인공 지능: 글로벌 경제 상황에 미치는 영향

인공지능의 활용은 우리의 삶과 경제에서 점점 더 중요해지고 있으며, 인간의 삶에 다양한 방식으로 영향을 미치고 있습니다. 인공지능의 활용은 우리 삶과 경제에서 점점 더 중요해지고 있으며, 인간의 삶에 다양한 방식으로 영향을 미치고 있습니다. 많은 사람들은 인공 지능이 경제 성장과 생산량 증가의 주요 원동력이 될 것이라고 믿습니다. 대량의 데이터 분석을 통해 의사결정의 효율성과 업무완료율을 획기적으로 향상시킬 수 있습니다. 또한 소비자 수요를 높이고 새로운 수익원을 창출하는 혁신적인 제품, 시장 및 산업의 생산을 가능하게 합니다.

그러나 인공 지능은 잠재적으로 비즈니스와 사회에 파괴적인 영향을 미칠 수 있습니다. 일부에서는 이것이 자본과 혁신의 중심지인 거대 기업의 형성으로 이어져 경제 전체에 부정적인 영향을 미칠 수 있다고 우려한다. 후자의 추세는 선진국과 개발도상국 간의 격차를 확대하여 특정 기술을 갖춘 근로자에 ​​대한 수요를 늘리고 다른 기술을 불필요하게 만들 수 있기 때문에 노동 시장에 광범위한 결과를 가져올 수 있습니다. 게다가 이는 선진국과 개발도상국 간의 격차를 더욱 확대시킬 수도 있다.

저는 수십억 명의 사용자가 사용하는 여러 대형 제품을 시장에 출시하는 기술 비즈니스 세계의 유명한 제품 전문가인 Sid Nasnodkar와 대화를 나눌 기회가 있었습니다. 인공지능의 미래가 전 세계에 미치는 경제적 영향에 대한 인식. 그는 음성 비서, 통신, 인터넷 기술, 교육 기술, 전자 상거래 등 다양한 분야에서 광범위한 업무 경험을 보유하고 있습니다. 그는 이러한 각 영역에 인공지능을 적용한다. 그는 전 세계적으로 중요한 다양한 경제 분야에 기여한 공로로 많은 인정을 받았습니다. 그는 인공지능이 의료, 정부, 공공 안전, 교육 등 우리의 요구를 정의하는 여러 핵심 영역에서 경제에 큰 영향을 미칠 수 있으며 결과적으로 전체 경제에 영향을 미칠 수 있다고 말했습니다.

Healthcare

인공지능은 의료 연구부터 진단까지 의료 분야에서 폭넓게 활용됩니다. 몇 가지 예로는 약물의 새롭고 오래된 용도를 발견하고 임상 시험을 수행하는 것이 있습니다. 최근에는 인공지능을 사용하여 세포 사진을 보고 신경퇴행성 질환을 앓고 있는 사람들에게 어떤 약물이 가장 적합한지 결정합니다. AI는 의료 사기를 방지하는 데에도 사용될 수 있습니다. 반면에 사기는 다양한 수준에서 그리고 다양한 사람들에 의해 발생할 수 있기 때문에 가장 즉각적인 보상을 가져올 수 있습니다. 가장 심각한 사기 사례 중 일부에서는 보험 회사가 한 번도 수행되지 않은 서비스에 대해 비용을 지불할 수도 있고, 외과 의사가 보험 회사로부터 더 많은 돈을 받기 위해 불필요한 수술을 수행할 수도 있습니다. 보험사는 손상된 장비나 테스트 키트에 대해 비용을 부담해야 할 수도 있습니다.

인공 지능은 사기 행위를 사전에 방지하는 데 도움이 될 수 있습니다. 건강 보험 회사는 은행과 같은 알고리즘을 사용하여 이상한 거래를 찾아낼 수 있습니다. 유방암 진단을 위한 인공 지능 시스템은 현재의 문제와 환자가 향후 몇 년 내에 유방암에 걸릴 가능성을 식별할 수 있습니다. 의료 분야에 AI를 적용하면 정신 질환도 감지할 수 있습니다. 연구자들은 우울증에 걸린 사람의 목소리를 듣거나 소셜 미디어에 게시한 내용을 보는 등의 방식으로 우울증을 식별하는 알고리즘을 훈련했습니다.

