4장 · 정보시스템의 윤리와 사회적 책임

학습 경로

이전: 3장 · 1장으로 돌아가기

범위: Chapter 4 슬라이드 1–35 · Ethics → Privacy → Property → Quality → Accountability → Quality of Life

Chapter 4 원본 PDF

예시 박스 읽는 법: 예시 박스는 슬라이드의 실제 사례·법률·수치와 교수님 메모를 교재 설명으로 보충한 것이다. 시험에서 “이 사례는 어떤 원칙·차원·법인가?”로 나오므로 사례 → 내용 → 개념을 함께 외운다. 장 끝 사례 총정리에 한 표로 모았다.

단원 도입

책 읽는 법: 슬라이드 제목 아래의 짧은 목록과 요약 한 줄이 강의 핵심 필기다. 개념은 정의, 판서는 한눈 정리, 해설은 쉬운 설명, 오답 주의는 시험 함정, 예제는 풀이 연습, 확인 문제의 답은 단원 끝 정답과 해설에 있다.

형광펜 읽는 법: 노랑 핵심 정의·결론 · 빨강 시험에서 헷갈리는 구분·함정 · 파랑 외워야 할 순서·목록

Slide 1 — Ethical and Social Issues in Information Systems

• Chapter 4 주제: Ethics / Privacy / Intellectual Property / System Quality / Accountability / Quality of Life

Information Systems가 만들어내는 ethical, social, political issues를 다루는 장

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Slide 2 — Learning Objectives

• IT/IS 관련 ethical / social / political issues
• ethical conduct의 principles
• information rights / privacy
• intellectual property
• system quality
• accountability / control
• quality of life
• career relevance

핵심 흐름: Ethics → Privacy → Property → Quality → Accountability → Quality of Life

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PART 1 · 윤리적 쟁점과 판단 원칙

Slide 3 — Video Cases

• Net Neutrality
• Facebook / Google과 Privacy
• Data Mining for Terrorists and Innocents
• Right to Be Forgotten

Chapter 4의 주요 사례는 privacy, regulation, data use에 집중

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Slide 4 — Central Bank Digital Currencies Case

Opening Case

• Currencies of the Future: Central Bank Digital Currencies
• digital currency가 만드는 ethical / social / political 문제를 다루는 사례

Digital technology는 convenience와 함께 새로운 ethical risk도 발생시킴

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Slide 5 — IT/IS-Related Ethical Issues (1/2)

Failed Ethical Judgment 사례

• Volkswagen
• Wells Fargo
• FX
• Robinhood
• Madoff Ponzi scheme

Ethics

• right / wrong의 principles
• individuals가 free moral agents로서 behavior를 결정할 때 사용하는 기준

Ethics = 개인이 무엇이 옳고 그른지 판단할 때 사용하는 principles

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Slide 6 — IT/IS-Related Ethical Issues (2/2)

Information Systems가 만드는 새로운 문제

• 기존 power / money / rights / obligations 분배 변화
• intense social change
• new opportunities for crime
• new kinds of crimes

Privacy

• 많은 online business model은 user personal information 수집에 의존

IS는 기존 사회 규칙으로 다루기 어려운 새로운 ethical questions를 만듦

교수님 메모: Google, Facebook 등 많은 사이트의 사업모형은 사용자가 개인정보를 내놓게 해서 그 정보로 제품을 마케팅·판매하는 것에 의존한다. 그래서 프라이버시가 중요한 쟁점이다.

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Slide 7 — Model for Ethical, Social, and Political Issues

Pond Model

• Society = calm pond
• IT = pond에 떨어진 rock
• 새로운 technology → ripple 발생

결과

• 기존 rules로 설명되지 않는 new situations 발생
• social / political institutions는 즉시 대응하기 어려움
• etiquette / expectations / laws 형성에 시간 필요

Technology 변화 속도가 law / social rules 변화 속도보다 빠름

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Slide 8 — Figure 4.1 Ethical, Social, and Political Issues

Levels

• Individual → Ethical Issues
• Society → Social Issues
• Polity → Political Issues

Five Moral Dimensions

1. Information Rights & Obligations
2. Property Rights & Obligations
3. Accountability & Control
4. System Quality
5. Quality of Life

New IT → ethical issue → social issue → political issue로 확장될 수 있음

교재 그림 · Figure 4.1

Figure 4.1 · The Relationship Between Ethical, Social, and Political Issues — 기술 충격이 개인에서 사회, 정치로 번진다.

