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3.인공지능의 사회적 영향(1501 김나현) - Coggle Diagram

- - - - 지속가능발전 목표의 개념
        
        지속가능발전 목표(SDGs)는 총 17가지의 목표로 구성되어 있으며 169개의 세부 목표가 포함 되어 있다. 미래세대의 필요를 충족시킬 기반을 저해 하지 않으면서 현 세대의 필요를 충족시키기 위해 전세계의 협력을 강조하고 있다. 개발 도상국은 물론 선진국 역시 지속가능한 발전을 위해 달성 해야 할 목표가 제시 되어 있다. 전세계는 빈곤, 질병, 환경 등 다양한 분야의 문제를 해결 하고자 노력하고 있다.
        
        해보기1)지속가능발전 세부 목표 조사하기-4.양질의 교육 보장-모든 아동과 청소년이 성별, 소득, 장애, 지역 등에 차별 없이 무상,공평하게 양질의 교육을 받고, 평생학습 기회도 충분히 누릴 수 있도록 하는 것 17.글로벌 파트너쉽-개발도상국의 지속가능한 발전을 위해 기술 협력, 무역 증진, 역량 강화, 그리고 정책 일관성을 통해 전 세계가 함께 노력하는 것
        
        지속가능발전 목표 17가지-1.빈곤 퇴치 2.기아 종식 3. 건강과 웰빙 증진 4.양질의 교육 보장 5.성평등 달성 6.깨끗한 물과 위생 보장 7.모두를 위한 에너지 보전 8.경쟁 성장과 양질의 일자리 9.사회 기반 시설 산업화 및 혁신 10. 불평등 감소 11. 지속 가능한 도시와주 거지 12. 지속 가능한 소비와 생산 13. 기후변화 대응 14해양 생태계 보호 15. 육상 생태계 보호 16. 평화, 정의, 포용적인 태도 17.글로벌 파트너쉽
      - 인공지능의 활용
        
        기아 종식-자율 주행 트랙터, 무인 제초 로봇, 모두를 위한 에너지 보장-불필요한 에너지 낭비 절감, 건강과 웰빙 증진-의료 영상 판독 지원 프로그램, 기후변화 대응-기후 모델링, 양질의 교육 보장-튜터는 학생들의 학습 스타일과 수준에 맞는 맞춤형 학습 자료를 제공하여 학습을 돕는다, 사회 기반 시설 산업화 및 혁신
    - - 1단계 주제 선택 및 문제 정의, 2단계 데이터 수집 및 전처리- 시각화, 3단계 기계 학습 유형과 알고리즘 선정, 4단계 기계 학습을 통한 모델 생성-훈련 데이터와 테스트 데이터, 5단계 성능 평가
      - 외래종으로 인한 생태계 혼란 예방 프로젝트
- - - - 해보기1) 인공지능 발전의 기반이 된 기술이 사용된 사례 조사하기-자율주행차: 딥러닝 기반 AI가 차량의 주행, 주차, 장애물 회피 등 다양한 기능을 자동화합니다.
    - - 범용적으로 활용 가능한 인공지능 개발, 인긴 수준의 이상의 지능을 구현할 수 있는 인공지능이 개발되고 있다. 인공지능의 도움을 받아 최적의 의사 결정을 할 수 있게 변화되고 있다.
        예)빅데이터를 이용해 질병 발견, 컴퓨터 비전 기술과 딥러닝을 이용해 산재 사고와 같은 위험 상황을 알려 사고 예방, 여러가지 센서를 사용해 교통량을 분석해 교통의 혼잡을 줄임
    - - 인간과 기계, 사물, 공간 등이 유기적으로 연결되어 상호작용 할 수 있게 한다. 스마트폰 사용의 증가와 사물 인터넷의 발전으로 실시간으로 데이터를 주고받는 것이 가능해지면서 인간과 사물 사이의 네트워크는 점점 더 촘촘해지고 있다.
        예) 디지털 트윈 같이 현실에 존재하는 사물, 공간, 환경 등을 컴퓨터상에 디지털 데이터 모델로 표현해 실시간으로 서로 반응하게 하여 미래를 예측할 수 있게 되었다, 이미지 인식이나 자연어 처리 등이 더욱 정교해졌다.
    - - 빅데이터, 사물 인터넷 등의 기술과 다양한 학문, 산업 등이 결합되어 새로운 융합을 창출하는 초융합의 모습을 나타낸다.
        에)인공지능과 로봇 공학의 융합, 스마트 공장, 로보어드바이저, 스마트팜
- - - - 인간의 개입이 점차 줄어들고 있다. 인공지능은 인간이 수행하기 어렵거나 생명에 위협을 느낄 수 있는 영역에도 적용될 수 있어 인간의 삶을 더욱 안전하게 만들어 주고 있다. 개별 맞춤 서비스를 제공할 수 있어서 각각의 사람들이 자신이 원하는 것을 즐길 수 있다.
      - 자동화로 인한 변화
        
        인공지능 기술이 더해진다. 무인 배송트럭, 서빙 로봇, 자율 비행 드론, 출퇴근 시간을 휴식, 여가활동등으로 변화시킬 수 있다.
        
