전문가가 알려주지 않는 인공지능에 대한 모든 것
인공지능(AI)은 이제 우리 삶에서 떼려야 뗄 수 없는 부분이 되었습니다. 예를 들어, 도로를 달리는 가상 비서나 무인 자동차의 능력이 이를 증명합니다. 전문가들은 일반적으로 인공지능의 장점에 대해서는 언급하지만, 인공지능의 문제점에 대해서는 언급하지 않을 수 있습니다. 인공지능 전문가들이 말하지 않는 인공지능의 문제점을 살펴보세요.
인공지능은 무오류가 아니다
인공 지능 시스템은 수치를 몇 배 더 정확하게 만들 수 있지만 완벽하지는 않습니다. 인공지능 모델은 방대한 데이터 세트로부터 학습하며, 그 성능은 데이터의 양과 다양성과 밀접한 관련이 있습니다. 학습 데이터의 편향성은 인공지능의 결과에도 동일하게 반영되어 인간의 실수를 모방할 수 있습니다.
데이터 프라이버시 문제
인공지능 시스템이 효율적으로 작동하려면 방대한 양의 데이터를 제공해야 합니다. 제공되는 데이터는 대부분 익명화되어 있지만 개인정보 보호 및 데이터 보안과 관련된 문제가 여전히 존재합니다. 의도치 않게 인공지능 시스템이 민감한 정보를 노출하여 데이터 프라이버시를 침해할 수 있으며, 이는 결국 익명성 부족으로 이어질 수 있습니다.
일자리 대체
자동화가 인공지능과 관련된 주요 이슈 중 하나이기 때문에 기존에 사람이 수행하던 많은 업무가 더 이상 필요하지 않게 될 것입니다. 인공지능은 생산성과 효율성을 크게 향상시킬 수 있는 원천이 될 수도 있지만, 기존 일자리를 위협하는 요인이 될 수도 있습니다. 일부 산업과 직무에서는 상상하는 것보다 더 높은 수준의 자동화가 가능하며, 전문가들은 이러한 측면을 간과하는 경우가 많습니다.
윤리적 고려 사항
인공지능은 편견과 공정성에 대한 우려에서 시작하여 무기 시스템의 인공지능 문제로 끝나는 일련의 윤리적 문제를 촉발합니다. 전문가들은 일반적으로 인공지능 기술의 개발이나 배치에서 이러한 윤리적 문제를 직접적으로 언급하지 않는 한 이러한 윤리적 문제를 직접적으로 언급하지 않습니다.
블랙박스 문제
많은 인공 지능 시스템이 복잡해져서 시스템 제작자조차도 어떤 정확한 데이터 세트를 사용하여 이러한 결정을 내리는지 알지 못하는 경우가 많습니다. ‘블랙박스’ 신드롬은 인공지능 시스템에 대한 신뢰와 관련하여 가장 큰 물음표로, 인간이 어떤 결정이 어떻게 그리고 왜 내려지는지 이해할 수 없는 경우가 발생할 수 있기 때문입니다.
보안 취약성
인공 지능 시스템은 보안 결함으로부터 독립적이라는 느낌을 주지 않습니다. 그러나 더 우려되는 것은 인공지능이 실질적으로 보호되지 않는 다른 시스템에 액세스하는 도구가 되어 악의적인 공격자에게 위협이 될 수 있다는 것입니다. 이러한 보안 위험에 대해 전문가들이 공유할 수 있는 정보의 양이 제한되어 있는 것은 부인할 수 없는 사실이지만, 인공지능이 개발되고 배포될 때 신중하게 고려해야 할 사항입니다.
인간의 감독 필요성
인공지능 기계는 스스로 여러 가지 작업을 수행할 수 있지만, 반드시 사람의 수동 모니터링을 거쳐야 합니다. 인공지능 시스템을 훈련하고 유지 관리하거나, 인공지능 시스템에 결함이 있을 때 개입하거나, 인공지능이 처리하도록 학습되지 않은 시나리오를 처리할 때 인간의 존재는 필수적입니다.
환경 영향
인공 지능 모델을 학습시키는 데는 많은 CPU 전력이 필요하며, 이는 주요 요소로서 환경에 미치는 영향을 훨씬 더 크게 만들 수 있습니다. 인공지능의 탄소 발자국은 일반적으로 무시되는 요소이지만, 인공지능 기술을 개발하고 배포하는 과정에서 핵심적인 고려 사항이므로 이를 고려하는 것이 중요합니다.
오용 가능성
인공 지능에는 잠재적으로 긍정적일 수도 있고 부정적일 수도 있는 궁극적인 힘이 내재되어 있습니다. 문제는 인공지능의 유익한 활용을 강조하는 전문가들이 인공지능이 잘못된 목적으로 사용될 수 있다는 사실을 항상 알려주지 않았다는 점입니다. 인공지능을 통해 인간을 감시하고 식별할 수 있고, 인공지능은 딥페이크와 잘못된 정보를 활용할 수 있으며, 이러한 것들은 모두 개인과 사회에 피해를 줄 수 있는 것들입니다.
인공지능의 한계
인공지능은 높은 수준의 발전에 도달했음에도 불구하고 여전히 결함을 가지고 있습니다. 인공지능 시스템은 특정 과제를 훌륭하게 수행하지만, 일부 과제에서는 문제에 부딪히기도 합니다. 전문가조차도 이러한 결함을 간과하거나 약화시키는 경향이 있습니다.
