사회 속 인공지능

프롤로그

제1장 인공지능 시대의 인간과 기술, 그리고 정책 쟁점들_성욱준
1. 기술과 사회의 관계╷2. 디지털 기술과 사회적 변화╷3. 인공지능 시대의 개념과 전개 과정╷4. 인공지능 시대의 정책 쟁점들╷5. 인공지능 시대의 정책 대응

제1부 인공지능의 기술·산업적 이해

제2장 인공지능의 겨울은 다시 올 것인가?_김자희
1. 컴퓨터 이전 시대의 인공지능╷2. 인공지능의 정의와 분류╷3. 인공지능의 도전과 좌절╷4. 기계학습과 딥러닝╷5. 인공지능의 윤리적 위협

제3장 인공지능 반도체 기술과 산업_김사라은경
1. 인공지능과 반도체╷2. 인공지능 반도체 역사╷3. 인공지능 기술을 위한 반도체 핵심 기술╷4. 인공지능 반도체 시장╷5. 미래 인공지능 반도체 전망

제4장 인공지능과 콘텐츠_이영주
1. 인공지능이 콘텐츠 산업에 미치는 영향╷2. 인공지능 기반 콘텐츠 기획과 제작╷3. 인공지능과 콘텐츠 유통: 개인화와 추천 시스템╷4. 텍스트 콘텐츠와 인공지능╷5. 인공지능이 이끄는 콘텐츠 산업의 미래 전망

제5장 인공지능이 그리는 디자인의 미래_강태임
1. 디자인 혁신을 이끄는 인공지능의 역할과 과제╷2. 생성형 인공지능 기술의 원리와 디자인 기술╷3. 생성형 인공지능 디자인 기술의 발전 흐름╷4. 디자이너의 역할 변화와 전략적 대응╷5. 인공지능 디자인 시대의 교육 변화와 윤리적 과제╷6. 생성형 인공지능과 인간 창의성의 공진화

제2부 인공지능의 사회·문화·정치적 이해

제6장 ‘인공지능 미래학’에 사로잡힌 세계: ‘특이점’이라는 문화적 상상의 여파_박소현
1. 들어가며: 인공지능이라는 ‘문화 현상’╷2. 인공지능을 통해 인간은 어떤 미래를 꿈꾸는가?: 불멸과 멸절의 ‘인공지능 미래학’╷3. ‘특이점’을 향해 앞만 보고 달리기: ‘인공지능 미래학’의 국가 정책화╷4. 나오며: ‘특이점’이라는 문화적 상상은 누구를 위한 것인가

제7장 인공지능의 접근 유형 및 특징: 인공지능 시민 주권을 위해_이광석
1. 한국형 인공지능의 안착 방식╷2. 인공지능에 대한 접근 유형╷3. 인공지능 시민 주권 확장을 위하여

제8장 인공지능 격차는 무엇이고, 인공지능 리터러시는 “또” 무엇인가?_황주성
1. 인공지능 격차란?╷2. 지식계층체계에서 지능의 위상╷3. 인공지능이 흉내 낼 수 없는 영역, AI 리터러시의 출발점╷4. 인공지능 리터러시, 무엇이고 어디에 중점을 두어야 할 것인가?╷5. 인간과 사회는 무엇을 어떻게 해야 하나?

제9장 인공지능과 저작권 규범의 조화_김현경
1. 인공지능, 인간 창작의 도구 vs. 경쟁╷2. 인공지능을 둘러싼 저작권 분쟁 현황╷3. 인공지능 학습 데이터 이용은 저작권 침해인가, 공정이용인가╷4. 인공지능 창작의 권리 인정은 필요한가╷5. 인공지능 생성물 식별 의무 규범╷6. 규제인가, 자율인가?

에필로그

제10장 메아리 동굴: LLM으로 쌓은 개인의 안락하고 단절된 세계_김자희
1. 당신의 연인, 친구, 그리고 상담사… 인공지능╷2. 플라톤의 동굴에서 반향실 효과까지╷3. 메아리 동굴: 나를 반사하는 인공지능의 거울╷4. 설득력이 있는 메아리 동굴╷5. 우리가 마주한 새로운 도전

생성형 인공지능은 사실과 다른 정보를 매우 자연스럽게 만들어낼 수 있는데, 실제로 2023년 뉴욕 법원에서는 챗GPT(ChatGPT)가 잘못된 판례를 인용해 변호사가 문제를 일으킨 사례가 있었다. 이를 방지하기 위해서는 생성형 인공지능에 사실 검증 기능을 통합하고, 고위험 분야에서는 인간 검토를 의무화해야 한다. _ 제1장 인공지능 시대의 인간과 기술, 그리고 정책 쟁점들

데이터를 기반으로 구축되는 인공지능의 또 다른 문제는 학습 데이터에 포함된 개인정보를 어떻게 보호할 것인지에 대한 프라이버시 문제이다. … 예를 들어, 처방전에 암호화된 주민등록번호가 포함된 데이터를 분석한 결과, 이를 역추적해 해당 환자 정보를 산출할 수 있었다. 개인정보 보호를 위한 데이터 익명화도 완벽하지 않다. 넷플릭스는 2007년부터 2009년까지 영화 평점 데이터를 활용해 추천 알고리즘을 개선하려는 대회를 개최했으나, 이 데이터를 IMDB의 데이터와 결합한 연구에서 특정 사용자가 식별 가능하다는 결과가 나왔다. 특히, 여섯 편 이상 영화를 평가한 사용자들은 99% 확률로 개인이 특정되었다. 이 사건은 대회의 폐지와 대규모 법적 문제로 이어졌다. _ 제2장 인공지능의 겨울은 다시 올 것인가?

인공지능 구현에서 연산 능력 못지않게 중요한 요소는 바로 대용량 데이터를 저장하고 이를 빠르게 처리하는 기술이다. 특히 인공지능 기술에서는 데이터를 실시간으로 처리하고, 연산을 원활하게 진행하기 위해 대용량 데이터 저장과 고속 전송이 필수적이다. 이를 가능하게 하는 핵심 기술이 바로 고성능 메모리반도체이다. 메모리반도체는 데이터를 저장하고 빠르게 불러올 수 있는 능력으로 인공지능의 성능을 크게 향상시킬 수 있으며, 특히 대규모 데이터를 실시간으로 처리하는 데 중요한 역할을 한다. 대표적인 고속 데이터 전송과 대용량 데이터 저장이 가능한 메모리반도체는 HBM(High Bandwidth Memory)과 PIM(Process-In-Memory)이다. _ 제3장 인공지능 반도체 기술과 산업