        해보기1)자율주행 기술의 사례-배송 로봇: 'Grab and Go' 기술을 활용하는 로보마트처럼, 고객이 요청하면 로봇이 직접 배송하는 사례도 있습니다.
      - 인간 능력에 한계 극복
        
        인공지능은 인간이 가지고 있는 능력을 보완하거나 극복할 수 있도록 돕는다. 예시 재활 로봇, 근력 보조 로봇. 험난한 지형을 오르내릴 때 적은 힘으로도 쉽게 움직일 수 있도록 도울 수 있다. 생성형 인공지능도 이용할 수 있다.
      - 개별 맞춤화 서비스 제공
        
        개인과 관련된 데이터를 기반으로 개별 맞춤 어 서비스를 제공 할 수 있다. 인공지능 디지털 교과서는 학부모에게는 자녀의 학업성취도와 교과 흥미 현황 등을 제공 교사에게는 학생의 학업 참여도 등을 제공하여 학생 지도에도 도움을 준다.
    - - 많은 변화를 불러 오고 있다. 인공지능이 대신 하게 되면서 생산성을 높일 수 있게 되었다. 데이터를 기반으로 이루어지는 작업이나 간단한 추론으로 처리할 수 있는 작업을 대체 하는 경향이 있다. 예시 인공지능 변호사는 인간변호사의 모든 업무를 대신할 수 없다. 종합적인 분석과 판단은 아직 인공지능이 완전히 대체할 수 없는 영역이다. 세계 경제 포럼의 2023 일자리 미래 보고서에서는 향후 5년 동안 인공지능과 관련한 다양한 기술 분야에서의 일자리가 창출 될 것으로 예상 된다. 특히 빅데이터 분석 암호화 및 사이버 보안 기술의 채택은 일자리 성장을 크게 가져올 것으로 전망 한다.
  - - - 인공지능과 함께하는 미래를 위해 필요한 역량- 의사소통 능력, 비판적 사고력, 협업 능력, 호기심
- - - - 딥 페이크 생성형 인공지능 등과 같은 인공지능을 사용한 결과에 대한 책임은 누구에게 있는지에 대한 문제가 있다. 예를 들어 개인 정보 보호 문제, 가짜 뉴스 생성 문제, 저작권 문제가 있다. 도덕적 법적인 책임을 질 수 있는 주체는 인간이다 인공지능과 공존하기 위해 인공지능을 어떻게 활용할 수 있을지에 대한 충분한 고민이 필요하다. 충분한 검토 와 윤리적 고체를 통해 인공지능을 바람직하게 사용할 수 있어야 한다.
        
        마이 데이터 운동-개인과 관련된 데이터의 소유권을 개인이 가져야 한다는 운동이다.
    - - 개발,운영,활용 할 때 지켜 하는 윤리적 원칙 인공지능으로 인해 나타난 결과는 인간이나 사회의 윤리적적인 영향을 미칠 수 있다
        
        인공지능 개발자- 인공지능 설계 개발 결과의 책임이 있다. 개발자의 편견이나 성향이 포함 되지 않게 설계 되어야 한다. 수정 하는 방안이 마련 될 수 있도록 개발 되어야 한다.
        
        인공지능 사용자-사회적 논의의 참여 주체다.
        
        인공지능 운영, 관리자- 오류가 발견되거나 평양성을 나타낸다면 개선할 수 있어야 한다. 사생활 관한 사항이 철저히 보호 되어야 하고 관리자의 이미적인 접근을 허용하면 안된다.
      - 블랙박스-심층망 안에 상황을 들어 볼 수 없다는 의미로 인공지능은 블랙박스로 불린다. 블랙박스 현상이 생길 수 있다.
  - - - 데이터의 편향
        
