유럽연합의 인공지능 백서에 관한 고찰

김진우 ( Kim¸ Chinwoo ) 한국외국어대학교 법학연구소 2020 외법논집 Vol.44 No.4

유럽연합(EU) 집행위원회는 2020. 2. 19. 「인공지능, 사물인터넷 및 로봇 공학이 안전 및 책임 문제에 미치는 영향에 관한 보고서」, 「인공지능 백서」 및 「유럽 데이터 전략」을 발표하고 EU의 디지털미래에 대한 포괄적인 논의를 시작하였다. 집행위원회는 디지털화 및 인공지능의 발전과 관련하여 EU를 독립적인 글로벌 개척자로 자리매김하고자 한다. 인공지능의 규제와 이와 밀접한 관련이 있는 데이터 경제가 여기서 핵심적인 역할을 한다. 집행위원회의 핵심적 관심사는 인공지능이 EU에서 더 널리 사용될 수 있도록 하는 연결고리로 사용하기 위하여 ‘우수 생태계’와 ‘신뢰 생태계’를 구축하겠다는 것이다. 집행위원회는 인간 중심의 접근방식을 EU 법적 틀의 핵심 원칙으로 삼겠다고 한다. 또한 집행위원회는 과잉규제의 위험을 최소화하기 위하여 위험기반 접근방식을 제안하였다. 새로운 규율은 고위험 인공지능에만 적용된다고 한다. 나아가 집행위원회는 고위험 인공지능 시스템과 관련하여 사전 적합성 평가와 같은 해결책을 제안하였다. 인공지능의 규율에 관한 법안을 빠르면 2021년 1/4분기에 제시하겠다고 한다. 그 법안이 입법화되면 EU에서 인공지능 시스템이 탑재된 제품이나 인공지능관련 서비스를 제공하고자 하는 우리 기업에도 직접 적용될 뿐만 아니라 우리 법제도의 설계에도 상당한 영향을 미칠 수 있으므로 그것의 기초를 이룰 백서의 내용을 분석 및 평가함으로써 인공지능 관련 EU 법적 틀의 얼개를 미리 가늠해보는 것은 유의미한 작업이라고 할 것이다. 백서에는 규제 및 책임 측면에서 현재보다 더 엄격한 요구사항이 등장하고 있으며, 이것이 기존의 법규를 개정하는 방식에 의하거나 심지어 완전히 새로운 입법에 반영된다면 인공지능 분야에서 활동하는 사업체에 현저한 영향을 미칠 것이다. 집행위원회는 인공지능의 개발 및 적용에서 기본권적 가치와 그밖에 EU가 추구하는 가치에 큰 의미를 부여한다. 법적으로 확실한 규제 틀은 인공지능 기술을 혁신하고 보급하는 데 필수적이라고 할 것이다. 집행위원회는 이러한 법적 틀의 마련을 인공지능에 관한 글로벌 규범 설정자로 역할을 할 수 있는 기회로 여기고 있다. 인공지능 개념은 기술적 진전을 반영할 수 있도록 유연해야 하지만, 다른 한편으로 법적 안정성을 보장할 수 있을 만큼 충분히 정확해야 한다. 인공지능 개념이법적 의미를 갖기 위해서는 법적 구성요건이 명시되고 구체화되어야 한다. 책임과 관련하여 EU 관련 법령발안권을 가지는 집행위원회가 인공지능에 대하여 새로운 입법을 할 것인지 아니면 기존의 법규를 개정하는 데 그칠 것인지는 지켜보아야 한다. 백서는 비록 구체적인 법안이 아닌 ‘정책적 옵션’의 제시로 그치고 있지만, 인공지능의 규제를 유럽 차원의 핵심 입법 프로젝트의 하나로 만들었고 이를 기반으로 법안이 만들어질 것이라는 점에 의의가 있다. European Commission took a clear stance on AI; foster the uptake of AI technologies, underpinned by what it calls ‘an ecosystem of excellence’, while also ensuring their compliance with to European ethical norms, legal requirements and social values, ‘an ecosystem of trust’. While the Whitepaper on AI of the European Commission does not propose legislation yet, it announces some bold legislative measures, that will likely materialize by the end of 2020 or by the beginning of 2021. There has been a demand for a common approach to address such concerns, in order to give citizens and corporations enough trust in using (and investing in) AI systems, while also avoiding the market fragmentation that would limit the scale of development throughout Europe. In addition to some improvements to the liability regime, the EU Commission proposes to opt for a risk-based approach, to make proportional regulatory intervention in order to address mainly “high-risk” AI applications. According to the Commission, high-risk AI would need to comply with requirements regarding robustness, accuracy and reproducibility, data governance, accountability, transparency and human oversight. A truly eye-catching announcement is the idea of putting in place prior conformity assessments for high-risk AI that would need to go through rigorous testing and validation before entering the EU internal market. The Commission explicitly mentions that this obligation will apply to all actors irrespective of their location. The conformity assessment would apply to Facebook’s AI applications as well if they were to be deployed in Europe. The White Paper is the European Commission’s first concrete attempt at discussing AI policy beyond the high-level statements of previous Communications. While the ideas of the Commission need further elaboration and depth, the true the leap forward would be not only to focus on “Trustworthy AI made in Europe” as an alternative to AI made by the existing tech giants, but to promote trustworthy AI as a competitive advantage and incentivize and invest in the institutions, research and frameworks that can set this new AI playing field.

