AI 규제. 기업가로서 알아야 할 것은 무엇입니까? | 비즈니스에서의 AI #47

AI 규정을 이해합니다. 그것은 무엇이며 비즈니스를 어떻게 변화시키나요?

인공지능(Artificial Intelligence)은 기계가 인간의 인지 능력을 모방할 수 있도록 하는 일련의 기술과 방법입니다. AI 시스템은 인간과 점점 더 유사한 방식으로 문제를 학습하고 해결할 수 있습니다. 알고리즘이 데이터를 기반으로 스스로 최적화할 수 있도록 하는 머신러닝과 딥러닝이 핵심 역할을 합니다.

AI의 응용 분야는 거의 무한합니다.

• 콘텐츠 생성 – ChatGPT 및 Bard와 같은 텍스트 또는 Midjourney 및 DALL-E-3의 이미지
• 번역 – 국제 비즈니스에 매우 유용합니다.
• 이미지 및 사운드 인식 – 예를 들어 카메라를 사용하여 작업 환경을 검사하거나 콜센터 통화 녹음을 할 때 사용됩니다.
• 소셜 미디어부터 산업용 센서까지 다양한 소스의 고급 데이터 분석.

이는 많은 산업의 모습을 변화시키고 있는 진정한 혁명입니다. AI를 통해 기업은 프로세스를 자동화하고 고객을 더 잘 이해하거나 신제품을 개발할 수 있습니다. 그러나 기술은 위험을 수반하므로 규제가 필요합니다.

AI 규정: 핵심 개념 및 원칙

회사에서 AI 솔루션을 구현할 때 인공지능 사용과 관련된 현행 규정을 알고 있어야 합니다. 이들 중 가장 중요한 것은 다음과 같습니다.

• 저작권,
• 데이터 보호법,
• 기업이 사용하는 인공지능의 운영에 대한 책임에 관한 법률입니다.

저작권법 vs. 인공지능

저작권법은 창작자의 개인 및 재산권을 보호합니다. 많은 국가에서는 인간이 만든 작품만이 보호 대상이 됩니다. 이에 따라 인공지능은 일반적으로 인간의 협업 없이는 콘텐츠를 만들 수 없음에도 불구하고 AI가 자동화된 과정을 통해 단독으로 제작한 저작물에는 저작권이 적용되지 않는다고 변호사들이 해석하는 경향이 있습니다.

비즈니스 맥락에서 저자권과 관련된 규제 문제는 다음과 같습니다.

• 인공 지능을 가르치기 위해 살아있는 창작자의 작품을 사용하는 것 – 이는 공개적으로 이용 가능한 데이터를 사용하여 모델을 만들거나 기존 모델을 가르치는 회사에 적용됩니다. 실제로 그림과 조각에서부터 브랜딩, 웹사이트에 게시된 텍스트에 이르기까지 모든 작품에는 저작권이 적용됩니다.
• 인공 지능으로 생성된 회사 자료 보호 – 여기서는 개별 AI 도구의 규칙과 규정을 주의 깊게 읽고 해당 도구가 어떤 규정을 적용하는지 알아내는 것이 필요합니다. 그러나 일반적으로 그들은 AI와 협력하여 생성된 저작물에 대한 권리를 인공지능에 대한 단서나 프롬프트를 입력하는 사람에게 양도하고, 생성된 콘텐츠를 홍보 또는 연구 목적으로 자유롭게 사용할 수 있습니다.

2023년 10월 30일은 세 명의 미국 예술가 Sarah Anderson, Kelly McKernan, Karla Ortiz가 주요 이미지 생성기 Midjourney, Stable Diffusion 및 Dream Up의 뒤를 잇는 세 회사를 상대로 제기한 유명한 저작권 침해 소송의 첫 번째 판결이었습니다.

아티스트들은 자신의 작품에 인공지능 모델을 허락 없이 가르쳤기 때문에 자신의 작품을 복제한 작품이 생성되어 저작권을 침해할 수 있다고 소송에서 썼다. 그러나 법원은 28페이지에 달하는 판결에서 그들의 주장을 기각했으며, 특히 미국에서는 저작권 침해 혐의로 소송을 제기하려면 저작권을 등록해야 한다고 밝혔습니다. 작가들은 자신의 작품 중 어떤 작품이 인터넷에서 다운로드되어 인공지능 훈련에 사용된 이미지 데이터세트에 포함되어 있는지 확인할 수 없었습니다.

개인정보 보호에 관한 법률

데이터 보호법(RODO)은 많은 AI 애플리케이션의 핵심인 개인 데이터 처리를 규제합니다. AI 시스템은 종종 엄청난 양의 데이터를 수집하고 처리하므로 기업이 보안을 확보하는 데 어려움을 겪습니다. 기업가에게 이는 획득한 정보를 보호하는 것뿐만 아니라 프로세스 전반에 걸쳐 투명한 처리와 책임을 보장하는 것을 의미합니다. 실제로 개인정보를 보호하고 사용자 권리를 존중하려면 효과적인 보안 메커니즘과 적절한 데이터 관리 절차를 구현해야 합니다.

