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인공지능이 변화시킬 미래 예상하고 표현하기

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인공지능이 변화시킬 미래 예상하고 표현하기

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영상들을 보고 어떤 생각이나 느낌이 들었나요?

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영상들을 보고 어떤 생각이나 느낌이 들었나요?

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캔바로 쇼츠나 릴스 영상 만들기

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캔바로 쇼츠나 릴스 영상 만들기

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유튜브 숏츠 shorts 이제 캔바 동영상으로 만드세요. 개꿀팁 방출해요^^

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(인공지능이 어떤면에서 많이 쓰이는지 조사)

1. 의료 분야:병 진단, 의료 영상 해석, 건강 모니터링, 약물 발견 등에 사용됩니다. 예를 들어, 딥러닝을 이용한 흉부 X-선 영상 분석은 폐결핵 및 폐암과 같은 질병을 진단하는 데 도움이 될 수 있습니다.

2. 금융 분야: 사기 탐지, 신용 스코어링, 투자 전략 개발 등에 사용됩니다. 금융 기관은 대규모의 거래 데이터를 분석하여 이상 행동을 탐지하고 리스크를 관리하는 데 인공지능을 활용합니다.

이 외에도 교육, 군사, 로봇 공학, 엔터테인먼트 등 다양한 분야에서도 인공지능이 활용되고 있습니다.

(출처 챗지피티)

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인공지능이 더발달하면 생기는 문제점

1. 프라이버시 침해 이는 데이터를 더 수집을 할수록 개인프라이버시

침해 가능성이 높아짐.

2. 보안 위협 인공지는을 악용하는 사람들은 개인정보를 털수있음.

3. 자율 무기: 인공지능이 무기 시스템에 적용될 경우, 인간의 개입 없이 작동하는 자율 무기가 등장할 수 있습니다

출처:IEEE (전기전자공학회) 보고서,인공지능: 현대적 접근,수학적 파괴의 무기

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https://youtu.be/4t2QLQ-7-9Q?feature=shared

출처:십분AI

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10분으로 알아보는 AI 기술의 적용 사례들 알아보기! | 십분 AI

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1. 자율주행 차량

자율주행 차량은 많은 센서 데이터를 이용해 임무를 수행하는 동시에 교통상황에 대응하는 방법을 학습하고 실시간 의사 결정을 내리면서 지속적으로 개선된다. 자율주행 차량은 운전자의 제어 없이 운행하기 위해 AI 기술과 기계학습(Machine Learning)을 사용한다. AI타임스

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• 실업자가 증가하게 됨

• 개인정보 오남용 증가

• 인공지능 개발 회사의 독점 강화 우려가 있음

• 잘못된 인공지능 만들어 질 우려가 있음

출처 Yuni_

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AI의 뜻이 뭐야?

인간의 지능 즉, 고도의 문제해결 능력을 가진 인공적 지능을 말한다. 컴퓨터 공학에서 이상적인 지능을 갖춘 존재, 혹은 시스템에 의해 만들어진 지능, 즉 인공적인 지능을 뜻한다. 일반적으로 범용 컴퓨터에 적용한다고 가정한다

https://www.moef.go.kr › sisa › detail

인공지능(AI: Artificial Intelligence) - 시사경제용어사전 - 기획재정부

인공지능이 뭘까요?

인공 지능(AI)은 학습, 창조, 이미지 인식 등과 같이 주로 인간 지능과 연결된 인지 문제를 해결하는 데 주력하는 컴퓨터 공학 분야입니다. 현대 조직은 스마트 센서, 사람이 생성한 콘텐츠, 모니터링 도구, 시스템 로그와 같은 다양한 소스에서 대량의 데이터를 수집합니다.

https://aws.amazon.com › what-is

인공 지능이란 무엇인가요?- 인공 지능(AI) 설명 - Amazon AWS

인공지능은 어떻게 학습하는가?

AI는 인간의 학습 능력을 컴퓨터로 구현한 머신러닝 기술을 통해 학습한다. 머신러닝은 컴퓨터가 데이터를 분석하고, 분석을 통해 학습하고, 학습한 내용을 기반으로 판단, 예측을 할 수 있도록 알고리즘과 기술을 개발하는 기술 분야이다.

https://blog.naver.com › etripr

인공지능(AI)은 어떻게 학습할까? : 네이버 블로그

인공지능 기술은 어떻게 활용될까?

AI는 기존 제품에 인텔리전스를 더하고 자동화, 대화형 플랫폼, 봇 및 스마트 머신을 대용량의 데이터와 결합함으로써 많은 기술을 개선할 수 있습니다. 가정과 직장에서는 보안 인텔리전스 및 스마트 캠, 그리고 투자 분석에 이르기까지 다양하게 활용 가능합니다.

https://www.sas.com › analytics › w...

인공 지능의 정의와 활용 방안 - SAS Institute

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<인공지능의 단점>

1. 고비용

• 인공지능 시스템을 개발하고 구현하는 데는 높은 초기 투자가 필요합니다. 고급 하드웨어와 소프트웨어, 그리고 전문가의 높은 급여가 필요하기 때문에 중소기업에는 접근하기 어려울 수 있습니다.

2. 데이터 보안과 개인 정보 보호

• 인공지능은 대용량 데이터를 필요로 하며, 이로 인해 데이터 보안과 개인 정보 보호에 대한 우려가 증가하고 있습니다. 개인 정보 유출 및 해킹과 같은 위협으로부터 데이터를 보호하는 것은 계속된 논쟁의 주제 중 하나입니다.

3. 신뢰성과 투명성

• 일부 인공지능 모델은 학습 데이터에 따라 편향될 수 있으며, 이로 인해 공정성과 투명성에 대한 문제가 발생할 수 있습니다. 신뢰성 있는 인공지능 시스템을 구현하려면 데이터의 품질과 모델의 투명성을 고려해야 합니다.

4. 허위 정보 대량생산

•허위 정보 대량생산은 사회적으로 큰 영향을 미칠 수 있습니다. 정치적으로 조작된 정보는 선거에 영향을 미칠 수 있고, 거짓 정보로 인해 혼란과 분열이 생길 수 있습니다. 또한, 의료 정보의 부정확성은 환자의 안전을 위협할 수 있으며, 금융 분야에서도 부정확한 예측으로 인해 심각한 문제가 발생할 수 있습니다.

또한 실제 영상 및 음성을 조작하여 가짜 콘텐츠를 생성하는 딥페이크 기술을 악용하면 유명 인물이나 정치인의 얼굴과 목소리를 모방하여 위조된 비디오나 오디오 클립을 만들 수 있습니다. 이로 인해 사회적 혼란과 사기 사건이 발생할 수 있습니다.

출처 : 소레 블로그

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1. 자율주행 차량

자율주행 차량은 많은 센서 데이터를 이용해 임무를 수행하는 동시에 교통상황에 대응하는 방법을 학습하고 실시간 의사 결정을 내리면서 지속적으로 개선된다. 자율주행 차량은 운전자의 제어 없이 운행하기 위해 AI 기술과 기계학습(Machine Learning)을 사용한다.

2. 스마트 디지털 도우미

시리, 구글어시스턴트, 알렉사 및 코타나 등 유비쿼터스 스마트 디지털 도우미를 살펴보자. 기본적으로 명령을 하면 듣고 응답하여 행동으로 바꿀 수 있는 제품들이다. 시리를 누르면 ‘친구에게 전화 걸기’와 같은 명령을 내릴 수 있다. 이 기능은 몇 초 만에 사용자가 말한 내용을 분석하고 음성을 둘러싼 모든 배경 소음을 걸러내고 명령을 해석하여 실제로 수행한다.

3. 마이크로소프트(MS)의 ‘프로젝트 인너아이(InnerEye)’

가장 잘 알려진 AI 프로젝트 중 하나는 MS가 운영하는 프로젝트다. MS의 ‘프로젝트 InnerEye’는 세계를 변화시킬 수 있는 최첨단 연구다. 이 프로젝트의 목표는 뇌, 특히 뇌의 신경계를 연구하여 뇌의 기능을 보다 잘 이해하는 것이다. 이 프로젝트의 목적은 다양한 신경학적 질병을 진단하고 치료하는 데 인공 지능을 사용할 수 있도록 하는 것이다.

4. 표절 적발

인터넷을 이용하면 표절을 쉽게 할 수 있다. 오늘날 정보 및 데이터의 양은 무제한에 가까워서 비양심적인 사람들이 이를 쉽게 활용할 수 있다. 실제로 어떤 에세이를 존재하는 모든 데이터와 비교하고 대조할 수 있는 사람은 없다. AI는 다르다.

AI는 대량의 정보를 확인하고 관련 텍스트와 비교하며 일치하는 정보가 있는지 여부를 확인할 수 있다. 또한 이 분야의 발전과 성장 덕분에 일부 도구는 실제로 외국어로 된 출처뿐만 아니라 이미지와 오디오도 확인할 수 있다.

