리더의 마키아벨리즘이 후견지명을 매개로 조직 냉소주의에 미치는 영향: 윤리적 리더십의 조절효과

정재영,신제구 리더십학회 2021 리더십연구 Vol.12 No.1

The purpose of this study is to verify the correlation between leader's machiavellianism and organization cynicism. To this end, the overall mechanism of the research model was investigated through the mediating effect of hindsight bias and the moderating effect of ethical leadership. To verify the hypothesis, the survey was conducted twice with 335 employees working in various industries at intervals of 7 days, and the common method bias was minimized by presenting the conciseness of the questionnaire. Control variables were used to confirm a clear causal relationship between independent and dependent variables by using position and negative/positive. As a result of the study, first, it was found that leader's machiavellianism had no statistical significance with organizational cynicism. Second, it was found that relationship between leader machiavellianism and organizational cynicism was mediated by hindsight bias. Third, it was found that hindsight bias was controlled by ethical leadership to alleviate organizational cynicism. Fourth, it was found that leader machiavellianism was moderated by ethical leadership in the interaction with hindsight bias to alleviate organizational cynicism. Therefore, this study suggests new implications from the point of view of the existing research and future research tasks and direction on the role of leader, by deeply examining mechanisms between leader machiavellianism, hindsight bias and organizational cynicism. tasks and limitations on the role of leaders. 본 연구는 리더의 마키아벨리즘(machiavellianism)과 조직냉소주의(organizational cynicism) 간의 상관관계를 검증하는데 목적이 있다. 이를 위해 후견지명(hindsight bias)의 매개효과와 윤리적 리더십(ethical leadership)의 조절효과를 통해 연구모델의 전반적인 메커니즘을 규명하고자 하였다. 가설검증을 위하여 다양한 업종에서 근무하고 있는 직장인 335명을 대상으로 설문의 측정시기를 7일간 간격을 두어 두 차례 조사를 실시하였고 설문문항의 간결성을 제시함으로써 동일방법편의(common method bias)를 최소화하였으며 통제변수는 직급과 정서 상태를 사용하여 독립변수와 종속변수 간의 명확한 인과관계를 확인하고자 하였다. 연구결과 첫째, 리더의 마키아벨리즘은 조직 냉소주의와의 통계적 유의성이 없는 것으로 나타났다. 둘째, 리더의 마키아벨리즘은 후견지명을 매개로 하여 조직냉소주의를 증가시키는 것으로 나타났다. 셋째, 후견지명은 윤리적 리더십의 조절효과를 통해 조직냉소주의를 완화시키는 것으로 나타났다. 넷째, 리더의 마키아벨리즘은 후견지명과의 상호작용에서 윤리적 리더십에 의해조절되어 조직냉소주의를 완화하는 것으로 나타났다. 따라서 본 연구는 리더의 마키아벨리즘과후견지명 및 조직냉소주의 간의 메커니즘을 심층적으로 검증하여 기존 연구의 흐름과 다른 관점에서 새로운 시사점을 제시하고 리더의 역할에 대한 향후 연구과제 및 한계점에 대해 제시하였다.

