첨단기술 트렌드에 대응하는 정책 연구 1 : 초거대 인공지능

국문요약 1

제1장 윤지영
서 론 7

제1절 연구의 목적 9
1. 문제의 제기 9
2. 연구의 필요성 10

제2절 연구의 범위와 방법 11
1. 연구의 범위 11
2. 연구의 방법 12

제2장 윤세영
초거대 인공지능에 대한 이해와 특징 13

제1절 초거대 인공지능 개관 15
1. 초거대 인공지능의 정의 15
2. 초거대 인공지능의 발전 15
3. 미래 전망과 사회적 책임 28

제2절 초거대 인공지능의 차별성 29
1. 초거대 인공지능의 구축 방식 29
2. 초거대 인공지능의 발현 능력 43
3. 초거대 인공지능의 차별성 분석 48

제3절 초거대 인공지능의 최신 동향 50
1. 후처리 기법 51
iv 첨단기술 트렌드에 대응하는 정책 연구(Ⅰ): 초거대 인공지능
2. 효율성 55
3. 데이터 63
4. 멀티모달 모델 66
5. 오픈소스 모델 70
6. 검색 증강 생성 71
7. 자율 인공지능 에이전트 72
8. 추론 확장 73

제3장 윤지영 ․ 이천현 ․ 윤세영
초거대 인공지능을 둘러싼 법적 쟁점 75

제1절 기술 개발 및 산업 육성 측면 (윤세영) 77
1. 초거대 인공지능의 주요 응용 분야 77
2. 국가경쟁력 강화를 위한 규제 개혁 94
3. 기술 및 데이터 안보 96

제2절 기술로 인한 법익 침해 대응 측면 (윤지영 ․ 이천현) 101
1. 범죄 발생 양상의 변화 및 대응 (윤지영) 101
2. 사이버범죄 수행의 수월성 제고 (윤지영) 108
3. 민형사상 책임 (윤지영) 111
4. 저작권 등 지식재산권 침해 (이천현) 118
5. 불공정 경쟁 (이천현) 124
6. 개인정보 침해 (이천현) 126

제4장 윤지영 ․ 이천현
초거대 인공지능 대응 입법례 131

제1절 유럽연합(EU) (이천현) 133
1. AI법(Artificial Intelligence Act)의 제정 133
2. AI법의 주요 내용 135
3. 소결 148

제2절 미국 (윤지영) 149
1. 개관 149
2. 알고리즘 책임법(안) 149
3. 딥페이크 관련 규제 152
4. 2023년 AI 행정명령 158
5. 소결 161

제3절 중국 (윤지영) 162
1. 개관 162
2. 딥페이크 규제 규정 163
3. 생성형 인공지능 서비스 관리에 관한 잠정조치 165
4. 소결 168

제4절 일본 (이천현) 169
1. 규제 추진체계 169
2. 정책 170
3. 규제 173
4. 소결 180

제5장 윤지영 ․ 이천현
초거대 인공지능 관련 법규 정비 및 활용 방안 181

제1절 법규 정비 현황 및 개선 방안 (윤지영 ․ 이천현) 183
1. 형사법 (윤지영) 183
2. 제조물 책임법 (윤지영) 198
3. 저작권법 (이천현) 200
4. 개인정보 보호법 (이천현) 207
5. 인공지능법 (윤지영) 208

제2절 형사법무 분야의 초거대 인공지능 활용 방안 (윤지영) 230
1. 수사재판 부문 230
2. 교정보호 부문 237
3. 범죄예방 부문 240
4. 기타 243
5. 제도적 정비 방안 245

제6장 윤지영

결 론 251
참고문헌 255
Abstract 267

표 차례
[표 4-1-1] 4단계 위험 137
[표 4-4-1] 5개 전략목표(AI 전략 2022) 171
[표 4-4-2] 통합 혁신 전략 2024에서의 3가지 강화방안 173
[표 4-4-3] ‘공통의 지침’과 각 주체별 중요 사항 174
[표 4-4-4] OpenAI 사업자에 대한 주의사항 180
[표 5-1-1] 데이터마이닝을 위한 저작재산권 제한 규정 해외 입법례 비교 204
[표 5-1-2] 제22대 국회에 발의된 인공지능 관련 법률안 209
[표 5-2-1] 연도별 범죄피해자 안전조치 및 보호 수단 지원 건수 242

그림 차례
[그림 2-1-1] AlexNet 다중층 CNN 딥러닝 모델 구조 18
[그림 2-1-2] RNN 구조 20
[그림 2-1-3] 단어와 단어 사이의 관계를 파악하는 Transformer의 어텐션 연산 21
[그림 2-1-4] 컴퓨팅 자원, 학습 데이터의 양, 모델 크기에 따른 성능 증가 24
[그림 2-1-5] Fine-tuning, zero-shot, few-shot setting 예시 25
[그림 2-1-6] ChatGPT 화면 26
[그림 2-2-1] CPU, GPU, TPU, NPU 성능의 역사 30
[그림 2-2-2] 데이터 센터 기반의 Meta의 생성형 AI 하부 구조 31
[그림 2-2-3] 회계연도별 데이터 센터 연간 자본 지출 32
[그림 2-2-4] 2030년까지의 데이터 센터의 전기 소비와 온실 가스 배출 추이 33
[그림 2-2-5] 구글의 데이터 센터를 위한 태양열 에너지 시스템 34
[그림 2-3-1] SFT 및 RLHF 기법 53
[그림 2-3-2] RLAIF 기법 54
[그림 2-3-3] Chinchilla 스케일링 법칙 - 학습 연산량에 따른 모델 성능(loss) 55
[그림 2-3-4] Orca – GPT-4에서 지식 증류를 위해 정보는 추출하는 과정 57
[그림 2-3-5] SparseTransformer – 효율적 어텐션 연산을 위한 희소 어텐션 패턴 60
[그림 2-3-6] FlashAttention – 효율적 메모리 접근 패턴 61
[그림 2-3-7] GQA – KV 캐시 최적화를 위한 Query 공유 62
[그림 2-3-8] 주어진 사진에 관한 질문에 대한 GPT-4의 답변 67
[그림 2-3-9] 텍스트 및 이미지를 토큰화하여 입력받는 Llava 모델 구조 68
[그림 2-3-10] GPT-4o의 실시간 음성 및 영상 처리 기능을 활용한 영상 대화 70
[그림 2-3-11] 초거대인공지능 기반 에이전트 73
[그림 2-3-12] 기존 학습 연산량에 따른 성능 증가(좌)와 o1의 추론 연산량에 따른 성능 증가(우) 추세 74
[그림 3-1-1] 구글 지메일 자동 답장 78
[그림 3-1-2] 실시간 투자 정보 검색 에이전트 78
[그림 3-1-3] 3D 모델링 기술 중 하나인 NeRF의 출력 예시 84
[그림 3-2-1] AI가 생성한 트럼프 대통령 이미지 102
[그림 3-2-2] AI가 생성한 펜타곤 폭발 이미지 102
[그림 3-2-3] 딥페이크 음란물 피해자 국적 105
[그림 4-1-1] 4단계 위험과 의미 138
[그림 5-2-1] 안면인식 기술 적용 스마트안경 231
[그림 5-2-2] 폴리스케치 방법 232
[그림 5-2-3] 중국 CCTV의 AI 수어통역 앵커 243
[그림 5-2-4] AI 수어 플랫폼 244
[그림 5-2-5] 챗GPT와 가상인간을 활용한 홍보 영상 245