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This paper aims to present a direction for developing programs that provide ethical guidelines for Artificial Moral Agents (AMAs) in the era of the 4th industrial revolution. It systematically organizes Kant’s deontology and Aristotle’s virtue ethics through deductive and inductive logic, utilizing Peirce’s theory of argumentation to establish the basic logic for designing and programming AMA ethical behavior. Furthermore, it provides a logical basis encompassing existing AMA software approaches (logic-, case-, and multi-agent-based).
인공지능의 윤리학 =
윤리적 AI로봇 프로젝트 =
왜 로봇의 도덕인가
인공지능형 로봇과 윤리 : 기초편
인공지능윤리와 도덕교육 =
도덕적인 AI : 딥페이크부터 로봇 의사까지, 인공지능 윤리를 위한 일곱 가지 물음
Ethical governance of artificial intelligence in the public sector
Robo- and informationethics : some fundamentals
인공지능과 윤리
Being apart from reasons : the role of reasons in public and private moral decision-making
Logic and representation
인공지능과 윤리
Character evidence : an abductive theory
인공지능과 포스트휴먼
Advances in artificial intelligence : 13th Brazilian Symposium on Artificial Intelligence, SBIA '96, Curitiba, Brazil, October 23-25, 1996 : proceedings
Acts amid precepts : the Aristotelian logical structure of Thomas Aquinas's moral theory
Moral machines : teaching robots right from wrong
Truth maintenance systems : ECAI-90 workshop, Stockholm, Sweden, August 6, 1990 : proceedings
Artificial morality : virtuous robots for virtual games
Ethical artificial intelligence from popular to cognitive science : trust in the age of entanglement
최현철; 변순용; 신현주 · 2016
윤리연구
Gibert, Martin · 2022
AI and Ethics
이향연 · 2021
대동철학
최용성, 천명주 · 2017
윤리교육연구
Serafimova S. · 2022
Balkan Journal of Philosophy
박형빈 · 2020
한국초등교육
최현철, 변순용 · 2019
윤리연구
김현수 · 2021
Robotics & AI Ethics
Sison A.J.G.,Redín D.M. · 2023
AI and Society
신동의 · 2023
교원교육
권누리 · 2024
초등도덕교육
White J. · 2022
AI and Society
장혜진 · 2022
문화와융합
김은희 · 2021
철학논집
Formosa P.,Ryan M. · 2021
AI and Society
김종욱, 신나민 · 2021
한국지능시스템학회 논문지
White J. · 2022
AI and Society
