* 알고리즘은 편향 될 수 있습니다. 오늘날 우리가 의존하는 많은 제품과 서비스의 기초가되는 기계 학습 알고리즘은 종종 잠재적으로 차별적 인 데이터에 대해 교육을받습니다. 이 편견은 제대로 규제되지 않으면 특정 그룹의 사람들에게 불공정 한 결과를 초래할 수 있습니다.
* 알고리즘을 조작 할 수 있습니다. 악의적 인 행위자는 알고리즘을 조작하여 정보를 전파하고 유해한 행동, 선거, 여론 및 사용자의 정신 건강에 영향을 미칩니다. 규제는 그러한 조작의 영향을 최소화하는 데 도움이 될 수 있습니다.
* 알고리즘은 중독성이있을 수 있습니다. 소셜 미디어 알고리즘은 사용자가 자신의 정신 건강을 희생하여 사용자의 참여를 유지하도록 설계되었습니다. 규제는 이러한 알고리즘의 작동 방식에 제한을 부여하여 사용자를 유해한 영향으로부터 보호합니다.
* 알고리즘은 사용자 개인 정보를 위협 할 수 있습니다. 알고리즘은 방대한 양의 사용자 데이터를 수집하여 상업적 목적으로 사용하거나 개인을 추적하고 모니터링하는 데 사용할 수 있습니다. 알고리즘 사용을 규제하면 사용자 개인 정보를 보호하는 데 도움이 될 수 있습니다.
조절 알고리즘에 대한 인수 :
* 규제는 혁신을 방해 할 수 있습니다. 엄격한 규정은 회사가 새로운 알고리즘을 실험하고 제품 및 서비스를 개선하는 것을 방지 할 수 있습니다.
* 규제는 너무 복잡 할 수 있습니다. 알고리즘은 종종 복잡하며 내면의 작업이 어려울 수 있습니다. 이로 인해 규제 기관이 의도하지 않은 부정적인 결과가없는 효과적인 규정을 작성하기가 어려울 수 있습니다.
* 알고리즘은 사회적 문제의 유일한 원천이 아닙니다. 여러 가지 문제에 대한 알고리즘을 비난하는 것은 복잡한 문제를 지나치게 단순화하는 것입니다. 사회적 문제는 알고리즘뿐만 아니라 운영되는 더 넓은 맥락을 다루는 전체적인 접근법이 필요합니다.
* 알고리즘은 잘할 수 있습니다. 많은 알고리즘에는 질병 감지, 재무 사기 퇴치 및 에너지 효율 향상과 같은 유익한 용도가 있습니다. 규제는 이러한 긍정적 인 용도를 방해해서는 안됩니다.
요약하면, 알고리즘 규제에 대한 장단점이 있습니다. 잠재적 인 피해로부터 사용자를 보호하고 혁신을 막는 것 사이의 균형을 유지하는 것이 중요합니다. 정부와 규제 기관은 특정 규정을 구현하기 전에 잠재적 인 혜택과 위험을 신중하게 고려해야합니다.
