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인공지능 윤리와 법률: 사례 분석 및 한계점2025.11.151. 인공지능 윤리 기준 및 국제 동향 EU는 2019년 4월 신뢰할 수 있는 AI를 위한 윤리지침을 발표했으며, 한국 과학기술정보통신부는 2020년 11월 국가 인공지능 윤리 기준안을 수립했다. 이는 인간성을 위한 3대 기본원칙과 10대 핵심조건을 제시한다. 미국 FTC도 AI와 알고리즘 이용에 대한 지침을 발표했으며, 카카오 등 기업들도 알고리즘 윤리 헌장을 발표했다. 이러한 국제적 노력들은 기술 발전과 함께 법과 제도가 병행되어야 함을 보여준다. 2. AI 챗봇 이루다의 혐오 발언 사례 스캐터랩이 개발한 AI 챗봇 이루다는 2...2025.11.15
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AI 규제 변화와 국가별 AI 규제현황 및 나아가야 할 방향2025.01.291. AI 규제 변화 AI 기술은 인류에게 많은 편의를 제공하며, 다양한 산업 분야에서 새로운 사업 기회를 창출하는 데 기여해왔다. 그러나 AI의 급속한 확산은 기본권 침해를 비롯한 여러 사회적 및 윤리적 문제를 동시에 야기하고 있다. 최근에는 생성형AI의 등장으로 AI 활용이 증가하면서, 규제의 필요성이 더욱 커지고 있다. 이에 대응하기 위해 각국 정부는 인공지능 기술의 올바른 활용과 관리를 위한 규제 마련에 주력하고 있으며, 규제 대응을 위한 기업들의 고민도 깊어지고 있다. 2. 국가별 AI 규제 및 정책 EU는 세계 최초의 A...2025.01.29
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AI와 인간멸종 가능성 및 대책2025.01.161. 자율적 AI의 위험성 AI가 인간의 지능을 초월하는 '초지능(superintelligence)' 단계에 도달하면, 인간의 통제를 벗어나 독자적인 결정을 내릴 수 있다. 이 경우, 인간의 생존을 위협할 수 있는 행동을 할 가능성이 존재한다. 또한 군사적 AI 자율 무기 시스템의 발전은 인간의 직접적인 개입 없이도 전쟁을 수행할 수 있는 능력을 AI에게 부여하여 예기치 않은 대규모 인명 피해를 초래할 수 있다. 2. 경제적/사회적 붕괴 AI와 자동화의 확산으로 많은 직업이 사라질 수 있으며, 이는 대규모 실업과 사회적 불안을 초래...2025.01.16
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인공지능(AI) 세특, 생기부(학교에서 실시한 인공지능 인식 조사 및 논의) 24년 수시 합격생의 생기부 자료2025.01.211. 인공지능(AI)의 발전과 활용 인공지능(Artificial Intelligence, AI)은 현대 사회에 많은 혁신과 발전을 가져온 기술 중 하나로, 사람들의 삶과 사회의 다양한 영역에서 활용되고 있습니다. AI 기술은 자율 주행자동차, 음성 인식 기술, 의료 진단, 금융 분석, 언어 번역 등 다양한 분야에서 혁신적인 성과를 이루어 왔으며, 이러한 발전은 우리의 생활을 편리하게 만들어주고, 효율성을 극대화시킬 수 있는 가능성을 제시하며, 더 나은 미래를 상상할 수 있게 합니다. 2. AI 기술의 부정적인 측면 그러나 AI 기술...2025.01.21
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[A+] 생성형 AI로 인한 위험성과 올바른 태도에 대한 고찰2025.01.241. 생성형 AI의 개념과 사회적 확산 생성형 AI는 기존 데이터를 학습하여 새로운 콘텐츠를 생성하는 기술로, 현대 사회에 미치는 영향력이 커지고 있습니다. 대화형 AI와 이미지 생성형 AI 등이 대표적인 예로, 이러한 기술은 사람들이 일상적으로 접근하는 정보의 생산자 역할을 하며 그 활용 가능성이 빠르게 확산되고 있습니다. 2. 생성형 AI 활용의 기회와 위험 생성형 AI는 인간의 창의적 작업을 보조하고 생산성을 높일 수 있지만, 정보의 정확성과 신뢰성을 보장하기 어려우며 허위 정보 확산의 위험도 존재합니다. 따라서 생성형 AI의...2025.01.24
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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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기업 의사결정의 AI 도입: 쟁점과 대안2025.11.181. 기업 의사결정 프로세스 기업은 생산 과정에서 생산 시설 이전, 시장 개척, 상품 생산 등 수많은 의사결정을 한다. 의사결정은 문제 인식, 결정 기준 확립, 대안 개발·분석·선정·실행 및 평가의 과정을 거친다. 경영자는 합리적 의사결정을 위해 상황을 정확히 파악하고, 불확실한 상황에서는 직관과 창의성이 영향을 미친다. 기업가는 불확실성이라는 위험을 부담하면서 이윤을 추구하며, 이러한 리스크 관리는 기업 내 의사결정 과정의 기준과 분석, 실행 요소가 모두 작동하는 방식으로 이루어진다. 2. 설명 가능한 AI(XAI) 딥러닝의 블랙...2025.11.18
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인공지능 기술의 명과 암: 규제와 윤리 방안2025.11.161. 인공지능 기술의 응용 분야 인공지능은 머신러닝과 딥러닝 기술을 통해 다양한 분야에 응용되고 있다. 머신러닝은 사용자 선호 데이터 분석을 통한 추천 기능과 얼굴 탐지 기술을 활용한 태그 기능을 제공한다. 딥러닝은 제품 불량 비전검사, 편의점 셀프계산대 같은 이미지 인식, AI 방범 CCTV 같은 동영상 인식, 챗봇과 AI튜터 같은 자연어 처리 기술을 구현한다. 이러한 기술들은 가전제품, 스마트폰 지도 앱, 무인 매장 등 일상생활 전반에서 편리와 효율을 제공하고 있다. 2. 인공지능으로 인한 문제점과 사례 인공지능은 윤리·도덕적 ...2025.11.16
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AI 시대 미디어가 나아가야 할 방향2025.01.231. AI와 미디어 생산성의 증가 AI 기술은 미디어의 생산성을 크게 향상시켰다. 자동화된 뉴스 작성과 편집 과정을 통해 더 빠르고 효율적으로 콘텐츠를 생산할 수 있게 되었다. 그러나 이러한 자동화 과정에서 인간 기자의 역할이 축소될 수 있다는 우려도 있다. 따라서 미디어는 AI 기술을 활용하여 생산성을 높이되, 인간의 창의성과 감성을 결합하여 품질 높은 콘텐츠를 유지해야 한다. 2. AI 알고리즘의 편향성과 정보의 공정성 AI 알고리즘은 방대한 데이터를 분석하여 콘텐츠를 추천하거나 필터링하지만, 이 과정에서 편향의 위험이 존재한다...2025.01.23
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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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