인공지능 윤리의 네 가지 기둥
인공 지능(AI)은 의료에서 교육, 비즈니스에서 사이버 보안에 이르기까지 셀 수 없이 많은 방식으로 세상을 변화시키고 있습니다.
인공지능의 잠재적 이점은 엄청나지만 고려해야 할 중요한 윤리적 문제도 있습니다. 지능형 기계가 우리 사회에서 더욱 보편화됨에 따라 해당 기계 사용의 윤리적 의미를 고려하는 것이 중요합니다. 이 기사에서는 편견, 개인 정보 보호, 책임, 투명성을 포함하여 인공 지능의 주요 윤리적 고려 사항 중 일부를 살펴보겠습니다.
1. AI의 편견: 그 영향과 해결책 이해
인공 지능에서 가장 중요한 윤리적 고려 사항 중 하나는 편견입니다. 편향은 AI 시스템을 훈련하는 데 사용되는 데이터에 편향이 있거나 결정을 내리는 데 사용되는 알고리즘이 편향될 때 발생합니다. 예를 들어, 얼굴 인식 시스템은 피부색이 어두운 사람을 식별하는 데 정확도가 떨어지는 것으로 나타났습니다. 이는 이러한 시스템을 훈련하는 데 사용되는 데이터가 주로 밝은 피부를 가진 사람들의 이미지로 구성되어 있기 때문입니다. 따라서 시스템은 피부색이 더 어두운 사람을 잘못 식별할 가능성이 더 높습니다.
AI의 편견은 특히 의료 및 형사 사법과 같은 분야에서 심각한 결과를 초래할 수 있습니다. 예를 들어, AI 시스템이 특정 집단의 사람들에게 편향되면 부정확한 진단이나 불평등한 대우로 이어질 수 있습니다. 이 문제를 해결하려면 AI 시스템을 훈련하는 데 사용되는 데이터가 다양하고 전체 인구를 대표하는지 확인해야 합니다. 또한 AI 시스템을 정기적으로 감사하여 발생할 수 있는 모든 편차를 감지하고 수정해야 합니다.
2. 인공 지능의 개인 정보 보호 문제: 지능형 기계 시대의 민감한 데이터 보호
인공 지능의 또 다른 윤리적 고려 사항은 개인 정보 보호입니다. AI 시스템이 보편화되면서 개인에 대한 방대한 양의 데이터를 수집하고 처리하고 있습니다. 이 데이터에는 이름, 주소 등의 개인 정보부터 의료 기록, 금융 정보 등의 민감한 정보까지 모든 것이 포함될 수 있습니다. 이 데이터를 보호하고 의도된 목적으로만 사용하는 것이 중요합니다.
AI 개인정보 보호에 대한 가장 큰 위험 중 하나는 데이터 침해 가능성입니다. AI 시스템이 해킹되거나 손상되면 민감한 정보가 유출될 수 있습니다. 이러한 위험을 줄이려면 AI 시스템이 보안을 염두에 두고 설계되었는지 확인하는 것이 중요합니다. 또한 개인은 자신의 데이터를 제어할 수 있어야 하며 AI 시스템이 이 데이터를 수집하고 사용할지 여부를 선택할 수 있어야 합니다.
3. AI 책임 보장: 명확한 책임 라인 설정
AI 시스템이 더욱 자율화됨에 따라 책임 문제를 고려하는 것이 중요합니다. AI 시스템이 오류를 일으키거나 피해를 입히면 누가 책임을 지는가? 이 질문에 대한 답이 항상 명확한 것은 아닙니다. 특히 AI 시스템이 큰 영향을 미치는 결정을 내리는 경우에는 더욱 그렇습니다. 예를 들어 자율주행차가 사고를 내면 책임은 누가 지게 될까요? 차량 제조사? 차 주인? AI 시스템 자체?
이 문제를 해결하려면 AI 시스템에 대한 명확한 책임 라인이 확립되어야 합니다. 여기에는 제조업체가 AI 시스템의 동작에 대해 책임을 지도록 하거나 AI 시스템을 특정 안전 및 성능 표준에 맞게 유지하기 위한 규정을 수립하는 것이 포함될 수 있습니다.
