본 연구는 인공지능 혁신에 대한 태도에 영향을 미치는 기대와 불안요소들을 알아보고, 이들이 현재 대중들의 인식 속에서 어느 정도의 영향력을 가지는 지에 대해 확인해보고자 하였다. 본 연구는 비슷한 기술변화 문화를 공유한 세대별로 인공지능을 바라보는 태도가 다를 수 있음을 고려하여, 연구 대상을 미래 인공지능 주 소비층인 I-세대로 한정하였다. 본 연구의 결과, '업무 성과 향상', '사회 질적 향상'의 기대요인과 '인간의 사회적 가치 위협'의 불안요인을 도출하였고, 이들 요인이 각각 약한 인공지능과 강한 인공지능에 미치는 영향을 확인하였다. 또한 I-세대가 현재 약한 인공지능에는 업무 성과 향상에 대한 높은 기대와 함께 매우 긍정적인 태도를 가지는 한편, 강한 인공지능에는 약한 인공지능과 비교해 불안을 많이 느끼며 태도의 긍정성도 낮아짐을 확인하였다. 본 연구의 결과는 인공지능이 인류와 유쾌한 관계 속에서 발전하는 방향에 대한 시사점을 제시한다.
본 연구에서는 Porter의 다이아몬드 모형에 입각하여 관련 분야 전문가들의 의견 수렴을 통해 우리나라 인공지능 산업의 국가 경쟁력에 영향을 미치는 요인들에 대한 중요도를 분석하였다. 분석 결과 인공지능 산업의 국가 경쟁력에 가장 큰 영향을 미치는 요인은 연구개발, 자본, ICT 기술 경쟁력 순으로 나타났다. 인공지능 산업은 자본집약적 특성이 강한 하이테크놀로지 산업이므로 국가경쟁력 확보를 위해 무엇보다 인공지능 기술과 그 기반인 정보통신 기술에 대한 국가 R&D 역량의 결집과 인프라 구축을 위한 공격적인 투자가 중요할 것으로 판단된다. 인공지능 기술의 근간을 이루는 ICT 인프라 및 활용역량 등을 고려할 때 국내 소비자의 높은 요구수준은 인공지능 산업의 국가 경쟁력 확보에 긍정적 촉매요인으로 작용할 것으로 예상된다. 또한, 인공지능 기술은 빠른 확산속도와 강한 파급력을 지닐것으로 전망되므로 적시 대응을 위한 기업의 선제적 역량확보가 필수적일 것으로 사료된다.
인간과 인공지능 로봇과의 관계를 예견하는 쟁점은 강한 인공지능 문제로 많은 전문가들은 인간보다 뛰어난 사고능력을 가진 강한 인공지능이 인간을 정복하는 비극적 결말을 예측하고 있다. 동시에 인공지능 로봇에 대해서 가지고 있는 기대가 드라마나 SF영화와 같은 미디어에 투영하여 나타나게 되면서 인간의 기대에 부응하는 '도덕적으로 선한 인공지능'에 대한 문제 또한 중요한 쟁점이다. 그러나 선한 인공지능에 대한 요구와 완벽한 기술의 구현은 그 문제가 기계에만 국한되지 않고 오히려 인간에게 모든 책임을 지우는 결과로 나타나 인간을 비도덕적인 존재로 몰아가고 인간과 인간의 문제로 전환되어 더 많은 소외와 차별을 낳을 수 있다. 이처럼 기술이 가져오는 결과는 사용하는 인간과 상호작용하며 반응에 따라 그 속성이 결정되고 발전하면서 인간에게 영향을 미친다. 따라서 상호작용을 고려하여 인간의 정서를 고려하는 인공지능 기술도 중요하다. 본 연구는 인간과 인공지능의 관계가 '선한 인공지능'에 대한 요구로 귀결되는 과정과 성공적인 상호작용 과정을 밝히기 위해 이론적으로는 랜달 콜린스의 정서적 에너지로 인간 유대의 형성을 설명하는 상호작용 의례 이론을 통해 설명한다. 방법론으로는 사고실험의 한 유형으로서 드라마 <굿 플레이스>의 재닛과 주변 등장인물들을 통해 선한 인공지능 로봇에 대한 기대가 발생되고 지향되는 지점을 밝히고자 한다.
전략 게임은 여러 종류의 유닛 (Unit)이 존재한다. 각각의 유닛은 특정 유닛에 대해 강한 면모를 보이기도 하고, 또 다른 종류의 유닛에게는 약한 면모를 가지고 있다. 이를 유닛간의 상성이라고 한다. 상성은 전략적 선택을 하는데 기반이 되고, 심리전을 유발하여 보다 게임에 몰입할 수 있게 해준다. 게임 인공지능이 상성을 고려하도록 하기 위해 각각의 유닛 간에 수치화된 상성 정보가 필요하다. 그리고 생성된 수치 자료를 토대로 유닛의 행동방법을 결정할 인공 지능도 필요하게 된다. 다음 행동 및 이동을 위해 주로 사용되는 방법은 영향력 분포도(influence map)이다. 영향력 분포도는 자신과 상대방의 세력을 수치적으로 파악하는 것이다. 하지만 일반적인 형태의 영향력 분포도로는 각 유닛간의 상성을 표현하기 힘들다. 따라서 본 논문에서는 영향력 분포도를 상성에 맞게 보정할 수 있는 방법을 제시하여 인공지능이 지능적인 행동을 하도록 돕는 방법을 제안한다. 이를 길 찾기 문제에 적용하여 전략적 이동경로를 선택하는 방법을 제시하였다.
