Asia Tech 2023: AI 규제 환경 탐색

인공 지능(AI)과 규제는 기술이 계속 발전하고 사회의 다양한 측면에 스며들면서 점점 더 중요해지고 있습니다. AI 규정의 목적은 AI 시스템의 책임 있는 개발, 배포 및 사용을 보장하기 위한 지침, 프레임워크 및 표준을 설정하는 것입니다.

AI 규제는 국가와 지역마다 크게 다를 수 있으며 다양한 법적 프레임워크, 문화적 가치 및 정책 우선 순위를 반영한다는 점에 유의해야 합니다. AI 규정의 진화하는 환경을 따라잡으려면 국가 및 국제 수준에서 개발을 모니터링해야 합니다.

2023년 6월 7일부터 9일까지 싱가포르 엑스포에서 열린 Asia Tech x Singapore(ATxSG)에서 논의된 주제였습니다. 이 행사는 다양한 분야의 비전 제시자, 전문가 및 애호가가 함께 모여 최신 기술 동향을 탐구하는 최고의 플랫폼 역할을 합니다. , 시급한 문제를 해결하고 무수한 기회를 잠금 해제하십시오.

장벽 깨기: AI 위험 정책 및 규제에 대한 글로벌 대화
글로벌 환경 속에서 새로운 AI 모델의 물결이 부상하면서 국가, 지역 및 국제 단체가 중요한 AI 규제 문제와 씨름하게 되었습니다. 당면한 복잡성을 해결하기에는 현재의 우세한 메커니즘이 부적절하다는 것이 분명합니다. 이러한 맥락에서 다양한 국가들이 AI 규제에 대해 어떻게 인식하고 있는지 살펴보는 것이 무엇보다 중요하다.

특히 싱가포르는 IMDA와 PDPC가 AI 거버넌스 테스트 프레임워크 및 툴킷인 A.I.Verify를 개발하여 이 방향으로 선구적인 발걸음을 내디뎠습니다. 한편, 미국(US)에서는 NIST(National Institute of Standards and Technology)가 매우 기대되는 인공 지능 위험 관리 프레임워크를 공개했습니다. 또한 유럽 연합(EU)은 위험 기반 접근 방식을 채택하고 특정 AI 시스템의 금지를 규제하는 것을 목표로 AI에 대한 첫 번째 법적 프레임워크를 마무리하기 위해 부지런히 노력하고 있습니다.

이러한 발전이 진행됨에 따라 기존 법률과 최근 제정을 통해 AI 규제의 환경을 조사하는 것이 중요해졌습니다.

이것은 Asia Tech 2023의 마지막 이틀 동안 열린 두 패널 토론에서 길게 논의되었습니다. "AI 규제에 대한 글로벌 비교 관점"이라는 제목의 첫 번째 패널 토론에서는 Jason Tamara를 비롯한 관련 업계 리더들이 참석하여 의견을 제시했습니다. MSD의 인공 지능 이사 Widjaja; Tony Blair Institute for Global Change의 수석 정책 고문 PeiChin Tay; SMU Center for AI & 데이터 거버넌스; 및 Omdia의 Applied Intelligence 수석 분석가 Lian Jye Su. 세션은 Andrew Staples, 지역 책임자(APAC), Policy & 이코노미스트 임팩트의 통찰력.

두 번째 패널 토론은 "AI Risk Policy & 규제 ─ 2023년에 주의해야 할 사항'에서 유엔 지역간 범죄 및 정의 연구소(International Crime and Justice Research Institute)의 AI 로봇 센터장인 Irakli Beridze와 같은 저명한 전문가를 보았습니다. SMU Center for AI & 데이터 거버넌스; 싱가포르 국립대학교(NUS) 부총장 겸 수석 이사(AI 거버넌스) Simon Chesterman 이 세션은 McAfee의 Martech 이사인 Neha Dadbhawala가 진행했습니다.

