AI 기술이 고도화됨에 따라 국내외에서 AI 로봇에 대한 법적 지위 및 규제 문제, 로봇등록제의 필요성이 대두되고 있다. AI 로봇의 형태 및 활동범위는 더 이상 한 국가내에 놓여진 하드웨어에 머물지 않을 것이므로, AI 로봇에 대한 정의 및 규제는 소프트웨어를 포함시킨 포괄적 개념으로 확장되어야하며, 이들에 대한 정보도 국제적으로 각국 정부가 안전하게 관리하고 공유할 수 있는 형태로 정의되어야한다. 본 연구는 이러한 관점에서 'AI 로봇'을 하드웨어와 소프트웨어를 포괄하는 AI 법인이라는 개념으로 확장시키고, (가칭) Juridical AI Chain이라는 허가형 블록체인을 이용해 AI 법인 등록제를 운영하는 방안을 제시한다. 블록체인은 각국 정부기관들의 관리 및 공유가 가능한 분산형 공유 장부이므로, 블록체인 기반 등록제의 운영은 AI 로봇의 상용화가 초래할 범세계적 문제들에 효과적으로 대처할 수 있는 방안이 될 것이다.
Open source has many advantages and is widely used in various fields. However, legal disputes regarding copyright and licensing of datasets and learning models have recently arisen in artificial intelligence developments. We examine how datasets affect artificial intelligence learning and services from the perspective of copyrighting and licensing when datasets are used for training models. The licensing conditions of datasets can lead to copyright infringement and license violation, thus determining the scope of disclosure and commercialization of the trained model. In addition, we examine related legal issues.
As advances in artificial intelligence (AI) increasingly approach areas once relegated to the realm of science fiction, there is growing public interest in using these technologies for practical everyday tasks in both the home and the workplace. This paper explores the applications of and implications for of using ChatGPT, a conversational AI model based on GPT-3.5 and GPT-4.0, in the field of occupational health and safety. After gaining over one million users within five days of its launch, ChatGPT has shown promise in addressing issues ranging from emergency response to chemical exposure to recommending personal protective equipment. However, despite its potential usefulness, the integration of AI into scientific work and professional settings raises several concerns. These concerns include the ethical dimensions of recognizing AI as a co-author in academic publications, the limitations and biases inherent in the data used to train these models, legal responsibilities in professional contexts, and potential shifts in employment following technological advances. This paper aims to provide a comprehensive overview of these issues and to contribute to the ongoing dialogue on the responsible use of AI in occupational health and safety.
Commercial transactions, one of the pillars of the capitalist economy, are occurring countless times every day, especially small and medium-sized businesses. However, small and medium-sized enterprises are bound to be the legal underdogs in contracts for commercial transactions and do not receive legal support for contracts for fair and legitimate commercial transactions. When subcontracting contracts are concluded among small and medium-sized enterprises, 58.2% of them do not apply standard contracts and sign contracts that have not undergone legal review. In order to support small and medium-sized enterprises' fair and legitimate contracts, small and medium-sized enterprises can be protected from legal threats if they can reduce the risk of signing contracts by analyzing various risks in the contract and analyzing and informing them of toxic clauses and omitted contracts in advance. We propose a risk prediction model for the machine reading-based legal contract to minimize legal damage to small and medium-sized business owners in the legal blind spots. We have established our own set of legal questions and answers based on the legal data disclosed for the purpose of building a model specialized in legal contracts. Quantitative verification was carried out through indicators such as EM and F1 Score by applying pine tuning and hostile learning to pre-learned machine reading models. The highest F1 score was 87.93, with an EM value of 72.41.
본 연구는 한국형 인공지능 변호사를 구현하기 위하여, 법리를 어떻게 구조화 할 수 있는지 살펴본 후, 구조화된 법리를 술어논리로 어떻게 표현할 수 있는지에 관하여 구체적인 예를 들어 보았다. 선행연구에서 인공지능 변호사의 추론엔진을 위해서 술어논리를 도입하는 방안을 제시하였다면, 본 연구에서는 법리의 구조적 외형을 토대로 술어논리로 법리를 표현하는 방식에 관하여 초점을 맞추었다. 법리를 조문과 판례의 내용으로 한정하고, '법률사실-법률요건-법률효과'로 이어지는 수직적 계층과 '법률효과-항변-재항변'으로 이어지는 수평적 계층을 살펴보았다. 또한 법률사실을 분류하고 법률사실의 대부분이 통상 일항술어 내지 이항술어로 표현될 수 있음을 설명하였다. 사건, 상대방 없는 단독행위, 법적 지위를 나타내기 위해 일항술어를 사용하였고, 관념적 용태, 위법행위, 의사적 용태, 상대방 있는 단독행위, 계약, 동시이행관계를 나타내기 위해 이항술어를 사용하였다. 대여금채권에 관한 요건사실과 항변을 술어논리로 표현해 보았으며, 전통적인 주제인 법정지상권에 관하여 관습상 법정지상권과 저당권 실행에 따른 법정지상권으로 나누어 관련 법리를 표현하였다. 향후 연구에서 술어논리로 표현된 법리를 프로그래밍해보고 인공지능 변호사를 위한 추론엔진을 현실화할 계획에 있다.
