MIT, AI 위험을 밝히기 위한 데이터베이스 개발
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MIT CSAIL 및 MIT FutureTech의 연구자들이 인공지능(AI)과 관련된 잠재적 위험을 강조하는 데이터베이스를 편집했습니다. 데이터베이스에는 700개 이상의 위험이 포함되어 있으며, 대부분(51%)은 인간 요인(34%)보다는 AI 시스템에 기인합니다. 흥미롭게도, 대부분의 위험(65%)은 개발 과정이 아닌 AI 배포 후에야 밝혀집니다. 포괄적인 AI 프레임워크가 제공됨에도 불구하고 약 30%의 위험이 감지되지 않습니다. 데이터베이스는 안전, 실패, 한계, 사회경제적 및 환경적 피해, 차별, 독성, 프라이버시, 보안, 오용 등 다양한 위험 영역을 다루고 있습니다. AI의 이익과 이러한 위험을 균형있게 맞추는 것이 과제입니다. 전문가들은 AI 응용 프로그램의 영향을 이해하고 이익을 평가하기 위한 벤치마크를 수립하는 모델이 필요하다고 강조합니다. 또한, 안전하고 효과적인 구현을 위해 AI 거버넌스와 위험 평가의 중요성을 강조합니다.인공지능(AI)과 관련된 위험의 3분의 1 정도는 알 수 없습니다. 이러한 위험을 조명하기 위해, MIT 연구자들은 700개 이상의 AI 위험에 대한 공개 데이터베이스를 개발했습니다. 이 데이터베이스는 인간(34%)보다 AI 시스템(51%)에 더 많은 위험이 귀속된다는 것을 강조했습니다. 또한, AI 배포 후(65%)에 위험이 발생할 가능성이 개발 중(10%)보다 높았습니다. 그러나 데이터베이스는 식별된 위험 중 약 70%만을 포착했습니다. 가장 자주 다뤄진 위험 분야에는 AI 시스템 안전, 사회경제적 및 환경적 피해, 차별 및 독성, 프라이버시 및 보안, 악의적인 행위자 및 오용 등이 포함되었습니다.
이러한 벤치마크는 AI의 위험과 보상을 이해하는 데 도움이 되지만, 보상이 위험을 능가하는 시점을 결정하는 것은 어렵습니다. 전문가들은 그러한 평가를 내리기에는 아직 이르다고 제안합니다. AI 채택은 빠르게 진행 중이며, 기술 관련 문제, 프라이버시, 보안, 신뢰, 사용자 수용성, 비용에 대한 우려는 신중함의 필요성을 정당화합니다. 복잡한 AI 응용 프로그램의 영향과 이익을 평가하는 데는 시간이 걸릴 것입니다. AI에 관한 과대광고가 줄어들면서 기업들은 그 사용과 관련된 위험과 보상을 신중하게 평가할 필요가 있으며, 보다 강력한 AI 거버넌스가 필수적입니다.
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