AI 윤리와 디지털 네이티브에서 AI 네이티브로의 세대 전환, 유비쿼터스 자율주행차를 비롯한 AI 확산 속에서 성장

당신은 의심할 여지없이 다음과 같은 캐치프레이즈를 들어본 적이 있을 것입니다. 디지털 원주민.

대부분의 사람들이 가지고 있습니다.

나는 당신이 상대적으로 새로운 캐치프레이즈에 대해 들어본 적이 없을 것이라고 확신합니다. AI 네이티브. 이 최신 문구는 점차적으로 그리고 가차 없이 자리를 잡을 것이기 때문에 익숙해지는 것이 좋습니다. 아시다시피, 우리는 디지털 네이티브 시대를 지나 춤을 추고 있으며 AI 네이티브 시대가 펼쳐지면서 최고 속도로 전환하고 있습니다. 이 모든 것은 AI 윤리 및 윤리적 AI의 출현과 관련하여 상당한 영향을 미칩니다. 이는 내 칼럼에서 계속해서 광범위하게 다루고 있는 주제입니다. 여기 링크 와 여기 링크, 그냥 몇 이름을 지정합니다.

AI 네이티브와 그 표현이 무엇을 의미하는지 자세히 살펴보기 전에 디지털 네이티브가 테이블 위에 적절하게 배치되어 있는지 확인해야 합니다.

소위가 정확히 뭔가요? 디지털 네이티브?

이들은 컴퓨팅이 널리 보급된 시대, 일상적인 휴대폰, 강력한 노트북, 전자 태블릿 등 디지털 시스템 시대, 인터넷을 통한 방대한 네트워킹, 디지털 미디어에 완전히 몰입된 시대에 태어나서부터 성장한 사람들이라는 것이 일반적인 생각이다. 그들은 디지털 세계에 선천적으로 또는 본질적으로 존재합니다. 그들에게 있어서 디지털은 사물의 존재 방식입니다. 디지털은 고유하게 추정되는 측면이며 개인적으로 다른 방식으로는 자신과 주변 세계를 볼 수 없습니다.

그들은 디지털 원주민입니다.

그들의 전임자들은 동등하게 장비를 갖추고 있지 않았습니다. 이것을 비행기가 일반적으로 받아들여지는 비행 형태가 되자 성장하는 것에 비유할 수 있습니다. 공중 여행을 위해 항공기 위로 직접 걸어갈 수 있는 기술이 등장하기 이전에 주변에 있던 사람들은 하늘을 날 수 있다는 현실에 필연적으로 경외심을 느꼈습니다. 나중에 그들은 비행기를 탈 때마다 다소 당황했습니다. 참여한다는 것은 정말 놀라운 일이었습니다. 비행기를 타는 경험은 마술적이고 거의 상상할 수 없는 것처럼 보였습니다.

디지털 원주민은 일반적으로 디지털 의사소통 방식에 대해 호언장담합니다. 물론, 그들은 때때로 디지털이 할 수 있는 일에 대한 추가적인 미묘한 차이를 발견할 때 유쾌하게 놀라거나 흥분하지만, 전체적으로 그들은 이러한 문제를 관례적인 진전으로 받아들입니다. 디지털 기능을 활용할 수 있다는 것은 완전히 편안하고 가능하다면 수행할 것으로 기대하는 것입니다.

이 캐치프레이즈가 2001년에 등장한 첨단 기술을 중심으로 성장하고 있는 학생들의 현황을 설명한 기사에서 유래했다는 사실을 여러분은 깨닫지 못할 수도 있습니다. 해당 기사에 따르면 저자는 주제에 대해 다음과 같이 말했습니다. “오늘날의 학생들(K부터 대학까지)은 이 새로운 기술로 성장하는 첫 세대를 대표합니다. 그들은 컴퓨터, 비디오 게임, 디지털 음악 플레이어, 비디오 캠, 휴대폰, 기타 디지털 시대의 모든 장난감과 도구에 둘러싸여 사용하면서 평생을 보냈습니다.”(Marc Prensky, “Digital Natives, Digital Immigrants,” 수평선에).

저자는 이 세대를 뚜렷하게 분류할 수 있는 방법을 가정합니다. 몇 가지 가능성을 숙고한 후 그 논문에서는 다음과 같이 말합니다. “그러나 내가 찾은 가장 유용한 명칭은 디지털 네이티브입니다. 오늘날 우리 학생들은 모두 컴퓨터, 비디오 게임 및 인터넷의 디지털 언어를 '원어민'으로 사용합니다.”(위에 인용된 Prensky 기사 기준)

처음에는 디지털 원주민으로 기름부음받는 것이 아마도 영리한 형태의 명칭이나 명칭이지만 실제로 일상 생활에 실질적인 변화를 가져오지는 않는다고 생각할 수도 있습니다. 원래 논문에 따르면 결정적인 차이점이 있습니다. “이러한 유비쿼터스 환경과 엄청난 양의 상호 작용으로 인해 오늘날의 학생들은 이전 학생들과 근본적으로 다르게 정보를 생각하고 처리한다는 것이 분명해졌습니다. 이러한 차이는 대부분의 교육자들이 의심하거나 인식하는 것보다 훨씬 더 깊고 깊습니다.”(인용된 Prensky의 기사에 따라)

요점은 디지털 네이티브가 된다는 것이 아마도 큰 의미를 갖는다는 것입니다. 디지털 네이티브인 사람들은 특히 정보의 사용과 평가에 있어서 보다 실질적인 방식으로 주변 세계를 생각하고 처리할 수 있는 것으로 보입니다. 디지털 네이티브 시대가 아니었던 것에 비해 우위를 점하고 있다고 합니다. 디지털 네이티브는 그에 따라 사고 과정을 조정하는 것을 포함하여 본질적으로 디지털 수단과 모드를 사용합니다. 대조적으로 우리는 디지털 원주민 이전의 사람들과 디지털 세계에 속한 사람들이 대처 방법을 다소 상실하고 디지털 원주민이 하는 것과 비슷한 사고방식을 떠올릴 수 없다는 것을 상상해야 합니다.