5. 콘텐츠 추천 기능

특정 플랫폼에서 추천 기능이 갈수록 좋아지고 있다. 넷플릭스, 유튜브, 스포티파이 등의 사례가 그렇다. AI와 머신 러닝 덕분이다. 이들 세 가지 플랫폼은 이용자가 이미 보고 좋아한 것을 고려한다. 그런 다음 수 천의 다른 콘텐츠와 비교하고 대조한다. 이들은 기본적으로 사용자가 제공하는 데이터로부터 정보를 얻은 다음 자신의 데이터베이스를 사용하여 사용자의 요구에 가장 적합한 콘텐츠를 제공한다.

예를 들어 유튜브의 이 프로세스를 단순화해 보면 이 플랫폼은 태그 등의 데이터, 나이 또는 성별과 같은 인구 통계학적 데이터 및 다른 미디어를 사용하는 사람들의 동일한 데이터를 사용한다. 그런 다음 이를 합치고 일치시켜 추천 콘텐츠를 제안하게

6. 은행

미국의 많은 대형 은행에서는 스마트폰을 통해 수표를 입금하는 옵션을 제공한다. 실제로 은행으로 가는 대신 단지 두 번의 두드림만으로 입금할 수 있다. 전화를 통해 은행 계좌에 접근할 때는 수표는 확실한 안전장치 외에 서명도 요구한다.

현재 미국의 은행에서는 AI와 머신 러닝 소프트웨어를 사용하여 손글씨를 읽고 이전에 은행에 제공한 서명과 비교하여 수표를 승인하는데 안전하게 사용한다. 일반적으로 머신 러닝과 AI 기술은 은행 내 소프트웨어가 수행하는 대부분의 작업을 가속화한다. 이 모든 것이 작업을 보다 효율적으로 실행해 대기 시간과 비용을 줄여준다.

7. 신용 사기 방지

은행은 매일 업무를 진행하면서 엄청난 양의 거래를 처리한다. 은행은 이 모든 것을 추적하고, 분석한다. 보통 사람에게는 불가능한 일이다. 사기 등 부정한 거래는 매일 변경되는 양상을 보여준다. AI 및 머신 러닝 알고리즘을 사용하면 1초에 수천 개의 거래를 분석할 수 있다. 또 문제를 일으킬 수 있는 거래를 파악하고 향후 문제에 대비하도록 할 수 있다.

대출을 신청하거나 신용 카드를 신청할 때마다 은행은 신용 점수, 재무 기록 등 여러 가지 요소를 확인할 필요가 있다. 은행은 이 모든 것을 소프트웨어로 처리할 수 있다. 이로 인해 승인 대기 시간이 단축되고 실수 여지가 줄어든다.

8. 챗봇

많은 기업들이 이용자와 상호 작용하는 방법으로 챗봇을 사용하는 경우가 많다. 챗봇은 질문에 답변하거나 질문에 응답할 수 있는 충분한 직원이 없는 기업의 고객 서비스 옵션으로 사용되는 경우가 많다. 이러한 기업은 챗봇을 사용하여 고객들로부터 중요한 정보를 얻는 동시에 직원의 시간을 다른 작업에 할애할 수 있다.

블랙프라이데와 같이 접속량이 많은 시간대에 챗봇은 유용하게 쓰인다. 많은 질문에 답할 수 있으며 이를 통해 이용자에게 보다 나은 서비스를 제공할 수 있다.

9. 스팸으로부터 보호

일반적인 스팸 필터에는 사용자에게 도달할 수 있는 스팸의 양을 최소화하는 여러 규칙과 알고리즘이 있다. 이를 이용하면 성가신 광고 등으로부터 벗어날 수 있을 뿐만 아니라 신용 카드 사기, 신원 도용 및 악성 소프트웨어 방지에도 도움을 받을 수 있다.

좋은 스팸 필터를 효과적으로 만드는 것은 바로 이 필터를 실행하는 AI이다. 필터 뒤에 있는 AI는 이메일 메타데이터를 사용한다. 즉, 특정 단어나 문구를 지속적으로 주시하고 일부 신호에 초점을 맞춰 스

10. 비디오 요약

비디오 요약과 같은 일상적인 AI의 측면은 넷플릭스를 통해 매우 널리 사용되고 있다. 웹 사이트의 많은 썸네일과 특정 스트리밍 앱이 짧은 동영상으로 대체되고 있다. 이렇게 될 수 있었던 주된 원인 중 하나가 바로 AI와 머신 러닝이다.

AI는 편집자들이 긴 비디오를 단축하거나, 필터링하거나 3초 분량의 비디오로 잘라내는 데 수백 시간을 소비하지 않아도 되게 한다. 수백 시간 분량의 컨텐츠를 분석한 후 짧은 분량으로 요약할 수 있다.

11. 레시피 및 요리

AI는 요리와 같은 예기치 않은 영역에서도 잠재력을 갖고 있다. 라사(Rasa)라는 회사는 음식을 분석한 후 냉장고와 식료품 저장고에 있는 재료를 기준으로 레시피를 추천하는 AI 시스템을 개발했다. 이러한 유형의 AI는 요리를 좋아하지만 식사 계획에 너무 많은 시간을 허비하고 싶지 않은 사람들에게 좋은 방법이라고 할 수 있다.

12. 얼굴 인식

AI와 머신 러닝은 모든 기술을 더욱 효과적이고 강력하게 만든다. 얼굴 인식도 다르지 않다. 이제 얼굴 인식에 AI를 사용하는 앱이 많이 등장했다. 사회관계망 서비스(SNS)인 스냅챗(snapchat)은 AI 기술을 사용하여 실제로 사람의 얼굴을 인식하는 얼굴 필터를 적용한다. 페이스북은 이제 특정 사진에서 얼굴을 식별하고 다른 사람을 초대하여 태그를 지정할 수 있다.

그리고 얼굴을 이용한 휴대폰의 잠금 해제 기능도 제대로 작동하려면 AI와 머신 러닝이 필요하다. 애플의 ‘Face ID’는 설치할 때 얼굴을 스캔하고 약 3만 개의 규칙을 규정한다. 이는 다양한 각도에서 얼굴을 인식하는 데 도움이 되는 마커(marker)로 사용된다. 이를 통해 다양한 상황과 조명 환경에서 얼굴을 사용해 휴대폰을 잠금 해제하는 동시에 다른 사람이 같은 작업을 하지 못하도록 방지할 수 있다.있다.팸을 걸러낸다.지가 줄어든다.된다.

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하나는 정보 양극화 문제입니다. 인공지능이 발전하면서 정보의 양극화가 심화되고 있습니다. 즉, 정보에 대한 접근성이 높은 사람들은 더 많은 정보를 얻을 수 있지만, 그렇지 못한 사람들은 정보를 얻는 데 제약을 받는 경우가 생깁니다. 이로 인해 지식의 균형이 훼손되고 사회적인 격차가 커질 수 있습니다.

개인정보 및 사생활 침해도 인공지능의 단점 중 하나입니다. 인공지능은 학습을 통해 지식을 얻는 과정에서 다양한 데이터를 활용합니다. 이는 개인정보를 포함한 많은 데이터가 필요하다는 것을 의미합니다. 따라서 인공지능은 개인정보 보호와 사생활 침해에 대한 위험을 내포하고 있습니다.

불완전성으로 인한 역기능도 인공지능의 단점 중 하나입니다. 인공지능은 학습을 통해 지식을 얻는 귀납적 추론 과정으로 구현되기 때문에, 인간의 대화를 모방하는 인공지능 챗봇 서비스 등은 불완전한 답변이나 오류가 발생할 수 있습니다. 예를 들어, 인공지능 챗봇이 인간의 언어와 문맥을 제대로 이해하지 못하고 잘못된 정보를 전달하는 경우가 있을 수 있습니다.

또한, 인간의 지능을 본뜬 인공지능이 주는 불쾌감도 단점입니다. 인간은 자신을 능가할 수 있는 힘 또는 지능을 가진 존재에 대해 불쾌함을 느낄 수 있습니다. 특히, 그 존재가 인간과 닮아서 피아식별이 어렵다면 공포감이 더 커질 수 있습니다. 이는 생존 본능으로 생각되며, 인공지능의 높은 발전에 따라 더 많은 사람들이 이러한 불쾌감을 느낄 수 있을 것입니다

출처 요즘lt

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인공지능 역사

다트머스 회의 - AI 개념의 본격적인 등장

인공지능(AI : Artificial Intelligence)이라는 용어는 1956년 ‘다트머스 회의(Dartmouth Conference)’[8]로 알려진 모임에서 처음으로 나왔다. 다트머스대학교의 수학자이자 컴퓨터 과학자인 존 매커시(John McCarthy)는 ‘인공지능 하계연구 프로젝트'를 기획했다.

아래 인용문처럼 존 매커시(McCarthy)와 마빈 민스키(Marvin Minsky), 나다니엘 로체스터(Nathaniel Rochester), 그리고 클로드 새넌(Claude Shannon)은 초정장 문구에, ‘AI’라는 용어를 만들었다.

