기업의 윤리 및 ESG에 대한 AI의 기여

전 세계가 AI로 떠들썩한 상황에서, 이러한 기술이 야기하는 두 가지 중요한 과제는 윤리적 의미와 ESG 우려입니다.

인공 지능 애플리케이션의 놀라운 성장은 컴퓨터와 하드웨어의 지속적인 성능 증가에 기인하며, 오늘날에는 엄청난 데이터 볼륨 또는 CPU(또는 GPU) 양에 따라 시스템을 만들고 훈련하여 수조 개의 매개 변수를 관리할 수 있습니다.

이러한 기술이 제공하는 모든 부가 가치 외에도, 이러한 기술이 나타내는 과제를 인식하고 고려하는 것이 중요합니다.

 

 

 

기업의 윤리 및 ESG에 대한 AI의 기여

 

 

윤리적 의미

기업이 인공지능 전략을 설계할 때는 규제, 프라이버시, 윤리적 측면을 고려하는 것이 중요합니다.

데이터 보호에 관한 법률 준수, 사용자 동의 보장, 저작권 보장, 사람 존중 등 윤리적 가이드라인을 마련하는 것은 매우 중요하며, 데이터 오남용, 권리 침해 또는 편향된 결과 발생의 위험을 최소화하는 것이 중요하며, 인공지능 기반 프로세스에서 신뢰, 집행 가능성, 책임을 강화해야 합니다.

유럽연합(EU) 전역의 데이터 처리를 프레임으로 하는 유럽 규제 텍스트로서, 이제 우리는 인공지능법(AI Act)을 고려해야 하는데, 인공지능은 유럽 시장에서 AI 시스템의 안전성을 보장하면서 기본권과 EU의 가치를 존중하고, AI에 대한 투자와 혁신을 촉진하기 위한 거버넌스와 집행을 강화하며, 합법적이고 안전하며 신뢰할 수 있는 AI 애플리케이션의 단일 시장을 촉진하여 단편화를 방지하는 것을 목표로 합니다.

생성된 콘텐츠 또는 AI 기반 응용 프로그램에 의한 예측의 편향의 위험은 중대한 윤리적 문제를 제기합니다. 주의 깊게 모니터링되고 치료되지 않으면 AI 시스템은 이미지 합성, 텍스트 생성 또는 의사 결정 시스템과 같은 영역에서 차별적인 결과를 초래하면서 기존의 사회적 편향을 의도치 않게 영구화 또는 증폭시킬 수 있습니다. AI 기반 시스템은 고정 관념 또는 차별적 언어 또는 예측을 반영하여 사회적 편견을 영구화하고 유해한 규범을 강화할 수 있습니다.

기업의 인공 지능 전략 내에서 강력한 윤리적 기반은 신뢰와 신뢰성을 높일 뿐만 아니라 비즈니스 관행을 사회적 가치와 기대와 일치시켜야 합니다.

 

"똑똑한 CEO들은 AI와 그것이 각자의 사업에 미치는 영향에 대해 생각해야 합니다." – Fei-Fei Li Stanford Human-Central AI Institute 공동 책임자

 

 

ESG 시사점

기업 전략에 인공지능을 통합하는 것은 환경, 사회, 지배구조(ESG)에 대한 우려도 제기합니다. 이를 위해서는 환경 영향을 줄이기 위해 책임 있는 데이터와 인공지능 애플리케이션 관리에 특히 주의를 기울여야 합니다. 앞으로 몇 년 동안 퀀텀 컴퓨터가 ESG 관련 응용 분야에서 핵심적인 역할을 할 것이라는 점에 주목할 필요가 있지만, 이는 또 다른 기사의 주제입니다.

환경적 우려는 복잡한 AI 모델을 훈련하고 실행하는 데 필요한 상당한 컴퓨팅 자원과 관련이 있으며, 이로 인해 에너지 소비와 탄소 발자국이 증가합니다. 따라서 기업은 AI 이니셔티브의 환경적 영향을 최소화하기 위해 에너지 효율적인 하드웨어 사용 및 알고리즘 최적화와 같은 지속 가능한 컴퓨팅 관행을 우선적으로 고려해야 합니다.

사회적 관점에서는 생성된 콘텐츠의 보급으로 인해 발생할 수 있는 파장을 해결할 필요가 있습니다. 생성 AI 기술이 광범위해짐에 따라 잘못된 정보, 가짜 미디어 및 조작된 콘텐츠가 대중의 담론 및 사회적 인식에 부정적인 영향을 미칠 위험이 있습니다. 이러한 위험을 완화하기 위해 기업은 강력한 검증 메커니즘 개발에 우선 순위를 두어야 하며 개인이 AI 생성 콘텐츠로부터 진위를 식별할 수 있도록 미디어 리터러시를 촉진해야 합니다.

ESG 고려 사항을 전략에 통합함으로써 기업은 지속 가능하고 윤리적인 실천을 촉진하여 환경적 지속 가능성과 사회적 복지에 중점을 둔 책임 있는 주체로서의 명성을 강화할 수 있습니다.

여기에는 환경 영향을 최소화하기 위해 데이터의 책임 있는 소싱 및 관리를 보장하는 것이 포함됩니다. 생성된 콘텐츠의 잠재적인 사회적 파장은 편향되거나 오해의 소지가 있을 수 있습니다. 이는 AI 훈련 데이터 세트의 품질 또는 선택 또는 알고리즘 및 응용 프로그램의 설계로 인한 것일 수 있습니다. 어떤 경우에도 기업은 투명성과 책임을 우선시하는 지배 구조를 확립하는 것이 중요합니다. 그들은 기업 가치에 부합하는 지속 가능하고 윤리적인 비즈니스 원칙에 생성 AI 관행을 일치시켜야 합니다.

 

 

결론: 거버넌스

기업 내 AI의 효과적인 통합을 위해서는 강력한 거버넌스 프레임워크가 필수적이며, AI 기술의 개발 및 배치를 위한 투명하고 책임 있는 관행을 확립하는 것이 중요하며, 이는 AI 애플리케이션의 라이프사이클 전반에 걸쳐 책임 있는 사용 및 관리를 보장하기 위한 강력한 데이터 및 프로세스 거버넌스 프레임워크를 마련하는 것을 포함합니다.

인공지능이 만들어내는 것의 사회적, 환경적 영향을 평가하는 명확한 지침을 마련하는 것을 의미하며, 이는 조직 내 윤리적 의사결정 문화와 책임 있는 혁신을 위해 필수적입니다. AI가 주도하는 기업의 세계에서 거버넌스 프레임워크는 우리의 지능형 시스템이 디지털 분야에서 공정하고 공정하게 작동하도록 하는 심판 역할을 합니다.

인공지능 기술은 아직 초기 단계에 있으며, 많은 기업들은 여전히 최선의 사용 사례를 알아내기 위해 고군분투하고 있습니다. 그것이 기업에 실질적인 이익을 가져다 주기 전에 보안, 개인 정보 보호, 거버넌스, 설명 가능성, 윤리, 그리고 신뢰성과 같은 많은 추가적인 요소들을 고려해야 합니다.  이를 통해 조직 내에 CAIO(Chief Artificial Intelligence Officer) 직책을 도입하거나 최소한 관련 기능을 구축할 수 있습니다.