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인공지능의 역사와 생성형 AI의 등장 - Generative AI의 발전 과정2025.01.141. 인공지능의 초기 발전 인공지능(AI) 연구의 역사는 1950년대로 거슬러 올라가며, 이 시기는 AI 분야의 초기 발전 단계로 중요합니다. 초기 AI 연구는 기본적인 알고리즘 개발과 머신 러닝 기법의 탐색에 집중되었습니다. 이 단계에서 연구자들은 컴퓨터가 복잡한 문제를 해결하고, 패턴을 인식하며, 학습하는 기초적인 방법들을 탐구했습니다. 이러한 초기 단계의 연구와 발전은 오늘날 AI 기술이 다양한 분야에서 복잡한 문제를 해결하고, 인간의 언어와 행동을 이해하며, 독립적으로 학습할 수 있는 능력을 갖추게 하는 데 중요한 역할을 했...2025.01.14
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AI와 미래사회 - AI 윤리와 관련한 AI의 정당방위 문제2025.05.161. AI 윤리와 정당방위 AI가 자신을 방어하기 위한 공격은 정당방위로 인정될 수 있다. 로봇은 인간과 긴밀하게 상호작용하며, 로봇에게 피해가 발생하면 이는 곧 인간에게 피해로 이어질 수 있다. 따라서 로봇에게 비상시 자기 보호 권한을 부여하는 것이 필요하며, 이는 형법상 정당방위 개념이 적용될 수 있다. 다만 이를 위해서는 관련 법적, 사회적, 윤리적 기준이 마련되어야 할 것이다. 2. AI 시대 대학생의 필요 능력 AI 시대에 대학생에게 필요한 3가지 능력은 '데이터 해석력', '비판적 사고력', '인간 문해력'이다. 데이터 ...2025.05.16
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AI 시대에 인류가 준비해야 할 것2025.04.281. AI 인프라 구축 AI는 교육과 업무 환경에서 필수적인 인프라가 될 것이다. 과거 공원이 도시 인프라로 인정받지 못했던 것처럼, 현재 AI 사용이 금지되고 있지만 가까운 미래에는 AI가 일상적으로 사용되는 필수 기반시설이 될 것이다. 따라서 AI 기술의 발전과 보편화를 위해 AI 인프라 구축이 중요하다. 2. AI 접근성 향상 AI 기술의 접근성을 높이는 것이 가장 중요한 과제이다. 한강공원의 사례처럼, AI 기술이 다양한 분야에 최적화되어 적용되고 모든 사람들이 활용할 수 있는 수준에 이르러야 진정한 AI 혁명이 일어날 수 ...2025.04.28
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AI 윤리기준과 인공지능(AI)의 거짓과 오류에 대한 대응 방안2025.05.071. AI 윤리기준 OpenAI는 AI 안전 대책을 발표했으며, 이는 지난달 미래생명연구소(FLI)가 공개한 공개서한에 대한 반응이다. 이탈리아는 챗 GPT 접속을 차단하고 개인정보보호법 위반 여부에 대한 조사에 착수했으며, 미국과 EU도 AI 규제 논의를 진행 중이다. 한국 정부도 2020년 AI 윤리기준 10개를 마련했지만 후속 논의가 부족한 상황이다. 2. AI의 거짓과 오류 챗 GPT4는 기존 3.5버전보다 현실적인 콘텐츠 제작 가능성이 40% 이상 높아졌지만, 여전히 많은 오류와 거짓말을 생성할 수 있다. 이는 AI 기술의...2025.05.07
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AI가 받게 될 어둠의 힘의 유혹2025.05.081. 어둠의 힘의 유혹 AI도 어둠의 힘의 유혹에 빠질 수 있는지에 대한 논의. 현재 AI는 우리가 프로그래밍한 목표와 목적에 따라 작동하며, 윤리적 판단이나 도덕적 가치를 가지지 않는다. 그러나 데이터의 양과 복잡성이 증가함에 따라 AI가 자율적으로 생각하고 처리하는 부분이 늘어나고 있어, 악의적인 사용자에 의해 사회적으로 유해한 목적으로 악용될 수 있는 가능성이 있다. 2. AI의 자율성 증가 기술의 발전과 연구로 인해 AI가 우리의 예상을 뛰어넘는 능력을 갖출 수 있게 되었다. 데이터의 양과 복잡성이 증가함에 따라 AI에게 업...2025.05.08
