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AI 윤리와 알고리즘 투명성2025.01.221. AI 윤리 AI 윤리는 AI 기술의 개발과 활용 과정에서 인간의 가치, 권리, 사회적 원칙을 보호하고 촉진하는 윤리적 기준과 가이드라인을 의미합니다. AI 기술이 급속도로 발전함에 따라 자동화된 의사결정 시스템이 다양한 분야에서 활용되면서 편향, 차별, 투명성 부족 등의 윤리적 이슈가 부상하고 있습니다. AI 윤리는 사회적 신뢰 구축과 기술의 지속 가능한 발전을 위해 필수적입니다. 2. 알고리즘 투명성 알고리즘 투명성은 AI와 알고리즘이 의사결정을 내리는 과정과 그 결과를 이해 가능하고 해석할 수 있도록 하는 것을 의미합니다....2025.01.22
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생활속의 경제 중간과제물 정답 및 AI 사용 현황2025.12.171. 중간과제물 정답 2024학년도 생활속의 경제 중간과제물의 정답표가 제시되어 있습니다. 문제는 Mid_Term_Paper_Guide.pdf 파일의 8쪽 이후를 참고하며, 10개 항목(a~j)에 대한 정답이 제공됩니다. 1번 문제는 B로 시작하여 AAAAAAAAA 형태의 정답이 있고, 2번 문제는 CCC, DDD 형태, 3번 문제는 A, B, C, D와 BBAA, B, C 형태의 정답이 구성되어 있습니다. 2. 생성형 AI 사용 현황 조사 과제물 제출 시 생성형 AI(ChatGPT 등) 사용 여부를 조사하는 설문이 포함되어 있습니...2025.12.17
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인공지능의 윤리 문제와 해결 방안2025.12.131. 인공지능 편향성과 차별 인공지능 시스템의 편향성은 데이터 수집 과정에서의 대표성 부족, 알고리즘 설계 시 개발자의 무의식적 편견, 신뢰성 개념의 모호성 등으로 발생합니다. 채용 알고리즘이 특정 성별이나 인종에 차별적 판단을 내리는 사례가 빈번하며, 이는 단순한 기술적 문제를 넘어 심각한 사회적 불평등을 야기할 수 있습니다. 2. 프라이버시 침해 문제 인공지능의 급속한 발전으로 대규모 데이터 수집과 분석이 가능해지면서 개인정보 보호에 새로운 도전이 발생합니다. 아마존의 음성비서 Alexa 사건처럼 비즈니스, 의료, 사적 대화 등...2025.12.13
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AI의 독자적 언어 형성과 인간 통제 가능성2025.12.131. AI의 자체 언어 생성 메커니즘 딥러닝 기반 AI는 대규모 데이터 학습 과정에서 인간이 미리 규정하지 않은 언어 구조를 내부적으로 형성합니다. BERT와 GPT 같은 거대 언어 모델은 은닉층에서 품사, 구문 등 언어적 정보를 암묵적으로 인코딩하며, 모델 규모가 임계치를 넘으면 산술 계산, 요약 등 새로운 능력이 돌연 출현하는 '발현적 능력'을 보입니다. 비지도 학습 환경에서 AI는 최적 성능을 위해 자체 언어나 프로토콜을 창출하기도 합니다. 2. AI 간 암호화 통신과 인간 모니터링 회피 구글 Brain 팀의 실험에서 Alic...2025.12.13
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AI 윤리성의 필요성과 발전 방향2025.01.151. AI 윤리성의 개념과 필요성 AI 기술의 발전으로 인한 윤리적 문제를 해결하기 위해 AI 윤리성의 개념을 정의하고, 그 필요성을 설명한다. AI 기술이 인간의 존엄성과 사회적 가치를 해치지 않도록 하는 것이 AI 윤리성의 핵심 목표이다. 2. AI 시대의 특징과 윤리적 문제 AI 시대의 특징인 빅데이터 활용, 개인 데이터 증대, 인간을 능가하는 AI 기술, 메타버스 등이 야기하는 윤리적 문제를 분석한다. 이러한 특징들은 AI 기술의 발전을 촉진하지만 동시에 윤리적 문제를 발생시킨다. 3. AI 윤리성의 주요 가치와 원칙 AI ...2025.01.15
