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인공지능의 사회적 영향(1518 양윤빈) - Coggle Diagram

- - - - 인공지능의 발전 속도는 컴퓨팅 시스템의 성능 향상과 사물 인터넷의 활성화, 인터넷 및 모바일 컴퓨팅의 발전, 빅데이터와 클라우드 컴퓨팅의 발전 등으로 점점 더 빨라지고 있음
    - - 범용적으로 활용 가능한 인공 지능 개발 중. 인간 수준 이상의 지능을 구현할 수 있는 인공지능이 개발 중. 이로 인해 인간은 인공지능의 도움으로 최적의 의사 결정을 할 수 있게 변화 중.
    - - 인간과 기계, 사물, 공간 등이 유기적으로 연결되어 상호 작용할 수 있게 함. 스마트폰 사용 증가와 사물 인터넷의 발전으로 실시간으로 데이터를 주고받는 것이 가능해지면서 인간과 사물 사이의 네트워크는 더 촘촘해지고 있음.
    - - 빅데이터, 사물 인터넷 등의 기술과 다양한 학문, 산업 등이 결합되어 새로운 융합을 창출하는 초융합의 모습을 나타냄.
    - - 1950년 앨런튜링 : 기계에 지능이 있는지를 판별하는 튜링 테스트 제안
        
        1956년 다트머스 회의 존 매카시 : 인공지능 용어 최초로 제안하여 사용
        
        1980년 마이신 : 항생제 처방 도움
        
        1997년 딥 블루 : 체스
        
        2016년 알파고 : 바둑
        
        2019년 : 인공지능 변호사 알파로
  - - - 교통 물류분야 : 교통 혼잡도, 교통 사고 발생률 감소/물류 운반 효율성 증가
      - 의료 복지 분야 : 질병 조기 진단 확률 증가 - 평균 수명 증가
      - 제조 분야 : 맞춤형 물품 제조, 불량률 감소, 생산성 증가
      - 금융 분야 : 금융 사고 탐지 정확도 증가
- - - - 자동화로 인한 변화
        
        대표적으로 자율 주행 기술이 우리 삶의 많은 부분에 자동화를 가져옴. 출퇴근 시간은 단순한 이동 시간이 아니라 휴식이나 여가 활동, 생산적인 일에 활용할 수 있는 시간으로 변화시킬 것으로 예상.
      - 인간 능력의 한계 극복
        
        인공지능이 탑재된 재활 로봇, 근력 보조 로봇 : 장애로 인한 불편함 줄임, 노년 시기 생활에 활력, 험난한 지형 오르내릴 때 적은 힘으로 쉽게 움직이도록 도움.
        
        인공지능 프로그램 이용으로 예술 작품 제작 가능.
      - 개별 맞춤화 서비스 제공
        
        인공지능은 개인과 관련된 데이터를 기반으로 개별 맞춤화 서비스를 제공 가능.
        
        추천 알고리즘은 사용자가 선호할 만한 서비스, 영상, 게시물, 광고 등을 추천.
        
        인공지능 디지털 교과서 : 학생 개개인의 학습 데이터 활용. 최적의 학습 경로 제시, 맞춤형 학습 가능하게 함.
      - 인공지능으로 인한 직업의 변화
        
        인간이 해야했던 단순 노동 감소, 생산성 증가
        
        데이터를 기반 수행 작업, 간단한 추론 작업을 대체하는 경향이 있음.
        
        인공지능 관련 다양한 기술 분야에서 순일자리가 창출될 것으로 예상. 특히 빅데이터분석, 암호화 및 사이버 보안 기술의 채택은 일자리 성장을 크게 가져올 것으로 전망.
        
