OpenLab-NLP/ddd huggingface dataset:
제1차 산업혁명 발생시, 산업 기계에 의해 일자리를 잃을 것이 두려웠던 노동자들이 러다이트(기계파괴운동)를 일으켰다. 이와 유사하게, 인공 지능에 의한 4차 산업혁명으로, 많은 사람들이 미래에 일자리를 잃을 것을 우려하고 있다. 한 온라인 설문조사에 따르면, 응답자의 70.1%가 미래에 인공지능에 의해 인간의 직업이 줄어들 것이라고 예상했다.
질문: 인공지능에서 AI 1993~현재과 관련된 핵심 내용은 뭐야?
질문: AI 1993~현재 측면에서 본 인공지능의 특징은?
인공지능은 1959년에 MIT AI연구소를 설립한 매카시와 마빈 민스키, 카네기멜론 대학교에 인공지능 연구소를 만든 앨런 뉴웰과 허버트 사이먼과 같은 개척자들에 의해 1950년도에 실험 학문으로 시작되었다. 이들 모두는 1956년에 매카시, 민스키, IBM의 나단 로체스터 와 클라우드 샤논에 의해 조직되어 열린, 이미 언급된 다트머스 대학의 여름 AI 콘퍼런스에 참가하였다.
질문: 인공지능에서 실험적인 AI 연구과 관련된 핵심 내용은 뭐야?
질문: 실험적인 AI 연구 측면에서 본 인공지능의 특징은?
역사적으로, 인공지능 연구는 두 개의 부류 -- 깔끔이(Neats)와 지저분이(Scruffies) -- 로 나눌 수 있다. 깔끔이는 우리가 전통적 혹은 기호적(symbolic) 인공지능 연구라고 부르는 분야로서, 일반적으로 추상적인 개념에 대한 기호적 연산과 전문가 시스템(expert systems)에 사용된 방법론을 가르친다. 이와 상반된 영역을 우리는 지저분이(Scruffies) 또는 연결주의자(connectionist)라 부르는데, 시스템을 구축하여 지능을 구현/진화시키려고 시도하고, 특정 임무를 완수하기 위해 규칙적인 디자인을 하기보다는 자동화된 프로세스에 의해서 지능을 향상시키는 방식이다. 가장 대표적인 예로 신경망(neural network)이 있다. 이 두 가지 접근법은 인공지능 역사의 매우 초창기부터 함께 했다. 1960년대와 1970년대를 거치며 scruffy 접근법은 주목받지 못했지만, 1980년대 깔끔이 접근법의 한계가 명확해지면서 다시 주목 받게 되었다. 그러나 현재 두 가지 방식을 사용하는 그 어떤 최신의 인공지능 알고리즘도 확실한 한계가 있다는 것이 명확하다.
질문: 인공지능에서 실험적인 AI 연구과 관련된 핵심 내용은 뭐야?
질문: 실험적인 AI 연구 측면에서 본 인공지능의 특징은?
특히 1980년대에 들어서 Back propagation (인공지능 학습방법: Training Method)가 소개되면서 많은 연구가 진행되었음에도, 신경망을 이용한 인공지능은 아직 초보단계이다. 인공신경망 (Artificial Neural Networks)을 이용한 많은 연구가 현재에도 진행되고 있지만, 몇 가지 장애로 인해서 실용화하기엔 아직도 먼 기술이다. 인공신경망을 이용한 인공지능이 어느 정도 실용화되기 위해선 우선 실효성 있는 학습방법 (Training Methods)이 필요하다. Back propagation을 이용한 학습방법이 제안되어 연구되고 있지만, 완전한 학습을 이룰 수 없을 뿐만 아니라, 학습에 사용되는 data들이 서로 orthonormal해야 하는 조건 때문에 항상 불완전한 학습으로 끝나기 쉽다. (Converge to Local Mimimum, not to the optimal minimum: 지역최적해에 머뭄. 즉, 눈먼 장님이 가장 낮은 저지대를 찾는 경우 각 현재 지점에서 아래로 내려가려는 성질이 있는데 이때 눈먼 봉사이므로 특정 지점의 저지대에 도달한 경우, 그 지점에선 어디로 가거나 위로 올라가는 것만 있으므로 앞에 설명한 성질에 의해 바로 전에 찾은 저지대 남으려 하는 성질이 있다는 것을 의미함). 이러한 단점들을 보완하기 위해서 Fuzzy Logic, Neurofuzzy (Neural fuzzy logic) and Genetic Algorithms등을 이용한 학습방법이 연구되고 있으나 전망이 밝지만은 않은 상태이다.
질문: 인공지능에서 실험적인 AI 연구과 관련된 핵심 내용은 뭐야?