현재 AI 규제 환경이 상당한 관심을 받고 있습니다.
10년이 채 안되어 AI는 틈새 관심사에서 우리 일상 생활의 필수적인 부분으로 전환했습니다. 결과적으로 정책 입안자들은 이 영역에 대한 관심과 관심이 증가하고 있음을 보여주었습니다. 당연히 AI 규제 영역의 주요 참여자는 중국, 캐나다, EU, 영국(UK) 및 미국을 포함합니다. "이러한 많은 영역이 여전히 진화하고 있지만 우리는 위험 최소화 및 이익 극대화 스펙트럼을 따라 새로운 클러스터를 관찰할 수 있습니다." PeiChin Tay가 설명했습니다.

그녀는 스펙트럼의 한쪽 끝에서 미국과 영국이 경제 성장과 비즈니스 혁신을 강조하는 유사한 접근 방식을 취하고 있다고 계속 말했습니다. 스펙트럼의 다른 쪽 끝에서 캐나다와 EU는 기본적 인권을 보호하고 피해를 최소화하는 동시에 혁신을 육성하는 것을 우선시합니다. 중간에 위치한 중국은 정보 제어, 감시 기능, 사회 안전 및 보안에 대한 추가 초점 계층을 도입하여 해당 프레임워크 내에서 비즈니스를 지원하는 것을 목표로 합니다.

더 자세히 설명하기 위해 미국과 영국은 상황별 거버넌스 접근 방식을 채택했으며, 영국의 백서는 친혁신 입장과 교차 부문, 상황별 및 원칙 기반 프레임워크를 설명합니다. 이러한 토대를 바탕으로 규제 기관은 각자의 영역에 맞는 특정 규정을 개발할 것입니다. 이와는 대조적으로 EU는 비즈니스 성장을 방해하지 않으면서 권리 보호 및 피해 완화를 우선시하는 영향력 있는 일반 데이터 보호 규정(GDPR)법에 의해 예시되는 수평적 위험 기반 접근 방식을 추구합니다. 위험은 허용 불가, 높음, 보통 또는 거의 또는 전혀 없는 위험으로 분류됩니다.

캐나다는 유사한 위험 기반 접근법을 공유합니다. 특히 인도는 현재 이 스펙트럼에 속하지 않으며 생성 AI에 대한 가벼운 접근 방식을 선택하고 특정 법률 제정을 기권합니다. 그러나 이러한 역학 관계가 여전히 진화하고 등장하고 있음을 인정하는 것이 중요합니다.

다양한 행위자, 동기 및 규제 접근 방식의 범위를 이해하는 것이 중요합니다.
제이슨 그랜트 앨런(Jason Grant Allen)은 고전적 의미에서 정부 규제를 탐구할 때 정부 행위자뿐만 아니라 정부 간 행위자, 기업 및 산업 자체를 거버넌스의 더 넓은 정의 내에서 고려하는 것이 필수적이라고 덧붙였습니다.

정부 규제의 주목할만한 측면 중 하나는 산업 자체 규제와 자발적 표준 및 윤리 강령의 채택입니다. Tony Blair Institute, 학계 및 대학과 같은 시민 사회 단체도 규제 아이디어를 형성하는 데 중요한 역할을 합니다. 이러한 행위자의 동기와 동인은 정부의 동기와 동인과 다릅니다. 국가 안보, 지정학 및 경제는 종종 이 영역에서 중요한 배경이 됩니다. 우리는 AI 기술의 개발 및 배치에 있어서 거대 기술 업체들 사이의 상업 환경과 군비 경쟁을 관찰합니다. 또한 특히 중요한 공급망이 있는 인도 태평양 지역의 핵무기 경쟁은 동인과 동기에 더 많은 차원을 추가합니다.

