AI가 활용되는 사례 중 하나가 금융 분야에서 등장하고 있는 로보어드 바이저(Robo-Adviser)인데, AI 로봇은 사람 못지않은 자산관리 조언자로서의 기능을 하고 있으며, 이처럼 AI를 활용하는 사례는 금융서비스 분야에서 급속히 늘어나고 있다. 그리하여 우리나라의 금융업계도 AI 도입에 본격적으로 경쟁에 돌입하고 있다. 금융 분야는 반드시 수리적인 분석과 연결되어 있고, AI를 이용한 기술 혁신의 영향을 받기 쉬운 분야이기 때문에 AI가 활용될 수 있는 최적의 분야 중 하나가 금융 분이다. 따라서 우리나라의 은행을 비롯한 금융업계 AI 를 활용한 각종 서비스를 제공하고 있고 보다 나은 AI를 개발하기 위해 노력하고 있다. 그런데 AI를 둘러싼 각종 법적 문제 또한 많은 것도 사실이다. 그리하여 이 논문은 우리나라의 금융 분야에서의 AI의 활용상황, AI와 금융규제, AI에 의한 서비스와 고객보호 등에 대해 살펴 본 후, AI와 현행법의 과제, 그리고 미래의 법제도 등에 대하여 살펴보았다. 무엇보다도 AI에게 법인격을 인정해야 하는지에 대해서는 책임귀속기능이나 법체계의 안정화 가능에 크게 기여하는 바가 없을 것으로 보이고 AI에게 법인격을 인정할 경우, 현존하는 기술적 능력 범위에서 AI를 통 제할 수 없음을 증명한 사업자는 사용자책임에서 벗어날 수 있게 되는 문제점이 존재한다. 이는 결국 사업자로 하여금 통제가 불가능한 AI를 활용하도록 조장하는 결과를 초래할 것이기에 현재로서는 AI에게 법인격을 인정하는 것에 찬동하지 않는다. 이 이외에도 AI에 의한 시장안정성의 위협을 어떻게 해결할 것인지의 문제와 AI가 딥 러닝의 방법에 의한 학습을 통해 얻은 지식을 가지고 의 사결정을 한 경우 그 의사결정이 어떤 과정에 의해 이루진 것인지가 명확하지 않고 블랙박스(black box)화 되는 문제 때문에 규제당국이 문제의 소재를 찾아내는 데 어려움을 겪게 되고, AI를 이용한 의사결정이 금융시스템 전체에 손해를 야기한 때, 책임소재를 밝히기가 쉽지 않은 문제점이 존재한다. 또한 소비자보호에 있어서 로보어드바이저와 관련하여 이해상충 방지체계를 어떻게 구축할 것인지 등에 대해 심도 있는 연구가 진행되어야 할 것으로 보인다.

인공지능기술은 사용자의 언어, 목소리 톤, 표정을 인지하고 학습하여 다양한 맥락에서 사용자의 감정에 대응할 수 있도록 발전하고 있다. 여러 인공지능 기반 서비스 중에서 특히 사용자와의 커뮤니케이션이 중요한 서비스 다수는 감정을 표현하는 인터랙션을 제공한다. 그러나 인공지능 시스템의 감정을 표현하는 수단으로서의 비언어적 인터 랙션에 관한 연구는 아직 미비하다. 이에 조명효과 중 특히 색상과 깜빡임 운동을 중심으로 인공지능 디바이스의 감성 인터랙션을 연구하였다. 본 연구에서 구현한 인공지능 디바이스 프로토타입은 red, yellow, green, blue, purple, white 6가지의 조명 색상과 느림, 중간, 빠른 세 단계 속도의 깜빡임 효과로 감정을 표현한다. 프로토타입을 활용하여 20대부터 30대 남녀 50명을 대상으로 인공지능 디바이스의 색상별, 속도별 조명 효과가 표현하고 있는 감정에 응답 하는 실험을 진행하였다. 실험 결과 각 조명 색상은 기존 색채감성연구에서 드러난 감성적 이미지와 대체로 유사한 감정을 나타내는 것으로 평가되었다. 조명의 깜빡임 속도는 감정의 각성과 밸런스의 변화에 영향을 주었으며, 이 때 각성의 변화 양상은 모든 색상에서 유사한 기조를 보였다. 밸런스 변화 양상은 기존 색채감성연구의 감성적 이미지와 어느 정도 관련이 있지만 색상 별 차이가 있는 것으로 관찰되었다. 인공지능 시스템을 탑재한 사물의 종류와 인공지능 디바이스가 점점 다양해지는 현 시점에서, 본 연구결과는 조명을 통한 인공지능의 감성 인터랙션을 설계할 때 기여할 수 있을 것으로 기대된다.

