[논문 리뷰] The Global Governance of Artificial Intelligence: Next Steps for Empirical and Normative Research

Jonas Tallberg, Eva Erman외 4명|arXiv (Cornell University)|2023. 05. 19.

International Arbitration and Investment Law인용 수 4

한 줄 요약

이 논문은 인공지능의 글로벌 거버넌스를 위한 双중 연구의제를 제안하며, 기존의 규제 체제를 실증적으로 맵핑하는 것과 그 정당성 및 효과성 평가를 위한 규범적 프레임워크를 결합한다. 이는 학술적 이해를 심화하고 글로벌 수준에서 AI를 거버넌스하는 데 있어 정책적 적용 가능성을 높인다.

ABSTRACT

Artificial intelligence (AI) represents a technological upheaval with the potential to change human society. Because of its transformative potential, AI is increasingly becoming subject to regulatory initiatives at the global level. Yet, so far, scholarship in political science and international relations has focused more on AI applications than on the emerging architecture of global AI regulation. The purpose of this article is to outline an agenda for research into the global governance of AI. The article distinguishes between two broad perspectives: an empirical approach, aimed at mapping and explaining global AI governance; and a normative approach, aimed at developing and applying standards for appropriate global AI governance. The two approaches offer questions, concepts, and theories that are helpful in gaining an understanding of the emerging global governance of AI. Conversely, exploring AI as a regulatory issue offers a critical opportunity to refine existing general approaches to the study of global governance.

연구 동기 및 목표

• 글로벌 AI 거버넌스에 대한 체계적 연구의 증가하는 필요성을 다루며, 이는 지금까지 AI 응용에 대한 연구에 가려져 있음을 시사한다.
• 글로벌 AI 거버넌스를 형성하는 데 영향을 미치는 새로운 기구, 규범, 그리고 규제 체제를 식별하고 분석한다.
• 글로벌 AI 거버넌스 메커니즘에 대한 실증적 관찰과 그 정당성 및 효과성에 대한 규범적 평가 사이의 격차를 메운다.
• AI를 제도적 및 규범적 혁신의 핵심 사례 연구로 간주함으로써 일반적 글로벌 거버넌스 이론을 보완한다.
• 정치학, 국제관계, 윤리학의 통찰을 AI 규제의 맥락에서 통합하는 다학제적 연구를 촉진한다.

제안 방법

• 다자, 복수자국, 정부 간 협력 기구를 포함한 글로벌 AI 거버넌스의 구조, 주체, 메커니즘을 실증적으로 맵핑하고 분석하기 위한 접근을 사용한다.
• 정당성, 책임성, 형평성 등의 규범적 프레임워크를 적용하여 글로벌 AI 거버넌스 배치의 공정성과 효과성 평가를 수행한다.
• 다층적 및 네트워크 기반 거버넌스 이론을 활용하여 변화하는 AI 규제 환경을 해석한다.
• OECD, 유네스코, EU AI 법, 연합국 이니셔티브 등 주요 글로벌 AI 거버넌스 이니셔티브의 비교 사례 연구를 수행하여 패턴과 차이점을 식별한다.
• 제안된 거버넌스 모델의 규범적 기반을 평가하기 위해 정성적 및 개념적 분석을 통합한다.
• 실증적 발견이 규범적 기준을, 그리고 반대로 규범적 기준이 실증적 발견을 향상시키는 방식으로 상호작용하는 이중적 방법론 프레임워크를 사용하여 학문적 및 정책적 참여를 반복적으로 강화한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 글로벌 AI 거버넌스를 규정짓는 주요 기구적 및 규범적 체제는 무엇이며, 그 상호작용 방식은 어떻게 되는가?
• RQ2 기존의 글로벌 AI 거버넌스 메커니즘은 정당성, 투명성, 포용성 측면에서 어떻게 성과를 내고 있는가?
• RQ3 효과적인 글로벌 AI 거버넌스의 설계 및 이행을 이끌기 위해 어떤 방식으로 규범적 기준을 개발할 수 있는가?
• RQ4 AI 거버넌스는 기존의 글로벌 규제 거버넌스 이론을 어떻게 도전하거나 개선하는가?
• RQ5 비정부 기구들, 예를 들어 기술 기업과 시민사회 기구들은 글로벌 AI 거버넌스 체제 형성에 어떤 역할을 하는가?

주요 결과

• 글로벌 AI 거버넌스는 국제기구, 지역 블록, 비정부 기구를 포함하는 복잡하고 다층적인 체제로 점점 더 특징지어지고 있다.
• EU, 미국, 중국 간의 규제 접근 방식에 점점 더 뚜렷한 격차가 생기고 있으며, 이는 서로 다른 규범적 우선순위와 제도적 역량을 반영하고 있다.
• 현재의 거버넌스 메커니즘은 특히 글로벌 남반구 국가들의 이해를 충분히 반영하지 못해 포용성과 투명성이 부족한 편이다.
• 글로벌 AI 거버넌스의 규범적 기반은 여전히 미흡하며, 공정성, 책임성, 인권 보호와 같은 원칙에 대해 합의가 부족한 상태이다.
• 기존의 실증적 연구는 아직 초보 단계에 머물러 있으며, 제도적 설계 및 이행의 역학에 대한 충분한 관심을 기울이지 못하고 있다.
• 실증적 연구와 규범적 연구의 통합은 학술적 분석과 정책 적용 가능성을 동시에 강화할 수 있는 강력한 길을 제공한다.