인간-AI 협력 역량 향상을 위한 활동중심수업 설계원리 개발

송혜빈,조영환 한국교육정보미디어학회 2023 교육정보미디어연구 Vol.29 No.1

In the era of AI, people should develop competency to collaborate with AI to achieve a variety of goals effectively. When perceiving AI as a collaboration partner rather than just a tool, people can effectively carry out a task with AI and reflect on the influence of AI on humans. It is necessary not only to develop AI technologies to collaborate with humans but also to investigate methods to improve human competency to collaborate with AI. This study intended to develop the design principles of activity-based instruction to improve human-AI collaboration competency in K-12 school. This study reviewed literature to generate the instructional design principles, which were revised through expert reviews (i.e., internal validation). This study applied the instructional design principles to the sixth grade class in an elementary school and carried out pre- and post-tests, surveys, and interviews for external validation. This study created 12 design principles of activity-based instruction for human-AI competency in regards to educational activities, learner-AI interaction, educational environments, and co-evolution between education and AI. The design principles were effective in enhancing students’ human-AI collaboration competency and attitude toward AI. In addition, learners were highly satisfied with the activity-based instruction and showed high situational interest. This study provided educational implications on how to improve the human-AI collaboration competency, which is essential in the curriculum of future education. 인공지능(AI) 시대에 다양한 목표를 효과적으로 성취하기 위해 AI와 협력하는 역량을 개발할 필요가 있다. AI를 단순한 도구로 인식하기보다 협력의 대상으로 인식할 때 더 효과적으로 AI와 함께 과제를 수행할 수 있고 AI가 인간에게 미치는 영향에 대해 성찰할 수 있다. 그렇기 때문에 인간과 협력하는 AI 기술을 개발하려는 노력과 함께 AI와 협력할 수 있는 인간의 역량 개발에 대한 연구가 필요하다. 본 연구는 학교교육 맥락에서 인간-AI 협력 역량을 향상시키기 위한 활동중심수업 설계원리를 개발하고자 한다. 이를 위해 문헌검토를 통해 설계원리를 도출하고 전문가 검토(내적 타당화)를 통해 설계원리를 수정하였다. 그리고 외적 타당화를 위해서 초등학교 6학년 교실에 설계원리를 적용하고 사전․사후검사, 설문조사, 면담을 실시하였다. 최종적으로, 인간-AI 협력 역량 향상을 위한 12개의 활동중심수업 설계원리를 교육활동, 학습자-AI 상호작용, 교육환경, 교육과 AI의 공진화 측면에서 개발하였다. 본 연구에서 개발한 설계원리를 초등학교 수업에 적용한 결과, 인간-AI 협력 역량과 AI에 대한 태도가 통계적으로 유의미하게 향상되었다. 그리고 학생들이 활동중심수업에 대해 높은 만족감과 상황흥미를 나타냈다. 이 연구는 미래 교육과정에서 중요하게 다루어야 할 인간-AI 협력 역량을 어떻게 향상시킬 수 있을지에 대한 교육적 시사점을 제공한다.

