이진 도덕성 이론(TDM)의 대수적 설명과 AI 정책 설계 적용

요약

이 논문은 의도적 행위자와 취약한 대상 간의 관계를 다루는 이진 도덕성 이론(TDM)을 구조적 인과 모델링(SCM)을 통해 대수적으로 공식화합니다. TDM의 확장성 문제를 해결하기 위한 노드 붕괴 및 순차적 처리 메커니즘을 제시하며, 이를 AI 정책 설계와 뉴로심볼릭 AI 시스템에 적용하는 구체적인 방안을 제안합니다.

핵심 포인트

• 구조적 인과 모델링(SCM)을 활용한 이진 도덕성 이론(TDM)의 수학적 공식화
• 도덕적 판단 계산을 위한 세 가지 심리학적 연산자(타입캐스팅, 완성, 가치 의존적 추론) 식별
• 노드 붕괴와 순차적 처리를 통한 다중 노드 시나리오의 압축 및 확장성 문제 해결
• 상충하는 의무 탐지 및 사용자 주체성 보존을 위한 AI 정책 설계 프레임워크 제공
• 인간의 도덕적 인지를 모사하는 뉴로심볼릭 AI 시스템 구축을 위한 이론적 토대 마련