[논문 리뷰] Influence of Normative Theories of Ethics on the European Union Artificial Intelligence Act: A Transformer-Based Analysis Using Semantic Textual Similarity

Mehmet Murat ALBAYRAKOĞLU, Mehmet Nafiz Aydin|arXiv (Cornell University)|2026. 01. 19.

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한 줄 요약

본 논문은 덕 윤리, 의무론 윤리, 및 결과주의가 EU AI Act와 의미적으로 얼마나 정렬되는지 transformer 기반 STS 앙상블을 사용해 정량화하고, 의무론 윤리(deontological ethics)가 가장 높은 정렬을 보임을 밝혀낸다.

ABSTRACT

Despite being regarded as a significant step toward regulating Artificial Intelligence (AI) systems and its emphasis on fundamental rights, the European Union Artificial Intelligence (EU AI) Act is not immune to moral criticism. This research aims to investigate the impact of three major normative theories of ethics (virtue ethics, deontological ethics, and consequentialism) on the EU AI Act. We introduce the concept of influence, confirmed by philosophical and chronological analysis, to examine the underlying relationship between the theories and the Act. As a proxy measure of this influence, we propose using Semantic Textual Similarity (STS) to quantify the degree of alignment between the theories (influencers) and the Act (influencee). To capture intentional and operational ethical consistency, the Act was divided into two parts: the preamble and the statutory provisions. The textual descriptions of the theories were manually preprocessed to reduce semantic overlap and ensure a distinct representation of each theory. A heterogeneous embedding-level ensemble approach was employed, utilizing five modified Bidirectional Encoder Representations from Transformers (BERT) models, built on the Transformer architecture, to compute STS scores. These scores represent the semantic alignment between various theories of ethics and each of the two components of the EU AI Act. The theories were evaluated by using voting and averaging, with findings indicating that deontological ethics has the most significant overall influence.

연구 동기 및 목표

• EU AI Act의 텍스트를 표준 규범 윤리 이론들(덕 윤리, 의무론 윤리, 결과주의)과 비교하여 도덕적 근거를 평가한다.
• 윤리 이론과 규제 언어 간의 관계적 영향으로 정렬(일치)을 모델링한다.
• 의미적 텍스트 유사성(STS)을 적용하여 이론 설명과 Act 구성요소(서문 및 조항) 간의 정렬을 정량한다.
• 의미 중복을 줄이고 각 이론을 구별되게 설명하기 위해 이론 설명을 전처리한다.

제안 방법

• 이론 설명과 Act 텍스트를 다섯 개의 경량 Transformer 인코더(SBERT, ALBERT, DistilBERT, RoBERTa, TinyBERT)를 사용하여 표현한다.
• 이론 설명과 Act 구성요소 간의 의미적 텍스트 유사도(STS) 점수를 계산한다.
• 투표와 평균화를 통해 문서 수준의 정렬 추정치를 집계한다.
• 서문과 법적 조항을 구별하여 의도적 근거와 운용적 근거의 윤리적 기초를 포착한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 덕 윤리, 의무론 윤리, 및 결과주의가 EU AI Act와 얼마나 의미적으로 정렬되어 있는가?
• RQ2 어떤 규범 윤리 이론이 법과 그 구성요소(서문 대 조항)에 대해 가장 강한 전반적 정렬을 보이는가?

주요 결과

• 의무론 윤리는 EU AI Act의 두 구성요소와 가장 높은 전반적 의미적 정렬을 보인다.
• STS 점수는 다섯 개 인코더 모델의 이질적 앙상블에서 도출되며 투표/평균화를 통해 집계된다.
• 법은 서문(의도적 근거)과 법적 조항(운영적 근거)으로 각각 분석된다.
• 이론 설명은 의미 중복을 줄이고 각 이론의 고유한 특징을 강조하도록 전처리된다.