AI 학습용 데이터의 보호에 관한 소고 - 지식재산법상의 보호를 중심으로 -

전성태 조선대학교 법학연구원 2021 法學論叢 Vol.28 No.1

Data is closely related to AI technology. The more data is accumulated and the more accurate the data is, the better the analysis results come out. AI technology (AI software) is used for this analysis. Advances in AI technologies such as deep learning and machine learning have made data more valuable. Data is often traded with AI technology, and businesses using data and AI technology are also becoming more vibrant. From this point of view, AI learning data needs to be adequately protected. In the case of the domestic data industry, data creation and utilization is evaluated as relatively inadequate. Data required for data construction and utilization (distribution) is insufficient, and industrial and social use is poor due to a closed distribution system. This phenomenon is believed to be due to the limited use of data due to restrictions on personal information, and the lack of manpower responding to corporate demand. In particular, learning data essential for AI-related inventions is no exception. In this study, the following measures were proposed to protect AI learning data. First, a plan to strengthen protection under the patent law, second, a plan to protect data through the Unfair Competition Prevention Act, third, a plan to introduce a 'data patent' application system in preparation for the era of big data, and fourth, Fourth, similar to the microbial donation system, the introduction of the AI system for depositing data and learning completion models was suggested. 데이터는 AI 기술과 밀접한 관계를 가진다. 데이터가 축적되면 될수록, 데이터가 정확하면 할수록 좋은 분석결과가 나온다. 이러한 분석에는 AI 기술(AI 소프트웨어)이 활용된다. 딥러닝과 머신러닝과 같은 AI 기술의 발전은 데이터를 더욱 가치 있게 만들어 왔다. 데이터는 AI 기술과 함께 거래되는 경우가 많아지게 되었고, 데이터와 AI 기술을 활용한 비즈니스도 더욱 활기를 띠고 있다. 이러한 관점에서 AI 학습용 데이터는 적절히 보호될 필요가 있다.

플랫폼의 전유와 저항 : 배달플랫폼 노동과 AI 노동의 사회적 구성

박선희(Sun-Hee Park) 사단법인 언론과 사회 2020 언론과 사회 Vol.28 No.4

AI를 비롯한 디지털 기술이 주로 경제성장과 고용창출이라는 관점에서 논의되는 현실에 문제의식을 가지고, 이 논문은 AI 알고리즘으로 운영되는 플랫폼 노동을 커뮤니케이션 관점에서 검토한다. 먼저 플랫폼을 매개와 인프라, 장치로 규정하고, 미디어로서 플랫폼의 특성이 자본주의 논리에 따라 변주될 수 있음을 논의한다. 플랫폼 자본주의는 배달플랫폼을 노동통제 및 이윤창출의 테크놀로지로 전유하기 때문에, 플랫폼 경제는 새로운 가치를 창출하는 공유경제가 아니라, 저숙련 노동을 양산하는 자본주의의 변형이라고 볼 수 있다. 플랫폼의 등장으로 인간이 관리하던 배달구조는 AI 알고리즘이 운영하는 배달플랫폼을 중심으로 재편되고, 플랫폼과 배달노동자의 관계는 드러나지 않는 비대칭 노동관계로, 주문자와 음식점, 배달노동자의 관계는 단절된 비-소통의 관계로 구축된다. 이런 관계 속에서 배달플랫폼 노동은 AI 알고리즘에 의해 관리되고 통제된다. 배달플랫폼 노동은 노동유연화와 세분화로 불안정성이 높아지고, 시간과 속도가 결합한 건수로 계량화되며, 노동의 전 과정이 기록되어 통제되면서도, 취미와 게임으로 윤색된 노동이다. 그럼에도 불구하고 미디어로서 플랫폼은 플랫폼 자본주의의 전유에 저항할 수 있는 가능성 역시 지니고 있다. 이 점을 바탕으로 향후 AI 노동을 사회적으로 구성하는 데 고려해야 할 점에 대해 짚어본다. This paper deals with platform labor managed and controlled by AI algorithms, criticizing that AI technology is mainly admired in aspects of economic growth and employment effects. It defines the platform as media, and examines how platform capitalism appropriates the platform for labor control and profitability. The platform economy is not a sharing economy that creates new value, but a transformation of capitalism that produces low-skilled labor. The platform changes the human-centered delivery structure to AI algorithms-controlled one. The relationship between the platform and the delivery worker is invisible and asymmetric, and among the platform users, the owners of restaurant, and the delivery workers, their relationship is disconnected and non-communicative. The delivery platform increases instability due to labor flexibility, accelerates labor intensity, records the timed-labor and the piece-rate work as data, and embellishes the labor with hobbies and games. Nevertheless, the platform as media also has the potential to resist the appropriation of platform capitalism. Considerations on the social construction of AI labor are discussed.

