•  


팝콘플래닛 記事콘 :: 討論터
마감

人工知能 判事를 導入하는 것에 對해 어떻게 생각하나요?

討論期間 2024.03.07 ~ 2024.04.07

 



지난 12月, 靑瓦臺 國民 請願 홈페이지에 공정한 判決을 위해 人工知能(AI) 判事를 採用해달라는 請願이 올라왔습니다. AI 判事는 大規模의 判決 事例 데이터를 學習한 뒤 이를 바탕으로 判決을 할 수 있어요. 北유럽 에스토니아에서는 이미 2019年부터 一部 事件에 對한 判決을 AI 判事에게 맡기고 있지요.



 





(出處: 게티이미지뱅크)



 



一部 사람들은 AI 判事가 人間 判事보다 같은 種類의 事件에 一貫된 決定을 내릴 수 있다며 AI 判事를 導入하는 데 贊成해요. 2011年 美國 컬럼비아大學校 비즈니스스쿨 조나단 레바브 敎授는 이스라엘 法院의 假釋放* 判決 事例 1112件을 分析한 結果, 判事들이 쉬지 않고 反復的으로 判決을 할 때 假釋放을 許可하지 않는 傾向이 있었다고 밝혔어요. 判事의 感情이나 健康 狀態가 判決에 影響을 끼칠 수 있다는 것을 意味하는 硏究 結果지요. 



 



 



反面 AI 判事의 判決은 信賴하기 어렵다는 意見도 있습니다. AI는 눈에 보이지 않는 價値를 判斷하지 못하기 때문이에요. 지난해 6月 大法院 量刑 硏究會 심포지엄에서 仁川地方法院 오세용 部長判事는 “AI가 過去 資料를 바탕으로 判斷하기 때문에 時代에 맞지 않는 判決을 할 수 있다는 限界가 있다”고 말했어요. 또한 AI가 해킹되면 搜査 資料가 外部로 流出될 危險도 있지요.



 



 



여러분은 法院에 AI 判事를 導入하는 것에 對해 어떻게 생각하나요?



 



 



*假釋放: 宣告받은 刑罰 期間이 끝나지 않은 罪囚를 條件을 두고 미리 풀어 주는 것. 



 



 





(出處: 게티이미지뱅크)



 



贊成: 法院의 判決을 내릴 때 AI 判事 導入에 贊成해요. 



反對: 法院의 判決을 내릴 때 AI 判事 導入에 反對해요. 



 



 



討論터에 意見을 作成해 줄 때는 贊成 또는 反對하는 見解를 먼저 밝히고, 왜 그렇게 생각하는지 理由를 꼭 作成해 주세요. 意見 없이 作成할 境遇, 削除 措置 될 수 있습니다.



 



 





健全한 討論文化를 위해 우리 모두 努力합시다!



 





自身과 反對되는 意見이라고 ‘申告’를 누르지 마세요.



 





가장 ‘좋아요’를 많이 받은 贊成, 反對 댓글者와 시끌벅적 討論터 主題에 選定된 親舊에게는 50DS 포인트를 드립니다.



 



 


AI 判事 導入에 贊成해요.
AI 判事 導入에 反對해요.
贊成 베스트 댓글

安寧하세요. 임은규 記者입니다. 저는 '人工知能 判事' 에 贊成합니다. 그 理由를 說明하겠습니다.


1.해킹은 問題될 것 없습니다. 保安體系는 나날이 發展하고 있고 合議部 裁判처럼 여러 AI를 設置하면 될 問題가 없습니다. 그리고 인터넷이 나날이 發展하고 있는만큼 暗號體系度 發展할 것이라 豫想합니다.


2. 빠르고 正確하게

많은 분들이 'AI는 빠르니 正確하지 못하다'라고 했는데요,  AI가 그저 演算速度가 빨라서 빠른 것 뿐입니다. 例를 들어, 어떤 問題를 年産 速度가 느린 사람 ( A氏)에게 시키면 年産 速度가 느릴 겁니다. 한 1分쯤 걸렸다고 해봅시다.지금의 人間과 比喩할 수 있죠. 그다음 年産 速度가 빠른 사람(B氏)에게 問題를 냈어요. 그러면 한 10秒만에 풀었다고 假定해보세요. AI에 比喩할 수 있지요.둘의 풀이는 같습니다. 卽 人間과 AI의 基本 年産 方法은 같다는 뜻입니다. 그렇게 된다면, 풀이 過程이 같은데 年産 速度는 B氏가 더 빨랐으니 B氏가 더 많이 틀리고 신중하게 하지 않았을 것이라고 하는 것과 같습니다. 우리 境遇에는 AI와 人間 計算 速度 自體가 너무 差異납니다. 좁힐 수가 없어요.


