신호 AI 규제, '데이터보호' 넘어 '추론 신뢰성'까지 다뤄야

요약

A. 무쿤단, 데바얀 굽타, 수바시스 바네르지가 함께 쓴 이 논문은 AI 시스템이 개인과 사회에 영향을 미치는 결정을 점점 더 많이 매개하고 있다는 문제의식에서 출발한다. 저자들은 기존 데이터보호 프레임워크가 데이터 유출, 재식별, 프로파일링에서 비롯되는 프라이버시 피해는 다룬다고 인정한다. 그러나 데이터 수집 자체가 합법적이고 이용자 동의를 받았더라도, AI 시스템이 만들어내는 신뢰할 수 없거나 근거 없는 추론이라는 더 근본적인 위험은 제대로 포착하지 못한다고 지적한다. 이에 저자들은 추론의 타당성과 신뢰성, 투명성을 기존 데이터보호 의무와는 별도의 독자적인 규제 대상으로 다룰 것을 제안한다. 이들은 AI 거버넌스 프레임워크가 데이터 중심의 프라이버시법을 넘어서는 방향으로 진화해야 한다고 주장한다.