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인공지능의 사회적 영향 (1304 김동준) - Coggle Diagram

- - - - 자율 주행 버스
      - 잠 운반 로봇
      - 자율 비행 드론
    - - 인공지능이 탑재된 재활 로봇이나 근력 보조 로봇은 장애로 인한 불편함을 줄이고 노년 시기의 생활을 더욱 활기차게 만든다.
    - - 인공지능은 개인과 관련된 데이터를 기반으로 개별 맞춤화 서비스를 제공할 수 있다 추천 알고리즘은 사용자가 선호할만한 서비스나 영상 게시물 광고 등을 추천해준다
    - - 인공지능이 탑재된 시스템이 이전보다 더 많은 영역에 활용되면서 인간이 수행하던 작업을 인공지능이 수행하게 되었고 인간의 개입이 점차 줄어들고 있다. 그러나 인공지능이 인간의 직업을 완전히 대체하는 것은 아니다 예를 들어 인간 변호사가 수행하는 의뢰인을 고려한 종합적인 분석과 판단은 아직 인공지능이 대체할 수 없는 영역이다.
    - - 인공지능의 발전은 새로운 일자리의 창출과 기존 직업의 개선이나 역할 변화에 영 항을 미치고 있다. 미래의 직업 환경에서는 반복적이고 정형화된 문제를 해결하는 일은 점차 인공지능에 의해 대체될 것이다. 이에 따라 인간은 창의력이나 고도의 전 문성을 발휘하는 업무에 집중하게 될 것이다.
- - - - 4: 양질의 교육 (Quality Education)
      - 관련성:
      - BCI 기반 학습 보조기술은 학습 장애나 신체적 장애를 가진 학생들이 교육에 접근할 수 있게 돕습니다.
      - WBE는 인지 과정의 이해를 심화시켜 교육 방법 혁신에도 기여할 수 있습니다.
      - 기여 방향: 맞춤형 학습, 신경 기반 교육 기술 개발.
  - - - 자율주행 트랙터는 지형을 인식하며 주행하 여 농작물을 심기 좋게 밭을 갈고, 농작물을 심는다. 또한 무인 제초 로봇은 잡초와 작물 을 구분하여 잡초를 제거한다. 이러한 기술 들은 생산량을 늘리는 데 기여하고 있다.
      - GK2A Origin
      - 기후 변화 다응
      - GK2A+SIA KHU Moc
      - 가전제품에 탑재된 인공지능은 사용자의 습 관에 맞춰 제품의 동작을 제어하여 불필요한 에너지 낭비를 줄인다. 또한 에너지 생산 및 분배 과정에서 인공지능 기술을 통해 에너지 사용량을 예측하여 에너지를 절약하고 있다.
      - 양질의 교육 보장
      - 질병 진단을 위한 인공지능 의료 영상 판독 지원 프로그램과 질병에 대한 치료 방법 추 천 프로그램 등이 의료 현장에서 활용되어.
      - 의사들의 판단을 돕고 의료의 수준을 향상시
- - - - 인공지능 사용자는 인공지능의 소비 주체이자
        사회적 논의의 참여 주체다.
        인공지능이 적용된 자율주행 자동차가 사고를 낸 경우의 책임 소재 문제, 인 공지능에 의해 대체되는 일자리 문제, 인공지능에게 사람의 생명을 맡겨도 될지에 관한 문제 등 인공지능으로 인한 문제가 발생할 때 사용자가 책임지는 범위에 관한 규정이나 사회적 합의가 필요하다.
    - - 인공지능 운영 관리자는 개발된 인공지능을 올바르게 운영하고 관리할 책 임이 있다. 또한 인공지능의 오류가 발견되거나 인공지능이 편향성을 나타 낸다면 이러한 부분을 발견하고 개선할 수 있어야 한다. 개인의 사생활에 관 한 사항이 철저히 보호되어야 하고 관리자의 임의적인 접근을 허용하면 안 된다.
    - - 인공지능 개발자는 인공지능 설계, 개발, 결과에 책임이 있다. 개발자가 설 계하는 알고리즘에 개발자의 편견이나 성향이 포함되지 않게 설계되어야 하고, 설계 과정에서 차별적 결과로 이어질 수 있는 편향이 구조적으로 숨어 있다 하더라도 편향을 발견하고 수정하는 방안이 마련될 수 있도록 개발되 어야 한다.
  - - - 편향이란 어느 한쪽으로 기우는 것으로, 우리 사회에 녹아 있는 사회적 현상이나 편견이 편향으로 나타날 수도 있다. 예를 들어 검색 포털에서 'professor를 검색하 면 주로 남성들이 많이 나오고, 'teacher'를 검색하면 주로 여성들이 많이 나오는 것 을 볼 수 있다. 이는 사회에서 나타나는 직업 선택의 불균형이 반영된 결과이다. 이 러한 데이터를 고려하지 않고 인공지능의 학습에 사용한다면 칠판 앞에 서 있는 사 람이 남성일 경우에는 교수로, 여성일 경우에는 교사로 판단하게 될 수도 있다.
      - 이렇게 판단하는 인공지능 모델은 결국 사회적 현상에 따라 편향적인 결과를 낳게 될 것이다.
    - - 데이터 편향이란 인공지능 모델을 학습시키는 데 사용되는 데이터가 사람이나 사 회가 가지는 편견을 포함하고 있는 것을 의미한다. 개인 정보가 포함된 데이터를 학 습한 경우, 데이터를 수집하는 사람의 특정한 의도를 반영하여 데이터를 수집한 경 우, 학습 데이터로 특정 데이터가 많이 사용되는 경우 등에서 편향이 발생할 수 있 다. 또, 인공지능이 사용자가 입력하는 데이터를 학습하기 때문에 사용자에 의해서 도 편향이 발생할 수 있다. 인공지능에 사용되는 훈련 데이터가 편향되어 있으면 인 공지능의 정확도가 낮아질 뿐만 아니라 사회적 물의를 일으킬 수 있다.
    - - 알고리즘 편향은 인공지능 모델을 위한 알고리즘을 설계하는 과정에서 생길 수 있 는 편향을 말한다. 설계자의 문화적 • 개인적인 편향이 변수나 가중치 설정에 반영되 는 경우, 데이터를 잘못 라벨링하는 경
        
