끊임없이 변화하는 윤리적 난제, AI 시스템의 미래는? - 다원적 접근법의 필요성

본 기사는 AI 시스템의 윤리적 문제 해결을 위한 새로운 접근법인 '적합성 프레임워크'를 소개합니다. 기존의 '단일 윤리' 중심 접근법의 한계를 지적하고, 맥락, 공동체, 적응, 다원적 거버넌스라는 네 가지 원칙을 통해 다양한 윤리적 가치관을 포용하는 AI 시스템 개발의 필요성을 강조합니다.

점점 더 많은 AI 시스템이 온라인 공간 관리, 연구 수행, 정책 자문 등 실질적인 의사결정에 참여하고 있습니다. 이에 따라 안전하고 윤리적인 AI 운영이 그 어느 때보다 중요해졌습니다. 하지만 기존의 AI 정렬(alignment) 방식은 '모든 상황에 적용되는 단일 윤리'라는 전제를 가지고 있으며, 이는 다양한 윤리적 가치관을 가진 사회에 적용하기 어렵다는 한계를 드러냅니다.

Joel Z. Leibo 등 연구진은 "Societal and technological progress as sewing an ever-growing, ever-changing, patchy, and polychrome quilt" 논문에서 이러한 문제점을 지적하며, '합리적 수렴의 공리(Axiom of Rational Convergence)'라는 개념에 의문을 제기합니다. 이 공리는 이상적인 조건 하에서 합리적인 행위자들이 대화를 통해 단일 윤리에 수렴한다는 전제를 바탕으로 합니다. 하지만 연구진은 이러한 전제가 선택적이며 의심스럽다고 주장합니다.

대안으로 연구진은 **'적합성 프레임워크(appropriateness framework)'**를 제시합니다. 이 프레임워크는 갈등 이론, 문화 진화, 다중 에이전트 시스템, 제도 경제학 등 다양한 분야를 융합하여, 지속적인 윤리적 불일치를 정상적인 현상으로 간주하고 이를 관리하는 방법을 제시합니다.

이 프레임워크는 다음과 같은 네 가지 원칙을 기반으로 합니다.

1. 맥락적 기반(contextual grounding): AI 시스템의 의사결정은 특정 상황과 맥락을 고려해야 합니다.
2. 공동체 맞춤화(community customization): AI 시스템은 각 공동체의 고유한 윤리적 가치관을 반영해야 합니다.
3. 지속적인 적응(continual adaptation): AI 시스템은 변화하는 사회적, 기술적 환경에 지속적으로 적응해야 합니다.
4. 다원적 거버넌스(polycentric governance): AI 시스템의 거버넌스는 다양한 이해관계자의 참여를 통해 이루어져야 합니다.

연구진은 이러한 디자인 원칙을 채택함으로써 AI 정렬의 메타포를 '도덕적 통합'에서 '갈등 관리'로 전환할 수 있다고 주장합니다. 이는 단순히 윤리적 일관성을 추구하는 것이 아니라, 다양한 윤리적 가치관의 공존을 인정하고, 이들의 상호작용을 통해 더 나은 결과를 도출하는 것을 목표로 합니다. 이러한 전환은 시급하고 바람직한 변화이며, AI 시스템의 안전하고 윤리적인 발전을 위한 필수적인 과정입니다. AI의 미래는 단일 윤리가 아닌, 다양성을 포용하는 다원적인 접근법에 달려 있습니다.