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AI 인공지능 윤리 보고서: 딥페이크의 피해사례와 해결방안2025.01.281. 딥페이크의 등장 딥페이크(Deepfake)는 딥러닝(Deep Learning)과 페이크(Fake)의 합성어로, 원본 이미지나 동영상 위에 원본과 무관한 이미지를 중첩하거나 결합하는 방식으로 만들어진 편집물을 말한다. 딥페이크 기술은 과거의 역사적 사실이나 인물을 사실적으로 재현하거나, 청각장애인을 위한 인공 음성을 생성하는 등 긍정적 활용 사례를 보여주고 있지만, 정치적 및 경제적 목적으로 악용될 가능성에 대한 우려도 제기되고 있다. 2. 딥페이크 기술 남용의 현실 딥페이크 기술은 주로 포르노그래피 분야에서 악용되고 있으며, ...2025.01.28
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생성형 인공지능이 집단지성을 갖게 되면 인간과의 전쟁을 일으킬 가능성2025.05.081. 인공지능 개요 인공지능은 컴퓨터 시스템이 사람의 학습, 추론, 의사결정 등 인간의 지능적인 작업을 모방하고 수행하는 능력을 갖춘 기술을 의미합니다. 인공지능은 기계학습, 딥러닝, 자연어 처리, 컴퓨터 비전 등의 다양한 기술과 분야에서 발전해왔습니다. 2. 집단지성 개념 집단지성은 다수의 개별적인 지식과 의견을 집합체로서 활용하여 문제를 해결하거나 결정을 내리는 개념입니다. 여러 사람의 지식과 아이디어를 모아 다양한 관점과 풍부한 정보를 얻을 수 있으며, 집단의 지성이 개별의 능력을 초월할 수 있는 특징을 가지고 있습니다. 3....2025.05.08
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[A+영어 글쓰기] AI 영문 에세이- 인공지능의 미래 (장점, 개선점, 윤리적 이슈) (레퍼런스 포함)2025.04.301. AI의 산업 전반에 걸친 잠재력 인공지능(AI)은 의료, 금융, 교통 등 다양한 산업에서 혁신을 가져오고 있다. 의료 분야에서는 질병 진단과 맞춤형 치료 계획 수립에 활용되고, 금융 분야에서는 사기 탐지와 투자 전략 최적화에 활용되며, 교통 분야에서는 교통 흐름 개선과 지속 가능한 교통 수단 개발에 활용되고 있다. 2. AI 안전성 및 통제력 문제 AI 기술의 발전에 따라 기계가 통제를 벗어나거나 인간에게 위협이 될 수 있다는 우려가 있다. 이를 해결하기 위해 AI 개발 및 활용에 대한 윤리 지침 마련과 안전장치 구축이 필요하...2025.04.30
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인공지능이 경영에 미치는 영향과 발전 방향2025.05.151. 인공지능과 경영 인공지능은 경영자에게 다양한 도움을 줄 수 있습니다. 일정 조율, 사무 작업 지원, 문서 출력 및 인쇄 등의 역할을 수행할 수 있습니다. 또한 개인의 능력 격차를 완화시켜 비전문가도 전문가 수준의 결과를 낼 수 있습니다. 2. 인공지능의 장단점 인공지능의 장점은 개인 능력 격차 완화, 전문가 수준의 결과 도출 등입니다. 단점으로는 인공지능의 범죄나 문제에 대한 법적, 윤리적 책임 소재가 불분명하다는 점입니다. 알고리즘 작성자, 사용자, 인공지능 자체 중 누구에게 책임을 물어야 할지 판단하기 어려운 상황이 발생할...2025.05.15
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인공지능의 보편적 활용 영역과 그 가능성 확대2025.01.241. 아마존의 인공지능 활용 사례 아마존은 지난해 컨퍼런스에서 인력을 대신할 수 있는 다양한 인공지능 로봇을 선보였다. 이 로봇 라인은 이르면 올해부터 아마존 창고에서 업무를 수행할 것으로 보인다. 아마존의 이 로봇은 아마존의 연간 배달 물량인 1,300만개에 달하는 패키지를 분류하는 작업을 수행 가능하다. 이 작업은 현재 수십만 명의 아마존 소속 노동자들이 담당하고 있는 일이다. 아마존의 자료에 의하면 컴퓨터 비전과 인공지능 기반의 로봇 스패로우는 제품 재고의 약 65%에 달하는 물량을 식별한 뒤 품목 손상 여부를 확인하고 폐기하...2025.01.24
