인공지능이 득보다 해를 더 많이 끼칠 수 있을까?

실수가 혼란이나 파괴로 이어질 수 있는지 이해하기 위해 인공지능의 단점을 살펴보겠습니다.

인간의 발달과 성장이 인공지능 기술에 크게 의존한다는 것은 의심의 여지가 없습니다. 그리고 AI 용어에 관해서는 가장 일반적으로 사용되는 AI 용어에 대한 자세한 AI 용어집을 작성하고 AI의 기본 사항은 물론 AI가 조직 및 기타 조직에 미치는 위험과 이점을 설명합니다. 그렇다면 이제는 인공지능의 단점을 탐구할 때다. 이렇게 하면 일이 뜻대로 되지 않을 때 대비할 수 있습니다.

목차
인공 지능의 단점: 자세한 소개
• 실업
• 높은 비용
• AI 편견
• 사람들을 게으르게 함
• 감정적
• 환경에 미치는 영향
• 규정
• 안전
• AI 테러
• 대규모 데이터 요구 사항
• 인류를 초월한 위험
• 경험 개선 없음
• 창의성 부족
• 허위 정보
• 거대 기술 기업의 지배 의료 분야 인공 지능의 장단점
의료 분야 인공 지능의 장점 및 교육에서 인공지능의 단점
회계에서 인공지능의 장점과 단점
비즈니스에서 인공지능의 장점과 단점
인공지능의 장점과 단점
요약

인공지능의 단점: 상세 소개

인공지능이 일상생활에 점점 더 흔해짐에 따라, 인공지능이 사회와 우리의 일상생활에 미칠 수 있는 영향은 모두가 논의해야 할 주제입니다. 사회적 영향 외에도 인공지능 기술의 사용에는 다양한 과제와 단점이 있습니다. 미친 아이디어를 모두 포함하면 목록은 다음과 같습니다.

• 실업
• 높은 비용
• AI 편견
• 사람들을 게으르게 만들기
• 감정이 없음
• 환경에 영향
• 규제
• 안전
• AI T 오류주의
• 대량 데이터 요구사항
• 인류를 초월한 위험
• 경험의 개선 없음
• 창의력 부족
• 허위 정보
• 대형 기술 기업의 지배

오늘날 우리는 기술을 모든 문제를 해결할 수 있는 초능력으로 생각하는 경향이 있습니다. 우리가 현재 또는 미래에 직면하게 될 문제. 또는 반대로 우리가 상상할 수 있는 최악의 문제가 있습니다.

그런 예측은 시기상조이고 컴퓨터가 우리의 미래 행복에 큰 위협이 되려면 아직 멀었지만, 인공 지능에도 단점이 없다는 점을 기억하는 것이 중요합니다.

인공지능이 인간지능보다 나은가? 그것을 탐구해보자.

실업

인공지능은 일자리 창출 외에도 일부 일자리 상실로 이어질 수도 있습니다. 실업은 인공지능의 가장 큰 단점 중 하나이다. 컴퓨터가 결국 여러 분야에서 인간을 능가할 것이라는 전문가들의 이론이 눈에 띈다.

사실 이런 일이 이미 시작되고 있습니다. 금융기관, 소매점, 신문, 공장 등 기업에서 컴퓨터가 일반화되면서.

현재 AI는 조립라인 관리, 데이터 분류 및 분석 등 간단한 일상 업무를 처리하고 있지만, 머지않아 설계 등 더욱 복잡하고 중요한 업무도 AI가 처리할 것으로 예상됩니다.

높은 비용

고객이라면 AI 도구를 구매할 필요가 거의 없습니다. 하지만 AI를 비즈니스에 활용하려는 경우 상황은 완전히 다릅니다. 이는 기업에 심각한 영향을 미치는 인공지능의 단점 중 하나이다.

