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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
남중권 (고려대학교)
저널정보
한국법철학회 법철학연구 법철학연구 제22권 제2호
발행연도
2019.8
수록면
305 - 339 (35page)

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인공지능 연구에서 중요한 위치를 차지하고 있는 머신러닝 연구가 가져올 사회적 효능에 대한 기대의 이면에는 그 부작용으로서 사회의 데이터에 기반을 두고 생성된 알고리즘이 차별을 재생산하거나 사회의 차별적 구조를 고착시킬 수 있다는 우려가 문제로 제기된다. 이 글은 머신러닝에 의한 특성추론이 어떻게 그와 같은 문제로 이어질 수 있는지 복잡한 머신러닝의 작동원리를 염두에 두면서 그에 못지않게 복잡한 차별 개념의 의미와 구조를 분석한다. 또한 머신러닝 알고리즘이 어떤 방식으로 차별에 관한 법 모델과 연결될 수 있는지 살펴봄으로써 이른바 ‘4차 산업혁명’의 기반이자 사회의 지배 조건 중 하나가 될 수 있는 인공지능 기술이 갖는 법적 함의의 일부를 추적한다.
차별 개념에는 사람 또는 사물의 차이를 인식하고 구별, 분리, 분류하는 맥락에서 사용될 경우 정당성이나 부당성의 평가에 종속되지 않는다는 측면에서 사실적이고, 정당성이나 부당성의 평가를 위해 전제된 상황을 묘사한다는 측면에서 서술적인 의미가 부여될 뿐만 아니라, 평등, 자유, 존엄성 등의 가치와 결합할 수 있다는 측면에서 규범적 의미 또한 중첩적으로 부여된다. 차별을 법적으로 규율하기 위한 차별금지법 모델을 구성하고 적용할 때 행위를 중심에 둘 것인지 아니면 결과에 중심을 둘 것인지, 그리고 각각의 행위와 결과를 구별 자체에 초점을 맞출 것인지 아니면 그 구별을 기초로 한 후행 조치에 초점을 맞출 것인지에 따라 차별의 불법성 여부도 첨예하게 갈라질 수 있다.
특히 차별 개념을 폭넓게 이해하는 간접차별 개념을 차별의 한 유형으로 포착하는 차별금지법 모델의 경우 어떤 특성을 기준으로 한 구별, 분리, 분류 그 자체 또는 이에 기초한 그 후속 결정들에 대한 법적 규제 가능성을 폭넓게 열어둔다. 그러나 역설적으로 어떤 특성을 기준으로 삼는 형식적 구조를 갖는 차별금지법 모델은 그러한 특성과 무관한 또는 통계적 관련성이 높아 합리적으로 보이는 또 다른 특성들을 추론해 내는 머신러닝을 통해 어렵지 않게 우회될 수 있다. 또한 합리적 차별을 불법으로 규정하지 않는 차별금지법 모델에서 간접차별 또는 차별효과는 그 간접성 또는 부수성으로 인해 쉽게 정당화되거나 합리화될 수 있다는 점에서 대용물을 자유자재로 사용할 수 있는 머신러닝은 차별의 양식도 대부분 간접차별의 형태로 만들어 불법적인 차별의 영역 자체를 불명확하게 만들 수 있다.
#알고리즘에 의한 차별(Discrimination by Algorithm) #차별금지법 (Anti-Discrimination Law) #특성 중심 모델(Feature-Centric Model) #대용물(Proxy) #인공지능과 법(AI and Law)

목차

국문초록
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 차별의 중첩적 의미와 구조
Ⅲ. 차별금지법 모델의 구성과 간접차별
Ⅳ. 머신러닝 알고리즘의 특성추론과 간접차별의 우회
Ⅴ. 결론
참고문헌
Abstract

참고문헌 (73)

참고문헌 신청
김승연 / 2017 / 처음 배우는 머신러닝 / 한빛미디어 google schola 김의중 / 2016 / (알고리즘으로 배우는) 인공지능, 머신러닝, 딥러닝 입문 / 위키북스 google schola 서울대 법과경제연구센터 / 2017 / 데이터 이코노미 / 한스미디어 google schola 이준일 / 2007 / 차별금지법 / 고려대학교출판부 google schola 이준일 / 2012 / 차별없는 세상과 법 / 홍문사 google schola

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