이 회의에서 참석자들은 튜링의 ‘생각하는 기계'를 구체화하고 논리와 형식을 갖춘 시스템으로 이행시키는 방안을 논의했다. 당시 회의에 참석한 초기 인공지능학자들은 인공지능의 가능성에 대해 높은 신뢰와 확신을 내비쳤다.

앨런 뉴얼(Allen Newell)과 허버트 사이먼(Herbert Alexander Simon)은 컴퓨터가 체스 세계 참피언이 될 것이며, 미적으로 가치있는 음악을 작곡할 것이라고 예언했다.[11] 심지어 허버트 사이먼은 1965년 “앞으로 20년 안에 기계는 사람이 할 수 있는 일은 무엇이든 할 수 있게 될 것"이라고 호언장담했다.[12]

파스칼과 라이프니츠 - 연산하는 기계

우리는 언제부터 컴퓨터, 혹은 계산장치를 갖게 되었는가? 그 기원은 1642년으로 거슬러 올라간다. 프랑스의 수학자이자 물리학자, 철학자인 파스칼(Blaise Pascal)은 ‘파스칼린'[1]이라는 이름의 기계식 계산기를 만들었다. 세금계산서에 나오는 덧셈과 뺄셈을 하기 위해서 만들어낸 장치였다.

1672년 뉴턴과 함께 미적분학을 개척한 수학자이자 <에티카>라는 명저를 남긴 철학자이기도 한 라이프니츠는 곱셈을 처리할 수 있는 계산기를 만들어냈다. Stepped Reckoner[2] 라는 이름이었다. 라이프니츠는 또 0과 1 혹은 on과 off로 표시할 수 있는 이진법을 개발해 현대식 컴퓨터 개발에 초석을 놓았다.

이후 MIT와 카네기멜론대에 인공지능 연구소가 세워졌고, 20여 년 동안 다양한 성과가 나왔다. 대표적으로 사이먼과 앨런 뉴웰이 1959년에 만든 범용 문제 해결 알고리즘 ‘로직 세오리스트’[13]는 ‘하노이의 탑’퍼즐[14]을 풀 수 있었다.[15]

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은행

미국의 많은 대형 은행에서는 스마트폰을 통해 수표를 입금하는 옵션을 제공한다. 실제로 은행으로 가는 대신 단지 두 번의 두드림만으로 입금할 수 있다. 전화를 통해 은행 계좌에 접근할 때는 수표는 확실한 안전장치 외에 서명도 요구한다.

현재 미국의 은행에서는 AI와 머신 러닝 소프트웨어를 사용하여 손글씨를 읽고 이전에 은행에 제공한 서명과 비교하여 수표를 승인하는데 안전하게 사용한다. 일반적으로 머신 러닝과 AI 기술은 은행 내 소프트웨어가 수행하는 대부분의 작업을 가속화한다. 이 모든 것이 작업을 보다 효율적으로 실행해 대기 시간과 비용을 줄여준다. Ai 타임스

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1. 의료분야

IBM Watson은 암 진단 및 치료계획을 지원할때 사용한다.

Goodle deep mind: 안과 질환 같은 질병을 조기에 진단하는 데 사용된다. 예를 들면, 당뇨병성 망막병증을 조기에 발견하여 치료할 수 있도록 도와준다.

2. 교통및 운송

자율주행차:테슬라, 구글 웨이모 등 여러 회사들이 개발한 자율주행차는 교통사고를 줄이고 운전자의 피로를 줄이는 데 기여하고 있다. 이 기술은 특히 장애인이나 고령자와 같은 교통 약자들에게 큰 도움이 된다.

물류 최적화: 인공지능은 물류 및 공급망 관리를 최적화하여 비용을 절감하고 배송 시간을 단축시키는 데 사용된다. 예를 들면, 아마존은 AI를 통해 물류센터의 운영을 최적화하고 있다.

3. 개인비서및 일상생활

스마트홈 기기:구글 어시스턴트, 아마존 알렉사, 애플 시리 등 AI 기반의 개인 비서는 사용자의 일정을 관리하고, 음악을 재생하며, 가전 제품을 제어하는 등 일상 생활을 편리하게 만들어준다.

언어 번역: 구글 번역과 같은 AI 번역기는 다양한 언어로 된 문서를 실시간으로 번역하여 언어 장벽을 허무는 데 기여하고 있다.

출처:동아일보, AI타임스, 네이버 블로그

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알고싶은점: 인공지능의 단점은 무엇인가??

1. 일자리 감소

2.프라이버시 문제

3.의사결정의 불투명성

출처:학술 논문,기술 보고서

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편리성 증가:

스마트홈: AI 기술이 적용된 스마트홈 기기는 사용자의 생활 패턴을 학습하여 자동으로 조명을 켜고 끄거나 온도 조절을 하는 등 생활을 편리하게 만들어줍니다.

가상 비서: AI 기반의 가상 비서(예: 구글 어시스턴트, 애플 시리, 아마존 알렉사)는 일정 관리, 정보 검색, 음성 명령을 통한 기기 제어 등 다양한 기능을 제공합니다.

의료 분야의 발전:

진단 및 치료: AI는 질병 진단과 치료 계획 수립에서 큰 역할을 하고 있습니다. 예를 들어, AI는 방대한 의료 데이터를 분석하여 더 빠르고 정확한 진단을 내릴 수 있습니다.

개인 맞춤형 의료: AI는 개인의 유전 정보와 생활 습관을 분석하여 맞춤형 건강 관리 및 치료 방법을 제안할 수 있습니다.

교통 및 물류 혁신:

자율 주행 자동차: AI 기술을 이용한 자율 주행 자동차는 교통 사고를 줄이고, 교통 흐름을 개선하며, 운전 시간을 줄여줍니다.

물류 최적화: AI는 물류 경로를 최적화하고 배송 시간을 단축하여 효율성을 높입니다.

교육 분야의 변화:

개인화된 학습: AI는 학생 개개인의 학습 패턴을 분석하여 맞춤형 학습 자료를 제공하고, 학습 속도에 맞춘 교육을 가능하게 합니다.

자동 채점 및 피드백: AI는 시험 및 과제의 자동 채점 및 피드백 제공을 통해 교사의 업무 부담을 줄이고, 학생들에게 신속한 피드백을 제공합니다.

고용 시장의 변화:

일자리 변화: AI의 발달로 인해 일부 직업은 자동화되거나 사라질 수 있으며, 새로운 직업군이 생겨날 것입니다. 이는 노동 시장에 큰 변화를 가져올 수 있습니다.

스킬 요구: AI와 함께 일하기 위해 새로운 기술과 지식을 요구하는 직업들이 증가하고 있습니다. 이에 따라 평생 학습의 중요성이 더욱 커지고 있습니다.

출처:Ai 타임스

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. AI 한계점의 정의

1. AI는 혁신적이고 강력한 기술이지만, 여전히 다양한 한계점을 가지고 있다. 이러한 한계점은 기술적, 데이터, 보안, 윤리적, 법적 측면에서 발생할 수 있다.

2. 기술적 한계점

AI의 기술적 한계점 중 하나는 학습 데이터의 부족이다. AI 시스템은 많은 양의 데이터를 필요로 하며, 데이터가 부족하거나 품질이 낮으면 정확한 결과를 얻기 어렵다. 또한, AI 시스템은 현재까지도 인간의 판단력과 창의성을 완전히 대체하기는 어렵다.

3.데이터 불균형 문제

데이터 불균형은 AI 모델의 성능을 저하시킬 수 있는 심각한 문제이다. 예를 들어, 희귀 사건에 대한 데이터가 부족하거나 한 클래스에 대한 데이터가 다른 클래스에 비해 지나치게 많은 경우, 모델은 해당 클래스에 대한 예측을 정확하게 수행하기 어렵다. 이러한 데이터 불균형 문제를 해결하기 위해 적절한 데이터 수집 및 전처리 기술이 필요하다.

4.AI의 보안 위협

AI 시스템은 높은 수준의 보안 위협에 노출될 수 있다. 악의적인 사용자가 AI 모델을 조작하거나 해킹하여 잘못된 결과를 도출하거나 개인 정보를 유출시킬 수 있다. 이를 방지하기 위해서는 강력한 보안 시스템과 데이터 보호 방법이 필요하다.

5.윤리적 문제점

AI의 발전은 우리 사회에 많은 윤리적 문제를 제기한다. 예를 들어, AI 기반 자동화 시스템이 일자리를 대체하거나 인간의 결정력을 제한하는 경우, 사회적인 문제가 발생할 수 있다. 따라서 AI의 개발과 활용 과정에서 윤리적인 측면을 고려하는 것이 중요하다.

6.법적인 한계점AI 기술은 법적인 한계점에도 직면할 수 있다. 예를 들어, 자율주행 자동차의 경우 국가 및 지역의 규제와 법률에 따라 운전 면허, 보험 등의 문제가 발생할 수 있다. 이러한 법적인 한계점을 극복하기 위해서는 적절한 법적 규제와 정책이 필요하다.

