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우리가 인지하지 못할 정도로 익숙한 일상(SNS 나 기타 미디어 포함) 속 차별과 혐오, 불평등의 언어나 사례 들을 서로 예로 들어보고, 개선 방안

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한컴오피스
최초등록일 2023.01.03 최종저작일 2021.05
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우리가 인지하지 못할 정도로 익숙한 일상(SNS 나 기타 미디어 포함) 속 차별과 혐오, 불평등의 언어나 사례 들을 서로 예로 들어보고, 개선 방안
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    소개

    *우리가 인지하지 못할 정도로 익숙한 일상(SNS 나 기타 미디어 포함) 속 차별과 혐오, 불평등의 언어나 사례 들을 서로 예로 들어보고, 개선 방안 토론

    목차

    없음

    본문내용

    “그런 의미에서 나는 긍정적인 주제를 가지고 많은 이들이 수업 내에서 토론하는 것 자체가 배움의 취지에 더 알맞지 않나 생각한다.”

    부정적인 마음은 표출한다고 해결되는 게 아니고 그저 잠깐 해소되는 것이기 때문이기도 하고 나쁜 생각 자체를 떠올리는 시점부터 몸과 마음에 짐이 생기기 때문이다. 지금처럼 모두가 힘든 시기에는 분석적이고 딱딱하기보단 흐리멍덩하고 추상적일지 몰라도 서로 더 낙관적인 비전을 제시할 수 있는 밝은 토론의 장이 필요하다고 느낀다.

    참고자료

    · 편견·차별 부르는 AI 알고리즘…해법은 있을까 : 미래 : 미래&과학 : 뉴스 : 한겨레
    · [Biz Prism] 인간의 편견을 배우는 AI – 매일경제
    · 전문가 코칭 | 인공지능 윤리의 주요 이슈와 기업의 대응
    · MIT 테크리뷰가 선정한 젊은 AI혁신가 7인 < 리스티클 < 포커스 < 기사본문 – AI타임스
    · Seattle NEWS The homophobia of artificial intelligence - Friday, April 2, 2021 -
    · “During My first semester at MIT I got computer... | Why I Need Female-Only Space
    · 젠더 해방 외치는 마르크스주의자 – 시사IN
    · 구글 검색 알고리즘은 무엇일까? | Improveyourank
    · 구글 상위노출 요소들 – 총정리 사이트 소개 – 마케톨로지 | 구글 공식 파트너
    · 구글, 가짜 뉴스 줄이려 "검색 결과에 사용자 피드백 반영" - ITWorld Korea
    · "구글이 24시간 당신의 목소리를 듣고 있다"…진실 논란 실제 해보니 - IT조선 > 게임·라이프 > 게임·인터넷
    · 머신러닝의 규칙:  |  ML 유니버설 가이드  |  Google Developers
    · ‘페미니즘’을 다시 생각한다 < COLUMN & ISSUE < 기사본문 - 월간 CEO&
    · Safiya Umoja Noble and Algorithms of Oppression – QueerPGH
    · A Future for Intersectional Black Feminist Technology Studies
    · Microsoft Word – Noble_Safiya.doc
    · 구글에 '여고생'을 검색하면 생기는 일 : 네이버 포스트
    · '편견' 학습한 AI가 초래할 무시무시한 상황 – 오마이스타
    · [포춘US] 인공지능의 편견 문제를 파헤치다
    · [팩트체크] AI의 선택은 가치중립적?…전문가들 "환상일뿐" | 연합뉴스
    · 인간의 편견이 불공정한 AI 만든다
    · 민주주의·페미니즘의 역설…오히려 여성 억압 불렀다 - 중앙일보
  • AI와 토픽 톺아보기