Omari, R.M.; Mohammadian, M. · 2016
Journal of Information, Communication and Ethics in Society
정진규 · 2022
倫理硏究
Martinho, Andreia; Poulsen, Adam; Kroesen, Maarten; Chorus, Caspar · 2021
AI and Ethics
교양 / 학사
컴퓨터를 처음 접하는 학생들을 대상으로 컴퓨터에 대한 일반적인 기초개념 등을 설명하고, 프로그램이 수행되는 과정과 프로그램 작성을 위한 논리적인 사고에 대하여 강의한다. 이와 같은 기초 지식을 바탕으로 Python 언어를 사용하는 방법을 습득한다. 일부 공과대학 학부/학과에서는 포트란, C 언어, 또는 Matlab을 사용하는 법을 익힌다. 매주 2시간의 실습을 통하여 프로그래밍 기법을 배양하도록 한다.전선 / 대학원
이 강의에서는 인공지능 신뢰성 문제, 즉 인공지능의 가치정렬, 적법·윤리성, 견고성을 측정·확보하는 기법과 이를 촉진하기 위한 제도의 설계 방안을 학습한다. 이를 위해 리스크의 측정·경감 기술의 이해 뿐 아니라 인문·사회과학·법적 관점을 융합한 다양한 접근을 제시한다. 구체적으로 공정한 기계학습, 설명 가능한 AI, 인간-AI 상호작용, 프라이버시 보존 데이터 분석, 자율시스템의 안전성, 인지모델의 견고성, 생성모델의 권리침해와 오남용 문제, 자율살상무기체계의 통제 등을 탐색한다.전선 / 대학원
기계학습의 기초, AI 시스템의 평가, 윤리적 /법적 측면과 함의를 교육분야의 적용 사례를 통해 살펴보고, 전통적 과학교수학습이론과 평가이론과의 접목을 논의하면서 인공지능 및 언택트 시대의 과학교수학습과 평가에 대한 조망 및 새로운 연구분야에 대한 이해를 높인다.전선 / 대학원
영국문학사의 뛰어난 작품이나 업적 그와 관련된 중요한 문화적 현상 및 사실을 심층적으로 살핌으로써 영국 사회 전반에 대한 심화된 이해를 도모하고, 이를 바탕으로 보다 창의적인 영어 교육 방식을 모색하도록 함.전선 / 대학원
신뢰성(trustworthiness)은 AI 시스템 개발과 산업적 활용 및 사회적 수용에 이르는 전 과정에서 확보되어야 할 전제 조건이며, 영향평가는 AI 윤리 영역에서의 신뢰성을 구축하는데 중요한 역할을 담당한다. 이 수업은 "신뢰할 수 있는(trustworthy)” AI 원칙을 중심으로 AI 윤리에 관한 다양한 논의를 학습하고, 나아가 AI 윤리의 주요 세부원칙들이 실제 사례에서 어떻게 적용되는지 이해 · 평가하고자 한다. 이 과정에서 AI 시스템을 개발하고, 사용 및 운영하는 것은 기술적 행위일 뿐만 아니라 윤리적 함의를 가진 정치·경제·사회·문화적 행위 역시 될 수 있음을 확인하고, 이와 같은 가치관의 토대 위에 공학도로서, 개발자로서 또는 AI 시대를 살아가는 우리 공동체 구성원의 하나로서 나아가길 목표한다.전선 / 학사
인공지능과 데이터 과학이 급속히 발전하면서 인류와 사회에 커다란 영향을 끼치고 있다. 빅데이터를 기반으로 학습된 인공지능 알고리듬이 다양한 선택과 의사결정에 폭넓게 사용되기 시작하고, 인간의 개입과 통제가 감소하면서 공정성, 책임, 신뢰성, 투명성, 프라이버시 등의 문제가 제기되고 있다. 이 강의는 인공지능과 데이터 과학이 작동하는 방식에 대한 개념적인 수준의 이해에서 출발하여, 데이터의 수집, 생성, 분석, 유통 과정에서 제기될 수 있는 여러 윤리적 문제들과 어느 정도의 자율성을 가지는 인공지능 알고리듬의 책임성 있는 설계 및 사용과 관련된 여러 윤리적 쟁점들을 살펴본다. 이를 통해, 이 수업은 인공지능과 빅데이터의 시대를 살아가야할 지성인에게 비판적인 디지털 문해력을 제공할 것이다.전필 / 학사
뇌-마음-행동 연계전공의 필수 과목으로서, 세분화된 학문 체계에서 다룰 수 없는 통합적인 인간 이해에 대한 소개를 제공하는 곳이 목표. 신경과학에서 이루지는 뇌의 이해, 인지과학에서 이루어지는 마음의 이해, 심리학에서 이루어지는 행동의 이해와 이들의 관계를 포함하여 인간의 이해에 대한 다양한 주제의 소개. 참여 교수 및 외부 초빙 연사들에 의한 주별 강의로 이루어짐.전선 / 학사