정부 및 공공 안전

정부 및 공공 안전 분야에서는 인공지능을 활용하여 범죄를 예측하고 적절한 경찰 파견 인원을 결정할 수 있습니다. AI는 치안 히트맵의 추세를 파악하는 데 사용될 수 있으며, 이를 통해 다음 범죄가 언제 어디서 발생할지 예측하는 데 사용할 수 있습니다. AI 기반 권장 사항은 이상적인 경찰 순찰 수를 결정하는 데 사용될 수 있지만, 예측 치안에서 AI 알고리즘의 공정성은 여전히 ​​논쟁의 여지가 있고 소수 집단 구성원을 선호하지 않는다는 점이 있습니다. 기계 학습 및 딥 러닝 알고리즘은 목재의 건조도를 추적하여 산불 예측 능력을 향상시키며, 이는 비상 대응 팀의 준비에 중요한 영향을 미칠 수 있습니다.

AI 감시는 머신 러닝 및 딥 러닝 기반 알고리즘을 사용하여 CCTV 카메라에서 얻은 사진, 비디오 및 데이터를 분석하는 데 사용할 수 있습니다. 이 프로세스는 공공 감시에 사용됩니다. 안면 인식과 같은 기술을 통해 정부가 비디오 녹화에서 개인을 식별할 수 있음에도 불구하고 AI 기반 감시의 윤리적 영향은 여전히 ​​논란의 여지가 있는 주제로 남아 있습니다. 인공지능의 도움으로 긴급 지원 요청의 중요성을 판단할 수 있습니다. 음성 인식 기술과 기계 학습 알고리즘은 통화 문제를 더 잘 이해하고 구성함으로써 정부가 긴급 전화 회선을 자동화하는 데 도움을 줄 수 있습니다.

Education

양질의 교육 콘텐츠 및 학습 자료가 결합되면 인공 지능은 학생들이 더욱 효과적이고 빠르게 학습하도록 도울 수 있습니다. AI 기술은 또한 인간의 두뇌가 볼 수 없는 문제를 교사에게 경고함으로써 학생들이 더 빨리 정상으로 돌아갈 수 있도록 도울 수 있습니다. 자동화된 시스템이 학생과 교사의 에세이를 평가하는 경우와 같은 일부 경우에는 어느 그룹도 도구의 이점을 즉시 느끼지 못할 것입니다. 대신 주에서는 시험에 대해 더 빠르고 정확한 채점 시스템을 제공했습니다.

교육에서 인공 지능(AI)의 사용은 학생 평가 영역을 넘어 학생 학습을 촉진하는 추가 도구로 확대되고 있습니다. 이러한 기술은 종종 학생들이 테스트를 받고 있다는 사실조차 깨닫지 못하는 내장된 보이지 않는 평가를 사용합니다. 교육 분야에서는 이제 기계 기반 인공 지능 애플리케이션이 매우 일반적입니다. 예를 들어, Education Testing Service와 Pearson은 자연어 처리를 사용하여 학생 에세이에 점수를 매기는 테스트 회사 중 두 곳일 뿐입니다.

웹을 통해 무제한 참여가 가능한 대규모 공개 온라인 강좌(MOOC)를 제공하는 Coursera, Udacity와 같은 회사에서도 에세이 검토 과정의 일부로 인공지능 채점을 사용합니다. 이들 기업이 제공하는 MOOC는 대규모로 평가될 필요가 있다. 현재 대부분의 주 교육 시스템에서는 자연어 처리가 연간 평가의 에세이 부분을 채점하고 있습니다. 이러한 유형의 기술은 평가와 관련된 비용을 줄이는 데에도 사용될 수 있습니다. 자연어 처리는 기술적인 의미에서 언어를 "이해"하지는 않지만, 이를 사용하여 논문의 품질을 평가할 수 있으므로 형성 평가가 훨씬 더 효과적입니다. 예를 들어, 대부분의 워드 프로세싱 및 이메일 프로그램은 자연어 처리를 사용하여 인사말이나 특정 용어를 제안합니다.

이 기술의 잠재적 이점은 엄청나지만 AI의 광범위한 배포가 일부 혼란을 야기할 가능성이 있고 사람들의 일자리와 생계를 앗아가는 것으로 보인다는 점은 대체로 의심할 여지가 없습니다. AI가 다양한 애플리케이션에 책임감 있게 배포되지 않으면 AI가 약속하는 생산성 배당금이 즉시 실현되지 않을 가능성이 높습니다. 시간이 지남에 따라 그 영향이 더 빠른 속도로 증가할 가능성이 높기 때문에 초기 투자의 이점이 가까운 시일 내에 명확하지 않을 수 있습니다. 인내심과 장기적으로 전략적으로 사고하는 능력이 필요할 것입니다.

정책 입안자들은 자동화가 업무에 미치는 위협에 대한 시민의 정당한 불안을 극복하고 AI를 인간을 대체하는 A 기술이 아닌 생산성 도구로 만들기 위해 용기 있는 리더십을 보여줄 필요가 있습니다.

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