Please enable JavaScript.
Coggle requires JavaScript to display documents.
3.인공지능의 사회적 영향 (1511 박구름) - Coggle Diagram
3.인공지능의 사회적 영향 (1511 박구름)
인공지능과 진로
자동화로 인한 변화
대표적인 예는 자율주행 기술로, 운전자가 없어도 스스로 이동함.
자율주행 드론, 자율주행 버스, 물류 로봇 등 다양한 형태로 발전 중임.
운송뿐 아니라 배달, 물류, 청소 등 산업 전반에 확대되어 노동의 효율성과 생산성을 높임.
인공지능으로 인한 인간의 삶의 변화
인공지능이 일상생활 전반에 활용되면서
생활의 편리함이 증가하고 있음.
인간이 수행하던 일을 인공지능이 대신하며,
위험하거나 어려운 일을 대신 처리함.
인공지능을 활용한 개인 맞춤형
서비스가 등장해 삶의 질이 향상되고 있음.
169p.해 보기1 자율주행 기술의 사례
자율주행 청소 로봇은 사람이 조작하지 않아도
스스로 주변을 인식하며 이동하여 바닥을 청소한다.
자율주행 기술이 만드는 미래
자율주행 기술은 퍼스널 모빌리티부터 유인 드론까지 다양한 이동 수단에 적용됨.
자율주행의 단계
-0단계: 비자동화
-1단계: 운전자 보조
-2단계: 부분 자동화
-3단계: 조건부 자동화
-4단계: 고도 자동화
-5단계: 완전 자동화
인간 능력의 한계 극복
인공지능은 인간이 가지고 있는
능력을 보완하거나
극복할 수 있도록 도움.
ex) -근력 보조 로봇 (신체의 불편함을 극복),
-생성형 인공지능으로 이미지 제작.
개별 맞춤화 서비스 제공
-추천 알고리즘: 사용자가 선호할 만한
서비스나 영상, 게시물, 광고 등을 추천.
-인공지능 디지털 교과서: 학생 개개인의 학습 데이터를 활용하여 최적의 학습 경로를 제시하고 맞춤형 학습을 가능하게 함.
-학부모에게는 자녀의 학업 성취도와 교과 흥미 현황 등을 제공하여 자녀의 학습 상황 파악 가능, 교사에게는 학생의 학업 참여도 등을 제공하여 학생 지도에 도움을 줌.
인공지능으로 인한 직업의 변화
데이터를 기반으로 이루어지는 작업이나
간단한 추론으로 처리할 수 있는 작업을
대체하는 경향이 있음.
특히 빅데이터 분석, 암호화 및 사이버 보안 기술 채택은 일자리 성장을 크게 가져올 것으로 전망.
수요 증가가 예상되는 직업
1위 인공지능 및 기계학습 전문자
2위 지속가능 전문가
3위 비지니스 인텔리전스 분석가
4위 정보 보안 분석가
5위 핀테크 전문가
6위 데이터 분석가 및 과학자
7위 로봇 공학자
8위 빅데이터 전문가
9위 농업 장비 운영자
10위 디지털 혁신 전문가
인공지능과 함께 하는 미래를 위한 진로 탐색과 준비
미래의 직업 환경에서는 반복적이고 정형화된 문제를 해결하는 일은 점차 인공지능에 의해 대체될 것임. 이에 따라 인간은 창의력이나 고도의 전문성을 발휘하는 업무에 집중하게 될 것임.
ex) 교사는 인공지능이 추천하는 개인 맞춤형 내용을 바탕으로 학생들을 가르치게 될 것임.
-양식장을 운영하는 어부는 스마트 양식장의 시스템을 관리하는 역할을 할 것임.
인공지능과 사회 변화
인공지능은 앨런 튜링이 제안한
지능이 있는 기계에 관한
아이디어로부터 시작
기계가 인간처럼 상황을 인지하고,
이성적이고 논리적으로 판단하고 행동하며,
창의적인 기능을 수행함.
