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3.인공지능의 사회적 영향
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3.인공지능의 사회적 영향
(1419장다빈)
01.인공지능과 사회 변화
인공지능의 발전
1.빅데이터 : 대용량의 데이터를 활용 분석하여 가치있는 정보를 추출하여 예측하기 위한 정보화 기술
2.인터넷 및 모바일 컴퓨팅 : 인터넷, 이동통신, 와이파이의 발전
3.사물 인터넷 : 사물과 사물이 인터넷으로 연결되어 정보를 주고 받는 기술을 의미
과거 : 기계가 인간의 육체노동을 대신하는 정도
현재 : 인식, 판단, 학습. 추론, 문제 해결 능력 등 인간의 지적 능력도 수행
:star:해보기1 : 인공지능 발전의 기반이 된 기술이 사용된 사례
컴퓨터 비전 : 이미지나 동영상과 같은 시각정보를 인식하고 분석하는 기술
ex)얼굴인식, 자율주행, 산업 현상 안전 관리
초지능사회
인간 수준의 이상의 지능을 구현할 수 있는 인공지능이 개발되고 있음.
초연결사회
정보 기술을 바탕으로 인간과 기계, 사물, 공간 등이 유기적으로 연결되어 상호 작용할 수 있게 되고 있음.
총유합사회
다양한 기술과 산업의 결합이 촉진되어 새로운 분야를 창출하게 되고 있음.
:star:해보기2 : 건강, 복지, 환경, 안전과 관련하여 인공지능으로 인해 변화된 우리 사회모습
건강 및 복지 : 환자의 유전자 정보와 생활습관 데이터를 분석하여 개인별 치료법을 제안하는 맞춤형 치료.
환경 : ai로 기상데이터를 분석하여 이상기후나 자연재해를 조기 예측함.
안전 : 스마트 cctv로 ai가 폭력, 화재, 이상행동을 실시간 감지해 즉각 알림.
인공지능으로 해결할 수 있는 문제
교통 물류 분야에서 교통혼잡도나 교통사고 발생률이 줄고 물류를 더 잘 운반할수 있을 것으로 예상
의료 복지 분야에서 질병을 조기에 진단할 확률이 높아져 평균 수명이 더 길어질 것
제조 분야에서는 맞춤형 물품을 제조하거나 불량률을 줄임으로 생산성 향상
금융 분야에서는 금융 사고 탐지 정확도가 향상
하지만 사회 문제를 해결하기 위해서는 인간의 도덕적 판단과 윤리적 가치를 고려하는 등 인간의 개입이 필요하다.
02.인공지능과 진로
인공지능으로 인한 인간의 삶의 변화
1.자동화로 인한 변화 : 일상생활에서 이전보다 더 적은 노동을 수행하게 될것으로 전망됨2.인간 능력의 한계 극복 : 인간이 가지고 있는 능력을 보완하거나 극복할 수 있도록한다.
- 개별 맞춤화 서비스 제공 : 인공지능은 개인과 관련된 데이터를 기반으로 개별 맞춤화 서비스를 제공할 수 있도록 한다.
:star:해보기1 : 자율주행 기술의 사례
자율주행 셔틀버스는 정해진 노선을 스스로 주행하며, 교통 신호와 보행자 인식 가능하다
인공지능으로 인한 직업변화
데이터 기반으로 이루어지는 직업이나 간단한 추론으로 처리할 수 있는 작업을 대체하는 경향이 있다. 하지만 변호사와 같은 의뢰인을 고려한 종합적인 분석과 판단은 아직 인공지능이 대체할 수 없다.
미래 직업환경에서 반복적이고 정형화된 문제를 해결하는 일은 대체되고, 창의력이나 고도의 전문성을 발휘하는 업무에 집중하게 된다. 또한 인공지능 관련직인 빅데이터 분석, 암호화 및 사이버 보안 기술의 채택은 일자리 성장을 크게 가져올 것이다.
인공지능과 함께 하는 미래를 위해 필요한 역량은?
