# data[].attributes.body
👉 실제와 인공지능이 만들어내는 가상을 구분할 수 있을까?
👉 두 장의 인물 사진 중, 실제 인물을 골라내는 게임!

💁‍♀️ 게임 후, 학생들끼리 토론해 볼 수 있는 주제
1. 실제 인물 사진과 AI는 어떤 점이 다른가?
2. 구분이 어려울 정도로 고도화된 AI 기술이 앞으로 세상을 어떻게 바꿔 놓을까?

# data[].attributes.attachment_link.description
Which Face Is Real has been developed by Jevin West and Carl Bergstrom at the University of Washington as part of the Calling Bullshit project. All images are either computer-generated from thispersondoesnotexist.com using the StyleGAN software, or real photographs from the FFHQ dataset of Creative Commons and public domain images.

# data[].attributes.body
👉 신경망이 학습을 통해 나의 낙서를 인식할 수 있을까?
👉 참여자는 제시어를 그림으로 그리고, 신경망은 정답을 맞히는 그림 퀴즈 대결!

💁‍♂️ 게임 후, 학생들끼리 토론해 볼 수 있는 주제
1. Quick, Draw에서 인공지능의 한계는 무엇인가?
2. 인공지능과 인간이 상호 작용하는 것을 경험해 본 결과, 이런 협력이 미래의 기술 발전에 어떤 영향을 미칠까?

# data[].attributes.attachment_link.description
신경망이 학습을 통해 낙서를 인식할 수 있을까요? 내 그림은 얼마나 잘 맞추는지 확인하고, 더 잘 맞출 수 있도록 가르쳐 주세요. 게임을 플레이하기만 하면 됩니다.

# data[].attributes.body
실제 인물 사진과 AI를 구분하는 것이 정말 어려웠다. 미세한 차이가 있다면 실제 사람의 얼굴에 있는 주름이나 머리카락 같은 것들이 조금 더 섬세했던 것 같다. 하지만 몇몇 사진들은 정말 구분할 수 없었다.

구분이 어려울 정도로 고도화된 AI는 사람의 역할을 대신할 수 있을 것이다. 예를 들면 AI가 만들어낸 사람으로 드라마나 영화를 제작할 수도 있고, 사람이 그린 그림보다 AI가 그려낸 그림이 더 각광받게 될지도 모른다고 생각한다. 만약 이런 기술이 널리 활용된다면 사진 활용 시의 초상권 문제에서 자유로워질 것이라 생각한다.

# data[].attributes.body
인공지능은 동음이의어를 구별하지 못한다. 예를 들어 다리 라는 제시어가 주어졌을 때, 나는 사람의 다리를 그렸지만 신경망이 말한 다리는 강을 가로지르는 다리(교량)같은 것을 말하고 있어서, 맞추지 못하였다.

인공지능이 그림 이미지를 데이터로 수집하여 훨씬 더 폭넓고 다양한 그림도 맞출 수 있게 된다면, 이러한 기술들이 우리 생활 전반에 이용될 수 있을 것 같다. 예를 들면 현재는 글자로만 인터넷에 검색을 할 수 있지만, 그림을 그리거나 이미지를 통해서도 인터넷 검색이 가능해질 것이다. 이러한 기술은 우리가 그 물건이 무엇인지 몰라도 훨씬 쉽게 찾을 수 있고, 더 많은 정보를 제공해 줄 수 있을 것이라고 생각한다.

# data[].attributes.body
1. 대체로 AI가 만든 사진들은 실제 사람의 사진보다 잔주름이 덜하거나 얼굴의 잡티가 적은 경향이 있었다. 또한 눈을 가리는 선글라스를 쓴 사진은 대체로 실제 사람이었고, 얼굴을 가리는 외부 요소 (얼굴에 무언가가 묻은 경우) 등도 실제 사람이 많았다. 그림의 배경은 인공지능이 구현하지 못해 옆 사람의 한쪽 눈이 두 개로 나오거나, 옷의 무늬가 이상하거나, 알 수 없는 형체의 배경도 종종 나왔다. 그러나 이마저도 자세하게 표현한 사진들 또한 존재했다.

2. 이러한 AI기술은 미디어를 구현하는 데 있어 표현의 자율성을 부과할 것이며, 실제로 존재하지 않는 사람을 만들어내거나 죽은 사람의 모습을 표현하는 등 다양한 방면에서 쓰일 수 있을 것이다. 그만큼 딥페이크 기술을 활용한 범죄 등에서도 자유롭지 못하기에 해결 방안을 찾아나가야 할 것 같다.

# data[].attributes.body
실제 인물 사진은 이가 덜 이질적인데, ai가 그린 사진은 이가 이질적으로 생겼다. 예를 들어 이가 구부러지거나 모순되게 그려지거나 한 쪽 이가 너무 더 크다거나. 또한 ai가 그린 그림에는 얼굴에 이상한 자국도 많았으며, 사람이 찍은 사진과는 다르게 배경이 흐린 것도 더 많았다.

ai기술은 앞으로도 각종 러닝을 이용한 가파른 성장을 할 것으로 보이는데, 이는 충분히 딥페이크 기술의 발전에 따른 문제 등과 같은 현재에도 보이는 문제들이 미래에는 더 발생할 것으로 보인다.

# data[].attributes.body
실제 인물과 거의 유사하게 표현해내는 AI 기술을 보며 굉장히 놀랐다. 물론 아직은 눈에 초점이라든지, 머리카락과 배경 사이가 부자연스러워 알아볼 수 있었지만, 기술이 더 발전하면 알아보기 힘들 것이라고 생각한다.

기술이 발달하면 분명 긍정적인 측면도 있지만, 악용되어 범죄에 활용될까 우려된다. 또 빅데이터를 기반으로 인물사진을 제작할 텐데, 니도 모르는 사이 인터넷 어딘가에 나와 비슷한 누군가가 떠돌 수 있다는 사실이 매우 걱정된다. 이에 대해 국가에서도 정책적으로 해결을 위해 노력해야 하고, 국민 개개인도 이와 관한 문제 해결에 관심을 기울여야 한다.

# data[].attributes.body
구분할 수 없었다. 가끔 가다가 주름이 이상하게 생긴 경우들도 있긴 있었지만 이런 경우들을 제외하면 실제 인간이랑 구분이 불가능했다.

AI의 발전이 득보다 실이 더 많을 것 같다. AI 발전이 사람에게 편의를 제공하겠지만 AI를 이용한 범죄는 추적하기도 어려울 것이고 개인도 접근 가능하니만큼 이로 인한 사회 혼란도 무시할 수 없을 것이다.

