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AI Ethics Framework Builder

Design ethical guidelines for artificial intelligence systems with interactive principle weighting and scenario-based testing

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이것은?

AI 윤리 프레임워크는 책임 있는 AI 개발을 위한 원칙과 규칙을 정의합니다. 주요 관심사에는 편견과 공정성, 투명성, 책임, 개인 정보 보호, 안전 및 정렬 문제가 포함되며 AI 시스템이 인간이 실제로 원하는 것을 수행하도록 보장합니다.

📖 심층 분석

비유 1

새로운 기계 국가의 헌법을 작성하는 것처럼 AI 윤리 프레임워크를 구축하는 것을 생각해 보세요. 헌법이 개인의 자유와 공공 안전의 균형을 맞추는 것처럼 AI 프레임워크는 혁신 속도와 인간 보호의 균형을 맞춰야 하며, 커뮤니티마다 이러한 우선 순위를 다르게 평가할 것입니다.

비유 2

믿을 수 없을 정도로 빠르고, 잠도 자지 않지만, 도덕적 기준이 없는 신입사원을 고용한다고 상상해 보세요. 대출, 고용 또는 의료에 대한 결정을 내리기 전에 공정성, 투명성 및 책임을 다루는 규칙서를 만들어야 합니다. 해당 규칙서는 본질적으로 AI 윤리 프레임워크입니다.

🎯 시뮬레이터 팁

초보자

공정성 가중치 슬라이더를 조정하여 시작합니다. 방사형 차트 모양이 실시간으로 어떻게 변하는지 확인하세요.

중급자

무작위 시나리오를 사용하여 다양한 AI 애플리케이션에서 프레임워크 스트레스 테스트

전문가

전문가 모드에서는 바이어스 임계값을 낮추어 더 엄격한 표준이 전반적인 결정 신뢰도에 어떤 영향을 미치는지 확인합니다.

📚 용어집

AI Alignment
AI 시스템이 인간의 가치와 의도와 일치하는 목표를 추구하도록 보장합니다.
Bias
훈련 데이터나 설계 선택에 대한 편견을 반영하는 AI 출력의 체계적 오류.
Explainability
AI 시스템이 의사결정에 도달하는 방식을 이해하고 설명하는 능력(XAI)
Fairness
AI가 모든 인구통계학적 그룹을 공평하게 대우하고 차별적인 결과를 방지하도록 보장합니다.
Accountability
AI 결정과 그 결과에 대한 책임을 명확하게 할당합니다.
Transparency
AI 시스템의 작동 방식, 한계, 사용하는 데이터에 대한 개방성.
Informed Consent
사용자는 AI가 자신의 데이터를 어떻게 사용하는지 이해하고 이에 자발적으로 동의합니다.
Value Alignment
인간의 가치를 AI 목적 함수로 인코딩하는 기술적 과제.
Trolley Problem in AI
생사 결정을 내리는 자율 시스템에 고전적인 윤리적 딜레마를 적용합니다.
AI Safety
첨단 AI 시스템이 의도하지 않은 피해를 입히지 않고 의도한 대로 작동하도록 보장하는 연구입니다.

🏆 핵심 인물

Stuart Russell (2019)

AI 정렬을 핵심 과제로 재구성한 UC 버클리 교수, 'Human Compatible' 저자

Timnit Gebru (2020)

대규모 언어 모델 위험에 관한 영향력 있는 논문을 공동 집필하고 DAIR 연구소를 설립한 AI 윤리 연구원

Joy Buolamwini (2018)

알고리즘 저스티스 리그(Algorithmic Justice League)를 설립한 MIT 연구원, 얼굴 인식에 인종적 편견을 폭로하다

Yoshua Bengio (2023)

AI 안전 규제의 주역이 된 딥러닝 선구자(Turing Award 2018)

UNESCO (2021)

193개 회원국이 채택한 최초의 글로벌 AI 윤리 권고안 출판

🎓 학습 자료

💬 학습자에게

AI 윤리 프레임워크 구축의 매혹적인 세계를 탐험해보세요. 모든 발견은 호기심에서 시작됩니다. 정답은 하나도 없고 사려 깊은 절충안만 있을 뿐입니다!

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