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AIR(AI Risk Categorization) 2024란?

AIR 2024의 분류체계가 어떻게 만들어졌는지, 그 방법론과 AI UX 디자인 관점의 시사점을 함께 들여다볼까요? 🍳

AIR 2024의 방법론은 AI 리스크에 대한 포괄적이고 체계적인 접근을 보여줍니다. 연구팀은 먼저 EU, 미국, 중국의 8개 정부 정책과 9개 주요 AI 기업의 16개 정책을 수집했습니다. 이후 각 문서를 세밀하게 분석하여 리스크 카테고리를 추출했는데, 이 과정에서 관련 섹션을 클러스터링하고 구체적인 리스크를 식별하며 일관성 있게 재구성하는 작업을 수행했죠. 

분류체계 구축은 상향식 접근법을 사용했어요. 가장 구체적인 리스크를 레벨 4로 시작해 유사성에 따라 그룹화하며 상위 레벨로 올라가, 최종적으로 4개의 대분류(레벨 1)를 완성했습니다. 이 과정에서 연구팀은 언어 모델 등 자동화 도구 사용을 피하고 수작업으로 진행하여 정확성을 높였어요.

1. 재료 수집 (Collection of Policies) 전 세계의 AI 정책 쇼핑 🛒
   - EU, 미국, 중국의 8개 정부 정책
   - 9개 주요 AI 기업의 16개 정책 
   
   
2. 리스크 추출 (Risk Extraction) : AI 안전성의 엑기스 뽑기 🧪
   - 모든 문서를 한 줄 한 줄 꼼꼼히 분석
   - 관련 섹션을 클러스터링
   - 구체적인 리스크 식별 및 일관성 있게 재구성 
   
   
3. 분류체계 구축 (Taxonomy Construction) : AI 리스크의 계보 만들기 🌳
   - 상향식(Bottom-up) 접근법 사용
   - 구체적인 리스크를 레벨 4로 시작
   - 유사성에 따라 그루핑해서 상위 레벨로 올라가기
   - 최종적으로 4개의 대분류 완성 

이러한 방법론은 다양한 관점을 통합하고 지역별 특성을 반영하며, 체계적인 리스크 관리를 가능하게 하죠. UX 디자이너에게 이는 글로벌 서비스 설계 시 각 지역의 규제와 문화적 특성을 고려할 수 있는 기반을 제공합니다. 또한 일관된 용어 사용으로 팀 내 소통을 원활하게 하고, 체계적인 리스크 관리를 UX 디자인 과정에 통합할 수 있게 합니다.

AIR 2024는 16개의 기업 정책을 분석하여 리스크를 네 가지 큰 카테고리로 나눴어요. 시스템 & 운영 리스크, 콘텐츠 안전성 리스크, 사회적 리스크, 그리고 법적 & 권리 관련 리스크입니다. 각 카테고리는 UX 디자인에 중요한 시사점을 제공합니다. 

1. 시스템 & 운영 리스크 🖥️ : 보안 및 오작동 등 
   - Security Risks / 보안 리스크
   - Operational Misuses / 시스템 오작동 
   
   * UX insight : 사용자에게 시스템 상태를 명확히 알려주는 인터페이스를 설계한다면? 
   
   
2. 콘텐츠 안전성 리스크 🛡️ : 유해 콘텐츠, 허위 정보 등
   - Violence & Extremism / 폭력 및 극단주의
   - Hate / Toxicity / 혐오 / 유해성
   - Sexual Content / 성적 콘텐츠
   - Child Harm / 아동 피해
   - Self-Harm / 자해
   
   * UX insight : 콘텐츠 필터링 옵션과 신고 기능을 눈에 띄게 배치해본다면? 
   
   
3. 사회적 리스크 🌍 차별, 프라이버시 침해 등
   - Political Usage / 정치적 사용
   - Economic Harm / 경제적 피해
   - Deception / 기만
   - Manipulation / 조작
   - Defamation / 명예훼손
   
   * UX insight : 개인정보 설정을 쉽게 할 수 있는 인터페이스를 더 직관적으로 만든다면?
   
   
4. 법적 & 권리 관련 리스크 ⚖️ : 저작권 침해, 불법 활동 등
   - Fundamental Rights / 기본권
   - Privacy / 프라이버시
   - Discrimination / Bias / 차별 / 편견
   - Criminal Activities / 범죄 활동
   
   * UX insight : 이용 약관을 시각적으로 이해하기 쉽게 디자인해본다면? 

기업들이 가장 많이 언급한 리스크는 프라이버시 침해, 불법 활동, 괴롭힘 등이었어요. 반면 노동자 권리 침해나 민주적 참여 방해 같은 리스크는 상대적으로 덜 언급되었습니다. 이는 우리에게 새로운 UX 디자인의 기회를 제공합니다. 덜 주목받는 리스크에 대한 혁신적인 UX 솔루션을 제안해보는 것도 가능하죠. 