인공지능 시대와 과학교육 : 인공지능의 자율성과 관계성을 중심으로

김형욱(Kim, Hyunguk) 한국열린교육학회 2021 열린교육연구 Vol.29 No.6

4차 산업혁명 시대는 세상을 급속도로 변화시키고 그 속도도 한층 빨라지게 만들었다. 이러한 변화는 우리 생활을 편리하게 만들었지만 인공지능이라는 새로운 존재와 함께 공존하게 됨을 의미한다. 그간 과학교육은 시대의 요구를 반영하며 다양한 방식으로 변모해 왔다. 하지만 네트워크의 폭발적 성장과 비인간적 존재와의 역동적인 연결 상황이 주는 과학교육의 전체적인 지향점을 제시한 연구는 없었다. 따라서 본 연구는 인공지능 시대의 과학교육이 나아가야 할 방향과 시사점을 인공지능의 자율성과 관계성을 중심으로 조명하고자 한 연구이다. 연구 결과, 인공지능의 자율성의 수준은 인간과 비교할 때 준자율적 수준인 것으로 나타났다. 이는 빅데이터에 대한 처리 속도가 매우 빨라져 과학교육적인 측면에서 이용할 수 있는 정보의 양은 많아지고 질은 높아지지만, 데이터 이용상에 발생할 수 있는 오류 문제와 유연한 문제해결을 위한 통찰력에는 한계점이 있음을 의미한다. 따라서 교사의 역할은 단지 데이터만을 위한 인공지능의 도구적 활용을 넘어선 빅데이터 기반의 지식의 상생적 매개자 역할이 되어야 한다. 또한, 현재 과학교육에서 강조하고 있는 문제해결 역량에 인간의 감성적 가치 요소가 포함된 새로운 개념의 핵심역량을 제시해야 할 것이다. 인공지능과의 관계성 측면에서는 근대적인 이분법적 사고를 지양하고 상호작용 중심의 현대적인 관점을 초월하여 좀 더 유기적인 관계 개념인 시스템적 관점을 지향해야 한다. 또한, 인공지능이 가지고 있는 표현의 편리성과 유연성은 창의성의 다원주의적 해석이 가능하게 하며, 집단 창의성 발현에 다양성을 추구할 수 있다. 그리고 인공지능과의 학습공동체 조직으로 인한 적응적 교수환경 조성 및 인지적 자원의 공유가 새로운 과학 학습의 개념을 보여줄 것이다. 본 연구를 토대로 짧아진 기술 발전 주기와 인공지능 시대에 필요한 과학교육의 방향을 제시하고 올바른 인재상을 도출하여 다가오는 새로운 시대를 현명하게 준비하는 척도가 되기를 기대하는 바이다. The era of the 4th Industrial Revolution has rapidly changed the world and further accelerated the pace at which this has taken place. Such a change has made our lives more convenient, but it means coexistence with new beings. Science education has hitherto transformed in a variety of ways by reflecting the demands of this new era. However, no studies have offered an overall point of direction for science education provided by a dynamic situation of connection between the explosive growth of networks and nonhuman beings. Therefore, the present study attempted to shed light on the direction and implications of science education in the era of artificial intelligence with a focus on the autonomy and relatedness of artificial intelligence. The results of the study indicated a semi-autonomous level of autonomy for artificial intelligence when compared to humans. This means there are limitations with regard to insights into error issues that can occur in data use and their resolution. With that said the huge increase in processing speed for big data has improved the quality and the amount of information available from an aspect of science education. Therefore, Transcending the instrumental use of artificial intelligence simply for data collection, the role of the teacher is to serve as a mediator for coexistence with regard to big data-based knowledge. Furthermore, it must offer a new concept of core competencies, which adds human emotional value elements to a problem-solving competency emphasized by science education. From an aspect of relatedness with artificial intelligence, it must avoid modern binary thinking and transcend the interaction-based contemporary perspective, with an aim at a more organic relationship concept―a systematic perspective. Furthermore, the convenience and flexibility of expression possessed by artificial intelligence enables a pluralistic interpretation of creativity and the pursuit of diversity in manifestations of group creativity. In addition, the building of an adaptive teaching environment and the sharing of cognitive resources, as a result of organizing learning communities with artificial intelligence, will show a new concept of science learning. The present study is expected to serve as a scale for wisely preparing for the approaching new era by presenting a direction for a science education necessary to a shortened cycle of technological advancement and the era of artificial intelligence and subsequently by producing the right model of talent.

