AI와 ML이 사회적 공익과 지속가능성을 증진하는 방법

건강, 교육, 환경, 경제 분야는 인공지능(AI)과 머신러닝(ML)이 완전히 변화시킬 수 있는 잠재력을 가진 몇 가지 영역에 불과합니다. 인간과 환경의 복지를 개선하기 위해 사회적 공익과 지속가능성을 위해서도 활용될 수 있습니다. 지속 가능성과 사회적 선을 위한 인공지능과 머신러닝의 잠재적 이점은 무엇인지, 그리고 이로 인해 제기되는 어려움과 가능성은 무엇인지 살펴봅니다.

사회적 선을 위한 인공지능과 머신러닝

‘사회적 선’이란 사회를 개선하는 것, 특히 취약하고 불우한 사람들을 위한 것입니다. 인공지능과 머신러닝은 빈곤, 기아, 질병, 불평등, 불공정 등 오늘날 세계가 직면한 가장 어려운 문제에 대한 창의적인 해답을 제공함으로써 사회적 선의 발전에 기여할 수 있습니다. 맥킨지 글로벌 연구소의 분석에 따르면 인공지능은 유엔의 모든 지속 가능한 개발 목표와 관련된 문제를 해결함으로써 선진국과 개발도상국 모두에서 수억 명의 사람들을 도울 수 있는 잠재력을 가지고 있다고 합니다.

사회적 공익을 위한 인공지능과 머신러닝의 몇 가지 사례

의료

특히 자원이 부족한 환경에서 인공지능과 머신러닝은 다양한 질병의 진단, 치료, 예방을 향상시킬 수 있습니다. 인공지능의 활용 사례로는 혈액 사진에서 말라리아 검출, 흉부 엑스레이에서 결핵 진단, 심전도 신호에서 심혈관 질환 위험 예측, 암 환자를 위한 개별화된 치료 요법 추천 등이 있습니다.

교육

인공지능과 머신러닝을 통해 교육의 질, 평등성, 접근성이 모두 향상될 수 있으며, 특히 소외계층과 소외된 학생들을 위해 더욱 그러할 것입니다. 예를 들어, 인공지능은 개인화되고 적응 가능한 학습 환경을 설계하고, 교사와 학생에게 피드백과 방향을 제시하며, 언어를 번역하고 음성을 인식하고, 평생 학습과 기술 개발을 촉진하는 데 사용될 수 있습니다.

환경

특히 기후 변화와 생물 다양성 손실과 관련하여 인공지능과 머신러닝은 환경을 모니터링, 보호, 복원하는 데 도움을 줄 수 있습니다. 예를 들어, 인공지능은 온실가스 배출량 모니터링 및 감축, 재생 에너지원 사용 극대화, 밀렵 및 삼림 벌채 식별 및 중단, 환경 상황 시뮬레이션 및 예측에 사용될 수 있습니다.

인권

특히 소외되고 억압받는 사람들에게 인공지능과 머신러닝은 인권을 지원하고 옹호할 수 있습니다. 인공지능은 사회 운동과 시민 참여를 강화하고, 혐오 발언과 허위 정보를 폭로 및 퇴치하며, 인신매매와 온라인 성착취 피해자를 찾아 구조하고, 사법 및 법률 지원에 대한 접근성을 개선할 수 있는 잠재력을 가지고 있습니다.

지속 가능성을 위한 인공 지능과 머신 러닝

지속 가능성의 개념은 미래 세대의 역량을 위협하지 않으면서 현재의 수요를 충족시키는 것입니다. 인공지능과 머신러닝은 인간과 자연 자원의 보다 효과적이고 효율적인 사용을 촉진하고 인간 활동이 환경과 사회에 미치는 해로운 영향을 최소화함으로써 지속가능성을 달성하는 데 기여할 수 있습니다. PwC의 분석에 따르면 인공지능은 2030년까지 전 세계 GDP를 5조2천억 달러까지 끌어올리고 온실가스 배출량을 4% 감소시킬 수 있다고 합니다.

지속 가능성을 위한 인공지능과 머신러닝의 몇 가지 사례

스마트 농업

특히 인구 증가와 식량 불안을 고려할 때, 인공지능과 머신러닝을 활용하면 식량 생산과 소비를 최적화할 수 있습니다. 인공지능은 식품 안전과 추적성을 개선하고, 작물 실패와 음식물 쓰레기를 예측하고 방지할 수 있는 잠재력을 가지고 있습니다. 또한 작물의 성장, 관개, 해충 관리를 모니터링하고 제어하는 데에도 활용할 수 있습니다.

스마트 모빌리티

특히 도시화와 교통의 맥락에서 인공지능과 머신러닝은 사람과 제품의 이동을 향상시킬 수 있습니다. 예를 들어, 인공지능은 공유 및 무인 자동차를 활성화하고, 도로 안전과 보안을 개선하며, 연료 소비와 배기가스를 줄이고, 교통 흐름, 경로 및 주차를 최적화할 수 있습니다.

스마트 제조

산업화 및 혁신의 맥락에서 인공지능과 머신러닝은 제조 공정과 제품의 생산성과 품질을 향상시킬 수 있습니다. 인공지능은 공급망과 물류를 개선하고, 인간의 노동력을 자동화 및 보완하며, 시설과 장비를 모니터링 및 유지보수하고, 폐기물 감소와 순환 경제를 촉진하는 데 사용될 수 있습니다.

스마트 에너지

특히 에너지 전환과 탈탄소화 과정에서 인공지능과 머신러닝은 청정 및 재생 에너지의 공급과 수요를 촉진하는 데 도움을 줄 수 있습니다. 인공지능은 분산된 에너지 자원의 통합 및 관리, 에너지 생산량과 소비량 예측 및 균형 조정, 에너지 사기 및 손실 감지 및 방지, 스마트 그리드 및 마이크로그리드 활성화 등 여러 가지 작업을 지원할 수 있습니다.

