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인공지능의 사회적 영향 (1423 조예솔) - Coggle Diagram

- - - - 빅데이터
        
        대용량의 데이터를 활용 분석하여 가치 있는 정보를 추출하고 생성된 지식을 바탕으로 능동적으로 대응하거나 변화를 예측하기 위한 정보화 기술을 말한다
        
        데이터 분석
        
        데이터 축적
      - 인터넷 및 모바일 컴퓨팅
        
        전송
      - 사물 인터넷
        
        데이터수집
    - - 인터넷을 기반으로 가상화된 소프트웨어, 서버 등 정보 기술을 자원으로 서비스를 제공하는 자원을 말함
    - - 스마트팜 기술,법률 분야 등등
  - - - 네트워크 점점 촘촘
    - - 이미지 인식, 자연어 처리 등이 더욱 정교해지면서 사람 사물 정보의 상태와 변화를 실시간으로 감지가 더 정확해지고 있다
- - - - 유엔총회에서 빈곤, 불평등, 기후 변화, 환경 파괴등에 대한 공동의 목표를 세우고 이를 위한 세계의 대대적인 노력을 촉구하고자 설정한 인류 공동의 목표다
      - 17가지
    - - 기아 종식
      - 모두를 위한 에너지 보장
      - 건강과 웰빙 증진
      - 기후 변화 대응
      - 양질의 교육 보장
      - 사회기반시설 산업화 및 혁신
    - - 데이터 수집 및 문제 전처리
        
        기계학습 유형과 알고리즘의 선정
        
        기계학습을 통한 모델생성
        
        성능 평가
- - - - 출퇴근 시간을 단순한 이동시간이 아니라 휴식이나 여가 할동 등 생산적인 일을 하는 시간으로 변화시킬 것으로 예상된다
        그리고 더 적은 노동을 하게 될것이라고 예상된다
  - - - 텍스트, 오디오 이미지 등 기존 콘텐츠를 활용해 유사한 콘텐츠를 새롭게 만들어내는 인공지능 기술을 말한다
  - - - 학부모에게 자녀의 학업 성취도와 참여도 등을 제공하여 학생 지도에 도움을 준다
  - - - 인공지능 및 기계학습 전문가가 40퍼 정도 수요가 증가할 것이다
        
        데이터 분석가 및 과학자, 빅데이터 전문가, 비즈니스 인텔리전스 분석가 등등
  - - - 의사소통 능력
      - 비판적 사고력
      - 협업 능력
      - 호기심
      - 토의나 프로젝트 활동과 같이 창의력, 융합력, 사고 능력, 탐구력 등이 필요한 수업에 더 집중 할 수 있다
- - - - 인공지능의 설계, 개발, 결과에 책임이 있다
    - - 인공지능 사용자는 인공지능의 소비 주체이자 사회적 논의의 참여 주체다다책임 소재 문제, 일자리 문제, 사람의 생명을 맡겨도 될지에 관한 문제 등 사용자가 책임지는 범위에 관한 규정이나 사회적 합의가 필요하다
    - - 올바르게 운영하고 관리할 책임이 있다
        또한 오류가 발견되거나 인공지능이 편향성을 나타낸다면 개선할 수 있어야한다
    - - 인간이 예측하지 못하는 의사 결정으로 이어지고 심층망 안의 상황을 들여다 볼수 없다는 의미로 인공지능은 블랙박스로 불린다
  - - - 어느 한쪽으로 기우는 것을 말한다
      - 데이터 편향
      - 알고리즘 편향
    - - 데이터 편향이란 인공지능 모델을 학습시키는데 사용되는 데이터가 사람이나 사회가 가지는 편견을 포함하고 있는 것을 의미한다
      - 인공지능이 사용자가 입력하는데 데이터를 학습하기 때문에 사용자에 의해서도 편향이 발생할 수 있다
      - 인공지능에 사용되는 훈련 데이터가 편향되어 있으면 인공지능의 정확도가 낮아질 뿐만아니라 사회적 물의를 일으킬 수 있다.
    - - 알고리즘 편향은 인공지능 모델을 위한 알고리즘 생성하는 과정에서 생길 수 있는 편향을 말한다
      - 설계자의 문화적 개인적인 편향이 변수나 가중치 설정에 반영되는 경우, 데이터를 잘못 라벨링하는 경우 등등에서 알고리즘 편양이 발생할 수있다
      - 알고리즘 서비스를 운영 관리하는 기업에서의 사용자의 윤리 의식이 중요하다
    - - 표용성과 지속 가능성
      - 인간 중심 가치와 공정성
      - 투명성과 설명 가능성
      - 견고성과 안전성
      - 책무성
    - - 윤리적인 어떤 선택이나 상황이 동등하게 불만족스러운 두 가지 중에서 어느 한가지를 결정해야 하는 경우를 말한다
      - 데이터 수집할 때 발생하는 딜레마
        
        개인정보와 관련된 가치와 인공지능으로 사회적인 문제를 해결 할 수 있다는 가치가 상충하여 윤리적 딜레마가 발생할 수 있다
      - 알고리즘의 딜레마
        
        광고주나 기업이 큰 이익을 얻게 되었다
        하지만 고정관념이 생기고 양질의 콘텐츠보다 비슷한 콘텐츠를 다수 생산함으로써 문화 획일화와 문화 산업의 축소로 가져올 수 있다.
        
        개인의 만족도 , 기업의 이익과 관련된 가치와 문화 산업과 관련된 가치 속에서 윤리적 딜레마가 발생할 수있다
      - 자율주행 자동차 설계의 딜레마
        
        자율주행 자동차가 피할 수 없는 사고를 맞닥 뜨렸을 때 누구를 구해야 하는가에 대해 윤리적 딜레마가 발생할 수 있다
- - - - AI 기반 재활용 분류 로봇이 쓰레기를 효율적으로 분류하여 자원 낭비를 줄이고 있다
    - - 고령자 돌봄 로봇이나 AI 상담 서비스가 도입되어, 의료 인력이 부족한 지역에서도 기본적인 건강 관리와 정서적 지원을 받을 수 있게 되었다.
    - - 철도·지하철 시스템에서는 AI가 선로 이상이나 차량 결함을 빅데이터로 분석하여 고장을 미리 예측하고 정비를 자동 계획한다.
        또한 CCTV 영상 분석 AI는 폭력이나 화재, 침입 등의 위험을 실시간으로 감지해 즉시 경고한다.
  - - - 2030년까지 모든 나라가 자원 효율을 높이고, 청정 기술과 친환경 산업 공정을 확대하여 지속가능한 산업화를 실현한다.
    - - 모든 나라가 기후 관련 위험과 자연재해에 대한 대응 능력을 강화한다.
  - - - 기상청의 AI 예보 시스템은 방대한 기후 데이터를 실시간으로 분석해
        기상 변화 패턴을 빠르게 예측하고, 재해 발생 전에 경보를 발령한다.
    - - 열차의 운행 데이터를 분석해 AI가 이상 신호를 미리 감지하도록 하여,
        고장을 줄이고 에너지 낭비를 최소화하고 있다