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- 저자 : 김병필(KIM, Byoung-Pil) (검색결과 9 건)
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김병필(KIM, Byoung-Pil) 한국법학원 2021 저스티스 Vol.- No.182-2
이 글은 재판 예측 인공지능 기술을 탈신비화하고자 하였다. 재판 예측 연구들을 구체적으로 살펴보면 그저 ‘재판 예측 인공지능’이라고 통칭하기 어렵다. 특히 무엇을 ‘입력 변수’로 하고, 무엇을 ‘출력 변수’로 하는 것인지 구분하여 이해할 필요가 있다. 최근 20년 간의 연구를 살펴 보면, ① 통계자료를 이용하여 개별 법관의 의견이나 재판결과를 예측하려는 시도, ② 판결문 텍스트를 이용하여 재판 결과를 예측하는 시도, ③ 개별 판단 요소를 이용하여 특정 쟁점에 관한 판단 결과를 예측하는 시도로 구분해 볼 수 있다. 이 글은 다음으로 재판 예측 인공지능의 활용 수준을 ‘설명 단계’, ‘진단 단계’, ‘예측 단계’, ‘처방 단계’로 구분하여 검토하였다. 흔히 재판 예측 인공지능은 주로 예측이나 처방 단계에서의 활용을 목표로 한다고 생각하기 쉽다. 하지만 이 글에서 살펴본 현재 기술 수준이나 현재 국내 법률 분야의 현실에 비추어 보면, 오히려 설명 단계나 진단 단계에 있어서의 유용성이 적지 않고, 이러한 활용이 오히려 더 권장될 필요도 있다. This article aims to demystify artificial intelligence technology for predictive justice. According to the careful examination of studies for predictive justice, it is hard to classify them as a single technology. Rather, it is necessary to distinguish them based on their input variable and output variable. Based on the last 20 years of research in these fields, there are three different approaches: (1) approach to predict the opinion of an individual judge or the outcome of a trial using statistical data, (2) approach to predict the outcome of a trial using the text of a judgment, and (3) approach to predict the outcome of a particular issue using factors affecting such judgments. This article reviews the potential use of predictive justice technology by dividing it into descriptive, diagnostic, predictive and prescriptive levels. It is often thought that predictive justice technology is primarily aimed at use in predictive or prescriptive levels. However, given the status of technology and the legal market, the use at the descriptive and diagnostic levels is more realistic and such level of utilization needs to be encouraged.
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김병필(Kim, Byoungpil) 한국정보법학회 2022 정보법학 Vol.26 No.1
이 글은 대규모 언어모형 인공지능과 관련된 주요한 법적 쟁점을 개괄한다. ‘언어모형(language model)’이란 어떤 문장이 존재할 확률 분포를 계산해 내는 통계 모형을 의미한다. 딥러닝 기법을 활용한 대규모(large-scale) 언어모형은 현재 인공지능이 자연어를 이해하고 새로운 말과 글을 생성해 내는 여러 과제에 있어 공통으로 활용되는기본적 수단이 되고 있다. 그러나 대규모 언어모형의 개발, 학습, 활용에 있어 여전히상당한 법적 불확실성이 존재하며, 이를 해소하기 위한 여러 노력이 요구된다. 이 글이 분석한 대규모 언어모형 인공지능의 법적 쟁점은 크게 3가지이다. ① 대규모 언어모형의 학습데이터 확보 과정과 관련된 법적 쟁점이 있다. 언어모형의 학습데이터는 주로 웹 스크래핑을 통해 확보되는데, 이 과정에 있어 저작권과 데이터베이스제작자의 권리와 공정이용의 범위, ‘정보통신망 침해’에 대한 해석, 반경쟁적인 웹 스크래핑 제한 조항에 대한 공정거래법⋅약관법상 규율, 웹 스크래핑을 통한 다른 이용자의 프라이버시 침해 문제 등 다양한 법적 쟁점이 다층적으로 얽혀 있다. ② 대규모언어모형은 학습데이터에 포함된 개인정보를 암기하여 이를 그대로 재현해 낼 위험이 지적된다. 따라서 그 학습데이터에 개인정보가 포함되지 않도록 적절한 비식별조치 또는 가명처리를 취할 필요가 있다. ③ 대규모 언어모형은 학습데이터에 포함된사회의 기존 편향⋅편견이 반영된 텍스트, 차별적 발언 또는 혐오 표현을 그대로 재현할 위험이 있다. 언어모형에 반영된 편향이 초래하는 위해는 장기적, 확산적, 문화적 성격을 갖고, 개별 피해자를 특정하기도 어려운 특징을 가지므로, 이를 법적으로규율하는 것은 매우 어렵다. 이에 따라 인공지능 개발자나 서비스 제공자들에 의한자율 규제 또는 언어모형의 편향을 예방하거나 제거하기 위한 여러 기술적 시도들이진행 중이다. This Article outlines key legal challenges related to large-scale language model AI. A language model refers to a statistical model that calculates the probability distribution of a sentence. A large-scale language model using a deep-learning method is now becoming a standard method commonly used by AI in various tasks of understanding natural language and generating new texts. However, there remain significant legal uncertainties in developing, training, and using large-scale language models. Accordingly, substantial efforts are required to resolve them. The legal issues of the large-scale language model analyzed in this Article are largely summarized in three points. First, there is an issue of collecting learning data through web-scraping. These