지역별로도 차이가 있었는데요, 특히 중국 기업들은 '사회 질서 교란'을 특별히 강조했습니다. 이는 글로벌 서비스를 설계할 때 지역별 문화와 규제의 차이를 고려해야 한다는 중요한 인사이트를 제공합니다.

🎭 Insight for AI UX 

1. 선제적 대응의 중요성
   기업들은 종종 정부 규제보다 더 엄격한 기준을 적용해요. UX 디자인에서도 이런 선제적 접근이 필요해요. 
   
   
2. 유연한 디자인 시스템
   리스크 카테고리는 계속 변화해요. 새로운 리스크에 빠르게 대응할 수 있는 유연한 UX 디자인 시스템을 구축해보세요.
   
   
3. 사용자 교육의 기회
   리스크 관리를 위한 기능들을 단순히 추가하는 것을 넘어, 사용자들이 AI 리스크를 이해하고 대처할 수 있도록 교육하는 UX를 고민해보는 건 어떨까요?

AIR 2024의 공공 부문의 리스크 분류에 대해 이야기해보려고 해요. AIR 2024는 EU, 미국, 중국의 주요 AI 정책을 분석했는데요, 각 지역마다 접근 방식이 조금씩 달랐지만 공통된 관심사도 있었답니다.

EU는 AI Act와 GDPR을 통해 개인정보 보호, 차별 방지, 투명성에 중점을 둔 포괄적인 규제를 추진하고 있어요. 미국은 AI 안전성에 대한 행정명령을 통해 노동자 권리, 소비자 보호, AI 개발 경쟁력 등을 강조하고 있죠. 중국은 생성형 AI 서비스 관리 임시 조치 등 구체적인 규제를 통해 사회 질서 유지, 국가 안보, AI 산업 발전에 초점을 맞추고 있습니다.

1. EU의 접근: 안전과 권리 중심 🛡️
   • AI Act와 GDPR을 통한 포괄적 규제
   • 주요 관심사: 개인정보 보호, 차별 방지, 투명성
     
     
2. 미국의 접근: 혁신과 안전의 균형 ⚖️
   • AI 안전성에 대한 행정명령 발표
   • 주요 관심사: 노동자 권리, 소비자 보호, AI 개발 경쟁력
     
     
3. 중국의 접근: 사회 안정과 발전 🏙️
   • 생성형 AI 서비스 관리 임시 조치 등 구체적 규제
   • 주요 관심사: 사회 질서 유지, 국가 안보, AI 산업 발전

이런 지역별 차이에도 불구하고, 자동화된 의사결정 시스템의 안전성, 개인정보 보호, 차별 방지, 불법 활동 예방 등은 모든 지역에서 공통적으로 중요하게 여기는 관심사였어요. 이는 글로벌 AI 서비스를 디자인할 때 반드시 고려해야 할 핵심 요소라고 할 수 있겠죠.

🎭 Insight for AI UX 

1. 규제를 넘어선 기회
   정부 규제는 최소한의 기준이에요. 이를 창의적으로 해석하여 더 나은 사용자 경험을 만들어낼 수 있어요.
   
   
2. 지역별 맞춤 UX
   각 지역의 규제 특성을 반영한 맞춤형 UX를 설계해보세요. 예를 들어, EU에서는 '잊힐 권리'를 쉽게 행사할 수 있는 기능을 추가할 수 있겠죠.
   
   
3. 선제적 대응의 중요성
   규제는 계속 변화해요. 미래의 규제를 예측하고 선제적으로 대응하는 UX 디자인을 고민해보세요.
   
   
4. 투명성과 설명 가능성
   모든 지역에서 AI의 투명성을 강조하고 있어요. AI 시스템의 결정을 사용자가 이해하기 쉽게 설명하는 UX를 디자인해보세요.
   
   
5. 안전과 혁신의 균형
   규제를 준수하면서도 혁신적인 UX를 만들어내는 것이 향후 우리의 도전과제가 될거에요. 

AI Alignment는 인공지능 시스템을 인간의 가치관, 목표, 의도와 일치하도록 설계하고 개발하는 과정을 말합니다. 즉, AI가 우리가 원하는 것을 정확히 수행하고, 우리가 의도하지 않은 해로운 결과를 피하도록 만드는 것입니다.

AI Alignment가 중요한 이유는 다음과 같습니다. 

1. 안전성: 강력한 AI 시스템이 인간에게 해를 끼치지 않도록 보장합니다.
2. 윤리성: AI의 결정과 행동이 인간의 윤리적 가치를 반영하게 합니다.
3. 효율성: AI가 인간의 실제 의도를 정확히 이해하고 실행하게 합니다.
4. 장기적 영향: AI 기술의 발전이 인류에게 이롭게 작용하도록 합니다.