질문: 실험적인 AI 연구 측면에서 본 인공지능의 특징은?
미국의 DARPA(미 국방부 최신 기술 연구 프로젝트 관리국)과 일본의 5세대 컴퓨터 프로젝트에 의해서 1980년대 인공지능 연구는 엄청난 연구 기금을 지원 받을 수 있었다. 몇몇 인공지능 선각자들이 거둔 주목할 만한 결과에도 불구하고, 즉각적인 결과를 산출하는 데 실패하게 된다. 이것은 1980년대 후반 인공지능 연구 기금에 대한 대폭적인 삭감을 초래하였고, 인공지능 연구의 침체기를 뜻하는 인공지능의 겨울을 가져왔다. 1990년대, 많은 인공지능 연구가들은 좀 더 구체적인 목적 아래 기계 학습, 로보틱스, 컴퓨터 비전과 같은 인공지능과 관련된 세부 영역으로 이동하였고, 순수하고 보편적인 인공지능에 대한 연구는 매우 제한적으로 수행되고 있다.
질문: 인공지능에서 실험적인 AI 연구과 관련된 핵심 내용은 뭐야?
질문: 실험적인 AI 연구 측면에서 본 인공지능의 특징은?
인공지능은 방대한 데이터를 기반으로 학습하고, 인간의 인지 기능을 모방하여 다양한 문제를 해결하는 기술이다. 그러나 그 발전과 활용 과정에서 여러 한계와 부작용이 나타나고 있다. 이러한 한계는 기술적·사회적·윤리적 측면에서 복합적으로 작용한다.
질문: 인공지능에서 인공지능의 한계과 관련된 핵심 내용은 뭐야?
질문: 인공지능의 한계 측면에서 본 인공지능의 특징은?
인공지능은 인터넷상의 데이터를 학습해 정보를 생성하는 과정에서 거짓정보를 재생산하거나 가짜뉴스를 확산시킬 가능성이 있다. 이는 알고리즘이 정보의 진위를 판단하지 못하고 단순히 확률적 패턴에 따라 결과를 산출하기 때문이다. 실제로 생성형 인공지능이 허위 사실을 포함한 콘텐츠를 만들어내는 사례가 증가하고 있으며, 사회적 혼란을 초래할 우려가 있다.
질문: 인공지능에서 거짓정보 전달과 가짜뉴스과 관련된 핵심 내용은 뭐야?
질문: 거짓정보 전달과 가짜뉴스 측면에서 본 인공지능의 특징은?
인공지능의 자율성이 높아질수록 인간의 통제력은 점차 약화된다. 인공지능이 독립적으로 의사결정을 내리는 과정에서는 그 결과를 예측하거나 수정하기 어렵기 때문이다. 특히 자율주행 자동차, 군사용 드론, 금융 거래 알고리즘 등은 예기치 못한 오류나 윤리적 판단의 부재로 인해 통제 불가능한 상황을 초래할 수 있다. 한 시례로 문제를 많이 풀수록 더 많은 보상을 받도록 훈련된 'o3' 모델은 “그만”이라는 명령 이후에도 계속 문제를 풀며, 심지어 프로그램 코드를 스스로 조작해 명령을 회피했다. 이는 AI의 자율성이 높아질수록 인간의 통제력이 약화될 수 있음을 보여준다.
질문: 인공지능에서 인간의 통제력 약화과 관련된 핵심 내용은 뭐야?
질문: 인간의 통제력 약화 측면에서 본 인공지능의 특징은?
인공지능의 자동화 기능은 생산성과 효율성을 높이지만, 동시에 일자리 감소 문제를 야기한다. 특히 단순 반복 업무나 사무직, 제조업 분야는 인공지능 시스템으로 대체되는 경우가 많다. 일부 전문직에서도 AI 분석 도구가 사람의 역할을 대체하거나 보조하고 있고, 최근에는 인간의 물리적 행동까지 학습하는 AI 개발도 진행되고 있어 고용 시장의 불안이 커지고 있다. 이에 대한 대응책으로 인간-기계 협업과 직업 재교육의 중요성이 강조된다.
질문: 인공지능에서 일자리 감소과 관련된 핵심 내용은 뭐야?
질문: 일자리 감소 측면에서 본 인공지능의 특징은?
인공지능이 내리는 결정은 데이터 편향과 알고리즘의 불공정성을 포함할 수 있다. 이는 인종, 성별, 지역 등 사회적 편견을 강화시킬 가능성이 있으며, 인공지능이 도출한 결과에 대한 책임 소재 또한 불명확하다. 이로 인해 각국에서는 AI 윤리 기준을 수립하고, 책임 있는 인공지능 의 원칙을 마련하려는 움직임이 활발하다.