여담이지만, 디지털 원주민이 세상에 대한 정신적 과정의 측면에서 어떻게든 재조정된다는 데 모든 사람이 동의하는 것은 아닙니다. 이 개념은 디지털 기술 속에서 성장한 결과 인간의 사고 과정이 다르게 조정되었다는 것을 발견할 수 있을 만큼 충분히 유쾌해 보입니다. 일부 연구자들은 누군가가 확실히 지원 디지털 네이티브는 디지털 시대에 완전히 성장하지 않고도 적응할 수 있습니다. 이에 대한 신랄한 논쟁이 이어집니다.

디지털 네이티브가 공리적이고 진정한 디지털 마법사인지 여부도 열려 있는 질문입니다. 즉, 가정은 종종 디지털 네이티브가 됨으로써 그 사람이 디지털 기술 사용에 능숙하고 매우 능숙할 것이라는 절대적으로 보장된 대응이 있음을 시사합니다. 이 라벨링에서는 너무 먼 다리처럼 보일 수 있습니다. 나는 우리 모두가 디지털 방식에 적응하지 못한 디지털 원주민을 접해 봤을 것이라고 확신합니다. 누군가가 디지털 네이티브라고 선언한다고 해서 그 사람의 디지털 지식이 보장되는 것은 아닙니다. (게다가 우리는 전 세계 어디에서나 디지털 액세스와 디지털 리소스가 그렇게 쉽게 풍부한 것은 아니라는 점을 명심해야 합니다.)

다음을 포괄하는 관련 주제를 이야기할 때 이러한 주의 사항을 염두에 두겠습니다. AI 네이티브.

첫째, 디지털 네이티브에 대한 간략한 요약입니다.

• 디지털 네이티브(Digital Native)는 디지털 시대에 성장한 세대를 말합니다.
• 디지털 기술을 선천적으로 수용하고 익숙하다고 합니다.
• 그들의 사고방식이 디지털 세계에 원활하게 적응되어 있다고 주장합니다.
• 그들의 행동과 노력은 어느 정도 디지털 다양성에 의해 형성됩니다.
• 디지털 지향성은 일상 생활에 엮여 있습니다.

나는 우리 모두가 이를 현재로서는 핵심 교리로 받아들일 수 있다고 믿습니다.

AI 네이티브란?

스마트폰과 웹을 통해 AI가 널리 활용되는 등 인공지능 시대에 태어나 성장한 사람들은 모두 AI에 몰입해 선천적으로 AI 기반 세계에 존재한다는 것이 일반적인 생각이다. 그들에게 AI는 사물의 존재 방식입니다. AI에 대해 알고 주변에 있다는 것은 기본적으로 추정되는 측면이며 개인적으로 다른 방식으로는 자신과 주변 세계를 볼 수 없습니다.

참고로, 디지털 네이티브를 정의하는 첫 단락을 AI 네이티브 정의 변환을 수용하기 위해 변경하기 위해 편리하게 변경했다는 점을 눈치채셨을 것입니다. 이것은 매우 의미가 있습니다. 우리는 디지털 네이티브 시대에서 AI 네이티브 시대로 전환하고 있습니다. 이 시대에서는 디지털 네이티브에 대한 많은 통찰력을 AI 네이티브를 고려하여 쉽게 재조정할 수 있습니다.

나는 여기에서 AI 네이티브에 관한 다음 XNUMX가지 원칙을 초석으로 삼을 것을 제안합니다.

1) AI 네이티브는 AI 시대에 성장한 세대이다.

2) AI 시스템을 선천적으로 수용하고 익숙하다고 합니다.

3) 그들의 사고방식이 AI 기반 디지털 세계에 원활하게 적응되어 있다는 주장

4) 그들의 행동과 노력은 AI의 다재다능함에 따라 어느 정도 형성됩니다.

5) AI 지향이 일상생활에 엮여 있습니다.

이러한 신조는 디지털 네이티브에 대해 고안된 세트에서 다시 한 번 빌려온 것으로 인식할 수 있습니다. 예, 그것은 전적으로 적절해 보입니다. 우리는 이들 각각을 조사하고 일반적으로 디지털 네이티브에 적용한 방식과 유사하게 AI 네이티브에도 적용될 가능성이 있다고 예상할 수 있습니다.

또 다른 빠른 요점. AI 네이티브가 되기 위해 디지털 네이티브를 포기할 필요는 없습니다. 이 두 가지 유형 중 하나가 다른 유형을 배제하게 만드는 것은 없습니다. 간단히 말해서, 당신은 디지털 네이티브가 될 수도 있고 AI 네이티브가 될 수도 있습니다. AI 네이티브가 되려면 디지털 네이티브여야 한다는 것이 거의 확실하며, 이는 발생하는 정의상의 시간 경과의 일부입니다.

우리는 이 토론에 다음과 같은 유용한 추론을 추가해야 합니다.