AI 리터러시 개념 설정과 교양교육 설계를 위한 연구

이유미(Yi, Yumi),박윤수(Park, Younsoo) 중앙어문학회 2021 語文論集 Vol.85 No.-

2016년 세계경제 포럼에서 Klaus Schwab이 4차 산업혁명을 언급한 이래로 AI는 하나의 프로그램이 아닌 우리 삶의 많은 부분과 연관된 중요한 기술이 되고 있다. 더욱이 2020년 전 세계를 멈추게 한 COVID19는 AI 기술을 삶 속으로 더 빠르게 끌어들이는 데 중요한 역할을 하였다. 이러한 변화를 속에서 앞으로의 삶을 만들어갈 대학생에게 있어 AI 교육은 단지 기술적 측면의 교육이 아닌 삶을 계획하고 디자인하는 데 중요한 대상이다. 이에 교양교육 안에서 AI 교육을 통합적으로 설계하기 위한 AI 리터러시 교육 프로그램이 필요하다. 본고에서는 이러한 AI 교양교육 프로그램 설계를 위해 AI 리터러시의 개념을 기존 리터러시 이론을 통해 정리하였다. 또한, 현재 다양한 대학 사업을 통해 진행하고 있는 AI 관련 대학 교육 현황을 정리하여, AI 리터러시 교양교육 프로그램 설계를 생각해 보고자 하였다. 이에 대한 연구는 교양교육이 가진 융합적 교육 특성과 연계하여 새로운 시대 교육을 위한 시도라는 측면에서 의미를 갖는다. Ever since Klaus Schwab’s speech on the Fourth Industrial Revolution at the 2016 World Economic Forum, artificial intelligence (AI) has not only become a core branch of learning in computer science but has also become an integral technology in many aspects of our lives. The COVID-19 pandemic of 2020, which has brought the entire world to a screeching halt, has further enmeshed AI technology into daily life. For college students building their future careers amidst such changes, AI is no longer a mere subject in technical education but a key element in planning and designing their lives. Therefore, there is an urgent need for an AI literacy program that integrates AI-related education into the humanities curriculum. This study first establishes a definition of AI literacy based on existing literacy theories to design a program integrating AI and humanities education. The study also arrives at further insights into this integrated education program design by reviewing currently available AI-related university education facilitated through various projects. The study is meaningful in its attempt to design a program for the AI era in combination with liberal arts education.