4. AI의 투명성: AI가 의사 결정을 내리는 방식을 이해하는 것의 중요성
마지막으로 투명성은 AI의 또 다른 중요한 윤리적 고려 사항입니다. 인공지능 시스템이 우리 사회에서 더욱 보편화됨에 따라 시스템을 투명하고 이해하기 쉽게 만드는 것이 중요합니다. 이는 개인이 AI 시스템이 의사결정을 내리는 방법과 이유를 이해할 수 있어야 함을 의미합니다. 또한 AI 시스템은 감사가 가능해야 합니다. 즉, 의사 결정 프로세스를 검토하고 평가할 수 있습니다.
AI 시스템의 결정이 중대한 결과를 초래할 수 있는 의료 및 형사 사법과 같은 분야에서는 투명성이 특히 중요합니다. 예를 들어 AI 시스템이 의료 진단에 사용되는 경우 환자는 시스템이 진단에 어떻게 도달했는지, 왜 그러한 진단을 내렸는지 이해할 수 있어야 합니다. 마찬가지로, AI 시스템이 형사 판결에 대한 결정을 내리는 데 사용되는 경우 피고인은 시스템이 어떻게 결정을 내렸는지, 그리고 그러한 결정이 내려진 이유를 이해할 수 있어야 합니다.
책임있고 유익한 미래를 위해 AI 개발에서 윤리를 우선시하세요
AI의 윤리적 고려는 기술이 책임감 있는 방식으로 개발되고 사용되도록 보장하는 중요하고 유익한 방법입니다. AI가 계속 발전하고 일상 생활에 더욱 통합됨에 따라 우리는 투명성, 책임, 공정성, 개인 정보 보호 및 보안과 같은 윤리적 고려 사항을 우선시해야 합니다. 이를 통해 AI의 잠재력을 최대한 활용하는 동시에 부정적인 영향을 완화할 수 있습니다. 정부, 업계 리더, 연구원, 대중을 포함한 모든 이해관계자는 AI 개발 및 사용을 위한 윤리적 지침과 모범 사례를 개발하기 위해 지속적인 토론과 협력에 참여해야 합니다. 궁극적으로 AI 윤리에 대한 인간 중심 접근 방식은 AI가 우리의 가치와 일치하고 사회 전체에 이익이 되도록 보장하는 데 도움이 됩니다.
위 내용은 인공지능 윤리의 네 가지 기둥의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!
핫 AI 도구
Undresser.AI Undress
사실적인 누드 사진을 만들기 위한 AI 기반 앱
AI Clothes Remover
사진에서 옷을 제거하는 온라인 AI 도구입니다.
Undress AI Tool
무료로 이미지를 벗다
Clothoff.io
AI 옷 제거제
AI Hentai Generator
AI Hentai를 무료로 생성하십시오.
인기 기사
뜨거운 도구
메모장++7.3.1
사용하기 쉬운 무료 코드 편집기
SublimeText3 중국어 버전
중국어 버전, 사용하기 매우 쉽습니다.
스튜디오 13.0.1 보내기
강력한 PHP 통합 개발 환경
드림위버 CS6
시각적 웹 개발 도구
SublimeText3 Mac 버전
신 수준의 코드 편집 소프트웨어(SublimeText3)
뜨거운 주제
7453
15
1374
52
77
11
40
19
14
9
Bytedance Cutting, SVIP 슈퍼 멤버십 출시: 연간 연속 구독료 499위안, 다양한 AI 기능 제공
Jun 28, 2024 am 03:51 AM
이 사이트는 6월 27일에 Jianying이 ByteDance의 자회사인 FaceMeng Technology에서 개발한 비디오 편집 소프트웨어라고 보도했습니다. 이 소프트웨어는 Douyin 플랫폼을 기반으로 하며 기본적으로 플랫폼 사용자를 위한 짧은 비디오 콘텐츠를 제작합니다. Windows, MacOS 및 기타 운영 체제. Jianying은 멤버십 시스템 업그레이드를 공식 발표하고 지능형 번역, 지능형 하이라이트, 지능형 패키징, 디지털 인간 합성 등 다양한 AI 블랙 기술을 포함하는 새로운 SVIP를 출시했습니다. 가격면에서 SVIP 클리핑 월 요금은 79위안, 연간 요금은 599위안(본 사이트 참고: 월 49.9위안에 해당), 월간 연속 구독료는 월 59위안, 연간 연속 구독료는 59위안입니다. 연간 499위안(월 41.6위안)입니다. 또한, 컷 관계자는 "사용자 경험 향상을 위해 기존 VIP에 가입하신 분들도