4차 산업혁명의 기술혁신 인공지능의 현재 동향과 미래 발전 방향

우매리(Mary Wu) 영남신학대학교 2023 신학과 목회 Vol.60 No.-

This paper analyzes the development and problems of artificial intelligence technology, a key technology in the era of the 4th industrial revolution, and appeals how to prepare for the upcoming artificial intelligence environment in the future. The times in which we live are making very rapid technological progress, and the pace of that development will accelerate further. Artificial intelligence is already a large part of our real life. Whether we prepare for the world to come with an open mind on the utility, value, and social change of artificial intelligence technology, or reject this environment with fear of the unimaginable future predictions that artificial intelligence technology will bring, it is clear that artificial intelligence technology will become a real-life environment in the near future. If so, it is clear that the future artificial intelligence environment, which futurists and artificial intelligence experts talk about, may not be understandable at the present time, but it is clearly time to prepare for the future to come. It is necessary to analyze the problems of artificial intelligence technology well to establish binding standards around the world so that artificial intelligence technology does not overwhelm humans, and to set directions so that artificial intelligence technology development contributes to human happiness and prosperity through a global organization with coercion, and does not disturb the providence of creation. In order for artificial intelligence technology to achieve its goals, it should be made at a time when it is not too late to regulate technology development for dangerous technology development that does not fit human intentions, and it is thought that consistent and legally binding measures should be taken worldwide by comprehensively reviewing the effectiveness and risks of artificial intelligence applied in each field.

인공지능사업 참여기업의 연구개발 활동 특성에 관한 연구: 기술 확보 방식과 기업성과에 미치는 영향을 중심으로

허정,최무이,여찬구 한국경영컨설팅학회 2021 경영컨설팅연구 Vol.21 No.4

Recently, the global market growth rate of the artificial intelligence industry is showing a sharp rise. Not only Korea, but also major countries around the world regard artificial intelligence as a key growth engine for future industries, and are making competitive efforts to secure technology, talent, R&D, and legal and institutional infrastructure that can revitalize the artificial intelligence industry. On the other hand, since artificial intelligence became an academic topic, there have been many user-related studies on artificial intelligence technology and products using it, but studies that confirmed the characteristics at the industrial level targeting specialized companies are rare. This study examined the effects of AI R&D activities on business performance of companies participating in domestic AI projects. The purpose of this study is to check how the method of technology acquisition differs according to the stage of artificial intelligence commercialization of a company, and to determine the effect of whether running artificial intelligence as a main business will moderate the effect of R&D expenses on business performance. For this purpose, chi-square test and bootstrapping analysis on moderation effect were performed on 271 companies that were confirmed to be conducting artificial intelligence business in Korea as of 2019. As a result of the analysis, it was confirmed that the proportion of joint research in the R&D stage was relatively higher than in the planning stage, where self-development was the main technology, and that there was a lot of technology acquisition through external introduction in the final profit creation stage. In addition, it was found that R&D expenses had a greater impact on business performance in companies that were not the main business than those in which artificial intelligence was the main business. The main policy implications of the study are that government support is required to utilize technology acquisition according to the commercialization level of companies participating in the AI ​​business, and that manufacturing companies rather than the companies whose main business are AI. It can be said that industry-level performance can be achieved more quickly by inducing and supporting investment in R&D activities for companies within the infrastructure convergence industry. 최근 인공지능산업의 글로벌 시장성장률은 가파르게 상승하는 모습을 보인다. 우리나라뿐만 아니라 세계 주요국들은 인공지능을 미래 산업의 핵심 성장동력으로 간주하고 인공지능 산업을 활성화할 수 있는 기술, 인재, 연구개발, 법·제도 인프라 확보를 위해 경쟁적으로 노력하고 있다. 반면 인공지능이 학문적인 화두가 된 이후 인공지능 기술 및 이를 활용한 제품에 대한 사용자 관련 연구는 많았으나 전문기업을 대상으로 산업 차원에서 특성을 확인한 연구는 드물다. 본 연구는 국내 인공지능 사업에 참여하고 있는 기업을 대상으로 인공지능 연구개발 활동이 기업의 경영성과에 미치는 영향을 살펴보았다. 본 연구의 목적은 기업의 인공지능 사업화 단계에 따라 기술 확보 방식이 어떻게 상이하며, 인공지능을 주 사업으로 영위하는지가 연구개발비가 사업성과에 미치는 영향을 조절할 것인지의 효과를 확인하는 데 있다. 이를 위해 2019년 기준 국내에서 인공지능 사업을 영위하는 것으로 확인된 271개 기업을 대상으로 교차분석과 조절 효과 분석을 수행하였다. 분석 결과, 기획 단계에서는 자체 개발이 주된 기술 확보인 것에 비해 연구개발 단계에서 공동연구 비중이 상대적으로 높아지며 최종 수익 창출 단계에서도 외부 도입을 통한 기술 확보가 많은 것으로 확인되었다. 또한, 인공지능이 주 사업인 기업에 비해 주 사업이 아닌 기업에서 연구개발비용이 사업성과에 미치는 영향이 더 큰 것으로 나타났다. 본 연구 결과의 주요 정책적 시사점은 인공지능 사업에 참여하는 주요 기업들의 사업화 수준에 따라 기술 확보를 위해 차별화된 정책 지원을 필요로 하다는 점과 인공지능 사업이 주 사업인 기업에 비해 주 사업이 아닌 제조 기반 융합산업 내 기업을 대상으로 연구개발 활동에 투자를 유도하고 지원함으로써 산업 차원의 성과를 좀 더 빠르게 달성할 수 있다는 점이라고 할 수 있다.