지속 가능성과 사회적 공익을 위한 인공지능과 머신러닝의 잠재력과 어려움

인공지능과 머신러닝은 지속가능성과 사회적 공익을 위해 많은 가능성을 가지고 있지만, 고려하고 줄여야 할 위험 요소도 많이 존재합니다. 주요 어려움과 위험은 다음과 같습니다:

데이터와 개인정보 보호

인공지능과 머신러닝이 모델을 훈련하고 테스트하기 위해서는 크고 다양한 데이터 세트가 필요하며, 이는 데이터 보안, 가용성, 품질 및 접근성 문제를 야기할 수 있습니다. 또한, 인공지능과 머신러닝에 의한 사적이고 민감한 데이터의 수집과 처리는 개인과 집단의 프라이버시 및 동의권을 침해할 수 있으며, 위험과 남용의 가능성이 있습니다.

편견과 공정성

인공지능과 머신러닝은 데이터, 알고리즘, 시스템에 존재하는 편견과 편견을 반영하고 확대하여 특정 개인과 집단, 특히 약자와 소외된 사람들에게 불공정하고 차별적인 결과와 영향을 미칠 가능성이 있습니다. 또한, 인공지능과 머신 러닝에 투명성과 책임성이 부재하면 편견과 실수를 식별하고 수정하기가 더 어려워질 수 있습니다.

윤리와 가치

인간의 존엄성, 자율성, 공정성, 연대와 같은 원칙에 기반한 사회적 선과 지속 가능성 목표는 인공지능과 머신러닝에 의해 의문을 제기하고 충돌할 수 있습니다. 또한 효율성과 평등, 혁신과 규제, 단기적 이익과 장기적 이익 사이의 윤리적 딜레마와 상충이 인공지능과 머신러닝으로 인해 발생할 수 있습니다.

환경과 사회

인공지능과 머신러닝이 환경과 사회에 미치는 의도하지 않은 해로운 영향으로는 자원과 에너지 소비 증가, 공해와 전자 폐기물 발생, 인간의 노동력과 기술 손실, 제도와 사회 규범의 붕괴 등이 있습니다.

이러한 위험과 과제를 해결하고 인공지능과 머신러닝을 사회적 공익과 지속가능성을 위해 충분히 활용하려면 연구자, 개발자, 사용자, 국회의원, 시민사회, 일반 대중 등 다양한 이해관계자와 관점을 포함하는 포괄적이고 협력적인 접근 방식이 필요합니다. 이 전략의 필수 구성 요소는 다음과 같습니다:

인식 및 교육

지속가능성과 사회적 선을 위한 인공지능과 머신러닝의 가능성과 제약 조건, 그리고 윤리적, 사회적 파급효과와 의무에 대한 이해가 이해관계자와 일반 대중에게 널리 확산되어야 합니다. 이를 위해 미디어, 캠페인, 이벤트, 커리큘럼 등 여러 가지 방법이 있습니다.

포용과 참여

사회적 공익과 지속가능성을 위해 인공지능과 머신러닝을 설계, 개발, 구현, 평가하고 이러한 기술을 감독 및 관리하기 위해서는 대표적이고 다양한 이해관계자와 커뮤니티의 참여와 참여를 보장하는 것이 필수적입니다. 이를 위해 공동 창작, 자문, 피드백, 권한 부여 등 다양한 기법을 사용할 수 있습니다.

혁신과 규제

사회적 선과 지속가능성을 증진하기 위해서는 인공지능과 머신러닝의 혁신과 규제가 균형을 이루어야 하며, 이러한 기술을 현재 및 미래의 법률과 규제에 맞게 조정하고 조율해야 합니다. 이를 위해 프레임워크, 감사, 규칙, 인센티브 등 다양한 도구를 사용할 수 있습니다.

평가 및 영향

지속 가능성과 공익을 증진하기 위해서는 인공지능과 머신러닝의 효과를 평가하고 추적하는 것은 물론 위험이나 부정적인 영향을 식별하고 줄이는 것이 필수적입니다. 지표, 측정, 벤치마크, 영향 평가는 이를 위해 사용할 수 있는 몇 가지 도구입니다.

결론

인간과 환경의 복지 향상이라는 목표는 지속 가능성과 사회적 선을 통해 달성할 수 있으며, 이는 인공지능과 머신러닝이라는 두 가지 강력한 기술을 통해 가능합니다. 인공지능과 머신러닝은 빈곤, 기아, 질병, 불평등, 불공정 등 전 세계의 가장 시급한 문제를 크게 개선할 수 있는 잠재력을 가지고 있습니다. 또한 인적 자원과 자연 자원을 보다 효과적이고 효율적으로 사용할 수 있게 하고 인간 활동이 환경과 사회에 미치는 해로운 영향을 줄일 수 있습니다.

데이터와 개인정보, 편견과 공정성, 윤리와 가치, 환경과 사회는 인공지능과 머신러닝이 가져올 수 있는 심각한 위험과 우려 중 일부에 불과합니다. 이러한 문제는 반드시 해결되어야 합니다. 이러한 장애물과 위험을 극복하고 사회적 선과 지속 가능성을 위해 인공지능과 머신러닝의 잠재력과 장점을 충분히 활용하려면 연구자, 개발자, 사용자, 국회의원, 시민사회, 일반 대중 등 다양한 이해관계자와 관점이 참여하는 포괄적이고 협력적인 접근 방식이 필요합니다. 교육과 인식, 참여와 포용, 혁신과 규제, 평가와 효과는 모두 이 전략의 중요한 구성 요소입니다.