# data[].attributes.body
크게 다르다고 할 부분은 없었다. 그나마 구별하기 위해서는 전형적인 사람의 표정이나 포즈를 취한 사진이 AI의 그림이었다.

여러 방면으로 작용할 것이다. 긍정적인 점은 돌아가신 분을 딥페이크를 활용해 영상을 만들수 있다는 정도?

악용한다면 엄청난 범죄로 발전할 수 있다. 시대의 흐름이기에 딥페이크를 막을 수 없을것이다. 법이나 규제로 악용을 막을 수 밖에...

# data[].attributes.body
1. 가장 큰 차이점은 배경이었던 것 같다. AI가 만든 그림의 주변 배경은 흐릿흐릿한게 많았으며, 얼굴 주변에 보정을 한 듯이 선이 반듯하지 않은 부분이 많았다. 주변 배경에 거의 완벽한 직선이 있으면 Real로 판별했다.

2. 자동화가 더 많이 된 세상을 볼 수 있을 것이다. 인간이 막노동을 해야하는 일은 AI가 대신하여 많이 줄어들 것이다. 이 변화를 긍정적으로 본다. 언제나 기술의 발전은 있어 왔고, 이것을 거부하는 보수적인 행동은 옳지 않다고 본다. 그 기술을 받아들이고, 나타날 수 있는 위험을 법률로써 막는다면 AI 기술을 옳은 방법으로 사용할 수 있을 것이다.

# data[].attributes.body
실제 인물 사진과 인공지능이 만들어 낸 사진을 구별하는 것이 꽤나 힘들었다. 딥페이크 기술이 이렇게 무섭구나 싶은 경외감이 들 정도였다. 나는 인공지능이 미처 간과할 것 같은 부분을 찾기 시작했다. 바로 주름, 눈동자, 머리카락이었다. 머리카락 같은 경우 색이 뭔가 섬세하게 표현되지 않은 부분이 있다면 그것은 AI가 그린 것일 것이다. 또한 주름이 부자연스럽거나, 눈동자에 미친 카메라가 없거나.. 등등 사소한 디테일 하나하나가 이를 구분하는 기준점이 되었다.

AI 기술이 발달함에 따라 딥페이크 기술이 발전하게 되어 영상 통화를 통해 신뢰를 만들고 이에 따라 금전적인 요구를 하는 피싱 기술이 발전하게 될 것 같다. 그래서 이에 따라 피해를 보는 사람이 증가하게 되어 경제적으로 저해될 것 같다. 물론 인공 지능 기술 발달이 단점들만 지닌 것은 아니다. AI 기술은 사람들의 매체 이용을 더 용이하게 하고 더 자주 하게 하여 매체 소통이 원활하고 활발하게 일어날 것 같아, SNS 등의 매체 서비스 분야에서 각광받는 기술이 될 것 같다.

# data[].attributes.body
1. 구분하기 힘들었던 것은 사실이나, 실제 인물은 표정이나 시선 등이 확실히 좀 더 자연스러운 느낌을 받을 수 있었다. 반면 AI는 구분하기 쉽지는 않았지만, 얼굴 표정이 조금 더 굳어있거나, 경직된 느낌을 주었다. 하지만 이것들 뿐만으로는 AI와 실제 사진을 구분 하는 것은 쉽지 않았으며, 현재 인공지능의 수준이 많이 올랐다는 점을 느낄 수 있었다.

2. 고도화된 AI 기술은 이런 인물들을 사진으로 모방하는 것을 넘어서 어떤 인물, 그 자체를 아주 유사하게 구현하여 제 2의 나를 인공지능 로봇으로 만들 수도 있을 것이다. AI 기술의 발달은 끝이 없고, 계속해서 세상을 보는 시야를 넓혀줄 것이며 어디까지 발달할 수 있을지 기대가 된다.

# data[].attributes.body
1. 실제 인물 사진과 AI 구분이 거의 불가능했다. 인간으로서의 감으로 어딘가 부자연스럽다고 느껴지는 사진은 있었다. 예를 들면 눈에 초점이나 머리카락, 피부 표현 등을 AI가 완벽히 구현해내지 못하는 것을 알 수 있었다. 하지만 이러한 감만 가지고는 절대 구분할 수 없는 사진 또한 매우 많았다.

2. 범죄에 많은 영향을 미칠 것으로 예측된다. 딥페이크 기술에 활용되거나 보이스피싱에 활동되는 등 인공지능이 범죄에 활용될 가능성은 다분하다. 현재에도 AI 기술을 빠른 속도로 성장하고 있으며 그에 맞춰 새로운 형상의 범죄들이 등장하고 있는 것도 사실이다. 기술의 발전 속도에 늦춰지지 않도록 하루빨리 문제 해결을 위하여 관련 법과 제도가 구체적으로 필요할 것으로 보인다.

# data[].attributes.body
1. 처음에는 아예 에이아이의 그림과 실제 사람의 그림을 구별하지 못하였었다. AI의 그림에서도 사람의 솜털하나, 눈동자에 비치는 조명 하나하나가 섬세하게 있어 정말 구별이 어려웠었다. 하지만 계속 그림을 보고 맞추다보니 어느순간부터 계속 인간만 찾았었다. 인간의 촉이라는 것이 신기한 거 같았다.

2. 초등학생때 도티라는 유튜버를 보고 퀵드로우를 처음 해봤었다. 그때는 내 그림을 맞추네 신기하네라고만 하고 넘어갔었는데 지금 와서 다시 와보니 여러 데이터들을 수집하여 알고리즘을 이용하여 내 그림을 맞추는 것을 보니 AI의 세상이 이미 오래 전부터 도래했었을 지도 모르겠다는 생각이 들었다.

앞으로 우리 세상에서 챗gpt, 딥페이크 같은 기술이 더더욱 발전할 것이다. 이렇게 빠르게 변하는 세상에 조금은 경각심을 가지고 지켜볼 필요가 있다고 생각한다.

다음에 우리반 다같이 마인크래프트로 '1-4 마을'을 만들어보고 싶다.

# data[].attributes.body
1. 처음에는 인공지능이 만든 사진과 실제 사진을 구분하기가 쉬울 줄 알았는데, 사실을 너무 어려웠다. 그냥 차이점을 모르겠다. AI가 너무 발달해서 참 시대가 좋아진 것 같다. 하지만 이러한 기술들을 악용한다면 너무 위험할 것 같다.

