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이 논문은 인공지능을 도덕적 기계로 볼 수 있는지 탐구하며, 칸트적 및 흄적 모델을 통해 도덕적 기계의 가능성을 설계하고자 한다. 인공지능은 빅데이터 학습을 통해 정확한 판단과 실행을 수행하지만, 인간의 도덕적 자율성과는 다른 공학적 자율성만을 지닐 수 있다는 점을 논한다. 다양한 도덕적 관점을 고려하여 도덕적 기계의 모델을 제시하는 것을 목표로 한다.
왜 로봇의 도덕인가
윤리적 AI로봇 프로젝트 =
인공지능 윤리하다
인공지능의 윤리학 =
Kant machine : critical philosophy after AI
도덕적인 AI : 딥페이크부터 로봇 의사까지, 인공지능 윤리를 위한 일곱 가지 물음
자율주행자동차 인공지능 보고서 : 미래의 경제와 자동차 산업을 책임질 인공지능의 자율주행
인공 지능의 시대, 인생의 의미
인공지능과 윤리
인공지능윤리와 도덕교육 =
(인공지능에 살해당하지 않기 위해) 인공지능에 도덕엔진을 탑재하는 법
인공지능 윤리규범학 : 삶의 의미부터 인공지능 법제도화까지
AI 인격과 칸트
인공 인간 : 인공지능 그리고 마음의 미래
대량살상 수학무기 : 어떻게 빅데이터는 불평등을 확산하고 민주주의를 위협하는가
사이언스 이즈 컬처 : 인문학과 과학의 새로운 르네상스
인공지능과 윤리
AI 윤리와 뇌신경과학 그리고 교육 : 인공지능은 주저하지 않는다
과학기술 문명에 대한 성찰
Rethinking moral status
철학탐구
맹주만디지털콘텐츠학회논문지
박균열AI and Society
Formosa P.,Ryan M.Minds and Machines
Behdadi D.,Munthe C.법조
송승현철학탐구
김다솜Cognitive Systems Research
Cervantes S.,López S.,Cervantes J.A.AI and Ethics
Gudmunsen, Zacharus철학논총
이재숭AI and Society
Gordon J.S.도덕교육연구
조영아AI and Ethics
Erez, FirtInternational Journal on Artificial Intelligence Tools
Peterson, C.; Broersen, J.SCIENCE AND ENGINEERING ETHICS
Cervantes, Jose-Antonio; Lopez, Sonia; Rodriguez, Luis-Felipe; Cervantes, Salvador; Cervantes, Francisco; Ramos, Felix철학연구
이을상Logos (Russian Federation)
Zheleznov A.과학기술법연구
김종호Philosophy and Technology
Verdicchio M.,Perin A.Ethics and Information Technology
Mabaso B.A.한국초등교육
박형빈교양 / 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 / 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.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 / 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
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
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?“전선 / 대학원
자연 지능의 특징인 자율성, 목적성, 반응성, 적응성, 학습능력, 추론능력 등에 대한 계산학적 모델을 고찰하고, 이러한 특성을 지닌 지능형 에이전트를 컴퓨터상에 시뮬레이션함으로써 인간의 인지과정 및 지능에 대한 이해를 높인다.교양 / 학사
이 교과목은 인공지능의 발전 역사와 철학적 기반(계산주의, 연결주의, 예측처리이론 등)을 검토하고, 인간의 지각·감정·감각·자율신경계 등 체화된 인지(embodied cognition)를 심층 탐구한다. 하이데거(Heidegger), 위노그라드(Winograd) 등의 기술철학적 사유를 통해 기술의 본질과 한계를 비판적으로 고찰하고, 인공지능이 모방할 수 없는 인간 고유의 창의성·직관·메타인지의 의미를 탐색한다. 강의는 이론적 이해와 더불어 표현예술 기반의 실습 및 토론을 결합한 체화 및 경험 기반의 학습 방식을 도입하여, 학생들이 사고와 감각, 몸의 경험을 통합적으로 활용하는 능동적 학습자로 성장하도록 설계되었다. 이를 통해 인간과 기술의 공진화(co-evolution)를 통찰하고, AI 시대에 인간다움의 의미를 재정의하며, 복잡한 미래 사회에서 책임 있는 기술 활용과 창의적 사고를 함양하는 것을 목표로 한다.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
