[논문 리뷰] Transforming disaster risk reduction with AI and big data: Legal and interdisciplinary perspectives

Kwok Pan Chun, Thanti Octavianti외 25명|arXiv (Cornell University)|2024. 09. 20.

Insurance and Financial Risk Management인용 수 5

한 줄 요약

논문은 재난 위험 감소에서 AI/빅데이터를 통합하기 위한 학문 간 벽 허물기를 주장하며, 안전하고 신뢰할 수 있는 AI 기반 재난 관리에 대해 법, 환경, 사회를 위한 원칙적이고 학제 간 접근을 제안한다.

ABSTRACT

Managing complex disaster risks requires interdisciplinary efforts. Breaking down silos between law, social sciences, and natural sciences is critical for all processes of disaster risk reduction. This enables adaptive systems for the rapid evolution of AI technology, which has significantly impacted the intersection of law and natural environments. Exploring how AI influences legal frameworks and environmental management, while also examining how legal and environmental considerations can confine AI within the socioeconomic domain, is essential. From a co-production review perspective, drawing on insights from lawyers, social scientists, and environmental scientists, principles for responsible data mining are proposed based on safety, transparency, fairness, accountability, and contestability. This discussion offers a blueprint for interdisciplinary collaboration to create adaptive law systems based on AI integration of knowledge from environmental and social sciences. Discrepancies in the use of language between environmental scientists and decision-makers in terms of usefulness and accuracy hamper how AI can be used based on the principles of legal considerations for a safe, trustworthy, and contestable disaster management framework. When social networks are useful for mitigating disaster risks based on AI, the legal implications related to privacy and liability of the outcomes of disaster management must be considered. Fair and accountable principles emphasise environmental considerations and foster socioeconomic discussions related to public engagement. AI also has an important role to play in education, bringing together the next generations of law, social sciences, and natural sciences to work on interdisciplinary solutions in harmony.

연구 동기 및 목표

• 재난 위험 감소에서 법학, 사회과학, 자연과학 간의 학제 간 협력의 필요성을 촉진한다.
• AI가 법적 프레임워크와 환경 관리에 어떤 영향을 미치고, 법적 제약이 AI 활용을 어떻게 형성하는지 탐구한다.
• 재난 맥락에서 책임 있는 데이터 마이닝을 위한 원칙적이고 공동 생산된 지침을 제안한다.
• 환경 및 사회과학 지식을 통합하는 적응형 법제의 설계도를 제시한다.

제안 방법

• 법률가, 사회과학자, 환경과학자의 통찰을 공동생산 검토로 합성한다.
• 책임 있는 AI/데이터 활용의 핵심 원칙으로 안전성, 투명성, 공정성, 책임성, 그리고 논쟁 가능성을 식별한다.
• 환경 과학자와 의사결정자 사이의 언어 차이가 AI의 유용성과 법적 고려에 어떤 영향을 미치는지 논의한다.
• 재난 관리에 사회적 네트워크를 활용할 때 프라이버시 및 책임 문제를 분석한다.
• AI를 활용한 교육을 통해 법학, 사회과학, 자연과학 간의 학제 간 솔루션을 위한 연구를 옹호한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 AI와 빅데이터가 현재의 법적·환경적 프레임워크 내에서 재난 위험 감소에 어떤 변화를 가져오는가?
• RQ2 안전성, 투명성, 공정성, 책임성, 논쟁 가능성을 보장하는 학제 간 원칙은 무엇인가?
• RQ3 과학자와 의사결정자 간의 언어 및 의사소통 격차가 재난에서의 AI 적용의 효과성과 합법성에 어떤 영향을 미치는가?

주요 결과

• AI 기반 재난 위험 감소는 법학, 사회과학, 자연과학 간의 실질적 벽을 허물어 적응형 시스템을 가능하게 해야 한다.
• 다양한 학문과의 공동 생산은 안전성, 투명성, 공정성, 책임성, 그리고 논쟁 가능성을 중심으로 한 책임 있는 데이터 마이닝의 원칙을 도출한다.
• 환경과학자와 의사결정자 간의 언어 사용의 차이가 AI의 유용성과 법적 고려의 프레이밍을 방해한다.
• 재난 관리에 사회적 네트워크를 활용할 때 프라이버시 및 책임 이슈가 생긴다.
• 공정하고 책임 있는 관행은 환경 고려와 공공 참여를 사회경제적 논의에 통합해야 한다.
• AI를 활용한 교육은 법학, 사회과학, 자연과학은 물론 미래 세대를 학제 간 솔루션을 위한 연구로 묶을 수 있다.