MIT의 세계프로젝트 AI정책 책임자 루이스 비드가레이 박사... "AI에서 신뢰는 아마도 가장 중요한 문제 일 것"
인공지능(AI)은 실행과 구현(Implementation)의 단계에 들어가 있다. AI에 대한 투자는 광범위한 분야에서 유스케이스에 의해 더욱 가속되고 있다. 업종별로는 헬스케어, 금융, 소매, 전문적 서비스 등에 가장 괄목할만한 성장과 결과를 내고 있다.
또한 AI를 효율적으로 진행시키려면 어떻게 하면 좋은가 하는 문제와 AI 기술의 급속한 발전과 배포로 거대 기술 기업이 시장 지배력을 강화하는 데 도구가 될 수 있는 가능성을 포함해 AI가 경제에 미치는 영향과 프라이버시, 공정성 및 편견과 같은 사회적 책임 문제, 정치적으로 영향을 줄 수 있는 시점에 직면하고 있는 것이다.
이에 전 세계적으로 인공지능 기술의 급속한 발전과 배포에 따른 강력한 AI 정책이 대두되고 있다. 즉, 사람들을 사생활 침해, 착취 감시, 편파 알고리즘 등으로부터 가이드라인이나 규제 등에 이어 몇몇 국가에서는 강력한 법 제정을 요구하고 나섰다.
그러나, 그러한 법률의 입안 및 통과는 결코 쉬운 일이 아니다.
MIT의 세계프로젝트 AI정책 책임자인 루이스 비드가레이(Luis Videgaray) 박사는 지난 19 일(현지시간) MIT 국제연구센터가 주최한 스타 포럼(Starr Forum) 강연에서 "AI 정책, 이것은 매우 복잡한 문제" 라며, "이것은 한 번의 보고로 해결될 일이 아니다. 전문적인 대화와 공감대가 형성 되어야하고, 시간이 좀 걸릴 것이다. 앞으로 몇 년이 걸릴지 모를 것이다." 라고 말했다.
그의 강연을 통해 "AI에서 신뢰는 아마도 가장 중요한 문제 일 것" 이라며, 경제 및 정치 역학에 민감하고 물질적 공정성 및 민주적 심의에 기반 한 전 세계 AI 정책에 대한 야심찬 비전도 설명했다.
그는 2012 년부터 2016 년까지 멕시코의 재무장관과 2017 년부터 2018 년까지 멕시코의 외교부장관으로 재직했다.
또 그는 연설에서 “AI와 관련된 몇 가지 주제를 설명하면서 정책 입안자들이 특히 명심해야 한다”고 말했다. 여기에는 정부의 AI 사용이 포함된다며, AI 기술을 주도하고 통제하려는 중국의 강력한 정책에서부터 미국에서 사용되는 느슨한 방법에 이르기까지 AI 사용과 규제에 따른 각기 다른 지리학에 주목했다.
특히 그는 AI가 기술에 대한 최신 정보를 유지하는 것이 어렵다는 것에 정보 지연 문제와 미디어의 과대광고는 AI와 그 응용에 대한 인식을 왜곡시킬 수 있다고 지적했다. 또 최근 MIT의 미래 노동력 태스크 포스 보고서를 제시하면서 "장거리 운전에서 트럭 운전자의 직업이 손실 될 것이라는 보도에서 그 증거는 거의 없다" 라며, AI 기술로 대체할 직업 수에 대한 불확실성에 대한 반론을 제시했다.
이러한 일반적인 문제를 염두에 두고 정책 입안자들은 AI에 대해 어떻게 해야 합니까? 란 질문에 그는 몇 가지 구체적인 제안을 했다. 우선, 정책 입안자들은 더 이상 일반적인 철학적 원칙, 즉 여러번 수행된 아이디어, 일반적인 아이디어 수렴과 함께 개요를 설명해서는 안된다며, 원칙은 AI 정책을 위한 필수이지만 충분하지 않은 조건으로 정책은 불확실한 조건에서 어려운 선택을 하는 것에 관한 것이라고 말했다.
실제로 그는 특정 산업에 특화된 많은 AI 정책 결정을 통해 더 많은 진전을 이룰 수 있다고 강조했다. 예를 들어, 의료 진단과 관련하여 정책 입안자들은 기술이 정확하게 사용되기를 원하고 설명하기를 원하고, 기술이 공정하고 편견 없이 정보를 안전하게 유지하기를 원하는 등의 많은 목표가 있다. 그러나 이들은 서로 상충되거나 충돌할 수 있다며, 이것이 절충점에 관한 것을 명확히 해야 한다고 강조했다.
"원칙에 따라 일하는 것은 아주 작은 한계 수익률을 가지고 있습니다" 라며, "우리는 다음 단계로 갈 수 있다. 원칙은 AI 정책에 필요하지만 충분조건은 아니다. 왜냐하면 정책은 불확실한 상황에서 어려운 선택을 하는 것이기 때문이다" 라고 말했다.
실제로, 그는 많은 AI 정책 결정들이 특정 산업에만 집중되어 있기 때문에 더 많은 진전이 있을 수 있다고 강조했다. 예를 들어, 의료 진단과 관련하여 정책 입안자들은 기술이 매우 정확하기를 원하지만, 기술 또한 설명가능하기를 원하고, 공정하고, 편향되지 않고, 정보가 안전하기를 원한다. 또 서로 충돌할 수 있는 많은 목표가 있다. 그래서 이것이 모두 절충(trade-offs)에 관한 것이다."라며, 궁극적으로 AI 정책의 미래는 협력적이고 서로 보완적일 것이라고 강조했다.