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One Bad NOFO? AI Governance in Federal Grantmaking

Created by
  • Haebom

저자

Dan Bateyko, Karen Levy

개요

본 논문은 미국 연방 기관들이 인공지능(AI) 거버넌스에 미치는 영향을 기존 연구에서 간과한 측면인 재량적 교부금 정책에 초점을 맞춰 분석한다. 연방 기관들은 수십억 달러의 재정 지원을 통해 주 및 지방 단체의 AI 연구, 개발, 활용을 지원하는데, 이는 AI 전용 프로그램뿐 아니라 AI를 활용하는 일반적인 교부금 사업에도 영향을 미친다. 연구진은 Grants.gov에 2009년부터 2024년까지 게시된 4만 건 이상의 비국방 관련 연방 교부금 공고(NOFO) 데이터셋을 활용하여 기관들이 교부금 수혜자의 AI 사용을 어떻게 규제하는지 분석했다. AI를 언급하는 기록을 선정하여 목표와 요구사항을 검토한 결과, 기관들은 공고 내용에서 AI를 홍보하며 채택 방식을 형성하지만, AI 관련 특정 심사 기준이나 제한은 거의 없는 것을 발견했다. 이는 사람들의 권리에 영향을 미치는 AI 사용을 지원하는 경우에도 마찬가지이며, 유사한 연방 조달 체계에서는 추가적인 감독이 이루어졌을 것이다. 결론적으로, 교부금 공고가 AI 정책 결정의 장소임을 보여주지만, 다른 규제 노력과 조화되지 않고 투명성, 책무성, 개인 정보 보호에 대한 고려가 부족하다는 점을 지적한다. AI 조달 연구에서 얻은 교훈을 제시하고, 교부금 사업의 고유한 과제를 제시하며 추가 연구를 제안한다.

시사점, 한계점

시사점: 연방 기관의 재량적 교부금 정책이 AI 거버넌스에 미치는 영향을 새롭게 조명하여 AI 정책 결정의 또 다른 측면을 제시한다. Grants.gov 데이터를 활용한 실증적 분석을 통해 기관들의 AI 관련 정책 실행 현황을 보여준다. AI 조달 연구와의 비교를 통해 교부금 사업의 특수성을 강조하고, 향후 연구 방향을 제시한다.
한계점: 분석 대상이 비국방 관련 교부금으로 한정되어 있다. AI 관련 특정 심사 기준이나 제한이 부족하다는 점을 강조하지만, 그 원인에 대한 깊이 있는 분석이 부족하다. 투명성, 책무성, 개인정보 보호 측면에서의 부족함을 지적하지만, 구체적인 개선 방안을 제시하지는 않는다. 데이터셋의 범위와 분석 방법에 대한 자세한 설명이 필요하다.
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