데이터 윤리에서 인공지능 편향성 문제에 대한 연구

변순용 ( Byun Sunyong ) 한국윤리학회(구 한국국민윤리학회) 2020 倫理硏究 Vol.128 No.1

최근 빅데이터와 기계학습, 인공지능과 관련되어 제기되는 윤리적인 이슈 중 하나가 바로 편향성(bias)의 문제이다. 실제로 편향성(bias)의 문제를 편견(prejudice, Vorurteil)이나 고정관념의 문제와 혼동하는 경우가 많은데, 전자가 통계적, 기술적인 용어(technical term)라고 한다면 후자는 윤리적인 용어(ethical term)라고 할 수 있겠다. 데이터를 모으고 처리하는 과정에서 항상 편향성의 문제가 제기된다. 데이터의 편향성을 이 연구에서는 데이터 자체의 편향성과 데이터 처리과정의 편향성으로 구분하여 논의하고, 이와 별도로 이 두 가지 모두 데이터 공정성의 문제와 항상 갈등에 빠지게 되는 이유를 살펴본다. 특히 데이터 객관성과 공정성 역시 서로 상충될 소지가 충분히 있다. 데이터가 객관적이라는 것은 데이터가 지향하는 대상과 데이터의 일치를 전제로 하면서 이 데이터가 습득되는 과정에서 주관적인 개입이 배제되어야 확보될 수 있을 것이다. 그렇지만 이러한 근대적인 기계적 객관성이 보장된다 하더라도 공정하지 않을 수 있는 문제가 발생한다. 데이터의 객관성은 데이터 자체의 습득 과정에서 논의되겠지만, 데이터의 공정성은 데이터의 활용과정에서 더 문제가 제기되기 마련이다. 따라서 데이터윤리의 관점에서 빅데이터의 수집과 활용의 과정에서 모집단 편향성, 데이터 편향성, 데이터 객관성, 데이터 공정성의 의미가 분명하게 규정되어야 할 것이다. One of the ethical issues raised in recent years regarding big data, machine learning, and artificial intelligence is the issue of bias. Indeed, the problem of bias is often confused with the problem of prejudice (Voruteil) or stereotypes. If the former is a statistical and technical term, the latter is an ethical term. In the process of gathering and processing data, bias is always raised. In this study, the bias of data is divided into the bias of the data itself and the bias of the data processing. In particular, data objectivity and fairness may be at odds with each other. Data objectivity presupposes the correspondence between the data subject and the data. This objectivity can be secured only when subjective intervention is excluded in the process of data acquisition. Nevertheless, even if this modern mechanical objectivity is guaranteed, problems arise that may not be fair. The objectivity of data will be discussed in the process of acquiring data itself, but the fairness of data is more problematic in the use of data. Therefore, in terms of data ethics, the meaning of population bias, data bias, data objectivity, and data fairness should be clearly defined in the process of collecting and using big data.

<우리들의 일그러진 영웅>을 활용한 ‘확증편향’ 사고에 대한 윤리교육 방안

양은창 학습자중심교과교육학회 2023 학습자중심교과교육연구 Vol.23 No.3

Objectives This paper is a plan to understand the ‘confirmation bias’ thinking prevalent in our society and implement ethical education by using Lee Mun-yeol's short story <Our Twisted Hero>. Through this, it has the purpose of upholding the right ethics and cultivating the transmitted thoughts. Methods In this text analysis, I would like to apply J. Lacan's ‘desire theory’. Lacan's theory that human unconsciousness and consciousness form a dialectic like a Möbius strip centered on the imaginary and symbolic worlds is a representative theory that traces the fictions of the human mental world through the egocentric thoughts and desires inherent in the human mind. to be. Results It is possible to know what principle ‘confirmation bias’ can be substituted into human unconsciousness and consciousness, and how it is related to human ethics. Therefore, you can learn a sound critical mind and ethics. Conclusions Through this study, we understand the false principle of ‘confirmation bias’ and understand the human mental structure. In addition, it is judged that there will be an educational effect in terms of understanding the objective structure of ethical consciousness and self-identity that human beings must have, and understanding the conditions of healthy thinking.

