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3.인공지능의 사회적 영향(1123 조건희) - Coggle Diagram

- - - - 1.빈곤 퇴치
        2.기아 종식
        3.건강과 웰빙 증진
        4.양질의 교육 보장
        5.성평등 달성
        6.깨끗한 물과 위생 보장
        7.모두를 위한 에너지 보장
        8.경제 성장과 양질의 일자리
        9.사회 기반 시설 산업화 및 혁신
        10.불평등 감소
        11.지속 가능한 도시와 주거지
        12.지속 가능한 소비와 생산
        13.기후 변화 대응
        14.해양 생태계 보호
        15.육상 생태계 보호
        16.평화, 정의, 포옹적인 태도
        17.글로벌 파트너쉽
    - - 1.빈곤 퇴치:먼저 가장 심하게 빈곤한 개발도상국을 시작으로 거기서 활동을 높여가는 것이다.
      - 6.깨끗한 물과 위생 보장:지구 온난화의 관한 법이나 제도를 마련한다.
  - - - 1.빈곤퇴치
        
        2050년까지 세계 인구를 먹여 살리기 위해서는 세계 식량 생산량을 70%까지 늘려야 할 것으로 유엔은 추산하고 있다. 이 엄청난 과제는 AI의 지원으로 해결이 가능해 보인다. 좋은 열매를 맺는 씨앗을 개발하는 것 외에도 AI는 지루한 작업을 자동화하고, 초기 개입을 위해 농작물병을 먼저 감지하고, 제초제를 농작물 생산을 최대화하도록 적시에 적절하게 살포하는데 활용될 수 있다.
      - 3.건강과 웰빙 증진
        
        AI는 이미 의료분야에서 혁명을 일으키고 있다. 의료전문가의 참여에 앞서 질병과 질병의 진단과 검출을 돕고 환자를 치료하는 의료진을 돕는다. 의료 시스템은 AI와 기계 학습의 지원 없이는 만들수 없는 많은 데이터를 생성한다. AI는 혁신적인 약물치료와 맞춤형 의약 개발에 유익할 뿐만 아니라 수술 지원에도 로봇이 점점 더 많이 이용되고 있다.
  - - - 2단계:데이터 수집 및 전처리
        
        3단계:기계학습 유형과 알고리즘 선정
        
        4단계:기계학습을 통한 모델 생성
        
        5단계:성능 평가
- - - - 스마트폰의 음성비서, 동영상 스트리밍 서비스의 콘텐츠 추천, 커머스 몰의 상품 추천 등이 모두 인공지능 기술이 접목된 사례다.
  - - - 질병 진단 시스템
      - 산재 사고 예방 시스템
      - 안전하고 효율적인 교통 시스템 구현
  - - - ex)디지털 트윈:컴퓨터에 현실 속 사물의 쌍둥이를 만들고 현실에서 일어날수 있는 상황을 시뮬레이션함으로써 결과를 예측하는 기술
  - - - ex)스마트 공장, 로보어드바이저, 스마트팜
- - - - 자율주행 기술에 인공지능 기술이 더해져 운전자의 개입 없이 차량이 주행하는 기술로 점차 발전하고 있다.
      - 해보기1
        
        자율주행 기술의 사례로는 차량 자체의 센서 기반 주행 기술, AI 기반의 최적화 기술, V2X 통신 기술, 그리고 자율주행 시범지구에서의 실증 사업 등이 있습니다.
    - - 인공지능은 인간이 가지고 있는 능력을 보완하거나 극복할 수 있도록 돕는다.
        
        ex)근력 보조 로봇, 생성형 인공지능으로 이미지를 제작
    - - 인공지능은 개인과 관련된 데이터를 기반으로 개별 맞춤화 서비스를 제공할 수 있다.
        
