은 세대가 디지털 기술에 능숙하다는 점이 영향을 미친 것으로 분석된다.

경찰은 내년 3월까지 특별 단속을 계속할 방침이다. 정확한 피해 규모와 통계는 연말쯤 집계될 예정이다. 피의자 나이를 고려하면, 피해자들 역시 10대가 다수일 거라는 예상이 나온다.

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'딥페이크 불법영상' 특별단속...그놈 잡고보니 94%가 10대 | 중앙일보

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경찰은 지난달 28일부터 '딥페이크 특별 집중단속'을 실시 중인데, 지금까지 신원이 특정되거나 검거된 피의자 대부분이 10대였다. 딥페이크 범죄가 주로 10대에 의해 저질러지고 있다는 사실은 통계로도 확인된다. 경찰청 국가수사본부가 밝힌 관련 통계를 보면 지난 1~7월 딥페이크 범죄는 297건, 모두 178명이 검거됐다.

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정주은_딥페이크, 딥보이스 범죄 등을 조장함

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정주은_딥페이크, 딥보이스 범죄 등을 조장함

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1. 딥페이크 범죄를 조장함

최근 딥페이크 범죄 증가함, 미성년 피해자가 증가함 (매일경제 기사)

경찰청 통계 10대 가해자가 매우 많음(무분별한 범죄 노출 증가)

이송은님 주변 피해 사례, 정주은 맡은 사건 사례

2. 딥보이스 범죄를 조장함

50, 60대 피해가 가장 많고, 가족 지인 사칭 피싱이 많은 상황임(금융감독원 2023 보이스피싱 피해현황 분석)

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1. 금전적 유인

- 소셜 미디어 플랫폼이나 웹사이트에서 혐오적 메시지를 담은 콘텐츠는 사용자들의 주목을 끌기 쉽고 높은 조회수와 클릭수를 기록합니다.

- 이러한 콘텐츠는 광고 수익으로 직결되며, 수요가 존재하기 때문에 공급이 발생합니다. 결과적으로, 사람들은 금전적 이익을 위해 AI를 통해 혐오적 내용을 의도적으로 생성하게 됩니다.

2. 대량생산 가능성

- 시간과 비용 절감: AI는 혐오적인 메시지를 자동으로 생성할 수 있어 콘텐츠 제작에 필요한 시간과 비용을 크게 줄입니다.

- 다양한 형태의 콘텐츠: 텍스트, 이미지, 비디오 등 여러 형태의 혐오적 메시지를 쉽게 만들어낼 수 있습니다. 이로 인해 혐오범죄를 조장하는 환경이 형성됩니다.

3. 익명성

- AI를 활용한 콘텐츠는 온라인 플랫폼을 통해 익명성이 보장됩니다. 이는 사용자들이 혐오적인 의견을 표현하는 데 있어 심리적 장벽을 낮추고, 극단적인 표현을 하도록 유도합니다.

- 익명성 덕분에 작성자는 자신이 만든 콘텐츠에 대해 책임을 느끼지 않을 수 있어, 불법적이거나 비윤리적인 콘텐츠 생산의 동기를 부여합니다.

4. 알고리즘에 따른 상호작용 강화

- 소셜 미디어 플랫폼의 알고리즘은 사용자들이 관심을 가질 만한 콘텐츠를 추천합니다. 혐오적 콘텐츠가 높은 조회수와 반응을 얻는 경우, 알고리즘은 이를 더 많이 노출시킵니다.

- 댓글이나 반응을 통해 이러한 콘텐츠는 더욱 많은 사람들에게 노출되어, 혐오적 메시지가 확대되는 악순환이 발생할 수 있습니다. 이는 필터버블 현상과도 깊은 관계가 있습니다.

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알고리즘이 발달하면서,

한 사람의 의견이 강해질 수록 타인의 의견을 안듣게 되는 과정으로 상대방과 차별 -> 혐오감 -> 범죄 발생 가능

[필터버블 현상]

원인: 딥페이크 등 알고리즘의 편향과 차별의 강화

주제에 대하여..