• 디지털 네이티브가 되는 것은 AI 네이티브가 되는 것과 완전히 호환됩니다.
• 대체로 AI 네이티브는 거의 확실하게 디지털 네이티브입니다.
• AI 네이티브가 아닌 디지털 네이티브도 있다
• AI 원주민이 이미 존재하는지 여부는 확실하게 말할 수 없습니다.

글머리 기호 목록의 마지막 항목은 주목을 끄는 항목입니다.

우리가 이미 AI 네이티브 시대에 진입했는지, 아니면 아직 거기에 도달하지 않았는지에 대한 논란이 있습니다. 최근 몇 년 동안 태어난 아이들은 AI가 널리 사용되는 것처럼 보이기 때문에 때때로 AI 네이티브로 언급되기도 합니다. 우리는 이제 실제로 AI 시대에 있고 아이들이 주변 AI에 완전히 익숙해지고 있다는 것을 나타내는 지표로 Siri와 Alexa를 가지고 있습니다.

하지만 모래에 그런 선을 그리는 것에 대해 많은 논쟁이 있을 것입니다. 일각에서는 아직은 AI 시대가 전혀 오지 않았다고 열광한다. AI가 도착했다고 만족스럽게 선언하려면 훨씬 더 많은 AI가 필요합니다. 이러한 항의에 더해, AI의 시작을 1950년대와 1960년대로 거슬러 올라갈 수 있다고 주장하는 사람들도 있는데, 이 경우 그 세대의 세대도 AI 원주민으로 분류될 수 있습니다.

머리를 돌립니다.

아마도 우리는 AI 네이티브를 컴퓨팅 초기부터 다시 시작하는 것으로 간주하지 않을 것이라고 말하는 것이 합리적으로 보일 것입니다. 나는 감히 말하지만, 우리가 좀 더 현대적인 날짜를 살펴볼 필요가 있다는 데 대부분 동의할 것입니다. 가장 가능성 있는 시작 시기는 가장 최근 세대일 수도 있고 다가오는 한두 세대일 수도 있습니다. 우리는 지금부터 XNUMX년이 지나야 출발선을 그을 수 있을 것입니다.

AI 원주민이라는 경계가 어디에 있는지는 제쳐두고, 우리는 AI 원주민의 의미와 결과가 무엇인지 또는 앞으로 어떤 영향을 미칠지 고민해 볼 수 있습니다. AI 네이티브의 시기에 대한 신랄한 논쟁은 논의를 위해 잠시 접어 두시고 숙고해 주시기 바랍니다.

AI 네이티브가 가지고 있는 특징이나 역량은 무엇인가요?

여기서 간단히 고려할 수 있는 목록은 다음과 같습니다.

• AI가 무엇인지, AI가 어떻게 작동하는지에 대한 기본적인 AI 활용 능력이 있습니다.
• AI를 쉽게 이해할 수 있음
• AI 과대광고에 특히 취약하지 않음
• AI의 장점과 단점을 알고
• AI의 사용을 수용하지만 조심스럽고 안목 있는 눈을 가지고 있습니다.

AI 네이티브의 기본이 되는 거칠고 털털한 고려 사항에 대해 더 많은 내용을 살펴보기 전에 근본적으로 필수적인 주제에 대한 몇 가지 추가 기본 사항을 설정해 보겠습니다. AI 윤리, 특히 머신러닝(ML)과 딥러닝(DL)의 출현에 대해 간략하게 살펴보겠습니다.

요즘 AI 분야와 심지어 AI 분야 밖에서도 가장 크게 들리는 목소리 중 하나가 윤리적 AI의 더 큰 모습을 외치는 것으로 구성되어 있다는 것을 막연하게 인지하고 있을지도 모릅니다. AI 윤리와 윤리적 AI를 지칭하는 것이 무엇을 의미하는지 살펴보겠습니다. 그 위에 머신 러닝과 딥 러닝에 대해 말할 때 내가 의미하는 바를 살펴보겠습니다.

미디어의 많은 관심을 받고 있는 AI 윤리의 특정 부분 또는 부분은 편향과 불평등을 나타내는 AI로 구성됩니다. 최신 AI 시대가 도래했을 때 현재 일부 사람들이 부르는 것에 대한 엄청난 열정이 있었다는 것을 알고 계실 것입니다. 좋은 AI. 불행하게도 그 솟구치는 흥분에 뒤이어 우리는 목격하기 시작했습니다. 나쁜 인공 지능. 예를 들어, 다양한 AI 기반 얼굴 인식 시스템이 인종 편견과 성별 편견을 포함하는 것으로 밝혀졌습니다. 여기 링크.

반격을 위한 노력 나쁜 인공 지능 활발히 진행되고 있습니다. 시끄러운 것 외에 적법한 잘못된 행동을 억제하려는 노력과 함께 AI 윤리를 수용하여 AI의 사악함을 바로잡으려는 실질적인 움직임도 있습니다. 개념은 우리가 AI의 개발 및 적용을 위한 핵심 윤리적 AI 원칙을 채택하고 지지해야 한다는 것입니다. 나쁜 인공 지능 동시에 바람직한 것을 예고하고 촉진한다. 좋은 AI.

관련 개념에서 저는 AI 문제에 대한 해결책의 일부로 AI를 사용하려고 하는 옹호자입니다. 예를 들어 나머지 AI가 작업을 수행하는 방식을 모니터링하여 잠재적으로 실시간으로 차별적 노력을 포착하는 AI 시스템에 윤리적 AI 구성 요소를 포함할 수 있습니다. 여기 링크. 또한 일종의 AI 윤리 모니터 역할을 하는 별도의 AI 시스템을 가질 수도 있습니다. AI 시스템은 다른 AI가 비윤리적인 심연으로 들어갈 때를 추적하고 감지하는 감독자 역할을 합니다. 여기 링크).

