AI 기반 보안관제의 문제점 고찰

안중현(Jung-Hyun Ahn),최영렬(Young-Ryul Choi),백남균(Nam-Kyun Baik) 한국정보통신학회 2021 한국정보통신학회 종합학술대회 논문집 Vol.25 No.2

현재 보안관제 시장은 AI기술을 기반으로 하여 운영 중이다. AI를 사용하는 이유는 보안장비간 대량으로 발생하는 로그와 빅데이터에 대해 이를 탐지하기 위해 사용하고, 시간적인 문제와 인적인 문제를 완화하기 위해서 이다. 하지만 AI를 적용함에도 문제는 여전히 발생하고 있는 중이다. 보안관제 시장은 이 논문에서 소개하는 문제점 말고도 많은 문제점과 대응하고 있으며, 본 논문은 다섯 가지의 문제점을 다루고자 한다. ‘AI 모델 선정’, ‘AI 표준화 문제’, ‘빅데이터의 정확성 및 신뢰성”, “책임소재의 문제’, ‘AI의 타당성 부족’ 등 보안관제 환경에 AI기술을 적용함에도 발생하는 문제점을 고찰하고자 한다. Currently, the security control market is operating based on AI technology. The reason for using AI is to detect large amounts of logs and big data between security equipment, and to alleviate time and human problems. However, problems are still occurring in the application of AI. The security control market is responding to many problems other than the problems introduced in this paper, and this paper attempts to deal with five problems. We would like to consider problems that arise in applying AI technology to security control environments such as ‘AI model selection, ‘AI standardization problem’, ‘Big data accuracy”, “Security Control Big Data Accuracy and AI Reliability’, ‘responsibility material problem’, and ‘lack of Al validity.”

하나님의 형상과 인류의 미래 - 바울과 AI 비교 연구

이승현(Lee, Seung Hyun) 한국신약학회 2021 신약논단 Vol.28 No.1

구글의 AI 프로그램 알파고와 이세돌의 세기적 대국 이후, 현대 사회는 4차산업혁명과 AI가 지닌 잠재성과 파급력에 크게 주목하기 시작했다. 초연결, 초통합, 그리고 초혁신으로 대변되는 4차산업혁명은 과거 3번의 산업혁명과 그 궤를 완전히 달리한다. 4차산업혁명을 구성하는 물리학, 디지털, 그리고 생물학 기술들은 각각의 영역에서 혁신적 발전을 거듭할 뿐만 아니라, 상호 긴밀하게 연결되어 엄청난 시너지 효과를 발휘하고 있기 때문이다. 이러한 시너지 효과 이면에는, 4차산업혁명의 총아인 인공지능과 빅데이터, 그리고 컴퓨터의 엄청난 연산력이 존재한다. 이제 AI가 이끄는 4차산업혁명은 인류에게 전대미문의 과학기술 유토피아를 선사할 것으로 기대된다. AI는 바이오 기술과 유전자 공학 그리고 로봇공학을 통하여, 인류로 하여금 불멸의 신-인류(Homo Deus)로 진화하게 해줄 것으로 기대된다. AI에 대한 이러한 현대적 담론은 여러 면에서 바울의 복음과 비교 가능하다. 인간의 형상을 따라 창조된 AI와 신-인류의 탄생은 하나님의 형상을 소유한 바울의 새 아담과 신인류(new race)의 창조와 매우 유사하다. AI 프로젝트와 바울의 아담 기독론적 프로젝트 모두 육체의 한계를 극복하고 불멸에 이를 것을 소망하는 인류의 바람을 반영한다. 이에 이 논문에서 우리는 인간의 형상의 청사진인 하나님의 형상 개념을 조사한 후, 4차산업혁명과 AI 그리고 불멸의 신-인류를 바울의 새 아담 예수와 부활의 몸을 소유한 신인류와 비교 분석해보고자 한다. After the historic Go battle between AlphaGo and Sedol Lee, modern world was forced to pay special attention to the powerful potential of the Fourth Industrial Revolution and AI. The Fourth Industrial Revolution is completely different from the former three Industrial Revolutions due to its character of hyper-connection, hyper- integration, and hyper-revolution. Not only do the physical, digital and biological technologies of the Fourth Industrial Revolution experience revolutionary developments in its own area, but also do they produce enormous synergy effect through mutual influence. Behind this powerful synergy effect, there exist AI, Big Data, and powerful calculating capacity of modern computers. Now, the Fourth Industrial Revolution with the lead of AI is expected to accomplish technological utopia for humanity. AI will help humanity evolve into Homo Deus with an aid of bio technology, genetic engineering and robotics technology. In many ways, this kind of modern discussion of AI can be compared to Paul’s gospel. The creation of AI according to human image and the emergence of Homo Deus are comparable to Paul’s new Adam with God’s image and the creation of new race. Both AI project and Paul’s Adam Christological project aim at overcoming physical limit of humanity and thereby, reaching at immortality. Therefore, in this paper, after having analyzed the concept of God’s image, we will analyze and compare AI and the immortal Homo Deus with Paul’s new Adam and his new race with immortal glorious body.