지식정보 사회에서는 일상생활에서 만나는 다양한 문제들을 컴퓨팅 사고를 바탕으로 해결할 수 있도록 디지털 리터러시 교육과 함께 AI 기술을 활용할 수 있는 인공지능 교육이 필요하다. 본 논문에서는 대학에서 컴퓨터 비전공자들을 중심으로 컴퓨터프로그래밍을 가르치면서 데이터 중심의 인공지능 교육을 실시하고, 학생들의 만족도 조사와 함께 학업성적 요인과 관련된 주요 요인들의 상관관계를 분석하였다. 그 결과, 성적과 문제해결력 기반의 과제와 학습 만족도가 강한 상관이 나타났고, 다중 회귀 분석 결과에서도 성적에 유의한 영향(F=225.859, p<0.001)을 주는 것으로 나타났으며, 학생들의 만족도가 높게 나타났다. 비전공자들에게도 프로젝트 형태의 구체적인 사례를 중심으로 데이터의 중요성과 인공지능 모델의 개념을 이해하고, 자신의 관심 분야에서 인공지능을 원활하게 활용할 수 있음을 확인할 수 있었다. 이러한 인공지능 교육 사례가 정립되고, 학생들의 인공지능 교육이 활성화된다면, 인공지능 기술의 관심을 통해 인공지능 전문가들과 협업할 수 있는 인공지능 교육의 방향을 제시할 수 있을 것이다.
인공지능 제품은 스마트폰이나 스피커, 가전제품에 에이전트로 내장되어 '인공지능 비서'로 활용되고 있으며, 현재는 약 인공지능 수준으로 에이전트의 성격, 목소리 등 의인화에 관한 연구가 진행되고 있다. 향후 인공지능 기술 발전으로 지능형 에이전트의 역할과 기능이 확장될 것으로 보이며, 사용자 유형, 사용환경, 에이전트 외관 등 에이전트 관련 다양한 속성에 대한 고려가 필요할 것으로 보인다. 따라서 본 연구에서는 강한 인공지능 에이전트가 나타나는 컨셉 영상 시나리오의 분석을 통해 사용자 관점에서 에이전트의 인터랙션 속성들을 유형화하였다. 연구방법으로 에이전트에 대한 이론적고찰을 토대로 분석을 위한 프레임워크를 구축하였다. 이후 대중화된 영상시청 플랫폼인 유튜브(Youtube)를 활용하여 다수의 영상 시나리오를 수집 및 선별하고 환경, 사용자, 에이전트 관점에 따라 분석하였다. 그 결과 시점, 공간, 형태, 에이전트 행위, 연동기기, 에이전트 인터페이스, 사용상태, 사용자 인터페이스 8개 속성을 유형화하였다. 이는 향후 상용화될 에이전트의 개발 및 예측 시 참고자료로 활용될 것으로 기대된다.
이 논문은 인공지능으로 인한 인류의 위험에 대한 최근의 논의를 다룰 것이다. 인공지능을 협의의 인공지능(ANI), 인공 일반지능(AGI), 인공 초지능(ASI)으로 구분하여 살펴볼 것이다. 먼저, ANI 즉 약한 인공지능 시스템이 불러올 수 있는 위험에 대해 살펴본다. 인간이 효율성의 극대화를 위해 자율형 인공지능에게 작업의 권한을 상당 부분 이양하고 인간의 개입 없이 판단하고 행동하게 함으로써 발생할 수 있는 위험을 예상해 볼 수 있다. 아무리 정교한 시스템이라고 하더라도 인간이 만든 인공지능 시스템은 불완전하기 마련이며, 바이러스 감염이나 버그 등으로 오류가 발생할 수도 있다. 그래서 인공지능에게 맡기는 일에 한계가 있어야 한다고 본다. 대표적으로 살상용 자율무기는 허용되지 않아야 한다고 생각한다. 강한 인공지능 연구자들은 인공 일반지능과 초지능의 출현을 낙관한다. 초지능은 모든 면에서 인간의 능력을 월등하게 능가하는 인공지능 시스템이므로 인간의 이익에 반하는 행동을 하거나 인간에게 해를 입힐 수도 있다. 그래서 초지능을 통제하는 문제가 심각하게 거론되고 있다. 이 논문에서는 초지능을 통제할 수 있을지를 현재까지 제안된 통제 방안들을 중심으로 개략적으로 살펴보았다. 만일 초지능이 출현한다면, 인간이 초지능을 완벽하게 통제할 방안이 현재로서는 없다고 판단된다. 하지만 초지능의 출현이 허구적인 가정일 수도 있다. 이럴 경우에도 통제 문제에 대한 연구는 인공지능 연구의 방향을 설정하는 데 있어 실용적인 가치가 있다.
