인지적 정의를 달성하기 위해 인공지능을 활성화하는 방법
저자：Eve Cole
업데이트 시간：2024-11-22 17:54:01
최근 몇 년 동안 인공지능은 다양한 산업 분야에 응용되어 인류에게 '좋은 조력자'가 되었습니다. 하지만 이 과정에서 다양한 문제도 드러났다. 그 중 인공지능 시스템은 열악한 데이터 소스와 결함 있는 알고리즘 설계를 바탕으로 잘못된 '지식'을 생성하고, 출력 내용에 대한 가치판단 능력이 없으며, 이에 상응하는 인지적 책임을 맡을 수 없어 체계적 인지 편향을 초래한다. 다소 중요한 문제입니다. 과학기술윤리의 관점에서 보면 이는 인지정의의 원칙에 위배된다. 소위 인지적 정의란 지식의 생성, 보급, 획득 과정에서 모든 개인과 집단의 목소리가 공정하게 듣고 이해될 수 있도록 보장하고, 인류의 대중적 지식으로 전환될 수 있는 동등한 기회를 보장하는 것을 의미합니다. 과거에는 지식 생성이 주로 인간 개인의 인식, 기억, 추론 및 증언에 의존했습니다. 그러나 인공지능의 급속한 반복, 특히 대화형 인공지능의 광범위한 적용으로 전통지식의 생성과 전파 방식은 큰 변화를 겪고 있다. 오늘날의 인공지능은 정보를 수집하고 작업을 수행하는 데 능숙할 뿐만 아니라, 지식을 생성하고 전파할 수 있는 '인지 기술'이기도 합니다. 인지 콘텐츠(명제, 모델, 데이터 등)를 처리하고 인지 작업(예: 통계 분석, 패턴 인식, 예측, 추론 및 시뮬레이션). 데이터와 알고리즘을 기반으로 한 '기계 지식'은 경험과 전문적 판단을 기반으로 한 과거 인간 지식에 도전하여 인지적 '단편화'를 초래하고 전통적인 인간 지식 시스템의 인지적 정의를 약화시킵니다. 오늘날 생성 인공지능은 인지 및 의사결정을 기술적으로 대체할 수 있는 모든 시나리오와 사회적 프로세스에 완전히 내장되기 시작했습니다. 지식 생성에서 인공지능으로 인한 인지 정의 문제에 직면한 상황에서 인공지능을 어떻게 더 스마트하게 만들 수 있을까요? 인지를 개선하고 과학 기술이 좋은지 확인하는 데 도움이 되도록 만드는 방법은 무엇입니까? 저자는 데이터 품질 개선, 알고리즘 설계 개선, 인간-기계 협업 최적화, 윤리적 거버넌스 강화 등의 차원에서 출발해야 한다고 믿습니다. 책임 있는 알고리즘 설계는 인식론적 정의를 달성하기 위한 핵심 아키텍처입니다. 강력한 인지 기술인 인공지능은 데이터 마이닝과 통계 분석을 통해 정보 패턴과 동향을 파악하고, 인류의 공공 지식 생성에 참여합니다. 알고리즘은 훈련 데이터에 자주 나타나는 정보 패턴에 초점을 맞추기 때문에 충분히 일반적이지 않거나 통계적으로 강력하지 않은 데이터는 종종 간과되고 제외되어 알고리즘이 완전히 이해하고 적절하게 대응하지 못하게 됩니다. 통계적 빈도에 의존하는 알고리즘 설계는 특정한 종류의 "인지적 맹목적 복종"을 구성하며, 이는 결국 일부 그룹의 목소리를 체계적으로 소외시키는 결과를 낳습니다. 이러한 설계 결함은 알고리즘의 인지 능력을 제한할 뿐만 아니라 사회의 불평등과 인지 억압을 악화시켜 인지 정의를 훼손합니다. "맹목적인 복종" 행동의 근본 원인은 알고리즘 설계 및 훈련 과정에서 다양한 그룹의 문화적 배경에 대한 이해가 부족하기 때문입니다. 따라서 우리가 자주 이야기하는 알고리즘 투명성과 설명 가능성 외에도 인지 정의의 요구 사항을 충족하는 알고리즘 설계는 다양한 커뮤니티와 관련된 인지 다양성도 고려해야 합니다. 