AI 책임

현재 AI 시스템으로 인한 피해에 대한 청구를 용이하게 하기 위해 새로운 규정이 개발되고 있습니다. 여기서 핵심 쟁점은 AI의 행동에 대한 책임이 제조업체, 사용자 또는 시스템 자체인지에 대한 민사 책임 문제입니다. 보류 중인 규정에는 다음과 같은 솔루션이 도입될 수 있습니다.

• AI 제조업체에 대한 의무 보험 또는
• 특별보상금.
• 따라서 기업가는 이러한 변화를 면밀히 따르고 새로운 요구 사항과 의무에 대비하는 것이 중요합니다.

AI는 중소기업의 법적 환경을 어떻게 변화시키고 있습니까?

AI 혁명은 중소기업에게 기회입니다. 새로운 기술 덕분에 대기업과 경쟁할 수 있습니다. 그러나 고급 AI 도구를 구현하려면 엄격한 법적 표준을 충족해야 합니다. 그리고 이를 위해서는 소규모 기업이 항상 감당할 수 없는 재정적 지출과 지식이 필요합니다.

그렇기 때문에 소규모 기업가는 현재 및 계획된 규정을 미리 숙지해야 합니다. 이를 통해 법적 위험을 최소화하고 AI를 책임감 있게 구현할 수 있습니다. 신기술 전문 변호사의 서비스를 이용하는 것은 가치가 있습니다.

출처: DALL-E 3, 프롬프트: Marta M. Kania(https://www.linkedin.com/in/martamatyldakania/)

비즈니스에서의 AI 적용 사례 및 법적 AI 규제

실제로 AI를 구현하는 데 있어 법적 딜레마는 무엇입니까? 예는 다음과 같습니다.

• 챗봇 – 기업이 아닌 라이선스에 따라 회사에서 ChatGPT를 사용하려면 OpenAI가 수행하는 "과학적 실험"에 참여한다는 조건을 수락해야 합니다. 진행된 대화를 검토하고 차세대 인공 지능을 교육하기 위한 데이터 세트를 만드는 데 사용할 수 있습니다.
• 보이스봇 – 발신자 모르게 개인 데이터를 수집할 수 있어 개인 정보 보호 문제가 발생합니다. 그 데이터는 대화의 주제뿐만 아니라 예를 들어 그 사람의 음성 녹음과도 관련되어 있기 때문입니다. 작은 샘플만으로도 이를 "복제"할 수 있습니다. 즉, 인공 지능을 사용하여 복사본을 생성하면 해당 사람의 발언처럼 들리는 모든 콘텐츠를 자연스럽게 녹음할 수 있습니다.
• 개인화 – 사용자에 대한 데이터를 수집하고 분류하는 알고리즘은 평등 대우 원칙을 위반할 수 있습니다. 또한 메시지의 정확한 개인화를 기반으로 정보 거품을 생성하여 조작에 사용될 수 있는 위험도 있습니다. 따라서 AI 윤리의 기본 원칙 중 하나와 인공 지능 사용에 대한 향후 규정 중 하나는 데이터 사용의 투명성이지만 실제로 어떻게 보일지는 알 수 없습니다.
• 자율주행차 – 무인자동차와 관련된 사고에 대한 안전 및 책임에 대한 새로운 규정이 필요합니다.

보시다시피, 겉으로는 관련이 없어 보이는 기술적 문제는 수많은 규정 준수를 의미합니다. 이는 오늘날의 비즈니스 현실에 가장 가까운 선택된 예일 뿐입니다.

중소기업에서 AI 규제를 구현하는 데 따른 주요 법적 과제

고급 AI 시스템을 구현하는 소규모 회사의 소유자에게 잠 못 이루는 밤을 구체적으로 제공할 수 있는 것은 무엇입니까? 이들은 주로 다음과 같습니다:

• 복잡하고 변화하는 규정 – 급변하는 AI 도구 환경에서 기술 혁신을 따라가기가 어렵고 이에 관한 법적 규제도 더디게 나타나기 때문에 사용하는 도구의 규정을 따르고 전문가와 협의해야 합니다. 회사의 영업분야에 영향을 받는 법률을 전문으로 하는 변호사,
• AI 실수에 대한 책임 - 이는 인공 지능의 최신 개발을 구현하는 사업주에게 주요 문제 중 하나입니다. 문제는 고객 데이터 보호 위반 또는 사회 행위에 의한 표절이 발생한 경우 피해에 대해 누가 책임을 지느냐입니다. 미디어 포스트 생성기,
• AI 창작물에 대한 권리 – 인공지능과 협력하여 창작된 지적재산권이 주어진 법률 시스템 내에서 효과적이도록 어떻게 보호할 수 있을까요? 이는 인간이 만든 콘텐츠와 인간이 만든 콘텐츠를 구별하는 규정과 실질적인 방법이 없는 상황에서 매우 중요한 질문입니다.
• 의도하지 않은 차별 – 예를 들어 AI만이 이해하는 분류 규칙에 따라 "1차" 및 "2차" 카테고리 고객 세그먼트 생성으로 이어질 수 있는 알고리즘 편향을 제거하는 방법.