본 연구는 인공지능에 대한 지식과 감정적 요인 그리고 수용의도 간의 관계에서 위험인식이 어떤 영향을 미치는지 그 과정을 살펴보고자 매개 및 조절효과를 실증 분석하였고, 인공지능의 수용성을 높일 수 있는 시사점을 제시하였다. 이를 위해 10대부터 40대까지 설문조사를 실시하여 1,969명의 유효 표본을 확보하였고, 분석방법으로는 매개회귀분석과 조절회귀분석을 활용하였다. 분석결과에 따르면, 첫째, 인공지능에 대한 지식과 감정은 인공지능 수용의도에 유의한 영향을 보였다. 둘째, 인공지능에 대한 감정과 수용의도의 관계에서 위험 인식은 부분매개효과 및 조절효과를 확인하였다. 셋째, 인공지능에 대한 지식과 수용의도의 관계에서 위험인식은 조절효과만 유의하게 나타났다. 종합적으로, 인공지능에 대한 감정이 부정적으로 형성될수록 개인이 느끼는 위험인식이 높아지게 되고, 높아진 위험인식은 인공지능의 수용의도를 낮출 수 있는 과정을 반영하고 있었다. 또한 인공지능에 대한 감정변수의 영향력이 지식변수보다 더욱 강한 영향을 미치고 있음을 확인하였고, 인공지능에 대한 위험인식이 낮은 집단일수록 인공지능에 대한 지식과 감정에 대한 영향력이 더욱 뚜렷하게 나타났다. 분석결과를 바탕으로 연구의 시사점과 향후 연구를 위한 제언을 논의하였고, 인공지능의 성공적인 사회적 안착을 위해 보다 다양하고 확장적인 연구들을 기대한다.
수학은 계통성이 강한 학문으로 이전 단계에서의 학습 결손이 다음 학습에 큰 영향을 주기 때문에 학생들의 학습이 잘 이루어졌는지 수시로 확인하고, 즉각적으로 피드백을 제공해 주는 것이 필요하며, 이를 위해 수학교육에서 인공지능 교육시스템(ITS)을 활용할 수 있다. 이에 본 연구에서는 개인 맞춤형 수학 학습을 실행하기 위해 적용될 수 있는 인공지능 교육시스템의 기능이 무엇인지 살펴보고, 이를 실제로 적용해 본 결과를 분석하여 인공지능 교육시스템을 활용한 개인 맞춤형 수학 학습의 효과성을 구체적으로 살펴보는 것을 목적으로 하였다. 이를 위해 개인 맞춤형 학습과 수학교육에서 인공지능이 활용된 선행연구 내용을 분석하여 개인 맞춤형 수학 학습을 위한 인공지능 교육시스템의 기능을 추출하고, 이것을 반영한 학습 및 수업을 설계하여 초등학교 5학년 학생들에게 약 3개월 간 적용해 본 결과를 분석하였다. 그 결과, 개인 맞춤형 수학 학습을 위해 활용될 수 있는 인공지능 교육시스템의 기능은 크게 진단 및 평가, 분석 및 예측, 피드백 및 콘텐츠 제공으로 나눌 수 있었다. 또한 이러한 기능을 반영한 학습 설계를 초등학생들에게 적용한 결과, 개인 맞춤형 수학 학습에 인공지능 교육시스템이 어떻게 효과적으로 활용될 수 있는지에 대한 시사점을 얻었다. 그리고 앞으로 인공지능 교육시스템을 활용한 개인 맞춤형 수학 학습이 더욱 효과적으로 이루어질 수 있기 위해 더 정교한 기술과 자료 개발이 필요하다는 점을 제언하였다.
본 연구는 교육에서 인공지능 활용의 중요성과 필요성이 제기됨에 따라 수학교육에서 인공지능 활용에 대한 초등 교사들의 인식을 탐색하는 것을 목적으로 한다. 이를 위하여 초등 교사 161명을 대상으로 인공지능과 수학교육에 대한 태도 및 수학 교수, 학습, 평가 도구로서 인공지능 활용에 대한 인식을 5점 Likert 척도를 활용하여 분석하였다. 연구 결과, 초등 교사들은 전반적으로 수학의 교수, 학습, 평가를 위한 도구로 AI를 활용하는 데에 긍정적인 인식을 드러냈다. 특히, AI를 활용한 수학교육은 맞춤형 개별 교수 학습, 선수 학습 보충, 평가 결과 분석에 도움이 될 것이며 인공지능이 교사의 역할을 대체할 수 없다는 데에 강한 긍정을 드러냈다. 한편, 초등 교사들은 인공지능을 활용한 수학 수업에 대한 자신감이나 준비에서는 상대적으로 낮은 인식을 드러냈는데, 이는 인공지능과 관련된 수학 수업의 실행이나 연수 이수의 여부에 따라 유의한 차이를 드러냈다. 본 연구의 결과를 바탕으로 수학 교육에서 인공지능을 효과적으로 활용하기 위한 교사의 역할 및 교사들에게 필요한 지원에 대한 시사점을 논의하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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