규제를 옹호하는 많은 행위자들이 진정으로 인류의 더 큰 이익을 위해 봉사하는 윤리적이고 책임감 있고 신뢰할 수 있는 AI 시스템에 대한 열망에 의해 동기가 부여된다는 점을 인정하는 것이 중요합니다. 기업은 정부와 소비자 모두로부터 신뢰를 얻고 유지해야 할 필요성에 의해 움직입니다. 규제를 통해 유익한 혁신을 활용하려는 강한 바람이 있습니다. 특히 잠재적인 피해 위험이 있는 기술에서 그렇습니다. 잘 규제된 기술 부문이 인류의 전반적인 개선에 기여한다는 생각이 널리 퍼져 있습니다.

축소하고 학문적 관점을 채택함에 따라 다양한 규제 접근 방식의 유형을 탐색할 수 있습니다. 이 스펙트럼은 예를 들어 EU 및 중국에서 볼 수 있는 것처럼 중간에 있는 부드러운 자율 규제 및 준규제에서 국제 표준 시행 및 보다 엄격한 규제에 이르기까지 다양합니다. 기술 자체가 규제의 유일한 초점이 아니라는 점을 인식하는 것이 중요합니다. 고려해야 할 사회 기술적 측면이 있습니다.

다른 측면에 대한 대체 접근 방식을 사용하면서 데이터 세트를 강력하게 규제하는 것과 같은 특정 요소를 규제하는 데 다른 모드 또는 유형의 규제가 적합할 수 있습니다.

AI를 위한 포괄적인 거버넌스 및 규제 프레임워크를 개발하는 초기 단계에 있습니다.
거버넌스 및 규제 프레임워크와 관련하여 실용적인 글로벌 프레임워크를 달성하는 데 얼마나 근접했는지에 대해 Lian Jye Su는 다른 단계를 검토해야 하는 중요한 질문이라고 지적했습니다. 현재 개인 정보를 보호하고 관할권 통제를 보장하기 위해 국가 행위자가 데이터 현지화 및 익명화의 중요성을 강조하는 강력한 데이터 규정이 있습니다. 그러나 특히 데이터 소유권을 명확히 하고 데이터 사용에 대한 명시적인 지침을 만드는 측면에서 여전히 개선의 여지가 있습니다.

지적 재산(IP) 측면에서 귀중한 자산을 보호하기 위한 강력한 보호 장치 및 방화벽의 필요성을 둘러싼 논의가 진행 중입니다. 진전이 있었지만 명확한 경계를 정의하고 잠재적인 분쟁을 해결하기 위해 해야 할 일이 여전히 남아 있습니다. 혁신 장려와 IP 권리 보호 간에 균형을 유지하는 것이 중요합니다.

AI의 윤리적 고려 사항과 관련하여 정부는 다양한 접근 방식과 씨름하고 있습니다. 초점은 종종 위험 평가와 이익 극대화 사이에서 진동합니다. 정책 결정에 대한 이러한 접근 방식의 영향과 향후 임명 및 규정에 미칠 수 있는 영향을 고려하는 것이 중요합니다.

컴플라이언스를 보장하고 위험을 완화하기 위해 독립적인 평가를 옹호하는 AI 시스템 감사 지지자들이 있습니다. 그러나 전문 지식과 전문성이 필요한 AI 기술의 복잡성을 인정하는 것이 중요합니다. AI 발전의 빠른 속도를 따라가려면 종합적인 이해력을 갖추고 신뢰할 수 있는 조언을 제공할 수 있는 감사 팀을 갖추기가 어렵습니다.

또한 AI가 진화함에 따라 문제는 개별 시스템을 넘어 확장되고 국가 및 국제 규모의 다양한 데이터 소스 통합을 포함합니다. 규정 준수를 보장하고 AI 애플리케이션에 대한 전체적인 관점을 유지하는 것은 잠재적인 데이터 연결 및 교차 기능적 영향을 고려할 때 점점 더 복잡해지고 있습니다.