이는 인공 지능을 기반으로 한 고급 솔루션을 구현하는 기업이 직면한 근본적인 딜레마입니다.

기업가를 위한 가이드: AI 규정 준수를 보장하는 방법은 무엇입니까?

인공지능의 사용을 규제하는 법률은 여전히 ​​많은 국가에서 개발 중입니다. 강제적으로는 AI 규정이 발효된 후에야 AI 규정 준수를 보장할 수 있습니다. 2023년 10월 백악관은 인공지능으로 인한 피해로부터 시민을 보호하기 위한 5가지 원칙이 포함된 미국의 AI 권리장전 청사진을 발표했습니다. 원칙은 시스템의 안전성과 효율성, 알고리즘 차별로부터의 보호, 데이터 개인 정보 보호, 정보 및 설명, 대체 옵션을 다룹니다. 자세한 문구는 여기에서 확인할 수 있습니다: https://www.whitehouse.gov/ostp/ai-bill-of-rights/

미국의 인공 지능을 관리하는 규정은 미국인의 개인 정보를 보호하고 혁신과 경쟁을 촉진하며 국제적으로 인공 지능 개발의 리더로서 미국의 입지를 강화하는 것을 목표로 하는 보안 및 AI 보호에 대한 새로운 표준을 설정합니다. 주요 조치는 다음과 같습니다.

• 고급 AI 시스템을 개발하는 회사의 보안 테스트 및 결과 공유에 대한 요구 사항을 설정하고,
• AI 보안 표준, 도구 및 테스트 개발,
• 알고리즘으로 인한 차별에 맞서 싸우고,
• 소비자, 환자, 직원 및 학생을 보호하고,
• 책임 있는 정부의 AI 사용을 보장합니다.

이에 따라 유럽연합은 EU에서 AI의 모든 적용을 다루는 일련의 규정인 'AI법'을 준비하고 있습니다. 이는 국가, 기업, 개인 등 모든 도구와 이익 집단을 포괄하고 AI 시스템을 위험 범주로 나누기 위한 것입니다.

1. 승인되지 않은 위험을 초래하는 시스템 (예: 잠재의식 기술 기반)
2. 생체 인식 또는 중요 인프라 관리와 같은 고위험 시스템 ,
3. 제한된 위험 시스템.

고위험 시스템의 적절한 운영에 대한 책임은 주로 공급업체에 있으며, 이는 그러한 솔루션을 제공하는 회사에 상당한 부담이 될 수 있습니다. “인공지능법”의 전문은 여기에서 확인할 수 있습니다: https://eur-lex.europa.eu/legal-content/EN/TXT/?uri=celex%3A52021PC0206

그렇다면 회사에서 AI를 구현할 때 법적 위험을 최소화하려면 어떻게 해야 할까요? 다음은 몇 가지 실용적인 팁입니다. 첫째로:

• 잠재적인 위험을 사전에 포착하기 위해 AI 시스템 구현으로 예상되는 영향에 중점을 두고,
• 처음부터 알고리즘의 동작을 모니터링하는 인간 또는 자동화된 도구와 같이 알고리즘의 작동을 제어하고 감독하는 메커니즘을 염두에 두십시오.
• 신뢰할 수 있는 AI 기술 제공업체를 사용하고 있는지 확인하고, 규정 및 업데이트를 읽고,
• AI 규정 업데이트를 주의 깊게 관찰하고 준수하세요.
• 확실하지 않은 경우 신기술 전문 변호사에게 조언을 구하세요.

AI 규제의 미래. 기업가는 무엇을 기대할 수 있습니까?

AI 규제는 아직 초기 단계이지만 기술에 대한 통제와 감독이 강화되는 방향으로 나아가고 있다는 것은 이미 분명합니다. 예를 들어 고위험 시스템에 엄격한 기준을 부과하는 EU의 "AI 법"이 있습니다.

반면, 영국 등에서는 혁신을 저해하지 않는 느슨한 규제를 옹호하는 목소리도 있습니다. 아마도 미래는 황금률이 ​​될 것입니까?

