ㅁ AI 및 사회

ㅇ 정의:
AI 기술이 사회 전반에 미치는 영향과 그로 인해 발생하는 다양한 사회적, 환경적 문제를 분석하고 해결책을 모색하는 분야.

ㅇ 특징:
– 기술 발전과 함께 사회적 책임 논의가 증가.
– 환경, 윤리, 경제적 불평등 등 다양한 측면에서 영향.

ㅇ 적합한 경우:
– AI 기술 도입이 사회적, 환경적 변화와 밀접히 연결된 경우.
– 기술 혁신이 사회적 책임과 조화를 이뤄야 하는 경우.

ㅇ 시험 함정:
– 기술적 개념과 사회적 논의의 경계를 혼동할 가능성.
– 환경적 영향과 윤리적 이슈를 단순화하여 이해하는 경우.

ㅇ 시험 대비 “패턴 보기” 예시:
– O: “AI 기술 발전은 환경적 영향을 고려해야 한다.”
– X: “AI는 사회적 영향을 미치지 않는다.”

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1. Climate Impact of AI

ㅇ 정의:
AI 기술 개발 및 사용 과정에서 발생하는 탄소 배출과 같은 환경적 영향을 분석하고 이를 줄이기 위한 방법을 연구하는 분야.

ㅇ 특징:
– 대규모 데이터 센터와 연산 자원 사용으로 인한 높은 에너지 소비.
– AI 모델의 복잡성이 증가할수록 환경적 부담도 증가.

ㅇ 적합한 경우:
– 대규모 AI 모델을 개발하거나 사용하는 기업이 환경적 책임을 고려해야 하는 경우.
– 지속 가능한 기술 개발이 중요한 연구 및 산업 분야.

ㅇ 시험 함정:
– AI의 긍정적 효과만 강조하고 환경적 비용을 간과하는 경우.
– 탄소 배출 감소 방법을 구체적으로 이해하지 못하는 경우.

ㅇ 시험 대비 “패턴 보기” 예시:
– O: “AI 모델 학습은 높은 에너지 소비를 요구한다.”
– X: “AI 기술은 환경적으로 무해하다.”

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ㅁ 추가 학습 내용

1. AI 모델의 에너지 효율 개선 방법:
– 경량화 모델: AI 모델의 크기를 줄이고 계산량을 감소시켜 에너지 소비를 낮추는 방법. 예를 들어, 모델 압축, 지식 증류, 양자화 기법 등을 활용.
– 효율적인 데이터센터 설계: 데이터센터의 냉각 시스템 개선, 재생 가능 에너지 사용 확대, 고효율 서버 도입 등을 통해 에너지 사용을 최적화.

2. 관련 국제적 규제 및 정책:
– 탄소 배출 규제: 각국의 정부와 국제 기구에서 설정한 탄소 배출 감축 목표와 규제. 예를 들어, 파리 협정의 목표와 이를 준수하기 위한 각국의 정책.
– 데이터센터와 IT 산업에 대한 에너지 효율 기준: 국제 표준화 기구(ISO) 및 에너지 스타(Energy Star) 프로그램에서 제시하는 에너지 효율 기준.

3. AI 기술이 환경 문제 해결에 기여할 수 있는 사례:
– 기후 변화 예측: AI를 활용한 대규모 데이터 분석 및 기후 모델링을 통해 정확한 기후 변화 예측 가능.
– 에너지 최적화: 스마트 그리드와 같은 시스템에서 AI를 사용해 에너지 소비 패턴 분석 및 최적화.
– 환경 모니터링: AI 기반 드론이나 센서를 통해 대기 오염, 수질 오염 등을 실시간으로 감시.
– 재생 가능 에너지 관리: 태양광, 풍력 등 재생 가능 에너지의 효율적인 배치와 관리에 AI 활용.