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인공지능의 사회적 영향 (1425 최송희) - Coggle Diagram
인공지능의 사회적 영향 (1425 최송희)
인공지능과 사회적 변화
인공지능의 발전
사물 인터넷- cctv, 자동차, 의료 건강, 기반시설 (데이터 수집)
인터넷 및 모바일 컴퓨팅- 인터넷, 이동 통신, 와이파이(전송)
빅데이터- 데이터 저장-> 데이터 관리 및 분류-> 데이터 처리(데이터 분석 및 축적)
클라우드 컴퓨팅- 인터넷을 기반으로 가상화된 소프트웨어, 서버, 네트워크, 저장공간 등 정보기술 자원을 서비스로 제공하는 컴퓨팅 환경
인공지능이 인간의 지적 능력도 수행하는 수준으로 발전하면서 삶의 편의를 향상하는 것뿐만 아니라 삶의 양식을 변화하고 있다.
초지능 사회
인간의 수준 이상의 지능을 구현하는 인공지능
이로 인해 인간은 최적의 의사 결정을 할 수 있게 변화 중
ex) 질병 진단 시스템, 산재 사고 예방, 안전하고 효율적인 교통 시스템 구현
초연결 사회
정보 기술을 바탕으로 인간과 기계, 사물, 공간 등이 유기적으로 연결되어 상호 작용할 수 있게 함
사물, 공간, 환경 등을 컴퓨터상에 디지털 데이터 모델로 표현해 실시간으로 서로 반응하게 하여 미래를 예측, 이미지 인식, 자연어 처리등 더욱 정교
ex) 스마트홈, 디지털 트윈을 통해 구현한 풍력 발전 단지, 이미지 인식 기술을 이용한 실시간 번역
초융합 사회
빅데이터, 사물 인터넷, 등의 기술과 다양한 학문, 산업 등이 결합되어 새로운 융합을 창출
ex) 스마트 공장, 로보어드바이저, 스마트팜
인공지능으로 해결할수 있는 사회 문제
빅데이터를 활용하여 예측과 분류를 통해 문제 해결에 기여
지능 에이전트 형태로 구현되어 주변 환경 인식, 적절히 제어
교통분야
교통 혼잡도나 교통사고 발생률 줄어들고 물류 더 잘 운반
의료 복지 분야
질병 조기 진단 -> 평균 수명 확장
제조 분야
맞춤형 물품 제조, 불량품 줄임 -> 생산성을 높임
인공지능을 활용하여 사회적 문제를 해결할 수 있으나, 인공지능은 인간처럼 공감하고 윤리적 판단을 내리기 어려움. 따라서 인간의 도덕적 판단과 윤리적 가치에 대해서는 다양한 사회 구성원 간의 논의가 필요
트랜스포머 기술은 어텐션(Attention) 메커니즘만으로 시퀀스 데이터(예: 문장)의 맥락과 관계를 효율적으로 학습하는 인공지능 모델 구조이다. 주요 역할은 자연어 처리(NLP) 분야에서 번역, 텍스트 생성, 질문 응답 등에 사용되며, 예시로는 BERT, GPT-3 등이 있다.
사회변화 조사
건강 및 복지: AI는 개인의 건강 데이터를 분석하여 고위험군을 조기에 감지하고 맞춤형 돌봄 및 복지 서비스를 제공한다
환경: AI는 기후 변화를 예측하고 에너지 사용 등 자원 효율성을 극대화하여 환경 오염을 최소화하는 데 기여한다.
안전: AI는 CCTV, 센서 등의 데이터를 실시간으로 감시하고 사고 위험을 미리 예측하여 예방적인 안전 조치를 가능하게한대.
인공지능과 진로
자동으로 인한 변화
자율주행 기술- 출퇴근 시간을 단순 이동시간 뿐만 아니라 휴식이나 여가 활동, 생산적인 일에 활용할수 있는 변화 시킬것이다.
또한 일상생활에 이전보다 더 적은 노동을 수행될것으로 전망
인간의 능력의 한계 극복
인간이 가지고 있는 능력을 보완하거나 극복할 수있도록 지원
ex) 근력 보조 로봇, 생성형 인공지능으로 이미지 제작
개별 맞춤화 서비스 제공
개인과 관련된 데이터을 기반으로 개별 맞춤화 서비스 제공
ex) 추천 알고리즘, 안공자능 다지털 교과서
직업 분야의 변화
단순 노동 감소, 생산성 증가
인간의 직업을 완전히 대체x 데이터 기반으로 이루어진 직업, 간단한 추론으로 처리하는 직업 대체
새로운 일자리 창출과 기본 직업 갸선이나 역할 변화에 영향을 미침
미래의 직업 환경에서.는 반복적이고 정형화된 문제를 해결하는 알운 인공지능이 의해 대체될 가능성이 높음
인공지능과 함께하는 미래를 위한 필요 역량
의사소통 능력
비판적 사고력
협업 능력
호기심
산업 및 창고 로봇: 대규모 물류 창고에서 자율 이동 로봇(AMR)이 물품을 싣고 지정된 위치로 이동시키거나 정리하는 작업을 수행하여 물류 자동화를 구현한다.