​

7. 스마트솔루션컴퍼니의 해결방안

스마트솔루션컴퍼니는 AI 한계점을 극복하기 위해 다양한 방안을 모색하고 있다. 예를 들어, 데이터 부족 문제를 해결하기 위해 외부 데이터 수집 및 협업을 추진하고 있다. 또한, 보안 문제에 대해서는 강력한 암호화 및 접근 제어 시스템을 구축하고 있다.

​

8. AI의 미래와 한계점 극복

AI 기술은 계속 발전하고 있으며, 앞으로의 미래에도 더욱 중요한 역할을 할 것이다. 그러나 여전히 AI의 한계점이 존재하며, 이를 극복하기 위해서는 지속적인 연구와 기술 개발이 필요하다. 또한, AI의 활용과 개발 과정에서 윤리적, 법적 측면을 고려하는 것이 중요하다.

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(인공지능의 다양성)

https://youtu.be/kdKM0XLPUaE?feature=shared

유튜브

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내가 더 알아보고 싶은 내용 : 인공지능이 어디까지 쓰일 수 있을까?

의료:

질병 진단 및 예측

개인 맞춤형 치료 계획

의료 이미지 분석

금융:

투자 전략 수립

사기 탐지

고객 서비스 자동화

제조업:

예측 유지보수

생산 라인 최적화

품질 관리

교통:

자율주행차

교통 흐름 최적화

물류 및 배송 관리

교육:

맞춤형 학습 계획

자동화된 평가 시스템

교육 콘텐츠 생성

환경:

기후 변화 예측

에너지 효율 최적화

자원 관리

출처 : 뤼튼

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우리 주변에는 어떤 인공지능이 있을까?

스마트폰: 음성 인식 비서(예: Siri, Google Assistant, Bixby)와 카메라의 얼굴 인식 기능 등이 포함됩니다.

스마트 스피커: Amazon Echo, Google Home 등의 스마트 스피커는 음성 명령을 통해 음악 재생, 날씨 정보 제공, 일정 관리 등을 수행합니다.

자동차: 자율 주행 기술, 주행 보조 시스템(예: 차선 유지, 자동 긴급 제동) 등이 포함됩니다.

가전제품: 스마트 냉장고, 로봇 청소기, 스마트 세탁기 등은 인공지능을 통해 사용자에게 맞춤형 기능을 제공합니다.

온라인 서비스: 개인화된 추천 시스템(예: 넷플릭스의 영화 추천, 스포티파이의 음악 추천), 챗봇(고객 서비스 지원) 등이 있습니다.

의료 분야: 진단 보조 시스템, 개인 맞춤형 건강 관리 앱 등이 있습니다.

금융: 인공지능을 활용한 사기 탐지 시스템, 맞춤형 금융 상품 추천 등이 있습니다.

출처: wrtn.ai

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인공지능은 어떤일까지 할수있어?

뤼튼

AI 과제와 업무

인공지능은 매우 다양한 분야에서 활용되며, 계속해서 그 능력이 발전하고 있습니다. 인공지능은 다음과 같은 일들을 할 수 있습니다:

데이터 분석 및 예측: 방대한 데이터를 분석하고 패턴을 찾아내어 미래를 예측할 수 있습니다. 이는 금융, 의료, 기업 경영 등 다양한 분야에 활용됩니다.

자동화 및 의사결정: 반복적인 작업을 자동화하고, 복잡한 상황에서 최적의 의사결정을 내릴 수 있습니다. 예를 들어 공장 자동화, 자율주행차, 의료 진단 등에 활용됩니다.

자연어 처리: 인간의 언어를 이해하고 생성할 수 있어, 챗봇, 번역기, 문서 요약기 등을 만들 수 있습니다.

영상/음성 인식: 이미지와 음성을 분석하여 내용을 이해할 수 있습니다. 이는 얼굴 인식, 물체 감지, 음성 인식 등에 활용됩니다.

창의적 작업: 음악, 그림, 소설 등 창의적인 작품을 생성할 수 있습니다. 물론 아직은 인간 수준에 미치지 못하지만, 계속해서 발전하고 있습니다.

이처럼 인공지능은 점점 더 다양한 분야에서 활용되고 있으며, 인간의 능력을 넘어서는 성과를 내고 있습니다. 앞으로 인공지능 기술이 더욱 발전하면 우리 삶에 큰 변화를 가져올 것으로 기대됩니다.

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1. 인공지능의 발전은 일자리 감소, 프라이버시 침해, 윤리적 문제 등 부정적인 영향도 동반합니다

2 . 자동화와 인공지능의 도입으로 인해 특정 직업군에서는 일자리가 감소할 수 있습니

3. 프라이버시 침해, 윤리적 문제 등 부정적인 영향도 동반합니다

4. 인공지능 시스템이 개인 데이터를 처리함에 있어 프라이버시 침해의 우려가 있으며, 인공지능의 결정 과정이 투명하지 않아 윤리적 문제가 발생 할수 있습니다.

5. 이러한 문제들은 사회적 논의와 규제를 통해 해결해야 할 과제입니다.

따라서, 인공지능의 발전과 함께 이에 대한 책임 있는 사용과 관리가 필요합니다

출처

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실제로 최초의 인공지능 프로그램 중 하나로 널리 알려진 것은 1951년 크리스토퍼 스트레이치가 만든 체커(체스) 프로그램과 1956년 앨런 뉴웰과 허버트 사이먼이 개발한 논리 이론가입니다. 이 프로그램들은 초기 인공지능 연구의 중요한 기초를 마련했습니다.

출처:Marvin Minsky의 저서와 논문

John McCarthy의 연구와 공헌

Allen Newell과 Herbert A. Simon의 논문과 저서

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인공지능을 이용한 스마트병해충예찰서비스

▪︎ 농장물에 해충이 있는지 확인하고싶을때 유용하게 쓸수있는 앱이라고하는데, 인공지능이 포함되어 있어서 해충이 있는지 확인할때 확인할 농장물을 검색해 찾아서 스캔하면 그 농장물에 해충이 있는지 없는지 확인하고 알 수 있다고 한다.

( 출처: 네이버 블로그 )

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인공지능(AI)의 위험성과 부작용에 대한 우려가 나날이 커지고 있다.

최근 AI를 활용해 생성된 허위 이미지가 SNS와 언론 등에 확산되어 증시를 하락시킨 사건이 발생하며, AI가 만들어낸 허위 정보가 사회를 어떻게 뒤흔들 수 있는지에 대해 보여준 실제 사례가 나타났다. 그리고 이러한 허위 정보의 확산으로 선거를 앞둔 국내외 정치계에서는 이에 대한 위험성에 대해 경계하고 있는 상황이며, 인터넷 정보의 신뢰도마저 하락하고 있는 상황에 마주했다.

AI로 인해 찾아올 위험성에 대한 우려가 점차 커짐에 따라 관련 분야의 전문가들과 조직에서는 이를 경고하는 목소리를 내고 있다.

여기에 더해 글로벌 주요국에서는 관련 규제와 법제화 논의를 진행시키는 등 AI가 사회에 미칠 위험성에 대응하기 위한 움직임이 빠르게 나타나고 있다.

또한,다른 AI로 인한 문제도 많다.

예를 들자면, 제이슨 앨런이라는 사람은 미드저니를 통해 생성한 '스페이스 오페라 극장'을 출품하여 콜로라도 주립박람회 미술대회 디지털 아트 부문 1등을 차지했다. 상금은 300 달러로 당시 40 만원이다.

미드저니는 텍스트를 이미지로 바꿔주는 프로그램이고, 사람이 개입한 부분은 텍스트 입력과 결과물 선별 밖에 없는데, 이것을 사람이 그린 예술작품으로 봐줘야 하냐는 논쟁이 벌어졌다.

이러한 사례는 아직도 많습니다.

AI는 과연 좋을까요?

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인공지능이 더욱 발전하면 좋은 점은 뭘까?

1.위험한 작업을 인공지능이 대신 할 수 있다.
(1)AI는 인간이 수행하기 어렵거나 위험한 작업을 대신 수행할 수 있습니다.
이를 통해 인간의 안전과 건강을 보호할 수 있습니다.
2.새로운 혁신 창출.
창출
AI는 인간의 창의성과 상상력을 증폭시켜 새로운 아이디어와 혁신을 이끌어낼 수 있습니다.

출처:뤼튼

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인공지능의 단점(다연)

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인공지능의 단점(다연)

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첫 번째, 일자리 대체

인공지능은 생산성과 가용성을 높여주는 장점이 있습니다. 단, 이로 인해 발생하는 인공지능 단점과 부작용은 일자리 대체에 있습니다. 인공지능이 빠르게 발전하고 있는 현대 사회에서 특정 산업은 빠르게 사람이 하는 일이 기계로 대체되고 있어 실업자를 늘리고 있습니다. 물론 항상 기술은 사람을 대체했지만 그 속도가 너무 빠르면 사람이 따라가거나 적응하기 어려운 부작용을 야기할 수 있습니다.