        인공지능 기술 관련 직업 수요도 전반적으로 증가할 것으로 전망.
  - - - 의사소통 능력
      - 비판적 사고력
      - 협업 능력
      - 호기심
- - - - 인공지능의 발전으로 새로운 문제들이 발생 : 인공지능 학습에 사용되는 개인 정보 보호, 데이터의 소유권 관련 문제 / 딥페이크 이용 가짜 뉴스 제작, 배포 / 생성형 인공지능 이용 창작물을 저작물로 인정? / 인공지능 사용 결과에 대한 책임은 누구에게?
      - 도덕적, 법적인 책임을 질 수 있는 주체는 인간. 인공지능을 사용하고 개발하는 것을 무조건적으로 거부하거나, 수용하기보다는 인공지능과 공존하기 위해 어떻게 활용할 수 있을지에 대해 충분히 고민할 것. 인공지능으로 얻은 결과에 대해 충분히 검토, 윤리적 고찰해야 함.
      - 마이 데이터 운동 : 개인과 관련된 데이터의 소유권은 개인이 가져야 한다는 운동.
    - - 인공지능 개발자 : 인공지능 설계, 개발, 결과에 책임. 알고리즘에 개발자의 편견, 성향이 포함되지 않게 설계. 숨어있다 하더라도 발견하고 수정.
      - 인공지능 사용자 : 인공지능의 소비 주체이자 사회적 논의의 참여 주체. 인공지능 적용 자율주행 자동차의 사고 발생 시 책임 소재 문제, 인공지능에 의해 대체되는 일자리 문제. 인공지능에게 생명을 맡겨도 될지에 대한 문제 등 문제 발생 시 사용자 책임 범위 관련 규정, 사회적 합의 필요
      - 인공지능 운영, 관리자 : 개발된 인공지능을 올바르게 운영하고 관리할 책임이 있음. 인공지능의 오류, 편향성 발견하고 개선. 개인의 사생활 관련 사항은 철저히 보호. 관리자의 임의적 접근 허용 금지.
      - 딥러닝 활용 되면서 블랙박스 현상 발생. 개인 생성 데이터 사용하는 경우도 많음 - 활용하는과정에서도 여러 문제 발생, 실업률 증가 등 사회 문제 발생 - 인공지능 활용 시 사회 구성원 모두가 공정성을 추구, 윤리적 문제에 대한 합리적 대책 마련 할 수 있도록 관심 가져야 함.
  - - - 개인정보 포함 데이터를 학습한 경우, 특정 데이터가 많이 사용되는 경우, 수집자의 특정한 의도가 반영된 경우 등에 발생./사용자가 입력하는 데이터를 학습하기 때문에 사용자에 의해 편향이 발생하기도 함.
        
        인공지능의 정확도 감소, 사회적 물의
    - - 설계자의 편향이 변수나 가중치 설정에 반영되는 경우, 데이터를 잘못 라벨링하는 경우, 목표와 관련적이 적은 변수에 높은 가중치를 부여했을 경우, 비의도적이지만 알고리즘 설계시 일반적으로 가나다 순서대로 결과를 나열하는 경우 등에서 발생.
    - - OECE 이사회는 모두가 신뢰 가능한 인공지능의 책임 구현을 위해 다섯 가지 원칙을 각자의 역할에 맞게 촉진, 실행할 것을 권고했음.
        
        포용성과 지속 가능성 : 신뢰 가능한 인공지능 구현에 힘써야 함.
      - 인간 중심 가치와 공정성 : 법률, 인권, 민주적 가치 등 인간 중심 가치를 존중하고 지키기 위해 힘써야 함.
      - 투명성과 설명 가능성 : 인공지능 시스템에 대한 이해를 증진, 감춰진 것이 없도록 해야함.
      - 견고성과 안전성 : 인공지능은 견고하게 작동되어야 하며 바람직하지 못한 조건을 견딜 수 있어야 함.
      - 책무성 : 인공지능 활동 주체는 최신성을 유지하면서 위의 원칙을 존중하며 인공지능이 적절히 기능하도록 책임을 다해야 함.
  - - - 인공지능의 훈련 데이터로 사용할 데이터를 수집할 때 개인정보가 포함됨. 개인 정보와 관련된 가치와 인공지능으로 사회적 문제를 해결할 수 있다는 가치가 상충하여 윤리적 딜레마 발생.
    - - 추천 알고리즘 덕분에 우리는 개인 맞춤형 광고, 콘텐츠 향유 가능. 사용자의 만족감 증진. 광고주나 기업의 이익 증가. 하지만 특정 정보만을 받아들여 고정 관념 형성. 사회적으로 파편화됨. 사회적 합의 어려워짐. 비슷한 콘텐츠의 생산으로 문화 획일화와 문화 산업의 축소 우려.
    - - 피할 수 없는 사고를 마주했을 때 누구를 구해야 하는가에 대한 딜레마 발생 가능.
      - 자율주행 자동차는 운전자와 동승자, 보행자 중 누구를 더 보호해야 할지, 보행자들이 신호를 지킬 때와 그렇지 않을 때 어떻게 해야할지 등과 관련된 우선순위가 알고리즘에 결정되어 있어야 함. 이에 대한 충분한 논의, 검토 필요. 기업과 소비자들의 의견이 반영된 사회적 합의 내용을 고려해야 함.
- - - - 지속 가능 발전 목표(SDGs)는 2015년 유엔 총회에서 빈곤, 불평등, 기후 변화, 환경 파괴 등에 대한 공동의 목표 수립 후 이를 위한 세계의 대대적 노력을 촉구하고자 설정한 인류 공동의 목표.
        
        총 17가지 목표로 구성. 이를 달성하기 위한 169개의 세부 목표 포함.
        
        미래 세대의 필요를 충족시킬 기반을 저해하지 않으면서 현세대의 필요를 충족시키기 위해 전 세계의 협력을 강조.
        