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
인공지능은 우리가 사는 방식을 바꾸었다. 특정 의료 영역에서 인공지능은 전문가의 수준 만큼 정확하고 일부 영역에서는 이미 전문가의 실력을 뛰어넘는다. 하지만, 의료계에서 이러한 알고리즘을 손쉽게 받아들이기 어려운 것은 인공지능의 “블랙박스” 즉 설명 불가능한 특성 때문이다. 본 수업은 현존하는 이해가능한 (interpretable) 기계학습 모형과 이해불가능한 딥러닝 모형의 설명가능 방법론 (explainable)을 의료의 관점에서 탐구할 것이다. 또한 “설명가능성”에 대한 사회적, 이론적, 경험적, 인과적 관점을 조사할 것이다.전선 / 학사
이 강의의 목적은 인간 같은 기계를 만들려는 공학 기술인 인공지능을 보다 근본적으로 생각해보기 위하여 정보 개념을 기반으로 인공지능 기술에 대한 공학적 이해와 인문사회학적 개념들을 학습하고 흥미로운 인공지능 프로그램 제작을 경험하는 것이다. 인문학 배경의 학생들은 인문학의 내용이 기계로 만들어지는 기술을 경험하고 공학 배경의 학생들은 인공지능 기술을 근본적으로 생각해보고 새로운 아이디어를 얻을 수 있도록 한다. 세부 과정은 다음과 같다. 첫째, 정보 개념을 중심으로 인공 지능과 인간 지능에 대하여 이해하고, 둘째 인공지능의 감정, 의식, 윤리, 그리고 창의성, 등에 대하여 공부하고, 셋째, 인공지능 프로그램을 만들 수 있는 다양한 컴퓨터 언어들과 인공지능 개발 도구들에 대하여 알아보고, 넷째, 토론과 협의를 통하여 만들어 보고 싶은 인공지능 프로그램을 본인의 코딩 능력에 맞게 만들어 본다.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.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
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
자율로봇은 사람의 개입이 없이 목표를 달성하기 위해 주변 환경을 파악하고 계획을 세워 실행하는 시스템이다. 이를 위해 자율로봇은 사람과 같이 감각기, 지능, 구동기를 갖추고 있다. 특히 지능은 감각기로부터 받은 외부 신호와 내부 상태를 목표를 달성할 수 있는 최적의 계획 수립과 실행으로 이어주는 자율로봇의 핵심 요소이다. 본 강의에서는 자율로봇지능에 필요한 요소기술인 공간지, 인지, 판단, 계획 알고리즘에 대해 소개하고 과제와 프로젝트를 통해 실습해 보게 된다. 대표적인 자율로봇인 자율주행자동차의 사례와 관련 지능 알고리즘을 중점적으로 다루게 된다.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 / 학사
본 교과목은 빅데이터와 인공지능의 예술적 가능성에 관심이 있는 수강생들을 위해 기술과 예술이 만나는 접점에서 제기될 수 있는 다양한 주제의 논의들을 소개한다. 오늘날의 예술은 빅데이터와 인공지능을 예술 창작을 위한 매체로 적극 활용하고 있을 뿐만 아니라 인공지능 자체도 기존의 문학작품, 회화 작품, 음악 작품과 유사한 것을 만들 수 있게 되었다. 그러한 사례들과 그들의 성취, 한계 등을 살펴볼 필요가 있다. 이는 예술적 논의이다. 그러한 사실로부터 출발하여, 근대 이래 합리적 이성의 대척점에서 인간의 감성 능력을 대변하는 것으로 간주되어 왔던 예술이 과연 인공지능에 의해서도 창작될 수 있는지를 예술의 개념과 예술철학의 논의와 연계하여 살펴본다. 이것이 예술 철학적 논의이다. 여기에는 ‘예술,’ ‘창의성,’ ‘상상’과 같은 개념들이 철학적으로 어떻게 이해되고 필요하다면 어떻게 재정의될 수 있는지, 그리고 궁극적으로 이 모든 것은 ‘인간’에 대한 어떤 성찰을 가져오는지에 대한 논의도 포함된다. 음악, 미술, 허구적 이야기 등 전통적인 장르뿐 아니라 새로운 매체로서의 게임과 가상현실도 다루면서 결국 예술이란 무엇이고 빅데이터 인공지능은 ‘예술’을 ‘창작’할 수 있는지를 생각해 보는 시간을 갖도록 한다.