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알고리즘의 인지 차이가 중국 인공 지능법률 규제에 끼치는 부정적인 영향 및 개선방안 연구 = A Study on the Negative Effects of Algorithmic Cognitive Differences on the Regulation of Artificial Intelligence Laws in China and Improvement Measures
저자
김종우 (강남대학교)
발행기관
학술지명
권호사항
발행연도
2023
작성언어
Korean
주제어
등재정보
KCI등재
자료형태
학술저널
수록면
321-359(39쪽)
제공처
Since 2020, artificial intelligence norms raised by international organizations, the EU, and the United States have adopted a position that respects the definition of algorithms of a technical nature. Under these circumstances, research guided by actual law should not be overly expanded based on reality. Recently, differences in perceptions such as beliefs, negative prejudices, and crowd psychology have seriously distorted people’s objective perceptions of algorithms. Only by excluding any interference can the nature of artificial intelligence algorithms and effective legal regulations based on them be clarified.
The difference in perception of algorithms appears in the form of data, computing power, artificial intelligence, and models. Algorithms cannot fundamentally give the sophisticated computing characteristics of artificial intelligence if the difference between algorithms and operations is discussed. Algorithms in a simple mathematical sense have no direct property value and are not exclusively protected by the law, even in principle. Article 25 of China’s Patent Act stipulates that the rules and methods of intellectual activity do not grant patent rights, but algorithms belong to the rules and methods of intellectual activity that solve specific problems. Naturally, patent rights can be granted even if the technology that solves technological problems and generates technological effects meets the needs of novelty, creativity, and practicality.
However, the key is the grant of rights to the technology, not the algorithm.
On the other hand, if algorithmic perception is left unbiased, AI law regulation must discuss algorithm regulation because serious problems arise in its object, basis, purpose, and level. The most reliable regulatory route is in the data and not in the algorithm because the regulation of algorithms is visualized through the enactment of law and response through data laws. However, the development of artificial intelligence must continue through the collection, preservation, and processing of data, such as device learning, 先 experience knowledge of data, and inadequate data processing.
Algorithm management becomes a kind of search tool, and if the search shows a bias far from social norms, it is not appropriate and can lead to situations where overconsensus is difficult. On the other hand, the scope of the adjustment type of the “Internet Information Service Algorithm Recommendation Management Regulations” includes “generated synthesis, individualized exports, ordered selection, search filtration, and arrangement crystals.” What is clear is that the nature of the “Internet Information Service Algorithm Recommendation Management Regulations” is still based on content management. In particular, it is necessary to prevent related services from affecting normal broadcasting, markets, and social order, to be harmful to the safety of consciousness, social fairness, and equality, and to avoid causing damage to the legitimate rights and interests of the Chinese people.
Registration and public announcement problems include the quality of public announcement information, algorithm classification framework, risk description method, and regulatory target setting. A way to improve algorithm management based on accurate algorithm recognition is to establish stronger disclosure content and quality demands. The disclosure content should be renamed to general information on an artificial intelligence system or service system. In addition, in order to reduce the difficulties caused by the lack of algorithm classification and grade classification, it is necessary to prevent the algorithm from intervening excessively in the dominant object. A clearer solution is to look at the relationship between norms and development. There is no need to unnecessarily subdivide and define the type of algorithm, and on the contrary, the risk rating of the service should be considered as the main consideration req...
2020년 이래 국제기구와 EU, 미국이 제기한 인공지능 규범에서는 기술적성격의 알고리즘 정의를 존중하는 입장을 채택하였다. 이런 상황 하에서 실정법이 안내하는 연구는 현실에 입각해서 알고리즘 개념을 지나치게 확대하지 말아야 한다. 근래 신념의 차이, 부정적인 편견, 군중 심리 등의 인지 차이가알고리즘에 대한 사람들의 객관적인 인지를 심각하게 왜곡시켰다. 오로지 일체의 간섭을 배제해야만 비로소 인공지능 알고리즘의 본질과 이에 근거를 둔효과적인 법률 규제를 명확히 할 수 있다.
알고리즘의 인지 차이는 데이터, 연산능력, 인공지능, 모델 형태로 나타난다. 알고리즘과 연산의 차이를 논한다면 알고리즘은 근본적으로 인공지능의정교한 연산 특징을 부여할 수 없다. 단순한 수학적 의미에서의 알고리즘은직접적인 재산 가치가 전혀 없으며, 원칙상에서도 법률의 배타적 보호를 받지않는다. 중국「특허법」 제25조는 지적 활동의 규칙과 방법은 특허권을 부여하지 않는다고 규정하였으나, 알고리즘은 특정문제를 해결하는 지적 활동의규칙과 방법에 속한다. 당연히 만약 기술문제의 해결 및 기술효과를 발생시키는 기술이 신규성, 창조성 및 실용성의 요구에 부합한다면, 내적으로 알고리즘을 포함한다고 하더라도 특허권이 부여될 수 있다. 그러나 관건은 기술에 대한 권리 수여인 것이지 알고리즘이 아니다.
한편 알고리즘 인지가 지나치게 편향되는 것을 방임한다면 인공지능법률규제는 그 대상과 근거, 목적과 수준에 있어서 심각한 문제가 출현하게 되기때문에 알고리즘 규제에 대해 논의를 해야만 한다. 알고리즘에 대한 규제는단행법률 제정, 데이터법률을 통한 대응 등을 통해 가시화되고 있기 때문에가장 신뢰할 만한 규제 루트는 데이터에 있고 알고리즘에 있지 않다. 그러나기기학습, 데이터의 先경험지식, 부적절한 데이터 처리 등 데이터의 수집과 보존, 처리를 통해 인공지능 발전은 지속되어야 한다.
알고리즘 관리는 일종의 검색도구가 되는데, 검색이 사회통념과 거리가 먼편향성을 보이면 적절하지 않으며 과적합의 곤란한 상황이 발생할 수 있다. 한편 “인터넷정보서비스 알고리즘 추천 관리 규정” 조정 유형 범위는 ‘생성합성류, 개성화 수출류, 순서 정선류, 검색여과류, 배치 결정류 등’을 포함한다. 분명한 것은 “인터넷정보서비스 알고리즘 추천 관리 규정”의 성질이 여전히내용의 관리에 기반을 두고 있다는 점이다. 특히 관련 서비스가 정상적인 방송과 시장, 사회질서에 영향을 끼치는 것을 방지하고, 의식의 안전 및 사회공정과 평등에 위해가 되며, 중국국민의 합법적인 권익에 피해가 조성되는 것을 회피해야 한다.
등록과 공고의 문제는 공고정보의 품질, 알고리즘 분류의 틀, 리스크 묘사방법, 규제대상 설정 등이 있다. 정확한 알고리즘 인지에 기반을 둔 알고리즘관리의 개선방안으로는 더욱 더 강력한 공시내용과 품질 요구를 제정하는 것이다. 공시내용을 인공지능시스템 또는 서비스시스템의 일반정보로 명칭을 변경해야 한다. 또한 알고리즘 분류와 등급 분류의 부족함 때문에 초래하는 어려움을 감소시키기 위하여 알고리즘이 지나치게 지배대상에 개입하는 것을 방지해야만 한다. 더 분명한 해결방법은 규범과 발전의 관계를 정확하게 바라보는 것이다. 불필요하게 알고리즘 종류를 지나치게 세분화하여 규정할 필요가없고, 반대로 서비스의...
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