AI창작물의 특허보호 방안

권지현 가천대학교 법학연구소 2021 가천법학 Vol.14 No.3

오늘날 AI발명은 데이터구조 등의 데이터 전처리, 학습에 필요한 학습 모델 정의, 물리적 구현, 딥러닝(Deep Learning) 학습프로그램을 적용하여 수행되는 물리적 구현, 도출된 학습완료모델(AI기반 SW) 등이 알고리즘 형태로 컴퓨터 등의 하드웨어에서 구현되는 경우를 말하고, 이러한 AI발명은 발명의 성립성을 만족하여 특허대상이 될 수 있다. 그러나 학습완료모델(AI기반 SW)에 입력데이터를 입력하고, 그 입력 데이터에 의하여 AI가 생성한 창작물은 현행 특허법상 인간의 발명이 아니라 비자연인인 AI에 의하여 생성된 것이므로 특허를 받을 수 없다. 따라서 AI 기술은 현행 특허법으로 충분한 특허보호가 이루어지지 못한다는 문제점이 제기되고 있다. 특히 (ⅰ) AI에 의해 생성된 AI창작물은 인간(자연인)의 발명으로 볼 수 있는지, (ⅱ) 현재 인간만을 발명자로 인정하고 있는 데 AI도 발명자로 인정받을 수 있는지, (ⅲ) AI창작물을 인간의 발명으로 인정하기 위한 방안이 있는 것인지, (ⅳ) AI를 발명자로 인정하는 경우에 발생할 수 있는 권리자로서의 권한과 의무, 권리행사의 책임 등에 대한 당사자 역할을 할 수 있는 것인지 등 다양한 법적문제가 발생할 수 있다. 이 글에서는 이러한 문제점을 해결하기 방안으로 AI에 의하여 생성된 AI창작물에 대해서도 특허대상에 포함시키기 위한 특허법의 개정방안을 검토하였다. 그 결과로 특허법 제2조 제1호의 발명의 정의 규정은 미국 특허법 제101조와 같이 인간의 발명에 한정하는 것으로 특정하고, 인간의 인위적 행위가 아니라 AI가 창작할 수 있도록 실질적인 ‘인간의 개입’ 이 있는 경우, 그 ‘인간의 개입’을 전제로 AI가 생성한 AI창작물의 정의 규정을 도입하는 개정방안이 필요하다. 그리고 특허를 받을 수 있는 자에는 ‘인간의 개입’을 전제로 하는 AI창작물의 발명자를 인간으로 한다는 규정을 특허법 제33조에 도입할 필요가 있다. Today's AI invention refers to cases where data preprocessing, such as data structures for learning which process collected data, learning model definitions required for learning, physical implementations, physical implementations performed by applying Deep Learning learning programs, and derived learning completion models (AI-based SW) are implemented in computer-like hardware in algorithmic form, and these AI inventions satisfy the establishment of invention and are included in a target to be patented. However, input data are input into the learning completion model (AI-based SW), and the AI creation in that the AI creates by the input data is not patentable because it is not the human invention but the invention generated by the AI, which is non-natural, under the current patent law. Therefore, there is a problem that the AI technology is not sufficiently patent-protected under the current patent law. In particular, there is various problems: (i) whether the AI creation created by the AI can be regarded as an invention created by humans (natural people), (ii) countries around the world recognize only humans as inventors, whether the AI can be recognized as an inventor, (iii) whether there is a way to recognize the AI as an inventor, (iv) whether there is a way to solve the problem of authority and duty as a rightful person, responsibility for exercise of rights, etc. that may arise if the AI is recognized as an inventor. In this article, we considered the revised plan of the Patent Act to include AI-generated creations as targets to be patented. As a result, the definition of invention under Article 2 of the Patent Act 1 will be specific to human inventions, such as Article 101 of the US Patent Act, and If there is a substantial "human contribution" for AI to create, not an artificial act of humans, the revised plan is needed to introduce AI-generated AI creations and definitions of AI inventions on the premise of that "human contribution." For those who are eligible for patents, it is needed to introduce a regulation in Article 33 of the Patent Act stating that the inventor for AI creations is to be the human on the premise of "human contribution."

