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AI 기술 발전이 윤리적 공백을 초래할 수 있다는 문제의식에서 출발해, 기존 AI 윤리 접근의 한계를 고찰하고 실질적인 규제 방안을 탐구함
요나스의 책임 윤리를 바탕으로, AI 개발자·정치인·사용자의 책임을 강조하고 기존 접근이 형식적임을 비판함
AI의 도덕성 형성에 영향을 미치는 학습 과정(모방·보상·부정감정 등)을 분석하여, 라벨링 단계에서의 규제 필요성을 제시함
윤리적 UX 디자인을 데이터 라벨링 과정에 적용하고, 정치·사회·문화적 영향을 시각화하여 개발자에게 경각심을 부여할 것을 제안함
책임 회피를 방지하기 위해 동의 절차를 투명하게 공개하고, 실효성 있는 AI 규제를 위한 다층적 대안을 모색한 윤리+기술 융합형 탐구였음