예비 AI 개발자를 위한 D-U-G AI 윤리교육 내용 구성에 관한 연구 = A Study on the Construction of D-U-G AI Ethics Education Content for Pre-service AI Developers

국문 초록 (Abstract)

예비 AI 개발자를 위한 D-U-G AI 윤리교육 내용 구성에 관한 연구
코로나19 팬데믹 이후 급격하게 발전한 인공지능(Artificial Intelligence, AI) 기술은 AI의 영향력이 사회 전반에 영향을 미침으로써 AI의 윤리적, 법적, 정책적 과제가 새롭게 나타나고 있다. 이것은 AI는 단순한 기술이 아니라 사회기술적 시스템(Socio-technical system)으로 신뢰성과 책임성이 중요한 핵심 가치로 강조되고 있기 때문이다. 이러한 배경 속에서 본 연구는 AI 기술 발전의 핵심 주체인 개발자를 위한 체계적인 AI 윤리교육의 개발을 다루고자 한다. 현재 AI 개발자 양성과정은 기술 중심 교육에 치우쳐 예비 개발자들이 현장에 투입되기 전 필수적으로 갖춰야 할 AI 윤리 소양은 미비한 실정이다. 이에 본 연구는 D-U-G(개발-이용자-제도) 관점에 기반하여 체계적으로 AI 윤리교육 내용을 개발하고 실제 교육과정에 적용 가능한 기초 자료를 제공하고자 한다.
먼저 국내외 AI 윤리 원칙과 정책 그리고 관련 가이드라인을 조사하여 분석하였다. 그중 공통적으로 강조되는 AI 핵심 윤리 원칙을 골라 선정하였다. 그리고 문헌 연구와 선행연구를 분석하여 AI 윤리 원칙을 구체화하고 학습요소와 세부학습항목을 도출하였다. 도출된 교육 내용을 세 가지 관점 개발(D)-이용자(U)-제도(G)로 분류하여 구성하였다. 교육 내용의 타당성을 검증하기 위하여 AI 윤리, 컴퓨터 교육, SW 개발 분야의 전문가 13명을 대상으로 총 2회에 걸친 델파이(Delphi) 조사를 통하여 타당성을 입증하였다.
연구 결과, 5대 AI 윤리원칙(‘투명성’, ‘책임성’, ‘공정성’, ‘통제성’, ‘안전성’)을 중심으로 16개의 학습요소와 106개의 세부학습항목으로 구성된 교육 내용을 개발하였다. 이후 내용 타당도 CVR(Content Validity), 수렴도, 합의도를 분석하여, 모든 항목에서 유의미한 타당성을 확보하였다. 본 연구는 AI 윤리교육을 다층적 관점(D-U-G)으로 구조화함으로써, AI 개발자가 다양한 측면에서 합리적인 윤리적 판단할 수 있도록 설계하였다. 이는 예비 AI 개발자에게 현장에서 실질적으로 필요한 교육적 내용의 토대를 마련했다는 점에서 의의가 있으며, 향후 AI 윤리교육에 있어 기초 자료로 활용될 것으로 기대한다.

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

A Study on the Construction of D-U-G AI Ethics Education Content for Pre-service AI Developers
The rapid advancement of Artificial Intelligence (AI) technology following the COVID-19 pandemic has cast a pervasive influence across society, giving rise to new ethical, legal, and policy challenges. This is attributed to the fact that AI is not merely a technology but a socio-technical system wherein trustworthiness and accountability are emphasized as core values. Against this backdrop, this study aims to address the development of a systematic AI ethics education program for developers, who are the key agents of AI technological advancement. Current AI developer training programs are predominantly technology-centric, resulting in a lack of essential AI ethical literacy that pre-service developers must possess before entering the field. Consequently, this study intends to systematically develop AI ethics education content based on the D-U-G (Development-User-Governance) perspective and provide foundational data applicable to actual educational curricula.
First, domestic and international AI ethics principles, policies, and relevant guidelines were investigated and analyzed. From these, commonly emphasized core AI ethical principles were identified and selected. Furthermore, through a literature review and analysis of prior research, the AI ethical principles were concretized, and specific learning elements and detailed learning items were derived. The derived educational content was categorized and structured according to the three perspectives of Development (D), User (U), and Governance (G). To verify the content validity, a two-round Delphi survey was conducted with a panel of 13 experts in the fields of AI ethics, computer education, and software development.
As a result of the study, educational content was developed comprising 16 learning elements and 106 detailed learning items, centering on five major AI ethical principles: Transparency, Accountability, Fairness, Controllability, and Safety. Subsequently, through the analysis of Content Validity Ratio (CVR), convergence, and consensus, significant validity was secured for all items.
This study structured AI ethics education through the multi-layered D-U-G perspective, designing it to enable AI developers to make rational ethical judgments from various aspects. This study is significant in that it establishes a foundation for educational content practically required in the field for pre-service AI developers, and it is expected to serve as basic data for future AI ethics education.

목차 (Table of Contents)

• 제1장 서론 1
• 제2장 이론적 배경 5
• 제1절 AI 윤리 가이드라인과 정책 현황 5
• 제2절 AI 윤리교육 현황 11
• 제3절 국내외 주요 AI 윤리 원칙 15
• 제4절 국내 정보윤리 교육의 변화 17
• 제5절 AI 윤리 원칙 항목과 특징 19
• 제3장 D-U-G AI 윤리교육 내용 구성 33
• 제1절 기초 연구 방법 및 절차 33
• 제2절 윤리 원칙 탐색 34
• 제3절 AI 윤리 학습요소 탐색 36
• 제4절 세부학습항목과 세부내용 도출 41
• 제5절 AI 개발자의 관점별 AI 윤리 항목 분류 54
• 제4장 D-U-G AI 윤리교육 내용 개발 62
• 제1절 연구 방법 및 절차 62
• 제2절 1차 AI 윤리 학습요소 개발 델파이 검증 69
• 제3절 2차 AI 윤리 학습요소 개발 델파이 검증 112
• 제4절 D-U-G AI 윤리교육 내용 최종 도출 129
• 제5장 결론 및 제언 156
• 제1절 결론 156
• 제2절 제언 158
• 참고문헌 159
• 부록 164
• 부록 1. 전문가 델파이 검사 1차 설문지 164
• 부록 2. 전문가 델파이 검사 2차 설문지 231
• ABSTRACT 305