2. 이런 AI 기술을 악용한다면, 다른사람의 인권을 침해할 수 있고, 가짜뉴스들도 퍼져서 사회가 혼란에 빠질 수 있다.

# data[].attributes.body
1. 실제 인물 사진과 AI는 어떤 점이 다른가?

실제 인물 사진의 경우 AI보다 뒤의 배경과의 연결성이 더 자연스럽게 느껴졌다. AI의 경우 머리카락에 의해 반사되는 빛이 부자연스럽게 느껴졌다. 절반가량을 실제 인물 사진과 AI 사진을 맞추지 못한 것을 미루어 보아 인공지능의 발전이 현재 놀라울 정도로 이루어져 있음을 알게 되었다.

2. 구분이 어려울 정도로 고도화된 AI기술이 앞으로 세상을 어떻게 바꿔 놓을까?

아직까지는 회의적인 인식과 긍정적인 인식이 혼합되어 존재하는 것 같다. 하지만 AI가 발전되는 만큼 인간의 대처 방식면에서도 발전이 있을 것이라는 믿음으로 인간과 인공지능 사이의 화합이 이루어지지 않을까라는 생각을 가지고 있다.

# data[].attributes.body
1. AI는 자신이 수집한 데이터를 기반으로 답을 도출하기에 AI가 답을 맞추지 못한 경우에 사람이 그 이유를 알 수 없기도 했다. 또한 AI와 사람 간의 소통에서 같은 단어를 다르게 인식하는 경우도 있었고, 해당 프로그램 자체는 등록된 단어로만 그림을 수집하기에 세상의 많은 단어들에 대한 그림을 수집하고 학습하는 데 한계가 있는 것 같다.

2. 인공지능과의 상호작용이 계속될수록 인공지능에게는 이에 대한 정보가 증가할 것이고, 빅데이터에 쌓인 정보를 기반으로 우리가 표현하고자 하는 것을 더 빠르고 정확하게 인공지능이 찾아낼 수 있을 것이다. 또한 인간이 표현하기 힘든 정보나 내용도 인공지능의 판단으로 표현할 수 있을 것 같다.

# data[].attributes.body
1. AI가 만든 사진들은 주로 주변환경이 굴절이나 외곡이 생기거나 머리카락을 표현하는 부분에서 외곡이 잘 발생한다. 또한 실제 사진은 다양한 각도의 빛에서 찍는 것에 반해 AI는 그에 비해 다소 한정적인 각도에서 그렸다. 이러한 사실들을 이용하면 충분히 구별할 수 있었다.

2. 앞으로 기술들이 앞에서 말한 부분들을 보완하게 된다면 사람들이 AI기술들을 활용한 아바타를 사용하여서 인터넷 환경속에서 더욱 활발하게 교류하고 소통할 것 같다. 하지만 이에 비해 다소 걱정되는 부분도 있다. 미래의 기술들이 딥페이크 기술을 활용하는 범죄들이 더욱 늘어 날것 같다.

# data[].attributes.body
실제 인물을 골라내는 과정에서 AI가 고도로 발전한 사실은 부정할 수 없지만 미흡한 부분이 조금씩 보였다. 안경테는 있지만 안경의 알이 없다던지, 귀걸이의 연결 부분이 끊어져 있는 등의 디테일적인 요소들이 아직 부족해 보였다.

그럼에도 불구하고 현재 AI기술은 많이 발전했기 떄문에 ai기술을 악용하여 여러 범죄를 일으키고 사회적으로 문제가 되고 있는 것도 사실이다. 문제가 되고 있음에도 불구하고 아직 이에 대한 정부나 사회의 전반적인 대처가 부족하기에 미래에도 이를 해결하지 못한다면 AI기술은 범죄의 수단으로 자리 잡기 좋을 것으로 예상한다.

# data[].attributes.body
1. 실제 인물 사진과 AI는 정말 구분하기 어려울 정도로 유사했는데, 굳이 차이점을 찾자면 통계적으로 AI가 그린 그림은 보편적인 사람들의 모습이 담겨 있는 것 같다. 특정한 한 문화의 모습이 아닌 보편적으로 잘 알려지고 표정이 명확한 모습을 주로 보였다. 그에 반해 진짜 인간의 사진은 표정이 조금 더 풍부하고 정형화되어 있지 않는 경향이 있다. 하지만 이 역시 통계적으로 보았을 때의 특징 만을 말한 것이지 모든 것이 해당되지 않는다.

2. 먼저 AI와 관련되어 전반적인 생활 수준이 향상될 것 같다. 현재에도 Chat GPT가 많이 활용되고 있는 것처럼, 인공지능은 학문적인 측면 뿐만 아니라 우리의 하루에 녹아들어 많은 편리함을 가져다줄 것 같다. 반대로 악용될 우려도 많은데, 대표적인 예시로 딥페이크 기술이 있다. 얼마 전 한 나라가 딥페이크를 이용한 거짓 정보를 사실이라 판단하여 오보를 냈었다는 기사를 봤다. 이처럼 적절한 규제가 없다면 미래에는 지금보다도 더 많은 문제를 일으킬 것이라 예상된다.

# data[].attributes.body
자세히 들여다 보아도 실제 인물의 사진과 AI가 만들어낸 인물 사진을 구분해낼 수 없었다. 인물의 얼굴에서 차이는 거의 볼 수 없었고 인물 사진이 속한 배경과 인물의 표정의 자연스러운 정도에서 차이가 있었다. 실제 인물 사진은 배경과 표정이 좀 더 자연스러웠다.

AI가 일상으로 점점 스며들며 AI 자체와 인간을 구분하기 어려워질 것이다. AI를 인간과 동등하게 취급하며 공존하는 사회가 만들어지거나, 인간을 AI와 같은 사물과 동등하게 취급하는 인간 경시가 만연한 사회가 만들어질 것이다. 공존하는 사회가 만들어질 경우 AI 기술은 존재하지 않는 것을 만드는 가상현실, 업무 처리 등에 활용될 수 있을 것이다.

# data[].attributes.body
1. 인공지능이 만든 사진에서는 신체 부위끼리 어색하게 연결되어 있다거나 색깔이 이상한 부분이 있었다. 또한 다른 사람과 함께 인물을 그린다거나 자세한 배경까지 묘사하는 경우가 드물었으며, 실제 사진에 비해 봄의 솜털이나 자연광으로 인해 변하는 피부의 결 등 사소한 부분이 부족했다.