두 번째, 인간의 판단력 저하

계속해서 빅데이터와 인공지능 기술에 의존하고 인사이트를 받으면 사람의 판단력이 저하되고 사람이 해야하는 일의 중요성이 떨어질 수 있습니다. 더불어 인공지능은 인류의 상식, 도덕성, 공감이 부촉할 수밖에 없습니다. 정답보다 윤리(도덕)를 추구해야 하는 문제에서는 단점이 부각될 수 있습니다. 특히 의료, 범죄분야에서 인공지능은 단점이 더욱 부각될 수 있죠. 출처:인공지능 특이점이 찾아올거 같아서 만든 블로그

일자리 감소: AI는 인간의 업무를 대체하거나 줄일 수 있습니다. A는 저기술이나 저임금의 업무뿐만 아니라, 고기술이나 고임금의 업무도 대체할 수 있습니다. 이는 일부 직종이나 산업이 위축되고, 실업이나 빈곤이 증가하고, 소득격차가 확대될 수 있습니다. 예를 들어, A는 운전, 서비스, 사무, 법륨, 회계 등의 업무를 대체하거나 감소시킬 수 있습니다

출처:TOMER경제

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노력하는 마춤뻡파게좌 

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노력하는 마춤뻡파게좌 

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Q. 생성형 인공지능이란 무엇인가요?

Q. 생성형 인공지능은 우리 생활에서 어떻게 활용되고 있나요?

Q. 생성형 인공지능의 부정적인 면은 무엇이 있을까요?

Q. 이러한 부정적인 면을 어떻게 예방할 수 있을까요?

Q. 생성형 인공지능을 체험해볼 수 있는 앱이나 사이트를 소개해주세요.

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얼굴 인식 및 합성 기술

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얼굴 인식 및 합성 기술

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Q. 인공지능 얼굴 인식 기능이란 무엇인가요?

Q. 인공지능 얼굴 인식 기능은 우리 생활에서 어떻게 활용되고 있나요?

Q. 인공지능 얼굴 인식 및 합성 기능에 따른 부정적인 면은 무엇이 있을까요?

Q. 이러한 부정적인 면을 어떻게 예방할 수 있을까요?

Q. 얼굴 인식 및 합성 인공지능 기술을 체험해 볼 수 있는 앱이나 사이트를 소개해주세요.

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음성 인식 및 합성 기술

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음성 인식 및 합성 기술

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Q. 인공지능 음성 인식 기능이란 무엇인가요?

Q. 인공지능 음성 인식 기능은 우리 생활에서 어떻게 활용되고 있나요?

Q. 인공지능 음성 인식 및 합성 기능에 따른 부정적인 면은 무엇이 있을까요?

Q. 이러한 부정적인 면을 어떻게 예방할 수 있을까요?

Q. 음성 인식 및 합성 인공지능 기술을 체험해 볼 수 있는 앱이나 사이트를 소개해주세요.

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Q. 번역 인공지능이란 무엇인가요?

Q. 번역 인공지능 기술은 우리 생활에 어떻게 활용되고 있나요?

Q. 번역 인공지능과 연결할 수 있는 다른 인공지능 기능은 어떤 것이 있을까요?

Q. 번역 인공지능의 사용에 따른 부정적인 면은 무엇이 있을까요?

Q. 인공지능 번역 기능을 체험해 볼 수 있는 앱이나 사이트를 소개해주세요.

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Q. 인공지능 이미지 분류 기술이란 무엇인가요?

Q. 인공지능 이미지 분류 기술이 우리 생활에 어떻게 활용되고 있나요?

Q. 인공지능 이미지 분류 기술 사용에 따른 부정적인 면은 무엇이 있을까요?

Q. 이러한 부정적인 면을 어떻게 예방할 수 있을까요?

Q. 이미지 분류 인공지능 기술을 체험해 볼 수 있는 앱이나 사이트를 소개해주세요.

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Q. 자율주행자동차에서 인공지능은 어떻게 활용되고 있나요?

Q. 자율주행 자동차가 가져올 긍정적인 영향은 어떤 것들이 있을까요?

Q. 자율주행 자동차가 가져올 부정적인 영향은 어떤 것들이 있을까요?

Q. 자율주행 자동차를 도입할 때 고려해야 할 점은 어떤 것이 있을까요?

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역할극 만들기 참고자료(1)

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역할극 만들기 참고자료(1)

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역할극 만들기 참고자료(2)

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역할극 만들기 참고자료(2)

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홈 -> 신문기사 템플릿 선택 -> 인공지능 이미지 생성하여 사진, 기사 쓰기 -> 공유 -> 협업 링크 -> 링크가 있는 모든 사용자 -> 댓글 가능 -> 링크 복사 후 위에 있는 패들렛에 올리기

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Canva is a free-to-use online graphic design tool. Use it to create social media posts, presentations, posters, videos, logos and more.

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선생님에게 도화지 받아가서 자기가 사용하고 싶은 채색 도구(색연필, 사인펜, 카멜레온펜, 유성매직, 오일파스텔, 수채화 물감 등)으로 표현하기

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그 외 방법 선택해서 표현하기

혼자 쓰는 글짓기도 가능

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참고자료1) 인공지능의 신뢰성

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참고자료1) 인공지능의 신뢰성

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AI와 천 명의 대결!...위험한 답·  틀린  답· 모순 답을 찾아라! | 과학뉴스 24.04.12

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참고자료2) 인공지능의 편향성

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참고자료2) 인공지능의 편향성

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우리의 혐오와 편향을 그대로 답습해 만들어진 인공지능... #알쓸범잡 EP.13 | tvN 210627 방송

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참고자료3) 인공지능의 악용 가능성

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참고자료3) 인공지능의 악용 가능성

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[핫클립] 인공지능의 악용 / YTN 사이언스

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참고자료4) 인공지능 사용의 책임성

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참고자료4) 인공지능 사용의 책임성

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미국서 테슬라 자율주행 사망사고…우리나라에선 누구 책임? [MBN 종합뉴스]

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요즘 이거 진짜 조심해야 합니다🚙💦☔️

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1. 주제 다가서기

미래 사회에서 인공지능은 인간이 하는 많은 일을 대체한다고 한다. 이런 상황에서 인간 판사를 AI 판사로 대체해야 한다는 목소리가 나오고 있다. 미국의 몇몇 주에서는 이미 AI가 인간 판사에게 판결을 제안하고 있으며, 북유럽에 있는 에스토니아에선 2019년부터 일부 사건에 대한 판결을 AI 판사에게 맡기고 있다. 최근 우리나라에서도 강간, 아동학대, 성범죄를 저질렀음에도 심신미약, 우발적 범행 등의 이유로 감형되는 사례로 인해 점점 법관을 신뢰하지 않게 되면서 인간 판사대신 AI 판사의 도입을 주장하고 있다. 하지만 AI 판사의 판결 오류를 둘러싼 우려의 목소리도 적지 않은 상황이다. 이런 상황에서 우리 학생들에게 쟁점 질문을 던져본다. "우리는 AI 판사를 도입해야 할까?"

2. 주제 관련 신문기사

▶ 중앙일보, 2023년 6월 26일, "인간 판사와 79% 답 같았다"...시간 아끼는 'AI 판사' 나올까, 허정원 기자.

▶ 전북일보, 2024년 12월 4일, "일부 판사, 지나친 조정 강요하고 고압적인 태도로 재판 진행" 전북변호사회, 전주지법 법관 평가, 엄승현 기자.

