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장진아; 박준형; 송진웅
2019 / 초등과학교육
정경희, 진효정, 안재욱, 윤혜숙, 오상석, 임채신, 엄영철, 김희대, 홍광표, 박성민
2018 / 생물환경조절학회지
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본 논문은 형법상 '인'의 개념 확장을 통해 미래에 전자인(e-person)에게 법인격을 부여하고 형사책임을 물을 수 있는지 탐구한다. 현재 AI는 법인격이 없지만, 기술 발전과 뇌과학 연구를 통해 AI에게 법인격을 부여하는 것이 가능할 수 있으며, 이는 사회체계 내 소통을 원활하게 하고 형법의 목적 달성에 기여할 수 있다.
법정에 출석한 인공지능
AI로봇과 범죄
인공지능법 입문
인공지능과 포스트휴먼
디지털 권리장전 : 디지털제국에 보내는 32가지 항소이유서 =
4차 산업혁명의 사회적 수용성 확보를 위한 국가전략 연구.
AI 인격과 칸트
기업 처벌과 미래의 형법 : 기업도 형법의 주체가 될 수 있는가
인공지능법 입문
인공지능과 리걸 프레임, 10가지 이슈
인공지능 윤리하다
AI 2045 인공지능 미래보고서 : AI와 인간이 공존하는 세상의 시작
인간과 인공지능 그리고 규범
Liability for Crimes Involving Artificial Intelligence Systems.
인격권법
Robot rules : regulating artificial intelligence
인공지능의 윤리학 =
Corporate criminal liability : emergence, convergence, and risk
A legal theory for autonomous artificial agents
인공지능과 지식재산권
강지현 · 2022
한국부패학회보
이원상 · 2018
형사법의 신동향
김성호 · 2020
법학논총
오지용 · 2023
과학기술과 법
김혜정 · 2022
경희법학
김재경 · 2024
기업법연구
신혜진 · 2024
저스티스
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 / 대학원
머신러닝 등 빅데이터를 활용한 인공지능 기술의 급속한 발전 및 사회 각 분야로의 파급에 따라 그에 관한 법 시스템 및 규제 전반에 대한 논의의 필요성이 급격하게 증가하고 있음. 데이터 및 인공지능 기술 및 방법론 개관, 데이터 및 인공지능과 관련된 법제도 개관, 로보틱스 및 자율주행차와 관련된 규제 및 책임제도 개관, 데이터와 프라이버시, 데이터와 시장경쟁, 인공지능과 노동, 인공지능과 사회경제적 차별, 인공지능과 불법행위 책임, 인공지능 의사결정의 투명성 및 책임성(accountability), 설명가능/해석가능한 인공지능과 법적 책임 등.전선 / 학사
인공지능 기술의 도입은 다양한 법적 제도적 이슈들을 제기한다. 인공지능 기술의 도입이 가져오는 사회적 경제적 변화는 어떠한 것인지 살펴보고, 그와 함께 고려해야 할 법제도적 이슈들이 어떤 것인지 파악하고 정리해 보는 기회를 갖도록 한다. 인공지능의 작동방식에 대해 재검토하고, 인공지능이 인터넷 플랫폼, 검색, 프로파일링 등 다양한 영역에 미치는 영향을 검토하고, 금융이나 의료 등 개별 산업에는 어떠한 변화를 가져오는지 살펴본다. 그와 함께, 새로이 제기되는 법제도적 이슈들에 대해 검토한다. 법적 책임에 관한 문제를 비롯하여, 공정성이나 차별의 이슈, 데이터 활용과 관련된 프라이버시 이슈 등 관련된 다양한 이슈들에 대해 논의하도록 한다.전선 / 대학원