장치 제작의 엔지니어링 복잡성을 고려할 때 AI 기반 장치, 컴퓨터 등을 설정하는 데는 막대한 비용이 소요됩니다. 또한 수리 및 유지 관리 비용이 수천 달러에 달할 수 있으므로 높은 비용이 여기서 끝나지 않습니다.

Apple이 가상 개인 비서 SIRI를 개발하는 데 얼마나 많은 비용을 지출했는지 아시나요? 소프트웨어 구입에는 무려 2억 달러가 소요되었습니다.

모든 조직이 저렴한 AI 솔루션을 사용할 수 있다는 것은 의심의 여지가 없습니다. 그러나 가장 복잡한 시스템이나 특수 기계 학습 모델을 개발하거나 구현하는 데는 엄청난 비용이 들 수 있습니다.

AI Bias

인간이 AI 알고리즘을 만들기 때문에 의도적이든 무의식이든 알고리즘에 편견을 삽입하는 사람은 누구나 그렇게 할 가능성이 높습니다.

AI 알고리즘이 개발 과정에서 편향되거나 알고리즘의 훈련 세트로 사용되는 데이터가 편향되면 편향된 결과가 생성됩니다. 이러한 현실은 차별적인 채용 관행과 마이크로소프트의 인종차별적 트위터 챗봇이 초래한 것과 유사한 예상치 못한 결과를 초래할 수 있습니다. 기업은 AI 알고리즘을 생성할 때 적절하게 설계하고 훈련해야 합니다.

인간을 게으르게 만드세요

인공지능의 응용으로 대부분의 작업이 자동화되어 인간이 게으르게 됩니다. 인간은 이러한 창조물에 집착하는 경향이 있는데, 이는 미래 세대에게 문제가 될 수 있습니다. 이는 미래에 심각한 영향을 미치는 인공지능의 단점 중 하나이다.

Emotionless

기계가 인간보다 작업을 더 효율적으로 수행할 수 있다는 점에는 의심의 여지가 없습니다. 하지만 팀을 강화하는 인간 관계를 대체할 수는 없습니다.

사람과 연결하는 능력은 팀 관리에 매우 중요하며 기계가 복제할 수 없는 능력입니다.

기계는 개발되거나 프로그래밍된 작업만 수행할 수 있습니다. 다른 작업을 요청하면 종종 실패하거나 쓸모없는 결과를 제공하여 심각한 부정적인 결과를 초래할 수 있습니다. 이를 위해서는 인간의 손길이 필요합니다.

환경에 미치는 영향

AI는 예를 들어 에너지 요구 사항을 충족할 수 있는 스마트 그리드나 스마트 저탄소 도시를 만들어 환경에 이익을 줄 수 있는 잠재력을 가지고 있습니다. 하지만 오늘날 인공지능의 단점 중 하나는 에너지 소비가 많아 환경에 심각한 해를 끼칠 수 있다는 점이다.

한 연구에 따르면, 단일 AI 모델을 훈련하면 300,000kg의 CO2 배출량이 발생하며, 이는 뉴욕에서 베이징까지 125회 왕복 항공편의 배출량 또는 일반(미국) 자동차 평생 배출량의 5배에 해당합니다.

규제

기술로 인해 지구가 그 어느 때보다 작아졌지만 안전하고 생산적인 국경 간 환경 상호 작용을 허용하려면 인공 지능 기술에 적용되는 새로운 법률과 규정이 국가 간에 합의되어야 함을 의미하기도 합니다.

우리는 더 이상 거품 속에 있지 않기 때문에 한 국가의 AI 정책이 다른 국가에 쉽게 해를 끼칠 수 있습니다.

보안

인공 지능은 발전을 가속화하며 많은 경우 인간의 이해를 뛰어넘습니다.

AI 시스템이 세상을 보는 방식 때문에 자동화로 인해 인간이 피싱, 소프트웨어에 바이러스 유입, 개인 이익을 위한 AI 시스템 조작과 같은 사악한 행동을 감지하는 것이 더 어려워졌습니다.

