[인공지능][통합사회][세특] 기술과 사회적 문제를 융합적으로 분석하고 법적, 윤리적 해결책을 제시하는 능력을 보여줄 수 있는 주제와 예시

소개

'세특... 대체 어떻게 채우는 건데?'라고 고민하고 있다면, 다음 세특 예시를 통해 나만의 매력적인 세특을 완성해보세요.

2026학년도 학종에서 다른 평가 요소들이 빠지면서 과세특의 중요도는 더욱 높아졌습니다. 하지만 공부로 바쁜 상황에서 따로 시간을 내어 세특을 꼼꼼하게 준비하는 것은 부담스러운 일입니다.

좀 더 효율적이고 효과적으로 세특을 작성하려면, 잘 작성된 세특 예시를 참고하여 모방하는 것이 좋습니다.

어디서부터 어떻게 준비해야 할지 막막한 학생들은 이 세특 예시를 참고하여 비슷하게 작성해보세요. 자신만의 색깔을 덧붙이면 매력적인 나만의 생기부를 완성할 수 있습니다.

이 자료에는 입학사정관에게 어떤 점을 어필할 수 있는지도 소개되어 있습니다. 이 점을 잘 고려하면 자신이 어떤 인재인지를 잘 보여줄 수 있는 탄탄한 생기부를 완성할 수 있습니다.

세특 예시뿐만 아니라, 매력적인 생기부를 만들 수 있는 심화 탐구 보고서도 준비되어 있습니다. 탐구 보고서 예시도 잘 활용하여 효율적으로 시간 관리를 해보세요.

목차

1. 인공지능: 차별 재생산
2. 각국의 인공지능 관련 법안 비교 분석
3. 인공지능의 창작물을 예술작품으로 인정할 수 있는가
4. 인공지능: 일자리에 미치는 영향
5. 자율형 AI로봇의 범죄
6. AI 발전으로 인한 사이버 범죄와 무인 공격 증가
7. AI의 발전이 인류의 지배력을 초월한다면

본문내용

1. 인공지능: 차별 재생산
『세부 능력 및 특기 사항』
기존 데이터의 차별성이 인공지능에 의해 확대 재생산될 수 있다는 문제의식을 갖고, 인공지능 채용 시스템, 얼굴 인식 기술에서 발생한 인종·성별 편향 사례에 대한 탐구를 진행함. 실제 발생한 인공지능 차별 사례들을 조사함. 미국의 대형 기업 채용 AI가 여성 지원자에게 불리한 평가를 내린 사건, 얼굴 인식 소프트웨어가 유색인종의얼굴 인식 정확도가 낮았던 사례 등을 분석함. 데이터 편향이 AI 의사결정 과정에 미치는 영향을 도식화하고, 공정성 알고리즘, 데이터 정제 등 해결방안을 탐구함. 보고서에서는 인공지능 차별을 단순한 '기술적 오류'가 아닌, 사회 구조적 문제와 연관지어 분석함. 차별이 드러난 사례의 원인을 비대표성 샘플링, 라벨링 과정의 인간 편향 등으로 구체적으로 설명하고, 해결을 위해 '다양성을 고려한 데이터 수집', 'AI 투명성 강화', '정기적 감시체계 마련' 등을 제시함. 급우들의 이해를 돕기 위해 실제 사례를 만화 형식으로 풀어내고, AI가 차별적 결정을 내리는 과정을 단계별로 시각화함. 왜곡된 데이터, 편향된 모델, 차별적 결과라는 흐름을 직관적으로 보여주어 급우들의 적극적인 토론을 이끌어 냄. 인공지능 기술이 사회적 책임을 다할 수 있도록 하는 방향을 연구하고 싶다는 포부를 밝힘.

왜 이 주제인가?
인공지능 채용 시스템과 얼굴 인식 기술에서 발생한 인종·성별 편향 문제를 탐구하는 주제입니다. 실제 발생한 차별 사례들을 조사하고, AI의 데이터 편향이 의사결정에 미치는 영향을 분석하고, 해결 방안을 제시해 보세요. 입학사정관에게 이 활동을 통해 기술적 문제에 대한 비판적 사고와 사회적 책임을 다하려는 태도, 그리고 분석적 문제 해결 능력을 평가받을 수 있습니다.

탐구 활동에 도움이 되는 자료
<관련 도서>
- 박태웅의 AI 강의/ 박태웅/ 한빛비즈

참고자료

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