[LG Aimers] AI 윤리

AI 윤리 파트의 경우 사실 그냥 개론과 같은 내용이라… 한 글에 간단하게 정리하기로 했다.

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1. 데이터 분석과 AI 학습에서 유의할 점

데이터 처리 및 수집에서 윤리 이슈

• 데이터 해석과 관련된 오류 주의: 상관관계 ≠ 인과관계
  • 상관관계: 두 대상이 관련성이 있다고 추측
  • 인과관계: 한 사건이 다른 사건의 원인이 되는 관계
    • 예) 초콜릿 소비량과 노벨상 수상자 수

데이터 분석의 핵심 요소

• 데이터 전처리
  • Error bar 추가
  • 아웃라이어 제거 및 데이터 표준화
  • 적합한 통계 테스트 선택
• EDA: 충분한 시간 할애
• 학습 데이터 품질:
  • Underfitting, Overfitting 방지
  • 학습 데이터 ≠ 테스트 데이터

AI 모델의 성능 및 설명력

• 블랙박스 알고리즘의 한계:
  • 설명력 부족 문제
  • Saliency map, SHAP 등 설명 가능한 AI 기술 활용
• 노이즈 민감성:
  • 예) One pixel attack

웹 데이터 활용의 한계와 주의점

• 데이터의 대표성 부족:
  • Spiral of silence 현상
  • 인포데믹(Infodemic) 주의
• 사용자 중심 서비스 필요:
  • 원치 않는 광고, 유해 콘텐츠 노출 등 배제
  • 개인정보 보호 강화 (GDPR 등)

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2. AI 윤리 (AI Ethics)

창의성과 저작권

• AI와 예술:
  • GAN을 이용한 창작물의 저작권 이슈
  • AI 작품은 창작성을 가질 수 있는가?
• 법적 제도:
  • 학습 데이터 제공자에게 혜택 돌아가지 않음
  • NFT, 저작권 문제 등

AI의 사회적 영향

• 로봇과 윤리:
  • 아시모프의 로봇 3원칙
  • 자율주행차 사고 시 책임 문제
• 로봇 인격화:
  • 로봇 학대는 인간성에 부정적 영향

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3. 세계적인 데이터 과학자가 되는 방법

데이터 과학자 인사이트

• 이종 데이터의 결합이 혁신을 가져옴:
  • 예) 통신사 데이터를 활용한 대중교통 최적화
  • 소셜 네트워크 데이터를 통한 정치 성향 분석
• 빅데이터와 AI 기반 계산과학의 발전

목표 달성과 성장

• 일상 속 데이터 관심: 꾸준한 학습과 결과 창출
• 실행력: 계획한 것을 바로 실행
  • “What gets scheduled, gets done.”
• 도전적 목표 설정:
  • 50% 성공 확률의 목표 설정
  • 지속적인 목표 조정과 실패를 두려워하지 않기

레이 달리오의 성공 원칙

1. 목표 설정
2. 문제 발견
3. 근본 원인 분석
4. 해결 계획 수립
5. 실행