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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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AI 시대 미디어가 나아가야 할 방향2025.01.231. AI와 미디어 생산성의 증가 AI 기술은 미디어의 생산성을 크게 향상시켰다. 자동화된 뉴스 작성과 편집 과정을 통해 더 빠르고 효율적으로 콘텐츠를 생산할 수 있게 되었다. 그러나 이러한 자동화 과정에서 인간 기자의 역할이 축소될 수 있다는 우려도 있다. 따라서 미디어는 AI 기술을 활용하여 생산성을 높이되, 인간의 창의성과 감성을 결합하여 품질 높은 콘텐츠를 유지해야 한다. 2. AI 알고리즘의 편향성과 정보의 공정성 AI 알고리즘은 방대한 데이터를 분석하여 콘텐츠를 추천하거나 필터링하지만, 이 과정에서 편향의 위험이 존재한다...2025.01.23
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[A+] 생성형 AI로 인한 위험성과 올바른 태도에 대한 고찰2025.01.241. 생성형 AI의 개념과 사회적 확산 생성형 AI는 기존 데이터를 학습하여 새로운 콘텐츠를 생성하는 기술로, 현대 사회에 미치는 영향력이 커지고 있습니다. 대화형 AI와 이미지 생성형 AI 등이 대표적인 예로, 이러한 기술은 사람들이 일상적으로 접근하는 정보의 생산자 역할을 하며 그 활용 가능성이 빠르게 확산되고 있습니다. 2. 생성형 AI 활용의 기회와 위험 생성형 AI는 인간의 창의적 작업을 보조하고 생산성을 높일 수 있지만, 정보의 정확성과 신뢰성을 보장하기 어려우며 허위 정보 확산의 위험도 존재합니다. 따라서 생성형 AI의...2025.01.24
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AI와 의료계의 발달2025.01.151. AI와 의료계의 발달 AI 기술이 의료 분야에 적용되면서 신약 개발, 질병 진단 및 치료 등 다양한 영역에서 활용되고 있다. 특히 AI를 활용한 신약 개발 시장이 폭발적으로 성장할 것으로 예상되며, AI를 통해 신약 발굴 시간과 비용을 절감하고 임상 진입 가능성을 높일 수 있다. 하지만 AI 기술의 신뢰도에 대한 우려도 존재하므로, AI 개발 시 인간의 역할과 신뢰성에 대한 고민이 필요하다. 1. AI와 의료계의 발달 AI 기술의 발달은 의료계에 많은 변화와 혁신을 가져오고 있습니다. AI는 의료 데이터 분석, 진단 지원, 치...2025.01.15
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생성 AI의 정의와 문화산업에 미치는 영향2025.01.241. 생성 AI의 정의 생성형 AI(Generative AI)란 사람이 직접 지시하는 것 없이 자기 스스로 학습할 수 있는 알고리즘을 말하며, 새로운 디지털 이미지 및 영상과 음성, 텍스트, 코드 등을 생성해내는 알고리즘을 가리킨다. 현재까지 대부분의 AI가 사람이 이미 분류해 둔 데이터들을 사용하여 개발되었으나 생성형 AI는 데이터의 패턴과 특성, 균형을 스스로 생성한 데이터를 생산해낸다. 또한 데이터가 가지고 있는 자체의 특징을 스스로 살피고 이를 통해 알아낸 합성 데이터(synthetic data)를 이용하여 자기 스스로를 학...2025.01.24