AI시대에서 과실범의 형사책임에 관한 귀속문제

김준성(Kim, Jun Sung) 한국법학회 2020 법학연구 Vol.77 No.-

오늘날 제4차 산업혁명시대를 맞이하고 있는 우리 사회는 과학기술의 발달에 의하여 모든 생활영역에서 점차 자동화되는 세계를 접하고 있다. 심지어 인간의 직접적인 통제를 벗어나 AI(AI Robots)가 자율적으로 인간의 업무를 대체하기도 한다. 이러한 문명의 이기(利器)는 우리 사회가 생활의 편리함을 추구하는 AI시대에 들어섰음을 방증하는 것이기도 하다. 하지만 지나치게 AI를 신뢰하여 발생하는 각종 사고 및 범죄에 대하여는 사전에 경각심을 가져야 할 필요가 있다. 특히 과실범의 경우는 인재(人災)에 의한 사고에 기인하기 때문에 AI에게 책임을 전가할 수도 있다. 물론 인간과 AI는 다르기 때문에 AI에 대한 형사책임의 문제는 종국적으로 인간에게 귀속되어야 한다. 이러한 관점에서 본 연구는 AI시대를 맞이하여 과실범의 적용범위를 합리적으로 규율하고자 과실의 개념과 과실범의 표지, 과실범의 형태와 구조에 대하여 구체적으로 살펴본 후, 과실범에서의 주관적 정당화요소의 존부에 대한 실익을 검토하였다. 그 결과를 제시하면 다음과 같다. 과실은 객관적 주의의무위반을 본질적 표지로 하며, 고의와는 독립된 불법요소로써 구성되는 불법유형이다. 그리고 고의범과 과실범의 불법구조는 주관적 불법요소라는 동일한 측면에서 검토될 수 있을 뿐이지, 양자의 그 본질적 속성과 내용은 동일하다고 볼 수 없다. 무엇보다도 불법의 구조상 과실범의 행위반가치의 속성과 주관적 정당화요소의 속성이 상이(相異)하여 상호작용을 할 수 없다. 따라서 과실범에서의 주관적 정당화요소는 불필요하게 된다. AI시대에 범죄에 대한 고의와 과실의 구분은 더욱 객관적으로 판단될 수 있기 때문에 논리적으로 무리가 없다면 형사실무에서 간명하게 적용되는 것이 바람직하다. Our society, which is facing the Fourth Industrial Revolution, is coming into contact with a world that is gradually becoming automated in all areas of life due to the development of scientific technology. Further, AI(AI Robots) is breaking away from the direct control of people, autonomously replacing them in their work tasks. Such convenience in civilization also provides evidence that our society has entered an AI Era that pursues convenience in life. However, there must be prior consciousness regarding various occurrences and offences that can occur when too much trust is placed in AI. In particular, because negligent offences are occurrences arising from human error, responsibility can be shifted towards AI. Of course, humans and AI are different so issues of criminal liability regarding AI must ultimately belong to humans. From this perspective, this study observed the concepts of negligence, the marks of negligent offences, along with the forms and structures of negligent offences to rationally discipline the application ranges of negligent offences to prepare for the AI era and it examined the practical use of the existence and inexistence of the subjective justifying constituents of negligent offences. The results can be presented as follows. Negligence uses an objective violation of the duty of care as its intrinsic marker and it is an illegal form that is composed of illegal elements that are independent from intention. Also, the illegal structures of deliberate offences and negligent offences can only be examined from identical aspects of subjective illegal elements but their essential properties and contents are not identical. More than anything, according to the structure of illegality, the properties of the inverse value of conduct of negligent offences are different from the properties of subjective justifying constituents so they cannot interact. Therefore, subjective justifying constituents are unnecessary in negligent offences. The division between intention and negligence with regard to crime in an AI Era can be judged even more objectively so it is proper for it to be applied simply and clearly in criminal practices if there is no logical unreasonableness.

