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3.인공지능의 사회적 영향 (1422 정지현) - Coggle Diagram

- - - - 인간의 육체노동 대신함.
        
        인간의 지적 능력도 수행하는 수준으로 발전
        
        삶의 편의 높이고 삶의 양식 변함.
        새로운 산업 생성
  - - - 데이터 분석,데이터 축척
    - - 전송
    - - 데이터 수집
  - - - 인공지능에 사용할 수 있는 양질의 데이터 확보 가능
  - - - ex)질병진단 시스템,산재 사고 예방 시스템
  - - - ex)스마트홈,이미지 인식 기술을 이용한 실시간 번역
  - - - ex)스마트 공장,로보어드바이저,스마트팜
  - - - AI챗봇으로 환자의 초기 증상을 진단한느데 도움을 준다.
    - - AI가 날씨,기후 데이터를 분석해 재생에너지 효율을 올리는데 도움을 줄 수 있다.
    - - AI가 날씨,기후 데이터를 분석해서 홍수나 산불 예측에 정확도를 높이는데 도움을 줌
  - - - 인공지능은 빅데이터를 활용하여,예측,분류 등을 통해 문제 해결을 돕는다.
    - - 사회 문제 해결을 위해서는 인간의 도덕적 판단과 윤리적 가치를 고려하는 등 인간의 개입이 필요함.
- - - - 출퇴근 시간
        
        휴식,여가활동 가능
        
        생산적인 일 가능
      - 자율 비행 드론
      - 자율주행 버스
      - 짐 운반 로봇
    - - 의료용 로봇은 환자를 이송하고 진료를 지원한다.
  - - - ex)재활로봇,근력 보조 로봇
    - - 예술작품 제작 가능
        
        생성형인공지능 이용
  - - - 사용자가 선호할 만한 것 추천
    - - 최적의 학습경로 제시
        
        맟춤형학습 가능
    - - 학생지도에 도움
  - - - 인공지능은 데이터를 기반으로 이루어지는 작업이나 간단한 추론으로 처리할 수 있는 작업을 대체하는 경향이 있음.
        
        ex)인간 변호사가 수행하는 의뢰인을 고려한 종합적인 분석과 판단은 아직 인공지능이 완전히 대체 할 수 없응 영역임.
  - - - 인간은 창의력이나고도의 전문성을 발휘하는 업무에 집중
- - - - 이런 변화속에서 기존에는 예상하지 못하던 새로운 문제들이 생길 수 있음.
        
        ex)인공지능 학습에 사용되는 개인정보보호,데이터 소유권과 관련된 문제,인공지능을 부정적인 의도로 사용하는 문제(딥페이트)
    - - 하지만 도적적이고 법적인 책임을 질 수 있는건 인간임.
        
        따라서 인공지능의 사용과 개발을 무조건적으로 거부하거나수용하기보다는 인공지능과 공존하기위해 인공지능을 어떻게 활용할 수 있을 지에 대한 충분한 고민이 필요함.
        
        인공지능으로 얻게 된 결과에 대하여 충분한 검토와 윤리적 고찰을 통해 인공지능을 바람직하게 사용할 수 있어야 함.
    - - 개인과 관련된 데이터의 소유권은 개인이 가져야 한다.
  - - - 인공지능을 개발,운영,활용 할 때 지켜야하는 윤리적 원칙을 말함.
    - - 이러한 영향을 대비할 필요가 있음
    - - 인공지능 설계,개발,결과에 책임이 있음
        
        개발자가 설계하는 알고리즘에 개발자의 편견,성향이 포함되지 않게 설계되어야함.편향이 구조적으로 숨겨져있더라도 발견해서 수정하는 방안이 마련될 수 있도록 개발 되어야함.
    - - 인공지능의 소비 주체이자사회적 논의의 참여 주체임.
        
        책임소재 문제,일자리 문제,인공지능에게 생명을 맡겨도 될지에 관한 문제 발생시 사용자가 책임지는 범위에 관한 규정이나 사회적 합의 필요
    - - 인공지능을 올바르게 운영하고 관리할 책임이 있음.
        
        인공지능의 오류 발견이나편향성을 나타낸다면 이러한 부분을 발견하고 개선 할 수 있어야 함.개인의 사생활에 관한 사항이 철저히 보호되어야 하고 관리자의 이의적인 접근을 허용하면 안됨.
  - - - 인공지능 모델을 학습시키는데 사용되는 데이터가 사람이나 사회가 가지는 편견을 가지고 있을 때를 의미함.
        