AI 테러

자율 드론과 로봇 떼의 개발, 원격 공격, 나노봇에 의한 질병 확산 등 새로운 AI 형태의 테러가 있을 수 있습니다.

방대한 데이터 요구사항

인공지능의 효율성은 데이터의 양과 규모에 따라 달라집니다. 데이터가 충분하지 않으면 휴대폰의 최신 AI 소프트웨어가 수준 이하의 결과를 제공합니다.

비즈니스도 마찬가지입니다. 많은 기업에서는 맞춤형 AI 모델이나 AI 도구를 사용하기 전에 소량의 데이터가 필요합니다.

또한 데이터는 정확하고 순수해야 합니다. 내부 데이터를 AI용으로 준비하려면 상당한 노력과 자금이 필요할 수 있습니다.

유일한 예외는 외부 데이터 세트를 사용하는 AI 프로그램입니다. 현재 독점 알고리즘을 사용하여 웹 소스에서 데이터를 수집하거나 공급업체가 소유한 독점 데이터 세트를 사용하는 도구가 많이 있습니다.

가장 중요한 첫 번째 단계는 AI 솔루션에 필요한 데이터가 무엇인지 파악하는 것입니다. 그리고 이것을 알아내는 것이 항상 쉽거나 빠른 것은 아닙니다.

트랜스휴먼 리스크

이와 같은 상황은 많은 할리우드 작품 제작에 영감을 주었습니다. 컴퓨터가 인간에게 등을 돌릴 것이라고 생각하는 것은 너무 극적이지만 인간이 기계 결정 뒤에 숨은 동기를 이해하지 못하는 상황에 대해 걱정하는 것이 더 합리적입니다.

경험해도 개선되지 않습니다.

AI는 경험을 통해 학습할 수 없습니다. 동일한 명령이 다시 주어지면 동일한 작업을 완료합니다. 시간이 지남에 따라 마모가 발생할 수 있습니다. AI는 방대한 양의 데이터를 저장하지만 인간 지능과 같은 방식으로 접근하거나 활용할 수는 없습니다.

창의력 부족

인간의 창의성은 기계와 비교할 수 없습니다. 인공지능은 데이터를 통해 학습하는 것을 더 쉽게 만들 수 있지만 인간의 지능과 능력을 완전히 따라잡을 수는 없습니다. AI 기반 기계 출력의 정확도는 제작자의 분석 정교함에 따라 달라집니다.

AI 기반 기계의 지능과 창의성은 인간이 얼마나 지능적이고 창의적으로 알고리즘을 개발하느냐에 달려 있습니다. 하지만 AI는 IoT, 빅데이터, 향상된 센서 등 다른 기술과 결합하여 최대한의 자동화를 제공할 수 있습니다. . 따라서 AI는 규칙과 알고리즘의 제약을 받아 인간 수준의 창의성을 발휘할 수 없습니다.

허위정보

인공지능의 또 다른 단점은 잘못된 정보의 확산입니다.

향후 표적화된 잘못된 정보 전술에는 딥페이크, 민주적 절차를 위태롭게 하고 사회를 양극화하는 것이 점점 더 포함될 것입니다. 이러한 잘못된 정보에 대한 우려는 뉴스 기사를 수정하여 기만적인 아이디어나 트윗을 게시하는 등 허위 텍스트를 생성할 수 있는 온라인 봇에 의해 촉발됩니다.

빅테크의 법칙

빅테크가 인공지능을 조종합니다. 글로벌 규모로 인공지능 사업을 영위하는 기업은 인공지능 기술 발전 방향에 큰 영향을 미치기 때문에 위험하다. 검색, 소셜 미디어, 온라인 쇼핑, 앱 스토어에서의 지배력으로 인해 이러한 회사는 사용자 데이터를 거의 독점하고 있습니다.

그들은 점점 더 다른 시장에 AI를 공급하는 주요 공급업체가 되고 있습니다. 이러한 권력 불균형으로 인해 민주적으로 선출된 정부는 강력한 기술 기업의 지배를 받을 위험이 있습니다.