        개발 도상국, 선진국 모두의 목표 제시.
      - 지속 가능 발전 목표 17가지 : 빈곤 퇴치, 기아 증식, 건강과 웰빙 증진, 양질의 교육 보장, 성평등 달성, 깨끗한 물과 위생 보장, 모두를 위한 에너지 보장, 경제 성장과 양질의 일자리, 사회 기반 시설 산업화 및 혁신, 불평등 가소, 지속 가능한 도시와 주거지, 지속 가능한 소비와 생산, 기후 변화 대응, 해양 생태계 보호, 육상 생태계 보호, 평화 정의 포용적인 태도, 글로벌 파트너쉽.
    - - 기아 종식
        
        자율주행 트랙터 : 지형 인식하여 주행.
        
        무인 제초 로봇 : 잡초와 작물 구분하여 제초.
      - 모두를 위한 에너지 보장
        
        가전제품에 탑재된 인공지능 : 사용자의 습관에 맞춰 제품의 동작 제어, 불필요한 에너지 낭비 줄임.
      - 건강과 웰빙 증진
        
        질병 진단을 위한 인공지능 의료 영상 판단 지원 프로그램, 질병에 대한 치료 방법 추천 프로그램 : 의사들의 판단 도움. 의료 수준 향상
      - 기후 변화 대응
        
        기후 모델링에 활용 : 기후 변화 예측
      - 양질의 교육 보장
        
        인공지능 튜터 : 학생들의 스타일, 수준에 맞는 학습 자료 제공. 업무 효율 향상. 효율적 정보 제공.
      - 사회 기반 시설 산업화 및 혁신
        
        인공지능 활용 신호 제어 도입 : 도시 교통 시스템 최적화. 혼잡 완화. 도로 및 다리 상태를 모니터링, 유지보수 일정 최적화.
    - - 1) 주제 선택 및 문제 정의
        
        지속 가능 발전 목표 중 해결하고자 하는 목표를 주제로 선정. 목표 달성 위한 구체적 문제 정의. 정의한 문제가 인공지능으로 해결 가능한 문제인지 생각.
      - 2) 데이터 수집 및 전처리
        
        인공지능 문제 해결과 관련있는 속성을 지닌 데이터를 수집. 수집한 데이터의 통계 확인, 시각화를 통해 데이터 속성을 파악. 학습에 사용 가능하도록 전처리..
      - 3) 기계학습 유형과 알고리즘 선정
        
        예측, 분류, 군집 중 어느 기계학습 유형을 활용하여 문제를 해결할지 결정. 기계학습 유형을 어떤 알고리즘을 활용하여 기계학습 모델을 구현할지 결정. 모델 생성 후 가장 좋은 성능을 가진 모델을 선정할 수 있도록 함.
      - 4) 기계학습을 통한 모델 생성
        
        데이터를 훈련/테스트로 구분. 훈련 데이터, 선정한 알고리즘을 활용하여 기계학습 모델을 생성 및 학습.
      - 5) 성능 평가
        
        성능 확인 후 가장 성능이 좋은 모델을 선정. 성능이 좋지 않다면 모델 학습 알고리즘을 변경하거나 활용한 데이터 속성을 변경. 데이텅 보완 후 다시 학습하도록 함.
- - - - 세부 목표 : 2030년까지 예방과 치료를 통해 비전염성 질병으로 인한 조기 사망을 1/3로 감소시키고 정신건강과 웰빙을 향상, 마약 및 해로운 알코올을 포함하여 약물남용 예방 및 치료 강화, 개도국에서 주로 발생하는 전염성 및 비전염성 질병에 대한 백신 및 약품 개발과 연구 지원, 저렴한 가격의 필수 의약품 및 백신의 제공, 특히 모두에게 의약품에 대한 접근을 보장
        
        인공지능 활용 사례 :
        
        인공지능이 적용된 산불예방 플랫폼은 드론과 CCTV 영상을 분석해 산불 발생을 조기에 탐지하고 있다. 이 기술은 기후변화로 인해 증가하는 산불 위험에 신속하게 대응하도록 돕고 있다. 이를 통해 산림 피해를 줄이고 기후변화 대응 능력을 강화하고 있다.
    - - 세부 목표 : 기후 변화 완화, 적응, 영향 감소, 조기 경보에 대한 교육, 인식 고취, 인구 및 제도 역량 개선, 기후 변화 완화, 적응, 영향 감소, 조기 경보에 대한 교육, 인식 고취, 인구 및 제도 역량 개선
        
        인공지능 활용 사례 :
        
        인공지능 돌봄 로봇은 노인의 식사, 복약, 건강 상태를 관리하며 정서적 교감을 제공하고 있다. 이 기술은 독거노인과 치매 예방이 필요한 고령층의 건강과 생활 안전을 돕고 있다. 이를 통해 고령층의 웰빙을 향상시키고 지속 가능한 건강 관리에 기여하고 있다.