조직은 이러한 이니셔티브를 적극적으로 혁신하고 운영해야 합니다.
“거버넌스와 컴플라이언스만을 논의하는 것보다 혁신과 구현의 중요성을 고려하는 것이 중요하다고 생각합니다. 정책과 책임 진술을 갖는 것만이 아닙니다. 조직은 이러한 이니셔티브를 적극적으로 혁신하고 운영해야 합니다.' Jason Tamara Widjaja가 설명했습니다.

그의 관점에서 두 가지 주요 고려 사항이 발생합니다. 첫째, 기업 수준에서 규제의 이점을 충분히 실현하지 못할 위험이 있습니다. 균형을 잡는 것이 필수적입니다. 조직은 거버넌스와 규정 준수를 옹호하는 목소리에 귀를 기울여야 하지만 혁신을 희생해서는 안 됩니다. 두 측면을 최적화하는 중간 지점을 찾는 것이 중요합니다.

둘째, 혁신과 규제라는 이분법에 대해 자주 등장하는 내러티브가 있습니다. 그러나 이 스펙트럼이 항상 적용되는 것은 아니며, 특히 규제가 심한 산업에서는 더욱 그렇습니다. 규정 준수 중심 역할을 수행하는 사람의 관점을 고려하십시오. 그들의 본능은 명시적인 지침 없이는 아무것도 하지 않는 것일 수 있습니다. 이러한 경우 규제는 단순히 게이트키퍼 역할을 하는 것이 아니라 활성화 및 가속기 역할을 할 수 있습니다. 그것은 규제가 항상 발전의 장애물이라는 개념에 도전합니다.

마지막으로 규제에 대한 다양한 해석을 인정해야 합니다. 정책 수준에서 발생하는 대화는 영어가 모국어가 아니거나 애플리케이션 프로그래밍 인터페이스(API) 기술을 사용하는 사람들의 경험과 항상 일치하지 않을 수 있습니다. 따라서 그 의미를 포괄적으로 이해할 수 있도록 자세한 사용 사례와 실제 사례를 제공하는 것이 중요합니다. 업계는 관련 지침의 계약 및 준수와 관련하여 명확성과 지침을 간절히 기다리고 있습니다.

고려해야 할 윤리적 고려 사항 탐색
규제에 대한 전통적인 접근 방식에 관한 Jason Grant Allen에 따르면 우리는 일반적으로 원칙, 가치 및 결과 기반 규제를 목표로 합니다. 정치적 심의와 합의를 통해 수시로 업데이트해야 하는 지나치게 규범적인 법률에 의존하기보다 유연한 프레임워크를 위해 노력합니다. 관련 법률 시스템에 따라 관련 당국에서 주기적으로 개정할 수 있는 규정이 수반되는 상위 법령이 포함될 수 있습니다.

그러나 AI와 같이 빠르게 변화하고 떠오르는 기술에 관해서는 이러한 잘 정립된 접근 방식의 적절성에 대한 논쟁이 계속되고 있습니다. 프라이버시 및 데이터 보호 규정과 같은 기존 법률을 포함하는 주변법의 역할을 간과하지 않는 것이 중요합니다. 규제 설계는 특히 생성 AI 도구의 현재 활용과 같은 중요한 시점에서 새롭고 파괴적인 기술로 인해 제기되는 고유한 문제를 고려해야 합니다.

이러한 문제를 해결할 때 규제 개입을 위한 여러 가지 방법이 있습니다. AI에 특화된 맞춤형 규제 접근 방식을 탐색하거나 AI 관련 문제를 해결하기 위해 특정 매개 변수를 조정하여 기존 법률 및 규정을 활용할 수 있습니다. 또한 하향식 국가 기반 규제, 평판이 좋은 기관에서 개발한 국제 표준 및 자발적인 산업 이니셔티브와 같은 다양한 유형의 규제의 중요성을 인정해야 합니다. 후자는 궁극적인 해결책이 아닐 수 있지만 시간이 지남에 따라 침체의 함정을 피하면서 중간에 중요한 역할을 할 수 있습니다.

