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인공지능의 사회적 영향(1118 이동현) - Coggle Diagram

- - - - 인간 수준의 이상의 지능을 구현할 수 있는 인공지능이 개발되어 가고 있다. 이로 인해 인간은 인공지능의 도움을 받아 최적의 의사 결정을 할 수 있게 변화되고 있다. (질병 진단 시스템, 산재 사고 예방 시스템, 안전하고 효율적인 교통 시스템 구현)
    - - 인간과 기계, 사물, 공간 등이 유기적으로 연결되어 상호 작용할 수 있게 되면서, 특히 스마트폰 사용 증가와 사물 인터넷의 발전으로 실시간으로 데이터를 주고받는 것이 가능해지면서 인간과 사물 사이의 네트워크는 촘촘해져가고 있다. (스마트홈, 디지털 트윈을 통해 구현한 풍력 발전 단지, 이미지 인식 기술을 이용한 실시간 번역)
    - - 빅데이터, 기술, 학문, 산업 등이 결합하여 새로운 융합을 창출하는 초융합을 나타낸다.고지능으로 인해 초연결 환경이 조성되면서 다양한 기술과 산업의 결합이 촉진되어 새로운 분야를 창출한다.(스마트 공장, 로보어드바이저, 스마트팜)
- - - - 인공지능은 다양한 분야에서 활용되며 인간의 개입이 점차 줄어들게 되었다. 또한 인공지능은 위험한 일과 개별 맞춤 서비스 등으로 인해 사람들이 원하는 것을 더욱 쉽게 이룰 수 있다.
      - 자동화로 인해 변화
        
        대표적으로 자율주행이 많은 자동화를 가져왔다. 트럭, 버스, 드론 등에서 많은 자율주행이 도입되면서 휴식이나 여가 활동, 생산적인 일에 활용할 수 있는 시간으로 변화시킬 것으로 예상한다. (자율 주행 드론, 자율주행 버스, 짐 운반 로봇)
        
        해보기1: 자율주행 기술의 사례
        일부 도시에서는 기관사 없이 AI가 운행을 제어하는 무인 전철이나 고속열차 시스템이 도입되고 있습니다.
        
        자율주행 기술에도 단계가 있는데 0~5까지 존재하며, 0단계: 비자동화, 1단계: 운전자 보조, 2단계: 부분 자동화, 3단계: 조건부 자동화, 4단계 자동화: 고도 자동화, 5단게: 완전 자동화 로 나뉜다.
      - 인간 능력의 한계 극복
        
        인공지능은 재활 로봇이나 근력 보조 로봇으로 장애인, 노인의 생활을 활기차게 만들어 줄 수 있다. 또한 생성형 인공지능은 텍스트로만 입력하면 원하는 이미지나 영상을 쉽게 제작할 수 있다.
      - 개별 맞춤화 서비스 제공
        