[Working Paper] Justice in the Age of AI: Applying Political Philosophy to Address Ethical Challenges in AI Governance

( Chee Hae Chung ),( Daniel Schiff ) 한국행정학회 2023 한국행정학회 학술발표논문집 Vol.2023 No.3

In the rapidly advancing era of artificial intelligence (AI) systems, the discourse on AI ethics has become increasingly important, leading to the release of several ethics guidelines. However, to ensure justice in an era of rapid change, it is crucial to establish the specific social values that the government’s policy direction should pursue before presenting abstract guidelines. This study proposes Rawls’s theory of social justice as a guideline to mitigate the limitations of AI algorithms and address the need to establish justice in the age of AI. It highlights the unique challenges posed by the AI operating system, including issues of data path dependency, proximity, bias, and the black box problem. The study argues that Rawlsian justice theory can counterbalance bias in data input by AI algorithms and past dependency or bias in results by safeguarding the rights of individuals who may not be part of the majority. To tackle these challenges, the study suggests that the government take the lead by preemptively supplementing input values that cause problems in AI algorithms and regulating outputs derived from AI’s automated algorithms. The study will conduct a comprehensive investigation into potential challenges associated with AI algorithms. A deliberate emphasis on the infusion of political philosophy into AI ethics discussions serves as a foundational exploration. Diverse political philosophy dialogues, ranging from traditional ethical discussions from Hutcheson, Bentham, Mill, and Rawls, as well as relatively Sandel, Sen/Nussbaum, Nozick, to critical theories,, will be scrutinized for nuanced insights. The work plan extends to critically assess the relevance and potential criticisms of Rawlsian ethics in the contemporary AI ethics era.

예비특수교사의 AI⋅디지털 역량에 대한 인식 및 우선순위 분석

나경은(Kyong-Eun Na),허유성(Yu-Sung Heo),서유진(You-Jin Seo) 한국학습장애학회 2024 학습장애연구 Vol.21 No.1

본 연구는 예비특수교사를 대상으로 AI⋅디지털 역량에 대한 인식을 조사하고 AI⋅디지털 하위역량별 중요도와 실행도를 분석함으로써 우선순위를 도출하는 것을 목적으로 하였다. 연구의 목적을 달성하기 위해 AIEDAP 프로젝트를 통해 개발된 예비⋅현직 교원의 AI⋅디지털 역량체계를 활용하여 95명의 예비특수교사들에게 설문조사를 실시하였다. 자료 분석을 위해 IPA 분석과 Borich 요구도를 산출하였으며, LF 모델 분석을 실시하였다. 연구결과, 첫째, 예비특수교사의 AI⋅디지털 역량에 대한 인식은 초급에서 중급 수준으로 나타났으며, 수업실행 하위영역의 역량에 대한 인식 수준이 다소 낮게 나타났다. 둘째, LF 모델 분석 결과, HH영역에 위치하고 높은 Borich 요구도를 보인 우선 순위군에 해당하는 요구역량은 총 8가지로 나타났다. 셋째, 우선순위가 높은 역량들은 주로 교육실천 영역에 해당했고, 특히 교육맥락분석, 수업 실행역량 영역에서 많이 나타났다. 연구결과의 시사점을 예비특수교사의 AI⋅디지털 역량 수준에 대한 진단, AI⋅디지털 역량 제고를 위한 프로그램의 필요성 및 프로그램 구성 시 고려사항을 중심으로 제시하였다. 연구의 제한점과 함께 추후 연구를 위한 제언이 논의되었다. The purpose of this study was to derive priorities by investigating the awareness of AI⋅digital competencies for pre-service special education teachers and analyzing the importance and performance of each AI⋅digital sub-competence. To achieve the purpose of the study, a survey was conducted on 95 pre-service special education teachers using the AI⋅digital competence system of pre-service and in-service teachers developed through the AIEDAP project. IPA analysis was performed for data analysis, Borich needs analysis was calculated, and LF model analysis was performed. Results were as follows; First, the AI⋅digital competencies of pre-service special education teachers were shown to be at the beginner or intermediate level, and the competencies in the areas of teaching performance were somewhat low. Second, as a result of the LF model analysis, there were 8 required competencies in the highest priority group that were located in the HH quadrant and showed high Borich needs. Third, high-priority competencies mainly corresponded to education practice areas, especially, the areas of education-context analysis and teaching performance. The implications of the research results were discussed focusing on the diagnosis of the AI⋅digital competencies of pre-service special education teachers, the necessity of programs to enhance AI⋅digital competencies, and considerations when constructing programs. The limitations of the study and suggestions for future research were discussed.

