혹시 이런 어려움을 겪고 계신가요?

연구코칭의 효과

1. 하바드 대학교 (Harvard University) 

• 기밀 데이터 보호: 연구 과정에서 생성되거나 사용되는 민감하거나 기밀성이 높은 데이터(High-Risk Data)는 공개적으로 접근 가능한 AI 도구에 입력금지

• 출처 및 투명성: 연구 보고서, 논문 등 최종 결과물에 AI 사용 여부, 사용된 도구, 데이터 처리 방식을 명확하고 투명하게 밝힐 것

• 데이터 무결성 검증: AI가 생성한 모든 데이터, 코드, 텍스트에 대해 연구자가 직접 철저히 검증하여 오류(환각)나 편향성이 없는지 확인

• 윤리적 위험 평가: 연구 프로젝트 시작 전에 AI 사용이 가져올 수 있는 잠재적인 사회적, 윤리적 위험을 식별하고 이를 완화할 계획을 수립

• 저작권 및 지적 재산권: AI를 활용하여 생성된 결과물의 지적 재산권(IP) 및 기존 저작물의 저작권 침해 가능성을 항상 고려하고 준수

2. MIT (Massachusetts Institute of Technology)

• AI 책임성 (Accountability): AI 사용으로 인해 발생하는 모든 연구 결과 및 그 영향에 대한 최종 책임은 항상 연구원에게 있음
• 공정성 및 편향성 최소화: 연구 데이터 셋 및 AI 모델의 설계 단계에서부터 인종, 성별, 배경 등에 기반한 편향성(Bias)을 최소화하고 공정성(Fairness)을 확보
  
• 시스템 투명성 및 설명 가능성 (Explainability): AI 모델의 의사 결정 과정이 투명하게 이해될 수 있도록 노력해야 하며, 결과에 대한 설명 가능한 근거 제시
• 연구 데이터 보안: MIT 보안 시스템 내에서만 AI 도구를 활용하여 데이터를 처리해야 하며, 데이터 유출 방지를 위한 기술적 및 관리적 조치를 취할 것
• 사용자 교육: 연구원들은 AI 도구의 기능, 한계, 윤리적 가이드라인에 대한 충분한 교육을 이수하고 AI를 책임감 있게 사용

3. 케임브리지 대학교 (University of Cambridge)

• 학술적 정직성 유지: AI 사용은 연구의 학술적 정직성(Academic Integrity)을 훼손해서는 안 되며, AI를 활용한 자료는 표절(Plagiarism)로 간주

• 승인된 도구 사용: 연구 목적의 데이터 처리 시 대학 IT 서비스팀이 승인하고 보안 기준을 충족하는 AI 도구만 사용

• 민감 정보 입력 금지: 연구 참여자의 개인 식별 정보(PII)나 대학의 기밀 정보를 외부의 제3자 AI 서비스에 입력하는 행위 금지

• 결과 검토의 의무: AI가 생성한 초안, 데이터 분석, 코드 등은 최종적으로 인간 연구자의 철저한 검토와 수정을 거쳐야 하며, 이를 그대로 제출 금지

• AI 관련 법규 준수: 데이터 보호법(GDPR 등), 정보보안 규정 등 AI 활용과 관련된 모든 국내외 법규 및 규제를 준수

4. 옥스퍼드 대학교 (University of Oxford)

• 연구 독창성 보장: AI는 연구자의 보조 도구로서만 사용되어야 하며, 연구의 핵심적인 통찰력과 독창성(Originality)은 연구자 본인의 역할

• 데이터 통제권 유지: 연구자는 자신이 사용하는 AI 도구에 대해 데이터 통제권(Control over Data)을 유지해야 하며, 데이터의 오남용 감시 책임

• 지침 숙지 및 적용: 연구를 수행하는 각 부서 및 기관에서 제시하는 AI 활용에 관한 구체적인 지침을 반드시 숙지 후 본인의 연구에 적용

• 오류 및 편향 공개: AI 시스템의 알려진 한계, 오류, 편향 가능성을 인지하고, 연구 결과 발표 시 이러한 요인들이 결과에 미친 영향을 솔직하게 공개

• 자원 효율성: 고성능 컴퓨팅 및 AI 자원을 사용할 때는 연구의 필요성을 명확히 하고, 에너지 효율성 및 지속 가능성을 고려하여 자원을 책임감 있게 사용

5. 스탠퍼드 대학교 (Stanford University) 

• 책임성(Accountability) 및 위험 기반 접근: AI 시스템 개발 및 활용으로 인한 모든 결과와 잠재적 위험에 대한 최종 책임은 연구자에게 있음, 특히 자동화된 의사결정 과정에 대해 위험 기반 접근을 채택하고 리스크 관리에 적극적으로 대처

• 데이터 유입 통제 및 모니터링: AI 시스템의 개발과 훈련에 사용되는 데이터의 유입 경로에 대한 통제를 모니터링하고 유지해야 하며, 특히 개인적인 데이터의 경우 사용 목적을 명확히 공개할 것

• 공정성(Fairness) 및 차별 경계: 알고리즘 결과에서 의도적인 사회적 차별이 일어나지 않도록 경계하고, AI 개발 과정 전반에 걸쳐 차별과 편견이 없도록 설계 (학습 데이터를 사회 윤리에 근거하여 수집·분석·활용)

• 알고리즘의 독립성 및 설명 가능성(Explainability): 알고리즘이 누군가에 의해 자의적으로 훼손되거나 영향받지 않도록 엄정하게 관리해야 하며, 이용자와의 신뢰를 위해 기업 경쟁력을 훼손하지 않는 범위 내에서 알고리즘에 대해 성실하게 설명할 의무

• 성능 최적화와 진실성(Truthfulness)의 균형: AI 모델을 판매 성과 등 특정 성과를 위해 최적화할 경우 진실성이 왜곡되거나 거짓을 생성할 수 있음을 인지하고, 정확성과 윤리적 사용 간의 균형을 유지

참으로 많은 기록이 있습니다.

2008년 참으로 작은 출발이었습니다.

어느새 16년이 흐르면서 소중한 성과들이 눈에 뜁니다.