개념도 · 기술 충격이 제도 문제로 확장되는 과정

그림 읽기: 새로운 기술은 먼저 개인의 선택과 권리 문제를 만들고, 반복되면 사회의 기대와 규범을 흔들며, 끝내 법·정책과 책임 배분의 문제가 된다. 오른쪽의 다섯 도덕적 차원은 서로 독립된 목록이 아니라 이 파장이 어떤 권리·책임·품질·삶의 문제를 만드는지 점검하는 분석 틀이다.

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Slide 9 — Five Moral Dimensions of the Information Age

Chapter 4의 핵심 framework = Five Moral Dimensions

교수님 메모 · 차원별 대표 질문:

• Information rights: 개인은 자기 자신에 대해 어떤 권리를 가지는가? 무엇을 보호할 권리가 있는가?
• Quality of life: 정보·지식 기반 사회에서 어떤 가치를 지켜야 하는가?
• System quality: 개인의 권리와 사회의 안전을 지키려면 어떤 수준의 데이터·시스템 품질을 요구해야 하는가?

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Slide 10 — Technology Trends Raising Ethical Issues

Technology capability가 커질수록 data collection·analysis·tracking 능력도 커짐

슬라이드 판서: 컴퓨팅 파워 증가: Moore's law(더 많은 조직이 핵심 업무를 컴퓨터에 의존). 모바일 기기: 개인 휴대전화 추적(tracking). AI: 윤리·도덕 기준 위반 가능성, 프라이버시와 지식재산권에 대한 도전.

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Slide 11 — Advances in Data Analysis Techniques

Profiling

• multiple sources의 data 결합
• individual에 대한 detailed dossier 생성

NORA

• Nonobvious Relationship Awareness
• multiple sources 결합
• obscure / hidden relationships 발견
• criminals / terrorists 식별 등에 사용

Profiling = 개인 특성 분석 / NORA = 숨겨진 관계 탐색

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Slide 12 — Figure 4.2 NORA

Data Sources

• Watch Lists
• Incident and Arrest Systems
• Customer Transaction Systems
• Telephone Records
• Human Resources Systems

↓

Processing

• name standardization
• match
• merge

↓

Output

• NORA Alerts

NORA = 서로 다른 database를 결합해 hidden relationship을 찾아 alert 생성

Figure 4.2 · Nonobvious Relationship Awareness (NORA) — 흩어진 기록을 합쳐 숨은 관계를 찾는다.

그림 읽기: 왼쪽의 다섯 데이터 출처는 원래 서로 다른 목적으로 만들어진 기록이다. 이름 표기를 통일하고(standardization), 같은 사람이나 주소를 찾아 연결하고(match), 하나의 관계망으로 합치면(merge) 개별 기록만 봐서는 보이지 않던 연결이 경고로 나온다. 보안에는 유용하지만, 무고한 사람의 기록도 함께 분석된다는 프라이버시 문제가 생긴다.

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Slide 13 — Principles to Guide Ethical Decisions

Ethical analysis에는 Responsibility → Accountability → Liability → Due Process가 중요

슬라이드 원문 · 정의의 핵심 표현: Responsibility는 윤리적 행동의 핵심 요소. Accountability는 시스템과 사회 제도의 특징으로, 누가 무슨 행동을 했는지 알 수 없는 시스템·제도는 본질적으로 윤리적 분석이나 행동을 할 수 없다. Liability는 책임 개념을 법의 영역으로 확장한 정치 체제의 특징. Due process는 법치 사회의 특징으로 법이 알려지고 이해되며 상급 기관에 항소(appeal)할 수 있는 절차.

교수님 메모 · 왜 liability와 due process가 중요한가? 정보시스템을 잘못 관리해 피해를 입은 개인에게 구제 수단(recourse)을 주고, 그래서 “규칙대로 하게(play by the rules)” 만드는 유인이 되기 때문이다.

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Slide 14 — Ethical Analysis

Five-Step Process

1. facts를 명확히 identify / describe
2. conflict / dilemma와 higher-order values 정의
3. stakeholders identify
4. reasonable options identify
5. each option의 consequences identify

Ethical Analysis = Facts → Values → Stakeholders → Options → Consequences

분석 절차는 먼저 무엇을 판단할지 분명하게 만드는 과정이고, 다음 슬라이드의 윤리 원칙은 가능한 선택지를 어떤 기준으로 비교할지 알려 준다. 사실관계와 영향을 받는 사람을 확인하지 않은 채 원칙 이름만 붙이면, 같은 사례에서도 중요한 피해나 대안을 놓칠 수 있다.

