ㅁ 미래 전망

ㅇ 정의:
AI 기술이 발전함에 따라 다양한 산업 분야에서 AI 기반 시스템이 미래에 미칠 영향을 분석하고 예측하는 활동.

ㅇ 특징:
– 기술 발전 속도와 사회적 수용성에 따라 달라질 수 있음.
– 다양한 시나리오를 기반으로 한 예측이 중요함.

ㅇ 적합한 경우:
– 특정 산업에서 AI 기술 도입의 장기적 효과를 분석할 때.
– AI 기술이 사회적, 경제적 변화를 유발할 가능성을 평가할 때.

ㅇ 시험 함정:
– 지나치게 낙관적이거나 비관적인 시나리오만 제시하는 경우.
– 기술적 세부 사항을 간과하고 일반적인 예측에 의존하는 경우.

ㅇ 시험 대비 “패턴 보기” 예시:
1. 미래 전망은 단기적 기술 발전에만 초점을 맞춘다. (X)
2. 다양한 시나리오 기반의 분석이 미래 전망에서 중요하다. (O)

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1. Robot Systems

ㅇ 정의:
AI 기술을 활용하여 물리적 작업을 수행할 수 있는 로봇 시스템을 개발하고 적용하는 기술.

ㅇ 특징:
– 센서, AI 알고리즘, 하드웨어 통합이 필수적.
– 자율성, 학습 능력, 인간-로봇 상호작용 등이 주요 요소.

ㅇ 적합한 경우:
– 제조업, 물류, 의료 등에서 작업 효율성을 높이고자 할 때.
– 위험한 환경에서 인간을 대신하여 작업해야 할 때.

ㅇ 시험 함정:
– 로봇 시스템을 단순히 물리적 기계로만 이해하는 경우.
– AI 기술의 역할을 과소평가하거나 과대평가하는 경우.

ㅇ 시험 대비 “패턴 보기” 예시:
1. Robot Systems는 AI 기술이 필요하지 않다. (X)
2. Robot Systems는 인간의 작업을 보완하거나 대체할 수 있다. (O)

ㅁ 추가 학습 내용

Robot Systems와 관련하여 추가적으로 학습할 개념을 정리하면 다음과 같습니다.

1. 로봇 윤리(Robot Ethics)
– 로봇이 자율적으로 의사결정을 할 때 발생할 수 있는 윤리적 딜레마에 대해 학습.
– 로봇의 행동이 인간에게 미칠 수 있는 영향을 분석.
– 로봇의 윤리적 설계와 프로그래밍 원칙 이해.
– 로봇과 인간 간의 상호작용에서 발생할 수 있는 도덕적, 철학적 문제 탐구.
– 관련 사례: 자율주행차의 사고 상황에서의 선택, 의료 로봇의 치료 우선순위 결정 등.

2. AI 기반 로봇의 데이터 보안 및 프라이버시 문제
– 로봇이 수집한 데이터의 보안 유지 방법 학습.
– 데이터의 무단 접근, 유출, 오용을 방지하기 위한 기술적 조치 이해.
– 로봇이 수집한 개인 정보와 프라이버시 보호를 위한 법적, 윤리적 고려사항 숙지.
– 관련 사례: 스마트 로봇이 기록한 음성 데이터 유출 사건, 감시 로봇의 사생활 침해 문제 등.

3. 법적 및 사회적 논의
– 로봇 윤리와 데이터 보안 문제와 관련된 주요 법률과 규제 검토.
– 사회적 합의와 정책적 방향성을 이해하기 위한 논의 학습.
– 국제적 동향과 사례: 유럽연합의 AI 윤리 가이드라인, 각국의 데이터 보호법 등.

시험 대비를 위해 위의 개념과 사례를 구체적으로 조사하고, 관련 법적 및 사회적 논의를 정리해 두는 것이 중요합니다.