요약

인공지능의 혁명은 엄청난 비즈니스 기회입니다. 하지만 소규모 기업에서 첨단 AI 솔루션을 도입할 경우에는 수많은 법적 함정을 인지해야 합니다. 기존 및 계획된 규정은 많은 사업주에게 골칫거리가 될 수 있습니다. 따라서 AI의 법적 측면을 조기에 이해하고 철저한 위험 분석을 수행하며 모든 요구 사항을 준수하는 것이 중요합니다. 그러면 기업과 고객 모두 인공지능의 이점을 최대한 활용할 수 있을 것입니다.

저희 콘텐츠가 마음에 드신다면 Facebook, Twitter, LinkedIn, Instagram, YouTube, Pinterest, TikTok의 바쁜 꿀벌 커뮤니티에 가입하세요.

저자: 로버트 휘트니

IT 부서를 코칭하는 JavaScript 전문가이자 강사입니다. 그의 주요 목표는 코딩하는 동안 효과적으로 협력하는 방법을 다른 사람들에게 가르쳐 팀 생산성을 높이는 것입니다.

모든 게시물 보기

비즈니스에서의 AI:

1. 비즈니스에서 AI의 위협과 기회(1부)
2. 비즈니스에서 AI의 위협과 기회(2부)
3. 비즈니스에서의 AI 애플리케이션 - 개요
4. AI 지원 텍스트 챗봇
5. 비즈니스 NLP의 오늘과 내일
6. 비즈니스 의사결정에서 AI의 역할
7. 소셜 미디어 게시물 예약. AI가 어떻게 도움을 줄 수 있나요?
8. 자동화된 소셜 미디어 게시물
9. AI로 운영되는 새로운 서비스와 제품
10. 내 사업 아이디어의 약점은 무엇입니까? ChatGPT를 사용한 브레인스토밍 세션
11. 비즈니스에서 ChatGPT 사용
12. 합성 배우. 상위 3개 AI 비디오 생성기
13. 3가지 유용한 AI 그래픽 디자인 도구. 비즈니스에서의 생성적 AI
14. 오늘 꼭 시험해 봐야 할 멋진 AI 작가 3인
15. 음악 창작에서 AI의 힘 탐구
16. ChatGPT-4로 새로운 비즈니스 기회 탐색
17. 관리자를 위한 AI 도구
18. 당신의 삶을 더 쉽게 만들어 줄 멋진 ChatGTP 플러그인 6가지
19. 3 그라피코프 AI. Generatywna sztuczna inteligencja dla biznesu
20. McKinsey Global Institute가 말하는 AI의 미래는 무엇입니까?
21. 비즈니스에서의 인공지능 - 소개
22. NLP, 즉 비즈니스에서의 자연어 처리란 무엇입니까?
23. 자동 문서 처리
24. Google 번역과 DeepL. 비즈니스를 위한 기계 번역의 5가지 응용
25. 보이스봇의 운영 및 비즈니스 애플리케이션
26. 가상 비서 기술, 아니면 AI와 대화하는 방법?
27. 비즈니스 인텔리전스란 무엇입니까?
28. 인공지능이 비즈니스 분석가를 대체할 것인가?
29. 인공지능이 BPM에 어떻게 도움을 줄 수 있나요?
30. AI와 소셜 미디어 – 그들은 우리에 대해 무엇을 말하는가?
31. 콘텐츠 관리의 인공 지능
32. 오늘과 내일의 창의적 AI
33. 멀티모달 AI와 비즈니스 애플리케이션
34. 새로운 상호 작용. AI는 우리가 장치를 작동하는 방식을 어떻게 변화시키고 있습니까?
35. 디지털 기업의 RPA 및 API
36. 미래의 직업 시장과 다가오는 직업
37. 교육 기술의 AI. 인공지능의 잠재력을 활용한 기업의 3가지 사례
38. 인공지능과 환경. 지속 가능한 비즈니스 구축에 도움이 되는 3가지 AI 솔루션
39. AI 콘텐츠 탐지기. 그만한 가치가 있나요?
40. ChatGPT 대 Bard 대 Bing. 어떤 AI 챗봇이 경쟁을 주도하고 있을까요?
41. 챗봇 AI는 Google 검색의 경쟁자인가요?
42. HR 및 채용을 위한 효과적인 ChatGPT 프롬프트
43. 신속한 엔지니어링. 프롬프트엔지니어는 어떤 일을 하나요?
44. AI 모형 생성기. 상위 4개 도구
45. AI와 그 밖의 무엇? 2024년 비즈니스를 위한 최고의 기술 트렌드
46. AI와 비즈니스 윤리. 윤리적 솔루션에 투자해야 하는 이유
47. 메타 AI. Facebook과 Instagram의 AI 지원 기능에 대해 무엇을 알아야 합니까?
48. AI 규제. 기업가로서 알아야 할 것은 무엇입니까?