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Slide 15 — Ethical Principles (1/2)

Golden Rule

• 남에게 대접받고 싶은 방식으로 남을 대하라

Kant’s Categorical Imperative

• 모두가 해도 옳지 않은 행동이라면 누구에게도 옳지 않음

Slippery Slope Rule

• 반복해서 할 수 없는 행동이라면 처음부터 하지 말아야 함

차이

• Categorical Imperative: 모든 사람에게 universalize 가능한가?
• Slippery Slope: 같은 행동을 반복해도 acceptable한가?

Kant = 모두가 해도 되는가 / Slippery Slope = 계속 반복해도 되는가

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Slide 16 — Ethical Principles (2/2)

Utilitarian = 최대 가치 / Risk Aversion = 최소 피해 / No Free Lunch = ownership 존중

교수님 메모 · No free lunch: 이 원칙은 copyright, patent, trademark와 연결된다. 오픈소스 소프트웨어는 만든 사람이 무료로(때로는 출처 표시 없이) 배포하도록 라이선스한 경제재다. 이때는 “free lunch”가 있지만, 창작자가 그 조건에 동의했기 때문이다. 또한 비윤리적으로 보이는 것 자체가 실제 비윤리적 행동만큼 해로울 수 있으므로 원칙을 지키는 것이 중요하다.

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Slide 17 — Professional Codes of Conduct

Professional Associations

• AMA
• ABA
• ACM

Purpose

• professions가 society의 general interest를 위해 self-regulation

Governance Codes

• guidelines / policies 설정
• technical guardrails 구현
• ethical decision making 지원

Professional Code = profession이 스스로 행동 기준을 정하는 mechanism

슬라이드 원문: AMA: American Medical Association(미국의사협회), ABA: American Bar Association(미국변호사협회), ACM: Association for Computing Machinery. 전문직 행동 강령: 전문직이 사회의 일반 이익을 위해 스스로를 규제하겠다는 약속(판서: codes of ethics). Governance codes는 조직이 윤리적 결정을 보장하려고 쓰는 도구이며, Responsible AI는 11장에서 다룬다.

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Slide 18 — Real-World Ethical Dilemmas

특징

• 한쪽의 interest와 다른 쪽의 interest가 충돌

Examples

• Employee Monitoring
  • company productivity
  • employee privacy / personal use
• Facebook Data Use
  • business / advertising value
  • user privacy
• automation
  • efficiency
  • employment / job loss

Ethical dilemma는 right vs wrong보다 competing values의 충돌인 경우가 많음

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PART 2 · 정보 권리와 프라이버시

Slide 19 — Information Rights: Privacy

Privacy

• surveillance / interference 없이 혼자 있을 권리
• 자기 personal information을 control할 권리

U.S. Protection

• First Amendment
• Fourth Amendment
• Fifth / 14th Amendment
• Privacy Act of 1974 등

Privacy = personal life와 personal information에 대한 control

슬라이드 원문 · 미국 헌법 조항의 내용: First Amendment: 표현과 결사의 자유, Fourth Amendment: 부당한 수색과 압수 금지, Fifth·14th Amendment: 적법 절차(due process) 보장, 그리고 Privacy Act of 1974 같은 연방 법률.

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Slide 20 — Fair Information Practices (FIP)

FIP

• information collection / use를 규율하는 principles
• U.S. / European privacy law의 기반
• record holder와 individual 사이의 mutuality of interest

관련 법률

• COPPA
• Gramm-Leach-Bliley Act
• HIPAA

FIP = personal data를 수집·사용할 때 따라야 하는 기본 privacy principles

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Slide 21 — FTC FIP Principles

FIP 핵심 = Notice + Choice + Access + Security + Enforcement

개념도 · Privacy에서 FIP 원칙까지의 위계

FIP는 privacy라는 권리를 실제 데이터 처리 규칙으로 바꾸는 중간 framework다. 다섯 원칙 중 하나만 지켜서는 수집부터 집행까지 이어지는 보호 체계가 완성되지 않는다.