인공지능은 사람의 생각과 행동을 모사하고, 이성적인 행위를 통하여, 주어진 목적을 달성하는 시스템을 연구하는 학문 분야이다. 본 수업에서는 인공지능 시스템을 구성하기 위한 다양한 방법론을 논한다. 이는 효율적인 탐색, 지식의 표현, 불확실성에 대한 이해, 상관관계와 인과관계에 대한 이해, 시각, 음성, 자연어 등의 처리, 학습 등을 포함한다. 이를 통해 학생은 인공지능의 핵심 원리와 기술에 대해 수학적, 논리적, 정성적, 정량적, 확률 통계적, 학습적 관점 등으로 종합적인 이해를 한다.전선 / 대학원
지능 시스템은 환경과 상호작용하고 성능을 극대화하는 방법이다. 지식 표현과 추론은 논리적 지식 표현, 판단 계산, 술어 계산, 상황 계산, 지식 표현 구축 등과 함께 지능 시스템의 중요한 측면이며, 불확실성을 해결하기 위한 방법으로 확률과 확률 네트워크, 퍼지 논리와 같은 기법을 사용한다. 계획과 학습 역시 지능 시스템의 중요한 구성 요소로서, 목표 달성을 위해 필요한 행동 순서를 결정하고 시간이 지남에 따라 성능을 개선할 수 있도록 한다. 본 강좌에서는 지능시스템을 이해하고 활용할 수 있는 기초 지식을 쌓는다.전선 / 대학원
이 강의에서는 인공지능 신뢰성 문제, 즉 인공지능의 가치정렬, 적법·윤리성, 견고성을 측정·확보하는 기법과 이를 촉진하기 위한 제도의 설계 방안을 학습한다. 이를 위해 리스크의 측정·경감 기술의 이해 뿐 아니라 인문·사회과학·법적 관점을 융합한 다양한 접근을 제시한다. 구체적으로 공정기계학습, 설명가능 AI, 인간-AI 상호작용, 프라이버시 보존 데이터 분석, 자율시스템의 안전성, 인지모델의 견고성, 생성모델의 권리침해와 오남용 문제, 자율살상무기체계의 통제 등을 탐색한다.전선 / 대학원
본 세미나는 응용 윤리의 대표적 주제들을 이론적 근거에 입각하여 다룬다. 이를 통해서 현대 사회의 여러 분야에서 발생하는 복잡한 윤리 문제들을 어떻게 바라보며 어떻게 그 해법을 찾을 수 있는지에 관해 검토한다. 더 구체적으로 말하자면, 현대의 인간의 삶에서 나타나는 환경문제, 삶과 죽음의 문제, 빈부격차의 문제, 사형제도, 처벌, 사회정의 문제 등 실천윤리의 연구 과제를 폭넓게 연구하고 이러한 사회문제들을 윤리적으로 해명하는 길을 모색한다.전선 / 대학원
궁극적인 사회적 행위자로서의 개인으로부터 출발하는 방법론적 개인주의와, 기본 가정에서 결론을 논리적으로 추론하는 연역법을 체계적으로 구사하여 거시적 사회현상의 미시적 기초를 탐구한다. 개인이 절차적 합리성에 따라 사회 및 집단내에서 행동할 것이라는 기본 가정 하에, 민주주의의 기본원칙 및 결정행위에 대한 재고찰, 공공재 분석과 개인 효용의 집계를 다루는 사회후생함수 문제, 선거, 투표 등의 정치참여활동 분석, 집단행위의 문제 등을 다룬다.전선 / 학사
본 수업은 인간-AI 상호작용에 관한 이론적 기초와 최신 연구를 실제 적용 사례와 함께 균형 있게 다룬다. 학생들은 AI의 윤리, 편향과 공정성, 투명성 등 AI가 사회에 미치는 영향을 깊이 있게 학습하며, 인간 중심 AI 디자인의 중요성을 이해한다. 또한, 투명하고 신뢰할 수 있으며 공정한 AI 시스템을 설계하는 방법을 배운다. 실습 프로젝트를 통해 이를 통해 인간-AI 협업 및 의사결정 지원 시스템을 개발하고, AI 시스템의 사회적 영향에 대해 비판적으로 분석하며, 인간 중심의 가치를 고려한 AI 솔루션 설계 능력을 키울 수 있도록 한다.전선 / 대학원
덕이란 무엇인가? 효, 정직, 용기, 겸손 등 개별 덕목들의 본성과 가치는 어디에 있는가? 덕에 관한 이러한 질문들은 윤리학과 그 실천에 있어서 빼놓을 수 없는 중요한 문제를 제기한다. 본 수업에서는 덕에 대한 심도 있는 분석을 통해 덕의 함양과 인성교육의 연구에 있어 개념적 주춧돌을 놓는 역할을 할 것이다. 다음은 본 수업에서 다루게 될 연구문제들의 사례들이다. "덕은 행위와 어떤 관계에 있는가?”“덕은 가르쳐질 수 있는가?”“덕은 그 소유자를 행복하게 해주는가?”“아리스토텔레스와 칸트는 덕에 대해 어떤 관점을 갖고 있는가?”“용기의 본성과 가치는 무엇인가?”교양 / 학사