2. AI기술은 단순한 활용을 넘어서 제 2의 세상을 창조할 것이다. 실제로 존재하지 않는 사람을 구현해낸다거나, 얼굴을 완전히 바꿔놓는 등 이전에 없었던 컴퓨터 속의 새로운 세상이 마치 현실처럼 발전할것이다.

# data[].attributes.body
인공지능은 아직 동음이의어와 전체적인 그림을 잘 파악하지 못한다. 예를 들어 '다리'라는 제시어에 사람의 다리를 그린 경우와 건널 수 있는 다리를 그리는 경우에 따라 인공지능이 맞추는 경우가 확 줄어든다. 또 프라이팬을 그릴 때 안에 계란 프라이를 같이 그리면 인식하지 못하는 것처럼 한번에 두개 이상의 사물을 그렸을 때 인식 수준의 차이가 크게 남을 확인했다.

미래에 빅데이터 정보 기반을 활용해 정보를 쉽게 찾을 수 있을 것이다. 또한 게임이나 정보검색에 활용하면 사람들의 삶의 만족도를 크게 향상시킬 수 있을 것이다.

# data[].attributes.body
1. AI가 구현한 인물 사진과 같이 인공지능이 만들어낸 가상과 실제를 구분하는 것은 매우 어려웠다. 게임을 반복적으로 실행한 결과 차츰 실제와 인공지능을 구분할 수 있게 되었는데 그 기준이 되었던 점이 인공지능으로 나타낸 사진들이 색감에 있어서 조금 더 뚜렷하고 미세한 부분까지도 섬세하게 나타낸 표현한 부분들이었다. 하지만 이러한 부분들은 채도나 밝기 등의 사진 편집 기능을 활용하여 조금 더 실제 사진처럼 표현할 수 있다는 점에서 곧 인공지능과 실제 사진을 구분하는 것이 불가능해지는 시대가 올 것이다.

2. 구분이 어려울 정도로 고도화된 AI 기술이 발전했을 때 좋은 방향으로는 역사적 인물이나 죽은 사람처럼 실제로 볼 수 없는 사람들을 인공지능으로 실제 인물처럼 묘사함으로써 실감 나게 표현할 수 있다는 점이다. 이 기술을 활용하여 미래의 아바타 등 가상 세계와 관련한 기술이 더욱 발전할 수 있는 계기를 마련할 수 있다. 하지만 만약 악용된다면, 범죄로 이용되어 이에 따른 피해나 억울한 사람들이 발생하는 문제가 발생될 수 있다.

# data[].attributes.body
AI가 만들어낸 가상의 사람과 실제 사람을 구분하는 것은 쉽지 않았다. 하지만 몇몇 AI가 그린 사진에서는 실제 사람과는 다르게 이질적인 부분, 찌그러진 부분 등이 있었기에 어느 정도 구분 할 수 있었다. 이러한 부분들을 제외하면 실제 인간과 AI의 그림을 구분하기란 어려웠다.

AI의 고도한 발전으로 많은 사람들이 득을 볼 것 이지만 또한 많은 사람들이 피해를 볼 것 같다. 이러한 AI의 그림의 발전만 보더라도 딥페이크와 같은 범죄에 사용되는 것을 보면 미래에 AI가 더욱 발전함에 따라 더욱 많은 피해와 문제점들이 생길것 이다.

# data[].attributes.body
1.사람들의 표정과 경경이 가장 큰 차이점으로 작용한 것 같다. AI가 만드는 사진은 인물등의 눈의 크기나 표정이 전체적으로 비슷했으며 예외적으로 아주 부자연스러운 사진들도 존재했다.

2.사진을 구별할 때도 예외적으로 어색한 사진들이 아닌 이상 인공지능이 만들었다고 믿기지 않을만큼 현실적이었다. 만약 "인공지능이 만든 사진이 이 중에 있다"라는 사실을 알지 못했으면 둘 다 진짜 사진이라고 판별할 수 도 있었을 것 같다고 느꼈다. 이처럼 고도화 된 인공지능 기술은 물론 우리의 삶에 아주 편리하게 작용될 것 이다. 하지만 기술이 발전함에 따라 그 기술을 악용하는 사람들도 생겨나고 있으니 범죄에 사용된다면 더욱더 수사가 힘들어지는 범죄들이 생겨날 수 도 있다는 생각이 들었다. 추가적으로 인공지능들의 기술들이 발달하면서 Chat GPT의 새로운 버전처럼 인공지능들이 화를 내고, 귀찮아 하는 그러한 감정적인 요소들 또한 같이 생겨나기 때문에 사회적, 윤리적인 문제들도 발생할 가능성이 높아질 것이라는 생각이 들었다.

# data[].attributes.body
누군가가 편견을 고쳐주지 않는다면 계속해서 잘못된 데이터를 쌓아나갈 수도 있을 것 같다는 우려가 있었다. 특히 '배'의 경우에는 나는 운송수단인 배를 그렸으나 Ai의 경우에는 먹는 배만을 맞다고 하며 그 데이터만을 쌓았다.

인간과 Ai의 상호 작용이 더욱 심화적으로 이루어진다면 비약적인 기술 발전을 이룰 수 있을 것같다. 당장 위의 경우만 봐도 인간이 조금만 더 도와준다면 고칠 수 있는 문제일 것이고, Ai의 오류를 인간이 즉각적으로 피드백한다면 AI는 인간과 더더욱 비슷한 사고과정을 거치는 것이 가능해질 것이기 때문이다.

# data[].attributes.body
1. 배경을 알아볼 수 없었고, 배경과 머리카락 사이의 경계가 이질적이었다. 머리카락도 방향이 일정하거나 밀집되어 있었다. 또한 표정이 거의 한정되어 있었고 주름이 과하거나 적었다. 또한 인간 외의 다른 물체를 자세하게 묘사하지 않았다.

2. AI 기술이 발전한다면 무엇이든 신뢰할 수 없을 것이다. 여론을 이끄는 신문, 뉴스 등의 미디어도 인공지능에 의해 조작된 것으로 그 공신력이 떨어질 것이고, 인터넷 커뮤니티도에서도 AI를 이용한 여론 조작도 빈번하게 발생할 것 같다. 하지만 어떤 것을 분석하고 결론을 도출하는 것에 매우 쓸모있을 것이다. 특히, 사료 해석이나 재료 공학 분야의 폭발적인 성장을 가져올 것이다.