AI 시대 교양기초교육의 교수학적 재음미

손승남 한국교양교육학회 2020 교양교육연구 Vol.14 No.4

The purpose of this study is to didactically review the direction, contents, and methods of liberal arts education based on the concept of the German ‘Bildung’. This concept aims for the ‘harmonious development of human abilities’ based on the premise of both self-understanding and world-understanding. For the question of how to strengthen the competence of subjects in the current accelerated globally changing world is one of the major challenges faced today in the field of education. In order to detect global changes, Mega Trends and the 4th Industrial Revolution were set as key issues. Moreover, AI was closely looked at as a driving force that will play a crucial role in leading the world of the future. The development of AI, along with the rosy prospect of liberating humans from work and thus enriching their lives, has in fact caused many to take a negative view regarding suchcuttin g-edge science and technology. For sucha radical advancement may actually bring humanity itself to the brink of a crisis. Indeed, perhaps the most feared prospect is that AI might accelerate the rise of what is being called a “post-human” world. In relation to such a post-human era, the issues of human existence, the end of labor, and the inevitable gap arising between AI and humanity, were discussed. In the age of AI, liberal arts education should actively intervene in the achievements of advanced science and technology, as well as transform our perception and values of machines. For that purpose, it is necessary to instill the values of coexistence, symbiosis, and coevolution with non-human beings (animals, plants, ecosystems, nature, things, and the universe itself). In terms of contents, it is also necessary for us to improve the standard draft of the Korean National Institute for General Education so that it might better fit a post-human era. Given the influence of AI, we need to redesign the future of human beings who will be living with machines, and to provide a liberal arts program suitable for such a world. In this way, learner-centered education, design thinking, project-based instruction, and liberal learning should be enthusiastically supported. However, whether the era of artificial general intelligence (AGI) comes or not, the future of mankind will ultimately depend on human choice. The accountability of future liberal arts education should be found in raising the discernment, morality, and ethical awareness of learners, and to develop their faculty of judgment so that one may distinguish good from evil, right from wrong and beauty from ugliness. Digital literacy and ‘post-human literacy’ will obviously serve as fundamental skills in the future. 이 연구는 독일어 ‘빌둥’의 개념에 기초하여 교양기초교육의 방향, 내용, 방법을 교수학적으로 재음미하는 데 그 목적이 있다. 빌둥은 자기 이해와 세계 이해를 전제로 ‘인간 능력의 조화로운 발달’을지향한다. 우리가 사는 가속화된 세계 변화 속에서 주체의 역량을 어떻게 강화해 나가느냐의 문제가오늘날 빌둥이 직면한 당면과제이다. 세계변화를 탐지하고자 시대의 핵심문제로 메가트렌드, 4차 산업혁명을 설정하고, 미래 지능정보사회를 선도해 나갈 동력으로 AI에 주목하였다. AI와 로봇의 발달은 인간을 노동에서 해방시켜 삶을 풍요롭게 해 줄 것이라는 장밋빛 전망과 함께, 최첨단의 과학기술로 인해 인간의 일자리와 인간성 자체마저위기에 처할지 모른다는 부정적 전망을 낳고 있다. 가장 우려가 되는 부분은 AI의 비약적 발전이트랜스휴먼, 나아가 포스트휴먼의 도래를 앞당길 수 있다는 점이다. 인간을 넘어선 인간, 즉 포스트휴먼시대와 관련하여 연구자는 인간의 존재 물음, 노동의 종말, AI 격차 등을 논의하였다. AI 시대의 교양기초교육은 첨단 과학 기술의 성과, 기계에 대한 우리의 인식과 가치관 형성에 적극개입해야 한다. 그 목적을 위해서 인간 외적 존재들(동물, 식물, 생태계, 자연, 물질, 우주)과 더불어살아가는 공존, 공생, 공진화의 가치관을 미래 세대에게 심어줄 필요가 있다. 내용 면에서도 모던 시대의교기원 「표준안」을 새 시대에 맞게 개선할 필요가 있다. AI 영향력을 감안한다면 기계와 함께 하는인간의 미래를 새롭게 설계하고, 그에 적합한 교양교육 프로그램을 제공해야 할 것이다. 그 방법에서도학습자 중심교육, 디자인 씽킹, 프로젝트 기반 수업, 자유학습이 실제로 뒷받침되어야 한다. AI가 비약적으로 발전하여 범용 인공 지능(AGI) 시대가 온다 해도 인류의 미래는 결국 인간의사고와 선택에 달려 있다. 미래 교양기초교육의 책무성을 우리는 AI 세상을 살아갈 세대에게 선악시비(善惡是非)와 미추(美醜)를 구분할 수 있는 분별력, 도덕성과 윤리의식, 판단력을 길러 주는 일에서찾아야 할 것이다. 그 기초로서 디지털 리터러시와 ‘포스트휴먼 리터러시’가 요청되는 것은 재론의여지가 없다.

