인공지능 공포증을 넘어서: 시민 형성과 글로벌 교육의 발전

현재 인공지능(AI) 관련 주제에 대한 대중의 관심이 급증하고 있습니다. 특히 ChatGPT와 같은 대규모 언어 모델에 대한 관심이 높습니다. 이는 우연한 발전이 아닙니다. AI는 여기 남아 있으며巨大한 사회적 및 경제적 영향을 미칠 것입니다. AI는 축복이 될 수도 있지만 저주가 될 수도 있습니다. 이러한 잠재적인 위험으로 인해 많은 AI 과학자들이 AI 개발에 대한 우려를 표명했습니다. 그러나 방어 수단이 있습니다. 첫 번째는 글로벌 AI 규제입니다. 그러나 실제 방어 수단은 새로운 형태의 잘 교육받고 정보에 익숙한 시민의 형성입니다. 이 기사는 정확하게 AI와 글로벌 교육 시스템의 필요성에 대한 관계를 다룹니다.

AI는 우리의 글로벌적으로 연결된 사회와 우리가 만든 환경의 복잡성에 대한 인간의 반응입니다. 물리적 및 사회적 복잡성의 성장 과정은 깊고 멈출 수 없는 것으로 보입니다. 우리의 현재 정보 사회(데이터가 지수적으로 증가하지만 지식은 시간이 지남에 따라 선형적으로 증가함)는 빠르게 지식 사회(지식이 지배하는 사회, 지식이 지수적으로 증가하는 사회)로 변하고 있습니다. AI와 지식 있는 시민의 형성은 이러한 평활한 전환을 위한 우리의 유일한 희망입니다. 나는 의도적으로 “시민 형성”이라는 그리스어 용어를 사용하여 비판적 사고, 정확한 다중 모드 통신 스킬, 상상력, 감정 지능을 갖춘 시민을 교육해야 한다는 필요성을 강조합니다. 이러한 수준의 교육은 현재 많은 직업에서 국제적으로 요구되고 있습니다.

이 필요성은 모든 교육 수준과 모든 사회 계층에 걸쳐 있습니다. 1/3-2/3로 나뉘어진 사회에서 1/3의 인구가 과학적 진보를 이해하고 혜택을 받는 반면, 나머지 2/3는 빈곤하고 기술 공포증을 가지고 있는 것은 지속 가능하지 않습니다. 모든 사람이 지식의 혜택을 누려야 합니다. 그렇지 않으면 우리는 중세 초기와 같은 사회적 폭발을 겪을 수 있습니다.

幸い, AI와 정보 과학을 이해하는 데 필요한 기본 개념(예: 데이터 유사성, 클러스터링, 분류)은 간단하고 모든 교육 수준에서 가르칠 수 있습니다. 이러한 개념을 적절하게 가르치면 교육받지 못한 사람들조차 쉽게 이해할 수 있습니다. 이러한 교육적 발전은 무지와 AI 공포증을 크게 극복할 것입니다. 이러한 교육적 발전은 단지 정치적 의지와 교육의 재조정을 통해 이러한 개념을 가르칠 수 있습니다. 물론, 우리는 이미 모든 과학(자연 과학 및 인문 과학 포함)의 수학화가 진행 중임을 관찰하고 있습니다. 이것은 불가피한 것으로 보입니다. 그러나 이것은 모든 교육 수준에서 과학/공학과 인문학의 전통적인 분리 때문에 가능하지 않을 수 있습니다.

대학 교육에서 변화는 극적이고 곧 발생할 것입니다. 나는 2022년 10월에 출판된 내 책 “AI 과학 및 사회”에서 자세히 설명한 몇 가지 제안을 제시합니다. 이러한 제안(또는 더 나은 제안)은 정치적 수준과 대학 내에서討論될 수 있습니다.这样, 각 국가가 지식 사회 시대에 가장 좋은 준비를 갖추고 들어갈 수 있습니다.

1. 정보 과학 및 공학 학교의 생성:

• 정보 과학
• 수학
• 컴퓨터 공학
• 인공지능 과학 및 공학
• 인터넷/웹 과학.

이러한 노력은 이미 국제적으로 진행 중입니다. 이것은 정보(및 지식)를 독립적인 과학적 주제로 인정하는 것입니다. 컴퓨터 과학(다른 곳에서는 정보 과학이라고 함)은 이미 다른 학문의 어머니 과학이 되고 있습니다.

그림 1: 전 세계의 학사 AI 프로그램 수.

2. 인문학 학교의 마음과 사회 과학 및 공학 부서의 생성 (아마 더 적절한 용어가 있을 수 있습니다). 나는 이것이 나의 가장 혁신적인 제안이라고 생각합니다. 현재 인문학은 AI의 발전에 가장 큰 압력을 받고 있습니다. 실제로 언어학, 사회학과 같은 고전적인 주제의 수학화는 상당히 진행되었습니다. 디지털 인문학 부서의 생성도 좋은 선택일 것입니다. 그렇지 않으면 자연 과학 또는 공학 학교에서 필학/언어 공학 또는 사회 공학 부서의 생성이 유일한 대안일 것입니다. 나는 고전적인 연구를 좋아하지만(공학자로 교육받았음), 인문학 학교의 몰락을 목격하지 않기를 바랍니다.

3. 보건 과학 학교의 생물 과학 및 공학 부서의 생성. 본질적으로, 이것은 새로운 주제(예: 유전 공학, 시스템 생물학)를 추가한 생물 의학 공학 부서의 급진적인 발전입니다.

4. 모든 학과의 교육 과정에 수학 및 컴퓨터 과학 과목의 필수 포함. 단순히, 통계 또는 프로그래밍에 대한 1-2개의课程은 현재의 요구를 충족하지 못합니다.

위의 제안 중 일부(모두가 아님)는 이미 국제적으로 제안되거나 구현되었습니다. 글로벌 교육 시스템의 관성으로 인해 이러한 아이디어가 즉시 구현될 수 있다고 나는 순진하지 않습니다. 그러나 이러한 제안(또는 더 나은 제안)은 정치적 수준과 대학 내에서 논의될 수 있습니다.这样, 각 국가가 지식 사회 시대에 가장 좋은 준비를 갖추고 들어갈 수 있습니다.

참고 문헌

[1] Ioannis Pitas, “인공지능 과학 및 사회 Part A: 인공지능 과학 및 정보 기술 소개“, https://www.amazon.com/dp/9609156460?ref_=pe_3052080_397514860

[2] Ioannis Pitas, “인공지능 과학 및 사회 Part C: 인공지능 과학 및 사회“, Amazon /Createspace, https://www.amazon.com/dp/9609156487?ref_=pe_3052080_397514860

추가阅读

[PIT2023a] Ioannis Pitas, CVML 단기 과정, “인공지능 과학 및 공학 및 그 사회적 영향“, https://icarus.csd.auth.gr/introduction-to-ai-science-and-engineering-and-its-impact-on-the-society-and-the-environment/

[PIT2022] Ioannis Pitas, “인공지능 과학 및 공학: 새로운 과학 분야?“, https://icarus.csd.auth.gr/chatgtp-in-education/

[PIT2023b] Ioannis Pitas, “ChatGTP 교육“, http://icarus.csd.auth.gr/ai-science-and-engineering-a-new-scientific-discipline/

[PIT2023c] I. Pitas, “인공지능은 새로운 바벨탑이 아니다. 우리는 기술 공포증을 경계해야 합니다“, Euronews, 8/5/2023, https://www.euronews.com/2023/05/08/artificial-intelligence-is-not-the-new-tower-of-babel-we-should-beware-of-technophobia-ins