잠시 후 AI 윤리의 기초가 되는 몇 가지 중요한 원칙을 공유하겠습니다. 이런 종류의 목록이 여기저기 떠돌아다니고 있습니다. 보편적인 호소와 동의에 대한 단일 목록은 아직 없다고 말할 수 있습니다. 안타까운 소식입니다. 좋은 소식은 최소한 쉽게 사용할 수 있는 AI 윤리 목록이 있으며 매우 유사한 경향이 있다는 것입니다. 종합해보면, 이것은 일종의 합당한 수렴의 형태로 우리가 AI 윤리가 구성되는 일반적인 공통성을 향한 길을 찾고 있음을 시사합니다.

먼저 AI를 제작, 수비 또는 사용하는 모든 사람이 반드시 고려해야 할 사항을 설명하기 위해 전반적인 윤리적 AI 수칙 중 일부를 간략하게 살펴보겠습니다.

예를 들어, 바티칸은 다음과 같이 말했습니다. AI 윤리에 대한 로마의 요구 에서 자세히 다루었듯이 여기 링크, 다음은 확인된 XNUMX가지 주요 AI 윤리 원칙입니다.

• 투명성 : 원칙적으로 AI 시스템은 설명 가능해야 합니다.
• 포함 : 모든 사람이 혜택을 받을 수 있고 모든 개인이 자신을 표현하고 발전할 수 있는 최상의 조건을 제공받을 수 있도록 모든 인간의 필요를 고려해야 합니다.
• 책임: AI 사용을 설계하고 배포하는 사람은 책임과 투명성을 가지고 진행해야 합니다.
• 공평성: 편견에 따라 창작하거나 행동하지 않음으로써 공정성과 인간의 존엄성을 수호한다.
• 신뢰성 : AI 시스템은 안정적으로 작동할 수 있어야 합니다.
• 보안 및 개인 정보 보호: AI 시스템은 안전하게 작동하고 사용자의 개인 정보를 존중해야 합니다.

미 국방부(DoD)에서 밝힌 바와 같이 인공 지능 사용에 대한 윤리 원칙 에서 자세히 다루었듯이 여기 링크, 다음은 XNUMX가지 주요 AI 윤리 원칙입니다.

• 책임 : DoD 요원은 AI 기능의 개발, 배치 및 사용에 대한 책임을 유지하면서 적절한 수준의 판단과 주의를 기울일 것입니다.
• 공정한: 국방부는 AI 기능의 의도하지 않은 편향을 최소화하기 위해 신중한 조치를 취할 것입니다.
• 추적 가능: 부서의 AI 기능은 관련 직원이 투명하고 감사 가능한 방법론, 데이터 소스, 설계 절차 및 문서를 포함하여 AI 기능에 적용 가능한 기술, 개발 프로세스 및 운영 방법에 대한 적절한 이해를 갖도록 개발 및 배포됩니다.
• 신뢰성 : 국방부의 AI 기능은 명확하고 잘 정의된 용도를 가지며, 이러한 기능의 안전성, 보안 및 효율성은 전체 수명 주기에 걸쳐 정의된 용도 내에서 테스트 및 보증의 대상이 됩니다.
• 관리 가능: 국방부는 의도하지 않은 결과를 감지하고 피할 수 있는 능력과 의도하지 않은 행동을 보이는 배포된 시스템을 해제하거나 비활성화하는 능력을 보유하면서 의도한 기능을 수행할 수 있도록 AI 기능을 설계 및 엔지니어링할 것입니다.

나는 또한 "AI 윤리 지침의 글로벌 풍경"이라는 제목의 논문에서 수많은 국내 및 국제 AI 윤리 원칙의 본질을 조사하고 압축한 연구자들이 고안한 세트를 다루는 것을 포함하여 AI 윤리 원칙에 대한 다양한 집합적 분석에 대해 논의했습니다. 입력 자연), 그리고 내 적용 범위는 여기 링크, 이 핵심 목록으로 이어졌습니다.

• 투명도
• 정의와 공정
• 악의 없음
• 책임
• 개인정보보호
• 선행
• 자유와 자율
• 믿어
• 지속 가능성
• 존엄
• 연대

직접 추측할 수 있듯이 이러한 원칙의 기초가 되는 세부 사항을 파악하는 것은 매우 어려울 수 있습니다. 더욱이, 이러한 광범위한 원칙을 AI 시스템을 제작할 때 사용할 수 있을 만큼 충분히 유형적이고 세부적인 것으로 바꾸려는 노력은 또한 깨기 힘든 너트입니다. AI 윤리 지침이 무엇인지, 일반적으로 어떻게 준수해야 하는지에 대해 전반적으로 손을 흔드는 것은 쉽지만 AI 코딩에서는 길을 만나는 진정한 고무가 되어야 하는 훨씬 더 복잡한 상황입니다.

AI 윤리 원칙은 AI 개발자, AI 개발 노력을 관리하는 사람, 그리고 궁극적으로 AI 시스템을 유지 관리하는 사람과 함께 활용해야 합니다. 개발 및 사용의 전체 AI 라이프 사이클에 걸쳐 모든 이해 관계자는 윤리적 AI의 확립된 규범을 준수하는 범위 내에서 고려됩니다. 이는 "코더만" 또는 AI를 프로그래밍하는 사람은 AI 윤리 개념을 준수해야 한다는 일반적인 가정에서 중요한 하이라이트입니다. 앞서 언급했듯이 AI를 고안하고 적용하려면 마을 전체가 필요하며 이를 위해서는 마을 전체가 AI 윤리 수칙을 숙지하고 준수해야 합니다.