질문: 인공지능에서 윤리 문제과 관련된 핵심 내용은 뭐야?
질문: 윤리 문제 측면에서 본 인공지능의 특징은?
인공지능은 대규모 데이터를 수집·분석하는 과정에서 개인의 민감한 정보를 처리하게 된다. 이때 데이터 관리가 부실하거나 보안이 취약할 경우, 개인정보 유출 및 프라이버시 침해의 위험이 높아진다. 특히 얼굴 인식 기술이나 음성 비서 서비스 등은 사용자의 생체 정보를 기반으로 하기 때문에, 기술 오용 시 심각한 피해를 초래할 수 있다.
질문: 인공지능에서 개인정보 유출과 관련된 핵심 내용은 뭐야?
질문: 개인정보 유출 측면에서 본 인공지능의 특징은?
인공지능에 대한 과도한 의존은 인간의 사고력 저하로 이어질 수 있다. AI가 대부분의 판단과 결정을 대신하게 되면, 인간은 스스로 사고하고 문제를 해결하는 능력이 감소할 가능성이 있다. 이는 학습 능력과 비판적 사고, 창의성의 저하로 이어질 수 있다는 지적이 있다.
질문: 인공지능에서 사고력 저하과 관련된 핵심 내용은 뭐야?
질문: 사고력 저하 측면에서 본 인공지능의 특징은?
인공지능의 궁극적인 목표인 인간과 같은 지능의 개발이 어려움을 겪자, 다양한 응용 분야가 나타나게 되었다. 대표적인 예가 LISP나 Prolog와 같은 언어인데, 애초에 인공지능 연구를 위해 만들어졌으나 지금에 와서는 인공지능과 관련이 없는 분야에서도 사용되고 있다. 해커 문화도 인공지능 연구실에서 만들어졌는데, 이 중에서도 다양한 시기에 매카시, 민스키, 페퍼트, 위노그라드(SHRDLU를 만든 뒤에 인공지능을 포기했다)와 같은 유명인의 모태가 된 MIT 인공지능 연구소가 유명하다.
질문: 인공지능에서 인공지능 기술의 실용적인 응용과 관련된 핵심 내용은 뭐야?
질문: 인공지능 기술의 실용적인 응용 측면에서 본 인공지능의 특징은?
다른 많은 시스템들이 한때 인공지능의 활발한 연구 주제였던 기술들에 바탕을 두고 만들어졌다. 그 예들은 다음과 같다:
질문: 인공지능에서 인공지능 기술의 실용적인 응용과 관련된 핵심 내용은 뭐야?
질문: 인공지능 기술의 실용적인 응용 측면에서 본 인공지능의 특징은?
인공지능 분야와 과학 소설 분야에서는 인공지능 시스템이 인간 전문가의 판단을 대체하리라는 예상이 계속해서 제기되어 왔다. 오늘날에는 몇몇 공학이나 의약 조제 같은 특정 분야에서 전문가 시스템이 인간 전문가의 판단을 보조하거나 대체하고 있다.
질문: 인공지능에서 인공지능 기술의 실용적인 응용과 관련된 핵심 내용은 뭐야?
질문: 인공지능 기술의 실용적인 응용 측면에서 본 인공지능의 특징은?
어떤 사람들은 현재 알려진 어떤 시스템보다도 지능적이며 복잡한 시스템의 등장을 예견하기도 한다. 이와 같은 가상적인 시스템들을 '비결정적인 인공지능 시스템'의 약자인 atilect라고 한다. 이와 같은 시스템이 만들어진다면 그동안 인류에게 문제시되지 않았던 많은 윤리적인 문제들이 발생하게 된다.
질문: 인공지능에서 인공지능의 이론적인 결과과 관련된 핵심 내용은 뭐야?
질문: 인공지능의 이론적인 결과 측면에서 본 인공지능의 특징은?
이에 대한 토론은 시간이 흐름에 따라 '가능성'보다는 '의도'에 점점 초점을 맞추게 되었다. 이러한 초점의 이동은 휴고 더개리스(Hugo de Garis)와 케빈 워릭(Kevin Warwick)에 의해 제기된 "Cosmist"(반대말은 "Terran") 논쟁에 의해 이루어졌다. 더개리스에 따르면 Cosmist란 더욱 지능적인 종족을 인간의 후계종으로 만들어 내기 위해 노력한다. 이러한 논의로 미루어 볼 때, '의도'의 문제가 초기 인공지능 "반대파"들에게 큰 문제였음을 알 수 있다.
질문: 인공지능에서 인공지능의 이론적인 결과과 관련된 핵심 내용은 뭐야?
질문: 인공지능의 이론적인 결과 측면에서 본 인공지능의 특징은?
다양한 종류의 지능적 프로그램이 있다. 이들 중 몇 가지 예를 들면 다음과 같다.