우리나라 특허법은 “자연법칙의 이용성”을 기준으로 발명의 성립성을 판단하고 있다. 또한 법원은 발명의 성립성을 판단할 때 발명에 기술적 특성이 있는지, 발명이 구체적이고 실용적인 효과를 가져다주는지, 혹은 그러한 효과를 가져다주는 기술적 수단이 있는지에 초점을 맞추었다. 하드웨어 내부 또는 외부에서 물리적 변환을 야기하는 경우에 자연법칙의 이용성을 인정한 판례가 있었다. 또한 소프트웨어에 의한 정보처리가 하드웨어 또는 컴퓨터상에 구체적으로 구현되고 있는지를 발명의 성립성 기준으로 삼은 바 있다. 이러한 우리나라의 발명의 성립성은 일본, 미국 및 유럽의 발명의 성립성과 어느 정도 유사한 점을 공유하는 것으로 보인다. 인공지능기술이 발전함에 따라 인공지능기술이 우리나라 특허법 하의 발명의 성립성과 다음과 같은 면에서 충돌할 가능성이 있다. 첫 번째, 인공지능의 메커니즘은 설명하기가 어려워, 명세서에 발명에 대한 구체적인 설명을 요구하는 발명의 성립성 법리를 만족하기 어려울 수 있다. 두번째, 인공지능이 과학, 공학, 컴퓨터 등 기술적 분야뿐만 아니라 언어학, 문학, 경제학 등의 비기술적 분야에 적용됨에 따라 기술적 특성이 있어야 발명으로 인정하는 발명의 성립성 법리와 부딪칠 수 있다. 세 번째, 인공지능이 약한 인공지능에서 강한 인공지능으로 발전함에 따라 추상적 아이디어 또는 인간의 정신적 프로세스를 범용 컴퓨터에 단순히 적용한 것에 불과하다는 이유로 인공지능 발명의 성립성을 부정할 가능성이 있다. 하지만 이러한 잠재적 갈등은 우리나라 특허법의 발명의 폭넓고 유연한 정의에 의해 자연스럽게 해결될 수 있을 것으로 보인다. 입법부에 의해서 주도되는 특허법의 대대적인 개정 없이도, 사법부 또는 특허청이 특허법의 “자연법칙의 이용성” 문구를 유연하게 해석, 발명의 외연을 넓힘으로써 인공지능기술을 포섭할 수 있도록 하는 것이 좋을 것으로 사료된다.

The purpose of this paper is to examine some of the profound effects of Augmented Intelligence (AI) on Product, one of the “Four-Ps” of marketing: Product, Price, Place, and Promotion. Today’s customers are used to extreme convenience, beyond the brick-and-mortar shopping experience, and beyond online images. Customers increasingly demand more information, and more personalized information. This paper addresses how the presentation of products has changed. This paper is conceptual, based on a review of academic literature on marketing strategy, psychology, AI, and Machine Learning as chronicled in major marketing and business research journals.