practices involve multi-layered issues such as copyright and database producers’ rights and scope of fair use, interpretation of information and communication network infringement, anti-competitive prohibition and restriction of web-scraping and privacy violation through web-scraping. Second, it has been pointed out that the recent large-scale language models can memorize personal information contained in training data and reproducing it as it is. As a result, it is necessary to take appropriate de-identification or pseudonymization measures to prevent personal information from being included in the training data. Finally, the vast training data of the language model may include text reflecting existing biases or prejudices in society, discriminatory remarks, or hate speeches. As a result, as the use of the large-scale language model increases, the possibility of reproducing the inherent bias may also proportionally increase. However, the harm caused by the bias reflected in the language model has long-term, diffusive, and cultural characteristics, and it is difficult to specify individual victims. Thus, it is very difficult to legally regulate them. Accordingly, it inevitably relies heavily on self-regulation in accordance with the voluntary internal ethical principles established by AI developers or service providers. At the same time, various technical attempts are currently underway to prevent biases from being reflected in language models in training process or to remove biases reflected in language models.
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김병필 ( Byung-pil Kim ) 평화문제연구소 2015 統一問題硏究 Vol.27 No.2
북한의 최근 경제개발구와 관려된 다수 입법은 종전의 입법에 비하여 외국인 투자 보호의 측면에서 상당한 진전을 보이고 있는 것은 사실이다. 하지만 북한 국내법에 의한 외국인 투자 보호는 북한 정부가 취해 온 태도에 비추어 북한 정부가 언제라도 국내법을 개정할 것이라는 불안감을 떨칠 수 없고, 또한 분쟁이 발생하면 종국적으로 북한 내의 사법절차에 의존하게 될 것이라는 점에서 여전히 근본적인 한계가 있다.이러한 흠결에 대한 보완책으로서 제안되어, 국제적으로 널리 활용되고 있는 것이 바로 투자보호협정이다. 북한이 체결하고 있는 유효한 투자보호협정은 14개이고, 2000년 체결된 남북투자보장합의서도 일종의 투자유치국이 그 기준을 위반하였을 경우 손해배상의무를 부담시킴으로써 투자자 보호의 중요한 법적 보호 장치로 기능한다. 예컨대, 북한이 체결한 조 , 중투자보호협정은 향후 중국의 대북 투자자에 대한 중요한 보호 장치로 기능할 잠재력이 있다. 따라서 북한 당국이 외국인직접투자의 확대를 의도한다면, 북한 내국법상의 외국인 투자 관련법제 정비 및 홍보에만 머무를 것이 아니라, 국제적 기준에 맞는 투자보호협정 체결의 확대 및 뉴욕협약 가입 등 국제 투자법상의 투자자 보호조치 확대에 관심을 가질 필요가 있다. Recently, North Korea has made substantial improvement in terms of their legislation on Special Economic Zones. However, the protection on foreign investment provide by such recent legislations is still fundamentally limited. This is because the foreign investors will still doubt that North Korean government can change its regulation at any time and any dispute will be finally settled through the judical system in North Korean territory. In order to overcome such limitation of domestic laws, investment treaty is usedly used. North Korea is a signatory to 14 effective investment treaties. The South-North Investment Protection Agreement in 2000 can be considered as a kind of investment treaty. Investment treaties provide substantive standards of foreign investment protection, as well as the procedure of remedies by foreign investors. As a result, investment treaties have been an important mechanism in terms of foreign investment protection. Accordingly, there is a possibility that Chinese investors will invoke the Investment Treaty between North Korea and China. So far, North Korean government has been focused mostly on improving domestic laws in terms of foreign investment protection policy. However, it should put more efforts on the international investment laws. Such effort should include entering into new investment treaties or joining the New York Convention.