        여러경우에서 데이터 편향이 발 생할 수 있음
        
        인공지능에 사용되는 데이터가 편향되어 있으면 인공지능의 정확도가 떨어질 뿐마아니라 사회적 물의를 일으킬 수 있음
    - - 인공지능 모델을 위한 알고리즘을 설계하는 과정에서 생길 수 있는 편향임.
        
        여러가지 경우에서 알고리즘 편향이 발생할 수 있음.
        
        인공지능 모델 학습을 위한 데이터의 수집,처리,분석,사용 과정에서 개발자,인공지능 서비스를 운영 관리하는 기업,사용자의 윤리의식 중요
        
        알고리즘을 구성하는 주요한 원칙 공개,알고리즘이 실제로 작동하였을 경우를 다양한 시뮬레이션으로 제시해서 사용자들도 확인할 수 있는 권리 보장
    - - 포용성과 지소 가능성
      - 인간 중심 가치와 공정성
      - 투명성과 설명 가능성
      - 견고성과 안전성
      - 책무성
  - - - 개인정보와 관련된 가치와 인공지능으로 사회적인 문제를 해결할 수 있다는 가치가 상충하여 윤리적 딜레마 발생 가능
        
        하얀츠의 딜레마 상황은 생명을 살려야 한다는 가치와 약사가 개발한 노력에 대한 가치,법을 지켜야 한다는 가치 등이 서로 상충함. 이런식으로 우열으 가리기 힘든 가치가 서로 상충할 때 윤리적 딜레마 발생 가능
    - - 알고리즘의 딜레마는 특정 정보만을 받아들여 고정 관념이 생겨 사회적으로 파편화되어 사회적합의가 어려워질 수 있음.
        
        양질의 콘텐츠보다 비슷한 콘텐츠를 다수 생산해서 문화 획일화와 문화 산업이 축소될 수 있음.
        
        여러 가치속에서 윤리적 딜레마 발생 가능
        
        사용자는 자신의 데이터를 주기적으로 지움으로써 데이터가 알고리즘에 지나치게 이용되는 것을 막을 수 있음.
        
        개발자나,운영 관리자의 입장에서는 알고리즘이 사회에 미칠 수 있는 영향에 대한 지속적인 논의가 필요함.
    - - 자율주행자동차에 인공지능이 적용되면서 인공지능의 판단이 인가의 생명과 안정에 직결되기 때문에 윤리적 딜레마에 관한 관심 증가
        
        자율주행자동차가 피할 수 없는 사고를 맞딱뜨렸을때 누구를 구해야 하는가에 대해 윤리적 딜레마 발생가능
        
        자율주행자동차는 우선순위가 알고리즘에 결정되어 있어야한다.
        
        개발자들은 알고리즘을 설계할 때 사고 발생시 어떻게 행동할지충분한 논의와 검토가 필요함.
    - - 딜레마 상황에서 인공지능의 판단은 많은 사람이 공감할 수 있는 판단이 되어야함
        
        공정하고 객관적인 판단 필요
        
        나의 생각과 의견도 경청하고 국가 인공지능 윤리 기준과 같은 윤리적 가이드라인을 참고하여사회적 합의레 도달할 수 있게 노력해야함
- - - - 169가지의 세부 목표
  - - - 기후면화 적응 정책 이행 지원을 확대하고 기후 변화 교육 프로그램 도입을 위한 정책을 수립한다.
    - - 교통이 더 편리해지도록 도로를 더 보급하고 취약계층의 디지털 정보화 수준을 올리기위해 디지털 교육 실시
  - - - 9.사회기반 시설 산업화 및 혁신
        
        AI를 활용해서 수화물을 분리해서 짐이 가방을 바로바로 찾아가서 줄을 서는 시간을 단축시키는데 도움을 준다.
      - 13.기후변화 대응
        
        드론 AI가 나무를 심을 곳을 찾아줘서 이산화 탄소를 줄이는데 도움을 준다.
  - - - 2,데이터 수집 및 전처리
        
        3.기계학습 유형과 알고리즘 선정
        
        4.기계학습을 통한 모델 생성
        
        5.성능평가