3. 신문 읽기

[읽기자료1] "인간 판사와 79% 답 같았다"...시간 아끼는 'AI 판사' 나올까

혈중알코올농도 면허취소 수준, 음주운행 거리 20㎞, 적발시간 오후 8시35분경. 인공지능(AI) 법률상담 플랫폼에서 형량을 예측하기 위해 지난 25일 발생한 한 현직 경찰관의 음주운전 기록을 입력해봤다. A씨가 과거 같은 전과가 없고, 집행유예 기간에 일어난 사고가 아니라고 추가로 입력하자 평균 형량이 벌금 600만원이라는 답이 나왔다. 좀 더 구체적인 결과를 알아보기 위해 이미 재판 결과가 나온 다른 음주운전 사건의 조건도 입력해봤다. 지난해 7월 18일 오후 11시쯤 경기 부천시에서 서울 양천구까지 약 10㎞를 혈중알코올농도 0.182%(면허취소 이상) 상태로 운전한 B씨는 과거 음주운전으로 벌금형 전과가 3회 있었다. 심지어 징역 1년에 집행유예 2년을 받은 지 두달여 만에 면허증도 없는 상태에서 적발됐다. 이런 조건들을 AI에 입력하자 징역 10개월이 나왔다. 실제로 B씨는 징역 10개월을 선고받고 복역중이다. 26일 'AI와 양형'을 주제로 열린 대법원 양형연구회 심포지엄에 참석한 법조계 전문가들은 AI가 판사의 양형 보조 역할을 할 수 있다는 데 공감대를 이뤘다. 양형위는 양형 기준을 마련할 때 최근 5년간 선고·확정된 특정 범죄군의 사건을 모(母)집단으로 보고, 양형인자가 될 만한 사정을 고려해 통계 프로그램으로 분석한다. AI도 대량의 데이터를 학습해 통계적으로 추론한다는 점에서 공통점이 뚜렷하다는 것이다. 이날 발제를 맡은 오세용 인천지법 부장판사는 "유사 사건을 검색해 사건별 양형 분포를 파악하는데 시간·노력 절감 효과가 있고, 신속하게 형량 범위를 판단할 수 있어 복잡한 다른 쟁점에 집중할 수 있다"는 점을 강조했다. AI가 재판 등에 활용된 국내외 사례도 제시됐다. 민간 리걸테크 기업인 ㈜로이어드컴퍼니가 개발한 'AI알법'은 3만건 이상의 판례를 토대로 음주운전·강제추행·사기 등에 대한 형량 예측 서비스를 제공 중이다. 미국의 경우 2013년 2월 위스콘신주 법원이 총격 사건에 사용된 차량을 무단으로 운전해 경찰로부터 도주한 에릭 루미스 사건에서 컴파스(COMPAS)라는 알고리즘을 활용했다. 당시 컴파스가 재범 위험성을 높게 평가하자, 법원은 이를 양형 자료로 참작해 루미스에게 가석방 없는 징역 6년을 선고했다. 유럽 인권재판소의 재판예측 알고리즘이 실제 판결과 79% 일치한다는 점도 소개됐다. 그러나 AI가 조력자의 지위를 넘어 단독으로 판결을 내릴 수 있는 '판결 기계'로 진화할 수 있는지에 대해선 대다수의 전문가가 우려의 목소리를 냈다. 김정환 연세대 법학전문대학원 교수는 AI가 내린 결과에 대해 피고인 등이 이의를 제기할 경우 합리적인 판단 근거와 논리를 설명할 수 없다는 '블랙박스' 문제에 대해 언급했다. AI가 대량의 데이터를 학습할 순 있어도 판단 결과의 이유를 역추적하는 것은 현재 기술로는 불가능해서다. 김 교수는 "민간 AI와 법원의 AI 판단이 일치하지 않을 수 있는데, 이때 법원 AI가 항상 옳다는 이유도 제시할 수 없을 것"이라며 "구체적인 이유를 제시해야 사법부의 신뢰도 확보할 수 있을 것"이라고 말했다. 오 부장판사도 "시대정신의 변화에 따라 판례를 바꿔야 하는 경우, 인공지능은 과거 자료를 토대로 판단하기 때문에 한계가 있다"고 말했다. AI가 기존 데이터의 편견까지 학습해 따라갈 수 있다는 것이다. AI가 학습할 수사·재판 자료를 민간에 공개할 수 있는지도 현실적인 어려움으로 제시됐다. 이종원 서울중앙지검 검사는 "현재 판결문마저도 일부만 공개되고, 공개된 판결문도 개인정보 부분은 삭제된다"며 "영리 목적으로 AI를 만들어 법원에 팔 목적으로 형사소송 기록을 보겠다는 것은 현행법상 문제"라고 말했다. 이 검사는 또 "피고인·증인의 진술이 법관이 느끼기에 신빙성이 있는지, 어떤 태도였는지 등 비언어적인 부분은 문서화하기 어렵다"며 "숙련된 법조인의 관찰력에 준하는 비언어적 음성인식 분석 기술은 언제쯤 개발될지 의문"이라고 말했다. "재판 데이터에 접근할 수 있도록 각종 소송기록 공개에 관한 법령·제도를 정비하고, 재판 과정을 촬영·녹음하는 설비 문제에서부터 AI 도입 논의를 시작해야 한다"며 "AI가 어떤 로직으로 결론에 이르렀는지 사고의 흐름을 볼 수 있는 인터페이스를 개발해야 한다"라는 의견도 나왔다.

(출처 : 중앙일보, 2023년 6월 26일)

[읽기자료2] "일부 판사, 지나친 조정 강요하고 고압적인 태도로 재판 진행" 전북변호사회, 전주지법 법관 평가

'짜증을 내거나 신경질적으로 말하거나 고압적인 태도로 재판을 진행함', '사건의 쟁점을 파악하지 않아 불필요한 부분을 심리함', '재판이 지나치게 지연됨'. 전북 변호사들이 재판에 참여해 판사들을 목도한 내용들로, 전북지방변호사회(전북변회)가 4일 발표한 법관(판사)평가조사결과에 담긴 사례들이다. 전북변회(회장 김학수, 법관평가특별위원회 위원장 심병연)는 4일 광주고등법원 전주재판부와 전주지방법원 및 관내 지원 소속 법관 90명을 대상으로 한 '2023년도 법관평가조사 결과'를 발표했다. 올해로 12번째를 맞는 전북지역의 법관 평가에서 전북변협은 최우수판사 1명과 우수판사 5명을 선정했다. 또 하위 판사의 나쁜 사례 9개도 소개됐다.

전북변회가 발표한 구체적인 법관들의 나쁜 사례는 △조정을 지나치게 강요함 △증거조사가 끝나기 전임에도 예단을 드러냄 △짜증을 내거나 신경질적으로 말하거나 고압적인 태도로 재판을 진행함 △사건의 쟁점을 파악하지 않아 불필요한 부분을 심리함 △합리적인 이유 설명 없이 증거신청을 기각하여 입증기회를 박탈함 △재판이 지나치게 지연됨 △신청 사건의 심문이 종결된 후 결정을 지나치게 늦게 함 △종결된 사건을 자주 재개함 △판단 근거를 충분히 설명하지 않아 판결이 설득력이 없음 등이다. 이 같은 나쁜 사례들을 기반으로 전북변회는 실명을 밝히지 않았지만 5명의 하위판사도 선정했으며 이들의 평균 점수는 100점 만점에 71.53점이었다. 이는 지난해 하위법관 5명의 평균 점수(67.57점)보다 5.86% 올랐다. 반면 우수 판사 5명의 평균점수는 92.36점으로 지난해(93.09점)보다 소폭 감소했다. 평가는 공정, 품위·친절, 신속·적정, 직무능력·직무성실 등에 관련한 10개의 평가 문항을 제시하고 매우 우수부터 매우 미흡까지 5등급 평가를 했다. 대상은 전주지법 본원과 예하 지원 판사 90명이며 전북변회 소속 변호사 174명(참여율 55.77%)이 참여했다. 전북지방변호사회가 4일 2023 법관평가 결과를 발표했다. 특히 전북변회는 올해 처음으로 최우수판사를 선정했으며 대상에는 전주지법 김도형 부장판사가 이름을 올렸다. 이어 우수판사에는 전주지법 군산지원 강동원 부장판사, 남원지원 김유정 부장판사(지원장), 전주지법 노종찬 부장판사, 정읍지원 이영호 부장판사(지원장), 전주지법 장석준 부장판사(가나다순) 5명이 선정됐다. 전주지법 판사들에 대한 평가결과는 전주지법과 광주고법, 대법원에 전달됐다. 법조계 일각에서는 피고인과 이해관계에 있는 변호사들의 법관 평가가 주관적일 수 있는 만큼 신뢰성과 공정성 면에서 재고된다는 이야기가 나온다. 법관평가가 진행된 지 10여 년이 흘렀음에도 매년 비슷한 나쁜 사례가 반복되는 상황에서 개선 효과에 대한 의구심도 제기되고 있다. 이에 대해 전북변회 관계자는 "재판 과정에서 변호사는 원고 또는 피고로서 임하게 되는 상황에서 법관의 부당한 재판은 한쪽만 이익을 볼 수 있게 된다"며 "이 때문에 평가에 있어 부분적으로는 감정이 개입될 수 있으나 사건의 이해관계로부터 법관에 대한 평가에 있어 신뢰성이나 공정성이 크게 훼손될 정도로 반영되지 않는다"고 말했다. 그러면서 "법관평가제도의 성과와 한계점을 지속적으로 점검해 부족한 점을 보완하고 개선해 더욱 신뢰받는 법관평가가 될 수 있도록 노력하겠다"고 덧붙였다.

(출처 : 전북일보, 2023년 12월 4일)

4. 생각열기

(1) [읽기자료 1, 2]를 읽고 신문기사나 내용에서 핵심낱말과 핵심문장을 찾아 색깔 펜으로 줄을 긋고, 2~3줄로 정리해 봅시다.

(2) 기사에서 모르는 단어를 찾아 쓰고 단어의 뜻을 사전에서 찾아 써 봅시다.

(3) [읽기자료1, 2]를 읽고 아래 쟁점 질문에 대한 찬성과 반대 주장을 찾아 정리해 봅시다.

5. 생각 키우기

(1) 대화형 인공지능 프로그램인 챗GPT에게 AI판사 도입에 대한 찬성 반대 의견을 물어봤다. 아래 챗GPT의 대답을 바탕으로 관련 질문들을 만들어 친구 혹은 가족과 함께 자유롭게 이야기 나눠 봅시다.