AI활용교육에 대한 중등 수학교사의 인식 분석

유여경(Yeo Kyung Yoo),정제영(Jae Young Chung) 학습자중심교과교육학회 2024 학습자중심교과교육연구 Vol.24 No.2

Objectives The purpose of this study is to determine the level of awareness of secondary school mathematics teachers on the use of AI in mathematics education and the use of AI in various stages of lesson design. Methods A survey was conducted among 126 math teachers working in secondary schools. To analyze the survey results, the frequency, mean value, and standard deviation of each question were analyzed. In addition, in-dependent samples t-test and one-way analysis of variance were conducted to check the significance of differ-ences in respondents' characteristics as needed. Results The main findings of the study are as follows First, the results of the chi-square test were used to de-termine the statistical significance of whether the respondents had experience in teaching using A.I. Second, the chi-square test was used to determine whether the respondents had experience in teaching using A.I. The results showed that there were statistically significant differences in age and teaching experience, and the higher the age and teaching experience, the more teachers who had experience in teaching using A.I.. Third, the items that mathematics teachers expect more help from A.I. in lesson design are “diagnosing various learning problems by visualizing learner data (M=4.47),” “analyzing learning data such as learners' learning styles and learning patterns (M=4.4),” and “providing learning materials to overcome learning deficiencies (M=4.37)”. Fourth, when analyzing the perceptions of using AI in each stage of lesson design according to individual characteristics, the female mean (M=4.16) of ‘lesson design and development stage’ was higher than the male mean (M=3.88), and the difference was statistically significant. Conclusions Based on the results of the analysis, the following implications can be drawn for school math classes and lesson design activities. First, it is necessary to develop the professionalism of secondary math teachers so that math education using AI can be introduced and actively applied in the school field. Second, it is necessary to develop and disseminate teaching materials utilizing AI so that math education using AI can be activated. Third, research on AI-based math teaching and learning platforms is needed so that AI can be utilized in each stage of lesson design. Fourth, research and development of automatic grading systems utilizing AI technology should be conducted to support math education. 목적 본 연구는 중등 수학교사의 인공지능을 활용한 수학교육에 대한 인식 수준과 수업설계의 각 단계에서 인공지능의 활용에 대한 인식 수준을 파악하는데 목적이 있다. 방법 이를 위하여 중·고등학교에 재직 중인 수학교사 126명을 대상으로 설문조사를 실시하였다. 그리고 설문 결과를 분석하기 위해 각 문항의 빈도, 평균값과 표준편차를 분석하였다. 또한 필요에 따라 응답자의 특성별 차이를 확인하기 위해 독립표본 t-검정과 일원배치 분산분석을 실시하여 유의성을 확인하였다. 결과 주요 연구 결과는 다음과 같다. 첫째, 수학교사는 인공지능 활용 수업의 필요성에 대해 긍정적으로 인식하고 있는 것으로 나타났다. 둘째, 개인별 특성에 따른 인공지능 활용 수업 경험 여부의 통계적 유의성 여부를 판단하기 위해 카이제곱 검정을 실시한 결과에 따르면 연령대와 교직 경력에서 통계적으로 유의한 차이가 나타났으며 연령대와 교직 경력이 높을수록 인공지능을 활용한 수업을 실시한 경험이 있는 교사가 많은 것으로 나타났다. 셋째, 수학교사가 수업설계에서 있어서 인공지능의 도움을 더 많이 기대하는 항목으로는 ‘학습자 데이터를 시각화하여 다양한 학습 문제 진단(M=4.47)’, ‘학습자의 학습 양식, 학습 패턴 등 학습 데이터 분석(M=4.4)’, ‘학습결손 극복을 위한 학습자료 제공(M=4.37)’인 것으로 나타났다. 넷째, 개인별 특성에 따라 수업설계의 각 단계에서의 인공지능 활용에 대한 인식을 분석한 결과, ‘수업설계 및 개발 단계’의 여자 평균(M=4.16)이 남자 평균(M=3.88)에 비해 높게 나타났으며 통계적으로 유의한 차이가 나타났다. 결론 분석 결과를 바탕으로 학교 수학 수업 및 수업설계 활동에 다음과 같은 시사점을 얻을 수 있다. 첫째, 인공지능을 활용한 수학교육이 학교 현장에 도입되고 활발하게 적용될 수 있도록 중등 수학교사의 전문성을 신장시킬 수 있는 교육이 필요하다. 둘째, 인공지능을 활용한 수학교육이 활성화될 수 있도록 인공지능 활용 수업자료 개발 및 보급이 필요하다. 셋째, 수업설계의 각 단계에서 인공지능이 활용될 수 있도록 인공지능 기반 수학 교수·학습 플랫폼에 대한 연구가 필요하다. 넷째, 인공지능 기술을 활용한 자동 채점 시스템을 연구 및 개발하여 수학교육 지원에 활용해야 한다.