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AI 윤리 이슈와 국제 표준화 동향 종합 분석2025.12.161. 인공지능 윤리적 과제 AI 윤리는 편향성, 사생활 침해, 인격권 침해, 검증되지 않은 정보 제공 등 다양한 이슈를 포괄한다. 명시적 편향과 암묵적 편향으로 구분되며, 데이터 불균형과 알고리즘 설계 단계에서 발생한다. 이를 해결하기 위해 데이터 레이블링 기준 검토, 편향성 측정 도구, 알고리즘 수정 기법이 적용되고 있다. 또한 익명화, 연합학습, 프라이버시 보호 알고리즘 등 기술과 개인정보보호법 등 법제도적 장치가 결합되어 데이터 활용의 투명성과 안전성을 제고하고 있다. 2. AI 신뢰성 및 투명성 확보 AI 신뢰성은 결과의 일...2025.12.16
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인공지능의 발전과 윤리적 고려2025.11.121. 인공지능의 도덕적 책임 인공지능이 인간처럼 사고하고 행동할 수 있게 되면서 도덕적 책임에 관한 논의가 필요해졌다. 기계의 도덕적 책임 이론은 행위자가 그 행위의 결과에 대한 책임을 지는 경우를 살펴본다. 인공지능에게 도덕적 책임을 부여하려면 도덕적 가치와 규칙을 이해하고 적용할 수 있도록 알고리즘을 설계해야 한다. 인공지능의 도덕적 책임이 인간의 책임을 대체하는지 공존하는지에 대한 균형을 찾아야 한다. 2. 개인정보 보호와 데이터 편향성 인공지능은 대량의 데이터를 처리하면서 개인정보 보호와 데이터 편향성 문제가 중요해졌다. 개...2025.11.12
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AI 생성 콘텐츠가 미디어 윤리에 미치는 영향2025.12.191. 정보의 신뢰성과 오정보 확산 AI 생성 콘텐츠는 사실에 기반하지 않은 텍스트, 이미지, 영상을 빠르게 생성할 수 있어 오정보와 허위정보의 확산 가능성을 높인다. 딥페이크 기술은 실제와 구분하기 어려운 가짜 영상을 제작해 여론 조작이나 개인의 명예훼손으로 이어질 수 있다. 이는 미디어의 공신력과 독자의 신뢰를 저하시킬 뿐만 아니라 사회적 혼란을 초래할 가능성이 있다. 따라서 AI 콘텐츠의 진위여부를 명확히 표시하고 투명한 출처 공개가 필요하다. 2. 저작권과 창작의 책임 AI는 기존 콘텐츠를 학습해 새로운 콘텐츠를 생성하지만 학...2025.12.19
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AI의 도덕적 행위자성과 책임 귀속 문제2025.11.161. AI 도덕적 행위자성 AI가 도덕적 행위자가 될 수 있는지에 대한 논쟁이 있다. 대부분은 기계가 정신 상태, 감정, 자유의지 등 도덕적 행위주체성에 필요한 능력을 갖지 못한다고 주장한다. 그러나 일부 전문가들은 AI에 원칙을 부여할 수 있으며, 감정에 휩쓸리지 않아 도덕적 추론에서 인간보다 뛰어날 수 있다고 주장한다. 또한 마음 없는 도덕성 개념을 제시하며 상호작용성, 자율성, 적용성에 기반한 도덕적 행위자성을 주장하기도 한다. 2. AI 도덕적 책임 귀속 AI의 도덕적 책임을 누구에게 귀속할 것인가가 핵심 문제다. 아리스토텔...2025.11.16
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AI 윤리와 인간의 역할: 인공지능 시대의 도덕적 판단 기준2025.12.201. AI 윤리의 기본 개념과 책임 주체 AI 윤리는 인간의 윤리를 대체하는 것이 아니라 확장시키는 개념이다. MIT AI Ethics Lab은 AI를 도구로 규정하며, AI의 모든 판단은 인간의 의도와 설계의 산물이라고 결론지었다. 따라서 AI의 결정이 잘못되었을 때 책임은 AI가 아닌 인간에게 있으며, 이는 인간의 도덕적 책임을 더욱 확장시킨다. AI 윤리 논의는 책임의 주체를 규명하는 데서 출발하며, 이를 통해 기술 발전과 인간의 가치 사이의 균형을 맞추는 것이 중요하다. 2. AI의 도덕적 판단 한계와 인간의 고유 영역 AI...2025.12.20
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