다양한 분야에서 활용되며, 우리 사회를 변화시키고 있음.
과거: 기계가 인간의 육체노동을 대신함.
현재: 인공지능이 인식, 판단, 학습, 추론, 문제 해결 능력 등
인간의 지적 능력도 수행하는 수준으로 발전하면서 삶의 편의를 높이는 것뿐만 아니라 삶의 양식이 변화하고 새로운 산업이 생겨나고 있음.
인간의 지적 능력을 넘어선 인공지능이 등장하고 있음
인터넷을 기반으로
인간과 인간, 인간과 사물, 사물과 사물
간의 상호 작용이 더 활발해짐.
이를 통해 빅데이터의
수집, 분석, 활용이 가능해져서,
인공지능에 활용할 수 있는
양질의 데이터를 확보할 수 있게 됨.
ex) -농업 분야: 스마트팜 기술
-법률 분야: 리걸테크(legal tech)
-금융 분야: 핀테크(fintech)
인공지능의 발전으로 인한 사회의 변화는 초지능, 초연결, 초융합의 특징을 보임.
159p.해 보기1 인공지능 발전의 기반이 된
기술이 사용된 사례 조사하기
머신러닝 기술은 인공지능의 핵심 기술로, 컴퓨터가 데이터를 통해 스스로 학습하고 예측하거나 판단할 수 있게 하는 기술이다. 이 기술은 자율주행 자동차 개발에 핵심적으로 사용된다. 예를 들어, 테슬라(Tesla)의 자율주행 시스템은 도로 영상, 센서 데이터, 운전자의 조작 기록 등 방대한 데이터를 머신러닝 알고리즘으로 학습하여 차량이 스스로 차선을 인식하고, 장애물을 피하며, 신호에 맞춰 주행할 수 있게 한다.
초지능 사회
범용적으로 활용 가능한 인공지능이
개발되고 있으며,
인간 수준의 이상의 지능을 구현할 수 있는
인공지능이 개발되고 있음.
ex) -질병 진단 시스템
-산재 사고 예방 시스템
-안전하고 효율적인 교통 시스템 구현
초연결 사회
인공지능의 발전으로 인해 디지털 트윈과 같이 현실에 존재하는 사물, 공간, 환경 등을 컴퓨터상에 디지털 데이터 모델로 표현해 실시간으로 서로 반응하게 하여 미래를 예측할 수 있게 됨.
딥러닝 기술의 발전으로 이미지 인식이나 자연어 처리 등이 더욱 정교해지면서, 사람, 사물, 정보의 상태와 변화를 실시간으로 감지하는 것이 더 정확해지고 있음.
초융합 사회
인공지능의 발전은 빅데이터, 사물 인터넷 등의 기술과
다양한 학문, 산업 등이 결합되어
새로운 융합을 창출하는 초융합의 모습을 나타냄.
이로 인해 인간의 지식을 뛰어넘는
초연결 사회가 형성되고,
여러 분야의 융합을 통해
새로운 산업과 기술이 창출되고 있음.
ex) 스마트 공장, 로보어드바이저, 스마트팜
161p.해 보기2 인공지능으로 인한
사회 변화 조사하기
-건강, 복지: 인공지능이 개인의 건강 데이터를 분석해 맞춤형 운동, 식단을 추천하고, 노인이나 장애인을 위한 돌봄 로봇이 생활을 도와 삶의 질을 높임.
-환경: 인공지능이 농작물 생육 상태와 날씨를 분석해 자동으로 물과 영양분을 조절하는 스마트팜으로 자원 낭비를 줄이고 환경을 보호함.
-안전: 스마트 공장에서 인공지능 로봇이 위험한 작업을 대신 수행해 산업재해를 예방하고 근로자의 안전을 높임.
