AI와 윤리 문제 (차별, 보안, 개인정보 보호)
AI와 차별 문제인공지능(AI) 기술의 발전은 많은 이점을 가져왔지만, 동시에 차별 문제를 야기할 수 있는 잠재력을 내포하고 있습니다. AI 시스템은 대량의 데이터를 기반으로 학습하며, 이 데이터가 편향되어 있을 경우, AI의 결정 또한 편향될 수 있습니다. 예를 들어, 인종, 성별, 연령 등에 따라 차별적인 결과를 초래할 수 있는 알고리즘이 개발될 수 있습니다. 이러한 차별은 고용, 대출, 범죄 예측 등 다양한 분야에서 심각한 문제를 일으킬 수 있으며, 이는 사회적 불평등을 심화시키는 결과를 초래할 수 있습니다. AI의 결정 과정이 불투명할 경우, 사용자는 그 결과에 대한 책임을 묻기 어려워지며, 이는 법적 및 윤리적 문제를 야기할 수 있습니다. 따라서 AI 개발자와 기업은 데이터 수집 및 처리 과정에..
2025. 1. 30.
AI 모델 개발 단계 (학습, 검증, 배포 방법)
AI 모델 학습: 데이터로부터의 지식 습득AI 모델 학습은 데이터로부터 패턴과 규칙을 학습하는 과정으로, 머신러닝의 핵심 단계입니다. 이 단계에서는 수집된 데이터를 기반으로 알고리즘이 작동하여, 입력 데이터와 그에 대한 정답을 통해 모델이 스스로 학습하게 됩니다. 학습 방법에는 지도 학습, 비지도 학습, 강화 학습 등이 있으며, 각 방법은 특정한 문제에 적합한 특성을 가지고 있습니다. 지도 학습은 입력 데이터와 정답이 주어졌을 때, 모델이 이를 학습하여 새로운 데이터에 대한 예측을 수행하는 방식입니다. 비지도 학습은 정답이 없는 데이터에서 패턴을 찾아내는 방법으로, 클러스터링이나 차원 축소 기법이 포함됩니다. 강화 학습은 에이전트가 환경과 상호작용하며 보상을 최대화하는 방향으로 학습하는 방식으로, 게임 ..
2025. 1. 29.
