Please enable JavaScript.
Coggle requires JavaScript to display documents.
3.인공지능의 사회적 영향(1420 장성지) 3.1. 인공지능과 사회 변화 3.2. 인공지능과 진로 3.3. 인공지능과 윤리 …
3.인공지능의 사회적 영향(1420 장성지)
3.1. 인공지능과 사회 변화
3.2. 인공지능과 진로
3.3. 인공지능과 윤리
4.1. 인공지능과 지속 가능 발전 목표
3.1. 인공지능과 사회 변화
:
인공지능이란 인간처럼 상황인지, 판단, 행동, 창의적인 기능수행이다
과거에는 기계가 인간처럼 인간의 육체노동을 대신하는 정도였지만 인공지능이 학습, 판단, 추론, 문제해결 능력등 삶의 편의를 높이는것 뿐만 아니라 삶의 양식이 변화하고 새로운 산업이 생겨나고 있다
해보기1 딥러닝이다 딥러닝은 사람의 뇌 신경망을 모방한 인공신경망 을 여러 층으로 쌓아 컴퓨터가 스스로 데이터의 특징을 학습하도록 하는 기술
농업분야에서는 스마트팜 기술, 법률분야에서는 리걸테크 금융분야에서는 핀테크 기술이 등장
초지능사회 인공지능의 발달로 특정한 범위내에서 화룡가능한 인공지능 뿐만 아니라 범용적으로 활용 가능한 인공지능이 개발
초연결사회 인공지능의 발전은 정보 기술을 바탕으로 인간과 기계, 사물, 공간 등이 유기적으로 연결되어 상호작용 할수있게 도와준다
초융합사회 인공지능의 발전은 빅데이터, 사물인터넷 등의 기술과 다양한 학문, 산업 등이 결합되어 새로운 융합을 창출하는 초융합의 모습을 나타낸다
해보기2
건강: AI 진단 보조: X-ray나 MRI 영상을 분석해 암, 폐질환 등을 조기에 발견
안전: 재난 예측: AI가 날씨, 지진, 화재 데이터를 분석해 재난 발생 가능성 조기 경보
복지 돌봄로봇: 노인이나 장애인을 위한 대화형 로봇이 말벗, 약 복용 알림, 응급 상황 감지 수행
인공지능은 교통, 물류, 의료, 복지 등 다양한 분야에서 활용되면서 효율성을 높이고 있다
3.2.인공지능과 진로
인간의 개입이 점점 줄어들고 있고 개별 맞춤 서비스 제공
자동화로 인한 변화 대표적으로 자율주행 기술이 우리 삶의 많은 부분을 가져왔다 서빙로봇이나 로봇청소기 등으로 인해 인간은 일상생활에서 이전보다 더 적은 노동을 수행하게 될것으로 전망된다
인간 능력 한계 극복 능력보완하거나 극복할수 있도록 돕는다 재활로봇이나 근력보조로봇 노년 시기의 생활을 더욱 활기차게 만들어주고 험난한 지형을 오르내릴 때 더 적은 힘으로도 쉽게 움직일수 있다
개별 맞춤화 서비스 제공 추천 알고리즘은 사용자가 선호할만한 서비스나, 영상, 게시물, 광고등을 추천해준
해보기1 테슬라: 차선 유지, 자동 속도 조절, 추월 등 운전 보조 기능 제공
단순한 노동은 줄고 생산성은 높일 수 있게 되었다 데이터 기반으로 이루어지는 간단한 작업이나 간단한 추론으로 처리 할수있는 작업을 대체하는 경향이 있다 분석과 판단은 아직 대체할수없는 영역이다 일자리 성장을 크게 가져올것으로 전망된다
반복적이고 정형화된 문제를 해결하는 일은 점차 인공지능에 의해 대체될것이다 이에 따라 인간은 창의력이나 고도의 전문성을 발휘하는 업무에 집중하게 될것이다
3.3. 인공지능과 윤리
딥페이크를 이용해 가짜뉴스를 제작하여 배포하는 등 인공지능을 부정적인 의도를 가지고 사용하는 문제가 있을수있다
블랙박스 현상이 생길수 있고 실업률 증가