초등 인공지능교육 프로그램 개발에 관한 연구 -‘트랜스휴먼’과 ‘미래직업탐색’을 중심으로-

김재웅(Kim Jae-woong),이문형(Lee Moon-hyung) 한국만화애니메이션학회 2021 만화애니메이션연구 Vol.- No.64

코로나19의 세계적 팬데믹(pandemic)현상은 전통적으로 진행되어온 교육환경에 새로운 변화를 가져왔다. 교육계의 비대먄 문화와 온라인 시장이 확대되는 뉴 노멀 시대로 진입하여 미래 교육의 새로운 질서를 만들어내고 있다. 그 중심에는 인공지능 관련 기술들이 자리 잡고 있으나, 현재 국내의 인공지능 교육은 주로 SW 교육을 중심으로 진행되고 있어 AI 발달로 인한 사회 변화의 탐색과 윤리적 문제를 다루는 교육적 관심은 부족하다. 인공지능 기술로 야기되는 사회현상을 이해하고, 그에 대응하기 위해서는 인공지능과의 문제를 사회적 맥락과 함께 학습해야 한다. 따라서, 본 연구는 국내 교육환경에 적합한 교재 구성과 교육프로그램 연구를 하기 위해 선행연구 조사와 문헌 연구를 통해 인공지능 교육 사례를 분석하였으며, 온·오프라인에서 활용이 가능한 인공지능 교재 구성과 교육프로그램을 주로 연구하였다. 특히 현재 국내 초등 교육과정에서 인공지능 교육이 별도의 교과나 단원이 개설되어 적용되고 있지 않은 점을 고려하여 교재 구성은 이론과 실습으로 분리하였다. 이론에서는 학생 스스로 일상생활에서 AI 기술로 인한 사례를 탐색하고 변화하는 사회현상을 이해하는 것에 목적을 두었으며, 실습에서는 게이미피케이션(Gamification)을 접목하여서 활동을 통한 SW 교육을 진행하고자 한다. 또한, 인공지능 관련 세계 주요 국가의 AI 교육프로그램을 분석하여 국내 인공지능 교육의 방향 제시에 도움이 되고자 했다. 중국, 미국, 핀란드를 참고사례로 분석하였는데, 코딩교육은 중국, 로봇 활용 교육은 미국, 온라인 플랫폼 활용 교육은 핀란드를 참고하였다. 교재 내용은 서로 연결되어 유기적 사고를 할 수 있도록 하였으며, 활동을 통해 로봇을 접하면서 인공지능 기술의 원리와 구조를 습득하는 것에 초점을 두고자 했다. 궁극적으로는 단순히 기술을 활용하는 것이 아닌 기술에 따른 사회현상과 상호작용을 이해하고, 도구의 올바른 사용을 할 수 있는 창의적인 융·복합 역량 증진에 초점을 두고 있다. 본 연구가 국내 초등 인공지능 교육의 방향 제시에 도움이 되고자 한다. The global phenomenon of coronavirus 19 has brought about a new change in the traditional educational environment. It is entering the New Normal era, where the untact culture and online market of education are expanding, creating a new order for future education. Artificial intelligence-related technologies are at the center of it, but artificial intelligence education in Korea is currently centered mainly on SW education, which lacks educational interest in exploring social changes and dealing with ethical issues caused by AI development. To understand and respond to the social phenomena caused by artificial intelligence technology, the problem with artificial intelligence must be learned along with the social context. Therefore, this study analyzed artificial intelligence education cases through prior research and literature research to study teaching materials suitable for the domestic educational environment, and mainly studied artificial intelligence education programs that can be used online and offline were mainly. In particular, the composition of textbooks was divided into theory and practice considering that AI education is not currently applied to a separate curriculum or unit in the domestic elementary education process. In theory, the purpose of the study was to explore cases caused by AI technology in everyday life and to understand the changing social phenomenon. In practice, we intend to conduct SW education through activities by combining gamification. In addition, by analyzing AI education programs in major countries in the world related to artificial intelligence, was intended to help suggest the direction of domestic artificial intelligence education. China, the United States, and Finland were analyzed as reference cases, concerning China for coding education, the United States for robot use education, and Finland for online platform use education. The contents of the textbook are connected to enable organic thinking, and to focus on learning the principles and structures of artificial intelligence technology while interacting with robots through activities. Ultimately, rather than simply using technology, it focuses on understanding social phenomena and interactions according to technology and enhancing creative convergence capabilities to use tools correctly. This study is intended to help suggest the direction of artificial intelligence education for elementary schools in Korea.