교수님 메모: 이 다섯 FIP는 미국과 유럽 대부분의 모든 프라이버시 법의 기초다. 인기 웹사이트의 privacy policy를 찾아 이 원칙에 얼마나 맞는지 확인해 보면, 개인정보로 무엇이든 할 수 있게 허용하는 문장이 여럿 있을 가능성이 크다.

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Slide 22 — EU GDPR

GDPR

• explicit / informed consent 요구
• EU citizens / residents의 data 처리 firm에 적용
• EU 수준의 privacy protection이 없는 국가로 data transfer 제한
• Right to Be Forgotten 강화
• Privacy Shield agreements
• heavy fines

적용 범위

• EU에서 operating하는 firm
• 또는 EU citizen / resident data를 processing하는 firm

GDPR = consent 중심의 강력한 personal data protection framework

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Slide 23 — Internet Challenges to Privacy (1/2)

Online privacy 문제의 핵심 = invisible tracking

슬라이드 원문: Super cookies: Flash cookies. Web beacons: web bugs(tracking file). Spyware는 사용자 컴퓨터에 몰래(surreptitiously) 설치되어 키 입력을 전송하거나 원치 않는 광고(adware)를 띄운다. Google 서비스와 behavioral targeting(aka interest-based advertising). 판서: first-party tracking(개별 웹사이트) vs third-party tracking.

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Slide 24 — Internet Challenges to Privacy (2/2)

Consent Models

Issues

• U.S.는 transaction information의 marketing use 허용
• industry는 privacy legislation보다 self-regulation 선호
• complex privacy statements
• cookie banners
• facial recognition data collection 문제

Opt-In이 Opt-Out보다 stronger informed consent

두 방식의 차이는 동의 화면의 모양보다 아무 행동도 하지 않았을 때 데이터 사용이 허용되는가에 있다. Opt-In에서는 명시적인 동의가 먼저 필요하고, Opt-Out에서는 거부하지 않으면 사용이 계속될 수 있다. 다음 cookie 사례를 볼 때도 추적 기술의 작동 방식과 이용자의 선택 방식은 별개의 질문으로 살펴보자.

슬라이드 원문과 교수님 메모: 온라인 업계가 self-regulation을 선호하는 방식 — 복잡하고 모호한 개인정보 처리방침, opt-in보다 opt-out 선택, 온라인 프라이버시 “인증 마크(seals)”. Cookie banner: 사이트의 쿠키를 수락·거부할 수 있게 하는 팝업 창. AI의 도전: 얼굴 인식 시스템용 데이터 수집(11장)이 큰 우려 대상. 생각해 볼 질문: 기업에 더 강한 온라인 프라이버시 보호를 강제해야 할까? 기업은 느슨한 규제를 선호하고, 대부분의 사람은 온라인에서 자기 프라이버시를 지키는 방법을 모른다 — 그렇다고 프라이버시가 중요하지 않은 것일까?

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Slide 25 — Figure 4.3 How Cookies Identify Web Visitors

Process

1. Web server가 browser / OS / IP 등 확인
2. server가 cookie 전달
3. browser가 cookie 저장
4. 재방문 시 server가 cookie request
5. cookie ID로 visitor identify
6. stored user data 호출

Result

• personalized information 제공 가능

Cookie = browser에 저장된 identifier를 이용해 returning visitor를 인식

교재 그림 · Figure 4.3

Figure 4.3 · How Cookies Identify Web Visitors — 쿠키 ID로 재방문자를 알아본다.

개념도 · 식별자가 profile이 되는 과정

그림 읽기: cookie 자체는 identifier이지만, 반복 방문의 activity log와 결합되면 장기 profile을 만들 수 있다. privacy 쟁점은 저장 여부 하나가 아니라 consent, access, retention, purpose limitation을 전 과정에서 어떻게 통제하느냐에 있다.