또한 오늘날 AI의 특성에 대해 같은 페이지에 있는지 확인합시다.

오늘날 지각이 있는 AI는 없습니다. 우리는 이것을 가지고 있지 않습니다. 우리는 지각 있는 AI가 가능할지 모릅니다. 우리가 지각 있는 AI에 도달할 것인지, 지각 있는 AI가 어떻게든 기적적으로 자발적으로 계산적 인지 초신성(보통 특이점이라고 함)의 형태로 발생할지 여부를 적절하게 예측할 수 없습니다. 여기 링크).

제가 집중하고 있는 AI 유형은 오늘날 우리가 가지고 있는 무감각 AI입니다. 우리가 에 대해 격렬하게 추측하고 싶다면 마음 AI, 이 논의는 근본적으로 다른 방향으로 갈 수 있습니다. 지각 있는 AI는 아마도 인간의 품질일 것입니다. 지각 있는 AI가 인간의 인지적 등가물임을 고려해야 합니다. 더구나 일부 사람들은 우리가 초지능 AI를 가질 수 있다고 추측하기 때문에 그러한 AI가 결국 인간보다 더 똑똑해질 수 있다고 생각할 수 있습니다. 여기의 적용 범위).

좀 더 현실에 가깝게 유지하고 오늘날의 컴퓨팅 비지각 AI를 고려해 보겠습니다.

오늘날의 AI는 어떤 방식으로도 인간의 생각과 동등하게 "생각"할 수 없다는 사실을 깨달으십시오. Alexa 또는 Siri와 상호 작용할 때 대화 능력은 인간의 능력과 비슷해 보일 수 있지만 현실은 계산적이며 인간의 인식이 부족합니다. AI의 최신 시대는 계산 패턴 매칭을 활용하는 머신 러닝(ML) 및 딥 러닝(DL)을 광범위하게 사용했습니다. 이것은 인간과 같은 성향을 보이는 AI 시스템으로 이어졌습니다. 한편, 오늘날 상식과 유사하고 강력한 인간 사고의 인지적 경이로움도 없는 AI는 없습니다.

ML/DL은 계산 패턴 일치의 한 형태입니다. 일반적인 접근 방식은 의사 결정 작업에 대한 데이터를 수집하는 것입니다. ML/DL 컴퓨터 모델에 데이터를 제공합니다. 이러한 모델은 수학적 패턴을 찾으려고 합니다. 그러한 패턴을 찾은 후 발견되면 AI 시스템은 새 데이터를 만날 때 해당 패턴을 사용합니다. 새 데이터가 표시되면 "이전" 또는 과거 데이터를 기반으로 하는 패턴이 적용되어 현재 결정이 나타납니다.

나는 이것이 어디로 향하고 있는지 짐작할 수 있다고 생각합니다. 의사 결정에 따라 패턴화된 인간이 잘못된 편견을 통합했다면 데이터가 미묘하지만 중요한 방식으로 이를 반영할 가능성이 있습니다. 머신 러닝 또는 딥 러닝 계산 패턴 일치는 그에 따라 데이터를 수학적으로 모방하려고 합니다. AI가 만든 모델링 자체의 상식이나 다른 감각적인 측면의 유사성은 없습니다.

게다가 AI 개발자도 무슨 일이 일어나고 있는지 깨닫지 못할 수도 있습니다. ML/DL의 난해한 수학은 현재 숨겨진 편견을 찾아내는 것을 어렵게 만들 수 있습니다. 보기보다 까다롭지만 AI 개발자가 잠재적으로 묻혀 있는 편향을 테스트하기를 기대하고 기대할 수 있습니다. 비교적 광범위한 테스트를 수행하더라도 ML/DL의 패턴 일치 모델에 여전히 편향이 포함될 가능성이 있습니다.

가비지 인 가비지 아웃이라는 유명하거나 악명 높은 격언을 어느 정도 사용할 수 있습니다. 문제는 이것이 AI에 잠긴 편향으로 교묘하게 주입되는 편향과 더 유사하다는 것입니다. AI의 ADM(알고리즘 의사결정)은 공리적으로 불평등을 수반합니다.

안좋다.

이제 AI 네이티브 주제로 돌아가 보겠습니다.

앞서 제가 AI 네이티브에 대한 주요 요점의 유용한 목록을 제공했음을 기억하십시오.

• AI가 무엇인지, AI가 어떻게 작동하는지에 대한 기본적인 AI 활용 능력이 있습니다.
• AI를 쉽게 이해할 수 있음
• AI 과대광고에 특히 취약하지 않음
• AI의 장점과 단점을 알고
• AI의 사용을 수용하지만 조심스럽고 안목 있는 눈을 가지고 있습니다.

AI 원주민이 숙달될 것으로 예상되는 각 핵심 측면을 간략하게 검토할 수 있습니다. 그들은 성장하는 동안 학교 공부에서 AI에 대해 어느 정도 배워야 할 것입니다. 커리큘럼 전체의 과정에서는 다양한 AI 요소를 다룹니다. 명확히 하자면, 이는 그들이 반드시 전체 과정 기간 동안 AI에 직접적으로 집중했다는 의미는 아닙니다. 아이디어는 AI가 문학의 AI, 과학의 AI, 수학의 AI 등과 같은 학문적 노력의 모든 영역에서 나타나기 때문에 일반적으로 AI 교리에 지속적이고 간헐적으로 노출된다는 것입니다.