일부 산업을 살펴보고 AI의 부정적인 영향을 알아봅시다.

의료 분야 인공 지능의 장점과 단점:

의료 분야 인공 지능의 장점	의료 분야 인공 지능의 단점
인공지능 오류 줄이기	구현 비용
실시간 데이터	실업
24×7	사람의 손길 필요
교육 및 운영 비용 절감	감정 없음
디지털 지원	오진
의사의 압박 감소	학대는 위협으로 이어집니다
시간과 자원 절약	고정관념 부족
의사결정 속도 향상

교육에서 인공지능의 장점과 단점:

교육에서 인공지능의 장점	교육에서 인공지능의 단점
정리된 정보	부족함 휴먼 터치
맞춤형 교육	교사 실업
몰입형 학습	구현 비용
적응형 학습	인공지능 성공 중독
스마트 조정	데이터 요구
가상 현실 학습	창의성 감소
편견 없는 평가	유지보수 문제
7/24 보조
강좌 품질 향상
일정 개선
인적 오류 줄이기

회계에서 인공지능의 장점과 단점:

ㅋㅋㅋ

비즈니스에서 인공 지능의 장점과 단점:

회계에서 인공지능의 장점	회계에서 인공지능의 단점
더 나은 통찰력	찾기 올바른 알고리즘
더 빠르게	회계사 실직
인간 전문가에 대한 요구 사항 감소	구현 비용
사기 제거	데이터 요구 사항

비즈니스에서 인공 지능의 장점	비즈니스에서 인공 지능의 단점
인적 오류 감소	구현 비용
실시간 데이터	실업
24×7	의존
비용 절감	창의력 부족
비즈니스 프로세스 자동화	정확성 문제
데이터 보안 개선	보안
시간 및 리소스 절약	부족 기발한 사고방식
고객 경험 개선
예측 분석

인공지능의 장점과 단점:

위의 단점에 더해 인공지능의 장점과 단점을 비교해 보겠습니다.

인공지능의 장점	인공지능의 단점
인적 오류 감소	구현 비용
고정밀 작업	실업
24× 7	인류에 대한 미래의 위협
교육 및 운영 비용 절감	데이터 차별
디지털 지원	지속 불가능
반복 작업 지원	학대는 위협으로 이어집니다
개선 프로세스	인간을 게으르게 만든다
의사결정 속도를 높여준다	감정 없음
일상 응용 프로그램	독창적인 사고 부족
새로운 발명품

요약

모든 새로운 항목 모든 발견이나 새로운 발전에는 장단점이 있습니다. 그러나 인간으로서 우리는 세상을 개선하기 위해 발명품의 장점을 관리하고 사용해야 할 책임이 있습니다.

디지털 혁신에는 절충이 필요하며, 그 중 일부는 유익하고 일부는 때때로 좌절감을 초래할 수 있다는 점을 기억해야 합니다. 위의 단점으로 인해 우리가 인공 지능을 최대한 활용하는 데 방해가 되어서는 안 됩니다.

세상을 더 나은 곳으로 만드는 인공지능의 잠재력은 엄청납니다. AI가 과도하게 활용되지 않도록 하는 것이 중요합니다. 인공지능에는 장단점이 있지만, 세계 경제에 큰 영향을 미친다는 점은 부인할 수 없습니다.

다른 모든 기술과 마찬가지로 인공지능에도 고유한 문제가 있습니다. 그러나 인간의 능력이 향상되면 해결될 수 있는 실업을 포함한 이 모든 문제가 시간이 지나면 해결될 것이라고 지나치게 비관할 필요는 없다.

데이터 설계자, 클라우드 컴퓨팅, 데이터 엔지니어 및 기계 학습 엔지니어와 마찬가지로 인공 지능 경력도 인기가 높으며 증가하고 있습니다.

위 내용은 인공지능이 득보다 해를 더 많이 끼칠 수 있을까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!