인문사회 속 AI 탐구부 자율동아리 활동 리포트

문서 내 토픽

1. 인공지능의 정의 및 발전 과정

인공지능은 1950~1970년대에 만들어졌으며, 1980~2010년대에는 머신러닝에 대한 관심이 높아졌고, 현재는 딥러닝으로 인공지능의 시대가 본격화되었다. 인공지능, 머신러닝, 딥러닝은 서로 다른 개념으로, 머신러닝은 신경망, 통계분석, 운영분석 등의 기법을 이용하여 프로그래밍 없이 데이터에 숨어있는 인사이트를 찾아낸다. 인공지능은 인간처럼 사고하고 행동하는 컴퓨터로 볼 수 있으며, 헬스케어, 소매, 제조, 스포츠 등 다양한 분야에 활용되고 있다.
2. 인공지능의 장점과 단점

인공지능의 장점은 인간의 단순 노동을 빠르게 대처하고 감정노동을 대체할 수 있으며, 업무의 효율성과 생산성을 향상시키고 편리함을 증대시킨다. 또한 기업의 대규모 작업을 빠르게 처리하여 비용 절감 효과를 준다. 단점으로는 실업 증가, 오작동으로 인한 윤리적 문제, 개인정보 침해 우려, 편향된 데이터 학습으로 인한 잘못된 인공지능 개발 위험이 있다. 상관관계에 근거한 예측의 문제점으로 인해 부정확한 판단이 발생할 수 있다.
3. 교육 분야에서의 인공지능 활용

2024년부터 초등학교에서 AI 의무교육이 실시될 예정이며, 인공지능 소양 함양이 초중고 핵심과제로 추진된다. 교육 분야에서 AI는 학생들의 취약 부분을 빠르게 파악하고 개인맞춤형 학습을 제공할 수 있다. 그러나 디지털 격차로 인한 새로운 차별 가능성, 교사 일자리 감소 우려, 인간적 상호작용 부족 등의 문제가 발생할 수 있다. AI와 교사가 공존하며 상생하는 교육 체계 구축이 필요하다.
4. 사회복지 분야에서의 인공지능 활용

사회복지 분야에서 AI는 코로나19 상황 속 아동 학대 및 폭력을 예측하고, AI 정책 추천 서비스로 사회 현상을 분석하며, 휴먼 케어 로봇을 통해 사회복지사와 협업한다. 미국의 국제단체 쏜(Thorn)은 AI를 이용해 아동 성 착취 현장을 찾아내고 있다. 인공지능 스피커는 야간 취약 시간대에 응급 상황에서 도움을 제공하며, 독거노인을 위한 말벗 역할을 수행한다. 행정 자동화 솔루션으로 효율성을 높이면서도 인간적 따뜻함을 유지하는 것이 중요하다.
5. 인공지능의 윤리적 문제와 오용 사례

AI 시스템이 발성 스타일에만 초점을 맞춰 답변 내용을 무시하는 사례, 황색 모래사막을 포르노로 오인하는 사례, 축구 경기 중 대머리를 축구공으로 인식하는 사례 등이 있다. 스탠포드 대학교 연구원들은 취업 SNS에서 가짜 인물 사진으로 만든 계정을 수백 개 이상 발견했으며, 고도의 AI로 만든 가짜 사진이 범죄에 악용될 우려가 있다. 챗봇 이루다 사건처럼 부적절한 데이터 학습으로 잘못된 가치관이 전파될 수 있다.

Easy AI와 토픽 톺아보기

1. 인공지능의 정의 및 발전 과정

인공지능은 인간의 지능을 모방하여 학습, 추론, 문제 해결 능력을 갖춘 기술으로 정의됩니다. 1956년 다트머스 회의에서 시작된 인공지능 연구는 초기 기대와 실망의 반복을 거쳐 현재의 딥러닝 시대에 도달했습니다. 특히 2012년 이후 신경망 기술의 발전으로 음성인식, 이미지 처리, 자연어 처리 등 다양한 분야에서 획기적인 성과를 이루었습니다. 이러한 발전 과정은 단순한 기술 진화를 넘어 인류의 문제 해결 방식을 근본적으로 변화시키고 있으며, 앞으로도 지속적인 혁신이 예상됩니다.
2. 인공지능의 장점과 단점

인공지능의 가장 큰 장점은 대규모 데이터 처리와 반복적 작업의 자동화로 인한 효율성 증대입니다. 의료 진단, 금융 분석, 과학 연구 등 다양한 분야에서 인간의 능력을 보완하고 새로운 가능성을 열어줍니다. 반면 단점으로는 데이터 편향으로 인한 차별, 일자리 감소, 높은 에너지 소비, 그리고 의사결정 과정의 불투명성이 있습니다. 특히 중요한 결정에서 인공지능의 오류가 심각한 결과를 초래할 수 있다는 점은 신중한 도입을 요구합니다. 따라서 장점을 극대화하면서 단점을 최소화하는 균형잡힌 접근이 필수적입니다.
3. 교육 분야에서의 인공지능 활용

인공지능은 개인맞춤형 학습을 가능하게 함으로써 교육의 질을 향상시킬 수 있는 강력한 도구입니다. 학생의 학습 진도, 이해도, 학습 스타일을 분석하여 최적화된 교육 콘텐츠를 제공할 수 있으며, 교사의 행정 업무를 줄여 학생과의 상호작용에 집중하도록 돕습니다. 또한 언어 학습, 코딩 교육, 과학 실험 등 다양한 분야에서 인터랙티브한 학습 경험을 제공합니다. 그러나 기술 격차로 인한 교육 불평등 심화, 학생의 창의성 저하 우려, 개인정보 보호 문제 등을 고려해야 합니다. 인공지능은 교사를 대체하는 것이 아닌 보조하는 역할로 활용될 때 가장 효과적입니다.
4. 사회복지 분야에서의 인공지능 활용

인공지능은 사회복지 서비스의 접근성과 효율성을 크게 향상시킬 수 있습니다. 취약계층 발굴, 맞춤형 복지 서비스 제공, 노인 돌봄 로봇, 정신건강 상담 챗봇 등 다양한 분야에서 활용되고 있습니다. 특히 인구 고령화와 복지 수요 증가 속에서 제한된 자원을 효율적으로 배분하는 데 도움이 됩니다. 또한 사회복지사의 업무 부담을 줄여 더 인간적인 상담과 지원에 집중하도록 합니다. 다만 알고리즘 편향으로 인한 차별, 인간관계의 단절, 개인정보 유출 위험 등을 주의깊게 관리해야 합니다. 인공지능은 인간의 따뜻한 손길을 완전히 대체할 수 없으므로 기술과 인간의 조화가 중요합니다.
5. 인공지능의 윤리적 문제와 오용 사례

인공지능의 윤리적 문제는 현대 사회에서 가장 중요한 과제 중 하나입니다. 알고리즘 편향으로 인한 차별, 개인정보 침해, 자율무기 개발, 딥페이크를 통한 허위정보 유포 등 심각한 오용 사례들이 증가하고 있습니다. 특히 채용, 대출, 사법 판단 등 인간의 삶에 직접 영향을 미치는 분야에서의 차별은 사회 정의를 훼손합니다. 또한 투명성 부족으로 인해 인공지능의 의사결정 과정을 이해하기 어렵다는 문제도 있습니다. 이러한 문제들을 해결하기 위해서는 명확한 규제 체계, 윤리 가이드라인, 투명성 강화, 그리고 다양한 이해관계자의 참여가 필수적입니다. 기술 발전만큼 윤리적 책임감도 함께 성장해야 합니다.