Privacy and Data Protection in the Public and Private Sector in the AI Era Focusing on Profiling in Business and Investigative Processes

AI 예측을 통한 프로파일링이란 빅데이터를 학습한 AI에 의한 출력 결과이며, 광고, 보험, 인재 소개, 범죄예방 등 다양한 분야에서 이용되고 있다. AI 예측과 프로파일링의 이점은 다음과 같이 몇 가지로 요약할 수 있다.<br/> 우선 객관적이고 정밀한 예측과 분석이 가능하다. AI 예측과 프로파일링은 인간의 직감이나 경험에 의지하지 않고, 객관적이고 고정밀도의 예측이나 분석을 실시할 수 있다. 이것에 의해, 사물의 관계성이나 미래의 경향을 보다 정확하게 파악할 수 있다. 사업자와 소비자 모두에게 편의성과 경영 효율의 향상을 기대할 수 있다. AI 예측과 프로파일링은 사업자에게도 소비자에게도 장점이 있다. 이를 통해 비용절감과 매출증가 등의 경영 효율성 향상을 기대할 수 있다. 다음은 사회의 과제해결에 기여할 수 있다.<br/> AI 예측과 프로파일링은 사회 전체에도 장점이 있다. AI 예측과 프로파일링은 질병의 조기발견과 치료, 인재의 최적 배치와 육성, 범죄의 예방과 대책 등 다양한 과제의 해결에 공헌할 가능성이 있다. 하지만 AI 예측 및 프로파일링 문제는 다음과 같이 요약할 수 있다.<br/> 개인의 프라이버시나 자기 결정권이 침해될 우려가 있다. 우선, AI 예측과 프로파일링은 개인의 프라이버시나 자기 결정권이 침해될 우려가 있다. 예를 들어, AI에 의한 프로파일링은 차별이나 편견을 조장할 가능성이 있다. AI의 책임과 투명성이 불충분하면 신뢰성과 윤리성이 손상될 수 있다. 다음으로 AI 예측과 프로파일링은 AI의 책임과 투명성이 불충분할 경우 신뢰성과 윤리성이 손상될 수 있다. 따라서 AI의 예측이나 분석에 대한 신뢰가 저하되거나 잘못된 판단이나 행동을 일으키거나 할 수 있다. AI에 의한 프로파일링은 데이터를 기반으로 예측하므로 사람의 주관은 반영되지 않는다. 마지막으로 AI 예측과 프로파일링은 데이터를 기반으로 예측하기 때문에 사람의 주관은 반영되지 않는다. 그리고 궁극적인 결정은 인간이 실시해야 한다.<br/> AI 예측과 프로파일링의 문제점에 대해 다음과 같은 대응책을 생각할 수 있다. AI의 책임과 투명성 확보를 위해 AI의 알고리즘과 학습데이터는 오픈하거나 제3자의 검증이나 감사를 받아야 한다. AI에 의한 프로파일링의 적절한 활용을 위해 AI의 예측이나 분석은 참고정보로 취급하고 최종적인 결정은 인간이 실시해야 한다. AI 예측과 프로파일링은 비즈니스 분야에서 효과적으로 활용할 수 있는 기술이지만 동시에 개인과 사회에 영향을 미칠 수 있다. AI 예측과 프로파일링을 활용할 때는 그 장점과 단점을 이해하고 적절한 조치를 취하는 것이 중요하다. 인공지능 예측과 프로파일링은 인간과 인공지능의 협동으로 더 나아질 것이다.