또한 AI 원주민은 어떤 모습으로든 AI에 둘러싸여 있을 것입니다. 그들은 Alexa 및 Siri와 같은 사람들과 상호 작용할 것입니다. 그들은 AI 기반 스마트폰의 앱을 활용할 것입니다. 그들은 상품과 서비스 제공에 AI를 활용하는 회사에서 일하게 될 것입니다. AI가 널리 보급되기 이전 세대는 이러한 AI 사용에 놀랐을 수도 있지만, AI 원주민은 이 문제를 적극적으로 받아들입니다.

이제 우리는 AI 네이티브에 대한 주요 핵심 사항을 각각 다룰 준비가 되었습니다.

AI가 무엇인지, AI가 어떻게 작동하는지에 대한 기본적인 AI 활용 능력이 있습니다.

AI 네이티브는 AI의 기본에 익숙합니다. 그들은 AI가 다양한 컴퓨터 기반 기능으로 구성되어 있다는 것을 이해합니다. AI를 활용하는 다년간의 시간 동안 그들은 삼투 현상을 통해 자연어 처리(NLP)와 그 한계를 알게 되었습니다. 그들은 머신러닝과 딥러닝의 구성 요소에 익숙해졌습니다. 컴퓨팅 패턴 매칭, 컴퓨팅 검색 기술 등 AI의 기본 지식에 대해 잘 알고 있습니다. 그들은 또한 우리가 아직 AI의 상식적 추론을 인간의 능력 수준까지 적극적으로 수행할 수 없다는 것을 알고 있습니다. 이에 대한 내 토론을 참조하세요. 여기 링크.

AI 기술 및 기술에 관한 기본적인 AI 리터러시 요소입니다. 하지만 이것이 AI 원주민이 익숙해지는 유일한 AI 영역은 아닙니다. 그들은 또한 AI가 사회에 어떤 영향을 미칠지 염두에 둘 것입니다. AI의 "소프트" 측면을 이해하는 것은 AI 기술에 수반되는 "하드" 측면만큼 중요할 것입니다. 여기에는 앞서 여기에 설명된 AI 윤리 원칙을 인식하는 것이 포함됩니다.

AI를 쉽게 이해할 수 있음

오늘날 AI가 무엇을 할 수 있는지에 관해 많은 잘못된 주장이 제기되고 있습니다. 때때로 헤드라인에서는 AI가 생각할 수 있다거나 우리가 AI 초지능의 직전에 와 있다는 내용이 떠오릅니다. AI 원주민은 이런 헛소리에 빠지지 않을 것입니다. 그들은 그러한 터무니없고 근거 없는 주장을 비웃고 조롱할 것입니다.

AI에 대한 이러한 인식을 통해 AI 원주민은 AI를 이해할 수 있습니다. 이 기능이 AI에 대한 과장을 종식시킬지는 확실하지 않습니다. 가장 부끄럽지 않을 정도로 터무니없는 용어로 AI에 관한 과장을 통해 충격과 경외심을 불러일으키려는 시도가 여전히 있을 가능성이 높습니다.

AI 과대광고에 특히 취약하지 않음

AI 원주민이 AI를 이해하는 능력과 마찬가지로 AI 과대광고에 훨씬 덜 민감할 것입니다. 다른 사람들은 AI에 대한 잘못된 주장에 빠질 수 있는 반면, AI 원주민은 경계심을 가질 것입니다.

이것이 그들이 대규모 AI 주장에 면역이 되는 것은 아닙니다. 그들은 AI 히스테리와 관련하여 알곡을 가려낼 수 있을 만큼 AI에 대한 충분한 이해력으로 무장하고 있지만, 그럼에도 불구하고 그들의 눈까지 양털을 당길 가능성은 항상 있습니다.

AI의 장점과 단점을 알고

AI 네이티브의 특히 중요한 요소는 AI가 언제 유용하고 언제 부정적으로 활용되는지를 평가하는 거의 타고난(유아기부터 학습한) 능력입니다. 그들은 학업 기간 동안 AI 앱을 사용하도록 선택합니다.

일단 인력에 합류하면 AI를 채택하는 회사를 잠재적으로 지원할 수 있을 것입니다. AI가 어디로 갈 수 있고 어디에서 잘못될 수 있는지에 대한 냉정하고 유용한 통찰력을 제공합니다. 이는 상거래에서 AI의 사용을 강력하게 강화하고 AI 채택을 더욱 확대할 것입니다.

AI의 사용을 수용하지만 조심스럽고 안목 있는 눈을 가지고 있습니다.

일부 전문가들은 AI 원주민이 AI의 노골적인 옹호자가 될지, 아니면 AI의 반대자가 될지 궁금해합니다. AI 활동에 대한 내 보도를 참조하세요. 여기 링크. 대답은 좀 더 혼합되어 있습니다. 전반적으로 AI 원주민은 균형있고 신중한 방식으로 AI를 수용하고 활용하려고 노력할 것입니다. 그들이 AI를 절대적으로 선호할지, 싫어할지 말하기는 어렵습니다.

물론, AI 네이티브 세그먼트가 한 방향 또는 다른 방향으로 바뀔 것이라고 확실히 기대할 수 있습니다. AI에 대해 원칙적으로 중립적인 사람들이 주류가 될 가능성이 높습니다. 한편, 일부는 AI를 노골적으로 옹호하는 사람이 될 것이고 다른 일부는 AI에 대해 똑같이 강력한 반대자가 될 것이라는 점을 확실히 예상할 수 있습니다.

