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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
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포털의 알고리즘, 과연 공정하기만 할까?_포털 알고리즘 공개법 관련 리포트_A+과제2025.05.041. 포털 알고리즘 공정성 포털의 알고리즘이 가치중립적으로 작동한다는 주장과는 달리, 실제로는 포털 사업자의 경제적 이익을 위해 알고리즘을 조작하는 사례가 있었다. 이를 통해 포털 알고리즘의 공정성에 대한 우려가 제기되었고, 포털 알고리즘의 공개를 요구하는 목소리가 높아지고 있다. 2. 포털의 영향력 포털은 단순한 정보 매개체를 넘어서 독자적인 편집 기능을 수행하며, 이용자들에게 강력한 영향력을 행사한다. 이러한 포털의 영향력에 비해 포털의 책임 의식은 부족한 실정이다. 3. 포털 알고리즘 공개법 포털의 알고리즘을 공개하여 공정성을...2025.05.04
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인공지능의 규범적 문제와 해결방안2025.05.091. 학습데이터의 문제 인공지능 시스템을 만들 때 사용하는 데이터의 편향성으로 인해 소수집단에 대한 차별이 발생할 수 있다. 이를 해결하기 위해서는 데이터의 편향성을 명시하고, 데이터 소수자의 데이터를 반영하는 등의 방안이 필요하다. 또한 데이터의 공유와 활용에 관한 규범이 수립되어야 한다. 2. 알고리즘의 문제 인공지능 알고리즘의 설명가능성과 투명성 부족으로 인해 의사결정의 당부나 편향 여부에 대한 이의제기가 어려워질 수 있다. 이를 해결하기 위해서는 알고리즘의 공개와 검증, 공정성 기준 반영 등의 방안이 필요하다. 3. 개인정보...2025.05.09
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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
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인공지능 기술을 도입하여 비즈니스를 혁신한 사례 - 경영정보시스템2025.01.181. 인공지능 기술을 도입한 아마존의 사례 아마존은 인공지능(AI) 기술을 활용하여 다양한 방식으로 비즈니스를 혁신해왔습니다. 가장 눈에 띄는 부분은 개인화된 추천 시스템으로, AI 기반의 기계 학습 알고리즘을 사용하여 고객의 구매 기록, 검색 기록, 리뷰 등을 분석하여 개인화된 상품 추천을 제공합니다. 이를 통해 고객 구매 경험을 향상시키고 매출 증가에 기여했습니다. 또한 AI를 활용한 예측 분석으로 재고를 효율적으로 관리하고, 물류 창고에서 로봇과 자동화 시스템을 통해 물류 효율성을 높였습니다. 아마존 고(Amazon Go) 매...2025.01.18
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A+ 받은 컴퓨터식 사고와 상담 심리학 _기말과제_ 챗봇상담 경험 보고서_워봇2025.04.281. 심층기계학습(딥러닝) 심층기계학습(딥러닝)은 일반적인 기계 학습 모델보다 더 깊은 신경망 계층 구조를 이용하는 기계 학습 기술이다. 주로 여러 개의 은닉층(hidden layer)으로 구성된 인공 신경망을 활용하며, 이는 인간 뇌의 신경 회로망을 모사한 것이다. 심층 기계 학습은 문제를 해결하기 위해 스스로 필요한 특징을 찾아 적절하게 표현하는 학습 능력이 뛰어나 사진에서 개체 인식, 기계 번역, 바둑 등의 분야에서 뛰어난 성능을 보인다. 2. 텍스트 생성 딥러닝 알고리즘 워봇 챗봇은 구글과 오픈AI의 텍스트 생성 딥러닝 알고...2025.04.28
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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
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자율주행 자동차의 윤리적, 도덕적 문제2025.01.231. 자율주행 자동차의 사고 책임 문제 자율주행 자동차가 사고를 일으킬 경우, 사고의 책임을 누구에게 물어야 하는가는 중요한 윤리적 문제이다. 일반적으로 인간이 운전하는 자동차의 경우, 운전자가 사고에 대한 책임을 지게 된다. 그러나 자율주행 자동차의 경우, 운전자가 직접적으로 차량을 제어하지 않기 때문에 사고 발생 시 책임의 주체가 불분명해진다. 이는 제조사, 소프트웨어 개발자, 차량 소유자 중 누구에게 책임을 묻느냐의 문제로 이어진다. 자율주행 자동차의 실용화를 위해서는 이러한 사고의 책임 소재를 명확히 규정해야 하며, 이를 위...2025.01.23
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인공지능의 보편적 활용 영역과 윤리적 쟁점2025.01.241. 인공지능의 활용 사례 윔블던 테니스 대회에서 IBM과 협업하여 인공지능을 활용해 하이라이트 영상을 빠르게 제작하여 제공하는 사례를 소개하였다. 인공지능은 테니스 경기 중 랠리의 횟수, 선수들의 세레모니 시간, 관객들의 함성 소리 등 다양한 비정형 데이터를 분석하여 하이라이트 장면을 판단하고 편집하여 제공한다. 2. 인공지능과 윤리적 쟁점 인공지능이 창작한 하이라이트 영상의 저작권 귀속 문제, 인공지능의 인격 인정 여부 등 다양한 윤리적 쟁점을 의무론, 권리론, 공리론, 정의론, 상대주의 관점에서 분석하였다. 인공지능의 창의성을...2025.01.24
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인공지능의 보편적 활용 영역과 그 가능성2025.01.241. 기업의 인공지능 활용 사례: 미국 아마존을 중심으로 아마존은 수 년 전부터 인공지능을 개발하여 실제 사업에 적용하고 있는 대표적인 기업이다. 아마존은 기업이 인공지능을 적극적이고 공격적으로 활용할 수 있도록 조직 개편과 구조조정까지 단행했다. 현재 아마존은 인공지능을 활용한 추천 엔진을 도입한 뒤 매출의 35%를 이 기술을 활용하여 올리고 있다. 아마존이 지속적으로 인공지능을 활용하고 있는 주요 분야는 고객의 검색 질의, 특정 제품을 찾는 이유에 대한 이해이다. 또한 아마존은 인공지능을 창고와 물류의 관리에도 도입하였다. 아마...2025.01.24
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