AI 윤리원칙

# AI 윤리 원칙 준수 체크리스트 구현
from dataclasses import dataclass, field
from typing import List, Dict, Optional
from enum import Enum

class EthicsPrinciple(Enum):
    """주요 AI 윤리 원칙"""
    HUMAN_AUTONOMY = "human_autonomy"           # 인간 자율성
    HARM_PREVENTION = "harm_prevention"         # 위해 방지
    FAIRNESS = "fairness"                       # 공정성
    TRANSPARENCY = "transparency"               # 투명성
    ACCOUNTABILITY = "accountability"           # 책임성
    PRIVACY = "privacy"                         # 프라이버시
    HUMAN_OVERSIGHT = "human_oversight"         # 인간 감독

@dataclass
class EthicsRequirement:
    """윤리 요구사항"""
    principle: EthicsPrinciple
    requirement: str
    eu_ai_act_mapping: Optional[str]
    implementation_status: str = "not_implemented"
    evidence: Optional[str] = None

@dataclass
class AIEthicsFramework:
    """AI 윤리 프레임워크"""
    system_name: str
    organization: str
    requirements: List[EthicsRequirement] = field(default_factory=list)

    def __post_init__(self):
        self._initialize_requirements()

    def _initialize_requirements(self):
        """EU AI Act 및 국제 표준 기반 요구사항"""
        reqs = [
            # 인간 감독
            EthicsRequirement(
                principle=EthicsPrinciple.HUMAN_OVERSIGHT,
                requirement="AI 의사결정에 대한 인간 검토 및 개입 메커니즘",
                eu_ai_act_mapping="Article 14"
            ),
            EthicsRequirement(
                principle=EthicsPrinciple.HUMAN_OVERSIGHT,
                requirement="비상 정지(Kill Switch) 기능 구현",
                eu_ai_act_mapping="Article 14(4)"
            ),
            # 투명성
            EthicsRequirement(
                principle=EthicsPrinciple.TRANSPARENCY,
                requirement="AI 시스템임을 사용자에게 명확히 고지",
                eu_ai_act_mapping="Article 13"
            ),
            EthicsRequirement(
                principle=EthicsPrinciple.TRANSPARENCY,
                requirement="의사결정 근거 설명 기능 (XAI)",
                eu_ai_act_mapping="Article 13(3)"
            ),
            # 공정성
            EthicsRequirement(
                principle=EthicsPrinciple.FAIRNESS,
                requirement="보호 속성별 편향성 측정 및 완화",
                eu_ai_act_mapping="Article 10(2)(f)"
            ),
            EthicsRequirement(
                principle=EthicsPrinciple.FAIRNESS,
                requirement="차별적 결과 모니터링 체계",
                eu_ai_act_mapping="Article 9"
            ),
            # 프라이버시
            EthicsRequirement(
                principle=EthicsPrinciple.PRIVACY,
                requirement="데이터 최소화 원칙 적용",
                eu_ai_act_mapping="GDPR Article 5(1)(c)"
            ),
            EthicsRequirement(
                principle=EthicsPrinciple.PRIVACY,
                requirement="개인정보 영향평가(DPIA) 수행",
                eu_ai_act_mapping="GDPR Article 35"
            ),
            # 책임성
            EthicsRequirement(
                principle=EthicsPrinciple.ACCOUNTABILITY,
                requirement="의사결정 감사 추적 로그 유지",
                eu_ai_act_mapping="Article 12"
            ),
            EthicsRequirement(
                principle=EthicsPrinciple.ACCOUNTABILITY,
                requirement="사고 보고 및 대응 체계 구축",
                eu_ai_act_mapping="Article 73"
            ),
        ]
        self.requirements.extend(reqs)

    def assess_ethics_compliance(self) -> Dict:
        """윤리 준수 평가"""
        by_principle = {}
        for principle in EthicsPrinciple:
            reqs = [r for r in self.requirements if r.principle == principle]
            implemented = [r for r in reqs if r.implementation_status == "implemented"]
            by_principle[principle.value] = {
                "total": len(reqs),
                "implemented": len(implemented),
                "compliance_rate": len(implemented) / len(reqs) * 100 if reqs else 0
            }

        total = len(self.requirements)
        implemented = len([r for r in self.requirements
                          if r.implementation_status == "implemented"])

        return {
            "system": self.system_name,
            "organization": self.organization,
            "overall_compliance": implemented / total * 100,
            "by_principle": by_principle,
            "gaps": [
                {"principle": r.principle.value, "requirement": r.requirement}
                for r in self.requirements
                if r.implementation_status != "implemented"
            ]
        }

    def generate_ethics_statement(self) -> str:
        """AI 윤리 선언문 생성"""
        assessment = self.assess_ethics_compliance()
        return f"""
AI 윤리 선언문
==============
시스템: {self.system_name}
조직: {self.organization}

{self.organization}은(는) 다음의 AI 윤리 원칙을 준수합니다:

1. 인간 중심: AI는 인간의 자율성을 존중하고 인간 감독 하에 운영됩니다.
2. 투명성: AI 의사결정 과정을 명확히 설명하고 공개합니다.
3. 공정성: 차별 없는 공정한 결과를 위해 편향성을 지속적으로 모니터링합니다.
4. 프라이버시: 개인정보를 보호하고 데이터 최소화 원칙을 적용합니다.
5. 책임성: 모든 AI 의사결정에 대해 추적 가능한 책임 체계를 유지합니다.

현재 윤리 준수율: {assessment['overall_compliance']:.1f}%
        """

# 사용 예시
framework = AIEthicsFramework(
    system_name="AI 채용 추천 시스템",
    organization="KAITRUST Corp"
)

# 요구사항 구현 상태 업데이트
for req in framework.requirements[:5]:
    req.implementation_status = "implemented"

print(framework.assess_ethics_compliance())
print(framework.generate_ethics_statement())