Rag 및 Sem-Rag를 사용한 상황 증강 AI 코딩 도우미
Jun 10, 2024 am 11:08 AM
검색 강화 생성 및 의미론적 메모리를 AI 코딩 도우미에 통합하여 개발자 생산성, 효율성 및 정확성을 향상시킵니다. EnhancingAICodingAssistantswithContextUsingRAGandSEM-RAG에서 번역됨, 저자 JanakiramMSV. 기본 AI 프로그래밍 도우미는 자연스럽게 도움이 되지만, 소프트웨어 언어에 대한 일반적인 이해와 소프트웨어 작성의 가장 일반적인 패턴에 의존하기 때문에 가장 관련성이 높고 정확한 코드 제안을 제공하지 못하는 경우가 많습니다. 이러한 코딩 도우미가 생성한 코드는 자신이 해결해야 할 문제를 해결하는 데 적합하지만 개별 팀의 코딩 표준, 규칙 및 스타일을 따르지 않는 경우가 많습니다. 이로 인해 코드가 애플리케이션에 승인되기 위해 수정되거나 개선되어야 하는 제안이 나타나는 경우가 많습니다.
7가지 멋진 GenAI 및 LLM 기술 인터뷰 질문
Jun 07, 2024 am 10:06 AM
AIGC에 대해 자세히 알아보려면 다음을 방문하세요. 51CTOAI.x 커뮤니티 https://www.51cto.com/aigc/Translator|Jingyan Reviewer|Chonglou는 인터넷 어디에서나 볼 수 있는 전통적인 문제 은행과 다릅니다. 고정관념에서 벗어나 생각해야 합니다. LLM(대형 언어 모델)은 데이터 과학, 생성 인공 지능(GenAI) 및 인공 지능 분야에서 점점 더 중요해지고 있습니다. 이러한 복잡한 알고리즘은 인간의 기술을 향상시키고 많은 산업 분야에서 효율성과 혁신을 촉진하여 기업이 경쟁력을 유지하는 데 핵심이 됩니다. LLM은 자연어 처리, 텍스트 생성, 음성 인식 및 추천 시스템과 같은 분야에서 광범위하게 사용될 수 있습니다. LLM은 대량의 데이터로부터 학습하여 텍스트를 생성할 수 있습니다.
미세 조정을 통해 LLM이 실제로 새로운 것을 배울 수 있습니까? 새로운 지식을 도입하면 모델이 더 많은 환각을 생성할 수 있습니다.
Jun 11, 2024 pm 03:57 PM
LLM(대형 언어 모델)은 대규모 텍스트 데이터베이스에서 훈련되어 대량의 실제 지식을 습득합니다. 이 지식은 매개변수에 내장되어 필요할 때 사용할 수 있습니다. 이러한 모델에 대한 지식은 훈련이 끝나면 "구체화"됩니다. 사전 훈련이 끝나면 모델은 실제로 학습을 중단합니다. 모델을 정렬하거나 미세 조정하여 이 지식을 활용하고 사용자 질문에 보다 자연스럽게 응답하는 방법을 알아보세요. 그러나 때로는 모델 지식만으로는 충분하지 않을 때도 있으며, 모델이 RAG를 통해 외부 콘텐츠에 접근할 수 있더라도 미세 조정을 통해 모델을 새로운 도메인에 적응시키는 것이 유익한 것으로 간주됩니다. 이러한 미세 조정은 인간 주석 작성자 또는 기타 LLM 생성자의 입력을 사용하여 수행됩니다. 여기서 모델은 추가적인 실제 지식을 접하고 이를 통합합니다.
대형 모델에 대한 새로운 과학적이고 복잡한 질문 답변 벤치마크 및 평가 시스템을 제공하기 위해 UNSW, Argonne, University of Chicago 및 기타 기관이 공동으로 SciQAG 프레임워크를 출시했습니다.