예비교사 대상 AI융합교육 역량 척도의 개발 및 타당화

김동심,소효정,임지영 이화여자대학교 교육과학연구소 2023 교육과학연구 Vol.54 No.3

본 연구는 빠르게 발전하는 기술에 따른 교육 변화 속에서 예비교사들이 가져야 할 인공지능 융합교육 역량을 측정할 수 있는 도구를 개발하는 것을 목표로 한다. 이를 위해 예비조사 102명과 본조사 153 명의 예비교사를 대상으로 설문조사를 실시하였다. 선행연구와 전문가 검토를 통해 AI융합교육역량을AI융합교육 소양(AI지식, AI교육지식, 교과융합 지식), AI융합교육 활용(AI융합교육 설계 및 운영, AI융합교육 지원), AI융합교육 가치(AI윤리, AI개방성, AI교사효능감)로 구분하고 예비 47문항을 개발하였다. 예비조사 데이터를 바탕으로 탐색적 요인분석을 하여 34문항으로 도구를 정비하고, 본 조사 데이터를 바탕으로 확인적 요인분석을 하여 도구를 확정하였다. 최종도구의 신뢰도 Cronbach의 α는 .87-.95이다. 본 연구를 통해 개발된 예비교원 AI융합교육역량 측정도구를 활용하여 예비교원의 AI융합교육역량의 수준을 확인하고, 이를 바탕으로 예비교사의 AI융합교육 역량을 함양할 수 있는 교육을 마련하는데 기초자료를 제공할 수 있을 것이다. This study aims to develop an instrument to measure the AI convergence education competency that pre-service teachers should have due to educational changes caused by rapidly developing technology. To this end, a questionnaire was developed with 102 pre-service teachers for the preliminary survey and 153 pre-service teachers for the main survey. The AI convergence competency was divided into three dimensions: AI knowledge (AI knowledge, AI education knowledge, Subject-convergence knowledge), AI application (Designing and implementing AI-convergence education, Supporting AI-convergence education), and AI values (AI ethics, AI openness, AI teacher efficacy). A preliminary set of 47 items was developed based on the previous research and confirmed by experts, which was further refined to 34 items through exploratory factor analysis and confirmatory factor analysis. The reliability of the final scale, Cronbach’s α, is .87-.95. Through the instrument of the AI convergence education competency for pre-service teachers developed through this study, it is expected to measure the level of AI convergence education competency of pre-service teachers, thereby providing education that can cultivate teacher competency based on it.

A Conceptual Architecture for Ethic-Friendly AI

Yustus-Eko Oktian,Stanley Brian,Sang-Gon Lee(이상곤) 한국컴퓨터정보학회 2022 韓國컴퓨터情報學會論文誌 Vol.27 No.4

최첨단 AI 시스템은 방대한 데이터 수집에서 알고리즘 편향에 이르기까지 많은 윤리적 문제를 드러내고 있다. 이에 본 논문에서는 연합학습과 블록체인을 결합하여, 더 윤리적인 AI 아키텍처를 제안하였다. AI의 윤리성에 관한 중요한 문제들을 논의하고, 문헌조사를 통하여 윤리적 AI 시스템에 대한 요구사항을 연구하고 도출한다. 제안한 아키텍처의 요구사항 만족을 분석하였다. 제안한 AI 구조를 디자인에 채택함으로써 AI 서비스를 보다 윤리적으로 수행할 수 있다. The state-of-the-art AI systems pose many ethical issues ranging from massive data collection to bias in algorithms. In response, this paper proposes a more ethic-friendly AI architecture by combining Federated Learning(FL) and Blockchain. We discuss the importance of each issues and provide requirements for an ethical AI system to show how our solutions can achieve more ethical paradigms. By committing to our design, adopters can perform AI services more ethically.