인간은 사회적 연관 한 복판에 있는 그 자체가 사회의 산물이다. 따라서 학문적 대상으로서 사회를 연구하기가 곤란한 것은 연구자가 연구대상과 일정한 거리를 두고 떨어져 있는 것이 아니라 대상과 바로 연관되어 있기 때문이다. 모든 사회 이론이 곧 사회적 실천의 한 부분이 되는 까닭도 여기에 있다. 이 과목은 제반 사회이론의 타당성을 엄밀한 방법론에 입각해 철학적으로 검토하는 작업을 세미나 형식으로 진행한다.전선 / 대학원
초기의 인공지능(Artificial Intelligence)은 소프트웨어가 작업을 수행하는데 필요한 규칙을 시스템화하는 것으로 시작되었으나, 빅데이터의 등장과 컴퓨팅 능력의 증가로 인간이 사전적으로 정한 규칙에 메이지 않고 정확도가 높은 알고리즘을 체득하는 방향으로 발전해왔다. 경제학계의 많은 연구에서는 AI를 생산활동에서 인간의 개입이 필요하지 않거나, 적게 필요로 하는 자동화(automation)를 가능하게 하는 방법 중 하나로 간주한다. 따라서 AI의 발전은 일국의 일자리 지형을 변화시킬 뿐만 아니라, 국제적인 분업 생산 체인 역시 변화시킬 것으로 예상된다. 본 과목은 인공지능의 개발 및 실용화 현황을 연구하고, 일자리와 국제 분업/글로벌 벨류 체인에 미치는 영향에 대하여 연구한다. 이를 위해서 case study를 이용한 현황 파악과 동시에, 지금까지 기술발전에 따른 자동화가 일자리와 국제분업체계에 미친 영향을 분석한 연구들을 공부한다.전선 / 학사
인공지능은 사람의 지능과 인지 기능을 흉내낼 수 있는 정보처리 모델을 연구하는 컴퓨터과학의 한 분야이다. 인공지능의 근본적인 문제로서 경험적 탐색, 추론, 학습, 지식표현 방법에 관한 이론과 근본적인 계산학적 문제들을 다룬다. 논리 기반의 정리증명, 게임이론, 지능형 에이전트 등에 관해 다루며 신경망, 진화연산, 베이지안망의 기본 원리를 학습하고 이의 응용 사례로서 전문가시스템, 컴퓨터비전, 자연언어처리, 데이터마이닝, 정보검색, 바이오정보학 등의 분야에 대해 살펴본다.전선 / 대학원
최근 인공지능은 사회의 다양한 영역으로 확산되면서 많은 인문사회과학적 문제들을 제기하고 있다. 이에 본 과목은 사회 각 영역에서 전개되고 있는 AI 기술의 양상들을 살펴보고, 이것을 둘러싼 이슈와 함의를 미디어 이론, 기술 철학, 문화 이론 등 다양한 관점에서 논의한다. 이를 통해 AI와 현대 기술문화에 대한 보다 심층적인 이해를 제공하고자 한다.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 / 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.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
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?“교양 / 학사
지능은 고대로부터 인간을 이해하기 위한 필수적 사유의 대상으로 여겨져 왔으며 특히 21세기 뇌인지과학의 급속한 발전과 인공지능(AI) 기술의 혁신적 진보가 동반되면서 사람들에게 '인공지능에 대비되는 생명체의 지능이란 무엇인가'라는 근본적인 질문을 던지게 만들었다. 앞으로 모든 학문 분야와 직업군에서 이 질문에 대한 탐구가 지속될 전망이다. 본 교과목은 학생들이 뇌의 지능의 핵심 원리와 그 장단점을 과학적으로 이해함으로써 자아실현과 사회공헌을 할 수 있는 것을 목적으로 한다. 진화라는 생존 과정에서 자연스럽게 학습한 생명체의 적응적 인지 능력이 어떻게 현재 인간 뇌의 지능으로 발달해 왔는지 살펴보고, 이를 현재 AI의 인지 능력과 대비하여 공통점과 근본적 차이점을 분석함으로써 둘 사이의 경계를 정의하는 작업을 진행한다. 