[G1-Sync] Manual knowledge update
This commit is contained in:
Antigravity Agent
@@ -1,67 +1,281 @@
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id: wiki-2026-0508-ethics-ai
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title: "Ethics & AI"
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title: Ethics & AI
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category: 10_Wiki/Topics
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status: needs_review
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status: verified
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canonical_id: self
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aliases: [P-Reinforce-AUTO-ETAI-001]
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aliases: [AI ethics, responsible AI, AI safety, alignment, fairness, bias, EU AI Act]
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duplicate_of: none
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source_trust_level: A
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confidence_score: 0.98
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tags: [auto-reinforced, ethics, ai-ethics, Alignment, safety, responsibility, bias]
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confidence_score: 0.97
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verification_status: applied
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tags: [ethics, ai-ethics, alignment, safety, bias, fairness, responsibility, eu-ai-act]
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raw_sources: []
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last_reinforced: 2026-04-20
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last_reinforced: 2026-05-10
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github_commit: pending
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inferred_by: Claude Opus 4.7 (auto-normalize 2026-05-08)
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tech_stack:
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language: Universal
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applicable_to: [AI Development, Policy, Governance]
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# [[Ethics & AI|Ethics & AI]]
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# Ethics & AI
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## 📌 한 줄 통찰 (The Karpathy Summary)
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> "기계의 도덕적 나침반: 지능을 가진 기계가 인간을 해치지 않고 보편적 가치에 부합하도록 설계되었는가?라는 질문에 답하기 위해, 알고리즘 이면의 책임성, 투명성, 공정성을 끊임없이 감시하고 정렬하는 AI 시대의 규범적 기둥."
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## 매 한 줄
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> **"매 AI 의 design / deploy / govern 의 normative consideration"**. 매 fairness, accountability, transparency, safety. 매 modern: EU AI Act, NIST AI RMF, Anthropic Constitutional AI. 매 alignment + capability + governance 의 triad.
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## 📖 구조화된 지식 (Synthesized Content)
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AI 윤리(Ethics & AI)는 AI 시스템의 개발과 사용에서 발생하는 도덕적 문제를 연구하는 학문입니다.
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## 매 핵심
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1. **핵심 원칙 (UNESCO/OECD 기준)**:
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* **Transparency (투명성)**: AI가 왜 그런 결정을 내렸는지 설명 가능해야 함. (XAI와 연결)
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* **Fairness (공정성)**: 특정 집단에 비우호적인 결과가 나오지 않도록 관리. ([[Equality|Equality]]와 연결)
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* **Safety & Security**: 해킹이나 오작동으로 인한 물리적/정신적 피해 방지. ([[AI Safety|AI Safety]]와 연결)
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* **Responsibility (책임성)**: 사고 발생 시 누가 책임을 지는가에 대한 법적/윤리적 주체 명확화.
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2. **왜 중요한가?**:
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* 기술이 통제를 벗어나 인간의 존엄성을 위협하는 것을 막고, 지속 가능한 인공지능 발전을 위한 사회적 합의의 기초가 됨.
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### 매 pillar
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- **Fairness**: 매 bias 의 mitigate.
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- **Accountability**: 매 who 의 responsible.
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- **Transparency / Explainability**.
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- **Privacy**.
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- **Safety**: 매 harm prevention.
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- **Robustness**.
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- **Human autonomy**.
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## ⚠️ 모순 및 업데이트 (Contradictions & Updates)
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- **과거 데이터와의 충돌**: 과거에는 성능만 좋으면 장땡이라는 '기술 만능주의 정책'이 우세했으나, 현대 정책은 윤리적 정렬(Alignment) 없이는 서비스 출시 자체가 불가능한 '윤리 우선 배포 정책'으로 완전히 전환됨(RL Update). (Constitutional AI와 연결)
|
||||
- **정책 변화(RL Update)**: 단순히 '나쁜 말 하지 않기' 수준을 넘어, 기계가 인간의 '미묘한 의도(Nuance)'와 '맥락적 공감'을 통해 최선의 선을 행하도록 하는 '강력한 정렬 정책' 개발이 핵심 경쟁력이 됨.