또한 AI는 단일 개체가 아니라 다양한 구성 요소의 복잡한 융합이라는 점을 인식하는 것이 중요합니다. 데이터, 모델, 소프트웨어, 하드웨어 종속성 및 사회적 측면까지 포함합니다. 인적 요소는 조직 컨텍스트에서 사용자 및 의사 결정자로서 중요한 역할을 합니다. 따라서 규제 고려 사항은 기술 자체를 넘어 더 광범위한 조직 구조와 관련 의사 결정 프로세스를 포함해야 합니다. 조직은 규제의 혜택을 받을 수 있고 규제의 대상이 될 수 있으므로 AI 도구를 책임감 있고 윤리적으로 사용할 수 있습니다.

과도한 규제는 혁신을 제한하고 인구를 위험에 노출시킬 수 있습니다.
규제가 과도해지고 혁신을 억제하여 다른 곳으로 이동하도록 강요할 때 진정한 우려가 있습니다. "이는 싱가포르가 혁신을 방해하지 않으면서 AI 오용의 피해로부터 보호하면서 균형을 이루는 규제 체제를 채택해야 한다고 제안한 이전 패널에서 강조되었습니다." 사이먼 체스터먼이 언급했다. 과도한 규제는 혁신을 제한하고 사람들을 위험에 노출시킬 수 있으므로 다음과 같은 질문이 생깁니다. 우리는 무엇을 해야 합니까?

“때때로 문제는 단순히 채택할 규정을 결정하는 것으로 오해됩니다. 그러나 필자는 책에서 대부분의 AI 사용 사례의 출발점은 표절과 같은 유사한 문제를 이미 다루고 있는 기존 법률과 거버넌스를 적용하는 것에서 출발해야 ​​한다고 강조합니다. 다른 사람의 작업물을 표절하거나 기계로 생성된 콘텐츠를 자신의 것처럼 속이는 부정행위가 포함되더라도 가능한 한 일반적인 규칙이 적용되어야 합니다. 그럼에도 불구하고 조정 및 구체적인 규정이 필요한 경우가 있을 것”이라고 말했다. 그는 계속했다.

AI 규제 공간에는 정부, 국제 및 조직 내부의 세 가지 규제 수준이 있습니다. 정부 차원은 과실로 인한 피해에 대한 징역과 같은 형사 처벌과 함께 규정을 집행할 수 있는 권한을 가지고 있기 때문에 가장 큰 권한을 가지고 있습니다. 그러나 정부의 규제만으로는 필요하지만 불충분하다. 규제 차익 거래를 피하고 바닥 경쟁을 방지하려면 어느 정도의 국제 조정 및 협력이 필요합니다.

그러나 가장 중요한 측면은 조직 자체에 있습니다. 내부 거버넌스 및 규정 준수 구조는 중요한 역할을 합니다. 대부분의 개인은 법적으로나 평판적으로 잠재적인 결과를 이해하기 때문에 법을 준수합니다. 위험은 조직이 위험 평가에서 책임 있는 관행으로의 전환을 탐색하는 방식에 있습니다. 단순히 규제 문제를 회피하는 것에서 소비자 피해를 적극적으로 방지하는 것으로 사고방식을 전환하는 것이 중요하다. 최근 대형 기술 회사의 책임 팀 축소와 빠른 시장 진출 경로는 상당한 위험을 초래합니다. 예를 들어 Twitter와 같은 소셜 미디어 플랫폼은 문화적 규범을 이해하고 의미 있는 상호 작용을 촉진하는 데 어려움을 겪습니다.

