[논문 리뷰] Agentic AI: Autonomy, Accountability, and the Algorithmic Society

Anirban Mukherjee, Hannah Hanwen Chang|ArXiv.org|2025. 02. 01.

Reinforcement Learning in Robotics인용 수 7

한 줄 요약

본 논문은 자율적으로 장기 목표를 추구하는 에이전틱 AI를 분석하고, 창의성, 법적/윤리적 고려사항 및 경쟁 효과를 고찰하며, 자율성과 책임성의 균형을 이루는 프레임워크를 주장한다.

ABSTRACT

Agentic Artificial Intelligence (AI) can autonomously pursue long-term goals, make decisions, and execute complex, multi-turn workflows. Unlike traditional generative AI, which responds reactively to prompts, agentic AI proactively orchestrates processes, such as autonomously managing complex tasks or making real-time decisions. This transition from advisory roles to proactive execution challenges established legal, economic, and creative frameworks. In this paper, we explore challenges in three interrelated domains: creativity and intellectual property, legal and ethical considerations, and competitive effects. Central to our analysis is the tension between novelty and usefulness in AI-generated creative outputs, as well as the intellectual property and authorship challenges arising from AI autonomy. We highlight gaps in responsibility attribution and liability that create a "moral crumple zone"--a condition where accountability is diffused across multiple actors, leaving end-users and developers in precarious legal and ethical positions. We examine the competitive dynamics of two-sided algorithmic markets, where both sellers and buyers deploy AI agents, potentially mitigating or amplifying tacit collusion risks. We explore the potential for emergent self-regulation within networks of agentic AI--the development of an "algorithmic society"--raising critical questions: To what extent would these norms align with societal values? What unintended consequences might arise? How can transparency and accountability be ensured? Addressing these challenges will necessitate interdisciplinary collaboration to redefine legal accountability, align AI-driven choices with stakeholder values, and maintain ethical safeguards. We advocate for frameworks that balance autonomy with accountability, ensuring all parties can harness agentic AI's potential while preserving trust, fairness, & societal welfare.

연구 동기 및 목표

• 창의성과 지적 재산권에서의 에이전틱 AI의 도전과제 평가.
• 자율 AI 행동에서 발생하는 법적·윤리적 및 책임성의 격차 평가.
• 에이전틱 AI 에이전트를 가진 양면 알고리즘 시장의 경쟁 역학 분석.
• 에이전틱 AI 네트워크 내에서의 자발적 자기규제 및 '알고리즘 사회'의 가능성 고려.
• 자율성과 책임성의 균형을 맞추고 사회적 복지를 유지하기 위한 프레임워크 제안.

제안 방법

• 전통적 생성 AI와 비교한 에이전틱 AI의 개념적 분석.
• AI 생성 출력의 참신성 대 유용성 및 관련 IP/저작권 이슈에 대한 검토.
• 책임 귀속 및 책임의 격차 평가, '도덕적 주름 구역'(moral crumple zone) 포함.
• 암묵적 담합 및 경쟁 효과를 이해하기 위한 양면 알고리즘 시장 분석.
• 에이전틱 AI 네트워크에서의 자발적 자기규제 및 사회적 규범 개발에 대한 논의.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 자율 AI 행동이 창의성에 미치는 IP, 저작권, 소유권의 함의는 무엇인가?
• RQ2 에이전틱 AI 시나리오에서 책임 및 책임 소재가 사용자, 개발자, 에이전트 간 어떻게 분배되는가?
• RQ3 자율 에이전트를 갖춘 양면 AI 기반 시장에서 어떤 경쟁 역학이 나타나는가?
• RQ4 발생하는 알고리즘 사회가 사회적 가치와 일치하는 규범을 형성할 수 있는가, 그리고 투명성은 어떻게 보장될 수 있는가?

주요 결과

• 에이전틱 AI는 기존의 법적 및 윤리적 프레임워크에 도전하는 자율성을 도입한다.
• 책임 소재의 격차가 다수의 행위자 간 책임을 확산시켜 '도덕적 주름 구역'을 만든다.
• AI 에이전트를 가진 양면 알고리즘 시장은 매수자와 판매자 간의 암묵적 담합 역학을 바꿀 수 있다.
• AI 네트워크 내에서의 자발적 자기규제는 잠재적인 의도치 않은 결과를 가진 '알고리즘 사회'를 형성할 수 있다.
• 이해관계자 가치 및 윤리적 안전장치를 법적 책임성에 맞게 재정렬하기 위한 학제간 프레임워크의 필요성.