인공지능과 윤리
인공지능은 인간을 지원하고 보조하거나 새로운 가치를 창출
그러나 인공지능이 학습을 통해 성능을 개선하거나 지능적인 판단을 내리더라도 도덕적 법적 책임을 질 수 있는 주체는 인간
인공지능을 사용하고 개발하는 것을 무조건적으로 거부하거나 수용하기X
인공지능과 공존하기 위해 인공지능을 어떻게 활용할 수 있을지에 대한 충분한 고민이 필요
충분한 검토와 윤리적 고찰 통해 바람직하게 사용
인공지능과 관련돤 윤리적 문제와 대책
인공지능 윤리
인공지능을 개발, 운영, 활용할 때 지켜야 하는 윤리적 원칙
인공지능 개발자
인공지능 설계,개발, 결과에 책임
개발자의 편견이나 성향이 포함되지 않게 설계
설계 과정에서 차별적 결과로 이어질 수 있는 편향이 구조적으로 숨어 있다하더라도 편항을 발견하고 수정하는 방안이 마련될 수 있도록 개발
인공지능 사용자
인공지능의 소비 주체이자 사회적 논의의 참여 주체
책임 소제 문제, 일자리 문제, 생명을 맡겨도 될지에 관한 문제등 문제가 발생할 때 사용자가 책임지는 범위에 관한 규정이나 사회적 합의가 필요
인공지능 운영 및 관리자
개발된 인공지능을 올바르게 운영하고 관리할 책임이 있음
오류가 발견되거나 편향성을 나타낸다면 이러한 부분을 발견하고 개선, 개인정보 보호, 남용 금지
데이터 편향
인공지능 모델을 학습시키는 데 사용되는 데이터가 사람이나 사회가 가지는 편견을 포함하고 았는 것
개인 정보가 포함된 데이터가 학습된 경우
데이터를 수집하는 사람의 특정의도를 반영하여 수집할 경우
학습 데이터로 특정 데이터가 많이 사용되는 경우
인공지능에 사용되는 훈련 데이터가 편향되어 있으면 인공지능의 정확도가 낮아질 뿐만 아니라 사회적 물의 발생
알고리즘 편향
인공지능 모델을 위한 알고리즘을 설계하는 과정에서 생길 수 있는 편향
설계자의 문화적ㆍ개인적인 편향이 변수나 가중치 설정에 반영되는 경우
데이터를 잘못 라벨링하는 경우
목표와는 관련성이 없거나 적은 변수를 포함하거나 높은 가중치를 부여했을 경우
비의도적이지만 알고리즘을 설계할 때 일반적으로,가나다 순서, 알파벳 순서대로 결과를 나열하는 경우
신뢰 가능한 인공지능 구현을 위한 5가지 원칙
포용성과 지속 가능성
인간 중심 가치와 공정성
투명성과 설명 가능성
견고성과 안전성
책무성
윤리적 딜레마
윤리적인 어떤 선택이나 상황이 동등하게 불만족스러운 두가자 중에서 어느 한가지를 결정해야하는 경우
데이터 수집 할때 발생하는 딜레마
훈련시키기 위해서는 데이터 수집이 필요
ㅡ> 데이터를 수집할땨 개인정보가 포함됨
개인 정보와 관련된 가치와 인공지능으로 사회적인 문제를 해결할 수 있다는 가치가 상충하여 윤리적 딜레마가 발생할 수 있다.
알고리즘 딜레마
개인의 만족도, 기업의 이익과 관련된 가치와 사회, 문화 산업과 관련된 가치 속에서 윤리적 딜레마가 발생
사용자
사용하는 기기의 검색 기록, 시청 기록 등의 데이터를 주기적으로 삭제
개발자나 운영 및 관리자
알고리즘이 사회에 미칠 수 있는 영향에 대한 지속적인 논의가 필요
인공지능과 지속 가능 발전 목표
지속 가능 발전 목표(SDGs: Sustainable Development Goals)는 2015년 유엔 총회에서 빈곤, 불평등, 기후 변화, 환경 파괴 등에 대한 공동의 목표를 세우고, 이를 위한 세계의 대대적인 노력을 촉구하고자 설정한 인류 공동의 목표
총 17가지로 구성 세부 목표 169
빈곤 퇴치, 기아 증식, 건강과 웰빙 증진, 양질의 교육 보장, 성평등 달성, 깨끗한 물과 위생 보장, 모두를 위한 에나지 보장, 경제 성장과 양질의 일자리, 사회 기반 시설 산업화 및 혁신, 불평등 감소, 지속 가능한 도시와 주거지, 지속가능한 소비와 생산, 기후 변허ㅏ 다응, 해양 생태계 보호, 육상 생태계 보호, 평화•정의•포용적인 태도, 글로벌 파트너십
인공지능 활용
경제 성장과 양질의 일자리
스마트 팩토리나 AI R&D 가속화를 통해 기업의 생산성을 획기적으로 높여 경제 성장을 이끌고, AI 전문가나 고도화된 전문직 등 고숙련의 양질의 일자리를 창출한다
사회 기반 시설 산업화 및 혁신
시설물 센서 데이터 분석을 통해 고장 시점을 예측하여 안전을 강화하고, 교통 및 에너지 시스템을 지능적으로 실시간 제어하여 SOC 운영 효율성을 높인다
프로젝트의 절차
주제 선택 및 문제 정의
데이터 수집 및 전처리
기계학습 유형과 알고리즘 선정
기계학습을 통한 모델 생성
상능 평가
세부 목표 조사
경제 성장과 양질의 일자리
강제노동, 현대판 노예, 인신매매를 근절하고, 소년병 징집 및 동원을 포함한 가혹한 형태의 아동 노동 금지 및 종식을 위해 즉각적이고 효과적인 조치를 취하고, 2025년까지 모든 형태의 아동노동을 철폐한다.
사회 기반 시설 산업화 및 혁신
특히 개발도상국에서 신용우대 및 가치사슬과 시장에의 통합을 포함하여, 소규모 산업체와 기타 기업의 금융 서비스 접근을 향상한다.