헬스케어 인공지능 기술의 편향과 윤리적 이슈: 설계와 활용 단계를 중심으로

장윤정,정원섭 인제대학교 인간환경미래연구원 2023 인간 · 환경 · 미래 Vol.0 No.31

인공지능 기술은 헬스케어에서 의사결정지원도구로 진단과 예측, 신약 개발 등에 다양하게 활용되고 있다. 그러나 인공지능 기술을 활용하는 과정에서 예상하지 못한 편향으로 인해 다양한 부작용이 등장하면서, 이에 대한 사회적 논란과 더불어 심각한 우려가 나타나고 있다. 인공지능의 편향과 관련하여 인공지능 기술의 설계와 활용에 따른 단계적 접근 즉, (1) 보건 의료 현장에서의 편향, (2) 데이터 편향, (3) 헬스케어 인공지능 설계와 알고리즘 개발에서의 편향, (4) 헬스케어 인공지능의 사업화와 활용에서의 편향으로 구분하여 분석할 수 있다. 이러한 편향은 최근 코로나19 감염병 관련 인공지능 연구에서도 관찰되었다. 헬스케어 인공지능 기술을 윤리적으로 바람직한 방향으로 개발하기 위해서는 이 분야에 등장할 수 있는 편향을 최소화하는 일환으로 데이터의 적절성과 형평성, 투명성을 높이기 위한 노력이 필요하다. Artificial Intelligence (AI) in healthcare is being used for decision support aid, diagnosis, prediction, and new drug development. However, serious social concerns of AI harms are increasing, as AI has caused unexpected social issues and side effects from AI bias. AI bias could be described with 4 domains from AI design and use: (1) healthcare real-world bias, (2) data bias, (3) healthcare AI bias from design and development, (4) AI bias from business and use. Lots of bias was revealed in AI models with COVID-19 researches. For ethical development and reducing bias in healthcare AI data appropriateness, fairness and transparency were needed.

베이지안 진실 표출법(Bayesian Truth Serum)을 활용한 공무원 윤리행위인식 설문의 응답 편향성 연구

한승훈 ( Seunghoon Han ),이준석 ( Junseok Lee ) 한국조사연구학회 2024 조사연구 Vol.25 No.2

인간과 사회에 대한 주관적 인식과 의견을 탐구하는 사회과학연구의 설문조사들은, 특히 공무원의 비윤리적 행위 인식에 대한 설문과 같이 응답 노출 시 사회적 비난 가능성이 있을 경우, 설문의 응답자가 본인의 솔직한 의견보다는 사회적으로 바람직한 의견으로 응답하여 실제와 괴리되는 편향성의 우려가 있다. 본 연구에서는 사회적 바람직성을 넘어 응답의 진실성을 유도하는 방법으로서, 응답자가 솔직히 응답할 때 가장 보상이 커지도록 경제적 유인을 제공하는 베이지안 진실 표출법의 효용성을 탐색하고자 하였다. 597명의 공무원들을 무작위로 배정한 후, 처치집단에게는 주어진 가상의 윤리적 딜레마 상황에서 비윤리적 행위를 할 확률을 베이지안 진실 표출법 방식으로 설문을 하였고, 통제집단에게는 유인 기제가 없는 일반적인 방식으로 같은 설문을 하였다. 분석결과, 처치집단이 통제집단보다 비윤리적 행위를 할 가능성을 높게 응답한 경우가 존재하며, 특히 4∼5급 공무원들의 경우 그러한 경향성이 뚜렷하였다. 이는 설문 응답자의 솔직한 응답을 끌어내는 베이지안 진실 표출법의 효용성을 보여주는 결과라 할 수 있다. Social science survey research faces various response biases when investigating subjective opinions. One common bias is the social desirability bias, which leads survey participants to choose answers that align with societal norms rather than their true beliefs. This bias is particularly pronounced among specific groups, such as public officers, who may fear social repercussions if their true answers are revealed. In this study, we aimed to assess the effectiveness of the Bayesian Truth Serum (BTS) method in mitigating the social desirability bias. The BTS method involves providing economic incentives that are maximized when respondents provide honest answers. To achieve this, we surveyed 597 public officers about their perceived likelihood of engaging in unethical behaviors in hypothetical situations. Participants were randomly assigned to either the BTS treatment group or the non-BTS control group. The results showed that the treatment group exhibited a higher intention to engage in unethical behaviors compared to the control group. Moreover, this tendency was more pronounced among intermediate-level manager officers holding ranks 4 to 5, who are likely to experience such ethically conflicting situations, than among other rank officers. These findings suggest that the Bayesian Truth Serum method effectively encourages candid responses from survey participants.

