공학윤리 기말고사 A+(데이터 3법 찬반, 인공지능(AI) 면접관 도입 찬반)

문서 내 토픽

1. 데이터 3법

데이터 3법은 개인정보 보호법, 정보통신망 이용촉진 및 정보보호 등에 관한 법률, 신용정보의 이용 및 보호에 관한 법률을 포함합니다. 데이터 3법의 찬성 측은 가명정보 활용으로 개인정보를 보호하면서도 데이터 활용이 가능해져 다양한 산업과 서비스 발전을 기대할 수 있다고 주장합니다. 반대 측은 기업의 권력이 커지고 민감한 데이터 관리에 대한 우려가 있다고 말합니다. 필자는 데이터 3법 제정에 반대하며, 개인정보 보호를 위해 보안 강화와 데이터 관리 주체 변경 등의 방안을 모색해야 한다고 주장합니다.
2. 인공지능 면접관

인공지능 면접관은 공정성과 객관성을 목적으로 도입되었습니다. 인공지능 면접관은 인간 면접관의 단점을 보완하고 예산을 절감할 수 있는 장점이 있습니다. 하지만 과거 데이터의 편향성을 학습하여 차별적인 평가를 내릴 수 있다는 단점도 있습니다. 필자는 인공지능 면접관 도입에 반대하며, 데이터 학습과 알고리즘의 한계로 인해 공정성과 객관성을 훼손할 수 있다고 주장합니다.

Easy AI와 토픽 톺아보기

1. 데이터 3법

데이터 3법은 개인정보 보호법, 정보통신망법, 신용정보법을 통칭하는 용어입니다. 이 법들은 개인정보 보호와 데이터 활용의 균형을 맞추기 위해 제정되었습니다. 개인정보 보호법은 개인정보 수집과 활용에 대한 기준을 마련하고, 정보통신망법은 온라인상의 개인정보 보호를 다룹니다. 신용정보법은 신용정보 관리와 활용에 대한 규제를 다룹니다. 이 법들은 개인정보 보호와 데이터 활용의 균형을 잡는 데 기여하고 있지만, 기술 발전과 사회적 요구에 따라 지속적으로 개선되어야 할 것입니다. 특히 데이터 3법 간의 정합성 제고, 개인정보 보호와 데이터 활용의 균형 유지, 기술 발전에 따른 법적 대응 등이 중요한 과제라고 생각합니다.
2. 인공지능 면접관

인공지능 면접관은 인간 면접관의 한계를 보완하고 객관성과 효율성을 높일 수 있는 기술입니다. 인공지능 면접관은 지원자의 언어, 표정, 행동 등을 분석하여 성격, 역량, 적성 등을 평가할 수 있습니다. 또한 일관된 기준으로 평가를 진행할 수 있어 공정성을 높일 수 있습니다. 그러나 인공지능 면접관이 완전히 객관적이라고 볼 수는 없으며, 알고리즘의 편향성이나 데이터의 한계 등으로 인해 편향된 평가를 내릴 수 있습니다. 따라서 인공지능 면접관의 활용에 있어서는 인간 면접관과의 적절한 조화가 필요할 것입니다. 또한 인공지능 면접관의 평가 기준과 방식에 대한 투명성 확보, 편향성 검증 등의 노력이 필요할 것으로 보입니다.