의사소통 능력, 비판적 사고력, 협업 능력, 호기심
03.인공지능과 윤리
인공지능을 사용하는 우리들의 자세
인공지능 학습을 통해 성능을 개선하거나 지능적인 판단을 내리더라도 도덕적 법적인 책임을 질 수 있는 주체는 인간이다. 따라서 인공지능과 공존하기 위해 인공지능을 어떻게 활용할 수 있을지에 대한 충분한 고민이 필요하다.
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인공지능과 관련된 윤리적 문제와 대책
인공지능 개발자 : 인공지능 설계, 개발, 결과에 책임이 있다. 개발자는 설계하는 알고리즘에 편견또는 성향이 들어가면 안된다 편향을 발견하면 수정하도록 개발되어야 함.
인공지능 사용자 : 인공지능의 소비 주체이자 사회적 논의의 참여 주체, 인공지능으로 인한 문제가 발생했을 때 사용자가 책임지는 범위에 관한 규정이나 사회적 합의가 필요함.
인공지능 운영 및 관리자 : 개발된 인공지능을 옳게 운영하고 관리할 책임에 있음, 오류나 편향성을 띤다면 개선할수 있어야 함. 개인의 사생활 관항 사항이 철저히 보호되어야하고 관리자의 임의적인 접근을 허용하면 안된다.
블랙박스
딥러닝은 데이터 안의 패턴이나 규칙을 찾아내면서 사물 특징을 파악할 수 있게됨, 뉴런애 학습하는 방식과 유사하게 학습하는데, 이런 과정은 인간이 예측하지 못하는 의사 결정으로 이어진다. 이렇게 심층망의 안의 상황을 들여다 볼수 없다는 의미에서 블랙박스로 불린다.
데이터와 알고리즘의 편향성
편향이란 어느 한쪽으로 기우는 것, 우리사회에 녹아있는 현상이나 편견이 편향으로 나타날 수 있음
- 데이터 편향
인공지능 모델을 학습시키는 데 사용되는 데이터가 사람이나 사회가 가지는 편견을 포함하고 있는 것을 의미.
2.알고리즘 편향
인공지능 모델을 위한 알고리즘을 설계하는 과정에서 생길 수 있는 편향을 의미한다.
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4-01.인공지능과 지속 가능 발전 목표
지속가능발전 목표는 2025년 유엔 총회에서 빈곤, 불평등, 기후 변화, 환경파괴 등에 대한 공동목표를 세우고 이를 위한 노력을 촉구하고자 설정한 인류 공동 목표이다.
:star:해보기1 : 지속가능 발전 세부목표 조사하기
11.지속가능한 도시와 주거지 : 문화유산 보호와 도시 계획의 지속가능성을 강화시킨다.
- 경제 성장과 양질의 일자리 : 강제노동과 아동노동 근절하고 노동자 권리 보장과 안전한 근무환경을 조성한다.
인공지능의 활용
기아 종식, 모두를 위한 에너지 보장, 건강과 웰빙 증진, 기후 변화 대응, 양질의 교육 보장, 사회기반 시설 산업화 및 혁신
:star:해보기2 : 지속가능 발전 목표 달성을 위한 인공지능 활용 사례
11.지속가능한 도시와 주거지 : ai가 교통량과 신호를 실시간으로 조정해 교통 체증과 대기오염을 줄이는 스마트 시티 교통관리가 있다.
- 경제 성장과 양질의 일자리 : ai가 작업 환경을 실시간 모니터링해 사고를 예방하고 근로자 건강을 보호한다.
인공지능 프로젝트의 절차
프로젝트는 문제를 해결하거나 목표를 달성하기 위해 일련의 절차에 따라 수행한다. 인공지능을 활용하면 다양한 분야의 믄제를 효과적으로 해결할 수 있다.
1단계 : 주제 선택 및 문제 정의
2단계 : 데이터 수집 및 전처리
3단계 : 기계학습 유형과 알고리즘 선정
4단계 : 기계학습을 통한 모델 생성
5단계 : 성능 평가