# data[].attributes.body
1. 'Quick Draw!'의 개발자는 해외 출신이다 보니 이를 번역하여 한국어로 접하는 우리의 입장에서 오해나 오역이 발생할 수 있다는 문제점이 있다. 예를 들어 우리나라에서 쓰는 노트북을 영어로는 laptop이라고 표현하고 이를 번역할 때 랩톱이라고 하여 흔히 쓰는 단어가 아니라서 당황할 수도 있겠다는 생각을 하였다. 또한 그들이 설정한 모범적이고 이상적인 답안과 본인의 생각대로 그린 답안이 꽤 상이할 때가 있어, AI가 제대로 된 학습을 할 수 있을까 하는 회의가 든다.

2. 인공지능 활동에 인간이 개입하여 만들어 낸 딥러닝 기술은 미래에 어떤 무언가를 예측할 수 있게 하여 미래에 조금 더 잘 예측하고 대비하는 것을 가능하게 할 것이라고 생각하였다. 또한 우리가 어떠한 생산적인 활동을 할 때 이를 인공지능이 도와 더 빠르고 효율적인 활동을 할 수 있게 할 것이라고 생각하였다.

# data[].attributes.body
AI는 주름이나 잡티가 없는 등 피부가 조금 더 깨끗했던 것 같다. 주변 배경과 얼굴의 조화 또한 부자연스러운 사진이 있었는데 이런 점에도 불구하고 실제 인물 사진과 구별하는 것에 어려움이 많았다.

AI기술이 이렇게 고도화되어 세상에 활용되면 우리에게 편리한 점이 많을 것이다. 손이 많이 가는 직업이나 우리가 굳이 할 필요 없는 것들이 모두 AI가 담당할 뿐 더러 우리 인간이 하는 일과 노동을 인공지능이 함으로서 인공지능이 인간을 대체하게 될 것이다. 그만큼 인간이 인공지능과 반대로 가지는 우리 인간만의 경쟁력과 가치를 찾아야 할 것이다. 또한, 인공지능 기술로 인해 범죄, 테러 같이 악용될 가능성도 크다.

# data[].attributes.body
눈치가 없을때가 있다...... 스마트폰을 제시하여 100m 밖에서 보아도 스마트폰을 그렸는데, 못맞췄다. 실망스럽다.

단순 노동 뿐만 아니라 대부분의 일자리를 빼앗을 것이다. 남는 일자리는 이 기술과 관련된 특정 기업들과 권력을 가진 기득권층 뿐이다. 위험하다.. 우리는 살아남기 위해 명령하는 인간이 되어야 한다..!

# data[].attributes.body
ai가 만든상황은 실제 사진에 비해 사진이 찍힌 상황등이 좀 부자연 스럽게 연출되어 있었다. 그러나 이목구비나 심지어 피부표현에 있어서도 오히려 실제보다 더 자세했다.

이번 활동을 통해 인공지능 기술의 발달을 체감했다. 이는 이롭게 쓰면 인간에게 큰 도움이 되지만 악용할경우 큰 피해를 끼칠 수 있겠다고 생각했다. 실제에 존재하지 않는 것을 만들어 내는 것이 얼마나 위험할 수 있는지 생각해볼 필요가 있다. 실제로 지금도 딥페이크 범죄 사례가 많이 일어나고 있는데 점점 더 인공지능 기술이 발달된다면 이보다 더 큰 문제가 발생할 수 있다.

# data[].attributes.body
실제 인물 사진은 매우 현실적인데, AI가 그린 사진은 간혹 부자연스럽고 이질적인 부분들이 있고 디테일이 부족할 때가 있다.

정확한 진단과 맞춤형 치료, 신약 개발, 자율주행 차량, 물류 최적화, 맞춤형 학습, 자동화된 평가 시스템, 경영 의사 결정 지원, 고객 서비스, 환경 보호, 자원 관리, 새로운 형태의 예술, 사이버 보안 강화, 프라이버시 보호, 일자리 변화 등 다양한 방면으로 긍정적인 방향으로 세상이 바뀔 것 같다.

# data[].attributes.body
quick draw는 머신 러닝을 기반으로 한 인공지능으로서 계속해서 데이터를 축적해 그림을 구분하는데, 이점이 quick draw의 인상 깊은 점이자, 흥미를 돋우는 부분이다. 그러나 결국 이 점이 오히려 단점이 되기도 한다. 데이터가 부족한 주제의 그림이거나 AI가 가지고 있는 것과 유사하지 않은 그림이라면 답을 내는 것에 어려움을 겪게 된다.

인공지능과 인간의 상호작용, 그 기술은 우리의 생각보다 훨씬 빠른 속도로 점점 발전하고 있고, 이제는 정말 위기 의식을 느껴야 한다. 언젠가, 혹은 멀지 않은 미래에 인공지능이 인간을 계속해서 대체해 나가며 결국에는 인간의 위에 올라서려고 까지 할 수 있다. 인간만이 가졌다 고만 생각했던 정서까지 가지게 된다면, 충분히 위험에 노출되어 있다고 인식해야 하며, 이것의 제어를 위하여 적절한 대처를 해야 할 것이다.

# data[].attributes.body
1. Quick, Draw에서 인공지능의 한계는 무엇인가?

용을 그리라고 해서 다리없는 동양의 용을 정말 열심히 그렸다. 하지만 맞추지 못하였는데 이것은 서양의 용인 드래곤을 의도로 한 것 같다. 같은 의미의 단어라도 문화에 따른 차이에 대해 인공지능이 더 정보를 파악해야 할 것 같다.

2. 인간이 상상으로만 꿈꾸던 제품을 인공지능과 협업하여 실제로 현실화가 가능할 수 도 있다. 그리고 인공지능의 생산적이고 빠르다는 장점을 사용하여 인간이 더 많은 업무를 수행할 수 있는 도구적 목적으로 이득을 볼 수 있다.

# data[].attributes.body
실제 인물과 AI가 만든 사진을 구별하기 힘들었다. 그러나 실제 인물에 비해 AI 사진은 표정이나 주름, 배경 등이 부자연스러운 모습들을 볼 수 있었다. 그래도 몇몇 사진들은 정말 사소한 차이가 있을 뿐이지, 쉽게 알아차리지 못하는 수준의 사진들도 있었다. 이번 활동을 통해 AI 기술이 과거에 비해 많이 발전했음을 알 수 있었다.

