목차 AI윤리4 AI의 기회와 도전 과제, 24년을 돌아보고 25년을 전망 AI는 이제 단순한 기술이 아니라, 기업 경영, 개인 생산성, 그리고 산업 혁신을 이끄는 핵심 도구로 자리 잡았다.하지만 AI가 모든 문제를 해결해 주는 만능 해결책일까?AI 확산의 배경과 기회, 그리고 해결해야 할 과제까지 고민할 것이 많다.린 우(Wharton OID 부교수)의 분석을 바탕으로 2024년 AI의 현황과 올해 2025년 전망을 살펴보자.📌 목차AI 폭발적 성장의 배경AI와 노동·업무 프로세스 변화AI의 한계와 주의 사항AI와 혁신의 상호작용AI의 위험 요소와 미래 전망결론1. 2024년, AI 폭발적 성장의 배경AI가 왜 이렇게 빠르게 확산되고 있을까?1️⃣ 광범위한 도입✅ 대기업뿐 아니라 중소기업, 스타트업까지 AI 활용 전략 수립✅ AI가 ‘검색 광고’처럼 대중화되면서, 특정 기술.. 2025. 3. 3. AI의 책임감과 공정성을 높이는 방법 AI는 단순한 기술적 유행이 아니라, 이미 우리의 직장과 일상 속에서 중요한 의사결정을 내리는 역할을 하고 있다. 대출 승인, 채용 평가, 이미지 생성, 텍스트 자동 작성 등 다양한 분야에서 AI가 활용되고 있지만, 그만큼 책임감 있고 공정한 방식으로 AI를 개발·운영하는 것이 필수적이다.📌 버지니아텍(Virginia Tech)의 브로데릭 터너(Dr. Broderick Turner) 교수와 RA AI Audit의 카림 가넴(Dr. Kareem Ghanem) 교수는 AI의 편향을 줄이고, 더욱 포용적인 결과를 만들기 위해 기업과 개인이 어떤 노력을 기울여야 하는지 논의했다.📌 목차왜 책임 있는 AI가 중요한가?AI 공정성의 주요 과제공정하고 책임 있는 AI를 위한 해결책조직·기업에서의 실천 방안우리가 .. 2025. 3. 2. AI 이미지 생성의 편향 문제, 어떻게 해결할 수 있을까? AI 기반 텍스트-이미지 생성기를 사용할 때, 특정 직업이나 역할에 대한 편향된 이미지가 나타나는 경우가 많다.예를 들어, “컴퓨터 프로그래머”를 입력하면 젊은 백인 남성이 주로 등장하고, “어린이집 교사”를 입력하면 대부분 여성으로 표현된다.이러한 AI의 편향(bias)은 단순한 오류가 아니라, AI가 학습한 데이터에 내재된 사회적 고정관념이 반영된 결과다.이를 해결하기 위해, 와튼스쿨의 카틱 호사나가르(Kartik Hosanagar) 교수와 푸슈카르 슈클라(Pushkar Shukla) 연구원이 개발 중인 TIBET(Text to Image Bias Evaluation Tool) 툴이 주목받고 있다. 1. AI 이미지 생성기의 편향, 왜 문제가 될까?① AI가 특정 집단만 대표할 때“컴퓨터 프로그래머”.. 2025. 2. 26. AI 윤리와 책임: 와튼 "책임있는 AI" Lab의 비전 📌 AI의 책임 있는 발전을 위한 필수 전략최근 Wharton 경영대학원에서 Accountable AI Lab이 출범했다. 이 연구소는 AI 기술의 빠른 발전 속에서 책임감 있고 윤리적인 AI 개발 및 활용을 촉진하는 것을 목표로 한다.Wharton의 Kevin Warbach 교수는 AI가 가져올 엄청난 가능성을 인정하면서도, 그에 따른 위험과 사회적 영향까지 고려해야 한다고 강조했다. 이 블로그에서는 책임 있는 AI(Accountable AI)의 개념과 기업이 이를 어떻게 적용할 수 있는지 살펴본다. 🚀1️⃣ Accountable AI란 무엇인가?AI는 혁신적인 기술로 많은 가치를 창출할 수 있지만, 동시에 윤리적·법적 문제를 일으킬 수도 있다.📌 Accountable AI의 핵심 개념✅ AI의 .. 2025. 2. 22. 이전 1 다음