AI 네이티브와 자율 시스템의 출현

이 중요한 토론의 이 시점에서 이 주제를 보여줄 수 있는 몇 가지 예시적인 예를 원할 것입니다. 내 마음에 가까운 특별하고 확실히 인기 있는 예가 있습니다. 윤리적, 법적 영향을 포함한 AI 전문가로서의 제 역량으로 저는 AI 윤리 딜레마를 보여주는 현실적인 예를 식별하여 주제의 다소 이론적인 성격을 더 쉽게 파악할 수 있도록 자주 요청받습니다. 이 윤리적인 AI 곤경을 생생하게 보여주는 가장 인상적인 분야 중 하나는 AI 기반의 진정한 자율주행차의 도래입니다. 이것은 주제에 대한 충분한 토론을 위한 편리한 사용 사례 또는 모범이 될 것입니다.

다음은 생각해 볼 가치가 있는 주목할만한 질문입니다. AI 기반의 진정한 자율주행차의 출현은 AI 원주민에 대한 어떤 것을 밝혀줄까요? 그렇다면 이 사건은 무엇을 보여줍니까?

잠시 질문을 풀어보겠습니다.

먼저 진정한 자율주행차에는 인간 운전자가 포함되어 있지 않다는 점에 유의하십시오. 진정한 자율주행차는 AI 운전 시스템을 통해 구동된다는 점을 명심하십시오. 운전석에 사람이 운전할 필요도 없고 사람이 차량을 운전할 규정도 없습니다. 자율주행차(AV)와 특히 자율주행차에 대한 광범위하고 지속적인 내용은 다음을 참조하십시오. 여기 링크.

진정한 자율 주행 차를 언급 할 때 의미하는 바를 더 명확히하고 싶습니다.

자율 주행 차의 수준 이해

설명하자면 진정한 자율 주행 자동차는 AI가 자동차를 완전히 스스로 운전하고 운전 작업 중에 사람의 도움이없는 자동차입니다.

이 무인 차량은 레벨 4 및 레벨 5로 간주됩니다 (내 설명은 여기 링크), 인간 운전자가 운전 노력을 공동으로 분담해야 하는 자동차는 일반적으로 레벨 2 또는 레벨 3으로 간주됩니다. 공동 운전 작업을 수행하는 자동차는 반자율적이라고 설명되며 일반적으로 다양한 ADAS(Advanced Driver-Assistance Systems)라고 하는 자동 추가 기능.

레벨 5에는 아직 진정한 자율주행차가 없으며, 이것이 가능할지, 도달하는 데 얼마나 걸릴지 아직 모릅니다.

한편, 레벨 4의 노력은이 테스트가 그 자체로 허용되어야하는지에 대한 논란이 있지만 (우리는 실험에서 모두 생사 기니피그입니다. 우리 고속도로와 도로에서 일어나고 있습니다. 여기 링크).

반 자율 자동차에는 인간 운전자가 필요하기 때문에 이러한 유형의 자동차 채택은 기존 차량을 운전하는 것과 크게 다르지 않으므로이 주제에 대해 다루는 새로운 자체는 많지 않습니다 (그러나, 잠시 후, 다음 사항이 일반적으로 적용됩니다.

반 자율 자동차의 경우 대중이 최근에 발생하고있는 혼란스러운 측면에 대해 미리 알고 있어야합니다. , 우리 모두는 운전자가 반 자율 자동차를 운전하는 동안 운전 작업에서주의를 끌 수 있다고 믿지 않도록 잘못 인도하지 않아야합니다.

레벨 2 또는 레벨 3으로 전환 할 수있는 자동화의 양에 관계없이 차량의 운전 행동에 대한 책임은 귀하에게 있습니다.

자율주행차와 AI 네이티브

레벨 4 및 레벨 5 진정한 자율 주행 차량의 경우, 운전 작업에 인간 운전자가 관여하지 않습니다.

모든 탑승자가 승객이됩니다.

AI가 운전을하고 있습니다.

즉시 논의해야 할 한 가지 측면은 오늘날의 AI 구동 시스템에 관련된 AI가 지각력이 없다는 사실을 수반합니다. 다시 말해, AI는 모두 컴퓨터 기반 프로그래밍과 알고리즘의 집합체이며 인간이 할 수있는 것과 같은 방식으로 추론 할 수 없습니다.

AI가 지각이 없다는 점을 강조하는 이유는 무엇입니까?

AI 구동 시스템의 역할을 논의 할 때 AI에 인간의 자질을 부여하는 것이 아니라는 점을 강조하고 싶습니다. 요즘 인공 지능을 의인화하려는 지속적이고 위험한 경향이 있음을 유의하십시오. 본질적으로 사람들은 그러한 AI가 아직 존재하지 않는다는 부인할 수없고 논란의 여지가없는 사실에도 불구하고 오늘날의 AI에 인간과 같은 감성을 부여하고 있습니다.

이러한 설명을 통해 AI 구동 시스템이 기본적으로 운전 측면에 대해 "알지"못할 것이라고 상상할 수 있습니다. 운전과 이에 수반되는 모든 것은 자율 주행 자동차의 하드웨어 및 소프트웨어의 일부로 프로그래밍되어야합니다.

이 주제에 대한 수많은 측면을 살펴 보겠습니다.