4차 산업 혁명 시대에 인공지능은 IT 기업을 중심으로 기업들의 핵심 사업 전략이 되고 있다. 그리고 국내외 주요 포탈 기업들 또한, 인공지능 기반의 검색 서비스를 출시하고 있다. 인공지능 검색 서비스는 이미지·음성과 같은 비정형 데이터를 활용하며 검색 패러다임을 확장시켰다. 하지만 기존의 텍스트 기반의 검색 서비스와 다른 인터페이스를 제공한다. 익숙하지 않은 인터페이스는 서비스의 사용성을 저해할 수 있는 요소로, 인공지능 검색 서비스를 이용에 따른 사용성에 변화를 알아볼 필요가 있다. 본 연구는 네이버앱 8.9.3 베타버전을 사례로 인공지능 검색 서비스를 실험한다. 실험은 네이버앱 사용 경험이 있는 20대와 30대 30명을 대상으로, 네이버앱의 인공지능 검색 서비스인 스마트 렌즈, 스마트 보이스, 스마트 어라운드, AiRS 추천 콘텐츠의 사용성을 기존의 네이버앱 검색과 비교하여 평가한다. 실험분석 결과, 기존의 네이버앱 검색과 비교하여 통계적으로 유의미한 사용성 변화가 있는 것으로 나타났다. 스마트 렌즈, 스마트 보이스, 스마트 어라운드는 양(+)의 상관관계가, AiRS 추천 콘텐츠는 음(-)의 상관관계가 있었다. 본 연구는 인공지능 검색 서비스를 적용에 따른 사용성 변화를 평가하고 분석한 것으로, 추후 인공지능을 활용한 서비스의 사용성 평가 연구에 유용한 자료가 될 것으로 기대한다.

This study analyzed to what degree artificial intelligence conversation systems can recognize and respond to human’s emotion language, and it aimed to suggest areas that need to be supplemented for emotional exchange conversations. For this purpose, the study conducted experiments on three kinds of speakers with artificial intelligence conversation system. As a result, the following points have to be solved for the emotional exchange in the artificial intelligence conversation system. First, from the viewpoint of recognition, it is necessary to strengthen the learning of various phrases and expressions related to the emotion, since only the emotion language composed of one word can be grasped at this time. Second, from the viewpoint of the reaction, it is necessary to construct effective dialogue and content by learning the proper dialogue principles as a communication partner for humans that can empathize and communicate, rather than as a machine that evokes instrumental purpose. The significance of the study is what an artificial intelligence conversation system needs for emotional exchange with humans to establish a foundation for a more accurate and efficient development of technology.

인공지능 시대가 점점 다가오고 있다. 각국 정 부와 기업이 앞다투어 투자하고 다양한 인공지능 제품 및 서비스를 선보이면서, 인공지능 알고리즘의 오작동, 데이터로 인한 차별행위 발생 등으로 인한 사고가 등장하기 시작하였다. 이런 사고는 앞으로 더 많이, 더 자주 일어날 것이다. 문제는 인공지능 사고에 대한 손해배상책임을 묻기 쉽지 않다는 것이다. 인공지능 사고는 데이터를 활용하여 스스로 수많은 학습 과정을 통해 결과를 도출하는 기계학습 및 딥러닝의 특성상 피해자가 사고 원인을 파악하여 가해 행위를 특정하고 그 손해를 입증하기 쉽지 않다. 기업의 알고리즘 비공개 및 분산된 소프트웨어 개발 방식 은 손해 원인의 입증을 한층 더 어렵게 만든다. 또한 피해자가 손해의 원인을 밝힌다고 하더라도 데이터로부터 정보를 추출하고 확률적인 판단을 내리는 인공지능 기술의 특성상 정확한 결과 예측이 어려워 개발자의 과실 및 과실과 손해 사이의 인과관계가 부정될 가능성이 높다. 이와 같은 이유로 인공지능 사고의 피해자가 그에 대한 보상을 받기 어렵다면, 이는 결국 기술에 대한 불신으로 이어져 인공지능 기술의 확산이 저해될 것이다. 지속 가능한 인공지능 시대를 위해서 는 개발자 등 관련자가 인공지능 동작에 대한 설명 가능성 및 투명성을 제고하도록 그들에게 일정한 의무와 책임을 부과하여야 한다. 일반적으로 인공 지능의 예측 정확도와 설명가능성은 반비례하기 때문에, 성능뿐만 아니라 설명가능성을 위한 연구개발 역량을 배분하도록 제도를 마련할 필요가 있다. 따라서 GDPR과 같이 개발자등에게 인공지능 동작을 설명할 행정 의무를 부과하거나 인공지능 사고에 대해서 손해배상 청구 시 증명책임을 전환하는 방안을 고민할 시점이다. 이와 같은 법제 방향은 개별적 사고에서 손해를 공평하고 타당하 게 분담하게 할 뿐 아니라, 제조자등이 본인에게 부과된 입증을 다하기 위해 인공지능의 판단 과정 및 근거를 설명하기 위한 기술을 모색하게 함으로써 결과적으로 인공지능의 불투명성을 완화 하고 설명가능성을 높일 것이다. 실제로 GDPR에서 인공지능 동작에 대한 설명요구권이 논의되기 시작하면서 설명가능 인공지능에 대한 연구가 활 발히 진행되기 시작하였다. 인공지능 사고에 대한 책임을 어떻게 분담하여야 혁신은 장려하면서 위험을 방지할 수 있을지, 인공지능이 사회에서 신뢰를 쌓을 수 있으려면 어떠한 기준을 설정해야 할지 앞으로 계속 찾아가야 할 것이다.

