Law Proofing the Future
이 논문은 새로운 기술에 대응하기 위해 법을 강화해야 한다는 주류적 견해와 반대로, 오히려 법이 기술 발전을 저해하지 않도록 현행의 일반적 법원칙을 유지하고 사법적 판단에 의존하는 '적극적 자제'가 미래와 자유를 보호하는 최선의 길이라고 주장합니다.
💻 Category
cs.CY
151 편의 논문
Consumer Rights and Algorithms
이 논문은 소비자 보호법의 역사적 기원과 현대적 도전을 요약하고, 인공지능과 빅데이터가 디지털 광고 및 사기에 미치는 영향을 분석하며, 데이터 프라이버시 법규와 다크 패턴 금지 등 새로운 규제 대응과 그 내재된 트레이드오프를 탐구합니다.
Defining AI Models and AI Systems: A Framework to Resolve the Boundary Problem
이 논문은 AI 규제에서 모호한 'AI 모델'과 'AI 시스템'의 경계 문제를 해결하기 위해 학술 및 규제 문헌을 분석하고, 모델을 '학습된 매개변수와 아키텍처'로, 시스템을 '모델과 입출력 처리 구성요소를 포함한 전체'로 정의함으로써 규제 책임 소재를 명확히 하는 프레임워크를 제안합니다.
A Review of the Negative Effects of Digital Technology on Cognition
이 논문은 500 여 건의 실증 연구를 종합하여 디지털 기술, 특히 생성형 AI 가 주의력 분산과 고차원적 사고 능력의 퇴색을 초래할 수 있으며, 이는 사회경제적 요인에 의해 조절되고 장기적인 인지 건강에 부정적 영향을 미칠 수 있음을 제시합니다.
A Governance and Evaluation Framework for Deterministic, Rule-Based Clinical Decision Support in Empiric Antibiotic Prescribing
이 논문은 고위험 임상 환경에서 경험적 항생제 처방의 투명성, 감사 가능성 및 보수적 의사결정을 보장하기 위해, 동일한 입력에 대해 동일한 출력을 보장하는 결정론적 규칙 기반 임상 의사결정 지원 시스템의 범위, 거버넌스, 평가 및 거절 조건을 명시적으로 정의하는 프레임워크를 제안합니다.
How to Count AIs: Individuation and Liability for AI Agents
이 논문은 AI 에이전트의 고유성 식별과 책임 소재를 규명하기 위해 인간 소유주와 연결된 'thin' 정체성과 AI 간 구분을 위한 'thick' 정체성을 요구하며, 이를 해결하기 위해 인간이 소유하고 AI 가 운영하여 법적 주체성을 갖는 새로운 법적 개념인 '알고리즘적 법인 (A-corp)'을 제안합니다.
Conversational AI-Enhanced Exploration System to Query Large-Scale Digitised Collections of Natural History Museums
이 논문은 오스트레일리아 박물관의 170 만 건 이상의 표본 데이터를 자연어 대화형 AI 와 인터랙티브 지도를 통해 실시간으로 탐색할 수 있도록 설계한 시스템을 제안하며, 대규모 자연사 박물관 컬렉션에 대한 대중 접근성을 혁신하는 새로운 방식을 제시합니다.
Machinagogy: Experiments in Staging Teaching Dramas with LLMs
이 논문은 헤겔의 인정과 프로이트의 정신역학을 기반으로 한 AI 튜터링 시스템과 '바이브 스칼라십'이라는 반성적 연구 방법론을 통해, 학습자를 자율적 주체로 대우하는 프롬프트가 모델에 관계없이 튜터링 성능을 획기적으로 향상시킨다는 사실을 규명합니다.
Efficiency vs Demand in AI Electricity: Implications for Post-AGI Scaling
이 논문은 GCAM 모델을 활용해 AI 서비스 성장과 전력 수요 간의 관계를 분석한 결과, 효율성 개선 속도와 소득 증가에 따라 AI 전력 수요가 크게 달라지며 가격 정책만으로는 한계가 있음을 보여줍니다.
Technological Excellence Requires Human and Social Context
이 논문은 기술적 우수성과 윤리적·사회적 맥락을 분리할 수 없으며, 특히 생성형 AI 시대에 인문사회과학을 연구의 핵심 차원으로 통합함으로써 기술 발전의 방향 설정, 미래 예측, 교육, 소통, 제도적 틀 등 다섯 가지 영역에서 보다 견고하고 책임 있는 혁신을 이끌어야 한다고 주장합니다.