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국내 모바일 앱 이용자 정보 수집 현황 및 법적 쟁점 - ADID를 중심으로 -
김종윤(Jong Yoon Kim),김병필(Byoung-Pil Kim),전병곤(Byung-Gon Chun),윤성로(Sungroh Yoon),이병영(Byoungyoung Lee),이선구(Sun Goo Lee),고학수(Haksoo Ko) 한국법학원 2020 저스티스 Vol.- No.180
본 연구는 국내 모바일 앱을 통한 이용자 정보 수집 및 트래킹 현황을 실증적으로 조사하였다. 조사 결과, 분석대상 유·무료 앱 886개 중 92.6%인 820개 앱이 광고 식별자(ADID) 정보를 서버로 전송하고 있음을 확인하였다. 이는 국내 모바일 앱 생태계에서 광고 식별자를 통한 광범위한 이용자 트래킹이 이루어지고 있을 가능성을 시사한다. 또한, 본 연구는 모바일 앱을 통해 수집되는 이용자 정보가 소수의 사업자로 집중되고 있음을 발견하였다. 나아가 샘플링 조사 결과 이용자에 관한 정보들이 광고 식별자 정보와 함께 수집되고 있음을 확인하였다. 본 연구는 위와 같은 실증 조사를 기반으로 하여 국내에서 광고 식별자에 의한 프라이버시 침해 위협이 실질적으로 발생할 가능성이 있는지, 만약 있다면 어떤 위험이 존재하는지 살펴보았다. 하지만 잠재적 프라이버시 위협 가능성에도 불구하고, 국내에서는 광고 식별자 정보 수집과 이용자 트래킹에 관한 명확한 법적 규율이 존재하지 않는 상황이다. 특히 현행 개인정보 보호법의 적용 여부가 불명확하고, 가명정보 등과 관련된 법 해석 상 여러 난점이 존재하기도 한다. 본 연구의 주요 발견 사항은 앞으로 광고 식별자에 관한 적절한 규율 방안을 모색하기 위한 논의의 토대로서, 향후 적절한 대응 방안에 관한 구체적 논의를 촉발하는데 기여할 수 있을 것으로 기대된다. We empirically examined the status of user information collection and user tracking across the mobile apps widely used in Korea. According to our investigation, 820 apps, or 92.6% of 886 apps analyzed, are transmitting advertising identifiers (ADID) to several server domains. This finding suggests the possibility of extensive user tracking through advertising identifiers in the mobile app ecosystem. In addition, we found that user information collected through mobile apps is concentrated on a small number of overseas operators. Furthermore, the sampling survey confirmed that information about users is being collected along with advertising identifiers. Based on the results of such empirical investigation, this study considered whether such practice of collecting advertising identifiers is likely to impose substantial privacy threat and if any, what risks exist. Despite potential privacy threats, however, there is no clear legal regulatory regime in Korea concerning the collection of advertising identifier information and user tracking. In particular, it is unclear whether the current Personal Information Protection Act could be applied to this matter, and there are several difficulties in interpreting laws related to pseudonymized information. The findings of this study are expected to serve as the basis for further discussions to explore appropriate regulation on advertising identifiers and will contribute to triggering discussions on this subject.
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