        두 건의 사소한 절도로 체포됨
        
        우, 목표와는 관련성이 없거나 적은 변 수를 포함하거나 높은 가중치를 부여했 을 경우, 비의도적이지만 알고리즘을 설계할 때 일반적으로 가나다 순서, 알 파벳 순서대로 결과를 나열하는 경우 등에서 알고리즘 편향이 발생할 수 있 다.
    - - 포용성과 지속 가능성 모든 이해관계자는 인 류의 포용 성장, 지속 가능한 발전 및 복지 증 진을 위해 신뢰 가능한 인공지능 구현에 힘써 야 함
        
        인간 중심 가치와 공정성 인공지능 수명 주기 전 반에 걸쳐 법률, 인권 및 민주적 가치 등 인간 중심 가치를 존중하고 지키기 위해 힘써야 함
        
        투명성과 설명 가능성 인공지능 시스템에 대 한 이해를 증진시키고 감춰진 것이 없도록 투 명성과 설명 가능성을 확보해야 함
        
        견고성과 안전성 인공지능은 전 수명 주 기에 걸쳐 견고하게 작 동되어야 하며 바람직 하지 못한 조건을 견딜 수 있거나 극복할 수 있 어야 함
        
        우리나라의 주요 IT 기업도 인공지능 알고리즘과 관련된 윤리 원칙을 세워 발표하 였다. 위의 원칙을 살펴보면 인공지능의 사회적 책임은 기업에만 국한되는 것이 아 니다. 인공지능 사회의 구성원 모두가 사회적 책임감을 가지고 공정성을 추구하는 데 힘써야 한다.
        
        책무성
        
        인공지능 활동 주체는 자신들 의 역할, 상황의 토대 위에 최 신성을 유지하면서 위의 원칙 을 존중하며 인공지능 시스템 이 적절히 기능하도록 하는 데 책임을 다해야 함