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### 매 alignment
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||||
- **RLHF**: 매 human preference.
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||||
- **Constitutional AI** (Anthropic): 매 principle-based.
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- **DPO / KTO**: 매 RLHF alternative.
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||||
- **Scalable oversight**: 매 debate, IDA.
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- **Honest / harmless / helpful** (HHH).
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## 🔗 지식 연결 (Graph)
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||||
- [[Constitutional AI (헌법 AI)|Constitutional AI (헌법 AI)]], [[AI Safety|AI Safety]], [[Equality|Equality]], [[Epistemology|Epistemology]], [[Empathy-in-AI|Empathy-in-AI]]
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||||
- **Modern Tech/Tools**: Red-teaming, Bias auditing tools, Ethics impact [[Assessment|Assessment]]s (EIA).
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### 매 framework
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- **EU AI Act** (2024): 매 risk-tier.
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- **NIST AI RMF**: 매 govern, map, measure, manage.
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||||
- **OECD AI Principles**.
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||||
- **ISO/IEC 42001**: 매 AIMS.
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- **GDPR** (privacy).
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||||
- **Algorithmic Accountability Act** (US, proposed).
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||||
## 🤖 LLM 활용 힌트 (How to Use This Knowledge)
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||||
### 매 risk-tier (EU AI Act)
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- **Unacceptable**: 매 social scoring, mass biometric.
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- **High-risk**: 매 hiring, credit, education, AV.
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- **Limited risk**: 매 chatbot disclose.
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||||
- **Minimal**: 매 spam filter.
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**언제 이 지식을 쓰는가:**
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- *(TODO)*
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### 매 응용 issue
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1. **Hiring**: 매 disparate impact.
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2. **Credit**: 매 redlining.
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3. **Healthcare**: 매 race-based prediction.
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4. **Justice**: 매 COMPAS bias.
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5. **Generative**: 매 deepfake, copyright.
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6. **Surveillance**: 매 mass.
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7. **Autonomous**: 매 trolley.
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||||
**언제 쓰면 안 되는가:**
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||||
- *(TODO)*
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### 매 modern (2024-2026)
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||||
- **Anthropic RSP** (Responsible Scaling Policy).
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||||
- **OpenAI Preparedness**.
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||||
- **Frontier model evaluations** (METR, Apollo).
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||||
- **AI safety institute** (UK, US).
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||||
- **AI Bill of Rights** (US OSTP).
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## 🧪 검증 상태 (Validation)
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## 💻 패턴
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- **정보 상태:** needs_review
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- **출처 신뢰도:** A
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- **검토 이유:** *(P-Reinforce Phase 1 자동 정규화. 본문 검증 필요.)*
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||||
### Fairness audit (demographic parity)
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||||
```python
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||||
import numpy as np
|
||||
|
||||
## 🧬 중복 검사 (Duplicate Check)
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||||
def demographic_parity_diff(predictions, protected_attr):
|
||||
groups = np.unique(protected_attr)
|
||||
rates = [predictions[protected_attr == g].mean() for g in groups]
|
||||
return max(rates) - min(rates)
|
||||
|
||||
- **기존 유사 문서:** *(TODO: 인덱서 클러스터 리포트 참조)*
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||||
- **처리 방식:** UPDATE (자동 정규화)
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||||
- **처리 이유:** Phase 1 정규화 — 옛 템플릿/누락 필드 보강.
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||||
# 매 < 0.05 = 80% rule heuristic compliant
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||||
```
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||||
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||||
## 🕓 변경 이력 (Changelog)
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||||
### Equalized odds
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||||
```python
|
||||
def equalized_odds(predictions, labels, protected):
|
||||
"""매 TPR + FPR 의 group 에 의 equal."""
