인지 편향은 인공 지능에 어떤 영향을 미칠까요?

인간 인지의 가장 기본적인 수준에 대한 연구를 기초 인지 처리라고 하며, 인지 과학이라고도 합니다. 심리학, 신경학, 인지신경과학은 인지과학의 주요 연구 분야이며, 이들의 발견 중 다수는 인공 지능, 즉 기계 학습 분야에 중요한 응용 분야를 가지고 있습니다.

흥미롭게도 신경 생리학과 현미경 매핑에 대한 연구는 복잡한 정신 작용이 시스템 수준에서 설명될 수 있다는 아이디어를 뒷받침합니다. AI 시스템은 우리 두뇌의 단순화된 버전처럼 다양한 방식으로 작동합니다.

인공지능은 날이 갈수록 똑똑해지고 있습니다. 인공지능이 인간과 유사한 지능 수준에 도달하면 인간과 같은 한계를 갖게 된다. 인간이 인간 수준의 인지를 해석하고 형성하는 것은 기계학습에서 인공지능 시스템의 계산을 복잡하게 만든다. 직관과 뇌 연구의 원리는 사람들이 사실을 표현하기 전에 특정한 해석 선호도를 가지고 있음을 시사합니다. 그러나 AI에 너무 많이 의존하면 인간 행동의 중요성을 과소평가할 위험이 있습니다. 더욱이, AI 시스템이 수많은 방법으로 개선되더라도 우리는 인간이 이러한 영역에서 유사하지만 더 어려운 작업을 어떻게 수행하는지 여전히 완전히 이해하지 못합니다. "사람"이 무엇인지 정의하려고 노력할 때에도 그 구별은 점점 더 모호해집니다.

가용성 휴리스틱은 사람들이 일반적으로 자신의 현재 생각을 확인하는 데이터에 더 많이 의존한다고 주장하는데, 이는 AI 선택과 관련하여 상당한 인지 편향입니다. 상충되거나 모호한 데이터에 직면할 때, 우리는 주어진 증거에 대해 가장 관련성이 높거나 논리적인 해석에 끌리는 경향이 있습니다. 이 전략은 어떤 ​​경우에는 효과가 있을 수 있지만 많은 경우에는 끊을 수 없는 실패의 순환으로 이어질 수 있습니다. 메모리 누수는 알고리즘이 결정을 내리기 위해 경험적 방법에 크게 의존하고 결국 관련이 없거나 오래된 정보에 의존하게 될 때 발생합니다. 이것은 전형적인 예입니다.

인간은 결정을 내릴 때 관찰하기 쉬운 휴리스틱을 선호하지만 이러한 편견은 자동적이고 무의식적이어서 식별하기 어렵습니다. 인간은 수렵채집 문화 시절부터 일상생활에서 편견을 이용해 왔다고 생각할 만한 충분한 이유가 있습니다. 언어, 수학 등 오늘날 인간이 보유하고 있는 많은 기술은 미러링과 같은 다양한 학습 전략의 도움을 받아 습득되었습니다. 정보를 배우는 것은 어렵지 않으며 우리의 두뇌는 그것을 빠르게 해독할 수 있습니다.

인간의 의사 결정에서 편견이 여전히 작은 역할을 한다고 주장하는 것은 잘못된 것입니다. 향상된 필터링 방법이 지속적으로 개발되고 있지만 현재 AI 발전에 대한 단일 솔루션은 없습니다. 우리는 인공지능과 인간의 마음 모두 오류가 있다는 것을 알고 있습니다. 이는 인공 지능 시스템이 아무리 발전된 신경망이 다음 움직임을 예측하더라도 어떤 계산에서도 인간을 완전히 대체할 수 없다는 것을 의미합니다.

인지적 편견은 인간의 본성에 뿌리박혀 있고 사라질 가능성이 낮으므로 AI 시스템은 이를 고려해야 합니다. 완벽한 인공지능 시스템은 만들어질 수 없습니다. 현재 사용되는 방법은 시스템의 다른 부분에 인간과 같은 품질을 제공하는 동시에 향상, 최적화 및 개선될 수 있습니다. 인지 편향을 더 잘 이해할수록 기계 학습과 인공 지능을 더 효과적으로 사용할 수 있습니다.

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