소개글
"경희대 주제연구"에 대한 내용입니다.
목차
1. 인공지능의 명과 암
1.1. 인공지능 기술의 정의와 발전
1.2. 인공지능 기술의 주요 응용 분야
1.2.1. 머신러닝 기술
1.2.2. 딥러닝 기술
1.3. 인공지능이 불러오는 문제점과 사례
1.3.1. 윤리·도덕적 문제
1.3.2. 안정성의 문제
1.3.3. 범죄·사생활 문제
1.3.4. 사회적 문제
1.4. 인공지능 규제와 윤리 마련의 필요성
1.4.1. 이용자 윤리 교육
1.4.2. 법적 제도화 및 처벌 강화
1.4.3. 보안 기술 개발과 예방 방안
1.5. 바람직한 인공지능 기술 활용을 위한 노력
1.5.1. 개인의 윤리의식 함양
1.5.2. 개발자의 책임과 노력
1.5.3. 법적 책임 체계 마련
2. 참고 문헌
본문내용
1. 인공지능의 명과 암
1.1. 인공지능 기술의 정의와 발전
인공지능(artificial intelligence)은 인간의 인식 판단·추론·문제해결·언어나 행동지령·학습기능과 같은 인간의 두뇌작용과 같이 컴퓨터 스스로 추론·학습·판단하면서 작업하는 시스템이다. 인공지능 연구는 컴퓨터 탄생과 거의 같은 시기에 시작되었다. 1956년 다트머스 대학에 모인 연구가들은 '인공지능'이라는 명칭 하에 인간의 지적 기능을 모방한 기계의 연구를 적극적으로 개시하였는데, 인공지능 명칭은 여기에서 유래되었다.
이후 인공지능 기술은 꾸준히 발전해왔다. 머신러닝 기술의 발달로 인공지능은 스스로 학습하며 발전할 수 있게 되었고, 딥러닝 기술의 등장으로 자연어 처리, 음성 인식, 이미지 분석 등 다양한 분야에서 뛰어난 성능을 보이게 되었다. 이를 바탕으로 인공지능은 우리 생활 전반에 널리 활용되고 있다. 스마트폰 지도 앱의 길찾기, 편의점 계산대의 무인 결제, 공항의 출입국 심사 등 일상 속 다양한 분야에서 인공지능이 활용되고 있는 것이다.
이렇듯 인공지능 기술은 지속적으로 발전하면서 우리 생활에 큰 변화를 가져오고 있다. 편리하고 효율적인 인공지능 기술의 발전은 향후 인간의 삶을 혁신적으로 개선할 것으로 기대된다. 그러나 이와 동시에 인공지능이 불러올 수 있는 문제점들도 간과할 수 없다.
앞으로 인공지능 기술의 발전 방향과 그로 인한 영향을 면밀히 검토하며, 인공지능을 보다 바람직한 방향으로 활용하기 위한 노력이 필요할 것이다.
1.2. 인공지능 기술의 주요 응용 분야
1.2.1. 머신러닝 기술
머신러닝 기술은 인공지능의 한 분야로, 경험적 데이터를 기반으로 스스로 학습하고 예측을 수행하며 성능을 향상시키는 시스템과 이를 위한 알고리즘을 연구하고 구축하는 기술이다. 주요 특징으로는 데이터 분석을 통한 패턴 인식, 학습 능력 향상, 복잡한 문제 해결이 가능하다는 점을 들 수 있다.
대표적인 머신러닝 기술의 응용 분야로는 다음과 같은 것들이 있다. 첫째, 앱 사용자의 선호도 데이터 분석을 통한 추천 기능이다. 사용자의 이용 패턴을 학습하여 개인화된 콘텐츠와 서비스를 추천함으로써 사용자 경험을 향상시킨다. 둘째, 머신러닝의 얼굴 탐지 기술을 활용하여 사진 속 사람들을 자동으로 태깅하는 기능이다. 이를 통해 사용자의 편의성을 높일 수 있다.