As goods and services powered by AI continue to proliferate, scholarly opinion seems to consider that current WTO law is insufficient to regulate trade in AI-powered products. The following reasons can help explain this perceived insufficiency of the WTO law: (a) AI-powered products are difficult to categorise within the perceived goods/services dichotomy under WTO law, thus causing uncertainties as to the applicable legal regime; and (b) the WTO law has yet to respond to the need for national governments to strike a balance between trade and controversial trade practices regarding AI-powered products. This paper argues that while current WTO law is far from perfect, it does partly regulate trade in AI-powered products. The following observations substantiate the partial regulation of trade in AI-powered products by the WTO law: (a) AI-powered products cannot escape existing WTO disciplines on trade in goods and trade in services, by virtue of either the involvement of AI or the perceived goods/services dichotomy; and (b) efforts to balance trade/non-trade interests associated with trade in AI-powered products are allowed under the GATT/GATS’ ‘public morals’ and security exceptions.

Law reacts to the progression of scientific technology in the end. Though conservative, changes are beginning to take place due to Artificial Intelligence (AI). AI is automating conventional legal works, creating a new industry namely Legal-Tech. This paper investigates the characteristics and flow of legal-AI and computational law while focusing on the applicability of AI to international law. Mainly, the paper reviews three critical areas: dispute resolution, trial prediction, and machine translation, respectively. International law has different characteristics than the domestic law applied in each country. Unlike domestic law, international law has not been aggregated from a pandect, and it is a still daunting task to draw any meaningful insights for further analysis due mainly to limited data (i.e., trial cases and precedents). Nevertheless, AI is already penetrating the legal ecology system, and international law would eventually accept the influx of such changes exhibiting greater force.

4차 산업혁명시대의 상징, 사이보그라고도 일컫는 인공지능이 거의 모든 영역에서 직업의 지도를 새롭게 바꾸고 있다. 이러한 현상은 법조영 역에서도 예외가 되지 않은바, 실제로 해외 사례를 보면 일부 제한된 영역이기는 하나 로펌에서 인공지능이 계약서 검토 및 작성 등 변호사의 업무를 수행하고 나아가 인간 법관의 법률적 판단을 보조하는 등 그 영역을 점차 넓혀가고 있다. 즉 가장 보수적이라고 하는 법조영역에까지 최첨단 과학기술의 집약체인 인공지능이 도입되고 있는 상황에서 유독 법조계만 인공지능의 출현을 회의적인 시각으로 바라보는 이유는 무엇일까? 이제는 인공지능의 출현을 단지 부정적 내지는 회의적인 시각으로만 바라볼 것이 아니라, 신속⋅ 정확하게 재판받을 권리라는 관점에서 국민적⋅ 사회적 합의를 바탕으로 보다 적극적이고 유연하게 대응할 필요가 있다. 따라서 본 소고에서는 인공지능이 인간 법관의 법률적 판단을 어느 범위까지 보조할 수 있는지에 관하여, 영업비밀 판례를 전수조사하고 분석한 데이터를 토대로 영업비밀 유출 사건으로 범위를 한정하여 그 가능성을 연구해 보았다. 한편 인공지능이 법조영역에 도입되어 언젠가 인간 법관의 역할을 대신할 가능성도 배제할 수 는 없을 것이다. 하지만 법조영역에 인공지능을 도입하기 위해서는 선결과제로 개인정보보호법 등 현행 법제도에 대한 정비와 더불어 현재 극히 제한적으로만 공개되고 있는 판결문 등 법률정보 빅데이터의 공개 문제가 해결되어야만 한다. 따라서 본 소고에서는 누구를 위한 인공지능이 되어 야 하는지에 대한 관심과 논의를 시작으로 법조 영역에의 인공지능 도입에 관한 제언을 하고자 한다.