인공지능 사전경험 무시 현상과 수용에 관한 연구: AI Effect를 중심으로

이정선 한국디지털정책학회 2022 디지털융복합연구 Vol.20 No.3

Artificial intelligence is applied not only to the daily life of individuals but also to all industries, and it is no wonder that the age of artificial intelligence has arrived. Therefore it is important to understand the factors that influence the acceptance of AI. This study analyzes whether "AI Effect“ which recognizes that commercialized or familiar artificial intelligence is no longer artificial intelligence, affects the acceptance of artificial intelligence and proposes an acceptance plan based on the results. Two experiments were conducted. The first experiment was conducted on 105 adults in the result it was found that 32.4% (34 people) had AI Effect, AI Effect existed in 43.6% (24 people) of women and 20% (10 people) of men, that is, the proportion of AI Effect exsitence in women is about twice as high.and AI Effect exists when the level of AI knowledge is low. The second experiment was conducted 240 adults and 85 participants with AI Effect were selected. We found the group that recognized experience of AI accepted AI more actively. Understanding of AI Effect is expected to suggest companies’ views in order to enhance AI capabilities and acceptance. In addition, future studies are expected on considering individual differences or related to acceptance attitudes. 인공지능은 개인의 일상생활뿐 아니라 전 산업 분야에 적용되며 인공지능 시대라 해도 과언이 아닌 시기가 도래하였다. 그러므로 인공지능 수용에 영향을 주는 요인 파악은 중요하다. 본 연구는 상용화되거나 익숙해진 인공지능은 더는 인공지능이라 인식하지 못하는 AI Effect 현상으로 인공지능 사전경험이 무시되었을 때 인공지능 수용에 어떠한 영향을 미치는지를 분석하였다. 이를 위해 두 번의 실험을 수행하였다. 105명의 성인을 대상으로 한 첫 번째 실험 결과는 실험 대상자 중 32.4%(34명)가 AI Effect가 존재하였고, 이 중 여성이 43.6%(24명), 남성은 20%(10명)가 AI Effect가 존재하는 것을 나타나 여성이 약 2배 정도 높았고, 인공지능 지식 정도가 낮을수록 AI Effect가 존재하는 것으로 나타났다. 두 번째 실험 결과는 성인 240명의 참가자 중 AI Effect가 존재하는 85명만이 대상이었고, 인공지능 경험 인지는 인공지능을 적극적으로 수용하게 하는 것으로 나타났다. 본 연구를 통한 AI Effect 이해는 기업에 인공지능의 적극적 수용방안 설정에 도움을 줄 수 있을 것이라 기대된다. 더불어 사용자의 개인 차이와 AI Effect의 관계 규명, AI Effect가 다양한 수용 태도에 미치는 영향 등을 고려한 연구로의 확장을 기대한다.

