Is your AI Model Accurate Enough? The Difficult Choices Behind Rigorous AI Development and the EU AI Act

Wed, 29 Apr 2026 08:40:21 GMT

### 저자

Lucas G. Uberti-Bona Marin, Bram Rijsbosch, Kristof Meding, Gerasimos Spanakis, Gijs van Dijck, Konrad Kollnig

### 💡 개요

본 논문은 AI 모델의 '정확도'가 단순히 객관적이고 기술적인 속성이 아니라, 맥락에 따라 달라지는 규범적 결정에 근본적으로 의존함을 주장합니다. 이러한 기술-규범적 선택은 AI 배포의 엄격성을 결정하며, 오류 우선순위, 위험 분배, 목표 간 상충 해결 방식을 좌우합니다.

### 🔑 시사점 및 한계

- AI의 '정확도'는 기술적 측정뿐 아니라 사회적, 규범적 가치 판단이 필수적으로 개입되는 복합적인 개념입니다.

- EU AI Act와 같은 규제에서 요구하는 '적절한 수준의 정확도'를 충족하기 위해서는 지표 선정, 다중 지표 균형, 대표성 있는 데이터 측정, 수용 기준 결정 등 네 가지 핵심적인 기술-규범적 선택에 대한 심층적인 분석이 필요합니다.

- 본 연구는 AI 규제 준수를 위한 실무적 가이드라인을 제공하지만, 다양한 AI 응용 분야 및 문화적 맥락에 따른 기술-규범적 선택의 복잡성을 완전히 포괄하기에는 한계가 있습니다.

[PDF 보기](https://arxiv.org/pdf/2604.03254)