총 340개
-
AI(인공지능)이 정치 분야에 미칠 영향2025.01.291. 정보 수집과 분석의 향상 AI는 대량의 데이터를 수집하고 분석하는 데 탁월한 능력을 가지고 있습니다. 정치인은 AI를 사용하여 효율적으로 정책과 이슈에 대한 정보를 수집하고 이해할 수 있습니다. 이를 통해 민심에 민감하게 대응하거나 정책 결정에 기반을 둘 수 있습니다. 2. 선거 캠페인 및 전략 AI는 선거 캠페인과 전략을 개선하는 데 도움을 줍니다. 예를 들어, 선거 관련 데이터를 분석하여 유권자 그룹을 식별하고 개별화된 메시지를 전달하는 데 사용할 수 있습니다. 또한 AI를 활용하여 의사소통 전략을 최적화하고 선거 결과를 ...2025.01.29
-
기업의 AI 채용 시스템 심화 탐구 보고서2025.05.141. AI 채용 시스템 코로나19 이후 비대면 채용이 확산하면서 AI를 채용 과정에 활용하는 기업이 늘어나 AI 채용 시스템이 새로운 트렌드로 자리 잡았다. AI 채용 시스템은 AI(머신 러닝)을 이용해 지원자의 직무 적합도를 파악할 수 있는 시스템으로, 인성 검사, 상황/경험 면접, 게임 순으로 진행된다. AI 기반 채용 평가 시스템은 공정성과 객관성을 확보할 수 있고 시간과 비용 측면에서 효율적이지만, 아마존의 사례와 같이 AI가 특정 성별이나 인종에 대한 편향을 보일 수 있다는 우려도 존재한다. 2. AI 채용 시스템의 장단점...2025.05.14
-
인공지능 기술을 도입한 비즈니스 혁신 사례와 윤리적/사회적 문제2025.01.041. 마이크로소프트의 인공지능 기술 도입 마이크로소프트는 대화형 AI, 지식 마이닝, 애저 머신러닝 스튜디오, 마이크로소프트 Azure AI, Cognitive Services, Data Science Virtual Machines 등 다양한 인공지능 기술을 개발하여 비즈니스에 활용하고 있다. 이를 통해 기업이 사용자와 자연스럽게 의사소통하는 인터페이스를 구축하고, 데이터 분석 및 기계 학습 등의 기능을 제공하여 비즈니스 혁신을 이루고 있다. 2. 인공지능의 윤리적/사회적 문제 인공지능을 비윤리적으로 활용하면 자율 살상 무기 개발,...2025.01.04
-
빅 데이터를 활용한 인공지능과 의료윤리2025.01.021. 인공지능(AI)의 의료적 활용과 문제점 인공지능 기술이 의료 분야에 활용되면서 다양한 문제점이 제기되고 있습니다. 인공지능이 진단과 치료에 활용될 경우 정확성과 안전성 문제, 편향성 문제, 개인정보 침해 문제 등이 발생할 수 있습니다. 따라서 인공지능이 의사를 완전히 대체하기는 어려우며, 의사와 협력하여 활용하는 것이 필요할 것으로 보입니다. 2. 의료 분야의 인공지능 활용에 대한 윤리적 고려사항 의료 분야에서 인공지능 기술을 활용할 때는 환자의 개인정보 보호, 편향성 문제, 법적 책임 문제 등 다양한 윤리적 고려사항이 있습니...2025.01.02
-
우리가 인지하지 못할 정도로 익숙한 일상(SNS 나 기타 미디어 포함) 속 차별과 혐오, 불평등의 언어나 사례 들을 서로 예로 들어보고, 개선 방안2025.04.251. 일상 속 차별과 혐오, 불평등의 언어 및 사례 발표에서는 우리가 일상적으로 접하지만 잘 인지하지 못하는 차별과 혐오, 불평등의 언어와 사례들을 제시하고 있습니다. 예를 들어 MIT 학생 신분인 흑인 여성 과학자 조이 부올람위니가 AI의 얼굴 인식 기능이 흑인 여성을 잘 인식하지 못하는 문제를 지적한 사례, 책 제목에 '당신의 검색 결과는 안녕하십니까?'라는 문구를 잘못 사용한 사피야 우모자 노블의 저서 '구글은 여성을 어떻게 차별하는가?' 등이 있습니다. 또한 구글 검색 알고리즘이 기존 검색 기록을 반영하여 특정 집단에 대한 ...2025.04.25
-
