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Huang T; Kong J; Liu H; Lin Z; Lin Q; Lou J; Zheng S; Bi X; Wang J; Guo W; Li F; Wang J; Zheng Y; Li J; Cheng S; Zhou W; Zeng Y
2023 / Scandinavian journal of gastroenterology
최영실, 정계선, Rayborn, Michong
2018 / 한국간호교육학회지
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본 연구는 정보 및 기술의 탈중앙화를 통해 개인 맞춤 시대의 지능형 세계를 지향하며, 인공지능 윤리와 규제 설정을 위한 표준 프레임워크 구축 방안을 제시합니다. AI 특이성에 대한 논의가 활발해지는 가운데, AI와 공존하는 패러다임을 만들기 위해 합리적인 지침 및 평가 기준을 마련하는 것이 중요합니다. 국제기구, 국가, 기업의 AI 윤리 및 규제 지침 데이터를 수집하고 텍스트 마이닝 분석을 통해 표준 프레임워크를 제안합니다.
AI 윤리 가이드
모두를 위한 인공지능과 윤리
인공지능시대 윤리적 쟁점들
인공지능 윤리개론
인간과 인공지능 그리고 규범
인권법 =
인공지능 규제 거버넌스의 현재와 미래 =
AI에 대한 지구촌 행동
AI에 대한 지구촌 행동
AI 리터러시
도덕적인 AI : 딥페이크부터 로봇 의사까지, 인공지능 윤리를 위한 일곱 가지 물음
(인간과 기계의 공존을 위한) AI의 윤리적 설계
인공지능과 편향
인공지능 윤리와 거버넌스
AI와 다양성
인공지능 윤리규범학 : 삶의 의미부터 인공지능 법제도화까지
소버린 AI
인공지능윤리와 도덕교육 =
AI와 미디어 윤리
인공지능 윤리하다
International Journal of Law and Information Technology
Selvadurai, N.Telecommunications Policy
Palladino N.上海师范大学学报(哲学社会科学版) / Journal of Shanghai Normal University (Philosophy & Social Sciences)
曹建峰; CAO JianfengProceedings of the ACM on Human-Computer Interaction
Ehsan U.,Saha K.,De Choudhury M.,Riedl M.O.Big Data and Society
Kerr A.,Barry M.,Kelleher J.D.경제규제와 법
김태오한국컴퓨터정보학회논문지
이광민Review of Policy Research
von Ingersleben-Seip N.초등도덕교육
이인재Information Fusion
Díaz-Rodríguez N.,Del Ser J.,Coeckelbergh M.,López de Prado M.,Herrera-Viedma E.,Herrera F.Minds and Machines
Hagendorff T.Journal of Information, Communication and Ethics in Society
Ryan M.,Stahl B.C.법과 기업 연구
이효진IFLA JOURNAL-INTERNATIONAL FEDERATION OF LIBRARY ASSOCIATIONS
Lo, Leo S.AI and Society
Rochel J.,Evéquoz F.FRONTIERS IN ARTIFICIAL INTELLIGENCE
Radanliev, Petar; Santos, Omar; Brandon-Jones, Alistair; Joinson, AdamUniform Law Review
Kashefi, Pouya; Kashefi, Yasaman; Mirsaraei, AmirHossein GhafouriApplied Artificial Intelligence
Radanliev, P.Ethics and Information Technology
de Almeida P.G.R.,dos Santos C.D.,Farias J.S.IEEE Transactions on Computational Social Systems
Khan A.A.,Akbar M.A.,Fahmideh M.,Liang P.,Waseem M.,Ahmad A.,Niazi M.,Abrahamsson P.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
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 / 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
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
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.전선 / 학사
