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인공지능의 젠더 편향성 분석 및 해결책2025.11.141. 알고리즘 편향성과 젠더 편향성의 정의 알고리즘 편향성은 편향된 데이터 학습으로 인해 불공정한 결과를 생성하는 오류를 의미한다. 젠더 편향성은 인공지능이 특정 성별에 대해 편향적인 데이터 모델을 학습할 때 발생하는 윤리 문제이다. 유튜브 추천 알고리즘과 채용 시스템에서의 편향성이 대표적 사례이며, 음성 인식 시스템에서 남성 목소리를 여성보다 더 잘 인식하는 현상도 젠더 편향성의 예시이다. 이러한 편향성은 데이터 수집 과정의 불균형과 알고리즘 설계에서 비롯된다. 2. 젠더 편향성으로 논란이 된 인공지능 사례 AI 챗봇 '이루다'는...2025.11.14
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경영정보시스템-인공지능 기술을 도입하여 비즈니스를 혁신한 사례와 윤리적/사회적 문제2025.05.061. 인공지능 기술의 비즈니스 혁신 사례 한국의 은행 업계는 AI 기술을 활용하여 고객 서비스를 개선하고 있습니다. 예를 들어, AI 챗봇을 도입하여 고객의 질문에 신속하게 답변하거나, 금융 상품 추천 서비스를 제공함으로써, 효율적인 고객 응대를 실현하고 있습니다. 의료 분야에서는 인공지능 기술이 질병 진단과 치료에 활용되고 있으며, 제조업에서는 인공지능 기술이 스마트 팩토리를 구현하는 데 기여하고 있습니다. 2. 인공지능 기술의 윤리적/사회적 문제 인공지능 기술의 도입은 개인정보 보호와 프라이버시 침해, 일자리 감소, 알고리즘 편...2025.05.06
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인공지능과 저작권 문제2025.11.181. 인공지능의 정의 및 기술 인공지능은 인간의 학습능력, 추론능력, 지각능력, 자연언어 이해능력 등을 컴퓨터 프로그램으로 실현한 기술이다. 사람의 지능으로 할 수 있는 사고, 학습, 자기계발 등을 컴퓨터가 수행하도록 하는 방법을 연구하는 컴퓨터 공학 및 정보기술의 한 분야이다. 현재 인공지능은 완벽하지 않으며, 알파고와 왓슨 같은 사례에서도 오류가 존재한다. 2. 인공지능 알고리즘과 저작권 알고리즘은 특정 문제를 해결하기 위한 절차나 방법을 의미한다. 검색어 추천 서비스 같은 인터넷 포털의 알고리즘은 창작성이 인정되어 별도의 저작...2025.11.18
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빅데이터가 민주주의에 미치는 영향2025.01.031. 빅데이터와 민주주의 빅데이터 기술의 발전으로 인해 민주주의에 긍정적인 영향과 부정적인 영향이 모두 나타나고 있습니다. 긍정적인 면으로는 정치인들이 빅데이터를 활용하여 유권자들의 의견을 더 잘 파악할 수 있게 되었고, 이를 통해 정책 결정 과정에서 국민의 의견을 더 잘 반영할 수 있게 되었습니다. 하지만 부정적인 면으로는 정치인들이 빅데이터를 악용하여 유권자들의 의견을 조작하거나 특정 집단을 타겟으로 하는 등의 문제가 발생하고 있습니다. 이에 따라 빅데이터의 투명성과 윤리성을 높이기 위한 법적, 제도적 장치가 필요할 것으로 보입...2025.01.03
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인공지능 기술을 도입한 비즈니스 혁신과 윤리적/사회적 문제2025.05.051. 인공지능 기술을 도입한 혁신적인 비즈니스 사례 의료, 금융, 제조 분야에서 인공지능 기술을 도입하여 비즈니스를 혁신한 사례를 제시하였습니다. 의료 분야에서는 IBM의 왓슨이 의료 데이터 분석을 통해 정확한 진단과 맞춤형 치료 방법을 제안하였고, 금융 분야에서는 AI 기반 로보어드바이저가 투자자의 목표와 선호도를 고려한 자산 관리 전략을 제공하였습니다. 제조 분야에서는 AI 기반 자동화 시스템을 도입하여 생산 효율성을 높이고 품질을 향상시켰습니다. 2. 인공지능으로 인한 윤리적/사회적 문제 인공지능 기술의 발전으로 인해 발생할 ...2025.05.05
