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Liability and Insurance for Catastrophic Losses: the Nuclear Power Precedent and Lessons for AI

Created by
  • Haebom

저자

Cristian Trout

개요

본 논문은 점점 더 자율적이고 능력 있는 AI 시스템이 심각한 손실을 야기할 가능성에 대한 전문가들의 우려를 다룬다. 원자력 산업의 성공적인 선례를 바탕으로, 극단적인 AI 사건(CAIOs) - 즉, 엄청난 손실을 야기하거나 쉽게 야기할 수 있는 사건 -으로 인한 피해에 대해 최첨단 AI 모델 개발자에게 제한적이지만 엄격하고 배타적인 제3자 책임을 부여해야 한다고 주장한다. 개발자의 판결 불가능성을 극복하고, 승자의 저주 역학을 완화하며, 보험사의 준규제적 능력을 활용하기 위해 CAIO 책임에 대한 의무 보험을 권장한다. 이론적 논증과 원자력 산업의 유사 사례를 바탕으로, 보험사는 AI의 헤비테일 위험에 대한 보험 제공 과정에서 인과적 위험 모델링, 모니터링, 더 엄격한 규제를 위한 로비, 손실 예방 지침 제공 등을 혼합하여 수행할 것으로 예상된다. 규제의 대체재는 아니지만, 명확한 책임 부여와 의무 보험은 위험 모델링과 안전한 설계에 자원을 효율적으로 할당하여 향후 규제 노력을 촉진하는 데 도움이 될 수 있다.

시사점, 한계점

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시사점:
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최첨단 AI 모델 개발자에게 제한적이지만 엄격하고 배타적인 제3자 책임을 부여하는 것이 CAIO로 인한 피해를 줄이는 데 효과적일 수 있다.
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의무 보험은 개발자의 판결 불가능성 문제를 해결하고, 위험 관리 및 안전한 설계에 자원을 효율적으로 배분하는 데 기여할 수 있다.
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보험사는 위험 모델링, 모니터링, 규제 로비, 손실 예방 지침 제공 등을 통해 AI 위험 관리에 중요한 역할을 수행할 수 있다.
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명확한 책임 부여와 의무 보험은 향후 AI 규제 노력을 촉진하는 데 도움이 될 수 있다.
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한계점:
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본 논문은 원자력 산업의 선례를 바탕으로 주장을 펼치지만, AI와 원자력 산업 간의 차이점을 충분히 고려하지 못했을 가능성이 있다.
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의무 보험의 구체적인 설계 및 운영 방안에 대한 논의가 부족하다.
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보험사의 준규제적 역할에 대한 윤리적, 법적 문제에 대한 충분한 논의가 부족하다.
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규제의 대체재가 아닌 보완책으로 제시되었지만, 규제와의 상호작용에 대한 구체적인 분석이 부족하다.
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