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3.인공지능의 사회적 영향(1115염이루다), 해보기2 - Coggle Diagram
3.인공지능의 사회적 영향(1115염이루다)
1.인공지능과 사회 변화
클라우드 컴퓨팅:인터넷을 기반으로 가상화된 소프트웨어, 서버, 네트워크, 저장 공간 등 정보 기술자원을 서비스로 제공하는 컴퓨팅 환경을 말한다.
빅데이터:대용량의 데이터를 활용, 분석하여 가치 있는 정보를 추출하고, 생성된 지식을 바탕으로 능동적으로 대응하거나 변화를 예측하기 위한 정보화 기술을 말한다.
사물 인터넷과 데이터 수집:사물 인터넷은 사물과 사물이 인터넷으로 연결되어 정보를 주고받는 기술을 의미한다. CCTV, 자동차, 웨어러블 기기, 가전 기기 등으로부터 수집한 다양한 데이터를 인터넷과 모바일 컴퓨팅을 이용해 전송한다.
초지능:인간의 수준을 뛰어넘은 인공지능을 의미한다.
리컬레크:법과 정보 통신 기술의 융합을 통해 법률 분야의 효율성과 합리화를 높이기 위한 기술 및 서비스를 말한다
인공지능의 발전으로 인한 사회 변화:인공지능은 1950년 앨런 튜링이 제안한 지능이 있는 기계에 관한 아이디어로부터 시작하였다. 인공지능이라는 용어는 1956년 다트머스 회의에서 존 매카시가 제안하였다. 기계가 인간처럼 상황을 인지하고, 이성적이고 논리적으로 판단하고 행동하며, 창의적인 기능을 수행하세 된다는 것이다. 똑똑한 기계를 만들기 위한 여러 방법으로의 노력이 계속되면서 인공지능은 발전하고 있다.
해보기1
인공지능 발전의 기반이 된 기술이 사용된 사례 조사하기
기계학습:데이터를 이용해 스스로 패턴을 학습하는 기술로, 모든 현대 AI의 출발점이 됨.
인공지능과 윤리
인공지능이 발전하면서 개인 정보 보호, 저작권, 가짜뉴스같은 새로운 문제들이 생김.인공지능은 인간을 도와주는 도구이지만 잘못 사용하면 사생활 침해나 범죄로 이어질 수 있음.또 인공지능을 누가, 어떻게, 책임 있게 사용하는지가 중요함.인공지능을 개발, 운영, 사용할 때는 윤리 적 원칙을 지켜야 함.
개발자: 편향되지 않은 공정한 알고리즘을 만들어야 함
사용자: 결과를 무조건 믿지 말고 책임감을 가지고 사용해야 함.
운영•관리자: 공정하고 투명하게 작동하도록 관리해야 함.
인공지능이 인간의 일자리를 대체하거나 사회에 불공정을 만들지 않도 록 윤리적 대책 마련이 필요함.
인공지능 모델은 사회적 현상에 따라 편향적인 결과를 낳게 될수도 있 음. 딥러닝 분야가 발전하면서 인공지능에 의한 결과가 예측하지 못한 형태로 나타나는 경우가 많은데 이를 살펴보면 편향이 나타나는 경우 가 있음.데이터 편향이란 인공지능이 사람이나 사회의 편견이 담긴 데 이터를 학습해 잘못된 판단을 내리는 현상임. 예를 들어, 챗봇 이루다는 편향된 대화 데이터를 학습해 개인정보 유출과 차별적 발언 문제를 일 으켜 서비스가 중단됨. 알고리즘 편향은 인공지능 설계자의 개인적,문화 적 편견이나 잘못된 변수 설정 등으로 생기는 오류. 이런 편향을 막기 위 해 개발자와 기업, 사용자 모두 윤리 의식을 갖고 알고리즘의 원칙과 작 동 과정을 투명하게 공개해야 함. 신뢰가능한 인공지능 구현을 위한 다섯가지 원칙:포용성과 지속 가능성, 인간 중심 가치와 공정성, 투명성과 설명 가능성, 견고성과 안전성,책무성
인공지능 훈련에는 개인정보가 포함된 데이터가 필요하지만, 이는 개인 정보 보호와 사회적 이익 사이의 윤리적 딜레마를 일으킬 수 있다.
예를 들어, 블랙박스나 추천 알고리즘, 자율주행 자동차 등에서 공익과 개인의 자유, 기업의 이익과 사회적 가치가 충돌할 수 있다.
이런 문제를 해결하려면 개발자•기업•사용자 모두 윤리 의식을 갖고, 다 양한 의견과 사회적 합의, 공정하고 객관적인 판단을 통해 결정해야 한다.
