Abstract

스스로 도덕적 결정을 내리는 로봇을 가리켜 ‘인공적 도덕 행위자(Artificial Moral Agent: AMA)’라고 부르는데, 현재 인공적 도덕 행위자를 위한 윤리를 마련하고자 하는 접근은 크게 세 가지로 구분된다. 우선 전통적인 공리주의나 의무론적 윤리이론에 기반을 둔 하향식(top-down) 접근, 콜버그나 튜링의 방식을 따르는 상향식(bottom-up) 접근, 그리고 이 두 접근을 융합하려는 혼합식(hybrid) 접근이 있다. 인공적 도덕 행위자 설계에 대한 하향식 접근은 어떤 구체적 윤리이론을 선택한 다음, 그 이론을 구현할 수 있는 계산적 알고리즘과 시스템 설계를 이끌어내는 방식이다. 이 때 선택된 구체적 윤리이론은 도덕적 직관이 불확실할 때의 사례들을 인공적 도덕 행위자가 제대로 분류해낼 수 있도록 도와주는 중요한 역할을 한다. 반면 상향식 접근은 인공적인 도덕적 행위자가 다양한 기계-학습을 통해 도덕적인 추론을 배워나가도록 하는 방법을 모색한다. 상향식 접근의 중요한 전제는 아동이 적절한 발달 단계를 거치면서 도덕성과 도덕 추론을 배워나가듯이, 인공적 도덕 행위자도 적절한 교육을 통해 그와 같이 발전할 수 있다는 것이다. 이 글은 공리주의적 결과론에 바탕을 둔 의사결정의 모형과 규칙들을 칸트의 의무론적 윤리 추론 규칙과 조합하는 방식을 통해 인공적 도덕 행위자를 위한 하향식 접근의 윤리를 구상해 보았다. 그런 후 이렇게 마련된 윤리를 10세 수준의 소셜 로봇 시나리오에 적용해 봄으로써, 도덕적 민감성을 갖춘 인공적 도덕 행위자 로봇 개발에 이 윤리가 어떤 방식으로 활용될 수 있는지 제안하였다.