분야별 인공지능의 활용 효과
교통, 물류: 교통 혼잡도 10% 감소,
교통사고 5% 감소, 물류 효율성 33% 증가
의료, 복지: 건강 수명 3세 증가,
치매 조기 진단 정확도 95% 달성
치안, 안전: 범죄 검거율 90% 수준 증가
산림 피해 면적 10% 감소
제조, 금융: 제조 생산성 10% 증가
금융 사고 탐지 정확도 95% 달성
인공지능은 사회 문제를 해결하기 위해 인간처럼 공감하거나 윤리적 판단을 내릴 수는 없음. 인공지능 시스템은 기계학습을 통해 인간의 감정이나 윤리적 판단과 관련된 데이터를 기반으로 적절하게 반응할 수 있도록 구축될 수 있지만, 인공지능 스스로 감정을 느끼거나 윤리적 판단을 내리는 것은 불가능 하기에, 사회 문제를 해결하기 위해서는 인간의 개입이 필요함.
인공지능과 지속 가능 발전 목표
지속 가능 발전 목표의 개념
지속 가능 발전 목표(SDGs):2015년 유엔 총회에서 빈곤, 불평등, 기후 변화, 환경 파괴 등에 대한 공동의 목표를 세우고, 이를 위한 세계의 대대적인 노력을 촉구하고자 설정한 인류 공동의 목표다.
197p.해 보기1 지속 가능
발전 세부 목표 조사하기
목표: 3. 건강과 웰빙 증진, 7. 모두를 위한 에너지 보장
세부 목표: -교통사고로 인한 사망 및 부상 사고 감소를 위한 안전 정책을 강화한다.
-에너지 효율성을 크게 향상시키기 위한 기술 개발 및 정책을 추진한다.
지속 가능 발전 목표 17가지
빈곤 퇴치
기아 종식
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 감소
지속 가능한 도시와 주거지
지속 가능한 소비와 생산
기후 변화 대응
해양 생태계 보호
육상 생태계 보호
평화, 정의, 포용적인 태도
글로벌 파트너십
인공지능의 활용
자율주행 트랙터,
기후 모델링, 인공지능 튜터 등이 있다.
인공지능 프로젝트의 절차
1단계 주제 선택 및 문제 정의: 인공지능을 활용해 해결하고 싶은 문제를 찾기 위해 다양한 주제를 탐색하고 명확하게 문제를 정의하는 단계다.
2단계 데이터 수집 및 전처리: 인공지능을 활용한 문제 해결 과정에서 양질의 데이터는 인공지능의 성능에 핵심적인 역할을 한다. 따라서 인공지능 문제 해결과 관련 있는 속성을 지닌 데이터를 수집하는 것이 필수다.
3단계 기계학습 유형과 알고리즘 선정: 수집한 데이터를 바탕으로 예측, 분류, 군집 중 어느 기계학습 유형을 어떤 알고리즘을 활용하여 기계학습 모델을 구현할지 결정한다.
4단계 기계학습을 통한 모델 생성: 데이터를 훈련 데이터와 테스트 데이터로 나누고, 훈련 데이터와 선정한 알고리즘을 활용하여 기계학습 모델을 생성 및 학습시킨다.
5단계 성능 평가: 생성한 모델의 성능을 확인한다. 성능 확인 후 가장 성능이 좋은 모델을 선정한다.
인공지능과 윤리
인공지능의 발전이 가속되면서
인공지능의 활용 가능성은
더욱 다양해지고 있다.
개인 정보 보호 문제: 인공지능 학습에 사용되는 데이터는 개인 정보를 포함한 데이터가 많아 개인 정보 보호에 대해 고민해야 함.
가짜뉴스 생성 문제: 인공지능으로 가짜뉴스를 제작할 수 있는 문제에 대한 고려가 필요함.
저작권 문제: 인공자능을 이용해 만든 작품의 저작권에 대한 고려가 필요함.