‘AI 이육사’ 실현 가능성에 대한 시론(1) —인공지능과 문학적 담화 기능 구축 사례 제언

박성준 한국문예창작학회 2023 한국문예창작 Vol.22 No.2

최근 인공지능 기반 대화 모델(Language Model)이 공학 및 연구의 범주를 넘어 교육학·언어학·콘텐츠학 등 다양한 학문에서 영향력을 미치고 있다. 특히 연산 능력의 증폭과 딥러닝 방법론의 발견으로 AI는 예술창작의 지점까지 그 범위를 확장한다. 한국의 기업들 역시 앞다투어 언어모델(GPT-2, GPT-3, BERT 등)에 한국어를 학습시키는 등 변화하는 시장에 적응하려는 움직임을 보여왔다. AI에 의한 문예창작이 예견되는 것을 뛰어넘어 실제로 문학을 창작하고, 출간하는 이 시대에서 문학 연구자·교육자는 어떠한 입장을 가져야 하는가? 본 연구는 초거대 언어모델을 기반으로 구축된 대화형 인공지능의 실질적인 기능을 확인하고, 현재 기술로 도달 가능한 지점과 앞으로 도달 가능할 것으로 예측되는 지점을 확인하여 문학 콘텐츠 분야에서의 향후 활용 방안을 검토하고자 한다. 해당 연구를 통해 우선 확인하고자 하는 사항은 현재 성능 면에서 가장 앞선 대화형 인공지능인 ChatGPT를 통한 ‘AI 이육사’의 실현 가능성과 한계, 개선 가능성을 지닌 수단이다. 이와 같은 ‘AI 이육사’ 실현에 관한 연구는 AI 문인 모델링 제언이라는 피상적 분석에서 그치는 것이 아니라, 동일 세션에서 프롬프트 입력이 진행된다는 가정에 따라, ChatGPT의 인컨텍스트 러닝은 시 텍스트의 학습이 가능한가? ChatGPT는 작가 정보와 시 텍스트 학습을 통해 이전 응답보다 더 정확한 텍스트 출력이 가능한가? 이와 같은 출력이 가능하다면, 그 수준은 어느 정도인가? 비평적 수준인가? 교양적 수준인가? GPT-4의 동일 세션 내 지속성 수준은 어느 정도인가? ChatGPT를 통해서, 혹은 그 이후의 기술을 통해서 향후 ‘AI 이육사’와 같은 대화형 인공지능의 실현 가능성이 있는가? 등의 검증을 거친다. 이를 통해, 본 연구는 향후 AI 산업과 문학의 실질적 연계를 위한 기초 분석으로 기능하는 시발적 접근이 될 것이다. In recent years, AI-based Language Models have been influencing various disciplines such as education, linguistics, and content studies beyond the scope of engineering and research. In particular, with the amplification of computing power and the discovery of deep learning methodologies, AI is expanding its scope to the point of artistic creation. Korean companies are also making moves to adapt to the changing market, such as learning Korean in language models (GPT-2, GPT-3, BERT, etc.). In this era, when the creation of literature by AI goes beyond what is predicted and actually creates and publishes literature, what stance should literary researchers and educators take? This paper aims to examine the practical capabilities of conversational AI built on super-large language models, identify the points that can be reached with current technology and the points that are predicted to be reached in the future, and examine future applications in the field of literary content. The first thing we want to check through this research is the feasibility and limitations of ‘AI Yi Yuksa’ through ChatGPT, which is currently the most advanced conversational AI in terms of performance, and the means to improve it. The research on the realization of such an AI Yi Yuksa is not limited to a superficial analysis of AI literary modeling proposals, but also includes the following questions: Is ChatGPT’s in-context learning capable of learning poetry texts under the assumption that prompted input is performed in the same session? Can ChatGPT output more accurate text than the previous response by learning author information and poetry text? If so, what is the level of output? Is it a critical level or a liberal arts level? What is the level of persistence within the same session of GPT-4? This study aims to be a pioneering approach that functions as a basic analysis for the practical connection between the AI industry and literature in the future by verifying the feasibility of interactive AI such as an ‘AI tutor’ through ChatGPT or later technologies.