Jul 25, 2024 am 06:42 AM
편집자 |ScienceAI 질문 응답(QA) 데이터 세트는 자연어 처리(NLP) 연구를 촉진하는 데 중요한 역할을 합니다. 고품질 QA 데이터 세트는 모델을 미세 조정하는 데 사용될 수 있을 뿐만 아니라 LLM(대형 언어 모델)의 기능, 특히 과학적 지식을 이해하고 추론하는 능력을 효과적으로 평가하는 데에도 사용할 수 있습니다. 현재 의학, 화학, 생물학 및 기타 분야를 포괄하는 과학적인 QA 데이터 세트가 많이 있지만 이러한 데이터 세트에는 여전히 몇 가지 단점이 있습니다. 첫째, 데이터 형식이 비교적 단순하고 대부분이 객관식 질문이므로 평가하기 쉽지만 모델의 답변 선택 범위가 제한되고 모델의 과학적 질문 답변 능력을 완전히 테스트할 수 없습니다. 이에 비해 개방형 Q&A는
당신이 모르는 머신러닝의 5가지 학교
Jun 05, 2024 pm 08:51 PM
머신 러닝은 명시적으로 프로그래밍하지 않고도 컴퓨터가 데이터로부터 학습하고 능력을 향상시킬 수 있는 능력을 제공하는 인공 지능의 중요한 분야입니다. 머신러닝은 이미지 인식, 자연어 처리, 추천 시스템, 사기 탐지 등 다양한 분야에서 폭넓게 활용되며 우리의 삶의 방식을 변화시키고 있습니다. 기계 학습 분야에는 다양한 방법과 이론이 있으며, 그 중 가장 영향력 있는 5가지 방법을 "기계 학습의 5개 학교"라고 합니다. 5개 주요 학파는 상징학파, 연결주의 학파, 진화학파, 베이지안 학파, 유추학파이다. 1. 상징주의라고도 알려진 상징주의는 논리적 추론과 지식 표현을 위해 상징을 사용하는 것을 강조합니다. 이 사고 학교는 학습이 기존을 통한 역연역 과정이라고 믿습니다.
SOTA 성능, 샤먼 다중 모드 단백질-리간드 친화성 예측 AI 방법, 최초로 분자 표면 정보 결합
Jul 17, 2024 pm 06:37 PM
Editor | KX 약물 연구 및 개발 분야에서 단백질과 리간드의 결합 친화도를 정확하고 효과적으로 예측하는 것은 약물 스크리닝 및 최적화에 매우 중요합니다. 그러나 현재 연구에서는 단백질-리간드 상호작용에서 분자 표면 정보의 중요한 역할을 고려하지 않습니다. 이를 기반으로 Xiamen University의 연구자들은 처음으로 단백질 표면, 3D 구조 및 서열에 대한 정보를 결합하고 교차 주의 메커니즘을 사용하여 다양한 양식 특징을 비교하는 새로운 다중 모드 특징 추출(MFE) 프레임워크를 제안했습니다. 조정. 실험 결과는 이 방법이 단백질-리간드 결합 친화도를 예측하는 데 있어 최첨단 성능을 달성한다는 것을 보여줍니다. 또한 절제 연구는 이 프레임워크 내에서 단백질 표면 정보와 다중 모드 기능 정렬의 효율성과 필요성을 보여줍니다. 관련 연구는 "S"로 시작된다
AI와 같은 시장을 개척하는 GlobalFoundries는 Tagore Technology의 질화 갈륨 기술 및 관련 팀을 인수합니다.
Jul 15, 2024 pm 12:21 PM
7월 5일 이 웹사이트의 소식에 따르면 글로벌파운드리는 올해 7월 1일 보도자료를 통해 타고르 테크놀로지(Tagore Technology)의 전력질화갈륨(GaN) 기술 및 지적재산권 포트폴리오 인수를 발표하고 자동차와 인터넷 시장 점유율 확대를 희망하고 있다고 밝혔다. 더 높은 효율성과 더 나은 성능을 탐구하기 위한 사물 및 인공 지능 데이터 센터 응용 분야입니다. 생성 AI와 같은 기술이 디지털 세계에서 계속 발전함에 따라 질화갈륨(GaN)은 특히 데이터 센터에서 지속 가능하고 효율적인 전력 관리를 위한 핵심 솔루션이 되었습니다. 이 웹사이트는 이번 인수 기간 동안 Tagore Technology의 엔지니어링 팀이 GLOBALFOUNDRIES에 합류하여 질화갈륨 기술을 더욱 개발할 것이라는 공식 발표를 인용했습니다. G