        ex)추천 알고리즘, 콘텐츠 필터링, 협업 필터링
  - - - 미래의 직업 환경에서는 반복적이고 정형화된 문제를 해결하는 일은 점차 인공지능에 의해 대체될 것이다. 이에 따라 인간은 창의력이나 고도의 전문성을 발휘하는 업무에 집중하게 될 것이다.
    - - 의사소통 능력
      - 협업 능력
      - 비판적 사고력
      - 호기심
- - - - 특징:인공지능의 발전이 가속되면서 인공지능의 활용 가능성은 더욱 다양해지고 있다. 이러한 변화 속에서 기존에는 예상하지 못했던 새로운 문제들이 생길 수 있다.
      - 단점:생성형 인공지능을 이용해 만든 창작물을 저작물로 인정할 수 있는지, 인공지능을 사용한 결과에 대한 책임은 누구에게 있는지에 대한 문제도 있을 수 있다.
      - 인공지능이 학습을 통해 성능을 개선하거나 지능적인 판단을 내리더라도 도덕적•법적인 책임을 질 수 있는 주체는 인간이다. 따라서 인공지능을 사용하고 개발하는 것을 무조건적으로 거부하거나, 수용하기보다는 인공지능과 공존하기 위해 인공지능을 어떻게 활용할 수 있을지에 대한 충분한 고민이 필요하다.
    - - 인공지능 윤리:인공지능을 개발, 운영, 활용할 때 지켜야 하는 윤리적 원칙
        
        인공지능 사용자:인공지능 사용자는 인공지능의 소비 주체이자 사회적 논의의 참여 주체
        
        인공지능 운영•관리자:인공지능 운영•관리자는 개발된 인공지능을 올바르게 운영하고 관리할 책임이 있다.
        
        인공지능 개발자:인공지능 개발자는 인공지능 설계, 결과에 책임이 있다.
        
        딥러닝이 많이 활용되면서 블랙박스 현상이 생길수 있다.
        
        블랙박스:인간의 뇌 신경망을 기반으로 하는 딥러닝이며, 이러한 학습 과정은 인간이 예측하지 못하는 의사 결정으로 이어진다. 이렇게 심층망 안의 생활을 들여다볼 수없다.
        
        따라서 인공지능을 활용함에 있어 사회 구성원 모두가 공정성을 추구하고, 윤리적인 문제에 대해 합리적인 대책을 마련할 수 있도록 관심을 가져야 한다.
  - - - 알고리즘 편향:인공지능 모델을 위한 알고리즘을 설계하는 과정에서 생길 수 있는 편향
        
        AI)컴파스
      - 신뢰 가능한 인공지능 구현을 위한 다섯 가지 원칙
        
        포용성과 지속 가능성:모든 이해관계자는 인류의 포용 성장, 지속 가능한 발전 및 복지 증진을 위해 신뢰 가능한 인공지능 구현에 힘써야 함
        
        투명성과 설명 가능성:인공지능 시스템에 대한 이해를 증진시키고 감춰진 것이 없도록 투명성과 설명 가능성을 확보해야 함
        
        견고성과 안전성:인공지능은 전 수명 주기에 걸쳐 견고하게 작동되어야 하며 바람직하지 못한 조건을 견딜수 있거나 극복할 수 있어야 함
        
        인간 중심 가치와 공정성:인공지능 수명 주기 전반에 걸쳐 법률, 인권및 민주적 가치등 인간중심 가치를 존중하고 지키기 위해 힘써야 함
        
        책무성:인공지능 활동 주체는 자신들의 역할, 상황의 토대 위에 최신성을 유지하면서 위의 원칙을 시스템이 적절히 가능하도록 하는 데 책임을 다해야 함
      - 데이터 편향:인공지능 모델을 학습시키는 데 사용되는 데이터가 사람이나 사회가 가지는 편견을 포함하고 있는 것
        
        ex)AI친구 이루다
  - - - 특징:인공지능을 훈련시키기 위해서는 데이터를 수집하는 것이 필요하다. 인공지능의 훈련 데이터로 사용할 데이터를 수집할 때 개인 정보가 포함된다.
    - - 특징:추천 알고리즘 덕분에 우리는 개인 맞춤형 광고나 사용자가 관심 있는 분야의 정보만을 취할 수 있어 만족감을 느낄 수 있다.