        인공지능은 데이터를 기반으로 개별 맞춤화 서비스를 제공해주는데, 추천 알고리즘은 사용자 데이터의 따라 원하는 영상, 게시물, 광고 등을 추천해준다. 또한 인공지능 디지털 교과서는 학생들의 학업 역량에 맞춰주면서 개인의 맞춤 교육을 시켜줄 수 있다.
    - - 인공지능은 인간들의 노동을 대신해줄 수는 있다. 그러나 인간들의 직업을 완전히 대체하는 것은 어렵다. 인공지능은 데이터를 기반으로 하는 직업이나 간단한 추론의 작업을 대체할 수 있다. 그러나 인공지능과 관련하여 빅데이터 분석, 암호화 및 사이버 보안 기술의 채택 등으로 데이터 분석가, 과학자, 빅데이터 전문가, 비즈니스 인텔리전스 분석가, 데이터베이스 및 네트워크 전문가, 데이터 엔지니어, 정보 보안 전문가 등이 직업으로 증가할 것이다.
- - - - 인공지능의 학습은 개인 정보 보호, 데이터의 소유권 등에 문제가 발생할 수 있다. 또한 딥페이크의 문제도 발생할 수 있다. 이렇게 생성형 인공지능을 이용해 창작물 인정괴 결과의 대한 책임등에 문제들도 있을 수 있다. (개인 정보 보호 문제, 가짜뉴스 생성 문제, 저작권 문제)
      - 인공지능은 인간을 지원하고 보조하거나 새로운 가치를 창출할 수도 있다. 허나 도덕적, 법작 책임 또한 질 수 있기에 결과에 대한 충분한 검토외 윤리적 고찰을 통해 인공지능을 바람직하게 사용할 수 있어야 한다.
      - 마이데이터 운동: 개인과 관련된 데이터의 소유권을 개인이 가져야 한다는 운동
    - - 인공지능 개발자: 인공지능 설계, 개발, 결과에 책임을 진다. 알고리즘에 편향을 띠면 안되고, 있다면 수정하는 방안을 마련해야 한다.
      - 인공지능 사용자: 인공지능의 소비 주체이자 사회적 논의의 참여 주체다. 책임 소재 문제, 일자리 문제, 생명을 맡겨도 될지에 문제 등 책임지는 범위에 관한 규정이나 사회적 합의가 필요하다.
      - 인공지능 운영, 관리자: 운영하고 관리할 책임이 있다. 인공지능이 오류나 편향성을 띤다면 개선할 수 있어야 한다. 사생활 보호와 관리자의 임의적인 접근을 허용해선 안된다.
      - 개인이 생성한 데이터를 사용하는 경우가 많기에 공정성 추구와 윤리적 문제를 철저히 고려해봐야 한다.
  - - - 데이터 편향은 인공지능이 편향된 데이터를 학습해 부정확하거나 차별적인 결과를 내는 현상이다. 학습 데이터가 특정 집단이나 의도를 반영하면 Al가 왜곡된 판단을 하게 되며, 실제로 욕설이나 성차별적 발언을 학습해 문제가 된 사례도 있다.
    - - 알고리즘 편향은 인공지능 모델을 위한 알고리즘을 설계하는 과정에서 생길 수 있는 편향을 말한다. 미국의 재범 예측 인공지능 컴파스가 흑인, 빈민촌 거주자들의 재범률이 높다고 판정된 사례가 존재한다.
    - - 모두가 신뢰 가능한 인공지능의 책임 구현
        
        포용성과 지속 가능성: 포용 성장, 지속 가능한 발전 및 복지 증진을 위해 신뢰 가능한 인공지능을 구현해야 함
        
        인간 중심 가치와 공정성: 법률, 인권 및 민주적 가치 등 인간 중심 가치를 존중하고 지키기 위해 힘써야 함
        
        투명성과 설명 가능성: 이해 증진, 감춰진 것 없이 투명성과 설명 가능성을 확보해야 함
        
        견고성과 안전성: 견고하게 작동되어야 하며, 바람직못한 조건을 견디고 극복할 수 있어야 함
        
        책무성: 자신들의 역할, 최신성 유지, 원칙을 존중 등에 인공지능이 적절히 기능하도록 하는데 책임을 다해야 함
  - - - 인공지능의 훈련 데이터로 사용할 데이터를 수집할 때 개인 정보가 포함된다. 개인 정보와 관련된 가치와 인공지능으로 사회적인 문제를 해결할 수 있다는 가치가 상충하여 윤리적 딜레마가 발생할 수 있다.
    - - 추천 알고리즘을 통해 개인 맞춤형 광고나 콘텐츠를 향유할 수 있게 되었다. 그러나 특정 정보만 받아들여 고정 관념이 생기면서 사회적으로 파편화되어 사회적 합의가 어려워질 수 있다. 또한 문화 확일화, 문화 산업 축소 등으로도 이어질 수 있다. 그렇기 때문에 개발자나 운영, 관리자는 알고리즘이 사회에 미칠 수 있는 영향에 대한 지속적인 논의가 필요하다.
    - - 자율주행 자동차는 보행자, 운전자, 동승자를 우선순위가 알고리즘에 결정되어야 한다. 자율주행 자동차를 개발하는 개발자들은 알고리즘을 설계할 때 사고가 발생할 상황에서 어떻게 동작하게 할 것인지에 대한 충분한 논의와 검토가 필요하며 기업과 소비자들의 의견이 반영된 사회적 합의 내용을 고려해야 한다. 즉, 윤리적 상황에 직면했을 때, 윤리적 가치와 원칙, 전문가의 조언, 다양한 시각과 의견을 종합적으로 고려하여 결정하는 것이 중요하다.