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Slide 26 — Technical Solutions for Privacy

Solutions

• Email encryption
• Anonymity tools
• Anti-spyware tools
• Private browsing
• Do Not Track

Limitation

• site-to-site tracking을 완전히 막는 데 실패
• industry-wide Do Not Track agreement 부족
• tracking 중단을 강제하는 legislation도 제한적

Technical privacy tools는 존재하지만 cross-site tracking을 완전히 해결하지 못함

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PART 3 · 재산권 · 책임 · 품질 · 삶의 질

Slide 27 — Intellectual Property

Intellectual Property

• individual / corporation이 만든 tangible / intangible products of the mind

Four Main Protections

Copyright / Patent / Trademark / Trade Secret은 보호 대상과 방식이 다름

개념도 · Intellectual Property 보호 유형

네 유형은 강도가 다른 한 줄의 보호 단계가 아니라 보호 대상이 다른 병렬 분류다. 사례에서는 무엇을 만들었는지와 무엇을 지키려는지를 먼저 확인해야 한다.

슬라이드 판서 · 기간: Copyright는 저자 생존 기간 + 70년, 기업 소유 저작물은 95년. Patent는 발명의 아이디어에 대한 20년 독점. Trade secret은 공공 영역(public domain)에 있지 않은 기업의 지적 작업·제품.

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Slide 28 — Challenges to Intellectual Property Rights

Digital Media 특징

• replication 쉬움
• transmission 쉬움
• alteration 쉬움
• software classification 어려움
• compact해서 theft 쉬움
• uniqueness 판단 어려움

DMCA

• Digital Millennium Copyright Act, 1998
• copyright protection technology 우회 illegal

Digital information은 copy / transfer / modify가 쉬워 IP protection이 더 어려움

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Slide 29 — Computer-Related Liability Problems

핵심 질문

• software failure가 발생하면 누가 responsible한가?

가능 관점

• machine 일부 → producer / operator liability 가능
• book과 유사 → author / publisher 책임 인정 어려움
• service와 유사 → transmitted content에 대한 책임 제한 가능

AI

• AI도 동일한 liability question을 확대

Software / AI liability는 product, information, service 중 어떻게 볼지에 따라 달라짐

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Slide 30 — Section 230 Under Fire

Case Questions

• platform의 user content에 대한 ethical / social / political issues
• Section 230을 repeal / amend해야 하는가?
• 새로운 digital technology를 규제하는 law를 만들기 어려운 이유는?

Platform liability와 user-generated content regulation의 어려움을 다루는 사례

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Slide 31 — System Quality: Data Quality and System Errors

핵심 질문

• economically feasible한 acceptable system quality 수준은 어디까지인가?
• flawless software는 economically infeasible

Poor System Performance의 주요 원인

1. software bugs / errors
2. hardware / facility failures
3. poor input data quality

Key

• business system failure의 가장 common source = poor input data

Perfect system은 불가능하며 data quality가 system quality에 큰 영향

시스템이 예상대로 계산해도 입력이 부정확하면 결과 역시 잘못될 수 있다. 따라서 오류를 평가할 때는 프로그램의 결함인지, 장비 문제인지, 입력 데이터의 문제인지 먼저 구분해야 한다. 어느 원인인지에 따라 고쳐야 할 대상과 재발을 막는 방법이 달라진다.

슬라이드 원문: 소프트웨어 업계는 아직 “받아들일 만하지만 완벽하지 않은” 성능의 소프트웨어를 보장할 테스트 표준에 도달하지 못했다.

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Slide 32 — Quality of Life (1/3)

Negative Social Consequences

• Big Tech의 economic / political power concentration
• rapidity of change
• work / family / leisure boundaries 약화
• dependence / vulnerability 증가
• computer crime / abuse

EU DMA

• Digital Markets Act
• gatekeeper platforms의 lock-in / rival suppression 방지 목적

IS는 efficiency를 높이지만 power concentration과 boundary erosion도 발생시킴

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Slide 33 — Quality of Life (2/3)

Computer Crime vs Computer Abuse

기타 문제

• Spam
• bot networks
• CAN-SPAM Act
• Employment
  • reengineering
  • job loss

Computer Crime = illegal / Computer Abuse = unethical but not necessarily illegal

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Slide 34 — Quality of Life (3/3)

Equity and Access

• Digital Divide
  • income / demographic group에 따라 computer / Internet access 격차

Health Risks

Digital inequality와 physical / mental health risk도 IS의 social cost

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Slide 35 — Career Relevance

Real-World Scenario

• Cementos Argos Uses Privacy Analysts to Cement Competitive Advantage

Chapter 4 Career Relevance

• privacy
• compliance
• data governance
• responsible technology use

Privacy / ethics / governance knowledge는 실제 business 경쟁력과 연결됨

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사례 총정리 · 4장에 나오는 사례·법·수치

시험은 “이 사례는 어떤 차원·원칙·법인가?” 또는 “X의 예를 들라”로 나온다. 사례 → 내용 → 개념을 한 줄로 말할 수 있으면 된다.

