인공지능이 일상을 재정립합니다, 문학적 취향부터 소매 구매까지 우리를 안내합니다. 또한 직업, 대출, 모기지 승인, 정부 혜택, 심지어 가석방 결과에 대한 결정에서 중추적인 역할을 합니다. 인공지능은 의료 분야에서 진단 도구일 뿐만 아니라 민주주의 과정을 지원하거나 방해할 수 있는 힘을 가지고 있습니다.
두 권의 서로 보완적인 책은 인공지능 시스템을 만들고 사용하며 관리하는 영향력 있는 인물들을 상세히 살펴보며 사회의 윤곽을 다시 그리고 있습니다. 브라이언 크리스천의 “The Alignment Problem”은 인공지능 기술의 건축가들 – 그들의 목표, 성공, 실패, 그리고 인공지능을 공정성과 투명성과 같은 인간의 가치와 일치시키는 데 직면하는 도전 – 에 대해 밀접히 살펴봅니다. 크리스천은 신경 활동 모델링 분야에서의 초기 20세기 작업에서 시작하여 인지과학과 공학 전문가들의 다양한 통찰을 엮어냅니다.
케이트 크로포드의 “Atlas of AI”도 인공지능의 사회적 개입을 조망하지만 리소스 추출 측면을 강조하며, 광범위한 자료와 노동에서 데이터까지 중립성을 논의합니다. 그녀의 책은 저급임금 노동에 크게 의존하는 자동화 시스템의 연기술을 검토합니다.
이 책들은 중국의 국가 감시에서 유럽의 규제 노력에 이르기까지 AI 지배 모델에 대한 반향하는 의견을 강조하지만 주로 미국 경험에 중점을 두며, 글로벌 디지털 혼란을 고려한 전문적인 솔루션을 요구합니다.
AI 성장의 윤리 재정립으로, 크리스천은 인공지능의 꿈에서 현대 현실의 통합 구성 요소로의 진화를 추적합니다. 리치 카루아나의 여정은 이해하기 쉽고 정확한 데이터 모델을 개발하는 고행적 과정을 보여줍니다. 비슷하게, 마크 벨레메어의 강화학습 기술과 그것이 게임 산업에 적용되는 작업은 가치 중시하는 인공지능 개발의 부상을 나타냅니다.
이 책들은 인공지능이 사회적 가치를 반영하고 영향을 줄 수 있지만 기술적 진전이 비용 없이 이뤄지지는 않음을 강조하며, 종종 사회에 깊은 영향을 미치는 것을 남깁니다. 크리스천은 인간의 의도를 이해하고 가치와 일치하는 인공지능 시스템이 필요하다고 강조하며, 대부분 부자이고 흰 인 남성 실리콘이 계신문화와 경제적 배경에 뿌리를 둔다는 말을 당위적으로 강조합니다.
자동화된 세계에서의 데이터 지배에서, 인공지능 연구자 조이 부올라우미니는 자동화된 결정 시스템이 지속적으로 보존하는 내재적 편견을 강조합니다 – “Coded Bias” 다큐멘터리에서 개인 영향보다 효율성을 원하는 도전에 대조됩니다. 여기에는 주요 기술 기업들의 손에 집중된 현재 민주적 과정을 넘어 데이터 권력의 민주화에 대한 중요한 요구가 있습니다. 이러한 혼란에 대처하기 위해서는 알고리즘이 투명성뿐만 아니라 견고한 윤리적 틀이 필요합니다.
AI에서의 주요 질문, 도전과 논쟁
1. 인간의 가치와 AI의 일치는 어떻게 달성될 수 있나요?
인간의 가치와의 일치는 다학제적 연구를 필요로 하는 다면적인 도전입니다. AI는 윤리 원칙과 공정한 대우를 이해하고 반영하도록 설계되어야 합니다. 이로 인해 어떤 가치가 우선되어야 하는지와 이를 AI 시스템에 어떻게 부여할 수 있는지에 대한 질문이 제기됩니다.
2. AI가 고용에 미치는 영향은 무엇인가요?
AI 기술은 일자리를 대체할 수 있지만 동시에 새로운 역할과 산업을 창출할 수도 있습니다. 중요한 것은 이러한 변화 과정과 역량이 새로운 기회에 적응하는것입니다.
3. AI가 데이터 프라이버시에 어떤 영향을 미치나요?
AI 시스템은 종종 개인정보를 포함한 방대한 양의 데이터를 필요로 하며, 이로 인해 프라이버시 우려가 발생합니다. AI 개발을 위한 데이터 활용과 사용자 프라이버시 권리 존중 사이의 균형을 맞추는 것은 중요한 도전입니다.
4. AI가 편견을 지속시키거나 강화할 수 있나요?
AI 시스템의 내재적 편견은 차별적 결과로 이어질 수 있습니다. 편견에 대처하기 위해서는 다양한 데이터 세트와 일관된 모니터링이 필요합니다.
AI의 장점
– 의료, 교통, 물류 등 다양한 분야에서의 효율성 증대와 자동화.
– 데이터 분석과 예측 모델링을 통한 결정력 강화.
– 삶의 질을 향상시킬 수 있는 새로운 제품 및 서비스의 창출.
AI의 단점
– 높아진 자동화로 인한 잠재적인 직업 이탈.
– AI 시스템에 내장된 윤리적 문제와 편견이 불공평한 결과로 이어질 수 있음.
– 대규모 데이터 세트 수집 및 사용으로 인한 프라이버시 문제.
– AI 기술 개발 및 유지에 따른 높은 비용.
– AI에 대한 의존이 특정 기술과 지식을 상실할 수 있음.
AI 및 그 영향에 대해 더 알고 싶은 독자는 다음과 같은 신뢰할 수 있는 소스를 방문해 볼 수 있습니다:
– 인공지능진흥협회 (AAAI)
– 컴퓨터학회 (ACM)
– 전기전자공학회 (IEEE)
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The source of the article is from the blog foodnext.nl