찬성

첫째, AI 판사를 도입하면 인간 판사들의 업무 부담을 줄일 수 있어, 민원 처리 및 사건 해결이 빨라질 것입니다.

둘째, AI는 프로그래밍된 규칙과 데이터에 기반하여 일관된 판결을 내릴 수 있습니다. 이는 법률의 안정성을 높일 수 있고, 동일한 사건에 대해 일관성 있는 결정을 내릴 수 있습니다.

셋째, AI 기술은 지속적으로 발전하고 있어, 판사 업무에 필요한 새로운 정보와 기능을 적용하기가 용이합니다. 따라서 판사의 지식과 역량을 지속적으로 향상시킬 수 있습니다.

반대

첫째, 어떤 사건은 감정, 윤리, 유연한 판단이 필요한 경우가 있습니다. AI는 감정적 판단과 인간적인 고려를 할 수 없어, 특히 복잡하고 많은 변수를 고려해야 하는 사건에서 한계를 보일 수 있습니다.

둘째, 도덕적 판단과 윤리적 고려: 판사의 업무에는 도덕적인 측면과 윤리적인 판단이 필수적입니다. 이러한 측면에서는 인간의 판단이 불가피하며, AI는 도덕적 윤리를 적용하는 데 제한이 있을 수 있습니다.

셋째, AI 시스템은 데이터의 품질과 학습 데이터의 편향으로 인해 오류를 내기도 합니다. 또한 해킹 등에 의한 보안 위협도 고려되어야 합니다. 이로 인해 판결에 오류가 발생할 우려가 있습니다.

(2) 인공지능이 미래 사회에 미치게 될 긍정적인 영향과 부정적인 영향에는 어떤 것이 있을지 생각해 보고 또한 앞으로 AI 판사 이외에 인공지능을 어떤 분야에서 어떻게 활용할 수 있을지 친구 혹은 가족들과 함께 이야기 나눠 봅시다.

6. 생각 넓히기

(1) 'AI판사를 도입해야 한다.'라는 주제로 가족 혹은 친구들과 팀을 정해 찬성, 반대 입안문을 작성해 봅시다.

(2) 'AI판사를 도입해야 한다.'라는 주제로 아래 순서와 시간을 참고하여 디베이트(Debate)를 해 봅시다.

▶ 디베이트 순서와 시간

① 팀을 정한 뒤 동전던지기를 통해 찬성과 반대, 먼저와 나중을 정한다.

② 먼저팀이 입안을 한다 (3분) / 나중팀이 입안을 한다 (3분)

③ 전체 교차질의를 한다 (3분)

④ 먼저팀이 반박을 한다 (3분) / 나중팀이 반박을 한다 (3분)

⑤ 전체 교차질의를 한다 (3분)

⑥ 먼저팀이 마지막 정리를 한다 (2분) / 나중팀이 마지막 정리를 한다 (2분)

⑦ 돌아가며 자신의 소감을 이야기 해본다.

(3) 'AI판사를 도입해야 한다.'라는 주제로 진행했던 디베이트에 관해 에세이 형식으로 자신의 생각을 써 봅시다.

7. 학생의 글
찬성합니다.

중학교 2학년 노지샘

저는 "AI 판사를 도입해야 한다." 에 찬성합니다. 첫 번째, AI 판사의 경우 데이터를 기반으로 하여 인간 판사보다 일관성 있는 판결을 할 수 있습니다. 일례로 법률정보 사이트 네플라는 편파적인 결론을 도출할 가능성이 있는 요인들을 모두 제거한 후 500만 건에 이르는 재판 기록을 사용하여 형법 범죄자들의 위험도를 측정하는 PSA를 소개했습니다. 하지만 인간 판사의 경우 상태에 따라 객관성을 잃어버리는 사례가 나왔는데, 콜롬비아 대학 연구팀에 따르면 "맨 처음 재판을 받는 3명은 그날 맨 마지막으로 재판을 받는 3명보다 2~6배가량 석방될 확률이 높았다"라고 합니다. 이러한 사례들을 본다면 AI 판사가 인간 판사보다 일관성 있는 판결을 할 수 있다는 것을 알 수 있습니다. 두 번째, 인공지능 판사의 업무처리 속도가 법원 내 업무 부담을 완화할 것입니다. 많은 사건으로 인해 길어지고 복잡해지는 형사소송 처리 기간을 단축하는 데 AI가 도움이 되기 때문입니다. 그 예시로 형사 재판 1심 기준, 끝나기까지 138일이 걸리지만, 그에 비해 국내에서 개발된 법률 전문 인공지능에 계약서 파일을 보여줬을 때, 인간 변호사는 1시간에 걸쳐 수정하는 계약서를 5초 만에 16곳이나 수정하는 속도를 보였다고 2022년 KBS에서 보도한 바 있습니다. 따라서 AI 판사는 복잡해지는 사건 처리 기간을 단축할 수 있을 것입니다. 세 번째, 인공지능 판사는 각 사건의 특성을 고려할 수 있습니다. AI 판사에 경우 인간보다 더 많은 판례와 양형기준, 증거 등을 참조하여서 피고인 개개인의 사건에 최대한 비슷한 사건을 찾아 기존 사건을 분석하여서 인간 판사보다 피고인 개인에 상황에 맞는 판결을 할 수 있습니다. 일례로 오세용 인천지법 부장판사는 " AI 판사의 경우 유사 사건을 검색해 사건별 양형을 파악하는데 시간 절감 효과가 있고, 신속하게 형량 범위를 판단할 수 있어 복잡한 다른 쟁점에 집중할 수 있다"라고 했습니다. 즉, 각 사건에 맞는 다른 쟁점에 인간 판사보다 집중하여 판결할 수 있다는 뜻입니다. 그래서 저는 이런 이유를 바탕으로 이번 주제인 AI 판사를 도입해야 한다는 것에 찬성하는 바입니다.
반대합니다.

중학교 1학년 이서윤

저는 "AI 판사를 도입해야 한다." 에 반대합니다. 첫 번째, 데이터가 편향적입니다. AI 판사는 인간 판사의 판례를 기준으로 판결하는데, 이때 데이터 자체에 편향성이 있다면 AI 판사의 판결 또한 편향적인 판결이 됩니다. 일례로 프로퍼블리카에서 보도한 바에 따르면 형사피고인 중 흑인은 재범 가능성이 높은 고위험군으로 예측되었지만 실제로 재범을 하지 않은 사람의 비율이 백인보다 흑인이 두 배 가까이 높은 것으로 나타났습니다. 이에 관해 연구한 포항공대의 논문에 따르면 이것은 데이터의 편향성 문제로 인해 생긴 결과라는 결론이 나왔습니다. 이처럼 AI가 아무리 완벽해져도 데이터의 편향성 문제를 해결하지 못한다면 AI 판사를 도입할 수 없다고 생각합니다. 두 번째, AI를 판사로 도입하는 것은 헌법을 위반합니다. 현재 존재하는 AI는 결론이 어떻게 도출된 것인지 설명할 수 없는 '블랙박스' 문제를 가지고 있습니다. 그러나 우리나라는 헌법 제12조, 적법절차 원칙에 따라 법원은 모든 국민을 정당한 사유에 근거해 체포, 구속할 수 있습니다. 그 때문에 AI 판사는 어떤 이유로 유죄인지, 무죄인지 결정하는 것을 XAI라는 시스템을 통해 일부 해결이 가능하지만, XAI기술은 근본적으로 알고리즘을 해석하는 방식을 사용합니다. XAI가 만들어진 이유가 AI에 오류를 잡기 위해서 만든 기술입니다. 이런 것을 본다면 AI가 완벽하지 않다는 반응임과 동시에 알고리즘에 유출 가능성으로 회사에서 공개하지 않을 수 있다는 것입니다. 일례로 에픽 오리진에 의하면 컴파스 회사에서는 실제로 XAI에 기술이 있지만 공개하지 않은 사례가 있습니다. 세 번째, AI는 변화된 가치에 맞는 판결을 할 수 없습니다. 현재의 AI 판사는 기존에 있던 판례와 양형기준을 따르는 판결을 하게 되어있습니다. 그러나 경희대 김재인 교수는 "인공지능 판사가 절대로 할 수 없는 일은 판례의 변경이다"라고 합니다. 즉 사회에 변화된 가치에 부합하는 판결을 할 수 없는 AI 판사의 판결을 신뢰할 수 없습니다. 그래서 저는 이런 이유를 바탕으로 이번 주제인 AI 판사를 도입해야 한다는 것에 반대하는 바입니다.

/ 밀알두레학교 정진우 교사

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1. 주제 다가서기 미래 사회에서 인공지능은 인간이 하는 많은 일을 대체한다고 한다. 이런 상황에서 인간 판사를 AI 판사로 대체해야 한다는 목소리가 나오고 있다. 미국의 몇몇 주에서는 이미 AI가 인간 판사에게 판결을 제안하고 있으며, 북유럽에 있는 에스토니아에선 2

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막을 수도, 권할 수도…챗GPT 두고 대학가 '술렁' / SBS 8뉴스

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서울대생한테 물어봤다 “챗GPT 과제에 써요?”

