투명성과 책임성
데이터 윤리 입문
Shalini Kurapati, PhD
Co-founder and CEO, Clearbox AI
투명성
데이터 사용의 명확한 공개
신뢰 제고, 책임의 증거
이해관계자와의 소통·참여
방법
프라이버시 정책/고지
인증 및 제3자 감사
사고 공개
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Photo by Bud Helisson on Unsplash
좋은 예시
복잡한 문구는 무용지물
간결·명료·쉬운 언어, 고교 수준
가독성 좋고 짧고 명확, 단정문 위주
예:
"마케팅 이메일은 동의한 경우에만 보냅니다."
"계정을 삭제할 수 있습니다. 계정 정보는 즉시 삭제됩니다."
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https://www.nytimes.com/interactive/2019/06/12/opinion/facebook-google-privacy-policies.html
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https://www.bbc.co.uk/usingthebbc/privacy-policy-outside-the-uk/
숨기거나 호도하지 마십시오
투명성은 사용자에게 정직함을 뜻합니다
유출 발생 시 숨기거나 호도하지 마십시오
영향 대상에 대한 체계적 커뮤니케이션
조언 제공, 완화 조치와 소통 채널 안내
현실 점검
2021년 맥킨지 State of AI: 데이터·AI 실무 조사
전 세계·산업 전반 1,843명 응답
데이터 윤리 리스크 인지 30%
데이터 거버넌스 팀 보유 17%
편향 데이터셋 점검 27%
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https://www.mckinsey.com/capabilities/quantumblack/our-insights/global-survey-the-state-of-ai-in-2021
책임이란 무엇인가?
다른 원칙 구현의 핵심 전제
제3자 협력사까지 책임
데이터 보호와 개인 권리
광범위한 사회적 영향 고려
누가 책임을 지는가?
모두의 몫 :)
특정 역할에 한정되지 않음
데이터 과학, 법무·리스크, IT, 경영진
기업 디지털 책임(CDR): 데이터 윤리의 ESR격
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**CDR**: Lobschat, L., et al. (2021). Corporate digital responsibility. Journal of Business Research, 122, 875-888.
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Laten we oefenen!
데이터 윤리 입문
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