인공지능과 관련된 윤리적 문제와 대책
인공지능 운영, 관리자
인공지능 운영, 관리자는 개발된 인공지능을 올바르게 운영하고 관리할 책임이 있다.
인공지능 사용자
인공지능 사용자는 인공지능의 소비 주체이자 사회적 논의의 참여 주체다.
인공지능 개발자
인공지능 개발자는 인공지능 설계, 개발, 결과에 책임이 있다.
블랙박스
인간의 뇌 신경망을 기반으로 하는 딥러닝은 데이터 안의 패턴이나 규칙을 찾아내면서 사물의 특징을 파악할 수 있게 되었다.
데이터와 알고리즘의 편향성
편향이란 어느 한쪽으로 기우는 것으로, 우리 사회에 녹아 있는 사회적 현상이나 편견이 편향으로 나타날 수도 있다.
데이터의 품질
데이터는 데이터의 다양성, 정확성, 유효성 등을 확보하여 유용한 가치를 줄 수 있는 수준일 때 품질이 우수하다고 할 수 있다.
데이터 편향
데이터 편향이란 인공지능 모델을 학습시키는 데 사용되는 데이터가 사람이나 사회가 가지는 편견을 포함하고 있는 것을 의미한다.
알고리즘 편향
알고리즘 편향은 인공지능 모델을 위한 알고리즘을 설계하는 과정에서 생길 수 있는 편향을 말한다.
신뢰 가능한 인공지능 구현을 위한 다섯 가지 원칙
포용성과 지속 가능성: 모든 이해관계자는 인류의 포용 성장, 지속 가능한 발전 및 복지 증진을 위해 신뢰 가능한 인공지능 구현에 힘써야 함.
인간 중심 가치와 공정성: 인공지능 수명 주기 전반에 걸쳐 법률, 인권 및 민주적 가치 등 인간 중심 가치를 존중하고 지키기 위해 힘써야 함.
투명성과 설명 가능성: 인공지능 시스템에 대한 이해를 증진 시키고 감춰진 것이 없도록 투명성과 설명 가능성을 확보해야 함.
견고성과 안전성: 인공지능은 전 수명 주기에 걸쳐 견고하게 작동되어야 하며 바람직하지 못한 조건을 견딜 수 있거나 극복할 수 있어야 함.
책무성: 인공지능 활동 주체는 자신들의 역할, 상황의 토대 위에 최신성을 유지하면서 위의 원칙을 존중하며 인공지능 시스템이 적절히 가능하도록 하는 데 책임을 다해야 함.
데이터를 수집할 때 발생하는 딜레마
하인츠 딜레마의 상황은 생명을 살려야 한다는 가치와 약사가 개발한 노력에 대한 가치, 법을 지켜야 한다는 가치 등이 서로 상충한다.
알고리즘 딜레마
추천 알고리즘 덕분에 우리는 개인 맞춤형 광고나 콘텐츠를 향유할 수 있게 되었고, 사용자가 관심있는 분야의 정보만을 취할 수 있어 만족감을 느낄 수 있고, 광고주나 기업도 더 큰 이익을 얻을 수 있게 되었다.
필터 버블
추천 알고리즘으로 인해 나타날 수 있는 현상으로, 필터 버블이란 정보 제공자가 개인의 취향이나 선호도를 분석해 적절한 정보를 골라서 제공함에 따라 이용자가 선별된 정보만을 제공받게 되는 것을 말한다.
자율주행 자동차 설계의 딜레마
트롤리 딜레마: 트롤리 딜레마는 5명의 사람을 구하기 위해 1명을 희생해야 하는 상황을 말한다.
자율주행 자동차를 개발하는 개발자들은 알고리즘을 설계할 때 사고가 발생할 상황에서 어떻게 동작하게 할 것인지에 대한 충분한 논의와 검토가 필요하며 기업과 소비자들의 의견이 반영된 사회적 합의 내용을 고려해야 한다.