슈퍼컴퓨터는 과학, 산업, 국가안보 및 사회현안 해결 등의 다양한 분야에서 중요한 역할을 수행해 왔으며, 빅데이터, AI 등을 활용한 영역에서의 활용이 강화되면서 그 수요는 크게 증가하고 있다. 최근에는 다양한 아키텍처 기반으로 글로벌 엑사스케일 시스템 개발 경쟁이 가속화되고 있어, 머지않은 미래에 엑사스케일 컴퓨팅 시대가 도래할 예정이다. 그러나, 국내 슈퍼컴퓨팅 생태계는 과거 서버산업 쇠퇴로 기반이 유실되었으며, 이를 보완 및 육성하고자 관련 법이 제정되었음에도 그 기능을 원활히 수행하지 못하고 있다. 이에 본 연구에서는 유관 법제도 분석 및 슈퍼컴퓨팅 생태계 현황 분석을 통해 현행 법제도에서의 문제점을 살펴보고, 정부·국가센터·전문센터의 역할 강화, 산업체 지원, 연구결과의 실용화 촉진, 정부 육성시책의 유연성을 수용하고 연관 법제도에서 슈퍼컴퓨팅 연구개발사업의 추진 근거를 마련할 수 있도록 개선사항을 제시한다.
오늘날, 인공지능이 국가 경쟁력의 핵심 동력으로 부상하였으나, 사회적으로 예상치 못한 부작용도 초래하고 있다. 본 연구는 사회과학 분야의 KCI 등재학술지를 대상으로 인공지능에 관한 논문을 수집하여 사회적 측면의 주요 이슈를 고찰하고자 한다. 따라서 2016년부터 2020년까지 논문에 대한 키워드 분석을 수행하였다. 분석 결과, '로봇', '교육'에 대한 키워드가 가장 많이 나타났으며, 키워드 네트워크를 통해 상위 6개의 군집(이슈)을 도출하였다. 주요 이슈는 인공지능의 등장 배경이나 기본적인 개념, 인공지능 교육, 인공지능의 부작용, 인공지능 기반 창작물의 법적 이슈, 인공지능 제품/서비스의 이용의도, 인공지능 윤리 등을 제시할 수 있다. 본 연구 결과는 인공지능의 사회적 측면에 대한 논의를 확산하고, 국가 차원의 정책 방향을 모색하는데 활용할 수 있을 것이다.
The rapid development of artificial intelligence (AI), including deep learning, has led to the development of technologies that may assist in the diagnosis and treatment of diseases, prediction of disease risk and prognosis, health index monitoring, drug development, and healthcare management and administration. However, in order for AI technology to improve the quality of medical care, technical problems and the efficacy of algorithms should be evaluated in real clinical environments rather than the environment in which algorithms are developed. Further consideration should be given to whether these models can improve the quality of medical care and clinical outcomes of patients. In addition, the development of regulatory systems to secure the safety of AI medical technology, the ethical and legal issues related to the proliferation of AI technology, and the impacts on the relationship with patients also need to be addressed. Systematic training of healthcare personnel is needed to enable adaption to the rapid changes in the healthcare environment. An overall review and revision of undergraduate medical curriculum is required to enable extraction of significant information from rapidly expanding medical information, data science literacy, empathy/compassion for patients, and communication among various healthcare providers. Specialized postgraduate AI education programs for each medical specialty are needed to develop proper utilization of AI models in clinical practice.
Journal of Information Technology Applications and Management
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제31권3호
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pp.181-192
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2024
With the introduction of generative artificial intelligence(AI) tools such as OpenAI's Sora into the global film industry, including Hollywood, there has been a simultaneous emergence of innovations in film production as well as various crises. These changes are spreading throughout the entire film production process, including scriptwriting, casting, editing, and acting. This study analyzes the impact of AI on the film industry, particularly Hollywood, and explores how this technology might bring about changes in Korean cinema. AI technologies applied in the film industry offer benefits such as reducing production time and costs. However, they also pose threats to many filmmakers and actors who rely on the traditional production methods, leading to ethical and legal issues. In Hollywood blockbuster films, AI technology is used to create realistic visual effects, analyze scripts, and suggest optimal shooting angles. While these applications improve the qualitative level of films, they also reduce the human resources required in traditional film production processes. The impact on the Korean film industry is also noteworthy. Some Korean film production companies are leveraging AI to create films in a more creative and efficient manner. Efforts are being made to analyze audience data using AI and develop storylines that appeal to a larger audience. However, these technological changes are controversial among many Korean filmmakers who prefer traditional production methods. This study provides an in-depth discussion on whether the adoption of AI in the film industry can bring about positive innovation or inevitably lead to crises. It analyzes how AI technology is transforming traditional roles in the film industry and what new opportunities and challenges this change generates within the industry. Additionally. This study highlights the differences in technology adoption between Hollywood and Korean film industry and explores how each industry is embracing these technological changes.
생성형 인공지능은 현재 빠른 속도로 발전하고 있고, 산업적으로도 확대되고 있다. 생성형 인공지능의발전은 대부분의 산업 분야에서 생산성을 향상시킬 수 있을 것이라 기대되고 있다. 그러나 생성형 인공지능은 악용될 수 있으며, 실제로 범죄까지 이어지는 사례들이 등장하고 있다. 빠르게 발전하는 인공지능의 속도에 비해 이를 규제할 수 있는 법안이 존재하지 않는다. 국내의 경우, 법률제정을 위한 생성형 인공지능 기술과 관련된 범죄 및 위험에 대한 분류가 명확하게 이루어지지 않은 상황이다. 이에 본 연구에서는 생성형 인공지능 관련 범죄를 기존 사이버범죄 분류법에 착안하여 생성형 인공지능 침해범죄 위협, 생성형 인공지능 이용범죄 위협, 기타 인공지능 관련 위협으로 구분하고자 하였다. 또한, 범죄 및 위험에 대한 기술적 대응 방안을 인공지능 개발 단계별로 제시하여 현실성 있는 위협 대응 방안을 다루었다. 법·제도적 개선사항을 통해 생성형 인공지능 범죄에 대한 개발사의 책임과 데이터 수집 방법론의 법제화 등을 제시하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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