의사결정 자동화에 대한 대응으로서의 인공지능윤리 교육

김효은 ( Kim Hyo-eun ) 한국윤리교육학회 2020 윤리교육연구 Vol.0 No.55

인공지능 시대에 인공지능윤리 교육은 윤리교육에 어떤 새로운 의미와 기회로 작용할 것인가? 인공지능윤리는 기존의 공학윤리와 어떤 내용이 다르며, 어떤 교육내용을 필요로 하는가? 이 논문은 이에 대해 인공지능윤리는 산업현장과 밀접하게 연관되어 있으며 인공지능 설계 과정에 내장된 방식으로 윤리적 요소가 역할을 한다는 점을 제시한다. 이 점은 각 기업과 기관들이 인공지능윤리 지침을 채택하는 점에서 잘 드러난다. 인공지능윤리 지침에 공통적으로 등장하는 알고리즘 편향, 투명성, 설명가능성, 공평성 등은 기존의 공학윤리에서 다루는 주제와는 다른 내용으로 새로운 교과로 구성될 필연성을 보여준다. 이는 각국에서 운영되는 인공지능윤리 교과의 내용에서 보여진다. 결론적으로, 인공지능윤리 교과는 공학윤리와 다른 차원의 내용을 가지며 이를 통해 보다 외연이 넓은 시민교육이 가능하다. In the age of artificial intelligence, what new meaning and opportunity will the education of AI ethics serve? How does AI ethics differ from conventional engineering ethics and what training content does it require? In response, this paper suggests that AI ethics are closely related to industrial sites and that ethical factors play a role in the way they are built into the artificial intelligence design process. This is illustrated by the fact that each company and institution adopts artificial intelligence ethics guidelines. Algorithm bias, transparency, explainability and fairness, which are common to artificial intelligence ethics guidelines, show the inevitability of forming a new subject with different themes from those covered by conventional engineering ethics. This is shown in the contents of the AI ethics curriculum, which is educated in several countries. In conclusion, AI ethics classes have different levels of engineering ethics, which enable broader civil education.

인간 편향성과 인공지능의 교차

박도현 서울대학교 법학연구소 2022 서울대학교 法學 Vol.63 No.1

It is argued that the decision-making of artificial intelligence (AI) is problematic because it reflects human bias like a mirror, and that there is a need for regulation. However, even if we accept the premise of this argument, it seems that the conclusion cannot be logically drawn. This is because there is no reason to create a new regulation system if there is no change in the total amount of harm. And since the root of all problems is human beings, it is likely that we should pay attention to the existing regulatory system focusing on human bias. While this objection is a powerful threat to the foundation of AI governance, it tends to take normative interventions for granted. This can give the impression that the discussion of AI governance is nothing more than political rhetoric based mainly on individual moral views. This paper examines the truths and lies of the so-called “the problem of bias mirror” that AI decision-making reflects human bias like a mirror. AI sometimes reflects human bias as it is and sometimes creates additional harm (emergent harm). Since the latter is real, AI governance can be justified to some extent. On the other hand, AI offers us enormous material benefits or reinforces human ethics. So, even if the problem of bias mirror is real, these positive effects should be considered altogether, and a balanced view on AI governance should be taken into account. 인공지능 의사결정이 인간 편향성을 마치 거울처럼 있는 그대로 반영하여 문제이고, 이에 대한 규제가 필요하다는 주장이 여기저기서 대두되고 있다. 그런데 이러한 주장의 전제를 곧이곧대로 받아들인다고 해도 일견 규제 거버넌스를 구축해야 한다는 결론이 논리적으로 도출되지는 않는 것 같다. 해악의 총량에 변화가 없다면 새로운 규제를 신설할 이유가 없고, 문제의 근원은 인간이니 인류에게 적용된 인간 편향성에 대한 기존 규율에 집중하면 될 것 같기 때문이다. 이러한 반론은 인공지능 규제 거버넌스의 토대 자체를 위협하는 강력한 것임에도 불구하고, 이에 대한 진지한 논의 대신 규범적 개입을 당연시하는 경향이 있다. 이는 자칫 인공지능 규제 거버넌스 논의가 주로 개인의 기술비관론 내지 특정한 도덕관념에 기인한 정치적 수사에 불과하다는 인상을 불러일으킬 위험이 있어 유의해야 한다. 본고는 이와 같은 문제의식에서, 인공지능 의사결정이 인간 편향성을 마치 거울처럼 반영하고 있다는 일명 ‘편향성 거울 문제’의 허와 실에 대해 검토하였다. 인공지능은 다양한 경로를 통해 때로는 인간 편향성을 있는 그대로 반영하기도 하고, 때로는 추가적 해악을 만들어내기도 한다. 후자의 가능성이 실재하기 때문에, 적어도 이에 대해서는 규제 거버넌스가 일정 부분 정당화될 수 있다는 결론을 내릴 수 있다. 다른 한편 인공지능은 인간에게 막대한 물질적 편익을 제공하거나 윤리성을 강화하기도 한다. 따라서 인간 편향성의 확대재생산이 실재한다고 하더라도 이러한 효과를 함께 고려하여 균형 잡힌 규제 거버넌스 체계를 추구해야 한다는 것이 본고의 결론이다.