Die Künstliche Intelligenz (KI) revolutioniert das Leben des Menschen. Bildung und Erziehung müssen sich entsprechend auf die durch den Einsatz der KI bewirkten Veränderungen einstellen. Das betrifft auch den schulischen Fremdsprachenunterricht, dessen ‘Charakter’ und ‘Ziele’ mit Blick auf das Zeitalter der KI herausgearbeitet werden. Zunächst werden die allgemeinen curricularen Vorgaben für den Fremdsprachenunterricht und die in den einzelnen Fremdsprachenfächern in Bezug auf ‘Charakter’ und ‘Ziele’ postulierten Inhalte analysiert. Anschließend wird herausgearbeitet, wie und inwieweit der Mensch in Bezug auf Fremdsprachen von der KI profitieren kann. Die KI kann jedoch den grundlegenden Sinn und Wert des Fremdsprachenlernens nicht ersetzen, nämlich neue Weltansichten kennenzulernen, sein Weltverständnis zu erweitern und auf dieser Basis zur friedlichen und gemeinsamen Entwicklung der Menschheit beizutragen. Daraus ergibt sich, dass im Zeitalter der KI dem humanistisch-pädagogischen Wert des Fremdsprachenunterrichts eine bedeutendere Rolle zukommt, während der pragmatische Wert der Verständigung durch KI ersetzt werden kann. Der Charakter der Fremdsprachenfächer wird sich daher in Zukunft v.a. über die pädagogisch-humanistischen Ziele ‘Persönlichkeitsentwicklung’ und ‘Völkerverständigung’ definieren. Dementsprechend sollten möglichst verschiedene Fremdsprachen angeboten werden, wobei einem tiefen Kulturverständnis mehr Gewicht beigemessen werden sollte als dem flüssigen Sprechen der Fremdsprache.

Recently, there is a great attention and interest in robotics and artificial intelligence technology in various research field including agriculture and life science due to its high functionality and potentiality. In this talk, I will present several agricultural robotics projects progressing in my research group, Human-centered Robotics and Automation Laboratory. In details, the following four researches will be introduced in focus with swarm robotics, simultaneously localization and mapping, and deep learning technologies: 1) multiple agricultural unmanned aerial vehicles; 2) intelligent autonomous spraying vehicle; 3) autonomous unmanned aerial vehicle based small insect tracking and mapping system; and 4) autonomous cooperation of heterogeneous agricultural robots.