첫째, 모든 AI 자율주행차가 같지는 않다는 점을 인식하는 것이 중요합니다. 각 자동차 제조사와 자율주행 기술 회사는 자율주행차 개발에 접근하고 있다. 따라서 AI 운전 시스템이 무엇을 할 것인지, 하지 않을 것인지에 대해 포괄적인 진술을 하기는 어렵습니다.

게다가, AI 운전 시스템이 어떤 특정한 일을 하지 않는다고 말할 때마다, 이것은 나중에 실제로 바로 그 일을 하도록 컴퓨터를 프로그래밍하는 개발자들에 의해 추월될 수 있습니다. AI 운전 시스템은 단계적으로 개선되고 확장되고 있습니다. 현재의 기존 제한은 시스템의 향후 반복 또는 버전에서 더 이상 존재하지 않을 수 있습니다.

내가 관련하려는 내용의 기초가 되는 충분한 주의 사항을 제공하기를 바랍니다.

AI 네이티브가 이러한 새로운 형태의 자율 교통 수단을 활용하려는 개방형 의지를 지적함으로써 자율 차량 및 자율 주행 자동차의 출현에 따라 AI 네이티브의 출현을 일치시켜 보겠습니다. AI 원주민이 중요해질 때쯤에는 자율 주행 자동차, 자율 주행 트럭, 자율 주행 오토바이 및 기타 수많은 자율 주행 차량이 공공 도로에 풍부하게 등장할 가능성이 높습니다. 그 자연스러운 조합 감각.

AI 네이티브 이전에 등장한 사람들은 자율주행차의 운전석에 사람이 앉지 않는다는 사실에 놀라곤 합니다. 대조적으로, AI 원주민은 인간이 운전하지 않는다는 사실에 대해 거의 생각하거나 관심을 두지 않습니다. 이는 너무 관례적이고 일상적이어서 AI 원주민이 특별히 집중할 가치가 없습니다.

여기 당신이 생각해 보고 싶은 반전이 있습니다.

AI 원주민은 결국 아이를 가질 수 있는 나이에 도달하게 됩니다. 그 아이들은 의심할 여지없이 자율주행차를 이용해 AI 네이티브 '부모'와 함께 여행하게 될 것이다. 자율주행차를 사용하는 데는 편안함이 있기 때문에 이러한 AI 네이티브 부모들은 성인이 없을 때에도 아이들이 혼자 자율주행차를 사용하는 데 문제가 없을 것입니다.

나는 내 칼럼에서 AI 네이티브가 아닌 사람들에게 선택이 얼마나 어려워 보일지 논의했습니다. 즉, 아이가 자율주행차를 타고 여행할 수 있도록 허용하고, 아이와 함께 자율주행차에 어른 없이 여행할 수 있도록 하시겠습니까? 당신의 첫 번째 생각은 '안돼, 이런 일이 일어나도록 놔두지 않을 것'일 것입니다. 미친 것 같아요. 이것이 AI 네이티브 시대의 새로운 표준으로 간주될 수 있는 이유에 대한 자세한 설명은 다음을 참조하세요. 여기 링크.

이 모든 것이 AI 원주민이 자율주행차의 출현을 맹목적으로 받아들인다는 의미는 아닙니다.

AI 네이티브는 AI 운전 시스템의 한계를 인식하게 될 것입니다. 이로 인해 자율주행차에 대한 다른 측면에서는 너무 조심스러워질 것입니다. 그들은 또한 자율주행차의 사이버 보안 침입에 대해 정당하게 우려할 것입니다. 또한 국가나 기타 악의적인 행위자가 자율주행차를 장악하려고 시도할 수 있다는 인식도 있습니다. 여기 링크.

결론

디지털 네이티브 세대는 점차 다음 세대의 AI 네이티브에게 자리를 양보할 것입니다.

디지털 원주민이라는 것이 존재하지 않는다고 생각한다면 이는 AI 원주민의 가능성에 대해서도 희미한 시각을 갖고 있음을 시사하는 경향이 있습니다. 괜찮아. 아마도 디지털 네이티브나 AI 네이티브에 대한 헛소리는 단지 눈요기일 뿐이고 그 이상은 아닐 수도 있습니다.

즉, 거기에 뭔가 발견할 것이 있다는 가정 하에 디지털 네이티브를 분석하고 이해하려는 노력에 많은 관심과 집중적인 연구가 이루어져 왔습니다. 동일한 종류의 분석이 의심할 여지 없이 AI 원주민을 주목하는 쪽으로 옮겨갈 것입니다.

아마도 우리 모두가 거의 동의할 수 있는 한 가지 측면은 AI가 풍부한 환경에서 자란 사람들이 AI에 대해 어느 정도 정통할 것이라는 점입니다. 우리는 그들을 AI 원주민으로 분류하지 않을 수도 있습니다. 능력과 인기가 크게 높아진 AI 시대에 어쩌면 그들은 살아 있고 존재한다고 말할 수도 있습니다.

AI의 세계에 완전히 몰입한 사람들은 인류를 어디로 데려갈 것인가?

조지 패튼(George Patton) 장군은 리더십에 관해 다음과 같이 단호하게 선언했습니다. “나를 인도하고, 따르거나, 아니면 내 길에서 비키십시오.” 우리는 이들 AI 원주민들이 어떤 길을 갈지 적극적으로 고민해볼 수 있다. 미래는 AI 원주민에 의해 결정될 것입니다. 비록 우리가 그들을 특정 별명으로 언급하지 않더라도 말입니다.

AI 원주민 여러분, 정중하게 묻습니다. 우리를 어디로 데려가시겠습니까?