질문: 인공지능에서 지능적 기계과 관련된 핵심 내용은 뭐야?
질문: 지능적 기계 측면에서 본 인공지능의 특징은?
전 세계에는 수많은 인공지능 연구가들이 있다. 이제 인공지능 분야에 많은 기여를 한 연구자들을 소개해보겠다.
질문: 인공지능에서 인공지능 연구가과 관련된 핵심 내용은 뭐야?
질문: 인공지능 연구가 측면에서 본 인공지능의 특징은?
몇몇 컴퓨터 과학 연구가들은, "인공지능"이라는 용어가 지금까지 이 연구 분야에서 이룩한 많은 업적과 "지능"이라는 일반적인 용어사이에서 큰 불일치를 초래하기 때문에 좋지 못한 용어라고 여겨진다. 이 같은 문제는 대중과학작가들과 케빈 워릭(Kevin Warwick)과 같이 현 상태로는 불가능한 혁신적인 인공지능 연구 성과에 대한 기대를 불러일으키는 사람들에 의해서 심화되고 있다. 이 같은 까닭으로 인공지능과 관련된 분야에서 일하는 많은 연구자들이 자신들은, 인지 과학, 정보학, 통계추론 또는 정보공학과 관련된 연구를 하고 있다고 이야기한다. 그러나 현재 진보는 이루어지고 있고, 오늘날 인공지능은 전 세계 수많은 산업 시스템에서 작동하고 있다. 오늘날 실세계의 인공지능 시스템에 관해 더 자세한 내용을 보려면 와이어드지의 기사를 참고하라.
질문: 인공지능에서 인공지능 연구가과 관련된 핵심 내용은 뭐야?
질문: 인공지능 연구가 측면에서 본 인공지능의 특징은?
초지능(superintelligence)이란 인간의 능력을 아득히 뛰어넘는 가설적인 지능체를 가리키는 말이다. 어떤 전문가들은 인공 일반지능의 발전이 앞으로 계속해서 이어진다면 일정한 수준의 지능에 도달하고 나서는 인공지능이 스스로를 계속해서 개선할 수 있으며, 이를 반복하여 기하급수적인 지능 성장으로 순식간에 인간의 지능을 뛰어넘을지도 모른다고 주장한다. 버너 빈지는 이 시나리오를 "특이점"(singularity)이라고 이름하였다. 인공지능의 한계는 여전히 명확하지 않기 때문에 이는 예측 불가능하다고 여겨지며 때로는 허무맹랑한 이야기로 치부되기도 한다. 로봇 전문가 한스 모라벡이나 발명가 레이 커즈와일 등은 더 나아가 미래에는 인간이 기계와 결합한 사이보그로 진화하여 초지능을 손에 넣을 수 있을 것이라고 주장하는데, 이러한 주장을 트랜스휴머니즘이라고 한다.
질문: 인공지능에서 초지능과 관련된 핵심 내용은 뭐야?
질문: 초지능 측면에서 본 인공지능의 특징은?
인공지능의 부정적 영향으로 현존 일자리의 감소, 시스템 오류 발생과 이에 따른 보상, 인간 노동력에 대한 경시, 전투 로봇과 같은 자율 살상 무기에 대한 윤리적인 문제 등이 있다.
질문: 인공지능에서 위험성과 관련된 핵심 내용은 뭐야?
질문: 위험성 측면에서 본 인공지능의 특징은?
지금까지 과학 기술은 일자리를 줄이기보다는 증가시키는 경향이 있었으나 경제학자들은 AI에 관해서는 미지의 영역이라고 인정한다. 경제학자들을 대상으로 한 설문에서 로봇과 AI의 사용 증가가 장기 실업자를 늘릴지에 대해 물은 결과 의견이 크게 분분했으며, 다만 늘어난 생산성이 재분배된다면 순이익이 될 수 있다는 데에 동의한다.
질문: 인공지능에서 위험성과 관련된 핵심 내용은 뭐야?
질문: 위험성 측면에서 본 인공지능의 특징은?
또한 블루칼라 직종을 위협하던 종래의 자동화와 달리 인공지능에 의한 자동화는 많은 중산층의 화이트칼라 일자리도 위협할 수 있다는 점이 중대하게 받아들여진다. 그 영향 범위도 매우 넓어서 법률 사무원에서 패스트푸드까지 다양한 직종이 큰 위기에 놓일 것이라 예측되는데, 한편으로 개인 건강 관리나 성직자 등 일부 직종은 오히려 수요가 증가할 수 있다고 예상된다.
질문: 인공지능에서 위험성과 관련된 핵심 내용은 뭐야?
질문: 위험성 측면에서 본 인공지능의 특징은?