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인공지능의 사회적 영향(1505 김주연), 4.1 인공지능과 지속 가능한 목표 - Coggle Diagram

- - - - 1956년 다트머스 회의에서 존 매카시가 제안
        
        기계가 인간처럼 상황을 인지하고 이성적이고 논리적으로 판단
- - - - 인공지능은 인간의 능력을 보완하거나 극복할 수 있음
      - 근력 보조 로봇 장애인, 노인 등 움직임 도움
      - 생성형 인공지능 텍스트/이미 지 등 새 콘텐츠 생성 가능
      - 누구나 창의성을 쉽게 표현할 수 있게 함
  - - - AI 관련 직업은 앞으로 크게 성장할 것으로 예상됨.
      - 수요 증가 직업
      - • 1위: 인공지능 및 기계학습 전문가
      - • 2위: 지속가능성 전문가
      - • 3위: 비즈니스 인텔리전스 분석가
      - • 4위: 정보 보안 분석가
      - • 5위: 데이터 분석가 및 과학자
- - - - AI가 질병을 예측·진단해 건강 관리에 도움
      - 교통 시스템 최적화, 사고 예방 및 혼잡 감소
      - AI가 컴퓨터·센서 기술과 결합하여 효율성 향상
- - - - 스마트홈, 디지털 트윈(Digital Twin) 대표적
      - 현실의 데이터를 실시간으로 반영·분석
      - 데이터 공유와 협업으로 사회 전반 효율 증가
- - - - 새로운 기술과 산업 창출
      - 로봇 + 인공지능 - 자동화/위험한 작업 대체
      - 스마트 팩토리 - 생산 효율 극대화
      - 스마트 팜 - 농업 자동화, 생산성 향상
      - 로보어드바이저 - 금융 자문 자동화
- - - - 빅데이터로 예측/분류, 재난/기후 변화
      - CCTV, 센서 등으로 범죄/화재/재해 감시
      - 생산성 향상, 금융 사고 탐지 정확도 95% 달성
- - - - 자동화/자율주행으로 물류/배송/교통 분야 혁신
      - AI 서비스 기획자, 데이터 분석가, 로봇 엔지니어 등 신직업 등장
- - - - 생성형 인공지능 - 예술 창작, 이미지/영상 제작 지원
      - 개인 맞춤형 서비스 - 교육/의료/광고 등 개인 데이터 기반
- - - - 사고 발생 시 책임 문제 논의 필요
      - 인공지능의 판단이라도 최종 책임은 사용자에게 있음
      - 법·규정·사회적 합의 필요
  - - - 운영 및 관리 책임
      - 개인정보 보호 철저히
      - 인공지능이 부당하게 이용되지 않도록 해야 함
- - - - 인공지능 설계 과정에서 생길 수 있는 편향
        
        데이터 선택이나 변수 설정 방식에 따라 달라짐
        
        비의도적인 결과로 특정 집단 차별 발생 가능
        
        예시: 미국의 재범 예측 AI가
        
        흑인/빈민층을 더 위험하게 판단
        
        인종/가정환경 등 불합리한 정보 사용
- - - - 알고리즘의 딜레마
      - 개인 맞춤형 서비스로 편리함 제공
      - 그러나 필터 버블(Filter Bubble) → 다양한 정보 접근 방해
      - 개인의 만족 vs 사회적 다양성의 가치 충돌
      - 자율주행 자동차의 딜레마
        
        사고 상황에서 누구의 생명을 우선할지 결정해야 하는 문제
        
        트롤리 딜레마와 유사
        
        개발자, 윤리 전문가, 사회 구성원의 의견 반영 필요