자율시스템으로서의 인공지능과 인공지능윤리의 독자성

김효은 한국인터넷윤리학회 2018 The Digital Ethics(디지털 윤리) Vol.2 No.2

This paper aims to examine how ethical issues comes from the artificial intelligence as an autonomous intelligent system. To show the ethical, technical and philosophical significance of AI ethics, this paper employ its unique position within the cognitive paradigm. Recent advances in artificial intelligence enable more direct access and intervention to human mind, which reduces the distinction between matter and mind and brings up new philosophical questions on human nature. Neuroethics takes interdisciplinary and integrative approach, in order to deal with the social, legal, and technological issues related to artificial intelligence, which cannot be covered by the traditional legal and social systems. Some of the ethical issues of artificial intelligence overlap with enginnering ethics but most of major issues of AI ethics are unique in that it deals with almost all the procedure from design, manufacure to use of artificial intelligence. Based on the unique features of AI ethics, institutions over the world are trying to offer recommendations and standard for ethical design of artificial intelligence. Considering the current stream of ethical implication of artificial intelligence, it is necessary to begin in-depth examinations of how we deal with the curret issues of AI ethics.

중독범죄에 있어 인공지능의 도입과 쟁점에 관한 연구

이재호 한국중독범죄학회 2019 한국중독범죄학회보 Vol.9 No.4

최근 중독범죄 등 범죄예측에 인공지능 활용이 이슈가 되고 있다. 미국의 캘리포니아 경찰을 포함해 여50개 경찰서에서 인공지능을 활용해 마약, 살인 등 범죄예측에 활용하고 있다. 그러나, 데이터 윤리 전문가들은 경찰이 완전히 준비되지 않은 윤리적 지뢰밭에 들어서고 있다는 우려를 표명했으며, 이들은 관련 윤리 가이드라인을 제시하기도 했다. 따라서, 본 연구는 중독범죄관련 인공지능 시스템 개발에 있어 예상되는 윤리적 쟁점과 과제를 제시하는데 목적이 있다. 분석결과, ① 데이터의 중요성과 편향성 제거 ② 데이터의 접근성과 상호확장성. ③ 인공지능의 법적 지위, 사생활 보호와 개인정보 침해의 가능성에 대한 대비도 중요한 것으로 나타났다. 향후 과제로는 ① 인공지능을 개발하고 활용하는 목적을 명확히 할 것. ② 인공지능 개발의 경제성과 비용효과성을 고려 ③ 인공지능의 도입의 거버넌스 구축 ④ 데이터 사이언티스트를 육성하는 것이 요구되었다. Recently, artificial intelligence is used for crime prediction such as addiction crime. Over 50 police stations, including the California police in the United States, use artificial intelligence to predict crimes, including drugs and murder. However, data ethics experts expressed concern that the police were entering ethical minefields. This study aims to suggest anticipated ethical issues and challenges in using AI in addiction crime. The results of the analysis are: ① Elimination of data bias. ② Accessibility and interscalability of data. ③ Personal Information Protection Future tasks are as follows: ① Clarify the purpose of using artificial intelligence. ② Consider the economics of artificial intelligence ③ Build governance of artificial intelligence ④ Cultivate data scientists.

