□ 제안 취지 및 주요 쟁점

인공지능, 빅데이터 등 IT 산업의 발전으로 금융 서비스 또한 지능화, 자동화 되고 있다. 특히, 지난 몇 개월간 전세계의 관심이 집중되었던 가상화폐라는 새로운 금융 상품과 그 기반이 되는 블록체인 등의 신기술은 금융서비스의 혁신을 주도하고 있는 동시에 안전한 금융 서비스 환경 조성의 필요성을 시사하고 있다.

이러한 맥락에서, 생체 인증 등의 신기술을 활용하여 금융 서비스의 편의성과 접근성을 추구하는 핀테크(Fintech)와 금융 기관 및 서비스에 대한 금융당국의 효과적인 법률 규제 및 이용자 보호를 추구하는 레그테크(RegTech) 개념의 적절한 균형점을 찾는 것이 국내외 금융 컴플라이언스의 시급한 과제라고 할 수 있다.

□ 제안 취지 및 주요 쟁점

– 최상위 도메인에서 한글 및 한자 도메인 허용 문제, 한글과 한자 사이의 이체자 문제 등과 관련하여 국내 커뮤니티 의견 수렴

– 한글 글자마디 11,172 자와 한자4,758 자 목록

– 이체자 묶음: 한자 이체자 묶음 152개, 한글-한자 사이의 이체자 묶음 5개.

– 한글과 한자를 섞은 gTLD가 필요한가? 보기: “데이터베이스硏究室”

– 조금 다르지만 연관된 주제: .kr/.한국 아래에 한자 도메인 또는 한글과 한자를 섞은 도메인을 허용하는 것이 바람직한가?

□ 제안자 : 진보네트워크센터

□ 제안 취지 및 주요 쟁점

2012년 8월, 제한적 본인확인제(인터넷 실명제)가 위헌 결정을 받았지만, 여전히 많은 국내 인터넷 사이트들은 회원 가입시 본인확인을 하고 있다. 이는 선거시기 인터넷 실명제나 게임 셧다운제 등 이용자의 본인확인 혹은 연령확인을 의무화하는 법률에 기인하기도 하고, 일부는 자발적으로 채택되고 있다.

이러한 인터넷 상 본인확인이 가능한 기반 중의 하나는 국내에 ‘본인확인기관지정’ 제도가 존재하기 때문이다. 이에 제한적 본인확인제 위헌 결정에도 불구하고, 본인확인기관 제도를 통해 사실상 인터넷 실명제를 부추기고 있다는 비판이 제기된다. 그러나 국내 인터넷의 특성상 본인확인기관 제도가 필요하다는 반론도 존재한다.

□ 제안자 : 오픈넷

□ 제안 취지 및 주요 쟁점

망중립성 문제를 논의할 때 빠지지 않는 주제가 있다. 바로 망사용료 국내외 기업 역차별 문제이다. 망중립성의 “중립”이라는 개념과 “망”사용이라는 주제가 결합하여 마치 해당 문제가 망중립성의 고유한 문제인 것처럼 인식되고 있는 것이다.

그러나 이른바 “망사용료” 역차별 문제가 과연 망중립성 고유의 문제인지 혹은 다른 원인에 기인하는지 구체적인 논의가 이루어진 적이 없다.

□ 제안 취지 및 주요 쟁점

인공지능(AI) 핵심기술을 확보하기 위해서 IT기업만 아니라 정부도 공공분야의 인공지능 개발 프로젝트를 추진하고 있다. 인공지능 발전은 전례 없는 비용 절감과 경제적 유용성을 가져다 줄 것으로 보인다. 그런데 인공지능의 진보로 인하여 생겨난 변화가 어떤 사회적 영향을 끼치는 것일까? 민주주의, 윤리, 가치 기준 등 사회적 영향을 논의할 필요가 있다. 인공지능이 생활에 밀접한 플랫폼이 되어 확산되고 있지만 인간 사회는 인간의 활동에 대한 책임과 권한부여 맞추어져 있다. 인공지능 플랫폼을 장악한 소수의 ICT 기업들에 의해서 모든 세상만사가 자동적으로 판단되는 시스템에서는 인간이 단순히 판단의 대상으로 전락해 버리므로 미래 사회는 암울한 방향으로 전개 될 수 있다. 인공지능이 면접에서 구직자 선택에 활용되고 개인 비서를 대체하고 자율주행자동차의 판단 시스템에 활용되고 자동적으로 기사를 쓰기도 한다. 인간과 인공지능 간의 상호보완적 협력은 인간 노동의 질을 높이고 창의적 일에만 집중할 수 있다. 그러나 노동 및 전문성을 대체하는 인공지능이 인간의 가치 기준, 민주주의, 인간의 윤리를 충분히 이해하는가는 의문이다. 점차 인공지능의 자동화된 판단은 사회제도에 사용되고 있다. 우리는 인공지능 테크놀로지의 유용성에 열광하면서도 정작 그 불완전성과 편향적 판단에 대한 통 방법은 확보하지 못하고 있다. 미래 사회에서 인공지능의 능력은 인간의 경험과 전문성을 뛰어넘을 것으로 전망되지만 인간 사회에서 축적되어 온 가치기준을 제대로 고려하지 못하거나 무지하므로 불가피하게 부정합(不整合)이 생겨나게 된다. 그 원인은 머신러닝과 딥러닝의 개발자들이 인간의 상식, 사회 규범이나 윤리적 코드를 기계적 언어로 바꾸는 데 실패하고 있기 때문이다. 인공지능의 자동화된 판단에 의하여 사회적 배제와 차별이 발생한다면 민주주의, 공평성, 사회적 정의, 차별 금지 등의 원칙은 쉽게 무시되지 않을까? 그렇다면 사회적 제도적 대응 방안은 무엇이며 윤리적 인공지능을 개발할 수 있는 안, 기술적 가이드라인은 무엇일까?