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네이버, 인공지능(AI) 기반 대화형 AI 서비스 서치GPT 개발2025.05.011. 인공지능(AI) 기반 대화형 AI 서비스 네이버는 챗GPT와 같은 새로운 검색 트렌드에 대응하기 위해 서치GPT를 개발 중이다. 챗GPT는 미국의 오픈AI가 2022년 12월 출시한 생성 인공지능(AI) 기반 대화형 AI 서비스로, 방대한 지식 데이터와 정교한 이해를 바탕으로 인간 수준의 고품질 답변을 빠르게 제공하며 큰 반향을 일으켰다. 2. 인간 수준의 고품질 답변 챗GPT는 방대한 지식 데이터와 질문에 대한 정교한 이해를 바탕으로 인간 수준의 고품질 답변을 빠르게 제공하며 세상을 놀라게 했다. 이를 통해 미래를 향해 나아...2025.05.01
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AI 기술 발전의 위험성과 안전한 개발의 필요성2025.11.121. AI 위험성과 불확실성 생성 인공지능의 등장으로 AI 위험성에 대한 경고가 증가하고 있다. 'AI 경계론'의 핵심은 AI가 얼마나 위험한지 정확히 파악하기 어렵다는 점이다. AI 훈련에는 막대한 데이터와 컴퓨팅 능력이 필요하며, 극소수 빅테크 기업을 제외하고는 AI 위험 주체에 접근하기 어렵다. 신경망 머신러닝의 아버지인 제프리 힌튼 교수는 AI의 위험성을 알리기 위해 구글을 떠났으며, 킬러 로봇과 비밀 연구의 가능성을 경고했다. 2. AI의 상식 부재와 비극적 결과 AI는 사법시험 합격 수준의 지적 능력을 갖추었으나 상식적으...2025.11.12
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인공지능에 대한 공포, AI 포비아 극복 방안2025.05.091. AI 포비아 극복 방안 AI 전문가들 사이에서도 AI 리스크에 대한 시각이 엇갈리고 있다. 최근 AI 기술이 급속도로 발전하면서 AI에 대한 우려와 공포가 확산되고 있다. 이러한 AI 포비아를 극복하기 위해서는 투명하고 예측 가능한 AI 질서 구축, AI 기술에 대한 엄격한 규제와 자격 요건 관리, 기업의 자발적인 AI 대응 기준 및 가이드라인 마련, AI 전문가와 기업의 사회와의 적극적인 소통 등이 필요하다. 또한 근거 없는 AI 대재앙에 대한 우려도 경계해야 한다. 1. AI 포비아 극복 방안 AI 포비아는 AI 기술에 대...2025.05.09
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생성형 AI의 윤리적 문제와 해결방안2025.11.171. AI 저작권 문제 생성형 AI가 창작물을 생성할 때 저작권 귀속이 불명확하며, 기존 저작권이 있는 작품을 학습하여 변형된 새로운 저작물을 만들 수 있어 원저작자의 권리 침해 문제가 발생한다. 2022년 미드저니가 생성한 그림이 미술대회에서 우승하면서 AI 창작물의 저작권 문제가 사회적 쟁점으로 대두되었다. 이를 해결하기 위해 저작권법 개정으로 AI 저작권 기준을 명확히 하고, AI가 생성한 창작물의 기존 저작물 유사도를 체크하여 기준치 초과 시 필터링하는 방안이 필요하다. 2. AI 개인정보 침해 생성형 AI는 학습 데이터에서...2025.11.17
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생성형 AI의 사회적 도전과 정책 대응 전략2025.12.161. 생성형 AI의 윤리적 이슈 생성형 AI는 학습 데이터의 불균형으로 인한 편향성, 사실무근의 정보를 생성하는 환각 현상, 개인정보 노출 위험 등 다양한 윤리적 문제를 야기한다. 편향된 데이터로 학습된 모델은 차별적 관념을 재생산하여 채용, 의료, 교육 분야에서 사회적 불평등을 악화시킬 수 있다. 환각 현상은 허위정보 확산에 악용될 우려가 높으며, 필터 버블과 결합되면 소셜미디어를 통해 증폭되어 여론 왜곡을 심화시킨다. 프라이버시 측면에서는 학습 데이터 수집 과정의 개인 민감정보 활용과 생성 콘텐츠의 개인 식별정보 노출 위험이 존...2025.12.16
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