도덕적, 법적인 책임을 질 수 있는 주체는 인간이다 인공지능을 어떻게 활용할 수 있을지에 대한 충분한 고민이 필요하고 충분한 검토와 윤리적 고찰도 필요하다
마이데이터운동: 개인과 관련된 데이터의 소유권을 개인이 가져야 한다는 운동이다
인공지능과 관련된 윤리적문제와 대책
인공지능 개발자: 설계, 개발, 결과에 책임이 있다
인공지능 설계자: 소비 주체이자 사회적 논의의 참여주체다
인공지능 운영, 관리자: 올바르게 운영하고 관리할 책임이 있다
데이터와 알고리즘의 편향성
데이터 편향: 인공지능 모델을 학습시키는데 사용되는 데이터나 사람이나 사회가 가지는 편견을 포함하는 것
알고리즘 편향: 인공지능 모델을 위한 알고리즘을 설계하는 과정에서 생기는 편향
인공지능 모델을 위한 데이터의 수집, 처리, 분석, 사용과정에서 개발자, 인공지능 서비스를 운영, 관리하는 기업, 사용자의 윤리 의식이 중요하다 또 알고리즘을 구성하는 주요한 원칙을 공개하고 이 알고리즘이 실제로 작동했을 경우를 다양한 시뮬레이션으로 제시해 사용자들도 확인할 수 있는 권리를 보장해야한다
편향이란 어느 한쪽으로 기우는것으로 우리 사회에 녹아 있는 사회적 현상이나 편견이 편향으로 나타탈 수도 있다
인공지능으로 인한 윤리적 딜레마
데이터를 수집할때 발생하는 딜레마: 개인정보와 관련된 가치와 인공지능으로 사회적인 문제를 해결할수 있다는 가치개 상충하여 발생
알고리즘 딜레마: 특정정보만 받아들여 고정관념이 생기고 사회적으로 파편화되어 사회적 합의가 어려워질수있다
자율주행 자동차 설계의 딜레마: 자율주행 자동차에 인공지능이 적용되면서 인공지능의 판단이 인간의 안전이나 생명과 직결되기 때문에 윤리적 딜레마에 관한 관심이 높아지고 있다
사용자의 입장에서는 사용하는 기기의 검색 기록, 시청기록 등의 데이터를 주기적으로 삭제하여 데이터가 알고리즘에 지나치게 이용되는 것을 막을수있을것이다 개발자나 운영,관리자 입장에서는 알고리즘이 사회에 미치는 영향에 대한 지속적인 논의가 필요하다
4.1.인공지능과 지능과 지속 가능 발전 목표
지속가능 발전 목표: 환경파괴 등에 관한 목표를 세우고 이를 위한 세계의 대대적인 노력을 촉구하고자 설정한 인휴 공동의 목표
해보기1 1)깨끗한 물과 위생보장: 모든 사람에게 물과 위생의 이용 가능성과 지속가능한 관리를 보장한다
2)기후변화 대응: 기후변화와 그 영향에 대응하기 위한 긴급한 조치를 취한다
해보기2 1) 깨끗한 물 과 위생보장: AI·머신러닝이 센서 네트워크로부터 얻은 데이터를 분석해 오염물질이나 위험한 화학물질·미생물의 존재를 탐지하고, 수질 문제에 빠르게 대응한다
2) 기후변화 대응: 위성 이미지와 AI 분석을 결합해 전 세계 산림 벌채율, 숲의 탄소 저장량 변화를 자동으로 감지한다
인공지능 프로젝트 절차
1.주제 선택 및 문제정의
인공지능을 활용하여 해결하고 싶은 문제를 찾기위해 다양한 주제를 탐색하고 문제를 정의
데이터수집 및 전처리
인공지능을 활용핸 문제 해결 과정에서 양질의 데이터는 인공지능의 성능에 핵심적인 역할을 한다
3.기계학습 유형괘 알고리즘 선정
수집한 데이터를 바탕으로 예측, 분류, 군집 중 어느 기계학습 유형을 활용하여 문제를 해결할지 정한다
기계학습을 통한 모델생성
데이터를 훈련 데이터와 테스트 데이터로 나누고 훈련 데이터와 선정한 알고리즘을 활용하여 기계학습 모델을 생성 및 학습시킨디
성능평가
생성한 모델의 성능을 확인한다