3. 客觀的인 判斷.

判事는 賂物事件이 꽤 됩니다. 例를 들어, "高等法院 副院長 장쟈후이(?家慧)는 2006年부터 2019年까지 13年間 37名에게 4375萬 위안(藥 75億원)의 賂物을 받은 것으로 드러났다고 中央紀律檢査委員會가 지난 4日 밝혔다.(조선일보)"이것은 中國 事件, 그리고 우리나라 事件으로는 골프채 賂物로 받은 判事 無罪宣告되는 等 波動이 있습니다. 이 點을 考慮했을 떄, 判事들이 賂物을 받는 理由는 自身의 利益을 얻기 위함이잖아요, 그런데 AI는 돈을 받아도 아무런 쓸모가 없고 그것이 안좋은 것이라는 것을 學習시켜 賂物을 받지 않을 겁니다. 그 外에도 여러 곳에서 客觀的인 判斷이 頭角을 나타낼 겁니다. 게다가 앞에서 나온 대로 判事의 疲勞도 또는 氣分이 判決에 影響을 미칠 수도 있고, 人工知能은 該當 事項이 없기 때문에 더욱 客觀的인 判斷을 할 수 있습니다.





以上 임은규 記者였습니다. 感謝합니다.

反對 베스트 댓글

安寧하세요 民多情 記者 입니다.저는 人工知能 判事에 反對 합니다.

理由를 말해보겠습니다.


1. 人工知能은 正確하지 않습니다.


人工知能은 正確하지 않아요. 勿論 사람도 100%正確하지는 않죠.

둘 다 正確하지 않은데 굳이 人工知能을 使用할 必要는 없다고 생각해요.

또 或是 人工知能은 誤謬도 날 수 있습니다. 萬若 人工知能이

裁判 中인데 誤謬가 난다면 異常하게 判別을 할수도 있어요. 그럼 抑鬱한 일을 當한

사람은 아주 抑鬱할 것 입니다. 그렇게 되면 正確한 裁判이 될 수 없습니다.


2. 人工知能은 限界가 있습니다.


人工知能은 사람이 만들었고 사람이 知識을 人工知能한테 入力 합니다.

사람은 그 人工知能이 判事가 될 運命이라면 그만큼 많은 知識을 人工知能 한테

가르쳐야 합니다. 사람이 모든걸 人工知能한테 가르칠 수는 없습니다.

人工知能은 배우지 못한게 있으면 裁判을 할 때 재대로 하지못한 判定을 내릴수도 있습니다.


3. 人工知能은 智慧가 없습니다.


사람은 充分히 智慧를 뽐낼수 있습니다. 하지만 人工知能은

智慧를 잘 發揮하지 못하지 않을까요?

사람은 智慧를 통해서 智慧롭게 判決을 내릴수 있지만 人工知能은 그리 하지 못합니다.


只今까지 제 글을 읽어주셔서 感謝합니다.

目錄보기

댓글 157
反對해요
- "漢字路" 한글한자자동변환 서비스는 교육부 고전문헌국역지원사업의 지원으로 구축되었습니다.
- "漢字路" 한글한자자동변환 서비스는 전통문화연구회 "울산대학교한국어처리연구실 옥철영(IT융합전공)교수팀"에서 개발한 한글한자자동변환기를 바탕하여 지속적으로 공동 연구 개발하고 있는 서비스입니다.
- 현재 고유명사(인명, 지명등)을 비롯한 여러 변환오류가 있으며 이를 해결하고자 많은 연구 개발을 진행하고자 하고 있습니다. 이를 인지하시고 다른 곳에서 인용시 한자 변환 결과를 한번 더 검토하시고 사용해 주시기 바랍니다.
- 변환오류 및 건의,문의사항은 juntong@juntong.or.kr로 메일로 보내주시면 감사하겠습니다. .
Copyright ⓒ 2020 By '전통문화연구회(傳統文化硏究會)' All Rights reserved.
 한국   대만   중국   일본