외설 연극, 표현의 자유와 젠더 편향성 -<매춘>(1988), <미란다>(1994) 사태와 연극계의 변동

양근애 구보학회 2018 구보학보 Vol.0 No.20

In the 1980s, democratization seemed to move from oppression to autonomy, from control to openness, but in reality it was a turning point when oppression as a new device began due to the contradiction of democratic rule. This research examines the contradiction and the effect of the control of customs in the late 1980s, focusing on the theater Prostitution(1988), which was the fuse of freedom of expression and eliminated the system of pre-censorship. Prostitution, based on the reportage, was spoiled by unintended obscenity controversy and reproduced in several sequels and film, and all of these are related to the problem of pornographic theater. Miranda(1994), which appeared in the 1990s, was a theater that rekindled the controversy over obscenity as the producer was subjected to judicial treatment for the crime of obscenity. At that time, the press encouraged the commercialization of the ‘ban’ by amplifying obscenity and pornography discussions, and made it difficult to expect progressive discussions on the contradiction of control and censorship since democracy. Prostitution and Miranda, which became the center of obscenity controversy, stood outside the mainstream theater and the center of Seoul theater, and existed as ‘constitutive outside’ that embarrassed the mainstream theater and the established theater. A series of events related to obscene theater sparked debate on commercialism and popularity of theater beyond the controversy of freedom of expression, and produced questions about the self-sustainability and identity of Korean theater after democracy. In the process, however, discussions about women who became otherized and objectified were not properly conducted. This shows the aspect of the gender bias inherent in the Korean theater in the past, and it causes the state of double restraint which makes the theater based on female subjectivity impossible. 1980년대는 민주화를 계기로 억압에서 자율로, 통제에서 개방으로 이동한 듯했지만 실제로는 민주주의 통치의 모순으로 인한 새로운 장치로서의 억압이 시작된 전환기였다. 이 글은 1980년대 후반, 표현의 자유 논쟁의 도화선이 되어 대본 사전검열제도를 철폐시킨 연극 <매춘>(1988) 사태에 주목하여 풍속 통제의 모순과 그 효과를 살펴보았다. 르포를 원작으로 한 <매춘>은 의도와 상관없는 외설 논쟁으로 비화되어 여러 속편들과 영화로 재생산 되었으며 이는 이후 쏟아져 나온 포르노 연극의 문제와 연관된다. 1990년대에 나온 <미란다>(1994)는 제작자가 음란죄로 사법처리를 받으면서 외설 논쟁에 다시 불을 지핀 연극이다. 당시 언론은 외설과 음란 논의를 증폭시켜 금지를 상품화하도록 부추겼고 민주주의 이후 통제와 검열의 모순에 대한 진전된 논의를 기대하기 어렵게 만들었다. 외설 논쟁의 중심이 된 <매춘>과 <미란다>는 주류 연극과 서울 중심 연극의 바깥에서 돌출된 연극으로 주류 연극과 기성 연극을 당혹스럽게 한 구성적 외부로 존재했다. 외설 연극을 둘러싼 일련의 사태는 표현의 자유 논쟁을 넘어 연극의 상업성과 대중성 논의를 촉발시켰으며 민주주의 이후 한국연극의 자생력과 정체성에 대한 질문을 양산했다. 그러나 그 과정에서 타자화/대상화 된 여성에 대한 논의와 남성적 응시의 극장에 대한 비판은 제대로 이루어지지 않았다. 이는 그간 한국연극이 내재한 젠더 편향성의 단면을 보여주는 것이며 여성을 주체로 하는 연극을 불가능하게 하는 이중구속의 상태를 지속되게 한 원인이 되었다.