ㅁ AI 및 사회

ㅇ 정의: AI 및 사회는 인공지능 기술이 사회에 미치는 영향을 분석하고, 이를 통해 발생하는 윤리적, 법적, 사회적 문제를 해결하기 위한 연구 분야이다.

ㅇ 특징: 기술의 발전과 함께 사회적 영향력이 확대되고 있으며, 데이터 편향, 프라이버시 침해, 자동화로 인한 일자리 감소 등의 이슈가 포함된다.

ㅇ 적합한 경우: AI 기술이 대중적으로 활용되는 영역에서 윤리적 기준 설정이 필요할 때, 사회적 합의가 요구될 때.

ㅇ 시험 함정: AI의 기술적 구현과 사회적 영향 구분 실패, 윤리적 문제를 단순 기술적 문제로 해석하는 오류.

ㅇ 시험 대비 “패턴 보기” 예시:

1. AI 기술은 윤리적 문제를 전혀 발생시키지 않는다. (X)
2. 데이터 편향은 AI 윤리에서 주요한 문제로 다뤄진다. (O)

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1. AI Ethics

ㅇ 정의: AI Ethics는 인공지능 기술의 개발 및 활용 과정에서 윤리적 기준을 설정하고, 이를 준수하기 위한 원칙과 가이드라인을 제공하는 분야이다.

ㅇ 특징: 데이터 편향, 프라이버시 보호, 책임성, 투명성 등 다양한 윤리적 문제를 포함하며, 국제적 규범과 법적 기준이 점차 중요해지고 있다.

ㅇ 적합한 경우: AI 기술이 인간의 권리와 가치에 영향을 미칠 가능성이 있을 때, 사회적 신뢰 확보가 필요할 때.

ㅇ 시험 함정: 윤리적 문제를 기술적 해결로만 접근하거나, 윤리적 기준을 지나치게 일반화하여 적용하는 실수.

ㅇ 시험 대비 “패턴 보기” 예시:

1. AI Ethics는 데이터 편향 문제를 해결하기 위한 기술적 접근만을 포함한다. (X)
2. AI 윤리적 기준은 인간과 기술 간의 신뢰를 형성하는 데 중요한 역할을 한다. (O)

ㅁ 추가 학습 내용

Explainable AI(XAI)와 AI Governance는 AI Ethics와 관련된 중요한 개념으로, 시험 문제에 출제될 가능성이 높습니다. 이 두 개념을 학습 노트에 추가하여 대비할 수 있도록 아래와 같이 정리합니다.

1. Explainable AI(XAI):
– 정의: AI의 결정 과정을 인간이 이해할 수 있도록 설명하는 기술.
– 중요성: 윤리적 투명성과 책임성을 강화하여 AI의 신뢰성을 높임.
– 역할: AI가 내린 결정을 해석 가능하게 만들어, 오류나 편향을 식별하고 수정할 수 있는 기반 제공.
– 예시: 의료 진단 시스템에서 AI가 특정 진단을 내린 이유를 의료진에게 명확히 설명하는 기능.

2. AI Governance:
– 정의: AI 기술의 개발, 배포, 사용을 감독하고 규제하는 체계.
– 구성 요소: 윤리적 기준, 법적 규범, 정책, 프로세스 등.
– 중요성: AI 기술이 사회적, 윤리적, 법적 기준을 준수하도록 보장.
– 역할: AI의 잠재적 위험을 관리하고, 공정성과 안전성을 유지하며, 기술의 사회적 수용성을 증진.
– 예시: 정부나 기업이 AI 기술 사용에 대한 윤리적 가이드라인과 규제를 설정하는 사례.

이 두 개념은 AI의 윤리적 활용과 책임감 있는 기술 개발을 위한 핵심 요소로, 시험 대비에 있어 반드시 이해하고 숙지해야 합니다.