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알고리즘의 취급에 대한 법적 논의 = Legal Discussion on Dealing of Algorithm
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2018
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307-331(25쪽)
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알고리즘은 프로그램의 구성 논리로 알고리즘에 설계자의 의도가 반영된다는 점에서 알고리즘이 편향성을 갖는 것은 당연하다. 알고리즘 편향성의 허용 기준은 사적 영역과 공적 영역에 따라 다르다. 사적 영역에서 알고리즘이 개인과 기업의 자유로운 활동에 기초해 개발․활용된다는 점에서 법률에 위반되지 않는 한 알고리즘의 편향성은 허용된다. 반면 공적 영역에서는 공적 신뢰의 유지와 공공의 이익을 도모해야 한다는 점에서 알고리즘 편향성의 허용 범위는 제한적이다.
알고리즘은 「특허법」의 보호 대상이며, 「부정경쟁방지법」의 영업비밀에 해당한다. 알고리즘의 재산적 가치를 보호하는 동시에 알고리즘이 편향성이 사회에 미치는 부작용을 최소화하기 위해 알고리즘의 보호와 공개간 균형이 필요하다. 예를 들어, 알고리즘이 개인정보를 활용하는 경우, 정보주체의 개인정보자기결정권은 보장되어야 한다. 정보처리자는 알고리즘이 영업비밀의 성격을 유지할 수 있는 범위 내에서 정보주체가 개인정보의 활용 및 영향에 대해 이해할 수 있는 수준의 설명 의무를 갖는다고 규정할 필요가 있다.
알고리즘의 편향성은 설계자가 의도하지 않아도 데이터가 잘못 선택되거나, 알고리즘의 학습과정에서 기존 데이터에 존재하는 편향성에 기초해 나타날 수 있다. 법률행위에 대한 책임은 행위자와 결과 사이의 인과관계에 기초하는 것이 원칙이다. 그러나 비의도적인 편향성에 대한 설계자의 책임을 인정하지 않으면 가해자는 없고, 피해자만 존재하는 상황이 발생한다는 점에서 「제조물 책임법」과 유사하게 설계자의 무과실책임을 인정할 필요가 있다. 알고리즘은 복잡성과 기밀성으로 인해 알고리즘의 편향성이 법률에 위배되는지 확인하기 어렵다. 알고리즘의 편향성이 개인의 권리를 침해하는 경우, 피해자는 이에 대한 합리적 의심을 제기하는 것으로 알고리즘의 편향성이 추정되고, 알고리즘의 설계자가 이에 대한 반증 책임을 지도록 규정해야 한다. 이를 통해 알고리즘의 기밀성을 보호하는 한편 알고리즘의 편향성에 대한 설계자의 주의의무를 강화할 수 있다.
An algorithm is a program of logic, which has bias due to being developed by humans. Algorithm design is based on freedom, of both individuals and businesses. Algorithms can also be treated as business secrets; thus, algorithms should be eligible for protection from disclosure.
Algorithms which employ personal information may prompt inquiry for explanation of this use from affected individuals. This is based on the individual’s right of informational self-determination, which enables an individual to control the disclosure or use of his or her own personal information.
An algorithms’ bias should not infringe any constitution or laws. It is very hard to detect an algorithms’ bias because of the complexity and abstraction of algorithms. Balance between creating and protecting algorithms is important because algorithms are intellectual property. When there is reasonable doubt that an algorithm violates an individual’s rights, the algorithm is presumed illegal: the algorithm’s designer bears the burden of proving the algorithms’ lack of bias.
분석정보
연월일 | 이력구분 | 이력상세 | 등재구분 |
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2026 | 평가예정 | 재인증평가 신청대상 (재인증) | |
2020-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (재인증) | KCI등재 |
2017-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (계속평가) | KCI등재 |
2013-01-01 | 평가 | 등재 1차 FAIL (등재유지) | KCI등재 |
2010-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (등재유지) | KCI등재 |
2007-01-01 | 평가 | 등재학술지 선정 (등재후보2차) | KCI등재 |
2006-01-01 | 평가 | 등재후보 1차 PASS (등재후보1차) | KCI후보 |
2005-01-01 | 평가 | 등재후보학술지 유지 (등재후보1차) | KCI후보 |
2003-07-01 | 평가 | 등재후보학술지 선정 (신규평가) | KCI후보 |
기준연도 | WOS-KCI 통합IF(2년) | KCIF(2년) | KCIF(3년) |
---|---|---|---|
2016 | 1.07 | 1.07 | 1.02 |
KCIF(4년) | KCIF(5년) | 중심성지수(3년) | 즉시성지수 |
1.08 | 1.07 | 1.097 | 0.48 |
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