인공지능과 진로
인공지능은 인간의 부족한 능력을 보완하거나 극복하게 함 예시: 재활 로봇, 근력 보조 로봇이 장애인,노인 삶의 질 향상 생성형 Al로 누구나 손쉽게 그림, 음악 등 창작 활동 가능 개인의 데이터를 분석해 취향과 필요에 맞는 서비스 제공 예시: 맞춤형 광고, 추천 서비스, 개인 건강 관리, 금융 서비스 등 단순•반복 작업은 인공지능이 대체로 인해 생산성 향상 대신 데이터 분석, 인공지능 개발, 로봇 공학 등 새로운 일자리 증가
인공지능 및 기계학습 전문가
비즈니스 인텔리전스 분석가
정보보안 분석가
데이터 분석가
빅데이터 전문가인공지능이 다양한 분야에서 활용되면서 일상생활 이 편리해지고 있다.
인공지능이 사람 대신 위험하거나 반복적인 일을 수행하게 되면서 인간의 역할이 줄어들고,
사람들은 보다 안전하고 편리한 삶을 살 수 있게 되었다.
자동화의 예시로는 자율주행 기술이 있다.
자율주행 드론: 물건 배달 등 활용.
자율주행 버스: 사람을 안전하게 이동시킴.
집안의 운반 로봇: 물건이나 식사 등을 자동으로 운반.
이런 기술 덕분에 시간 절약, 효율적 이동, 더 나은 생활환경이 가능 해지고 있다. 인공지능의 발전은 새로운 일자리 창출과 기존 직업의 변화를 이끌고 있다.
단순 반복 업무는 인공지능이 대신, 인간은 창의력,감성,문제 해결력 이 필요한 업무에 집중해야 한다.
예시:교사는 인공지능이 학습 데이터를 분석해 학생 맞춤형 학습을 도와주면,교사는 학생의 감정, 관계, 창의적 사고 지도에 집중할 수 있다.
의사나 간호사는 인공지능 진단 시스템을 활용하여 더 정확하고 효 율적인 진료가 가능하다.의사소통 인공지능이 제공한 정보를 이해 하고, 타인과 협력하며 의사소통하는 능력,비판적 사고력, 인공지능 의 결과를 그대로 믿지 않고 합리적으로 판단하고 평가하는 능력 협업 능력 문제 해결을 위해 사람과 협력하고 공동 목표를 이루는 능력
해보기1: 해보기1:자율 주행 자동차 테슬라는 도로 상황을 센서와 카메라로 장애물을 인식해 스스로 주행한다.
인공지능과 지속 가능 발전 목표
지속 가능 발전 목표(SDGs)는 2015년 유엔이 정한 인류 공동의 목표 로, 빈곤, 불평등,기후변화 등 문제를 해결해 현세대와 미래세대가 함께 발전하도록 하는 17개 목표와 169개 세부 목표로 이루어져 있다. 전 세계가 협력해 이를 실천하고 있으며, 우리나라도 이에 맞춘 정책을 추진 중이다.
지속 가능 발전 목표 17가지:1. 빈곤 퇴치2.기아 종식3.건강과 웰빙4.양질의 교육5. 성평등6.깨끗한 물과 위생7. 저렴하고 깨끗한 에너지 8.양질의 일자리와 경제 성장9.산업, 혁신, 인프라10. 불평등 감소11.지속 가능한 도시와 공동체12.지속 가능한 소비와 생산 13. 기후 변화 대응 14. 해양 생태계 보전15. 육상 생태계 보전16. 평화, 정의, 강력한 제도 17. 목표 달성을 위한 파트너십
인공지능 프로젝트의 절차 1.주제 선택 및 문제 정의 2.데이터 수집 및 전처리 3.기계학습유형과 알고리즘 선정 4.기계학습을 통한 모델 생성 5.성능 평가
해보기1:
빈곤 퇴치-2030년까지 모든 연령의 남녀 및 어린이를 포함해 빈곤에처한 사람들의 비율을 최소 절반으로 줄인다. 기후 변화 대응 개발도상국의 기후변화 대응을 위해 선진국이 약속한 연간 1,000억 달러(USD) 동원과 녹색기후기금(Green Climate Fund) 자본화의 조속한 실행을 포함한다.
해보기 2:빈곤 퇴치-GeoSEE : 위성•기후 데이터 + 대형 언어모델을 활 용하여 개발도상국 지역의 사회경제지표(예: 빈곤율)를 예측하는 기법 기후 변화 대응 World Meteorological Organization(WMO) 등이 참여한 프로젝트 : AI를 활용해 기후•기상 데이터를 분석하고, 가뭄• 홍
수 등 기후 재해 위험지역을 예측하는 시스템.
해보기2
건강 복지: AI는 질병 예측, 의료 영상 분석, 맞춤 치료, 돌봄 서비스 등을 통해 건강 관리의 효율성과 접근성을 크게 높였습니다.
환경: AI는 기후 예측, 에너지 효율 관리, 쓰레기 처리, 생태계 보호 등에 활용 되어 지속 가능한 환경 관리에 기여하고 있습니다.
안전: AI는 재난 예측, 범죄 예방, 교통 안전, 산업 현장 안전 관리 등에서 사람 의 생명과 재산을 지키는 역할을 수행합니다.