AI가 고용 및 의료와 같은 삶을 바꿀 수 있는 주요 결정에 영향을 미칠 정도로 발전함에 따라, 미국 당국은 AI 적용의 편견을 제한하는 규정을 제안하라는 압박을 받고 있습니다.
그 결과, 사회의 일부 계층에서 긴박감이 존재함에도 불구하고, 제안된 정부 법안은 AI 거버넌스를 제정하는 데 어려움을 겪는 사회의 다양한 계층의 반대에 직면하고 있습니다.
주 간 AI 규정 균형 맞추기
콜로라도, 코네티컷, 텍사스와 같은 주에서는 입법자들이 AI 시스템이 차별을 받지 않도록 개선하는 데 도움이 될 수 있는 방안을 모색하고 있습니다. 이러한 정책은 AI 시스템이 의사 결정을 위해 어떤 데이터를 사용하는지, 어떤 데이터를 어떻게 처리하는지, 그리고 편향 위험이 있는지 등을 설명하는 투명성과 책임성을 강조합니다.
무엇보다도, AI는 이미 이민자 명단에 있는 사람들에 대한 차별로 이어지는 경우를 대비해 데자뷰 현상을 일으키지 않도록 설계되어야 합니다.
콜로라도 출신 민주당 소속 로버트 로드리게스 상원의원은 그들이 취한 획기적인 접근 방식이 중요하다고 강조했습니다. 그는 새로운 모델을 시험하는 데 따르는 다양한 문제와 혁신의 어려움을 언급했습니다.
업계가 혁신 도구를 최대한 활용하고 있지만, 가능한 가장 엄격한 조치를 취하기 위해 싸우는 불만을 품은 시민권 단체와 얼마나 많은 공개가 충분한지 궁금해하는 사람들 사이에서 우위를 차지하기 위한 새로운 싸움이 특히 중요합니다.
알래스카, 조지아, 버지니아 등의 주를 대표하는 비당파 의원 그룹은 전국적으로 거래되는 기술 회사에 대한 일관성 없는 규제 형성을 방해할 교차 유형 규제를 우선시했습니다.
AI 규제 놓고 업계와 인권단체 충돌
AI 규제의 허점은 이견이 없다는 것이 아닙니다. 업계 주요 기업들은 한편으로는 결의안의 지지를 받고 있지만, 다른 한편으로는 소송 제기와 영업비밀 공개 요구에는 때때로 반대합니다.
마찬가지로 콜로라도에서 제안된 규칙과 코네티컷에서 제안된 규칙처럼, 회사가 정기적으로 평가서를 제출할 필요가 없도록 하는 규칙은 업계가 회사를 덜 두려워하는 것처럼 보이게 하는 절차를 완화하는 것이 될 수 있습니다.
노조원과 소비자 활동가들은 더 엄격한 규칙을 요구하는 한편, 자유 무역을 지지하는 사람들도 있습니다. 그들은 시민 소송 제도가 없다면, 준수의 어려움 때문에 이러한 권익을 철저히 보호하고 집행하는 것이 불가능할 것이라고 주장합니다. 이러한 소송 사유가 실질적으로 법률에 따라 해석되는지 여부에 대한 논쟁은 종종 다양한 이해 집단 사이에서 의견이 엇갈리는 쟁점입니다.
캘리포니아주가 일반 시민에게 소송을 제기할 수 있는 조항을 폐지한 데 이어, 기술 회사인 Workday도 사법 패널이 모든 기술 관련 결정을 비전문가 판사에게 맡기는 것에 대한 우려 때문에 이 법안을 지지했습니다.
이러한 논쟁에도 불구하고, 그러한 절차에 대한 규제의 중요성은 일반적인 인식입니다. 하버포드 대학의 소렐 프리들러 교수는 소송이 미국인들이 자신의 권리를 위해 법적 시스템을 활용하는 공식적인 방식이라고 주장합니다. 이는 소송을 통해 이의를 제기할 자유의 필요성을 강조합니다.
협력적 노력이 AI 규제를 형성합니다
AI를 중심으로 한 규제 개발을 고려할 때, 정부 구성원, 업계 리더, 그리고 관련 부문 전체 간의 지속적인 대화가 AI를 더 엄격하고 규제된 방향으로 천천히 그러나 확실하게 움직이는 열쇠라고 할 수 있습니다.
사회에 깊이 얽혀 있는 AI 기술의 복잡성을 해결하기 위해서는 규제가 필요하지만, 이는 반드시 필요한 것으로 간주되어야 합니다. 코네티컷 주 상원의원 제임스 마로니와 같은 정책 입안자들은 규제 제정 과정에서 협력적인 접근 방식을 통해 AI 기술 간의 균형을 맞추고 혁신을 촉진하는 동시에 안전성과 신뢰를 확보해야 한다고 강조합니다.
이 분야의 입법 활동 결과는 기존 및 신기술 규제와 관련하여 미국뿐 아니라 전 세계적으로dent 남길 가능성이 높습니다. AI 개발과 함께, 시민권을 보호하는 동시에 기술 개발을 진전시키는 것이 중요한 목표가 됨에 따라, 모듈식 구조를 갖추고 시민권에 대한 충분한 정보를 갖춘 입법 체계를 마련해야 할 필요성이 더욱dent 해지고 있습니다.