    • 1. 일상 속 차별과 혐오, 불평등의 언어 및 사례
      일상 속 차별과 혐오, 불평등의 언어는 우리 사회에 만연해 있으며, 이는 개인과 집단 간의 갈등을 야기하고 사회적 통합을 저해하는 심각한 문제입니다. 이러한 언어는 특정 집단에 대한 부정적인 고정관념과 편견을 강화하고, 그들에 대한 차별과 배제를 정당화하는 역할을 합니다. 예를 들어 장애인, 성소수자, 특정 인종 및 국적의 사람들에 대한 차별적 언어는 이들의 인권을 침해하고 사회적 소외를 야기합니다. 이를 해결하기 위해서는 개인과 사회 전반의 인식 개선, 관련 법제도의 강화, 그리고 교육을 통한 포용성 증진이 필요합니다. 또한 미디어와 온라인 공간에서의 혐오 표현에 대한 엄중한 규제와 처벌이 요구됩니다. 우리 사회가 더욱 공정하고 포용적인 사회로 나아가기 위해서는 이러한 노력이 필수적입니다.
    • 2. 디지털 기술의 차별 문제
      디지털 기술의 발전은 우리 사회에 많은 혜택을 가져다주었지만, 동시에 새로운 형태의 차별 문제를 야기하고 있습니다. 알고리즘 편향성, 데이터 편향성, 접근성 문제 등이 대표적인 사례입니다. 알고리즘 편향성은 인공지능 시스템이 특정 집단에 대한 편견을 반영하여 차별적인 결과를 초래하는 것을 말합니다. 데이터 편향성은 데이터 수집 과정에서 특정 집단이 과소 대표되거나 배제되어 발생하는 문제입니다. 또한 디지털 기술에 대한 접근성 격차로 인해 소득, 연령, 장애 등의 요인에 따라 기술 혜택을 누리지 못하는 집단이 발생하고 있습니다. 이러한 문제를 해결하기 위해서는 알고리즘과 데이터의 투명성 제고, 접근성 향상을 위한 정책 마련, 그리고 기술 개발 과정에서의 다양성 확보 등이 필요합니다. 디지털 기술이 모든 사람에게 공평한 기회를 제공할 수 있도록 지속적인 노력이 요구됩니다.
    • 3. 성 갈등과 혐오 언어
      성 갈등과 혐오 언어는 우리 사회에 만연한 문제로, 개인과 집단 간의 갈등을 야기하고 사회적 통합을 저해하고 있습니다. 이는 특정 성별에 대한 고정관념과 편견에서 비롯되며, 이를 바탕으로 한 차별적 언어와 행동이 문제의 핵심입니다. 예를 들어 여성에 대한 폄하와 비하, 남성에 대한 고정관념 등은 성 갈등을 심화시키고 있습니다. 이러한 혐오 언어는 개인의 존엄성을 침해하고 사회적 소수자에 대한 배제와 차별을 정당화하는 역할을 합니다. 이를 해결하기 위해서는 성 평등에 대한 사회적 인식 제고, 관련 법제도의 강화, 그리고 교육을 통한 포용성 증진이 필요합니다. 또한 미디어와 온라인 공간에서의 혐오 표현에 대한 엄중한 규제와 처벌이 요구됩니다. 우리 사회가 더욱 공정하고 포용적인 사회로 나아가기 위해서는 이러한 노력이 필수적입니다.
    • 4. 긍정적인 토론 문화 조성
      우리 사회에서 건강한 토론 문화를 조성하는 것은 매우 중요합니다. 현재 우리 사회에는 상대방을 배척하고 비난하는 부정적인 토론 문화가 만연해 있습니다. 이는 개인과 집단 간의 갈등을 심화시키고 사회적 통합을 저해하는 요인이 됩니다. 긍정적인 토론 문화를 조성하기 위해서는 상대방의 의견을 경청하고 존중하는 태도가 필요합니다. 또한 상대방의 입장을 이해하고자 노력하며, 상호 간의 이해와 공감을 바탕으로 건설적인 대화를 나누어야 합니다. 이를 위해서는 교육과 미디어를 통한 토론 문화 개선 노력이 필요합니다. 학교와 사회 전반에서 토론 교육을 강화하고, 미디어에서도 건전한 토론 문화를 장려해야 합니다. 이를 통해 우리 사회가 서로를 이해하고 존중하는 포용적인 사회로 나아갈 수 있을 것입니다.
  • 자료후기

      Ai 리뷰
      이 문서는 AI와 디지털 미디어에서 발생할 수 있는 차별과 혐오의 문제를 구체적인 사례와 함께 분석하고, 이에 대한 해결책으로 긍정적이고 낙관적인 태도의 중요성을 제시하고 있습니다.
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