소비자의 독특성 추구 성향이 인공지능 내비게이션의 선호에 미치는 영향

김경진 한국콘텐츠산업학회 2021 콘텐츠와 산업 Vol.3 No.3

인공지능 내비게이션 상품이 기존 상품보다 정확하거나 효율적일 수 있지만 운전자들은 인공지능보다 인간 서비스를 선호한다. 또한 인공지능이 다소 기계적이 고 둔감하지만, 인간 전문가보다 인공지능이 개인의 고유한 요구에 대해서 더 이해하기 어려울 것이라는 운전자들의 고정관념의 영향이 크다. 이는 인공지능이 개 인의 고유성보다는 보편성, 집단 평균과 관련된 빅데이터의 통계 분석을 기반으로 하기 때문이다. 본 연구는 지리적 특성이 고유할 경우 인공지능 내비게이션이 비 우호적인지 여부를 탐구하기로 했다. 또한 이러한 효과가 개별 운전자의 고유성과 어떻게 상호작용하는지 확인하고자 했다. 개인의 고유성처럼 지역의 고유성이 인공지능 내비게이션 선호도에 부정적인 영향을 미친다면 그 이유도 함께 고려할 예정이다. 연구 1은 자가운전 맥락에서 운전자들이 다른 운전자들에 비해 내비게이션 이용에서 인공지능보다 인간 전문가와 만나는 것을 선호한다고 밝혔다. 남들보다 고 유성을 더 많이 인식한다는 이론에 비춰볼 때 전문가들이 인공지능보다 개인의 고유성을 더 잘 이해할 것이라는 기대감이 반영된 결과다. 이 논리는 중재변수 테스 트를 통해 뒷받침되었다. 연구 2에서는 독특함을 추구하는 경향이 높은 소비자들이 내비게이션 이용에서 인공지능보다 전문가의 서비스를 선호했다. 이러한 경향 은 독특한 느낌이 덜 한 지역(=미국)보다 독특한 느낌의 지역(=몽골)에서 더 두드러졌다. 반면에 독특함을 추구하는 경향이 낮은 운전자들은 이러한 패턴을 보이지 않았다. 이들은 지리 전문가 뿐만 아니라 인공지능 내비게이션을 전반적으로 선호했다. 결론적으로, 본 연구는 고유성이 인공지능 내비게이션 수용성을 훼손할 수 있다는 것을 다양한 맥락에서 제안했다. 예상보다 AI 확산 속도가 느린 것은 기술적 문제가 아니라 개인의 고유성이 말살될 수 있다는 인간 소외 등 인본주의적 불안감 때문일 것이다. Artificial intelligence navigation products may be more accurate or efficient than existing products, but drivers prefer human services to artificial intelligence. In addition, although artificial intelligence is somewhat mechanical and insensitive, it is largely influenced by drivers' stereotypes that artificial intelligence will be more difficult to understand than human experts on individual unique needs. This is because artificial intelligence is based on statistical analysis of big data related to universality and group average rather than individual uniqueness. This study decided to explore whether artificial intelligence navigation is unfriendly when geographical characteristics are unique. It was also intended to see how these effects interact with the uniqueness of individual drivers. If local uniqueness, such as individual uniqueness, negatively affects artificial intelligence navigation preferences, the reason will also be considered. Study 1 revealed that in the context of self-driving, drivers prefer to meet human experts over artificial intelligence in navigation over other drivers. This reflects expectations that experts will better understand individual uniqueness than artificial intelligence in light of the theory that they recognize uniqueness more than others. This logic was supported by the mediating test. In Study 2, drivers with a high tendency to pursue uniqueness preferred professional services to artificial intelligence in navigation use. This trend was more pronounced in regions with unique feelings(=Mongol) than in regions with less unique feelings(=USA). On the other hand, drivers with a low tendency to pursue uniqueness did not show this pattern. They preferred artificial intelligence navigation as well as geographic experts. In conclusion, this study suggested in various contexts that uniqueness can undermine artificial intelligence navigation acceptability. The slower-than-expected spread of AI may not be due to technical problems, but to humanistic anxiety such as human alienation that individual uniqueness can be wiped out.