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서울대생한테 물어봤다 “챗GPT 과제에 써요?”

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서울대생한테 물어봤다 “챗GPT 과제에 써요?”

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"과제에 반드시 사용" 대학가 챗GPT 활용 사례 속속 / EBS뉴스 2023. 02. 22

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"과제에 반드시 사용" 대학가 챗GPT 활용 사례 속속 / EBS뉴스 2023. 02. 22

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"과제에 반드시 사용" 대학가 챗GPT 활용 사례 속속 / EBS뉴스 2023. 02. 22

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인공지능 혁명 '챗GPT'…단점은 몰라도 아는 척 '허풍' / JTBC 뉴스룸

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인공지능 혁명 '챗GPT'…단점은 몰라도 아는 척 '허풍' / JTBC 뉴스룸

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인공지능 혁명 '챗GPT'…단점은 몰라도 아는 척 '허풍' / JTBC 뉴스룸

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인공지능아 더 미래로 가줘

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캡컷으로 쇼츠나 릴스 영상 만들기

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캡컷으로 쇼츠나 릴스 영상 만들기

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진짜 다 해주는 AI 최신근황ㄷㄷ

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[ 캔바 10 ] 카드뉴스만들기. 인스타그램. 페이스북 날아라후니쌤TV

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대구광역시교육청 on Instagram: "카드뉴스 <e-대구교육소식> 676호"

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신미래 선생님의 스마트 클래스

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[캔바 교육용 활용하기] 스마트폰으로 캔바 포스터 만들기 / 환경 보호 포스터 만들기

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대한민국 해양경찰청 : 네이버 블로그

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현직 초등교사가 알려주는 투닝(TOONING)으로 수업하기!!

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1. 밖에 있는 센서와 카메라로 주변 사물을 인식해서 자동으로 운전을 해준다.

2. 이 기능은 사람들이 운전하기 귀찮고 피곤할때 자동으로 운전을 해준다. 몸이 불편한사람들도 편하게 이동할 수 잇다

3. 이 기능은 앞으로 사람들의 안전을 위해 더욱 섬세하고 편리하게 발전을 해서 더 실수를 줄이고 안전성이 높아진다. 지금은 2.5단계이다.

4. 인간보다 실수를 더 적게해서 탑승자(인간)을 더 안전하게 해준다.

5.과의존을 하면 오히려 사고가 날 수 있다. 핸들을 함부로 조종해도 사고가 날 수 있다

6.따라서 이 기능을 사용할 때 인공지능에 과의존하지 않아야 한다.

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인공지능 번역기능(3모둠)

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인공지능 번역기능(3모둠)

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1. 이것은 소리를 듣고 무슨 언어인지 자신의 데이터로 번역한다.

2. 이 기능은 외국인과 대화할때 말을 번역해서 편리하다.

매우 빠른 번역 및처리 시간이이 짧다.

3. 이 기능은 발전하여 다른나라 언어를 더 정확하게 섬세하게 번역해줄수 있을것이다 그리하여 사람들이 더 편리하게 대화할수있을 것 같다.

4. 아직은 그 나라에 사투리를 번역하는기능이 부족하여 정확하게 번역하는 것은 힘들다

5. 인공지능 번역기능도 정확하게 번역은 아직 부족함으므로 너무 의존하면 안된다

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얼굴 인식 및 합성 기술 ( 4모둠 )

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얼굴 인식 및 합성 기술 ( 4모둠 )

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얼굴 인식 및 합성 기술 ( 4모둠 )

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얼굴 인식 및 합성 기술 ( 4모둠 )

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1. 이 기능은 주인의 얼굴을 알아보는 안드로이드 로봇들이나, 스캐너에 얼굴을 가져다 대면 출입문이 열리는 방식 등의 얼굴인식기능 이다.

2. 이 기능은 개인화된 서비스 , 얼굴 인식을 통해 사용자의 취향이나 과거 행동을 분석하여 개인 맞춤형 서비스를 제공할 수 있습니다. 예를 들어, 사진 관리 앱에서 얼굴 인식을 통해 자동으로 사진을 분류하거나 소셜 미디어에서 친구를 태그하는 기능이 있고 이 점이 편리합니다.

3. 이 기술은 현재의 안면 인식 기술은 얼굴의 다양한 특징을 고려하여 높은 정확도로 개인을 식별할 수 있게 발전 되고, 얼굴 인식으로 본인 인증을 많이 하게 인간의 삶이 발전될 것입니다.

4. 하지만 인공지능 얼굴 인식 시스템은 종종 특정 인종이나 성별에 대해 편향된 결과를 나타낼 수 있기에 그 점을 주의해야 합니다.

5. .이 기능을 이용할때 개인정보,기술의 한계,보안위협을 주의하며 이용해야합니다. ( 보안위협의 뜻 : 상대방이 내얼굴로 딥패이크를해서 내 얼굴로 얼굴인식을해서내개인정보를 사용하는것 )

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자율주행자동차(5모둠)

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자율주행자동차(5모둠)

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1.이것은 센서와 카메라,네비게이션과 연동하여 작동되는 반자율주행 기능이다.

2.이 기능은 장거리 운전할때,초보운전자에게 편리하다.

3.이 기능은 아직 레벨2 반자율주행이지만 앞으로 레벨5 완전자율주행으로 발전하고, 운전하는 인간의 삶을 변화시킬 것이다.

4.하지만 아직은 완전 자율주행이 아닌 반자율주행이기 때문에 심한 커브길이나 차가 많을때는 주의해야한다.

5.그러므로 이 기능을 이용할 때 전방주시를 하고,핸들을 잡을 준비를 하면서 사용해야 한다.

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생성형 인공지능(1모둠)

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생성형 인공지능(1모둠)

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얼굴인식 및 합성기술(6모둠)

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얼굴인식 및 합성기술(6모둠)

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1.이것은 얼굴인식 및 합성기술이다.

2.이 기능은 사진이나 영상에 사물이나 인물을 넣고싶은 장면과 자리에 넣을수있고 얼굴인식을 이용해 보안을 더 철저히 할 수도 있다.

3.얼굴합성 및 합성기술은 SNOW, B612등등,원래 있던기술들은 발전하고, 새로운 기술을 가춘 기술이 앞으로 더 많아질 것 같다.

또한 얼굴인식을 인공지능이 더 잘 할수있게 발전하면서 보정하기가 더 편리해지고, 우리의 삶에 도움이될 것이다.(스노우와B612는 내가 찍은 사진이나 동영상에 필터를 씌울수있고 색다르게 소리도 넣을수있는 앱이다)

4.얼굴인식 및 합성기술에서의 주의점은 1.합성기술을 사용할따 허락없이 다른사람의 사진을 찍어 합성 할수도 있고 문서등 중요한 것을 작성할때 합성한 사진을 이용할가능성이있으나 조심해야한다.

2.보안문제이다 만약 금고나 중요한 물건이 들어있는문을 잠굴때 얼굴안삭으로 잠궈 놓는다면 그 사람의 얼굴을 사진을 찍어 인식할수도 있기때문입니다.

5.그러므로 얼굴합성 및 합성기술을 이용할 때는 1. 오용 가능성 문제

2. 보안 문제 등등 하지않는 것을 주의 하면서 사용해야 한다.

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생성형 인공지능(1모둠)

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생성형 인공지능(1모둠)

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1.이것은 사람의 대화에자연스럽게 반응한다. 예를 들어 텍스트 콘텐츠를 생성해주고 사용자가 제시한 단어를 바탕으로 이미지를 생성해준다

2.이 기능은 다양한 작업에서 빠르고 적확한 결정을 내릴 수 있다는 점에서 편리하다.

3.이 기능은 앞으로 기업이 생성형 AI 와 모델을 사용하거나 애플리케이션을 실제 환경에 배포할 것 으로 예상한다.

4.하지만 생성형 인공지능은 개인정보 유출과 콘텐츠의 정확성 등이 유출 되거나 정확하지 않을 수 있기 때문에 주의가 필요하다.

5.그러므로 이 기능을 이용할 때 생성형 AI를 창의적으로 활용화되 윤리적 측면을 항상 고려하면서 사용해야한다

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초등학생의 과제해결에 생성형 인공지능 활용 찬성

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초등학생의 과제 해결에 생성형 인공지능을 활용해야 한다 라는 주제에 찬성한다.

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초등학생의 과제 해결에 생성형 인공지능 활용을 허용해야 한다.

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초등학생의 과제 해결에 생성형 인공지능 활용을 햐

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초등학생 과제해결에 인공지능 사용을 반대합니다.

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초등학생의 과제 해결에 생성형 인공지능 활용을 허용해야 한다.

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초등학생의 과제 해결에 생성형 인공지능 활용을 허용해야 한다

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초등학생은 과제해결의 생성형 인공지능을 사용해도 된다

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초등학생 과제 해결에 생성형 인송지능 활용을 허용하지 않아야 한다.

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초등학생이 과제에 생성형인공지능 활용을 반대 한다.