게이미피케이션 기반 인공지능 윤리교육 프로그램이 초등학생들의 인공지능 윤리 의식에 미치는 영향

원호준,이철현 경인교육대학교 교육연구원 2023 교육논총 Vol.43 No.4

This study investigated the effects of a gamification-based education program centered on Artificial Intelligence (AI) ethical standards on elementary school students’ ethical awareness of AI. Therefore, a 16-session AI ethics educational program was developed based on the ADDIE model according to previous studies on AI ethics education and “human-centered AI ethical standards.” To verify the program’s effectiveness, the program extracted from the “AI ethics (Elementary School) Learning with AI Principles” (Gyeonggi Provincial Office of Education, 2022) was applied to compare between groups and used a student ethics consciousness test tool we developed. The study results obtained through the application and analysis of this program are as follows. We found statistically significant differences in all areas of interest and the need for AI ethics and ethics education. The results of the pre-and post-tests for each AI ethics element showed statistically significant changes in all areas, except for the “responsibility” element. The AI ethics education program developed in this study is expected to contribute to the formation of a proper AI ethics consciousness among elementary school students.

대학에서의 AI 활용 가이드라인 현황 및 설계 방향 연구

김상철(Sang Cheol Kim) 목원대학교 교양교육혁신연구센터 2023 지식과 교양 Vol.- No.13

본 연구에서는 본 연구에서는 현재 우리나라 주요 대학에서 제작 및 배포한 ‘AI 활용 가이드라인’을 비교 분석해보고, 이를 토대로 대학이 지향하고 견지할 필요가 있는 AI 활용 가이드라인의 설계 방향을 제시하고자 한다. 이를 위해 생성형 AI와 대화형 AI, 챗GPT의 특징과 챗GPT를 활용한 교육의 기능과 문제들을 살펴보고, Google에서 “대학 AI 활용 가이드라인”으로 검색된 6개 대학을 선정하여 가이드라인의 특징을 키워드로 유목화하여 대학별로 비교 분석하였다. 분석 결과, 첫째, 교수자와 학습자의 주체성과 책임감을 강조할 필요가 있다. 둘째, 교수자와 학습자의 역할을 구체적으로 구분하여 제시할 필요가 있다. 셋째, 생성형 AI 활용이 교육에 미치는 긍정적인 측면과 부정적인 측면을 제시할 필요가 있다. 넷째, 대학이 지향하는 교육 목적과 공익에 부합하는 내용을 담을 필요가 있다. 다섯째, AI 활용을 위한 체크리스트를 가이드라인에 포함할 필요가 있다. 여섯째, AI에 대한 개념, 정의, 이해에 대한 특징을 소개할 필요가 있다. 일곱째, 생성형 AI 답변 결과를 검토할 수 있는 역량을 함양하고, 이를 통해 결과를 검토해야 함을 적시할 필요가 있다. 여덟째, 윤리적으로 활용해야 함을 규정할 필요가 있다. 아홉째, 보안에 유의할 것을 명시할 필요가 있다. 본 연구를 통해 대학에서는 급변하고 있는 챗GPT와 같은 생성형 AI의 활용 이슈를 파악하여 대학 고유의 최적화된 가이드라인을 설계하는 데에 일조할 수 있을 것이다. In this study, we analyze and compare the ‘AI utilization guidelines’ currently being produced and distributed by major universities in the Republic of Korea. Based on this analysis, we present the direction that universities should pursue and maintain in terms of their AI utilization guidelines. The analysis yielded several important fi ndings, as follows. (1) Emphasizing the independence and responsibility of instructors and learners is essential. (2) Clearly distinguishing and outlining the roles of instructors and learners is crucial. (3) Both the positive and negative aspects of using generative AI in education should be addressed. (4) The guidelines should align with the educational mission of the university and serve the public interest. (5) Including a checklist for AI utilization within the guidelines is advisable. (6) Concepts, definitions, and characteristics of AI understanding should be introduced. (7) The ability to review generative AI responses should be cultivated, with an emphasis on the need for thorough reviews. (8) Ethical usage of AI must be required and explicitly stated. (9) Security concerns need to be clearly documented. Through this study, universities will be better equipped to identify and address issues related to the rapidly evolving fi eld of generative AI, including technologies like ChatGPT.