학생들은 이 과정을 통해 뇌의 적응 능력을 '자연지능'이라는 관점에서 재해석하는 시각을 갖추게 되고, 모호하고 정답이 없는 문제에 스스로 도전하며 성찰하는 훈련을 할 수 있을 것이다. 본 교과목은 학생들에게 미래 사회에서 인간과 기계가 상호 시너지를 발휘하며 공생하기 위한 다양한 지능 형태의 협력 방식을 통찰적으로 탐구할 기회를 제공한다. 강의는 교수 주도의 강의와 학생 간 토론으로 구성되며, 뇌인지과학에서 밝혀진 지각 및 인지 기능의 핵심 원리를 소개한 후 이를 AI와 비교하는 방식으로 진행된다. 평가 체계는 과제 제출, 토론 참여도, 그리고 한 학기 동안 'Toward Brain-like AI'라는 주제로 진행되는 프로젝트 발표와 보고서를 통해 기존 지식을 바탕으로 미지의 토픽에 구조적으로 접근하는 능력을 중점적으로 점검한다.전선 / 대학원
기계학습 알고리즘의 하나로서 인공 지능 기술의 발전 과정과 최근의 딥러닝 알고리즘의 원리와 특징을 이해한다. 인공지능 알고리즘에 기반한 의료기기 개발 동향과 특히 소프트웨어 의료기기(Software as medical device, SaMD)에 대한 이해를 증진한다. 우수한 성능의 인공지능 기반 모델을 개발하기 위해서 필수로 요구되는 양질의 빅데이터 확보 방안과 바른 주석(well annotated)을 포함하는 빅데이터의 중요성을 이해한다. 인공지능 모델 개발 과정에서 필요한 구체적인 실기 능력 향상을 위해서 Python language의 기초적인 사용법을 습득하고 대표적인 딥러닝 알고리즘인 CNN과 RNN을 이용한 의료영상처리 및 생체신호 처리 실습을 통해 현장 전문가로서의 인공지능 기술 적용 역량을 강화한다.교양 / 학사
최근 인공지능 기술의 급속한 발전으로 인해 인공지능은 전 학문 분야에서 핵심적인 학습 및 연구 대상이 되고 있다. 동시에 국제사회는 물론 우리 사회의 여기저기에서 인공지능과 관련된 사회문제들이 발생하고 있으며, 미래에 인공지능이 가져올 폐해를 두려워하는 목소리들이 크다. 이제는 인공지능의 개발과 더불어 인공지능이 인류와 공존할 수 있는 구체적인 대안이 시급한 시기가 다가왔다. 이에 따라 인공지능의 본질을 이해하고, 인간의 인지능력과 통합하여 분석할 수 있는 능력은 필수적인 역량 중 하나가 되었다. 이 교과목은 인간과 인공지능의 인지능력을 통합적으로 이해하고, 그 관계를 융합적으로 탐구하는 학습경험을 제공하는 데 목적이 있다. 본 교과목은 수동적인 지식 습득을 넘어서, 학습자가 문제를 스스로 발견하고 해결 방안을 모색하는 자기 주도적 학습 과정에 중점을 두고 있다. ‘기초 학습’과 ‘프로젝트 기반 탐구활동’으로 구성된 수업에서 수강생들은 주제토론, 방법론 실습, 연구주제 탐색, 연구설계, 연구수행, 연구결과 발표 등 다양한 수업 및 학습활동에 참여하면서 창의적인 사고를 개발하고 집단적 사고를 통해 보편적인 해답을 찾아가는 새로운 학습과정을 경험하게 될 것이다. 이러한 과정을 통해 인간인지와 인공지능의 본질을 이해하고 이를 융합적으로 발전시킬 수 있는 기본 역량을 함양할 수 있을 것으로 기대한다.전선 / 학사
사회현실의 인식문제를 둘러싸고 일어날 방법논쟁에 관한 사적인 검토를 거쳐서, 사회인식의 이론 정립에 있어서의 경험적, 분석적 방법의 타당성과 그 한계를 설명하며 인간의 사회적 존재의 구조를 현대철학의 제 이론을 통해 조명하여 인간의 공존재성의 특징을 규명한다.전선 / 대학원