AI의 발전으로 얻는 이익들도 있겠지만, 이에 비해 AI로 인한 피해나 손실이 더 많을 것이다. 물론 AI의 발전으로 인해 우리에게 편리한 생활과 더 원활한 소통을 가져다 줄 것이다. 그러나 딥페이크와 같은 인공지능을 이용한 범죄에 활용될 가능성은 매우 높다. 계속해서 AI 기술은 빠른 속도로 성장하고 있고, 이에 따라 다양한 범죄 방법들이 등장하고 있다. 이를 막기 위해서 우리는 법과 제도를 통해 AI 기술이 악용되는 것을 막아야 할 것이다.

# data[].attributes.body
1.AI는 눈동자가 반짝거린다.

AI사진은 피부가 깨끗하다

AI사진은 잔머리 표현이 잘 안된다

2.그동안 로봇정도로 생각되던 AI가 이제는 사진뿐 아니라 인간 고유의 영역에도 들어오면서 많은 변화를 맞이할 것 같다. 이제 우리의 지능을 넘어 얼굴까지 따라하는 AI는 우리 대부분의 일을 대체할 것이다. 이를 통해 인간이 해야 하는 일이 줄어들겠지만, 그만큼 일자리도 줄어들 수 있다. 또한 이제는 모든 사진에도 의심을 가져야 하는 사회가 될 것이다. 인간 기술의 우리 사회를 망칠 수 있다는 것은 모순적이지만 점점 가능성이 보인다. 인공지능의 발전을 그만하자고 할 수는 없겠지만 올바른 사용방법을 찾아야하는 것은 분명한 것 같다.

# data[].attributes.body
1. 영어를 한글로 번역한 것이기 때문에 단어의 정확한 의미를 파악하기 힘들 때가 있다. 그리고 세상에는 다양한 사람들이 있기 때문에 아무리 많은 데이터를 쌓았다 해도 항상 100%의 정확도를 지닐 수도 없다.

2. 이런 AI기술들을 더욱 발전시킨다면, 이제 인공지능이 이제 사람과 유사한 사고를 하는 것이 가능해져, 인간에 많은 영향을 미칠 것 같다.

# data[].attributes.body
분별에 꽤 어려움을 겪었지만 아예 불가능한 것은 아니었다. 우선 표정과 카메라를 보는 시선이 어색함을 통해 구별을 할 수 있었고, 인물 뒤의 배경과 같은 외적 요소들을 이용하여 구별하는 방법들도 있었다. 또한 추가적으로 전문적인 구별 방법에 대해 궁금해져서 검색을 통해 알아본 결과, 세부 사항의 현실성, 메타 데이터의 유무 및 AI 탐지 도구 활용 등을 통해 신뢰성 있는 판단을 내릴 수 있다고 한다. AI 기술의 발전에 따라 생성된 이미지가 점점 더 현실적으로 보일 수 있지만, 이러한 기술들을 이용하면 구별해낼 수 있을거 같다. 그러나 앞으로 이러한 AI기술이 더욱 급격히 발전한다면, 이러한 구별법들도 통하지 않을까라는 생각을 하게 되었다. 그리고 이 기술이 신분위조 등과 같은 사회에 악의적인 영향을 미칠까 봐 걱정이 된다. 이런 AI 기술들은 기술적으로는 창의적이고 혁신적인 가능성을 제공할 수 있지만, 그러한 가능성을 최대한 발휘하면서도 사회적 및 윤리적 문제를 줄이기 위한 방법을 모색해야 한다. 따라서 이 기술을 사용할 때에는 신뢰성 확보와 함께 공공의 이익을 위한 목적으로 사용되어야 함이 중요하다고 생각한다.

# data[].attributes.body
1.기존의 데이터와 다르게 그린다면 다른 그림으로 판단한다. 존재하는 데이터를 비교하는 능력은 뛰어나지만 아직 기존의 데이터를 판단하고 해석하는 능력은 조금 부족한 것 같다.

2.인간이 컴퓨터의 언어를 사용해야 했던 과거와 다르게 이제는 chat gpt나 quick draw 처럼 인간의 언어나 그림을 해석하는 컴퓨터가 등장하고 있다. 이를 통해 일반인들도 AI에 더욱 쉽게 접근할 수 있게 되는 것 같다.

# data[].attributes.body
1.자신의 데이터망에 있지 않는 그림을 그리면 이를 주제와 일치 시키지 못하는 점에서 한계를 드러냈다. 또한 여러가지 비슷한 그림들을 위주로 주제를 인식하다 보아하니 창의적으로 그 주제를 표현해도 어떤 단어인지 알지 못하는 부분에서 창의성이 결여되는 한계도 보여주었다.

2.인공지능과 인간이 서로 협력한다면 서로의 부족한 부분을 보완해주면서 잘 맞춰나갈 수 있고, 이러한 협력은 미래의 우리의 연구에 있어 아주 좋게 작용할 수 도 있다. 그리고 인공지능과의 협력이 좀 더 자연스러워지고 편해진다면 인공지능을 한명의 사회 구성원으로 인식하여 인공지능의 감정을 교류하는 기술이 개발 될 수 도 있다는 생각이 들었다.

# data[].attributes.body
1. 인간이라면 누구나 맞췄을 그림을 AI가 간혹 못 맞추는 모습을 보였다. 이러한 AI의 한계가 다양한 웹사이트에서 내가 로봇인지 아닌지 확인할 때 사용되는 문제에서도 적용되는 것 같다. 인공신경망의 원리를 살펴보았을 때 오답을 전혀 내지 않도록 인공지능을 발전시키는 것은 어렵다고 본다. 그리고 이것은 인간에게도 마찬가지일 것이다. 인간이 실수를 하는 것처럼 인공지능도 실수를 하는 것이다. 하지만 이 정도의 정답률을 내는 것만으로도 인공지능이 생활에 매루 많이 사용될 수 있음을 짐작할 수 있다.

2. 비록 내가 그린 것을 못 맞추는 경우가 있어서 아쉽긴 하지만, 인공지능이 단순 노동에서는 아주 유용하게 이용될 것이라는 생각이 들었다. 개인화, 자동화가 더욱 심화될 것이다. 삶을 더 편리하게 해줄 것이다. 인공지능의 발전을 막고자 하는 여론도 적지 않지만 나는 이것에 반대한다. 기술의 발전을 막고자 하는 것은 마치 330만년 전 불을 조절할 수 있는 방법을 깨달았을 때 이게 산불을 일으킬 수 있으니 그 사용을 막는 것과도 같다. 기술의 발전은 인류가 자연스럽게 받아들여야 하는 분야이지, 막아야 하는 것은 아니라 생각한다. 엄격한 규정과 법률로 인공지능을 범죄로 이용하는 것을 막을 수 있을 것이다.