대의제는 익히 대화와 토론을 통한 공공의 이익 판단을 위하여 고안된 정치제도이다. 공공의 이익은 ‘결정’ 되거나 ‘발견’ 되어 진다. 결정되는 공익은 가치관의 차이에 의거 극단적인 대립 속에서 다수결의 원칙으로 정해지는 것이고 발견되는 공익은 숙의 없이 공익이 발견되는 경우와 숙의가 반드시 필요한 경우로 나뉜다. AI는 이 세 가지 유형 중에서 숙의가 필요한 경우에 가장 유용하게 사용될 수 있다. 현재에도 대의제의 핵심 요소인 선거를 통하여 선출된 대표자들이 공공의 이익을 판단을 돕기 위한 여러 가지 제도와 장치들이 구성되어 있다. 대통령의 직무를 돕기 위해 대통령의 인사권이 인정되는 ‘임명직’ 공직자나 국회의원의 공공의 이익 판단을 위해 국민 세금으로 운영되는 국회예산정책처, 국회입법조사처 등의 조사기관들이 그것이다. 이와 같이 최종 공익결정 권한이 없는 중간 판단자와 공익 결정의 권한이 있는 결정 주체 모두에게 AI는 유용할 수 있다. 물론, 대표를 선출하지 않는 (직접)민주주의 하에서도 AI는 기능할 수 있다. AI가 제공한 정보로 가부를 묻는 실시간 국민투표를 실시할 수 있는 기술의 발전을 기대할 수 있기 때문이다. 다만, 이와 같은 경우에는 가부를 묻는 의제의 선정을 사람이 아닌 AI가 맡기 때문에 실질적으로는 AI가 사람을 지배하는 상황으로 변질 될 수 있는 위험성도 매우 크다. 한 발 더 나아가 AI가 의제를 결정하고 중간 판단도 하며 최종 공익 결정도 AI가 할 경우 사람은 주권을 포기하거나 강탈당하거나 양자 중에 선택해야 한다. 물론 이와 같은 경우는 헌법적으로 용인되지 않는다. 그러나 이에 앞서 필수적으로 고려해야 하는 인공지능의 특징이 있다. 대부분의 사람들은 사람에 비하여 훨씬 AI가 ‘객관적’이라 믿는다. 하지만, AI는 어떤 알고리즘을 통하여 학습하는가에 따라서 완벽하게 다른 결론을 ‘객관적’으로 보이도록 할 수 있다. AI가 입법과정을 다룸에 있어서 사람만큼이나 편견이 생겨 그 편향성이 강화된다면 AI에게 객관성을 기대하기 어렵다. 편향성을 가진 인공지능이 의제를 결정하고 중간판단에도 개입하고 최종 공익 결정도 누군가에 의해 의도적인 알고리즘 조작을 통해 가능하다면 그것이 우리 인류가 대의제를 고안한 근본 원칙에 맞는 것인가에 대해 동의할 수 없음은 자명하다. 이것이 AI가 발전하면 서도 궁극적으로 공공의 이익의 최종 판단을 합의제 의사결정 기구인 국회에서 ‘사람’으로 구성된 국회의원이 해야만 하는 이유이다. 객관적일 것이라 기대하는 AI도 우리만큼 편향적일 수 있기에 우리가 마지막으로 기댈 수 있는 것은 ‘불완전한 인간’들의 숙의를 통한 공익 추구뿐이다.

New product entails risk, causing resistance to adoption. The recommendation system may decrease the psychological risk by guiding decision making process to be more efficient (Häubl and Trifts, 2000). AI (Artificial Intelligence) has been getting smarter and smarter and widely applied to the recommendation system. Even while you are browsing on your Facebook, AI recommends you the products that you may like based on the customized analysis of your interest. However, do people always love to adopt the smart recommends from AI? Definitely no! Then when and why people reluctantly accept AI recommendation? We assume that the product or service where the sense and feeling is important, people might be reluctant to accept the recommendation from artificial intelligence. This is because people might feel threatened when the AI challenges against human uniqueness (Gray and Wegner, 2012). Thus, in this study we investigated how the recommendation system types (AI vs. Human) affect brand attitude depending on the brand image (Symbolic vs. Functional). We found consumers are reluctant to accept a recommendation from AI in symbolic brand where human sense and feel are considered to be critical factors (Study1). This effect was further explained by uncanny-feeling toward the AI recommendation system (Study2). This research is meaningful in that it is the first attempt to apply the artificial intelligence recommendation concept to the marketing strategy by incorporating the concept of brand image. We predicted and found AI based recommendation system is reluctantly accepted for symbolic brand. Furthermore, we discovered the underlying process for this phenomenon as uncanny feeling. People seemed to have uncomfortable feelings against AI recommendation when the brand image is related to sense and feel considered as nature of human uniqueness. Thus, marketers should be very cautious when utilizing the AI recommendation system not to threaten human uniqueness area.