4장 사례 — Volkswagen과 Wells Fargo는 각각 무엇을 했고 결과는?

Volkswagen은 defeat-device 배출가스 소프트웨어를 미국 50만 대 이상·전 세계 약 1,050만 대에 설치해 국제 벌금 350억 달러. Wells Fargo는 직원들이 고객 몰래 가짜 계좌 수백만 개를 만들어 벌금 25억 달러.

모름헷갈림알고 있음

4장 사례 — 회사 돈을 훔치는 직원 예로 Kant와 rule of change를 구분하면?

Kant(categorical imperative)는 모든 직원이 훔치면 회사가 망하므로 안 된다. Rule of change(slippery slope)는 1달러 한 번은 괜찮아 보여도 반복하면 회사가 망하므로 안 된다. Kant는 사회 전체, rule of change는 한 사람의 반복이다.

모름헷갈림알고 있음

4장 사례 — NORA의 대표 예 두 가지는?

카지노 입사 지원자가 알려진 범죄자와 같은 전화번호를 쓰는 것을 발견해 채용 관리자에게 경고. 항공권 카운터의 승객이 알려진 테러리스트와 같은 전화번호를 쓰는 것을 탑승 전에 발견.

모름헷갈림알고 있음

4장 사례 — COPPA, Gramm-Leach-Bliley, HIPAA는 각각 무엇을 보호하나?

COPPA는 13세 미만 아동 정보(부모 허락 필요), Gramm-Leach-Bliley는 금융 서비스 소비자 정보(정책 공개, 제3자 공유 opt-out), HIPAA는 의료 기록.

모름헷갈림알고 있음

4장 사례 — GDPR의 시행 연도, 동의 방식, 벌금은?

2018년. 모호하지 않은 명시적 informed consent. 2,000만 달러 또는 전 세계 매출의 4%. 잊힐 권리를 강화하고, 비슷한 보호가 없는 국가로 데이터 이전을 금지한다.

모름헷갈림알고 있음

4장 사례 — 유럽에 광고성 우편물(junk mail)이 없는 이유는?

광고 회사가 제3자에게서 얻은 개인정보를 본인 동의 없이 쓸 수 없기 때문이다. EU는 거래 지원 외의 모든 사용에 informed consent를 요구한다.

모름헷갈림알고 있음

4장 사례 — Copyright와 patent의 보호 기간은?

Copyright는 저자 생존 기간 + 70년(기업 소유 저작물은 95년). Patent는 20년.

모름헷갈림알고 있음

4장 사례 — CAN-SPAM Act는 무엇을 금지하나?

2003년 미국 법. 스팸 자체를 불법화하지 않고 기만적 이메일 관행을 금지한다. 가짜 회신 주소를 쓰지 못하게 한다.

모름헷갈림알고 있음

4장 사례 — EU Digital Markets Act의 목적과 gatekeeper 예는?

2024년 시행. gatekeeper 플랫폼이 상호 연결된 제품·서비스로 사용자를 가두고 경쟁자를 짓누르는 것을 막는다. Alphabet, Meta, Amazon, Apple, Microsoft, ByteDance.

모름헷갈림알고 있음

4장 사례 — time-wasting gap이란?

고소득 가정 아이들은 인터넷을 교육 목적으로, 저소득 가정 아이들은 오락·게임에 더 많이 쓰는 격차. digital divide의 한 모습이다.

모름헷갈림알고 있음

단원 마무리

한 쪽 핵심 요약

단답형 연습 · Short Answer

Write the term or a short answer in English. 답은 맨 끝 정답과 해설의 단답형 정답에서 확인한다.