AI에 대해 논의할 때 AI를 고유하게 만드는 요소를 이해하는 것이 중요합니다.
Irakli Beridze는 AI에 대해 논의할 때 AI를 독특하게 만드는 요소를 이해하는 것이 중요하다고 말했습니다. 다른 한편으로 우리는 이 데이터에서 통찰력을 효과적으로 처리하고 도출하기 위해 정교한 알고리즘과 프레임워크를 개발해야 합니다.”

그러나 데이터 시장에 내재된 문제를 해결하는 것이 필수적이라고 생각합니다. 허용되지 않는 관행을 피하기 위해 이러한 문제를 인정하는 것이 중요합니다. 이 패널의 참가자로서 우리 모두는 포용성과 의견의 다양성에 대한 약속을 공유합니다. 우리의 논의는 배타적이거나 특정 의제로 제한되어서는 안 됩니다. 저에게 유엔의 역할을 묻는다면 포괄성과 다양한 관점이 가장 중요하다고 강조하고 싶습니다.

우리는 AI의 미래를 형성할 프레임워크와 정책을 수립하기 위해 협력하고 협력해야 합니다. 이 이해 관계자 연합은 증거 기반 결정이 내려지도록 해야 합니다. 우리의 불일치에도 불구하고 우리는 광범위한 참여를 통해 공통점을 찾아야 합니다. AI의 글로벌 환경은 국가 및 다양한 부문에서 상당한 투자를 하면서 빠르게 진화하고 있습니다. 그러나 세계 인구의 상당 부분이 강력한 정부 구조나 자원이 없는 국가에 속해 있다는 점을 고려하는 것이 중요합니다. 우리는 이 인구를 뒤에 남겨두거나 그들이 열악한 생활 조건으로 고통받도록 허용할 수 없습니다. 따라서 AI의 프레임워크를 재정의하려면 이러한 불균형을 해결하고 전 세계적으로 모든 개인의 복지를 우선시해야 합니다.

AI가 특히 교육에 미치는 영향
제이슨 그랜트 앨런(Jason Grant Allen)은 특히 최근 몇 년간 AI의 영향을 고려할 때 교육에 대한 다양한 관점을 탐구하는 것이 매력적이라고 ​​생각했습니다. "AI는 자원이나 전통적인 학교 교육에 접근할 수 없었던 개인에게 더 가까운 교육을 제공했습니다. 이것은 초등 교육을 지원하기 위해 시행 중인 현재 규정과 AI 및 교육 기술의 출현으로 어떻게 발전할 수 있는지에 대한 질문을 제기합니다." 그는 생각했다.

AI뿐만 아니라 인터넷과 모바일 연결성이 중요한 역할을 했습니다. 일부 조직에서는 이러한 기술을 활용하여 실제 교실에서 여행하거나 공부할 기회가 전혀 없는 개인에게 교육 기회를 제공했습니다. 정보의 접근성에 힘입어 교육적 변혁의 잠재력은 엄청납니다.

더 넓은 수준에서 이러한 변화는 대중 교육에 영향을 미칠 뿐만 아니라 업무의 성격도 변화시키고 있습니다. 이러한 변화의 한 측면인 AI는 우리와 정보의 관계를 변화시키고 있습니다. 구전 전통에서 글쓰기로, 글쓰기에서 인쇄기로의 전환과 유사하게 정보와의 연결이 다시 한 번 진화하고 있습니다. 개인의 필요를 이해하고, 교육 경험을 맞춤화하고, 그에 따라 안내하는 맞춤형 튜터를 가질 가능성을 상상해 보십시오. 이 기회는 수학과 같은 과목을 넘어 확장되며 다양한 분야에 대한 잠재력을 가지고 있습니다.

그러나 인공지능과 기술에 지나치게 의존하는 것은 경계해야 한다. 특정한 인지 기술과 능력을 유지하는 것이 중요합니다. 예를 들어 전화번호를 기억하거나 지도를 사용하여 탐색하기 위해 AI에 의존하는 것은 우리를 더 의존하게 만들고 잠재적으로 우리의 전반적인 기술을 감소시킬 수 있습니다. AI의 도움 없이 논거를 구성하거나 에세이를 작성하는 데 어려움을 겪는 지점에 도달하면 AI를 도구로 사용하는 것을 넘어 버팀목이 되기 시작합니다.

