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인공지능에 관해 전문가들이 밝히고 싶지 않은 비밀!

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2024-05-06 17:55:20439검색

요즘 인공지능(AI)은 우리 삶에 뗄래야 뗄 수 없는 일부가 되었습니다. 전문가들은 인공지능의 장점을 자주 지적하면서도 기술의 문제점을 언급하는 데는 성급하지 않을 수 있다. 이 기사에서는 AI 전문가가 공개하고 싶지 않은 숨겨진 비밀을 자세히 파헤칩니다.

인공지능에 관해 전문가들이 밝히고 싶지 않은 비밀!

1. 인공지능은 완벽하지 않습니다

AI 시스템은 대규모 데이터 세트에서 학습하고 숫자의 정확성을 향상시킬 수 있지만 완벽하지는 않습니다. AI 모델은 대규모 데이터 세트에서 학습하며 성능은 이 데이터의 양 및 다양성과 밀접한 관련이 있습니다. 훈련 데이터의 편향은 인공지능의 결과로 변환될 수도 있고, 인공지능도 인간과 유사한 오류를 모방할 수도 있습니다.

2. 데이터 개인정보 보호 문제

인공지능 시스템이 효과적으로 작동하려면 많은 양의 데이터가 필요합니다. 기존 데이터는 종종 익명화되지만 개인 정보 보호 및 데이터 보안과 관련된 문제는 여전히 존재합니다. 의도치 않게 AI 시스템이 민감한 정보를 유출하여 데이터 프라이버시를 침해할 수 있으며, 이로 인해 익명성이 결여될 수 있습니다.

3. 작업 재배치

자동화는 인공 지능의 주요 문제 중 하나입니다. 원래 인간이 수행했던 많은 작업이 더 이상 필요하지 않게 되기 때문입니다. 인공지능은 생산성과 효율성을 크게 높일 수 있지만 기존 일자리에 위협이 될 수도 있습니다. 일부 산업 및 직무에서는 자동화 수준이 사람들이 생각하는 것보다 높을 수 있으며 전문가는 반드시 이 측면을 간과하는 것은 아니며 종종 간과할 수도 있습니다.

4. 윤리적 고려

인공지능은 편견과 공정성에 대한 우려에서 시작하여 무기체계의 인공지능 문제로 끝나는 일련의 윤리적 문제를 제기합니다. 전문가들은 일반적으로 AI 기술의 개발이나 배포에서 이러한 윤리적 문제를 다루지 않는 한 이러한 윤리적 문제를 직접적으로 다루지 않습니다.

5. 블랙박스 문제

많은 AI 시스템이 너무 복잡해져서 제조업체조차 시스템이 그러한 결정을 내리는 데 사용하는 정확한 데이터 세트가 무엇인지 알 수 없습니다. 블랙박스 신드롬은 AI 시스템 신뢰에 있어 가장 큰 문제다. 인간이 의사결정 방법과 이유를 이해하지 못하는 상황이 발생할 수 있기 때문이다.

6. 보안 취약점

인공지능 시스템은 사람들에게 보안 취약점으로부터 독립감을 주지 않습니다. 그 대신, 더욱 걱정스럽게도 AI 인텔리전스는 사실상 보호되지 않은 다른 시스템에 액세스하는 도구가 되어 악의적인 행위자에게 위협이 될 수 있습니다. 물론 전문가들이 이러한 보안 위험에 관해 공유하는 정보의 양은 제한되어 있습니다. 그러나 AI가 개발되고 배포됨에 따라 이를 신중하게 고려해야 합니다.

7. 인간 감독의 필요성

인공지능 기계는 스스로 여러 작업을 완료할 수 있으며 인간 감독을 받아야 합니다. AI 시스템을 훈련 및 유지 관리할 때, AI 시스템에 결함이 있을 때 개입하거나 AI가 처리한 적이 없는 시나리오를 처리할 때 인간의 존재는 필수적입니다.

8. 환경에 미치는 영향

인공지능 모델을 훈련시키기 위해서는 효율적인 CPU 성능이 필요합니다. 이는 환경을 더욱 유해하게 만드는 주요 요인입니다. AI의 탄소 배출량은 종종 간과되는 요소이지만, AI 기술을 개발하고 배포할 때 이를 핵심 고려 사항으로 고려하는 것이 중요합니다.

9. 남용 가능성

인공 지능에는 궁극적인 힘이 부여되어 긍정적인 일과 부정적인 일 모두에 사용될 수 있습니다. 요점은 전문가들이 인공지능의 유익한 응용이라고 지적하는 것이 때로는 잘못된 목적으로 사용될 수도 있다는 것입니다. 인간은 인공지능을 통해 감시되고 식별될 수 있으며, 인공지능은 개인과 사회에 해를 끼칠 수 있는 딥페이크와 잘못된 정보를 이용할 수 있습니다.

10. 인공 지능의 한계

더 높은 수준에 도달했음에도 불구하고 AI에는 여전히 결함이 있습니다. 인공 지능 시스템은 특정 작업을 잘 수행할 수 있지만 몇 가지 과제도 직면합니다. 전문가조차도 이러한 단점을 간과하거나 축소하려는 유혹을 받을 수 있습니다.

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