인공지능 윤리원칙 기반의 인격권 및 재산보호를 위한 인공지능 윤리 측정지표에 관한 연구

소순주,안성진 한국인터넷정보학회 2022 인터넷정보학회논문지 Vol.23 No.3

지능정보화 사회에서 가장 핵심으로 발전하고 있는 인공지능은 인간에게 편의성과 긍정적인 삶의 변화를 가져오고 있다. 하지만인공지능 발전과 함께 인간의 인격권과 재산이 위협받고, 윤리적인 문제가 발생하는 사례도 증가하고 있기 때문에 그에 따른 대안이필요하다. 본 연구에서는 인공지능의 역기능에서 가장 쟁점화되고 있는 인공지능 윤리(Artificial Intelligence Ethics) 문제를 인공지능 윤리원칙과 구성요소 기반 하에 우선적으로 인간의 인격권과 재산을 보호할 수 있도록 인공지능 윤리 측정지표를 연구, 개발하는 데목표를 두었다. 인공지능 윤리 측정지표를 연구, 개발하기 위해 다양한 관련 문헌과 전문가 심층 면접(FGI), 델파이 설문조사를 실시하여 43개 항목의 윤리 측정지표를 도출하였다. 설문조사와 통계분석에 의하여 윤리 측정지표에 대한 기술통계량 분석, 신뢰도 분석, 상관관계 분석으로 40개 항목의 인공지능 윤리 측정지표를 확정하여 제안하였다. 제안된 인공지능 윤리 측정지표는 인공지능 설계, 개발, 교육, 인증, 운영, 표준화 등에 활용될 수 있으며, 안전하고 신뢰할 수 있는 인공지능 발전에 기여할 수 있을 것이다. Artificial intelligence, which is developing as the core of an intelligent information society, is bringing convenience and positive life changes to humans. However, with the development of artificial intelligence, human rights and property are threatened, and ethical problems are increasing, so alternatives are needed accordingly. In this study, the most controversial artificial intelligence ethics problem in the dysfunction of artificial intelligence was aimed at researching and developing artificial intelligence ethical measurement indicators to protect human personality rights and property first under artificial intelligence ethical principles and components. In order to research and develop artificial intelligence ethics measurement indicators, various related literature, focus group interview(FGI), and Delphi surveys were conducted to derive 43 items of ethics measurement indicators. By survey and statistical analysis, 40 items of artificial intelligence ethics measurement indicators were confirmed and proposed through descriptive statistics analysis, reliability analysis, and correlation analysis for ethical measurement indicators. The proposed artificial intelligence ethics measurement indicators can be used for artificial intelligence design, development, education, authentication, operation, and standardization, and can contribute to the development of safe and reliable artificial intelligence.

논문 키워드 분석을 통한 인공지능의 주요 이슈에 관한 고찰 : 사회과학 분야의 KCI 등재학술지를 중심으로

정도범,유화선,문희진 한국콘텐츠학회 2022 한국콘텐츠학회논문지 Vol.22 No.7

Today, artificial intelligence (AI) has emerged as a key driver of national competitiveness, but it is also causing unexpected side effects in society. This study intends to examine major social issues by collecting papers on AI targeting KCI journals in the field of social science. Therefore, we conducted keyword analysis of papers from 2016 to 2020. As a result of the analysis, the keywords for ‘robot’ and ‘education’ appeared the most, and the top six clusters (issues) were derived through the keyword network. The main issues are as follows: the background and/or basic concept of AI, AI education, side effects of AI, legal issues of AI-based creations, intention to use AI products/services, and AI ethics. The results of this study can be used to expand the discussion on the social aspects of AI and to find policy directions at the national level. 오늘날, 인공지능이 국가 경쟁력의 핵심 동력으로 부상하였으나, 사회적으로 예상치 못한 부작용도 초래하고 있다. 본 연구는 사회과학 분야의 KCI 등재학술지를 대상으로 인공지능에 관한 논문을 수집하여 사회적 측면의 주요 이슈를 고찰하고자 한다. 따라서 2016년부터 2020년까지 논문에 대한 키워드 분석을 수행하였다. 분석 결과, ‘로봇’, ‘교육’에 대한 키워드가 가장 많이 나타났으며, 키워드 네트워크를 통해 상위 6개의 군집(이슈)을 도출하였다. 주요 이슈는 인공지능의 등장 배경이나 기본적인 개념, 인공지능 교육, 인공지능의 부작용, 인공지능 기반 창작물의 법적 이슈, 인공지능 제품/서비스의 이용의도, 인공지능 윤리 등을 제시할 수 있다. 본 연구 결과는 인공지능의 사회적 측면에 대한 논의를 확산하고, 국가 차원의 정책 방향을 모색하는데 활용할 수 있을 것이다.