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인공지능의 사회적 영향 1310 박준석 - Coggle Diagram

- - - - 위험한 작업을 대신하거나 개인 맞춤형 서비스 제공 등으로 생활의 질 향상
        
        자동화로 인한 변화
        자율주행 기술: 운전자의 개입 없이 이동 가능
        (자율 주행차, 드론, 로봇)
        이동과 배송 시간 단축 및 여가와 생선성 향상 기대
        서비스 로봇의 등장으로 일상생활 노동이 줄어들었다
        
        인간 능력의 한계 극복
        인공지능이 신체적, 지적 능력 보완
        (근력 보조 로봇, 생성형 인공지능)
        
        개별 맞춤화 서비스 제공
        개인의 데이터를 기반으로 맞춤형 서비스 제공
        교육 분야에서는 학생의 학습 데이터 분석을 통해 맞춤 학습 제공
        
        인공지능으로 인한 직업의 변화
        단순하고 반복 적인 작업은 인공지능이 대체하지만, 분석과 판단이 필요한 직업은 유지 (인공지능 및 기계학습 전문가, 지속가능 전문가)
        
        인공지능과 함께 하는 미래를 위한 진로 탐색과 준비
        인공지능 발전은 새로운 일자리 창출, 기존 직업 개선이나 역할 변화에 영향을 미침. 미래에는 반복적이고 정형화된 문제는 인공지능이 대체. 인간은 창의력이나 전문성 업무에 집중하게 될 것
        
        해보기 1번
        예: 자율주행 트랙터는 농부의 조작 없이 논밭을 스스로 주행하며 씨를 뿌리고 수확을 돕는다.
- - - - 개발자: 오류 없는 설계, 공정한 알고리즘 필요
        사용자: 올바른 사용, 사회적 책임 의식
        운영자: 안전한 관리, 오류가 생길 시 대응 필요
      - 데이터와 알고리즘 편향성
        인공지능은 데이터를 기반으로 하기 때문에 편향된 데이터나 알고리즘은 차별을 발생 시킬 수 있다.(영어로 교수를 검색할 시 남성 위주 대다수, 영어로 선생님을 검색 시 여성 위주 대다수) 데이터 다양성과 공정성이 필요
        
        데이터 편향과 알고리즘 편향
        데이터 편향: 인공지능 학습 데이터에 담긴 사회적 편견이 그대로 반영됨(챗봇 이루다의 차별적 발언)
        알고리즘 편향: 설계자의 가치관이나 오류가 결과에 반영됨(미국의 범죄 예측 AI가 흑인에게 더 높은 위험도 측정)
        공정한 데이터 수집과 투명한 알고리즘 설계가 필요
        
        신뢰 가능한 인공지능 구현을 위한 다섯 가지 원칙
        1 포용성과 지속 가능성: 모든 사람에게 혜택이 가고 지속 가능한 발전에 기여 해야 함
        
        인간 중심 가치와 공정성: 인공지능은 인간의 존엄과 권리를 침해하지 않아야 함
        3 투명성과 설명 가능성: 인공지능의 판단 근거와 작동 원리를 이해할 수 있어야 함
        
        견고성과 안정성: 인공지능은 오류나 공격에 강하고, 안전하게 작동해야 함
        
        책무성: 인공지능을 개발하고 운영하는 사람은 결과에 책임을 져야 함.
        
        인공지능으로 인한 윤리적 딜레마
        윤리적 딜레마: 윤리적인 어떤 선택이나 상황이 동등하게 불만족스러운 두 가지 중에서 어느 한 가지를 선택해야 하는 경우
        
        데이터 수집 딜레마
        인공지능 학습에 필요한 데이터 수집 시 개인 정보 침해 우려(하인츠 딜레마: 생명을 살리기 위한 약 도둑질) 개인의 사생활 보호와 공익적 목적의 데이터 활용 간의 균형 필요 대립
        
        알고리즘의 딜레마
        추천 알고리즘이 개인 맞춤형 서비스를 제공하지만 필터 버블을 초례 결과적으로 다양한 관점 접촉 어려움, 사회적 분열 심화, 개인 편의성과 사회 다양성의 가치 충돌
        
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- - - - 인공지능 프로젝트의 절차
        프로젝트를 해결하거나 목표를 달성하기 위해 일련의 절차에 따라 수행해야 한다. 특히 인공지능 활용 시 다양한 분야의 문제를 효과적으로 해결 가능하다.
        
        주제 선택 및 문제 정의
        
        데이터 수집 및 전처리
        
        기계학습 유형과 알고리즘 선정
        
        기계학습을 통한 모델 생성
        
        성능평가