본 교과목은 현대사회를 구성하는 중요한 두 축, 즉 진리를 추구하는 과학과 정의를 구현하는 법 사이의 상호작용을 살펴보는 것을 주 목적으로 한다. 생명공학과 두뇌과학, 정보기술과 인공지능(AI) 같은 새로운 과학기술의 발전은 지적재산권과 특허, 개인의 프라이버시와 정보통신 관련 법과 규제, 그리고 생명과 죽음에 대한 법적 결정권과 같은 영역에서 새로운 법적, 공공정책적 문제들을 제기하고 있다. 또한 과학기술과 법, 규제의 상호작용에 대한 이해는 공해와 대기 오염과 같은 환경문제, 그리고 여러 유해물질이나 게임 중독과 같이 공중보건적, 공공정책적 문제들을 이해하는데 중요한 역할을 하고 있다. 본 수업에서는 최근 들어 급속하게 발전, 변화해오고 있는 생명공학과 의학, 두뇌과학, 그리고 정보기술과 인공지능과 같은 다양한 과학기술이 어떻게 법적, 윤리적, 공공정책적 문제들을 가져오고 있는지를 살펴볼 것이다. 이와 동시에 과학의 발전과 신기술 혁신들로 나타난 환경과 공중보건, 프라이버시와 같은 문제들을 해결하는데 과학기술과 법, 규제의 상호작용에 대한 이해가 어떠한 도움을 줄 수 있는지 논의해 볼 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
최근 인공지능은 사회의 다양한 영역으로 확산하면서 많은 철학적, 사회적 문제들을 제기하고 있다. 이에 본 과목은 미디어 및 커뮤니케이션 영역에서 전개되고 있는 AI 기술과 서비스의 양상들을 살펴보고, 이것을 둘러싼 이슈와 함의를 미디어론, 기술철학, 문화이론, 사회이론 등 다양한 인문사회과학 이론들의 관점에서 논의한다. 이를 통해 AI와 미디어, 나아가 기술사회에 대한 보다 심층적인 이해를 제공하고자 한다.전선 / 학사
AI는 인간의 의사결정 방식과 업무 수행 방식을 빠르게 변화시키고 있으며, 이에 따라 조직의 형태와 작동 방식 또한 재편되고 혁신되고 있다. 이러한 변화 속에서 AI를 전략적으로 도입하고 효과적으로 활용하는 능력은 기업이 지속 가능한 경쟁우위를 확보하는 핵심 원천이 되고 있다. 본 과목은 AI와 전략경영의 접점을 체계적으로 탐구한다. AI가 무엇이며(또 무엇이 아닌지), 인간이 AI와 어떻게 상호작용하는지, AI가 직무·직업·노동시장을 어떻게 변화시키는지, 그리고 이러한 변화가 조직 전환을 어떻게 촉발하는지를 다룬다. 더 나아가 AI가 기술 혁신과 창의성에 미치는 영향, 그리고 경영자와 정책결정자가 AI를 어떻게 이해하고 대응해야 하는지도 살펴본다. AI가 전례 없이 빠른 속도로 발전하고 그 영향이 맥락에 따라 다르게 나타나는 환경에서, 학생들은 최신 연구 논문과 실제 사례를 분석·토론함으로써 개인, 팀, 조직 수준에서 AI를 전략적으로 도입하고 활용하는 방법을 학습한다. 이를 통해 AI가 가져올 일과 조직의 대전환을 깊이 이해하고, 이를 능동적으로 설계함으로써 AI 시대 지속 가능한 경쟁우위를 구축할 수 있는 역량을 갖추게 될 것이다.전선 / 학사
로봇의 인간과 상호작용의 역할이 점점 중요해지고 있다. 이런 흐름에서, 심리학은 특히 인간스러운 로봇을 개발하는 데 중요한 통찰을 제공하고 있다. 본 강의에서는 지각 심리학과 발달 심리학에서 잘 연구된 인간 특징들(지각, 지능, 창의성, 동작, 감정 그리고 자기 개념)을 살펴보고, 이것들이 어떻게 로봇에게 이식될 수 있는지에 대해서 이론과 실습을 통해 배운다. 구체적으로, 체화인지, 지각 심리학, 동작 인지, 인간-기계 상호작용, 기계학습의 기초, 발달 로봇의 이론에 대해 배운다. 본 강의는 앞으로 다가오는 인공지능 시대의 삶을 이해하고 준비하는 데 도움을 줄 것으로 기대된다.