머리말
1장 다양한 미래상
1.1 미래 사회 상상하기
1.2 AI로 인한 트레이드 오프
1.3 인간과 AI의 관계
1.4 AI와 가치의 세계 지도
1.5 AI와 미래 비전
1.6 AI가 불러오는 과제
1.7 이 책의 개요도
2장 AI 기술의 기초
2.1 AI를 뒷받침하는 기술과 환경
2.2 AI의 역사와 겨울
2.3 학습하는 AI가 할 수 있는 일
2.4 기계를 학습시키는 방법
2.5 AI를 학습시키는 방법
2.6 뇌 구조를 응용한 심층 학습
2.7 인공 신경망에서 심층 학습으로
2.8 AI 연구 분야의 확대
3장 AI의 기술적 과제
3.1 AI 시스템 만들기: 요리에 빗대어 보기
3.2 AI의 품질 관리
3.3 설명 가능성과 투명성 향상하기
3.4 AI에 상식과 지식 도입하기
3.5 견고한 AI 만들기
3.6 생성적 AI
3.7 전이 학습
Column 데즈카 오사무 프로젝트
3.8 AI의 민주화
4장 AI가 만들어 낸 사회적 과제
4.1 어리버리 AI 탐정의 사건 수첩
4.2 문제가 발생하는 이유
4.3 데이터 세트 편향 문제
4.4 알고리듬과 사회 문제
Column 트롤리 문제
4.5 프로파일링
4.6 사회를 분단하는 AI
4.7 페이크와 혐오 발언
4.8 개인 정보 보호와 사생활권
4.9 보안과 안전
5장 기술과 사회의 디자인
5.1 AI 시스템 만들기: 평가와 조정
5.2 인터페이스 디자인
5.3 AI의 개발자와 평가자
5.4 사람다움을 추구하다
5.5 사람다운 대화
5.6 사람다운 외모와 동작
5.7 AI 시스템 설명하기
5.8 인간·기계의 생사 디자인
6장 사회적 과제 재검토
6.1 AI와 함께하는 생활 그리고 일
6.2 일과 과업
Column 과업 분담 워크숍
6.3 기계에 맡겨야 할 일
6.4 개량과 개혁
6.5 데이터 활용의 과제
6.6 AI 거버넌스
Column 코로나 바이러스와 데이터 거버넌스
6.7 인간의 관여와 리스
기술적 배경부터 AI의 명과 암까지
미래 사회를 위한 인공지능 A to Z 가이드
일상생활 곳곳에 인공지능(artificial intelligence, AI이 사용되지 않는 곳을 찾아보기가 어려울 만큼 AI 기술은 성공적으로 우리 생활에 안착했다. 우리는 행정, 의료, 교통 등 여러 분야에서 그 결과물을 사용하며 편리함을 누린다. 그러나 AI가 불러오는 문제들도 적지 않다. AI로 만들어 낸 페이크 동영상으로 심각한 범죄가 일어나기도 하고, 미국에서는 재범률을 판단하는 AI가 흑인의 재범률을 실제보다 높게 예측해 문제가 되었다. AI는 완벽하거나 ‘똑똑’하기만 한 기술이 아니다. 개발자를 비롯한 관계자뿐 아니라 일반 사용자 역시 반드시 AI라는 기술을 이해하고 그 명과 암을 인식할 필요가 있다.
이 책은 AI와 함께하는 사회를 살아가는 독자들을 위한 단 한 권의 가이드다. AI의 기술적인 배경과 역사, 나아가 AI가 불러오는 사회적 문제와 대안까지 담았다. 도쿄 대학 미래 비전 연구 센터 준교수, 인공지능학회 윤리 위원회 위원을 역임하고 있는 저자 에마 아리사는 AI와 사회에 관한 예리한 통찰을 바탕으로 우리가 AI에 관해 이해해야 할 내용들을 간결하게 전달한다. 사용자도 개발자도 이 시스템을 구성하는 행위자라는 관점을 바탕으로, AI와 관련해 세계적으로 어떤 논의가 진행되고 있는지, 이 기술이 사회를 어떻게 바꾸며 또 어떤 문제점이 있는지 알아보자. 세상에 관한 이해력이 훌쩍 자라날 것이다.
AI가 발생시키는 사회적 과제에 어떻게 대처할까?
AI라는 렌즈로 들여다보는 우리 사회의 문제와 편견
이 책은 AI와 사회가 적극적으로 상호 작용하는 관계임을 강조한다. AI는 기존 데이터를 기반으로 인식·예측·생성한다. 그런데 이 데이터는 미래가 아닌 ‘과거’의 인간 활동을 통해 만들어진 것일 수밖에 없다. AI의 인식 및 예측에 편향이 존재할 수밖에 없는 이유다. 따라서 AI의 맹점을 사람이 잘 파악하고 이에 기술적으로, 사회적으로 대처하는
