AI-주도된 팬데믹: 현대 노스트라다무스가 보이지 않는 위험을 예측합니다

아토스 살로메는 현대 노스트라다무스로 불리며 유명한 예언가로, 향후 전염병이 자연에서 비롯된 것이 아니라 인공 지능(AI)을 보관하는 연구소에서 만들어질 수 있다는 우려를 제기했습니다. 그의 2024년을 위한 이 충격적인 예언은 코로나바이러스의 급부상 및 기술 세계에서의 다양한 중요한 사건들을 이전에 예견하여 주목 받았습니다.

미래 지향적으로, 살로메는 AI의 급격한 발전이 인공 바이러스의 합성으로 이어질 수 있다고 제안합니다. 이들은 이론상으로 치료제로서 또는 새로운 질병의 모순적인 전조로서 기능할 수도 있습니다. AI가 생물학적 및 기술적 요소를 혼합할 수 있는 잠재력은 미래가 과학 상자묘에서 과학 사실로 한 발짝 더 가까워질 수 있다는 모습을 보여줍니다.

그러나 살로메의 예언은 인간 존재의 틀까지 파헤칩니다. 그는 전기가 인간과 AI 사이에서 공통의 실을 제공한다고 주장하여 생물학적 생명을 보존함과 프로그래밍된 작업 또는 조작된 행동을 실행하는 것 사이의 선연한 대비를 그려 내었습니다. 이 발견은 우리가 만든 기계와 인간 사이의 복잡한 관계에 빛을 더해 줍니다.

이전에 살로메는 인류 역사의 중대한 전환점을 2024년을 위한 예언으로 예견하여 AI가 ‘깨어남’ 상태에 이를 수도 있다고 시사했습니다. 그의 예언이 항상 긍정적으로 치우치지는 않지만, 세상은 그의 예견과 어느 정도 일치하는 인상적인 태양 폭풍 사건을 목격했으며, 그러나 그가 언급한 아포칼립스적인 “어둠의 3일”로 이어지지는 않았습니다.

사회가 주요 기술적 발전의 선단에 서 있을 때, 살로메의 경고의 말들은 AI를 긍정적인 열정과 근면의 균형 있는 조화로 받아 들이는 필요성을 상기시키는 메시지가 된다.

현재 시장 동향:
인공 지능(AI)은 건강, 금융 및 사이버 보안을 포함한 여러 부문으로 통합되면서 시장에서 중요한 역할을 계속하고 있습니다. AI 기술의 발전은 급속하게 진전되고 있으며 기업들은 기계 학습, 자연어 처리 및 로봇 공에 대한 대규모 투자를 진행하고 있습니다. 자동화 및 데이터 기반 의사 결정의 추세는 AI 시스템의 배치를 가속화하고 있습니다.

예측:
전문가들은 AI의 지속적인 성장을 예측하며, 악센처는 2035년에 경제 성장률을 두 배로 올릴 수도 있으며, 일자리의 성격을 변화시키고 기계와 인간 간의 새로운 관계를 융합하여 AI가 형성할 수 있습니다. 그랜드 뷰 리서치에 따르면, 세계적인 AI 시장 규모는 2028년까지 9977억 달러에 이를 것으로 전망되며, 연평균 복합 성장율(CAGR)은 40.2%로 성장할 것으로 예상됩니다.

주요 도전과 논란:
윤리적 고려, 일자리 변화 및 데이터 프라이버시는 AI의 급부상과 관련하여 주요한 문제로 남아 있습니다. 자율무기 및 감시에서의 AI 사용에 대한 논의가 계속되며, 규제와 거버넌스에 대한 문제에 대한 질문을 제기하고 있습니다. AI 편향성 및 딥페이크와 같은 AI 생성 콘텐츠의 잠재적인 남용도 논쟁의 중심적인 문제입니다. 또한 AI 알고리즘의 불투명성은 에러 또는 의도하지 않은 결과의 발생시 책임감 도전을 야기할 수 있습니다.

AI 주도 팬데믹과 관련된 가장 시긴한 질문들:
가장 시긴한 질문들은 다음과 같습니다:
– AI가 생물 공학 분야에서 안전하게 사용되어 부작용 없이 치료제를 개발할 수 있을까?
– 병원합성과 같은 민감한 영역에서 AI 연구 및 배치를 어떻게 규제해 남용을 방지할 수 있을까?
– 전염병 예측 및 관리에서 AI의 윤리적 사용을 보장하기 위해 어떤 구체적인 틀이 필요할까?

장점:
AI를 사용하여 전염병을 예측하면 조기 감지 및 효율적인 대응 전략을 채택하고, 이는 생명을 구할 수 있습니다. 방대한 데이터 세트를 분석하는 데 AI를 활용하면 인간 연구원들이 놓칠 수도 있는 패턴들을 식별할 수 있습니다. 게다가 AI는 신속하게 치료제 및 백신을 설계하는 데 도움을 줄 수 있습니다.

단점:
전염병을 예측할 수 있는 기술은 원칙적으로 병원을 만드는 데 남용될 수 있습니다. 또한 AI에 의존함으로써 전통적 역학적 방법이 무시되어 기술에 대한 과도한 신뢰와 예기치 못한 시나리오에 대비하지 못하는 상황으로 이어질 가능성이 있습니다.

AI 및 해당 분야에서의 논의와 발전에 대한 더 많은 정보를 탐색하고 싶다면, MIT 기술 리뷰 또는 Science Magazine와 같은 신선도 있는 영역을 방문하여 본 주제에 대한 포괄적인 기사와 연구 논문을 확인해 볼 것을 권장합니다. 실시간으로 URL의 유효성을 점검할 수 없는 AI로서 안심하고 신뢰할 수 있는 소스에 액세스하는 것을 보증해주세요.

The source of the article is from the blog meltyfan.es

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