이 교과목은 기술과 인간이 서로 영향을 주고받으며 함께 진화해온 관계, 즉 공진화(co-evolution)의 관점에서 AI 시대의 인간다움을 탐구합니다. 학생들은 인공지능·빅데이터 등 첨단 기술의 발전이 인간의 사고, 감정, 공동체에 어떤 변화를 가져왔는지를 다각도로 살펴봅니다. 특히 '따뜻한 인공지능'이라는 개념을 중심으로, 기술이 단순한 도구를 넘어 공감, 윤리, 창의성을 담을 수 있는 가능성을 모색합니다. 심리, 인지, 사회 구조 등 인간 이해의 다양한 접근을 통해 기술 환경 속에서도 중심을 잃지 않는 자기 성찰과 책임 있는 판단력을 기릅니다. 이론 학습과 함께 토론, 글쓰기, 감각 기반 표현 활동 등을 융합하여, 기술과 인간이 어떻게 함께 살아갈 수 있을지를 실천적으로 고민합니다. 궁극적으로는 기술과 함께 공존하는 시대에 필요한 새로운 인간다움의 조건을 재구성하는 것을 목표로 합니다.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.교양 / 학사
AI는 현재 기술과 사회를 모두 이끌어가는 핵심 키워드이며, 지난 10년 이상 기술적 잠재력을 어필하는 시기에서, 일상에 실질적으로 유용한 서비스를 제공하고 시장성을 확보하는 방향으로 전진해야하는 시대적 요구에 직면에 있음. 본 교과목은 학생들의 다학제적 협업 및 교수자와의 상호 토론을 통해 현대인의 일상에 AI가 유용하게 사용될 수 있는 시나리오를 탐색하고, 데이터 수집, 윤리적 이슈, 사회적 규제 등을 종합적으로 고려하여 상기 시나리오를 구체화해보는 경험을 제공함. 본 교과목은 디지털 대전환 시대에 경쟁력 있는 인재 양성을 위해 AI와 일상의 간격을 효과적으로 해소하는 실용적 사고력을 배양하는 것을 목표로 함.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.교양 / 학사
최근 기술 발전에 힘입어 사회 전반적으로, 특히 일상생활 영역에서 AI가 급속히 확산하고 있다. 이에 본 교과목은 기술적 이해와 적용을 넘어 AI에 대한 사회과학적 이해를 제공하는 데 목적이 있다. 구체적으로, AI 기술이 구현한 미디어를 알고리듬 미디어로 규정하고 AI 미디어, AI 텍스트, AI와의 상호작용, 인간 및 사회에 대한 영향 등을 사회과학 이론들을 토대로 설명함으로써 현대 고도 기술 사회에서 인간과 사회에 대한 AI의 영향과 함의를 모색하고자 한다. 수강생들은 이 수업을 통해 AI라는 새로운 기술 변화에 대한 통합적, 체계적 이해를 갖게 될 것이다.전필 / 대학원
인공지능(AI) 기반 교육을 현장에서 적용하기 위해선, AI융합전공 수강생들은 인공지능(AI)을 교과 수업 상황에 융합하여, 수업을 설계하고 실행할 수 있는 역량이 요구된다. 이 강의는 AI융합전공 수강생들이 인공지능(AI) 자체에 대한 수업과, 인공지능(AI) 학습도구를 활용한 인공지능(AI)-교과 융합수업을 설계하고, 실행할 수 있는 역량을 갖추는 것을 목적으로 한다. 이를 위해 AI융합전공 수강생들은 먼저, 인공지능(AI) 자체에 대한 수업 설계 역량을 기른다. 그리고 실제적이고 집중적인 교육을 통해, 이 교과목은 수강생들의 인공지능 교과 융합 수업을 설계하고 실행하는 역량 증진시킬 것이다.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.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 / 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
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.공통 / 대학원
21세기에 들어와 기계학습과 딥러닝 등의 AI 기술의 급격한 발전이 빅데이터와 고성능 컴퓨터와 결합되며 이전과는 다른 차원의 활용 가능성을 보여주면서 급속도로 산업과 생활에 보급되고 있다. 그러나, 현재의 빅데이터 기반 기계학습 위주 AI의 한계는 분명하며 AI 개념의 창시자와 개발자들이 꿈꾸던 기술에 못 미친다는 것이 전문가들의 한결같은 견해이다. 차세대 AI 기술의 핵심 중 하나는 뇌의 자연지능을 닮은 AI(Brain-like AI)의 구현이다. 본 교과목은 뇌의 인지기능에 기반을 둔 자연지능과 컴퓨터 기반 인공지능의 공통점과 차이점에 대한 체계적 고찰을 통해 학생들이 인공지능과 자연지능 연구 및 기술 개발을 위한 미래지향적 안목을 기를 수 있도록 돕는 것을 목표로 한다. 인간의 인지 및 행동에 관심이 있는 다양한 분야의 학생은 인공지능과 자연지능의 비교를 통해 인간의 고유성에 대한 통찰 및 인공지능 기술의 활용에 대해 배울 수 있으며, 반대로 인공지능에 관심이 있는 학생은 진정한 인공지능을 구현하기 위해 필요한 뇌인지과학적 배경을 함양할 수 있을 것으로 기대한다.전선 / 대학원
소비자들의 ‘안전할 권리’는 당연히 보호되어야 하지만, 이를 위해 채택된 각종 규제장치에 대해서는 여러 가지 반론이 공존하고 있다. 예를 들면 소비자선택권을 제한한다는 반론에서부터 적절한 시장영향평가도 없이 규범적으로 도입되고 있다는 반론까지 다양한 비판이 있다. 이에 본 과목에서는 소비자안전보호에 대한 필요성과 정당성의 여러 가지 근거를 소개하며, 현재 많은 국가에서 채택하고 있는 각종 소비자안전기제들에 대해 다루며, 정책평가를 통해 각 정책기제들의 영향력과 효과에 대해 분석한다.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.