        인공지능 모델을 학습 시키는데 사용되는 데이터가 사람이나 사회가 가지는 편견을 파악하고 있는 것을 의미한다. 개인 정보가 포함된 데이터를 학습한 경우 데이터를 수집 하는 사람의 특정한 의도를 반영하여 데이터를 수집 한 경우 특정 데이터가 많이 사용되는 경우 등에서 편향이 발생할 수 있다. 정확도가 나아질 뿐만 아니라 사회적 무리를 일 힐 수 있다. 예시)이루다는 자살의 다른 서비스에서 수집한 대화 데이터를 학습의 사용 한다. 욕설, 인종차별이나 성차별적인 말을 학습 하게 되었다.
      - 알고리즘에 편향
        
        알고리즘을 설계 하는 과정에서 생길 수 있는 편향을 말한다. 문화적,개인적인 편향이 변수나 가중치 설정의 반영 되는 경우, 데이터를 잘못 라벨링 하는 경우, 목표하는 관련성이 없거나 적은 변수를 포함하거나 높은 가중치를부여 했을 경우, 가나다 순서, 알파벳 순서대로 결과를 나열 하는 경우 등에서 편향이 발생할 수 있다. 예를 들어 컴퍼스가 흑인이나 빈민촌 거주자들의 재범률을 더 높게 판정 된다고 조사 되었는데 성격, 가족, 대인관계, 생활 양식 등에 대한 정보를 사용하는 점이 밝혀졌다. 데이터의 수집, 처리, 분석, 사용 과정에서 개발자, 인공지능 서비스를 운영,관리 하는 기업, 사용자의 윤리의식이 중요하다. 주요 원칙을 공개하고 실제로 작동을 하였을 경우를 다양한 시뮬레이션으로 제시해 사용자들도 확인할 수 있는 권리를 보장 해야 한다
      - 신뢰 가능한 인공지능 구현을 위한 다섯가지 원칙
        
        포용성과 지속 가능성-신뢰 가능한 인공지능 구현에 힘써야함,인간중심 가치와 공정성-인간 중심 가치를 존중하고 지키기 위해 힘써야함, 투명성과 설명 가능성, 견고성과 안정성, 책무성
        
        인공지능의 사회적 책임은 기업에만 국한되는 것이 아니다. 인공지능 사회의 구성원 모두가 사회적 책임감을 가지고 공정성을 추구하는데 힘써야 한다.
  - - - 데이터를 수집 할 때 발생하는 딜레마
        
        데이터를 수집 할 때 개인 정보가 포함 된다. 개인 정보와 관련된 가치와 인공지능으로 사회적인 문제를 해결할 수 있다는 가치가 상충하여 윤리적 딜레마가 발생할 수 있다. 하인즈 딜레마의 상황은 생명을 살려야 한다는 가치와 약사가 개발한 노력에 대한 가치, 법을 지켜야 한다는 같이 등이 서로 상충 한다. 자동차 블랙박스를 통해 정보가 수집 될 수 있는데, 이를 범죄자 찾는 목적으로 사용할 수 있다. 하지만 이와 관련 없는 사람들의 안면 데이터를 수집 하는 과정에서 개인 정보가 어느 범위까지 공개 되고 사용되도록 할 것인지 정보 주체가 스스로 결정할 권리를 잃게 되면 개인의 자유와 사생활을 침해 받을 수 있게 된다. 공익적 활동 활용이 목적이라면 이런 불특정 자수의 개인 정보가 포함된 데이터로 수집 하게 해도 괜찮을지에 관하여 의견이 다양하게 나올 수 있다.
      - 알고리즘의 딜레마
        
        우리는 개인 맞춤형 광고나 컨텐츠를 향유 할 수 있게 되었다. 사회적으로 파편화 되어 사회적 합의가 어려워질 수 있다. 양질의 콘텐츠보다 비슷한 콘텐츠를 다수 생산함으로써 문화 획일화와 문화 산업의 축소를 가져올 수 있다. 개인의 만족도 기업의 이익과 관련된 가치와 사회 문화 산업과 관련된 가치 속에서 윤리적 딜레마가 발생할 수 있다. 사용자의 입장에서는 사용하는 기기에 검색기록, 신청 기록 등의 데이터를 주기적으로 삭제하여 데이터가 알고리즘에 지나치게 이용 되는 것을 막을 수 있을 것이다. 개발자나 운영, 관리자 입장에서는 사회에 미칠 수 있는 영향에 대한 지속적인 논의가 필요하다.
      - 자율 주행 자동차 설계의 딜레마
        
        우선순위가 알고리즘의 결정 되어 있어야 한다.개발자들은 알고리즘을 설계 할 때 충분한 논의와 검토가 필요하며 기업과 소비자들의 의견이 반영된 사회적 합의 내용을 고려해야 한다.