Suggestion of Building the AI Code of ETHICS through Deep Learning and Big Data Based AI

김현수 J-INSTITUTE 2021 Robotics & AI Ethics Vol.6 No.1

Purpose: Current social and technical issues related AI Ethics take many different forms. Therefore, efforts to make ethical guidelines to cope with these issues are actively being developed. However, most kinds of ethical guidelines present general ethical principles and take a deductive method of solving individual problems in ac-cordance. The purpose of this study is to propose creating ethical guidelines through an inductive method of deriving ethical principles based on ethical judgements on each individual AI-related cases. Method: At first, most representative cases of AI ethics-related guidelines would be investigated in domestic and international level, with collecting documents and literature review. After that, examine the commonalities and differences between cases as these basic data through comparative research methods. Accordingly, it would be revealed that each case is constituted by a deductive method. Finally, as an alternative to these methods, presenting the merits of establishing ethical principles related to AI through inductive cases and specific examples. Results: Most of the representative AI Code of Ethics that currently exist have the form of suggesting principles and then solving ethical problems by applying the principles to the actual events accordingly. This type of approach corresponds to the method of ethics which based on moral principles. However, complex and unpre-dictable problems are likely to arise when it comes to AI ethics. In order to solve these problems, it is necessary to extract the principles of the AI Code of Ethics by establishing and presenting ethical principles through researching and analyzing various individual events related to AI Ethics using deep learning and Big Data Based AI. Conclusion: The following effects can be achieved by using deep learning techniques and Big Data Based AI that contains Ethical Issues together with sound and desirable Moral Judgement on each case, to derive the principles of the AI code of ethics. First, it is possible to extract and secure Big Data as basic resource of presenting Ethical Directions on various ethical problems arising in connection with the development of AI technology. Second, since the Ethical Principles as AI Code of Ethics are established based on empirical data, the validity of the principles can be secured. On the other hand, the AI Code of Ethics derived through deep learning based on such Big Data is likely to result in multiple tyranny or errors of majority due to certain limitations. So evaluation, verification and correction by Human Ethics Experts are essential to prevent these kinds of fault.

AI 리터러시 향상이 자기효능감에 미치는 영향

고윤정 한국지식정보기술학회 2022 한국지식정보기술학회 논문지 Vol.17 No.5

본 연구는 초연결사회를 살아가고 있는 우리는 디지털 정보에서 나아가 인공지능에 대한 전반적인 이해와 통합적 분석, 그리고 이를 활용한 프로그래밍을 할 수 있는 AI 리터러시의 배양 및 향상에 대한 검증을 하고자 하는 것이다. H대학교에서 AI 기초능력과 AI 활용 및 개발능력, AI 윤리의식을 갖춘 미래인재를 양성하기 위해 신입생들을 대상으로 교양필수과목인 AI 프로그래밍의 이해 과목을 중심으로 검증하였다. 연구결과 AI 기초능력, AI 활용 및 개발능력, AI 윤리의식 모두 자기효능감을 향상시키는 것으로 나타났다. 수업을 통해 학생들은 AI에 대한 기초능력부터 활용능력 및 개발능력뿐만 아니라 AI 윤리의식까지 갖추게 되어 그야말로 AI 리터러시를 향상할 수 있게 되었다고 할 수 있다. 이로 인해 학생들은 스스로 문제해결에 대한 자신감과 지속능력을 함양하게 되어 미래 사회에 필요한 인재가 갖추어야할 소양을 함양하는 데 기여하였다고 할 수 있다. RThis study aims to verify the overall understanding and integrated analysis of artificial intelligence beyond digital information as we live in a hyper-connected society, and the cultivation and improvement of AI literacy that can program using it. In order to nurture future talents equipped with basic AI knowledge, AI application and development ability, and AI ethics awareness at University H, this study was conducted with a focus on understanding AI programming, a compulsory liberal arts course for freshmen. At the end of the semester, all freshmen except for engineering colleges such as the College of Humanities and Social Sciences, Business School, Health College, and College of Arts and Sports were surveyed and 342 sincere responses out of a total of 800 people were analyzed. Seven professors lecturing the subject were asked to examine the appropriateness and suitability of the questionnaire, and the questions were composed, and the opinions of the students were analyzed through a web questionnaire. As a result of the analysis, it was found that basic knowledge of AI, ability to use and develop AI, and awareness of AI ethics all improve self-efficacy. It can be said that students are able to improve AI literacy by equipping students with not only basic knowledge about AI, application and development abilities, but also a sense of AI ethics through the liberal arts courses. Ultimately, it can be said that students played a role in cultivating the skills needed for future society by cultivating self-confidence and sustainable ability to solve problems.