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인공지능기술의 발전과 인권침해, 민주주의에 대한 위험성 및 대응방안2025.01.251. 인공지능 알고리즘의 본질 인공지능 시스템의 알고리즘은 업무처리에 있어 그 작업 진행 과정을 이해하고 최적화된 서비스를 제공하도록 설계되어 있기 때문에 현대의 많은 기업의 채용 및 평가와 같은 인사 실무와 학교의 학사관리, 은행의 대출업무와 신용평가, 행정서비스 등과 같이 다양한 산업분야에서 그 활용이 증가하고 있다. 그러나 이러한 인공지능 시스템은 그 활용 목적을 위해 설계된 프로그램에 따라 효율적·자율적으로 결정과 판단을 내릴 뿐이므로 알고리즘상의 작업은 설계자의 의도된 목적에 구속될 수밖에 없다는 기술적 특징을 가지게 된다...2025.01.25
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인공지능 기술을 도입하여 비지니스를 혁신한 사례와 윤리적/사회적 문제2025.01.181. 인공지능 기술을 도입한 기업 사례 세계적으로 인공지능 기술 발전에 따라 다양한 산업에서 기업 경영활동의 혁신과 새로운 분야의 사업을 확장하고 있습니다. 특히 플랫폼 서비스 기업들이 인공지능 기술을 활용하여 서비스 품질 향상, 고객 경험 개선, 운영 효율성 제고 등의 성과를 거두고 있습니다. 대표적인 사례로 카카오의 챗봇 서비스, 카카오뱅크의 상담 챗봇, 카카오택시의 스마트 호출 서비스, 멜론의 음악 추천 챗봇 등을 들 수 있습니다. 2. 인공지능 기술의 핵심 기술 인공지능 기반 챗봇 기술에는 다음과 같은 핵심 기술들이 적용되고...2025.01.18
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생성형 AI와 윤리적 문제2025.01.171. 생성형 AI의 발전과 문제점 생성형 AI 기술의 발전으로 인해 뉴스, 기사 작성뿐만 아니라 소설 창작 영역까지 확대되고 있음. 챗GPT와 같은 대화형 AI 모델의 등장으로 사용자가 급격히 증가하고 있으며, 이로 인해 교육 현장에서 표절 우려가 제기되고 있음. 또한 AI를 활용한 음원 생성 사례에서 저작권 침해 문제가 발생하고 있음. 2. 생성형 AI 창작물의 법적 및 윤리적 문제 생성형 AI 창작물에 대한 법적 보호 근거 마련이 필요함. 유럽연합에서는 AI 창작물에 '인공지능 생성' 라벨 부착과 AI 의사결정 과정 공개 의무화...2025.01.17
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데이터베이스 인공지능기반 4차 산업혁명 시대에 접어들었습니다2025.05.111. 인공지능 시대에 데이터베이스의 필요성과 중요성 데이터베이스는 다수의 업무에 공통으로 필요한 데이터를 결합해 저장한 집합체로 데이터를 효율적으로 처리하기 위하여 개발되었다. 과거에는 데이터를 파일 형태로 저장하는 방식만을 사용해야했지만, 데이터베이스 시스템을 이용하면 데이터의 중복을 최소화하고 데이터의 공유, 데이터의 일관성을 유지할 수 있다. 또한 인공지능이 생성한 수많은 데이터를 구조화하고 표준화할 수 있는 수준의 데이터베이스가 존재해야 인공지능의 학습과 긍정적인 활용, 사회의 유익을 실현할 수 있다. 따라서 데이터베이스는 ...2025.05.11
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인공지능의 보편적 활용 영역과 그 가능성2025.01.241. 인공지능 활용의 기업사례 - 스캐터랩 '이루다' 국내 IT기업인 스캐터랩이 '이루다' 서비스를 내놓고 많은 논란이 있는 상황에서 이루다는 '너의 첫 AI친구'라는 캐치프레이즈로 AI 채팅로봇을 의미한다. 실제 사람과 같이 오타와 속어를 섞어 대화하고 인공지능 윤리에 대한 사회적 합의에 부합하지 못한다는 비판과 함께 운영 서비스를 종료하고 최근 다시 업데이트 되어 세상에 공개되었다. 2. 윤리적 쟁점을 통한 관점 적용 이루다 사태에서 알 수 있는 것은 정부가 인공지능과 관련한 공공사업을 추진할 때 지켜야 할 윤리원칙이 미흡했다는...2025.01.24
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