1. What are principles of right and wrong that individuals, acting as free moral agents, use to make choices called?
   Answer: ______________________________
2. What technology combines data from multiple sources to find obscure, hidden relationships between people?
   Answer: ______________________________
3. What feature of a political system lets injured people recover damages done to them by others?
   Answer: ______________________________
4. Which ethical principle says that if an action is not right for everyone to take, it is not right for anyone?
   Answer: ______________________________
5. Which ethical principle says to take the action that produces the least harm or least potential cost?
   Answer: ______________________________
6. What is the set of principles governing the collection and use of information about individuals called?
   Answer: ______________________________
7. Under which consent model is data collection prohibited unless the user explicitly agrees?
   Answer: ______________________________
8. Which protection grants the owner an exclusive monopoly on the ideas behind an invention for 20 years?
   Answer: ______________________________
9. What is an act that involves a computer and may not be illegal but is considered unethical called?
   Answer: ______________________________
10. What term describes large disparities in access to computers and the Internet among social groups?
    Answer: ______________________________

개념 회상과 오개념 점검

새로운 information technology의 영향이 ethical issue에서 social issue와 political issue로 확장되는 흐름을 설명하시오.

정답 확인

먼저 개인과 조직이 옳고 그름을 판단해야 하는 ethical issue가 생긴다. 영향이 누적되면 사회적 규범과 제도가 흔들리는 social issue가 되고, 이후 권리·책임·법률을 정하는 political issue로 확장된다.

맞음헷갈림틀림

responsibility, accountability, liability, due process를 각각 한 문장으로 구분하시오.

정답 확인

responsibility는 자신의 선택에 따른 의무를 받아들이는 것이고, accountability는 누가 행동했는지 추적·설명할 수 있는 상태이다. liability는 발생한 피해에 대한 법적 책임이며, due process는 규칙이 알려져 있고 공정한 절차로 적용·이의 제기되는 원칙이다.

맞음헷갈림틀림

computer crime과 computer abuse의 경계는 무엇인가?

정답 확인

computer crime은 computer를 이용하거나 대상으로 하는 illegal act이다. computer abuse는 해롭거나 unethical하지만 반드시 illegal인 것은 아니다.

맞음헷갈림틀림

An automated decision causes harm, but the organization cannot identify who approved the model or changed its rules. Which concept is most directly missing?

• A. Responsibility
• B. Accountability
• C. Liability
• D. Due process

정답 확인

정답은 B, accountability이다. A는 행위자가 밝혀진 뒤 의무를 받아들이는 문제와 추적 가능성을 혼동한 선택이다. C는 피해의 법적 책임과 행위 추적을 혼동한 선택이다. D는 공정한 규칙·절차와 담당자 식별 가능성을 혼동한 선택이다.

맞음헷갈림틀림

정답과 해설

먼저 스스로 답을 쓴 뒤 확인한다.

확인 문제 정답

1. Information rights and obligations, property rights and obligations, accountability and control, system quality, quality of life.
2. 누가 결정하고 행동했는지 추적할 수 없으면 피해를 누구에게 배상받을지 정할 수 없기 때문이다.
3. Facts → Values → Stakeholders → Options → Consequences.
4. Notice/awareness와 Choice/consent.
5. Opt-in은 사용자가 동의해야 데이터를 쓸 수 있고, opt-out은 사용자가 거부하지 않으면 쓸 수 있다.
6. Do Not Track 신호를 사이트가 지킬 의무가 없고, 업계 합의와 이를 강제하는 법이 부족하기 때문이다.
7. Copyright는 창작물의 표현을 저자 생존 기간 + 70년, patent는 발명 아이디어를 20년 보호한다.
8. 낮은 입력 데이터 품질(poor input data quality).
9. 불법인가. Crime은 불법 행위, abuse는 비윤리적이지만 반드시 불법은 아닌 행위다.

단답형 정답

1. Ethics — 자유로운 도덕적 행위자가 쓰는 옳고 그름의 원칙
2. Nonobvious relationship awareness (NORA) — 여러 데이터를 결합해 사람들 사이의 숨은 관계를 찾는 기술
3. Liability — 피해자가 법적으로 배상받을 수 있게 하는 법적 책임
4. Kant’s categorical imperative — 모두가 해도 옳지 않다면 누구에게도 옳지 않다는 칸트의 정언명령
5. Risk aversion principle — 피해가 가장 적은 행동을 고르는 위험 회피 원칙
6. Fair Information Practices (FIP) — 개인정보 수집·사용을 규율하는 공정 정보 관행
7. Opt-in — 명시적으로 동의해야만 수집할 수 있는 옵트인
8. Patent — 발명 아이디어에 20년 독점권을 주는 특허
9. Computer abuse — 불법은 아니지만 비윤리적인 컴퓨터 남용
10. Digital divide — 사회 집단 사이의 컴퓨터·인터넷 접근 격차