AI창작물의 공동발명 인정과 특허출원 방안

권태복 ( Kwon Taebok ) 한국지식재산연구원 2021 지식재산연구 Vol.16 No.4

우리나라를 포함하여 미국, 유럽, 일본 등에서는 AI 관련 기술에 관하여 특허권이 많이 등록되고 있으나, 한편으로는 AI에 의하여 생성된 창작물은 인간에 의한 발명이 아니기 때문에 특허를 받을 수 없다는 문제점이 지적되고 있다. 여기서 특허권이 허여되고 있는 AI발명은 알고리즘으로 표현된 AI기반의 기계학습의 소프트웨어(SW)가 하드웨어에서 구현되는 수단 또는 그 시스템에 관한 것이고, 특허를 받을 수 없는 경우는 인간의 직접적인 명령이나 지시를 받지 않고 AI가 스스로 판단·학습하여 생성한 창작물(AI창작물)을 말한다. 현행 특허법에는 인간이 발명한 것에 한정하여 특허를 허여하고 있다. 그러므로 AI창작물은 AI가 스스로 창작한 것이므로 인간의 발명으로 볼 수 없어서 특허를 받을 수 없다. 물론 인간 이외의 AI도 발명자가 될 수 있는 것으로 특허법을 개정하면 가능하겠지만, 이러한 개정은 인간의 발명에 한정하여 특허를 허여한다는 특허제도의 본질을 벗어나는 것이고, 또 국제적 합의가 이루어져야 하기 때문에 개정할 수 있는 사항이 아니다. 그러나 AI창작물의 연구·개발에는 많은 인력과 자금이 투자되고 있기 때문에 특허를 허여하는 방안이 요구되고 있다. 그 방안으로는 특허제도의 본질을 변경하지 않는 범위 내에서 인간의 기여(공헌)로 지능성을 가진 기계(AI)가 발명을 완성한 경우에는 인간과 지능성 기계를 공동발명자로 본다는 공동발명자의 정의 규정을 특허법 제2조에 도입하고, 이 규정에 근거하여 인간과 지능성 기계의 공동발명자인 경우에는 인간만이 특허를 받을 수 있는 것으로 특허법 제33조 및 제44조를 개정할 필요가 있다. In the United States, Europe and Japan, including Korea, many patent rights are registered for the AI technology, but on the other hand, it is pointed out that AI-based creations are not protected by patents. The AI invention in that the patent right has been granted relates to a method or device in which the software (SW) in the form of an algorithm is implemented in the hardware, and the AI invention that cannot be patented refers not to learning by human commands or instructions, but to artificial intelligence creations (AI inventions) created by artificial intelligence learning by itself. In the current patent law, patents are granted only to human inventions. Therefore, since artificial intelligence creations were created by artificial intelligence, they cannot be viewed as human inventions and cannot be patented. Of course, it will be possible if the patent law is revised to that the artificial intelligence other than humans can become inventors, it is not a matter that can be revised simply since such a revision deviates from the nature of the patent system to grant patents only for human inventions and international agreements must be reached. However, there is a need for a way to grant patents because many manpower and funds are being invested in the development of artificial intelligence creations. As a measure, to the extent that it does not change the nature of the patent system, the regulation of the co-inventor definition saying, “if a machine with intelligence completes the invention with human contribution, humans and intelligence machines are considered as co-inventors.” would be introduced to Article 2 of the Patent Act, and Articles 33 and 44 need to be amended as only humans can obtain patents if they are co-inventors of humans and intelligent machines based on this regulation.