이미 혐오범죄는 조장되었고 진행되고 있기 때문에, 조장되냐 안되냐에 대하여 깊은 논의보다는 존재하는 혐오범죄를 어떻게 규제하거나 조정할 수 있을까에 대한 논의가 더 생산성 있을 것이다.

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사회(이용권, 김민성) 논의 요약

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사회(이용권, 김민성) 논의 요약

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1. 혐오 범죄를 조장하는 것이 수단으로서의 실현 가능성을 인공 지능이 범죄의 의도를 가진 사람에게 보장할지라도, 사람에게 혐오 범죄를 하도록 인공 지능 자체가 존재하는 것도 아니며 이 인공 지능의 이용 및 활용 자체는 그 작동의 배후에 작동을 시킨 사람, 즉 진정한 행위자의 의도에 따르는 부가적인 혐오 범죄의 발생이 있을 수 있다고 하더라도 이 인공 지능 기술 자체가 그렇다고 보기에는 어렵다.

2. AI와 같은 기술 발전의 대표적인 예시가 되는 인터넷은 통신의 획기적인 발전으로 사람들 사이의 소통을 늘려 주었으나, 그와 함께 다른 범죄의 또다른 소굴이 되기도 하였다.

이에 AI 기술 발전 자체가 혐오 범죄를 조장한다고 보기에는 무리가 있다.

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- 피해자 측면에서 딥페이크, 딥러닝 등이 미성년자, 여성, 노인 등 사회적 약자를 향해 벌어지는 경우가 많음
- 가해자 측면에서 딥페이크 범죄는 10대 등 가치관이 정립되지 않은 10대들이 많이 저질러, 향후 다른 혐오범죄를 양산할 가능성이 있음.
- AI기술의 딥러닝으로 인하여 사회적 혐오가 더 만연해져 혐오범죄를 조장할 수 있음. EX_여성 사진으로 나체사진 합성해달라고 하면 뚱뚱하고 늙은 여성으로 합성하지 않고, 가슴이 크거나 날씬한 젊은 여성으로 합성해줌. 이는 여성에 대한 차별적 시선을 발생시킴

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- 금전적 이득: 인간의 욕심이 발현되면서 AI가 혐오범죄를 조장하는 도구로 사용되고 있습니다.

- 시장경제사회: AI는 대량생산, 익명성, 그리고 알고리즘에 의한 재생산과 확산을 통해 쉽게 배포되고 있습니다.

- 다양한 분야에서의 활용: AI는 채용, 신용 평가, 사법 등 여러 분야에서 활용되고 있으며, 이로 인해 발생하는 문제들에 대한 인식이 부족합니다.

- 사례 연구: Amazon과 이루다 사태와 같이, AI가 불리한 결정을 내리는 사례가 있으며, 심지어 개발자조차 이러한 범죄가 발생할 것이라고 예상하지 못했습니다. 10대 소년범의 사례도 이와 관련이 있습니다.

- 딥페이크의 사회적 편견을 담은 이미지: 딥페이크는 여성을 날씬하거나 젊은 모습으로 합성하는 경향이 있으며, 이는 여성에 대한 부정적인 사회적 기준을 강화할 수 있습니다.

- 범죄의 대상 사회적 약자: 이러한 기술의 악용은 범죄의 대상이 사회적 약자에게로 향할 수 있으며, 이는 사회적 불평등을 심화시킬 우려가 있습니다.

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알고리즘 편향과 차별의 강화

AI는 대량의 데이터를 학습하여 의사결정을 내리는데, 이 데이터가 기존의 사회적 편견이나 차별을 포함하고 있다면, AI 역시 이러한 편향을 그대로 학습합니다. 예를 들어, 인종이나 성별에 따른 부정적인 고정관념이 담긴 데이터를 학습한 AI는 특정 집단에 대한 차별적인 판단을 내릴 수 있으며, 이는 사회 전반에 걸쳐 혐오를 조장하는 결과를 초래할 수 있습니다.