제한보다는 권한을 부여하는 설계 규정
교육에서 우리가 직면한 중요한 문제 중 하나는 어디에서 시작하고 어떤 측면을 우선시할지 결정하는 것입니다. 끊임없이 진화하는 직업 시장에서 경쟁력을 유지하고 기술을 우리 삶에 원활하게 통합하는 데 필요한 기술을 개인에게 제공하려면 어떻게 해야 할까요?

대답은 우리의 지식을 향상시키고 다음 세대를 준비하는 데 상당한 에너지를 투자하기 위한 공동의 노력에 있습니다. 그들에게 관련 기술을 제공함으로써 경쟁이 치열한 글로벌 환경에서 번창하고 미래의 요구에 적응할 수 있도록 지원합니다. 이것은 전 세계 대부분의 국가에 걸쳐 있는 도전 과제입니다.

Irakli Beridze는 한 가지 접근 방식이 기술을 활용하고 응용 프로그램에 대한 포괄적인 이해를 촉진하는 교육 이니셔티브에 투자하는 것이라고 설명했습니다. 예를 들어 우리는 학습에 매우 귀중한 리소스가 될 수 있는 ChatGPT와 같은 도구의 접근성에 대해 자주 논의합니다. 그러나 단순히 이러한 기술을 사용하는 것 이상으로 차세대 기술을 효과적으로 활용하는 방법을 가르치는 데 집중하는 것도 똑같이 중요합니다. 여기에는 교육의 중요한 측면인 작문 프롬프트에 대해 지시하는 것이 포함됩니다.

젊은 세대에게 기술을 현명하게 활용하는 데 필요한 지식과 기술을 제공함으로써 우리는 그들이 더 나은 미래를 형성할 수 있도록 힘을 실어줄 수 있습니다. 이를 위해서는 교육 시스템이 진화하고 변화하는 환경에 적응할 수 있도록 교육자, 정책 입안자 및 사회 전체의 협력 노력이 필요합니다.

AI 규제에서 올바른 균형을 찾는 것이 필수적입니다.
AI 규제의 복잡한 환경을 탐색하려면 다양한 행위자, 그들의 동기 및 규제 접근 방식의 범위를 이해하는 것이 중요합니다. 이러한 요소를 탐색함으로써 국가 안보, 지정학 및 사회적 영향에 대한 광범위한 고려 사항을 해결하면서 윤리적이고 책임 있고 유익한 AI 혁신을 촉진하는 규제 프레임워크를 구축하기 위해 노력할 수 있습니다.

현재 우리는 AI에 대한 포괄적인 거버넌스 및 규제 프레임워크를 개발하는 초기 단계에 있습니다. 전문성을 키우고 강력한 기반을 구축하며 이해관계자 간의 대화와 협업을 지속적으로 촉진하는 것이 중요합니다.

AI 관련 법과 규정의 설계는 적응성과 유연성을 유지하기 위해 신중한 생각이 필요합니다. 시기적절한 업데이트 및 윤리적 고려 사항의 필요성과 원칙 및 결과 기반 접근 방식의 균형을 맞추는 것이 가장 중요합니다. AI 규제에서 올바른 균형을 찾는 것이 필수적입니다. 특정 경우에 특정 규정의 필요성을 인식하면서 기존 법률 및 거버넌스에서 시작해야 합니다.

다양한 규제 접근 방식을 고려하고, 기존 법률을 활용하고, 더 광범위한 사회적 및 조직적 측면을 고려함으로써 우리는 혁신과 책임감 있는 AI 배포를 촉진하면서 AI로 인한 문제를 효과적으로 해결하는 규제 프레임워크를 구축할 수 있습니다.