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"경희대 주제연구"에 대한 내용입니다.
목차
1. 서론: 인공지능, 명암의 공존
2. 인공지능 기술의 주요 응용 분야
2.1. 머신러닝(Machine Learning) 기술
2.2. 딥러닝(Deep Learning) 기술
3. 인공지능이 불러오는 유형별 문제점과 문제 사례
3.1. 윤리·도덕적 문제
3.2. 안정성의 문제
3.3. 범죄·사생활 문제
3.4. 사회적 문제
4. 인공지능의 적절한 규제와 인공지능 윤리 마련의 필요성
4.1. 이용자 윤리 교육
4.2. 불법 콘텐츠에 대한 법제화 및 범죄자들에 대한 법적 처벌 강화
4.3. 인공지능 기술의 악용을 대비·대처하는 보안 기술 개발
4.4. 기술자들에 대한 교육을 포함한 예방 방안 마련 및 제도화
5. 바람직한 인공지능 기술 활용을 위해 필요한 노력
6. 참고 문헌
본문내용
1. 서론: 인공지능, 명암의 공존
인공지능(AI) 기술은 우리에게 많은 편리와 효율을 제공한다. 스마트폰 지도 앱에 목적지를 입력하면 이동 거리를 탐색하여 가장 빠른 경로를 안내해주고, 2020년 12월에는 인공지능 음악 프로젝트에서 고인이 된 가수의 모습과 목소리를 AI로 복원해 큰 화제가 되었다. 이는 팬을 비롯한 많은 이들에게 감동을 선사하여 인공지능의 밝은 면이 돋보였던 사례이다.
그러나 인공지능의 밝은 모습 이면에는 분명 어두운 면도 존재한다. 인공지능으로 인해 많은 사람이 일자리를 잃고 취업난은 갈수록 더욱 심각해지고 있다. 특히 최근 인공지능(AI)을 이용한 범죄 사례가 급속히 늘고 있는데, 그 범죄 방식은 더 다양하고 치밀하게 발전하고 있다. 인공지능을 처벌하는 기준도 모호해 도덕적, 법적 책임을 묻기에도 어려움이 있다.
새로운 것이 생기면 그에 맞는 규율이나 법칙도 새롭게 생겨나야 한다. 그리고 어떤 것이든 밝은 면과 어두운 면, 즉 명암은 존재한다. 나날이 기술이 발전하는 현대 사회에서 우리 인간이 현명하게 살아가기 위해서는 기술의 명암을 이해하고 적절한 규제와 윤리 마련을 통해 기술을 바람직하게 사용할 줄 알아야 할 것이다.
2. 인공지능 기술의 주요 응용 분야
2.1. 머신러닝(Machine Learning) 기술
머신러닝(Machine Learning) 기술은 컴퓨터 과학의 한 분야로, 패턴인식과 컴퓨터 학습 이론을 바탕으로 발전해 왔다. 머신러닝은 경험적 데이터를 기반으로 학습을 하고 예측을 수행하며 스스로의 성능을 향상시키는 시스템과 이를 위한 알고리즘을 연구하고 구축하는 기술이다. 머신러닝 알고리즘들은 입력 데이터를 기반으로 예측이나 결정을 이끌어내기 위해 특정한 모델을 구축하는 방식을 취한다.
머신러닝 기술의 대표적인 응용 분야로는 앱 사용자의 선호 데이터 분석을 통한 추천 기능과 얼굴 탐지 기술을 활용한 사용자의 친구 태그 기능 등을 들 수 있다. 즉, 머신러닝 기술은 사용자의 정보와 선호도를 학습하여 개인화된 서비스를 제공하는데 널리 활용되고 있다.
앱 사용자의 선호 데이터 분석을 통한 추천 기능은 사용자의 과거 사용 내역, 구매 이력, 관심사 등의 정보를 수집하고 분석하여 사용자의 취향에 맞는 콘텐츠나 상품을 추천하는 기능이다. 이를 통해 사용자는 자신의 관심사에 맞는 정보를 보다 쉽게 찾을 수 있어 편의성이 증진된다.
얼굴 탐지 기술을 활용한 사용자의 친구 태그 기능은 사용자의 사진 속 얼굴을 인식하고 태깅하여 친구들을 손쉽게 찾을 수 있게 해준다. 이 기능을 통해 사용자는 편리하게 사진을 공유하고 관리할 수 있다.
이처럼 머신러닝 기술은 사용자 경험을 향상시키고 편의성을 제공하는데 주요하게 활용되고 있다. 기업들은 이러한 기술을 다양한 분야에 접목하여 사용자 만족도를 높이고 있다.
2.2. 딥러닝(Deep Learning) 기술
딥러닝(Deep Learning) 기술은 컴퓨터가 여러 데이터를 이용해 마치 사람처럼 스스로 학습할 수 있게 하기 위해 인공 신경망(ANN: artificial neural network)을 기반으로 구축한 한 기계 학습 기술이다.
딥러닝은 머신러닝의 한 유형으로, 다층 구조의 신경망을 통해 데이터의 특징과 구조를 자동으로 추출하여 문제를 해결한다. 이는 이미지 및 음성 인식, 자연어 처리 등의 분야에 널리 활용되고 있다.
이미지 인식 기술은 오브젝트 탐지, 얼굴 탐지, 차량 번호판 인식 등에 응용되어 편의성을 높이고 있다. 쇼핑몰이나 편의점에서 제품 불량 검사를 자동화하고, 자율주행차 CCTV에서 보행자와 장애물을 감지하는 등 다양한 사례가 있다.
또한 자연어 처리 기술을 통해 챗봇이나 음성봇, AI 튜터 등이 발전하고 있다. 사용자의 문의를 이해하고 자연스럽게 대화하며 답변을 제공하는 등 대화형 서비스가 가능해지고 있다.
이처럼 딥러닝 기술은 인간의 지각, 언어, 추론 능력을 모방하여 다양한 분야에서 활용되고 있다. 이를 통해 효율성과 정확성을 높일 수 있어 인공지능 기술의 핵심으로 자리잡고 있다.
3. 인공지능이 불러오는 유형별 문제점과 문제 사례
3.1. 윤리·도덕적 문제
인공지능의 윤리 판단 능력 부족과 기술적 한계로 인한 문제점이 있다""
'트롤리 딜레마'는 윤리학 분야의 사고실험으로, 다섯 사람을 구하기 위해 한 사람을 죽이는 것이 도덕적으로 허용 가능한지에 대한 질문이다. 트롤리 전차가 철길 위에서 일하고 있는 다섯 명의 인부들을 향해 빠른 속도로 돌진할 때 내가 이 트롤리의 방향을 오른쪽으로 바꿀 수 있는 레일 변환기 옆에 서 있다고 가정해보자. 내가 트롤리의 방향을 오른쪽으로 바꾸면 오른쪽 철로에서 일하는 한 명의 노동자는 죽게 된다. '트롤리 딜레마'는 이러한 선택은 도덕적으로 허용되는지에 대한 윤리적 딜레마를 말한다.
이처럼 불가피한 인명 피해를 안고 있는 딜레마는 자율주행차의 AI 판단에 맡겨진 최대의 난제이다. 자율 시스템의 도덕적 결정은 종종 트롤리 딜레마를 기반으로 논의된다. 자율주행차의 보급은 교통 시스템의 혁명을 불러왔음에도 불구하고 자율주행차의 도덕적 딜레마로 알려진 불가피한 충돌...
참고 자료
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