이처럼 머신러닝 기술은 다양한 분야에서 활용되며, 사용자의 편의성과 효율성을 제고하는데 기여하고 있다. 그러나 이러한 기술의 발전이 사회에 미치는 부작용도 있다는 점에 주목할 필요가 있다. 이에 대한 내용은 후술할 것이다.
1.2.2. 딥러닝 기술
딥러닝 기술이란 인공 신경망(ANN: artificial neural network)을 기반으로 구축한 한 기계 학습 기술이다. 컴퓨터가 여러 데이터를 이용해 마치 사람처럼 스스로 학습할 수 있게 하기 위해 고안된 방법이다.
딥러닝 기술은 실제 사물과 유사한 정교한 이미지 생성, 안면 인식, 기계 번역, 음성 인식 등 다양한 영역에서 활용되고 있다. 이미지 인식 분야에서는 딥러닝 기술을 활용하여 제품의 불량 부분을 감지하는 비전 검사 시스템을 개발하거나, 편의점 셀프계산대에서 고객이 구매한 물품을 자동으로 인식하여 계산하는 데 이용되고 있다. 영화관의 방범 CCTV에서도 딥러닝 기술이 적용되어 이상 행동을 실시간으로 감지할 수 있다. 또한 챗봇이나 음성봇에서 자연어 처리 기술과 딥러닝을 결합하여 사용자와 자연스러운 대화를 나눌 수 있게 되었고, 영어 회화 학습을 돕는 AI 튜터도 등장했다.
이처럼 딥러닝 기술은 다양한 분야에서 활용도가 높아지고 있지만, 그에 따른 문제점도 대두되고 있다. 알고리즘에 존재하는 편견으로 인한 차별, 자율주행차 사고와 같은 안전성 문제, 딥페이크를 통한 디지털 성범죄와 가짜 뉴스 확산 등 윤리적, 사회적 문제가 발생하고 있다. 또한 인공지능 기술을 선점한 기업들이 고급 일자리를 독점하면서 새로운 계급 구조인 '플랫폼 스타'가 형성되고 있다는 지적도 있다.
이에 따라 인공지능 기술을 보다 바람직하게 활용하기 위해서는 이용자와 개발자의 윤리의식 함양, 불법 콘텐츠에 대한 법적 규제 강화, 보안 기술 개발 등 다각도의 노력이 필요할 것으로 보인다.
1.3. 인공지능이 불러오는 문제점과 사례
1.3.1. 윤리·도덕적 문제
인공지능 기술은 윤리와 도덕적 문제를 야기한다. 인공지능 알고리즘에 의해 불가피하게 발생할 수 있는 편향성과 차별은 가장 대표적인 윤리·도덕적 문제라 할 수 있다.
인공지능은 기계학습 알고리즘을 통해 구현되는데, 이 알고리즘은 학습 데이터에 의해 영향을 받는다. 그런데 현실 세계의 데이터에는 인간의 편향이 반영되어 있어, 이를 학습한 인공지능은 인간의 편견과 차별을 학습하게 되고 이를 반복하게 된다. 예를 들어 채용 절차에서 남성 지원자를 여성 지원자보다 채용할 확률이 높게 나오는 인공지능 시스템이 개발되었다는 연구 결과가 있다. 이는 채용 데이터에 내재된 성차별이 알고리즘에 반영된 것이다.
또한 인공지능의 자율적 판단 능력 향상에 따라 발생할 수 있는 윤리적 딜레마도 우려되고 있다. 대표적인 예가 자율주행차의 트롤리 딜레마 문제다. 자율주행차가 사고 상황에 처했을 때 누구를 보호해야 할지 결정해야 하는데, 이는 윤리적 선택이 될 수밖에 없다. 자율주행차는 자신의 탑승자를 보호할 것인지, 아니면 다른 사람의 생명을 구할...
참고 자료
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