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인공지능의 발전과 윤리적 고려2025.11.121. 인공지능의 도덕적 책임 인공지능이 인간처럼 사고하고 행동할 수 있게 되면서 도덕적 책임에 관한 논의가 필요해졌다. 기계의 도덕적 책임 이론은 행위자가 그 행위의 결과에 대한 책임을 지는 경우를 살펴본다. 인공지능에게 도덕적 책임을 부여하려면 도덕적 가치와 규칙을 이해하고 적용할 수 있도록 알고리즘을 설계해야 한다. 인공지능의 도덕적 책임이 인간의 책임을 대체하는지 공존하는지에 대한 균형을 찾아야 한다. 2. 개인정보 보호와 데이터 편향성 인공지능은 대량의 데이터를 처리하면서 개인정보 보호와 데이터 편향성 문제가 중요해졌다. 개...2025.11.12
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AI 윤리성의 필요성과 발전 방향2025.01.151. AI 윤리성의 개념과 필요성 AI 기술의 발전으로 인한 윤리적 문제를 해결하기 위해 AI 윤리성의 개념을 정의하고, 그 필요성을 설명한다. AI 기술이 인간의 존엄성과 사회적 가치를 해치지 않도록 하는 것이 AI 윤리성의 핵심 목표이다. 2. AI 시대의 특징과 윤리적 문제 AI 시대의 특징인 빅데이터 활용, 개인 데이터 증대, 인간을 능가하는 AI 기술, 메타버스 등이 야기하는 윤리적 문제를 분석한다. 이러한 특징들은 AI 기술의 발전을 촉진하지만 동시에 윤리적 문제를 발생시킨다. 3. AI 윤리성의 주요 가치와 원칙 AI ...2025.01.15
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알권리 존중의 7개 원칙과 준수 방안2025.11.121. 알권리의 7개 원칙 알권리는 알고리즘에 의한 자동화된 의사결정으로부터 개인의 권리와 자유를 보호하는 개념입니다. 7개 원칙은 다음과 같습니다: 투명성(알고리즘 작동 원리 공개), 의미 있는 정보 제공(이해하기 쉬운 정보), 개인정보 보호(사용자 동의 및 보안), 편향성과 차별성 방지(공정한 데이터 수집), 이의제기(결정에 대한 이의 가능), 책임성(개발자와 운용자의 책임), 개입의 가능성(결정 과정 이해 및 개입 가능)입니다. 2. 대학교의 역할 대학교는 알권리 존중 교육을 강화하고 학생들의 인식을 높여야 합니다. 컴퓨터 과학...2025.11.12
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기업 의사결정의 AI 도입: 쟁점과 대안2025.11.181. 기업 의사결정 프로세스 기업은 생산 과정에서 생산 시설 이전, 시장 개척, 상품 생산 등 수많은 의사결정을 한다. 의사결정은 문제 인식, 결정 기준 확립, 대안 개발·분석·선정·실행 및 평가의 과정을 거친다. 경영자는 합리적 의사결정을 위해 상황을 정확히 파악하고, 불확실한 상황에서는 직관과 창의성이 영향을 미친다. 기업가는 불확실성이라는 위험을 부담하면서 이윤을 추구하며, 이러한 리스크 관리는 기업 내 의사결정 과정의 기준과 분석, 실행 요소가 모두 작동하는 방식으로 이루어진다. 2. 설명 가능한 AI(XAI) 딥러닝의 블랙...2025.11.18
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무기 시스템의 자동화와 미래 전쟁2025.01.201. 무기 시스템의 자동화로 인한 긍정적 영향 무기 시스템 자동화가 이루어지게 되는 경우 얻게 되는 긍정적인 영향으로는 크게 두 가지를 제시할 수 있다. 첫 번째 영향은 바로 참전하게 되는 인원의 감축이다. 참전하는 병력이 많으면 많을수록 자연스럽게 전쟁으로 인한 사상자의 절대량이 늘어나게 된다. 즉 병력과 사상자 수는 정비례한다고 말할 수 있다. 이때 무기 시스템의 자동화가 이루어진다면 실질적으로 전쟁을 할 때 자동무기 시스템 간의 전쟁의 비율이 매우 높아질 것이며 인간 병력의 수는 크게 줄어들 것이다. 따라서 앞서 말한 비례식에...2025.01.20
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