고등학교 고퀄리티 영어 보고서 -우버의 알고리즘과 긱워커들2025.05.091. 알고리즘 알고리즘은 문제를 해결하거나 계산을 수행하는 절차입니다. 우버의 알고리즘은 운전자와 승객을 효율적으로 매칭하고, 동적 가격 책정 시스템을 통해 수요와 공급에 따라 가격을 조정합니다. 이러한 알고리즘 기반 시스템은 우버가 경쟁업체를 앞서나가는 데 기여했지만, 운전자들이 휴식 시간을 포기하고 공휴일에 일하게 만드는 부작용도 있습니다. 2. 긱 경제 긱 경제는 단기 계약직 또는 프리랜서 근로자가 주를 이루는 경제 모델입니다. 우버는 이러한 긱 경제를 활용하고 있는데, 알고리즘 기반 시스템으로 인해 운전자들이 자신의 시간을 ...2025.05.09
-
AI 면접 도입을 위한 고려사항2025.05.141. AI 면접의 사례 최근 기업의 인재 선발 전략 중 하나로 AI를 활용한 면접 기술이 도입되는 경우가 많아지고 있다. 이 중, 특히 미국 기반의 기업 HireVue는 AI 기술을 활용하여 비디오 면접 중 지원자의 얼굴 표정, 목소리 톤, 선택한 단어를 분석하여 그의 역량과 적합성을 평가하는 시스템을 개발하였다. IBM은 'Watson'이라는 인공지능을 활용하여 면접과정에서의 역량평가를 지원하고 있으며, Pymetrics는 게임을 기반으로 한 AI 평가 시스템을 통해 지원자의 인지 능력, 성격 및 역량을 평가하고 있다. 2. AI...2025.05.14
-
미래 AI 기술의 발전과 그에 따른 기회와 도전2025.01.211. 기술적 측면 AI 기술의 발전은 최근 몇 년간 놀라운 속도로 진행되고 있다. 특히, 딥러닝 알고리즘의 개발과 GPU 등의 하드웨어 기술 발전이 AI 기술의 비약적인 발전을 이끌어내고 있다. 이러한 기술적 발전은 자율 주행, 자연어 처리, 이미지 인식 등 다양한 분야에서 AI의 적용 가능성을 크게 확장하고 있다. 또한, AI 기술은 빅데이터와의 결합을 통해 더욱 정교한 예측과 분석을 가능하게 하고 있다. 2. 경제적 측면 AI 기술의 발전은 경제 전반에 걸쳐 큰 변화를 일으키고 있다. AI 기술의 도입으로 인해 2030년까지 글...2025.01.21
-
일상생활에서 빅데이터와 인공지능의 활용사례와 이에 따른 정보보안 문제점2025.05.071. 빅데이터와 인공지능 인공지능은 1936년 앨런 튜링이 고안한 '생각하는 기계' 튜링 머신으로 시작하여, 2006년을 기점으로 딥러닝 기술이 발전하면서 빅데이터를 이른 시간에 군집화하거나 분류해 판단을 내릴 수 있을 정도로 발달하게 되었다. 빅데이터와 인공지능은 4차산업혁명의 핵심 기술이라는 평가를 받으며 일상생활에서 쉽게 접할 수 있을 정도의 기술력으로 발전했다. 2. 빅데이터와 인공지능의 융합 빅데이터와 인공지능은 다른 개념의 기술이지만 서로 상당히 밀접한 관계를 가지며, 두 기술을 융합한 방법이 주로 사용되고 있다. 빅데이...2025.05.07
-
[인지심리학] 자동적 처리가 여러분이 처한 어떤 상황에서 부정적인 결과를 야기할 가능성이 높을 경우, 그 가능성을 줄이기 위한 방안에 관해 설명하시오.2025.01.201. 자동적 처리의 부정적 결과 자동적 처리가 부정적인 결과를 초래할 가능성은 다양한 요인에 의해 발생할 수 있으며, 그 결과는 사회 전반에 걸쳐 큰 영향을 미칠 수 있다. 기술적 오류, 데이터의 불완전성, 윤리적 판단의 결여, 법적 규제의 미비 등이 주요 위험 요소이며, 이를 줄이기 위해서는 기술적 대응, 데이터 관리, 윤리적 고려, 법적 규제 등 다각도의 노력이 필요하다. 2. 자동적 처리의 부정적 결과 사례 미국의 자율주행차 사고와 국내의 개인정보 유출 사건은 자동적 처리 시스템의 한계와 문제점을 보여주는 대표적인 사례이다. ...2025.01.20
3 / 34
