ISSN : 1226-072X
This study conducts a comparative analysis of the ethical issues and social acceptance of artificial intelligence (AI)-based health risk prediction tools in the United States, the European Union (EU), South Korea, and China. While such tools offer transformative potential for early disease detection, personalized treatment, and healthcare resource optimization, they also pose significant ethical challenges, including concerns over data governance (privacy, security, consent), algorithmic integrity (bias, fairness), transparency and explainability, accountability, and the risk of discrimination. The findings indicate that while these regions share common concerns, they differ in their normative priorities: the EU emphasizes fundamental rights protection, the US focuses on health equity, China prioritizes social stability, and South Korea seeks a balance between innovation and regulation. Social acceptance also varies widely: China shows high optimism for medical AI, while the West expresses concerns, and South Korea remains cautious. Regulatory approaches reflect these differences, with the EU adopting comprehensive ex-ante regulation, the US favoring a sector-specific approach, China pursuing goal-oriented control, and South Korea implementing a risk-based framework. These variations are shaped by cultural norms, political structures, economic priorities, and technological readiness, offering key insights for global AI governance, international cooperation, and cross-border policy alignment.
이 연구는 인공지능(AI) 기반 건강위험 예측 도구의 윤리적 쟁점과 사회적 수용성 문제를 미국, 유럽 연합(EU), 한국, 중국을 중심으로 비교 분석한다. AI 예측 도구는 질병의 조기 발견, 맞춤 치료, 의료 자원 최적화 등 혁신적 잠재력을 지니지만, 데이터 거버넌스(프라이버시, 보안, 동의), 알고리즘 건전성(편향, 공정성), 투명성 및 설명가능성, 책임 소재 규명, 차별 가능성 등 복잡한 윤리적 과제를 동시에 제기한다. 분석 결과, 공통적으로 윤리적 우려를 공유하지만, 기본권 보호(EU), 건강 형평성(미국), 사회 안정(중국), 혁신-규제 균형(한국) 등 강조하는 가치에서 차이를 보였다. 사회적 수용성에서도 의료 AI에 대한 중국의 높은 낙관론과 미국과 EU의 우려와 한국의 신중론 등 차이를 나타냈다. 규제 방식에서도 EU의 포괄적 사전 규제, 미국의 분산적 접근, 중국의 목표 지향적 규제, 한국의 위험 기반 접근 등 서로 다른 특징을 보였다. 이러한 차이는 문화, 정치 시스템, 경제 전략, 기술 발전 속도 등 복합적 요인에 기인하며, 글로벌 AI 거버넌스, 국제 협력, 시장 통합에 중요한 함의를 지닌다.