이 논문은 현 단계의 인공지능의 도덕성 검사로서 기존의 튜링테스트는 적합하지 않으며 설계, 학습, 실행 등 전체 과정에 걸친 검사가 되어야 한다고 주장한다. 이 논문에서 필자는 기존의 튜링테스트처럼 사후 ‘검사’에 초점을 맞춘 도덕성 튜링테스트는 결국 본래의 튜링테스트의 난점처럼 ‘얼마나 인간을 잘 모방 하는가’에 대한 검사일 수밖에 없다고 주장한다. 기존 튜링테스트는 실행 후의 언어 반응에 대한 검사이며, 설계-제작이라는 실행 전의 과정에 대한 검사를 포섭할 수 없다. 인공지능의 도덕성 검사는 실행 단계 이후의 검사가 아니라 설계 이후의 전체 단계에 걸친 검사로 확장되어야 한다. 이러한 확장은 인공지능 개발과 투명성 간의 딜레마를 야기할 수 있지만, 학습과정 공개가 아니라 인공지능에 설명기능을 내장한 형태로 극복가능하다. 필자는 2절에서 딥러닝 기반의 인공지능 메커니즘에서 야기되는 윤리적 쟁점을 소개하면서 3절에서 자동시스템이 아닌 자율시스템이 된 현재 인공지능(로봇)에서 기존 튜링테스트가 유효한지를 비판적으로 검토한다. 이러한 비판을 바탕으로 4절에서는 기존의 튜링테스트가 딥러닝 기반의 자율시스템의 인공도덕성 검사에 적용되기 어렵고 대신 전 단계에 걸친 검사가 더 적합하다고 주장한다. 5절에서는 미결의 문제로 인공도덕성 적용 기준이 인간의 윤리원칙들이어야 하는지의 문제를 제시한다.
현 단계의 인공지능의 도덕성 검사로서 기존의 튜링테스트는 적합하지 않으며 설계, 학습, 실행 등 전체 과정에 걸친 검사가 되어야 한다고 주장한다. 인공지능의 도덕성 검사는 실행 단계 이후의 검사가 아니라 설계 이후의 전체 단계에 걸친 검사로 확장되어야 한다. 기존의 튜링테스트가 딥러닝 기반의 자율시스템의 인공도덕성 검사에 적용되기 어렵고 대신 전 단계에 걸친 검사가 더 적합하다고 주장한다.