양질의 데이터 공급은 인식론적 정의를 실현하기 위한 인프라입니다. AI가 인식론적 정의를 훼손하게 만드는 또 다른 중요한 요소는 데이터 품질입니다. 빅데이터는 지능기술의 인지적 기반이자 의사결정 기반으로, 인간 사회생활의 모든 측면의 특징과 동향을 보다 명확하고 직관적으로 제시할 수 있다. 구체적으로 분석을 위해 어떤 데이터를 수집하고 사용할 수 있는지, 이 데이터가 어떻게 분류 및 추출되는지, 궁극적으로 누구에게 제공되는지가 모두 모호해 데이터 품질이 고르지 않게 됩니다. 알고리즘에 대한 훈련 데이터는 인터넷의 대규모 데이터베이스와 커뮤니티에서 나오는 경우가 많으며 이러한 데이터에는 편견과 차별이 포함될 가능성이 높습니다. 인공지능의 지식 생성을 위해서는 데이터의 출처에 대한 신뢰성과 콘텐츠의 다양성이 보장되어야 하며, 데이터의 편향성이 제거되어야 하며, 사회, 문화적 변화로 인해 발생하는 새로운 문제에 대처하기 위해 데이터를 지속적으로 모니터링하고 업데이트해야 합니다. 고품질의 데이터 공급이 있어야만 인공지능 시스템이 다문화적이고 복잡한 사회 구조에서 보다 정확한 지식과 의사결정 지원을 제공할 수 있습니다. 대규모 인간-기계 협업은 인지적 정의를 달성하는 효과적인 수단입니다. 뇌-컴퓨터 인터페이스의 신호 변환부터 지능형 의료 의사 결정 및 과학용 AI와 같은 인간-기계 공동 작업에 이르기까지 다양한 수준의 인간-기계 협업에는 인간 지식과 기계의 전송, 해석, 통합과 같은 인지 프로세스가 포함됩니다. 지식. 인간과 기계의 전형적인 인지 특성을 고려할 때, 대규모의 합리적인 "인간-기계 인지 분업"은 더 많은 인간-기계 인지 편향을 효과적으로 방지할 것입니다. 예를 들어, 과학 연구에는 이러한 분업이 있을 수 있습니다. 인간은 목표를 설정하고, 가설을 제안하고, 결과를 해석하고, 창의적 사고, 현장 의사결정, 윤리적 판단, 직관적 이해를 제공하는 역할을 담당합니다. 인공지능이 대량의 구조화된 데이터를 처리하는 동안 패턴 인식 및 예측 분석을 수행하여 눈에 띄지 않는 패턴과 상관관계를 제공합니다. 이런 협업에서 AI는 잘못된 지식을 만들어내는 '기계'라기보다 새로운 아이디어를 불러일으키는 '파트너'에 가깝다. 높은 수준의 윤리적 거버넌스는 인지 정의 실현을 위한 제도적 지원입니다. 인지 정의를 위해서는 다양한 지식 생성, 평등한 지식 획득, 편견 없는 지식 전파, 책임 있는 지식 사용이 필요하며, 이 모두에는 높은 수준의 인공지능 윤리적 거버넌스가 필요합니다. 기업의 경우 알고리즘 설계에서 다양한 사회 집단의 요구와 관점을 고려해야 하며, 알고리즘의 지속적인 위험 모니터링과 가치 평가를 수행해야 하며, 다양한 배경을 가진 연구자와 사용자를 장려하기 위해 인공지능 윤리적 크라우드소싱 모델도 탐구해야 합니다. 인공지능에 참여하기 지능적인 윤리적 위험에 대한 연구와 판단에서 윤리적 위험을 적시에 해결할 수 있습니다. 정부는 민간 데이터의 공공 데이터 전환을 적극적으로 장려하고, 공공 데이터의 사회 전체 공개 및 공유를 가속화하며, 데이터 다양성을 확대하고, 데이터 신뢰성을 강화하여 잠재력에 대처하는 사회적 솔루션도 모색해야 합니다. 인공 지능의 윤리적 위험을 파악하고 미래 예측, 실시간 평가 및 체계적인 조정을 갖춘 민첩한 거버넌스 메커니즘을 포괄하는 시스템을 구축합니다.