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생성형 AI로 인하여 인간에게 발생할 수 있는 위험성과 올바른 태도2025.01.031. 생성형 AI로 인한 인간의 위험 생성형 AI 기술의 발전으로 인해 인간의 비판적 사고능력 저하, 거짓 정보 노출 위험, 출처가 불명확한 정보 생성 등의 문제가 발생할 수 있다. 이에 따라 생성형 AI 사용자들은 사고력 향상을 위해 AI에 과도하게 의존하지 않고, 생성된 정보의 출처와 신뢰성을 확인하는 자세가 필요하다. 2. 생성형 AI 사용자의 올바른 태도 생성형 AI를 이용하는 개인은 ChatGPT 등의 서비스에 과도하게 의존하지 않고 자신의 사고능력을 향상시키기 위해 노력해야 한다. 또한 생성형 AI가 제공하는 정보의 출처...2025.01.03
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AI가 환자 데이터의 개인 정보 보호와 보안에 미치는 윤리적 영향2025.05.111. AI가 개인 정보 보호에 미치는 영향 AI 기술은 대량의 환자 데이터를 수집하고 저장하는데 사용되어 환자들의 개인 정보가 노출될 수 있으며, 데이터 보호가 필요합니다. 또한 AI는 환자 데이터를 분석하여 진단과 치료를 지원하는데 활용되므로 개인 정보가 적절히 보호되어야 합니다. 2. AI가 데이터 보안에 미치는 영향 AI 기반 시스템은 해킹과 데이터 침해의 위험에 노출될 수 있어 환자 데이터의 유출이 발생할 수 있습니다. 따라서 AI 시스템의 보안 강화와 데이터 암호화가 필요하며, 데이터 보안에 대한 지속적인 노력이 요구됩니다...2025.05.11
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게임이론의 전개형 게임과 의사결정 신뢰성 제고2025.11.121. 전개형 게임 전개형 게임은 순차적인 게임을 분석하는 데 사용되며, 동시 게임과 달리 상대 행동을 확인할 수 있다는 특징이 있다. 게임 나무로 표현되며 의사결정 마디와 종결 마디로 구성된다. 선발자가 후발자보다 먼저 선택할 수 있는 이점을 가지며, 각 선택에 대한 후발자의 경우의 수를 예측할 수 있다. 게임 나무는 마디와 가지로 이루어져 있고, 모든 마디는 한 가지 이상의 선도 마디를 가지며 궁극적으로 단 하나의 뿌리를 만난다. 2. 금융 분야 AI 신뢰성 제고 금융 분야에서 AI 시스템의 신뢰성을 제고하기 위해 시스템 개발, ...2025.11.12
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의료 진단 인공지능 알고리즘의 신뢰성과 정확성 향상2025.11.171. 의료 데이터의 품질과 다양성 의료 진단 인공지능 알고리즘의 정확성과 신뢰성을 향상시키기 위해서는 풍부하고 다양한 의료 데이터에 기반한 학습이 필수적입니다. 대량의 정확한 의료 데이터 수집과 고도의 다양성 확보를 통해 다양한 인구 집단 및 의료 케이스를 대표할 수 있는 데이터셋 구축이 필요하며, 이는 알고리즘의 성능에 직접적인 영향을 미칩니다. 2. 설명 가능한 인공지능(XAI) 의료 진단에서 인공지능 알고리즘의 의사결정 과정을 투명하게 설명할 수 있는 기술 개발이 중요합니다. 환자와 의료 전문가가 알고리즘의 결과를 이해하고 신...2025.11.17
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의료 실무에서의 설명 가능한 인공지능- 블랙 박스 모델의 이해를 통한 더 나은 신뢰와 수용2025.05.111. 설명 가능한 AI의 개념과 의의 블랙 박스 모델의 문제점과 의료 분야에서 설명 가능한 AI의 중요성을 설명합니다. 블랙 박스 모델은 내부 동작 원리를 해석하기 어려워 의사결정 과정을 설명하고 이해하기 어렵게 만듭니다. 의료 분야에서의 AI는 환자의 건강과 생명에 직결되기 때문에 그 결정 과정을 이해하고 설명할 수 있어야 합니다. 2. 블랙 박스 모델 이해 방법 머신 러닝 모델의 예측 결과를 영향하는 특성들을 파악하고, 의사결정에 어떻게 영향을 미치는지 이해하는 방법과 모델의 내부 동작을 시각화하여 의사결정에 대한 직관적 이해를...2025.05.11
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