반응형 AI윤리4 449. AI 채용에 구직자 불만 폭발: 기업이 그래도 밀어붙이는 이유 AI 채용에 구직자 불만 폭발: 기업이 그래도 밀어붙이는 이유 서론AI 채용은 전 세계 기업에서 빠르게 확산되고 있는 흐름입니다. 기업 입장에서는 수천 건의 지원서를 신속히 처리하고, 비용을 절감하며, 더 효율적인 인재 선발을 가능하게 한다는 장점이 있습니다. 채용 담당자 입장에서는 기존의 인력으로는 감당하기 어려운 대규모 지원서를 단기간에 처리할 수 있다는 점에서 AI의 매력이 매우 큽니다. 그러나 구직자들의 반응은 정반대입니다. “내 미래를 기계가 결정한다”는 불안감, 그리고 차별적 결과가 나올 수 있다는 우려가 점점 커지고 있습니다. 최근 설문과 실험 연구에 따르면 AI 채용 시스템이 도입되었을 때 지원자들은 통제력을 잃었다고 느끼거나 공정성 기대가 낮아지는 경우가 많습니다. 특히 면접 단계에서 A.. 2025. 9. 9. 447. AI 특이점은 가까울까? 우리가 그리는 미래 vs 현실 AI 특이점은 가까울까? 우리가 그리는 미래 vs 현실 서론‘AI 특이점(Singularity)’이라는 단어는 수십 년간 미래학과 기술 담론의 핵심 키워드로 자리해 왔습니다. 이는 인공지능이 인간 지능을 뛰어넘어 자율적이고 급격한 자기 개선을 이루는 순간을 뜻하며, 흔히 인류 문명의 전환점으로 묘사됩니다. 하지만 그 시점이 언제 도래할지, 혹은 정말 도래할 수 있을지에 대해서는 여전히 격렬한 논쟁이 이어지고 있습니다. 최근 AI 발전 속도가 눈부시게 가속되면서, 특이점이 수십 년 내에 찾아올 수 있다는 전망이 제기되고 있습니다. 반면 회의적인 시각도 강하게 존재하며, 기술적·철학적·윤리적 이유로 신중해야 한다는 주장이 힘을 얻고 있습니다. 본 글에서는 ‘AI 특이점은 가까울까?’라는 질문을 중심으로, 미.. 2025. 8. 22. 431. AI 바이어스(편향)이란? 알고리즘의 숨은 함정 이해하기 AI 바이어스(편향)이란? 알고리즘의 숨은 함정 이해하기 서론인공지능(AI)은 이미 일상 곳곳에 깊숙이 침투해 있습니다. 스마트폰의 음성 인식부터 금융 신용평가, 채용 시스템, 범죄 예측, 병원 진단까지 AI가 사용하는 알고리즘은 우리가 인식하지 못하는 사이 수많은 결정을 내리고 있습니다. 하지만 이러한 기술의 확산은 한 가지 중요한 문제를 함께 드러냈습니다. 바로 "AI 바이어스(Bias)", 즉 알고리즘의 편향입니다. AI 바이어스는 기술 자체의 오류가 아니라, 인간 사회의 불균형과 편견이 알고리즘에 반영된 결과로 나타납니다. 이는 인공지능이 단순히 '공정한 기계'가 아님을 시사합니다. 우리가 믿고 사용하는 기술이 사실은 과거의 불균형을 무비판적으로 복제하고 있을 가능성이 있다는 점은 상당히 위험한 .. 2025. 4. 22. 95. AI 할루시네이션(AI Hallucination) : 현상 이해, 해결 방법 00. 서론 1) AI 할루시네이션 정의와 발생 원인 AI 할루시네이션은 인공지능 모델이 실제 데이터나 사실과 무관하게 잘못된 정보나 가공된 내용을 생성하는 현상을 말합니다. 이는 주로 대규모 언어 모델에서 관찰되며, 모델이 훈련 데이터의 부정확성, 데이터의 편향, 또는 데이터 세트 간의 불일치로 인해 발생합니다. 예를 들어, 특정 단어나 문맥에 대한 잘못된 학습이 할루시네이션을 유발할 수 있으며, 이는 AI가 허구의 사실을 생성하게 만듭니다. 할루시네이션은 텍스트 생성 AI에서 특히 흔하며, 사용자 질문에 대한 부정확한 답변을 생성할 수 있습니다. 2) 현대 AI 기술에서 할루시네이션 해결의 중요성 할루시네이션 문제를 해결하는 것은 AI 기술의 신뢰성과 효율성을 보장하기 위해 매우 중요합니다. AI가 .. 2024. 4. 28. 이전 1 다음 반응형