# data[].attributes.body
1. 번역 오류로 인해 동음이의어를 파악하지 못하는 모습을 볼 수 있었다. 한국인 이용자들에게서 얻은 데이터를 적용하지 못하는 점이 있었다. 또한 방대한 데이터 양에도 불구하고 그림을 조금 남다르게 그린다면 정답을 맞추지 못하였다.

2. 인공지능의 방대한 빅데이터를 바탕으로 다양한 곳에 활용될 수 있을 것이다. 검색에 활용하거나 chatgpt와 같은 빅데이터를 기반으로 한 대화형 정보 서비스 등 우리 생활을 더 편리하게 만들어 줄 것이다. 그러나 인간의 창의성을 더이상 요구하지 않고 일자리를 빼앗기는 시대를 도래할 것이라는 큰 문제점도 존재한다. 단순 노동직뿐만 아니라 얼마 전 과거까지만 해도 일자리를 빼앗길 것이라고 예측하지 못했던 예술직까지도 현재는 인공지능의 발전으로 인해 일자리를 뺏길 위험에 처해있다. 예술의 범위가 인간이 창조한 것에서 인공지능이 만든 것으로 확장되어 저작권 문제 또한 발생할 것으로 보인다. 인공지능의 발전을 막진 않으나 인간을 위협하지 않을 정도로의 적절한 통제 또한 필요할 것이다.

# data[].attributes.body
1. Quick draw에서 인공지능은 세계 여러사람들이 제출한 데이터를 수집하여 결과를 도출해 내기 때문에 비슷한 그림을 그렸음에도 답을 맞추지 못한 경우가 많았다.

또한 번역에서의 문제점이 있어 한국어에서의 여러 뜻을 가진 단어들을 구분하지 못하고 자신이 수집한 데이터에서의 답만 맞다고 판단하여 제대로 그렸음에도 맞추지 못한 경우가 많았다.

주제가 복잡한 그림이 되는 경우에도 인간이 제대로 그리지 않으면 인공지능이 정확하게 맞추지 못하는 경우로 보아 아직 인공지능의 나타난다.

2. 아직 발전이 완벽하게 되지 않은 인공지능만을 사용해 보았을 때는 아직 부족한 점이 많아 인간에게 직접적인 영향을 미치지 못하였지만 요즘 인공지능이 과도하게 발전함에 따라 인공지능이 사람들에게 미치는 영향이 많아지고 있다. 긍정적인 영향도 있지만 단순 노동직의 경우 최근 인공지능이 사람을 대체하고 있는 추세가 계속되고 있는 부정적인 영향 또한 미치고 있다. 미래에는 이러한 인공지능이 더욱 발전하여 인공지능이 인간과 거의 비슷한 사고과정을 거치며 인간과 많은 부분들을 협력할 것 이라고 긍정적인 부분도 생각해 볼 수 있다.

# data[].attributes.body
Quick Draw에서 인공지능은 우리의 활동 내역으로 데이터를 수집하기 때문에 우리 일상 속에 있는 무수히 많은 단어들을 학습하는 데에 한계가 존재한다. 또한 여기에서의 인공지능은 그림을 판단하여 가장 유사하다고 추정되는 단어를 순서대로 제시하는데, 만약에 단어를 하나만 제시해야 한다면 오답률이 상당히 높을 것이다.

인공지능의 빠른 판단력과 학습능력은 인간의 업무 처리 능력을 크게 향상시키며 기술 발전에 크게 이바지할 것이다. 그러나 인공지능이 더욱 발전할수록 인공지능에 대한 우리의 통제력도 상실되어 가기에, 적절한 통제능력을 통해 인공지능을 적절히 활용해야만 기술 발전을 이룩할 수 있을 것이다.

# data[].attributes.body
지금까지 쌓여있던 보편적인 데이터와 다른 결과물을 보여주면 정확한 그림을 그렸더라도 알아보지 못한다. 융통성이 없다.

인공지능과 인간의 상호 작용은 미래에 생산성 향상, 의사 결정 지원, 개인화된 경험 제공, 새로운 일자리 창출, 기술 혁신 촉진 등의 긍정적 영향을 미치며, 동시에 사회적 도전과 윤리적 문제 해결을 위한 신중한 관리가 필요하다.

# data[].attributes.body
1. 유사어를 구분하지 못한다. 동음이의어 뿐만 아니라, 배-돛단배 등 비슷한 개념이라 하더라도 한 쪽 단어에 꽂히면 다른 답안을 내놓지 않는다. 또한 데이터가 많이 쌓여있지 않은 문항에서는 오답률이 높았다.

2. 인간의 통제 아래 잘 발전한다면 인간의 한계를 뛰어넘어 여러 유용한 기술을 발달시킬 수 있을 것이다.

# data[].attributes.body
인공지능은 아직 인간이 가진 다양한 형태의 물체 묘사를 알아보지 못하는 경우가 있고, 나라별로 관용어구가 달라서 각자 다른 나라에서 나온은 데이터라서, 특정 지역의 사람들의 관용어구로 쓰인 데이터를 잘 파악하지 못할 수 있다.

인공지능이 인간을 돕는 보조기구로 사용될 것 같다. 현재의 알고리즘이 더 발전된 인공지능을 활용하여 발전시키면 사람들의 기호를 더 잘 맞출 수 있을 것 같다. 또한 인공지능을 활용하여 잡일을 인간이 덜 할 수 있을 것 같다. 인간이 정말 효율적인 인간만 할 수 있는 것만 발달시키면 기술도 더욱더 발달할 것이다.

# data[].attributes.body
Quick, Draw는 입력된 데이터를 기반으로 그림을 분석하여 그림이 무엇인지 맞추는 인공지능 프로그램이다 보니 사용자가 자신이 생각하기에 정확한 답안을 그려내도 맞추지 못할 때가 있다. 또한, 우리 한국어의 경우, '다리'나 '배'는 다양한 의미를 가지는데, 번역을 하다 보니 어떤 의미의 단어를 그리라는 건지 사용자 입장에선 파악하지 못한다.

