생성 AI의 사회적 영향: 이점과 위협

오늘, 생성형 AI 사회의 다양한 측면에 걸쳐 변혁적인 힘을 행사하고 있습니다. 그 영향력은 정보 기술과 의료에서 ​​소매와 예술에 이르기까지 우리의 일상 생활에 스며들고 있습니다. 

당 마케터, Generative AI는 첫 100년 이내에 미국에서만 XNUMX억 명 이상의 사용자가 예상되는 조기 채택을 보여줍니다. 따라서 이 기술의 사회적 영향을 평가하는 것이 중요합니다.   

향상된 효율성, 생산성 및 경제적 이점을 약속하지만 AI 기반 생성 시스템의 윤리적 사용에 대한 우려도 있습니다. 

이 기사에서는 Generative AI가 규범을 재정의하고, 윤리적 및 사회적 경계에 도전하고, 사회적 영향을 관리하기 위한 규제 프레임워크의 필요성을 평가하는 방법을 검토합니다. 

생성 AI가 우리에게 미치는 영향

생성적 AI(Generative AI)는 우리 삶에 큰 영향을 미쳐 우리가 디지털 세계를 운영하고 상호 작용하는 방식을 변화시켰습니다. 

긍정적, 부정적 사회적 영향을 살펴보겠습니다. 

좋은

Generative AI는 도입된 지 불과 몇 년 만에 비즈니스 운영을 변화시키고 창의성을 위한 새로운 길을 열었고 효율성 향상을 약속하며 시장 역학을 개선했습니다. 

긍정적인 사회적 영향에 대해 논의해 보겠습니다.

1. 빠른 업무절차

향후 몇 년 동안 Generative AI는 SG&A(판매, 일반, 관리)를 절감할 수 있습니다. 비용 40%.

생성 AI 가속화 비즈니스 프로세스 관리 복잡한 작업을 자동화하고 혁신을 촉진하며 수동 작업량을 줄임으로써. 예를 들어, 데이터 분석에서 Google과 같은 모델 빅쿼리 머신러닝 대규모 데이터 세트에서 통찰력을 추출하는 프로세스를 가속화합니다. 

결과적으로 기업은 더 나은 시장 분석과 더 빠른 출시 시간을 누릴 수 있습니다.

2. 창의적인 콘텐츠의 접근성 향상

현재 시장에는 마케터의 50 % 참여, 전환 및 더 빠른 크리에이티브 주기의 성능 향상을 위해 Generative AI를 인정합니다. 

또한 Generative AI 도구는 콘텐츠 제작, 이미지, 오디오, 비디오 등과 같은 요소를 클릭 한 번으로 만들 수 있습니다. 예를 들어 다음과 같은 도구는 Canva 그리고 중도 Generative AI를 활용하여 사용자가 시각적으로 매력적인 그래픽과 강력한 이미지를 쉽게 만들 수 있도록 지원합니다. 

또한 다음과 같은 도구는 ChatGPT 타겟 고객에 대한 사용자 프롬프트를 기반으로 콘텐츠 아이디어를 브레인스토밍하는 데 도움을 줍니다. 이는 사용자 경험을 향상시키고 창의적인 콘텐츠의 범위를 넓혀 예술가와 기업가를 전 세계 청중과 직접 연결합니다.

3. 손쉽게 얻을 수 있는 지식

크뉴턴의 연구에 따르면 AI 기반 적응형 학습 프로그램을 활용하는 학생들은 시험 점수가 62%나 향상되는 놀라운 결과를 보였습니다.

Generative AI는 ChatGPT 또는 Bard.ai와 같은 대규모 언어 모델(LLM)을 통해 즉각적인 액세스에 지식을 제공합니다. 질문에 답하고, 콘텐츠를 생성하고, 언어를 번역하여 정보 검색을 효율적이고 개인화합니다. 또한, 지속적인 자기 학습을 통해 교육 여정을 풍요롭게 하기 위해 맞춤형 지도와 개인화된 학습 경험을 제공함으로써 교육에 힘을 실어줍니다. 

예를 들어, 칸프렌드Khan Academy의 AI 기반 도구인 는 코딩 학습을 위한 작문 코치 역할을 하며 학생들의 학습, 토론 및 협업을 안내하는 프롬프트를 제공합니다.

나쁜

긍정적인 영향에도 불구하고 Generative AI의 광범위한 사용에는 과제도 있습니다. 

이것이 사회에 미치는 부정적인 영향을 살펴보겠습니다. 

1. 품질 관리 부족

사람들은 Generative AI 모델의 출력을 객관적인 진실로 인식하고 다음과 같은 부정확성의 가능성을 간과할 수 있습니다. 환각. 이는 정보 출처에 대한 신뢰를 약화시키고 잘못된 정보의 확산에 기여하여 사회적 인식과 의사 결정에 영향을 미칠 수 있습니다.