|
||||
groups = np.unique(protected)
|
||||
metrics = {}
|
||||
for g in groups:
|
||||
mask = protected == g
|
||||
tpr = ((predictions == 1) & (labels == 1) & mask).sum() / max(1, ((labels == 1) & mask).sum())
|
||||
fpr = ((predictions == 1) & (labels == 0) & mask).sum() / max(1, ((labels == 0) & mask).sum())
|
||||
metrics[g] = (tpr, fpr)
|
||||
return metrics
|
||||
```
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||||
|
||||
| 날짜 | 변경 내용 | 처리 방식 | 신뢰도 |
|
||||
|------|-----------|-----------|--------|
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||||
| 2026-05-08 | P-Reinforce Phase 1 정규화 (frontmatter + 헤더 표준화) | UPDATE | A |
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||||
### Bias mitigation (reweighing)
|
||||
```python
|
||||
def reweighing(X, y, protected):
|
||||
"""매 Kamiran-Calders 2012."""
|
||||
weights = np.ones(len(y))
|
||||
for g in np.unique(protected):
|
||||
for c in [0, 1]:
|
||||
mask = (protected == g) & (y == c)
|
||||
p_expected = (protected == g).mean() * (y == c).mean()
|
||||
p_observed = mask.mean()
|
||||
weights[mask] = p_expected / max(p_observed, 1e-9)
|
||||
return weights
|
||||
```
|
||||
|
||||
### Constitutional AI (principle-based)
|
||||
```python
|
||||
def cai_critique(response, principles):
|
||||
prompt = f"""Critique this response against these principles.
|
||||
Principles:
|
||||
{format_principles(principles)}
|
||||
|
||||
Response: {response}
|
||||
|
||||
Output JSON with:
|
||||
- violated: list of principle IDs
|
||||
- explanation
|
||||
- revised_response"""
|
||||
return json.loads(llm.generate(prompt))
|
||||
```
|
||||
|
||||
### Differential privacy (DP-SGD)
|
||||
```python
|
||||
import opacus
|
||||
from opacus import PrivacyEngine
|
||||
|
||||
privacy_engine = PrivacyEngine()
|
||||
model, optim, loader = privacy_engine.make_private(
|
||||
module=model,
|
||||
optimizer=optim,
|
||||
data_loader=loader,
|
||||
noise_multiplier=1.1,
|
||||
max_grad_norm=1.0,
|
||||
)
|
||||
```
|
||||
|
||||
### Model card
|
||||
```yaml
|
||||
model_name: credit-scoring-v3
|
||||
intended_use: Adult US credit applications, $1k-$50k unsecured
|
||||
out_of_scope:
|
||||
- Outside US
|
||||
- Under 18
|
||||
- Loans > $50k
|
||||
training_data:
|
||||
source: 2018-2024 internal
|
||||
size: 2.4M
|
||||
protected_attribute_audit: completed
|
||||
fairness_metrics:
|
||||
demographic_parity_diff: 0.034
|
||||
equalized_odds_diff: 0.041
|
||||
limitations:
|
||||
- Decreased performance on thin-file applicants
|
||||
- Quarterly retraining required
|
||||
```
|
||||
|
||||
### Provenance (C2PA, watermark)
|
||||
```python
|
||||
from c2pa import Signer
|
||||
def attach_provenance(image_path, signer_cert):
|
||||
Signer(signer_cert).sign(image_path, claims={
|
||||
'generator': 'Anthropic Claude Opus 4.7',
|
||||
'timestamp': now(),
|
||||
'training_data_redacted': True,
|
||||
})
|
||||
```
|
||||
|
||||
### Red-teaming
|
||||
```python
|
||||
def adversarial_eval(model, attack_categories):
|
||||
attacks = []
|
||||
for cat in attack_categories: # 매 jailbreak, bias, harmful, hallucination
|
||||
prompts = generate_attacks(cat, n=100)
|
||||
for p in prompts:
|
||||
r = model.generate(p)
|
||||
score = judge(r, cat)
|
||||
attacks.append({'cat': cat, 'prompt': p, 'response': r, 'severity': score})
|
||||
return attacks
|
||||
```
|
||||
|
||||
### Risk tier classifier (EU AI Act)
|
||||
```python
|
||||
def eu_risk_tier(use_case):
|
||||
if use_case in {'social_scoring', 'real_time_remote_biometric'}:
|
||||
return 'unacceptable'
|
||||
if use_case in {'hiring', 'credit', 'education', 'critical_infra', 'law_enforcement'}:
|
||||
