인공지능(AI)의 장단점 알아보자

 

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1) 인공지능의 장점 

자동화

공장이나 위험한 작업이 필요한 곳에서 인공지능을 적용하면 교육받은 그대로 수행하는 인공지능이 일을 처리하기 때문에 힘들고 어려운 일을 대신 처리해주는 역할을 한다. 기업의 입장에서는 대규모의 작업도 빠르게 처리하여 저비용, 고효율로 일을 처리 할 수 있다.

이러한 자동화로 비전문가가 하는 작업보다 좋은 결과를 낼 수 있어 전문가와 비전문가의 격차를 줄여주는 효과를 낳을 수 있다.

 

사람의 실수 감소

데이터 처리, 분석, 제조 조립 작업에서 수동 오류를 없앨 수 있음

 

반복적인 작업 제거

인공지능을 사용하면 반복적인 작업을 수행할 수 있어 인적 자본이 더욱 중요한 문제에 집중할 수 있음

 

빠르고 정확함

인공지능은 인간보다 더 많은 정보를 더 빠르게 처리하여 사람이 놓칠 수 있는 데이터의 패턴을 찾고 관련성을 발견함

의료 분야에서는 딥러닝, 이미지 분류, 개체 인식 등 인공지능(AI) 기술들을 MRI 이미지 분석을 활용하고 있으며 숙련된
방사선 기술자 만큼이나 정확한 결과를 얻고 있음

 

무한대의 가용성

휴식없이 할당된 작업을 지속적으로 처리할 수 있음

 

기존 제품에 지능을 더함

Siri가 Apple의 신제품에 새로운 기능으로 추가된 것처럼 이미 사용 중인 제품에 인공지능(AI) 기능을 탑재해 제품
개선이 이루어질 것

 

2) 인공지능의 단점 & 문제점

윤리적인 문제

자율주행차가 갑자기 도로에 뛰어든 사람과 충돌을 앞두고 인명 손실이 불가피하다면 운전자를 살려야 할까?

보행자를 살려야 할까? AI가 다수를 살리기 위해 소수를 희생할지, 생명의 경중을 어떻게 판단할지 등에 대한

기준은 풀어야 할 과제

 

이미지출처: 채널Who-자율주행차 인공지능은 '살인프로그램'일까, '안전프로그램'일까

윤리적인 문제 외에도 기업들의 과장된 광고

완전자율주행처럼 과대 광고한 테슬라, 단순한 기능을 최첨단 장치로 둔갑시킨 마케팅 상술, 완전자율주행은 전형적인 과장광고 2022년 현재 테슬라의 자율주행 기술은 레벨2 수준

<자율주행 단계>

0단계: 일반차량(자율주행 없음)

1단계: 운전 보조 기능

2단계: 부분 자율주행 (크루즈 컨트롤, 차선유지보조시스템, 긴급제동보조시스템)

3단계: 조건부 자율주행

4단계: 고도 자율주행

5단계: 완전 자율주행

 

웨이모(구글)	애플	테슬라	현대차	GM/크루즈
4단계 개발 중	4단계 개발 중	2단계 판매 중 3단계 이상 개발 준비 중	2,3단계 출시 준비 중	2단계 판매 중 4단계 기술 개발 서비스 준비 중

 

레벨3부터 자동차가 기본적으로 주행을 맡게 되는데 그에 따른 사고 책임도 제조사에 전가될 수 있어 전 세계 어떤 자동차 메이커도 레벨3을 시판하지 않는 이유

설령 자율주행기술이 개발되더라도 기술 구현이 가능한 인프라를 조성하는데 많은 시간이 걸릴 여지가 큼

 

막대한 비용과 시간의 문제

인공지능 개발비용은 규모, 학습데이터의 양, 목적에 따라 시간과 비용은 천차만별 제조업에서 특수한 목적을

목적으로 인공지능을 만드는 경우 수백억 이상의 비용이 발생.

개발 이후에도 유지보수를 위한 추가 비용이 지속적으로 증가할 가능성이 높음

 

일자리 감소

인공지능으로 인해 기존 노동시장의 일자리가 감소할 것으로 예측

자동화 위험이 가장 높은 직업은 통신서비스판매원, 텔레마케터, 회계사, 제조, 산업분야 직종으로 분류

 

개인정보 침해

인공지능은 방대한 데이터를 수집하여 만들어지기 때문에 나의 데이터 이용에 대한 동의를 해야 하며 그 데이터들은 계속 데이터베이스화되어 외부 유출 문제나 프라이버시 침해 문제가 발생할 수 있다.

그렇기 때문에 AI의 목적으로 개인정보를 활용할 경우에는, 미리 해당 개인에게 명확하고 상세한 설명과 고지를 하고 동의를 구하여야 한다.

 

출처: 중앙행정기관인 개인정보보호위원회, 매일경제

 

딥페이크 확산

최근 유튜브를 통해 배포되는 영상 중에서 딥페이크를 활용한 영상들이 자주 보인다.

이들은 단순히 재미와 유머를 목적으로 하는 예도 있지만, 정치·사회 영역에서 가짜 뉴스를 퍼트려 혼란을 유발하거나,

특정 인물을 콘텐츠로 활용하여 음해하는 등 심각한 부작 용을 초래한다.

이를 막기 위해 딥페이크 영상을 감별하기 위한 연구가 진행 중이다..

 

 

 

 

https://imvip.tistory.com/282

인공지능(AI), 머신러닝, 딥러닝 차이와 분야별 활용 예시