인공지능을 잘 활용만 한다면 인공지능과 인간이 상호 작용하면서 인공지능이 많이 학습할 수 있을 것 같다. 이러한 협력이 미래에는 상담 기술, 대화 등의 상호작용으로 이어져 점점 개체화, 개인화되는 사회에서 긍정적으로는 사람들의 친구가 되어주는 기술이 될 수도 있겠다는 생각을 했다. 또한, 인공지능과 인간의 협력이 미래에 효율적이고 편리한 미래 기술 개발에 큰 영향을 미칠 수 있을 것이라 생각한다. 우리가 이러한 기술의 발전의 장단점을 생각하고 우리 모두에게 이익이 되는 기술을 개발하여 적절히 활용한다면 우리 삶의 질은 크게 향상될 것이다.

# data[].attributes.body
아무래도 인공지능이다 보니, 우리의 입장에서 보았을 때 어이없는 경우가 있었던 것 같다., 예를 들면, 배나 다리 같은 동음이의어를 구별하지 못하는 경우가 있었다. 또한 이때까지 수집했던 데이터와 다르게 그린 경우에는 다른 그림으로 판단하는 등의 한계가 있었다.

인간과 AI의 상호작용이 더 심화된다면 우리는 지금보다 훨씬 빠른 속도로 발전하는 것을 볼 수 있을 것이다. 그러나 계속해서 AI기술이 인간을 대체하고 있고, 앞으로도 이러한 일이 지속된다면, 언젠가 우리가 AI에게 밀리는 경우가 올 수도 있다. AI의 기술의 발전 만을 생각하지 말고, 우리가 마주한 위기 상황을 인식하고 잘 대처해나가야 한다고 생각한다.

# data[].attributes.body
1. 사람들의 낙서를 기반으로 데이터를 구축하기에 사람들이 보편적으로 어떤 물체를 그리는 구도가 아닌 다른 구도로 그렸을 때 이를 인식하지 못하였다.

2. 인공지능은 데이터를 기반으로 무언가를 분석하는 것에 뛰어나기에 분석 과정을 많이 필요로 하는 분야에 적용된다면 그 분야의 폭발적인 발전을 도울 것이다.

# data[].attributes.body
1. 인공지능은 해석 상의 차이를 제대로 인지하지 못한다. 예시로 Bridge를 단순하게 '다리'로 해석하여 뜻을 사람의 다리와 건너는 다리 두 가지로 해석하게 한다. 또한 특정 문화권의 정보 만을 학습 시킨다면 다른 문화권의 정보는 이해하지 못하는 문제가 발생한다.

2. 인간이 하기 어려운 일이나 꺼려지는 일을 대신 하여 생산성이 크게 늘 것이다. 앞선 시대에서도 기계의 사용으로 생산성이 크게 늘고 인간의 삶의 질이 크게 늘었다. 이처럼 인공지능을 적절히 사용한다면 인간 생활이 한층 더 편리해질 것이다. 인간의 일자리를 빼앗을 것이라는 우려도 있지만, 인공 지능의 사용에 따른 일자리 창출 또한 발생할 것이라고 생각한다. 인공지능이 인간의 일을 대신하는 만큼, 그 인공 지능을 통제하는 인간의 일도 필요할 것이다. 당장 인공 지능이 도입된 직후에는 인간의 직업에 대해 고민해야겠지만, 인공지능이 안정적으로 인간 세계에 자리 잡는다면 직업 관련 문제는 발생하지 않은 것이다.

# data[].attributes.body
사용자들의 데이터를 기반으로 하기 때문에 수집하지 않은 데이터에 있어서는 인식하지 못하는 모습을 보였다. 같은 대상이라도 다양한 모습이 나타날 수 있는데 이를 고려하지 못하는 모습이 실망스럽다. 허나 이는 데이터량의 부족 문제 이므로 좀더 장기적인 서비스를 통해 많은 데이터를 수집하면 해결 될 것이다.

이가 우리생활 곳곳에 스며들면 순기능과 역기능 모두가 발생할 것이다. 먼저 정보처리 뿐만 아니라 다양한 산업분야에 훌륭한 산업도구로써 작동 할 것이고 이는 경제성장으로도 이어질 수 있다. 하지만 인공지능이 산업분야에서 과하게 이용될 경우 일자리 부족의 문제가 발생 할 수 있다.

# data[].attributes.body
1. "Quick, Draw"에서 제시된 단어에 대한 그림을 그릴 때 초점을 두고 있는 특징에 따라 판단하는 기준이 달라지고, 하나의 그림을 볼 때 상상력을 동원하여 창의적인 사고를 통해 조금 더 넓은 시각으로 볼 수 있는 인간과 달리 인공지능이 창의적인 활동을 할 수 있다 하더라도 아직까지 그 정도가 인간에 미치지 못하고 빅데이터에 의존하기 때문에 그린 그림이 무엇인지 알아내지 못하거나 다른 물건으로 착각하는 경우가 발생하였다. 또한 언어마다 표현하는 뜻이 각기 다르기 때문에 최대한 비슷한 단어라 한들 인공지능과 우리가 사용하는 언어에 따라 해석 차이의 여지가 있었다.

2. 앞서 발견한 인공지능의 문제점으로는 부족한 빅데이터, 창의적 사고, 오역의 문제 등이 있었다. 인공지능의 사용이 증가하고 관련 기술이 발전하여 이러한 문제점들이 해결되었다면, 인공지능과 인간의 의사소통을 활성화하고 이를 활용하여 교육, 의료 등의 개별적 서비스를 요구하는 분야에서 활용될 수 있을 것이다. 또한 구글 렌즈 등 사진을 통해 관련 사진을 탐색하는 기술이 발전하고 있지만 인공지능의 기술을 조금 더 첨가하여 현재보다 더 향상된 정확도를 가질 것이라고 생각한다.

# data[].attributes.body
'Quick Draw!'는 분명 뛰어난 인공지능 사이트이지만, 분명한 한계점을 지니고 있습니다. 우선, 사용자가 그린 그림의 복잡성과 세부 사항에 따라 인식 정확도가 달라질 수 있는 정확성의 한계가 존재합니다. 또한 AI가 사용자의 그림에 대한 피드백을 제공하긴 하지만, 그 외의 사용자가 AI에게 피드백은 할 수 없다는 상호작용의 한정성이 존재합니다. 이러한 기술과 인류가 함께 발전한다면, 자율주행, 로봇기술, 신경망 기술 등 다양한 발전이 이루어질 것으로 보입니다.