PART 1 · TRACK 6 · LESSON 3
요약
우리 사회가 AI가 가져온 변화에 얼마나 잘 적응할 수 있는지를 결정하는 가장 중요한 결정은 기술적인 것이 아닙니다. 그들은 정치적이다.
LESSON FOCUS
이 소단원의 핵심 내용
우리 사회가 AI가 가져온 변화에 얼마나 잘 적응할 수 있는지를 결정하는 가장 중요한 결정은 기술적인 것이 아닙니다. 그들은 정치적이다.
- 긍정적인 결과를 얻기 위해 우리가 해야 할 일
- 정책의 중요성
- 개인으로서 우리의 역할
우리 사회가 AI가 가져온 변화에 얼마나 잘 적응할 수 있는지를 결정하는 가장 중요한 결정은 기술적인 것이 아닙니다. 그들은 정치적이다.
우리가 AI에 관해 배운 모든 것은 미래가 밝다는 것을 시사합니다. 우리는 새롭고 더 나은 서비스를 얻게 될 것이며 생산성 향상은 전반적으로 긍정적인 결과로 이어질 것입니다. 그러나 이는 사회적 영향을 신중하게 고려하고 AI의 힘이 공익을 위해 사용되도록 보장하는 조건에서만 가능합니다.
긍정적인 결과를 얻기 위해 우리가 해야 할 일
아직도 우리는 해야 할 일이 많습니다.
- 차별을 늘리는 대신 차별을 줄이려면 알고리즘 편향을 피해야 합니다.
- 또한 보는 것은 더 이상 믿는 것과 같지 않기 때문에 우리가 보는 것에 대해 비판적인 태도를 갖는 법을 배워야 하며, 실제처럼 보이는 거짓을 더 쉽게 조작하는 것이 아니라 사기를 탐지하는 데 도움이 되는 AI 기법을 개발해야 합니다.
- 사람들의 사생활 보호 권리를 보장하고, 이 권리를 침해할 경우 엄중히 처벌할 수 있는 규정을 마련해야 합니다.
또한 최신 AI 기술을 이용할 수 있고 이를 사용하여 전례 없는 경제적 불평등에 접근할 수 있는 AI 엘리트를 만드는 대신 모든 사람에게 혜택을 공유할 수 있는 새로운 방법을 찾아야 합니다. 이를 위해서는 신중한 정치적 판단이 필요합니다(정치적 판단이란 정책에 대한 결정을 의미하며, 이는 선거에서 누가 누구에게 투표하는지, 개별 정치인 및 정당의 출입과는 거의 관련이 없음).
여러분이 우리와 함께 배운 내용은 AI와 그 의미에 대해 합리적인 토론을 할 수 있도록 AI에 대한 기본 배경을 제공함으로써 이 목표를 뒷받침합니다.
개인으로서 우리의 역할
기억하시겠지만, 우리는 우리 삶 전체에 영향을 미치는 주요 AI 응용 프로그램을 논의함으로써 AI 연구에 동기를 부여하는 것으로 이 과정을 시작했습니다. 우리는 자율주행차, 추천 시스템, 이미지 및 비디오 처리라는 세 가지 예를 강조했습니다. 이 과정에서 우리는 현재의 기술 전환에 기여하는 다양한 다른 응용 프로그램에 대해서도 논의했습니다.
이제 여러분는 AI에서 무슨 일이 일어나고 있는지, 그리고 AI의 적절한 사용을 보장하기 위해 수행되고 있는 작업이 무엇인지 알아볼 수 있는 위치에 있습니다. 그렇게 해야 하며, 논의해야 할 위험이나 추구해야 할 기회가 있다고 느낄 때마다 다른 사람이 반응할 때까지 기다리지 마십시오.
이것이 끝이 아닙니다. 이것이 시작이다.
지금은 그게 다입니다. 우리와 함께해주셔서 감사합니다. 이것은 우리에게 엄청난 모험이었으며 여러분도 즐거운 시간을 보내셨기를 진심으로 바랍니다. 우리는 아직 이 과정을 마치지 않았고 앞으로도 끝나지 않을 것이라고 믿습니다. 우리는 계속해서 최선을 다해 업데이트하고 개선하여 세계 최고의 AI MOOC로 만들겠습니다.
강좌가 끝나지 않았듯이 AI 탐구도 끝났다고 생각하면 안 됩니다. 그 진전은 매우 빠르고 추적하기에는 너무 많은 것처럼 보일 수 있지만, 위안이 되는 소식은 기본 원칙이 10년이 지나도 거의 같은 수준으로 유지되었다는 것입니다. 문제 해결 전략, 불확실성 처리, 데이터 학습에 대한 기본 사항을 알고 있는 한, 새로운 것을 쉽게 관점으로 볼 수 있어야 합니다. 강을 건너는 닭, 하노이 탑 등의 다이어그램을 그려야 했던 이유, 헬싱키에 비가 올 확률을 계산해야 했던 이유, 신경망을 통해 행복한 얼굴을 탐지해야 했던 이유 등이 있습니다. AI의 기본 요소 또는 요소를 아는 것은 특정 AI 솔루션의 기술적 세부 사항을 배우는 것보다 훨씬 오래 지속되는 지식입니다.
아래에는 우리가 유용하다고 판단한 몇 가지 지침이 나와 있습니다. 계속 배우고, 호기심을 유지하세요.
"미래는 쓰여지지 않았습니다. 운명은 우리가 스스로 만들어가는 것 외에는 없습니다." (존 코너)
- 이 과정의 후속편인 Building AI
- 헬싱키 대학교의 다른 공개 온라인 강좌, 특히 AI 윤리 및 사회 내 AI를 확인해 보세요.
- Trustworthy AI 또는 Advanced Trustworthy AI를 사용하여 설명 가능한 AI에 대해 알아보세요.
- 회사에서 AI 교육을 원하시나요? 비즈니스용 AI 요소 보기
- MinnaLearn에서 제공하는 강좌를 확인하세요.courses.minnalearn.com
- 헬싱키 대학교에도 지원하실 수 있습니다!
- 우리의 고문 Risto Siilasmaa의 "기계 학습이란 무엇입니까" 비디오(1시간 18분)
- 기계 학습에 대한 친절한 소개(Luis Serrano/Udacity)(30분)
- Coursera에서 Andrew Ng의 기계 학습 MOOC
- 유다시티 AI 스쿨
- 기계 학습 - codecademy.com에서 제공되는 무료 강좌
CHAPTER SUMMARY
6장을 완료하면 다음을 수행할 수 있습니다.
- 미래 예측의 어려움을 이해하고 AI에 대한 주장을 더 잘 평가할 수 있습니다.
- 알고리즘 편견, AI 생성 콘텐츠, 개인 정보 보호 및 업무를 포함하여 AI가 사회적으로 미치는 주요 영향을 식별합니다.
LESSON COMPLETE