Proceedings of CHIdeology 2026: CHI Workshop on Disentangling the fragmented politics, values and imaginaries of Human-Computer Interaction through ideologies
이 논문은 2026 년 4 월 15 일 스페인 바르셀로나에서 열린 ACM CHI 컨퍼런스 부대행사로, 이데올로기를 통해 인간 - 컴퓨터 상호작용 (HCI) 의 분열된 정치, 가치 및 상상력을 해체하는 것을 주제로 한 'CHIdeology 2026'워크숍의 Proceedings 입니다.
WalkGPT: Grounded Vision-Language Conversation with Depth-Aware Segmentation for Pedestrian Navigation
이 논문은 보행자 내비게이션을 위해 언어 추론과 분할을 통합하고 깊이 정보를 고려한 새로운 모델 'WalkGPT'와 대규모 벤치마크 'PAVE'를 제안하여, 기존 대형 비전 - 언어 모델의 한계를 극복하고 접근성 가이드의 정확성을 높이는 방법을 제시합니다.
Risk-Adjusted Harm Scoring for Automated Red Teaming for LLMs in Financial Services
이 논문은 금융 서비스 환경에서 LLM 의 위험을 정량화하기 위해 도메인 특화 해악 분류 체계, 자동화된 적색 팀링 파이프라인, 그리고 운영적 심각도를 고려한 '위험 조정 해악 점수 (RAHS)'를 통합한 새로운 평가 프레임워크를 제안합니다.
Spatially conditioned dynamics between population and built form
이 논문은 체코의 지역별 인구와 건축 환경 간의 관계를 정량화하기 위해 공간적으로 명시적인 프레임워크를 개발하여, 건축 형태가 사회적 불평등을 어떻게 재생산하는지 공간적 이질성을 고려해 분석한 결과를 제시합니다.
Report for NSF Workshop on Algorithm-Hardware Co-design for Medical Applications
이 보고서는 2024 년 9 월 피츠버그에서 개최된 '의료 응용을 위한 알고리즘 - 하드웨어 공동 설계' NSF 워크숍의 논의와 네 가지 주요 테마 (원격 의료, 웨어러블/이식형 의학, 가정 및 병원 시스템, 의료 센싱) 를 바탕으로 차세대 의료 기술의 설계 및 전환을 위한 전략적 로드맵과 NSF 에 대한 투자 권고사항을 요약한 것입니다.
RCTs & Human Uplift Studies: Methodological Challenges and Practical Solutions for Frontier AI Evaluation
이 논문은 16 명의 전문가 인터뷰를 통해 프런티어 AI 시스템의 고유한 특성으로 인해 인간 업리프트 연구 (RCT) 의 내적·외적·구성 타당성 가정이 어떻게 도전받는지 분석하고, 이러한 방법론적 난제를 해결하기 위한 실용적 방안과 고위험 의사결정 시 증거의 적절한 활용 범위를 제시합니다.
Analyzing the Performance of ChatGPT in Cardiology and Vascular Pathologies
본 논문은 심혈관 질환 관련 190 개의 객관식 문제를 통해 ChatGPT 가 의대생 두 명보다 높은 정확도 (92.10%) 를 보여 의료 교육 분야에서 유망한 도구임을 입증했습니다.
Transforming Agency. On the mode of existence of Large Language Models
이 논문은 embodied mind 이론을 바탕으로 대형 언어 모델 (LLM) 이 자율적 행위자 (agent) 의 조건을 충족하지 못해 '대화형 자동화 장치'로 정의되어야 하지만, 인간과의 결합을 통해 기존 도구를 넘어선 새로운 형태의 '중간적 행위성 (midtended agency)'을 창출한다고 주장합니다.
Do Prevalent Bias Metrics Capture Allocational Harms from LLMs?
이 논문은 현재 널리 사용되는 편향 지표들이 대규모 언어 모델 (LLM) 의 예측이 실제 자원 배분 결정으로 이어질 때 발생하는 불공정한 결과 (할당적 해악) 를 신뢰성 있게 포착하지 못함을 규명하고, 모델 평가 시 예측과 실제 의사결정 간의 간극을 고려할 필요성을 강조합니다.
AI and the Transformation of Accountability and Discretion in Urban Governance
이 논문은 인공지능이 도시 거버넌스에서 재량권과 책임의 관계를 단순히 제한하거나 강화하는 것이 아니라 제도와 역할 간에 재분배하며, 이에 따른 새로운 위험을 극복하기 위해 '책임 있는 재량권' 개념과 실행 가능한 원칙들을 제안합니다.