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인공지능 시대의 경쟁력 강화를 위한 AI 규제 연구
경제·인문사회연구회는 「지속가능한 미래 기획을 위한 인구의 질적 전망과 정책과제」를 발표하였다.
- 인공지능 규제 방안을 모색함에 있어 AI 기술 발전 단계와 규제 쟁점의 변화를 중요하게 고려해야 하고, AI 위험과 쟁점, 해결 방안에 관한 연구와 정보수집, 사례 축적을 통해 규제 역량을 강화해야 함.
- AI 규제는 신중한 접근이 요구되고, AI 규제를 계속 보완하고 개선하는 거버넌스가 필요하다. AI 기술과 산업 육성에 필요한 정책 추진과 AI 안전과 신뢰 확보를 위한 다양한 규제 방안들을 종합적으로 고려해야 함.
- 경쟁력 제고를 위한 AI 기술 활용과 규제 쟁점이 산업마다 다르며 산업별 규제 접근이 필요하다. 요컨대, 금융 분야는 오·남용을 방지하고 AI 의사결정의 신뢰성과 공정성 확보를 위해 알고리즘의 투명성과 설명가능성을 제고하며,
- 시스템 위험을 예방하는 방안이 중요함. 제조 분야는 기업 간, 산업 간 데이터 공유와 연계를 활성화하고 방대한 데이터를 안전하게 수집, 저장, 처리할 수 있는 인프라 구축이 필요하고, 제조 프로세스 전반에 AI 기술을 접목하여 생산성과 품질 제고, 물류 관리, 운영비용 절감을 확대하는 정책이 강화되어야 함.
- 의료보건 AI 경쟁력을 위해서, 데이터의 민감성을 고려하고 보호하는 차원을 넘어, 양질의 보건의료 데이터를 안정적으로 확보하고 활용할 수 있도록 하는 거버넌스 체계 구축이 선결 과제임.
- 인공지능 규제 방안을 모색함에 있어 AI 기술 발전 단계와 규제 쟁점의 변화를 중요하게 고려해야 하고, AI 위험과 쟁점, 해결 방안에 관한 연구와 정보수집, 사례 축적을 통해 규제 역량을 강화해야 함.
- AI 규제는 신중한 접근이 요구되고, AI 규제를 계속 보완하고 개선하는 거버넌스가 필요하다. AI 기술과 산업 육성에 필요한 정책 추진과 AI 안전과 신뢰 확보를 위한 다양한 규제 방안들을 종합적으로 고려해야 함.
- 경쟁력 제고를 위한 AI 기술 활용과 규제 쟁점이 산업마다 다르며 산업별 규제 접근이 필요하다. 요컨대, 금융 분야는 오·남용을 방지하고 AI 의사결정의 신뢰성과 공정성 확보를 위해 알고리즘의 투명성과 설명가능성을 제고하며,
- 시스템 위험을 예방하는 방안이 중요함. 제조 분야는 기업 간, 산업 간 데이터 공유와 연계를 활성화하고 방대한 데이터를 안전하게 수집, 저장, 처리할 수 있는 인프라 구축이 필요하고, 제조 프로세스 전반에 AI 기술을 접목하여 생산성과 품질 제고, 물류 관리, 운영비용 절감을 확대하는 정책이 강화되어야 함.
- 의료보건 AI 경쟁력을 위해서, 데이터의 민감성을 고려하고 보호하는 차원을 넘어, 양질의 보건의료 데이터를 안정적으로 확보하고 활용할 수 있도록 하는 거버넌스 체계 구축이 선결 과제임.
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