혐오 콘텐츠의 자동 확산

소셜 미디어 플랫폼에서 AI는 사용자들의 관심사에 맞춰 콘텐츠를 추천합니다. 그러나 이러한 알고리즘이 혐오적인 내용이나 극단적인 견해를 가진 콘텐츠를 더 많이 노출시키는 경우, 사용자들은 더욱 극단적인 의견에 노출되고, 이는 혐오범죄로 이어질 수 있는 사회적 분위기를 형성합니다.

딥페이크 기술의 악용

AI를 이용한 딥페이크 기술은 실제와 구분하기 어려운 가짜 영상이나 음성을 생성할 수 있습니다. 이러한 기술이 특정 인물이나 집단을 비방하거나 허위 정보를 퍼뜨리는 데 사용된다면, 대중의 오해와 분노를 유발하여 혐오범죄를 촉발할 수 있습니다.

자동화된 혐오 발언의 확산

AI 챗봇이나 자동화된 시스템이 인터넷 상에서 혐오 발언이나 가짜 뉴스를 대량으로 유포할 수 있습니다. 이는 특정 집단에 대한 부정적인 인식을 강화하고, 사회적 갈등을 심화시키며, 결국 혐오범죄로 이어질 수 있습니다.

프라이버시 침해와 감시 사회의 강화

AI 기술의 발전으로 개인의 행동과 정보를 감시하고 수집하는 것이 용이해졌습니다. 이러한 감시 기술이 특정 집단을 표적으로 삼는다면, 그 집단에 대한 불신과 혐오를 조장하고, 이는 물리적인 공격이나 범죄로 발전할 수 있습니다.

익명성을 이용한 책임 회피

AI 기술은 온라인 상에서 익명성을 보장하는 도구로 사용될 수 있으며, 이는 개인들이 책임감 없이 혐오 발언이나 행동을 할 수 있게 만듭니다. 이러한 환경은 혐오범죄를 조장하고 사회적 문제를 악화시킵니다.

사회적 분열의 심화

AI 알고리즘은 사용자들에게 맞춤형 정보를 제공하지만, 이는 '필터 버블' 현상을 일으켜 다양한 관점을 접하는 것을 방해합니다. 그 결과, 사람들은 자신과 다른 집단에 대한 이해가 부족해지고, 편견과 혐오가 강화되어 범죄로 이어질 수 있습니다.

자동화된 무기와 폭력 수단의 발전

AI 기술은 무인 드론이나 로봇과 같은 자동화된 무기의 개발을 촉진하고 있습니다. 이러한 기술이 테러 조직이나 혐오 단체의 손에 들어간다면, 대규모 혐오범죄에 사용될 위험이 있습니다.

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AI 기술 발전은 혐오 범죄를 조장하지 않습니다.

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AI 기술 발전은 혐오 범죄를 조장하지 않습니다.

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1. AI 기술을 이용한 혐오 범죄는 범죄가 전개된 어느 한 가지의 양상일 뿐이며 사용자인 범죄인의 의도가 있어야 일어납니다.

2. AI 기술을 이용한 범죄는 그 기술 구조에 대한 이해 및 개입으로 예방할 수 있습니다.

3. AI 기술 발전으로 혐오 범죄 등 범죄를 예방할 기술들이 꾸준히 개발되고 있습니다.

4. 모든 기술 발전의 부작용은 항상 개선되고 교정되어 왔으며 AI 기술 발전도 다르지 않을 것입니다.

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정치(김윤희), 경제(강요셉) 논의 요약

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정치(김윤희), 경제(강요셉) 논의 요약

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1. AI기술로 범죄가 나타날 가능성은 있지만 범죄를 '조장(부추기거나 더함)'을 하지는 않는다.

2. AI기술 발전이 범죄 그 자체를 일으키는 것이 아니라 인간의 범죄가 발전된 또다른 하나의 양상이다.

3. AI알고리즘 틀 안에서 AI범죄가 일어나는 과정들을 인간이 알수 있기 떄문에 오히려 예방 가능 하다.

4. AI기술 발전으로 혐오 범죄를 예방할 수 있는 기술들이 더 많다.