전략 및 분석

윤리적 트레이드오프 평가

경쟁하는 가치관, 위험성, 사회적 영향이 충돌하는 어려운 결정을 비교합니다. AI 거버넌스, 지속 가능성, 공공 정책, 의료, 조직 윤리에 유용합니다. 평가 기준을 변경하고, 추가하고, 가중치를 부여할 수 있습니다.

이 프레임워크란

윤리적 절충 평가는 가치들이 서로 다른 방향으로 당기는 선택지를 비교하여, 선택과 그 대가를 명시적으로 드러냅니다. 이 템플릿은 공정성, 투명성, 사회적 편익, 개인정보 영향, 장기적 위험의 다섯 가지 평가 기준으로 선택지를 비교합니다. 평가 기준은 변경, 추가하고 가중치를 줄 수 있습니다.

결과는 이렇게 표시됩니다

예시
고객 데이터에 대해 어떤 접근 방식을 택해야 할까요?
최상위
사전 동의한 경우만
공정성 92% · 1번째
투명성 63% · 1번째
사회적 이익 38% · 3번째
개인정보 영향 75% · 1번째
장기적 위험 50% · 2번째
63%
가중 승률

전체

옵션 가중 승률
01
사전 동의한 경우만
63%
02
익명화된 분석
52%
03
기본적으로 개인화
35%

평가 기준 전체 결과

순위
옵션
공정성
20%
투명성
20%
사회적 이익
20%
개인정보 영향
20%
장기적 위험
20%
전체
가중 승률
01 사전 동의한 경우만
92%
1번째
63%
1번째
38%
3번째
75%
1번째
50%
2번째
63%
02 익명화된 분석
42%
2번째
58%
2번째
71%
1번째
33%
3번째
54%
1번째
52%
03 기본적으로 개인화
17%
3번째
29%
3번째
42%
2번째
42%
2번째
46%
3번째
35%
점수 계산 방법
평가 기준 가중치 — 각 평가 기준의 가중치(%)는 표 머리글에 표시됩니다. 설정에서 입력하지 않았다면 모든 평가 기준의 가중치는 같습니다.
가중 승률 — 각 평가 기준의 결과를 공통 측정 단위로 나타낸 뒤, 지정된 가중치를 적용해 평균한 값입니다.

이럴 때 유용합니다

데이터 활용, AI 도입, 사람들에게 고르지 않게 영향을 미치는 서비스 변경, 또는 이익을 보는 쪽과 손해를 보는 쪽이 있는 정책 선택지에 관한 결정에 사용하세요. 판단 근거를 보여 줘야 하는 윤리 위원회, 거버넌스 이사회, 프로젝트 팀에 적합합니다.

함정은 한 선택지에 대가가 없는 척하는 것입니다. 진지한 선택지라면 모두 무언가를 잃습니다. 평가 기준별 순위는 각 선택지가 어디에서 대가를 치르는지 보여 주므로, 그룹은 그 대가를 받아들일 수 있는지 결정할 수 있습니다.

그룹과 함께 진행하는 방법

  1. 영향을 받는 사람을 포함하여 각 선택지를 구체적으로 설명하세요.
  2. 가중치에 합의하고 누가 정했는지 기록하세요. 가중치가 곧 가치 판단입니다.
  3. 참가자는 각 평가 기준마다 선택지를 두 개씩 비교합니다. 참가자는 응답하는 데 계정이 필요 없습니다. 가능하다면 결정의 영향을 받는 사람도 포함하세요.
  4. 전체 순위를 읽은 다음 평가 기준별 순위를 확인하세요. 선택한 선택지가 무엇을 포기하는지, 그 피해를 어떻게 줄일지 적어 두세요.

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