부정확한 AI 출력은 AI 생성 콘텐츠의 진위성과 정확성에 대한 우려를 불러일으킵니다. 기존 규제 체계는 주로 데이터 프라이버시와 보안에 중점을 두고 있지만, 모든 상황을 처리할 수 있는 모델을 학습시키는 것은 어렵습니다. 

이러한 복잡성으로 인해 각 모델의 출력을 규제하는 것이 어려워지고, 특히 사용자 프롬프트에서 의도치 않게 유해한 콘텐츠가 생성될 수 있는 경우에는 더욱 그렇습니다. 

2. 편향된 AI

생성 AI는 학습된 데이터만큼 효과적입니다. 데이터 수집부터 모델 배포까지 어느 단계에서나 편향이 개입하여 전체 인구의 다양성을 부정확하게 나타낼 수 있습니다. 

예를 들어, Stable Diffusion의 이미지 5,000개 인종, 성별 불평등을 증폭시킨다는 사실을 드러낸다. 이 분석에서 텍스트-이미지 모델인 Stable Diffusion은 백인 남성을 CEO로, 여성은 종속적인 역할로 묘사했습니다. 놀랍게도 그것은 또한 검은 피부의 남성은 범죄를 저지르고 검은 피부의 여성은 비천한 직업을 가지고 있다는 고정관념을 갖게 했습니다. 

이러한 과제를 해결하려면 데이터 편견을 인정하고 AI 생성 시스템의 공정성과 책임성을 보장하기 위해 AI 수명주기 전반에 걸쳐 강력한 규제 프레임워크를 구현해야 합니다.

3. 가짜의 확산

딥 페이크 Generative AI 모델로 생성된 잘못된 정보는 대중에게 영향을 미치고 여론을 조작할 수 있습니다. 더욱이 딥페이크는 무력 충돌을 조장하여 국내외 국가 안보에 뚜렷한 위협을 줄 수 있습니다.

인터넷을 통해 확인되지 않은 가짜 콘텐츠의 확산은 수백만 명에게 부정적인 영향을 미치고 정치적, 종교적, 사회적 불화를 촉발합니다. 예를 들어, 2019년에 발생한 혐의 딥 페이크 가봉에서 쿠데타 시도에 관여했습니다.

이는 AI가 생성한 정보의 윤리적 의미에 대한 긴급한 질문을 촉발합니다.

4. 소유권 정의를 위한 프레임워크가 없음

현재 AI 생성 콘텐츠의 소유권을 정의하기 위한 포괄적인 프레임워크는 없습니다. AI 시스템이 생성하고 처리한 데이터의 소유자가 누구인지에 대한 문제는 아직 해결되지 않은 상태로 남아 있습니다. 

예를 들어, 2022년 후반에 시작된 법적 소송에서 Andersen 대 Stability AI 등., 세 명의 아티스트가 힘을 합쳐 다양한 제너레이티브 AI 플랫폼을 상대로 집단 소송을 제기했습니다. 

소송은 이러한 AI 시스템이 필요한 라이선스를 취득하지 않고 작가들의 원작을 이용했다고 주장했습니다. 작가들은 이러한 플랫폼들이 자체적인 고유한 스타일을 사용하여 AI를 훈련시켰고, 이로 인해 사용자들이 기존에 보호받는 창작물에서 충분한 변형이 이루어지지 않은 작품을 제작할 수 있게 되었다고 주장합니다.

또한, 생성형 AI 광범위한 콘텐츠 생성이 가능해지며 창조 산업의 인간 전문가가 창출하는 가치가 의심스럽습니다. 또한 지적재산권의 정의와 보호에도 도전하고 있습니다.

생성 AI의 사회적 영향 규제

제너레이티브 AI에는 포괄적인 규제 프레임워크가 부족하여 사회에 건설적인 영향과 해로운 영향을 미칠 가능성에 대한 우려가 제기됩니다. 

영향력 있는 이해관계자들은 강력한 규제 프레임워크 구축을 옹호하고 있습니다.

예를 들어, 유럽 ​​연합 신뢰를 심어주기 위해 최초의 AI 규제 프레임워크를 제안했으며, 이는 2024년에 채택될 것으로 예상됩니다. 미래 지향적인 접근 방식을 통해 이 프레임워크에는 기술 변화에 적응할 수 있는 AI 애플리케이션과 관련된 규칙이 있습니다. 

또한 사용자와 공급자에 대한 의무 설정, 시판 전 적합성 평가 제안, 정의된 거버넌스 구조 하에서 시판 후 집행 제안을 제안합니다.

또한, 에이다 러브레이스 연구소AI 규제를 옹호하는 는 권력 집중을 방지하고 접근권을 보장하며 시정 메커니즘을 제공하고 혜택을 극대화하기 위해 잘 설계된 규제의 중요성에 대해 보고했습니다.

규제 프레임워크를 구현하는 것은 관련 위험을 해결하는 데 있어 상당한 진전을 의미합니다. 생성형 AI. 사회에 큰 영향을 미치는 이 기술은 감독, 사려 깊은 규제, 이해관계자 간의 지속적인 대화가 필요합니다.  

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