AI 관련 발명의 성립성과 발명자 판단기준

이상미 한국외국어대학교 법학연구소 2022 외법논집 Vol.46 No.2

Although AI-generated inventions cannot be regarded as being implemented in reality, it can be said to be predictable inventions in the near future. While it has become specific that AI cannot become an inventor on its own according to the recent decisions to reject DABUS patent application by major Patent Offices, whether the resulting inventions are patent eligible and, if they are, who and why should be named as an inventor is not clear. As AI becomes more commonly involved in the inventive process, patent applicants have a growing need for clear rules. Therefore this paper deals with the issues of the patent-eligibility and inventorship of AI-related invention. Inventors have generally used tools throughout the inventive process, and reliance on tools historically has not affected the validity of the resulting invention. In particular, the use of computers as tools in the inventive process has a long history. There would be no grounds to invalidate the invention or to consider it differently just because AI contributed to the conception more than the existing computer. Because advancements in technology could make it possible for computer systems to contribute to the conception more than human in the near future, someone casts doubt as to the inventorship of AI inventions. However, it should be considered that human contributions implemented in other way than before, rather than smaller. For example, as AI becomes more sophisticated, human roles will increasingly be limited to identifying basic problem structures and evaluation criteria for outcomes, and AI will dominate the rest of the invention process. The fact that human contributions differ due to advancing tools should not be a factor to deny patent-elibility of the invention, but referred to as a new standard for determining the non-obviousness requirement. The identification of a human inventor who have substantially contributed to the conception of the invention is expected to become more complex as technology advances. In particular, individuals who invent using AI will arrive at a desired solution in a way that does not fully consistent with the conventional conception by a human-being. This paper categorizes various levels of AI intervention and examines methods for identification of human inventors through analysis of cases corresponding to each category. AI가 완전한 자율성을 가지고 인간의 도움 없이도 만들어낸 발명은 현실에서 구현되었다고 볼 수 는 없으나, 가까운 미래에 예측 가능한 발명이라 할 수 있다. 최근 주요 특허청에서 내린 DABUS 특 허출원의 거절결정으로 AI가 스스로 발명자가 될 수 없음이 명확해진 반면, 발명의 과정에서 AI의 사 용이 발명의 성립성에 어떠한 영향을 미치는지, 발명의 성립성이 인정된다면 그에 대해서 누가, 왜 특 허를 받을 수 있어야 하는지에 대한 문제는 아직 남아있다. 특히 발명의 과정에 AI에 대한 의존도가 높아져 감에 따라 관련 발명에 있어 명확한 규칙을 정립해야 할 필요성이 높아지고 있다. 이에 본고에 서는 AI 발명의 성립성과 누구를 발명자로 보아야 하는지의 문제를 다룬다. 발명자는 일반적으로 발명의 과정 전반에 걸쳐 도구를 사용해왔으며, 역사적으로 도구에 대한 의존 도는 결과 발명의 성립성에 영향을 미치지 않았다. 특히 발명의 과정에 컴퓨터를 도구로 활용한 것은 오랜 역사를 가지고 있다. AI가 기존의 컴퓨터에 비해 더 많이 발명의 착상에 기여하였다고 하여 발명 의 성립성을 부정하거나, 달리 볼 이유는 없을 것이다. 물론 발명의 과정에 AI가 점차 더 많이 활용됨 에 따라, 인간의 기여도가 달라진다는 점에서 AI 관련 발명의 성립성에 대한 이의가 제기될 수 있다. 그러나 인간의 기여도는 작아진다기보다 이전과 다른 방향으로 이루어진다고 보아야 한다. 예컨대 AI 가 정교해져 감에 따라 인간의 역할은 기본적인 문제 구조와 결과값을 위한 평가 기준을 식별하는 것 으로 점차 제한될 것이며 AI는 발명 과정의 나머지를 지배하게 될 것이다. 이와 같이 도구가 진보할수 록 인간의 기여도가 달라진다는 사실은 발명의 성립성을 부정할 요인이 되는 것이 아니라 진보성 요 건 판단에 새로운 기준으로 참고되어야 할 것이다. 발명의 완성에 실질적으로 기여한 인간 발명자를 특정하는 일은 기술의 진보에 따라 더욱 복잡해질 것으로 보인다. 특히 AI를 사용하여 발명하려는 개인은 전통적인 개념의 인간의 착상과 완전히 일치 하지는 않는 형태로 원하는 솔루션에 도달할 것이다. 이에 본고에서는 발명 과정 전반에 걸쳐 발생할 수 있는 다양한 수준의 AI의 개입을 범주화하고, 각 기술적 구분에 해당하는 사례의 분석을 통해 인간 발명자를 찾는 방법을 검토하고자 한다.