이 과목은 인공지능의 중요한 철학적, 인문학적 쟁점들을 고찰한다. 기계는 생각할 수 있는지, 인공지능은 가능한지, 기계가 감정이나 의식을 가질 수 있는지 등의 존재론적 물음뿐 아니라 인공지능의 도덕적 지위와 로봇 윤리의 문제, 그리고 인공초지능과 실존적 위협에 관해 다룬다.전선 / 대학원
머신러닝 등 인공지능 기술의 급속한 발전 및 활용도 증가와 함께, 그와 관련된 법과 규제에 대한 논의의 필요성 또한 급격하게 증대하고 있음. 인공지능 방법론 개관, 인공지능과 관련된 법제도 개관, 로보틱스 및 자율주행차와 관련된 규제 및 책임제도 개관, 인공지능과 불법행위 책임, 인공지능과 시장경쟁, 인공지능과 사회적, 경제적 차별의 문제, 인공지능 의사결정의 투명성 및 책임성(accountability), 설명가능/해석가능한 인공지능과 법적 책임전선 / 학사
4차 산업혁명 시대를 맞아 인공지능, 로봇공학, 소셜네트워크서비스, 유전공학 등의 신기술은 우리 삶의 형태를 근본적으로 변화시키고 있다. 새로운 형태의 삶에는 새로운 윤리적 통찰력이 요구되는 바, 본 수업은 학생들이 새로운 기술과 그 윤리적 의미에 대해 성찰하도록 초대함으로써 새로운 기술의 시대에 함께 대비할 것이다. 다음은 수업에서 다루게 될 연구문제들의 예이다. "노인, 젊은이 또는 장애인과 같은 취약한 사람들을 돌보는 일에서 로봇이 인간 간병인을 돕거나 대체하도록 신뢰하고 맡겨도 되는가?”“만약 무인자동차가 사고를 일으키면 그 도덕적 책임은 누구에게 있는가?” "아기의 지능을 향상시키기 위해 유전 공학을 사용하는 것은 윤리적으로 허용되는가?“전선 / 대학원
본 과목 「AI 기반 심리과학 연구방법론」은 심리과학 분야 대학원생이 연구 수행 과정 전반에 걸쳐 본 연구과제를 통해 설계 및 검증된 AI 협업 워크플로우(사전 학습된 LLM, 심리과학 특화 RAG 등 활용)를 경험하고 숙달함으로써 연구 방법론적 역량을 혁신하도록 학습하는 과목이다. 수강생은 연구 문제의 개념화, 가설 탐색 및 정교화, 심리과학 문헌 분석, 연구 설계 구체화, 데이터 분석 계획 수립, 분석 결과 해석 및 시각화, 그리고 연구 결과 보고서 작성 및 소통에 이르기까지 심리과학 연구 방법론의 각 단계에서 본 연구과제를 통해 개발/활용되는 AI 지원 워크플로우를 실질적인 협업 도구로 활용하는 방법을 학습한다. 동시에 AI 산출물의 심리과학적 타당성, 방법론적 정확성, 윤리성 및 연구 재현성을 비판적으로 평가하고 교정하는 AI 협업 기반 심리과학 연구 방법론 역량을 함양하는 데 중점을 둔다. 이러한 구조를 통해 수강생은 AI를 단순 도구가 아닌 심리과학 연구의 협업 파트너로 활용하면서도, 데이터 과학 시대의 새로운 연구 방법론적 과제와 연구 윤리적 책임을 명확히 인지한 상태에서 창의적이고 재현 가능한 심리과학 연구 수행을 실천하게 된다.전선 / 대학원
본 강좌는 도덕성에 대한 다양한 신경과학적 연구 성과를 활용하여 도덕 판단의 메커니즘에 대한 이해를 심화하고, 도덕발달 촉진을 위한 시사점을 모색하도록 돕는 데 그 목적이 있다. 이를 위해 사회적 직관주의 모형, 이중과정 모형, 도덕 판단 메커니즘의 문화 간 차이, 도덕적 귀감자 및 도덕 딜레마 선정의 신경과학적 준거 등에 대해 중점적으로 탐구할 것이다.교양 / 학사
본 강의는 기초 과학, 인문학, 공학의 핵심 개념을 융합하여 인간의 마음과 기계 간 양방향 상호작용에 대한 새로운 통찰을 제공하는 것을 목표로 한다. 뇌와 인지 과학의 기본 개념을 바탕으로 인간의 마음이 생물학적 적응으로서 효율적인 정보 처리를 위해 어떻게 진화했는지, 다양한 방법과 기술을 통해 신경계의 활동을 어떻게 측정, 모델링, 조작할 수 있는지를 학습한다. 이러한 신경과학적 틀을 바탕으로 인공지능의 기본 개념을 소개하며, 기계가 뇌를 모방하고 상호작용할 수 있도록 설계되는 원리를 탐구한다. 강의, 토론, 실습 시연의 활동을 통해 뇌와 인지 과학, 인간-컴퓨터 상호작용, 뇌-기계 인터페이스 분야의 핵심 개념을 통합적으로 다룬다. 이를 통해 학생들이 뇌-인지 기능과 적응적 행동의 생물학적 기전을 이해하고, 뇌 신호를 다루는 방법론과 인간-컴퓨터 상호작용 기술의 가능성과 제약에 대한 폭넓은 이해를 얻을 수 있을 것으로 기대한다.