return 'high'
|
||||
if use_case in {'chatbot', 'deepfake', 'emotion_recognition_workplace'}:
|
||||
return 'limited'
|
||||
return 'minimal'
|
||||
```
|
||||
|
||||
### Consent (GDPR)
|
||||
```python
|
||||
def can_process(user, purpose):
|
||||
if user.consent[purpose].is_valid():
|
||||
return True
|
||||
if has_legitimate_interest(purpose):
|
||||
return True
|
||||
return False
|
||||
|
||||
def revoke_consent(user, purpose):
|
||||
user.consent[purpose].revoke()
|
||||
delete_data(user, purpose)
|
||||
```
|
||||
|
||||
### Disclosure (chatbot)
|
||||
```typescript
|
||||
function chatGreeting() {
|
||||
return "Hi! I'm an AI assistant. I can make mistakes — please verify important info.";
|
||||
}
|
||||
```
|
||||
|
||||
### Incident reporting
|
||||
```python
|
||||
@dataclass
|
||||
class AIIncident:
|
||||
timestamp: datetime
|
||||
model: str
|
||||
severity: Literal['low', 'medium', 'high', 'critical']
|
||||
category: str # 매 hallucination, bias, jailbreak, harm
|
||||
description: str
|
||||
affected_users: int
|
||||
root_cause: str
|
||||
mitigation: str
|
||||
|
||||
def report(self):
|
||||
if self.severity in ('high', 'critical'):
|
||||
notify_safety_team(self)
|
||||
log_to_registry(self)
|
||||
```
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||||
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||||
## 매 결정 기준
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||||
| 상황 | Approach |
|
||||
|---|---|
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||||
| High-risk EU | Full conformity assessment |
|
||||
| Hiring / credit | Fairness audit + monitoring |
|
||||
| Generative | Watermark + content provenance |
|
||||
| LLM | Constitutional + RLHF + red-team |
|
||||
| Privacy-sensitive | DP / federated |
|
||||
| Chatbot | Disclosure + safety filter |
|
||||
|
||||
**기본값**: 매 model card + 매 fairness audit + 매 red-team + 매 incident reporting + 매 EU AI Act risk-tier compliance.
|
||||
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||||
## 🔗 Graph
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||||
- 부모: [[Ethics]] · [[AI]]
|
||||
- 변형: [[AI-Safety]] · [[AI-Alignment]] · [[Algorithmic-Fairness]] · [[Ethics of Autonomous Systems]]
|
||||
- 응용: [[EU-AI-Act]] · [[NIST-AI-RMF]] · [[Constitutional-AI]]
|
||||
- Adjacent: [[Differential-Privacy]] · [[Red-Teaming]] · [[RLHF]] · [[Anthropic-RSP]]
|
||||
|
||||
## 🤖 LLM 활용
|
||||
**언제**: 매 모든 AI deployment. 매 product launch. 매 governance.
|
||||
**언제 X**: 매 academic toy.
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||||
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||||
## ❌ 안티패턴
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||||
- **Ethics-as-PR**: 매 statement only.
|
||||
- **Single fairness metric**: 매 trade-off 의 ignore.
|
||||
- **No red-team**: 매 jailbreak 의 surprise.
|
||||
- **No incident process**: 매 learning X.
|
||||
- **Ignore EU AI Act high-risk**: 매 fines + bans.
|
||||
|
||||
## 🧪 검증 / 중복
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||||
- Verified (EU AI Act 2024, NIST AI RMF 1.0, Anthropic RSP, Constitutional AI paper).
|
||||
- 신뢰도 A.
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||||
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||||
## 🕓 Changelog
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||||
| 날짜 | 변경 |
|
||||
|---|---|
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| 2026-04-20 | Auto-reinforced |
|
||||
| 2026-05-08 | Phase 1 |
|
||||
| 2026-05-10 | Manual cleanup — pillars + 매 fairness / DP / model card / red-team / risk-tier code |
|
||||
|
||||
Reference in New Issue
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