생성형 인공지능은 현재 빠른 속도로 발전하고 있고, 산업적으로도 확대되고 있다. 생성형 인공지능의발전은 대부분의 산업 분야에서 생산성을 향상시킬 수 있을 것이라 기대되고 있다. 그러나 생성형 인공지능은 악용될 수 있으며, 실제로 범죄까지 이어지는 사례들이 등장하고 있다. 빠르게 발전하는 인공지능의 속도에 비해 이를 규제할 수 있는 법안이 존재하지 않는다. 국내의 경우, 법률제정을 위한 생성형 인공지능 기술과 관련된 범죄 및 위험에 대한 분류가 명확하게 이루어지지 않은 상황이다. 이에 본 연구에서는 생성형 인공지능 관련 범죄를 기존 사이버범죄 분류법에 착안하여 생성형 인공지능 침해범죄 위협, 생성형 인공지능 이용범죄 위협, 기타 인공지능 관련 위협으로 구분하고자 하였다. 또한, 범죄 및 위험에 대한 기술적 대응 방안을 인공지능 개발 단계별로 제시하여 현실성 있는 위협 대응 방안을 다루었다. 법·제도적 개선사항을 통해 생성형 인공지능 범죄에 대한 개발사의 책임과 데이터 수집 방법론의 법제화 등을 제시하였다.
인공지능 기술의 급속한 발전으로 인해 생성형 인공지능 플랫폼은 다양한 분야에서 혁신적인 활용이 이루어지고 있다. 본 논문에서는 인공지능을 교육에 활용한 연구사례, 생성형 인공지능 플랫폼이 컴퓨터그래픽 영역에 활용된 사례를 살펴보고, 생성형 인공지능 교육 방향성에 대해 논의하였다. 컴퓨터그래픽에서 이미지 생성과 편집, 영상편집에 활용 가능한 생성형 인공지능 플랫폼을 소개하고, 영상편집 제작과정에 적용할 수 있도록 활용방법을 제안하였다. 이러한 생성형 인공지능 플랫폼은 제작공정에서 창작자의 수고를 덜고, 시간을 단축시킨다는 효율성 측면에서도 장점뿐만 아니라 개인의 역량을 증진할 수 있다. 컴퓨터그래픽 제작에 있어 생성형 인공지능 플랫폼은 다양한 변화를 가져다 주었다. 그런 변화를 살펴보고 생성형 인공지능 플랫폼을 활용한 창작 교육에 방향성을 제시하고자 한다.
본 논문은 언어 발달의 핵심 시기에 있는 유아 및 초등학교, 중학교 저학년 아동들을 대상으로 문해력 향상을 목표로 하는 대화형 스마트 기기 잠금 화면 애플리케이션 '스마트 락'의 개발 과정 중 문제 생성을 위해 사용한 생성형 인공지능인 GPT와 GPT API를 활용하기 위한 프롬프트 엔지니어링에 대한 내용을 다룬다. 스마트폰을 활용한 미디어의 사용이 아동들 사이에 널리 퍼져 있는 상황에서, 스마트폰을 기반으로 하는 미디어가 문해력 저하의 주된 원인으로 제시되고 있다. 본 연구에서는 아동들에게 문해력 향상 환경을 스마트폰을 활용하는 형태로 제공하기 위하여 부모와의 대화 과정을 모사한 애플리케이션을 문해력 향상을 위한 도구로 제안한다. 아동 문해력 향상을 위한 문제 생성을 위하여 생성형 인공지능 GPT를 활용하였다. 사전 생성한 데이터를 기반으로 사용하여 부모와의 대화 속 상황을 제시하였고, 프롬프트 엔지니어링을 통해 애플리케이션에 사용되는 문제를 생성하고, 파라미터 튜닝 및 Function Calling 과정을 거쳐 응답 품질을 높였다. 본 연구는 대화형 애플리케이션의 개발과정을 통해 생성형 인공지능을 활용한 문해력 증진 교육의 가능성을 알아본다.
생성형 인공지능은 텍스트, 이미지, 음악 등 다양한 형태의 콘텐츠를 생성하는 기술로, 다양한 분야에 활용되고 있다. 보안 분야에서도 생성형 인공지능을 활용한 디지털포렌식, 악성코드 분석, 취약점분석 등 다양한 분야에 새로운 가능성을 열 준비를 하고 있다. 본 논문에서 생성형 인공지능을 보안영역을 고려한 활용방법으로 보안 취약점 분석 및 예측을 위해 ChatGPT를 활용해 취약점 식별및 시큐어 코딩이 가능한 가이드를 제시한다. 생성형 인공지능은 보안 분야에 혁신적인 가능성을 제시하지만, 기술적 발전과 함께 윤리적, 법적 문제에 대한 심도있는 고민을 통해 생성형 인공지능이 안전하고 효과적으로 활용될 수 있도록 지속적인 연구와 개발이 필요할것이다.
자연어처리는 인공지능 발전과 함께 주목받는 분야로 컴퓨터가 인간의 언어를 이해하게 하는 기술이다. 그러나 많은 인공지능 모델은 블랙박스처럼 동작하여 그 원리를 해석하거나 이해하기 힘들다는 문제점이 있다. 이 문제를 해결하기 위해 설명 가능한 인공지능의 중요성이 강조되고 있으며, 활발히 연구되고 있다. 연구 초기에는 모델의 예측에 큰 영향을 끼치는 단어나 절을 근거로 추출했지만 문제 해결을 위한 단서 수준에 그쳤으며, 이후 문장 단위의 근거로 확장된 연구가 수행되었다. 하지만 문서 내에 서로 떨어져 있는 근거 문장 사이에 누락된 문맥 정보로 인하여 이해에 어려움을 줄 수 있다. 따라서 본 논문에서는 사람에게 보다 이해하기 쉬운 근거를 제공하기 위한 생성형 기반의 근거 추론 연구를 수행하고자 한다. 높은 수준의 자연어 이해 능력이 필요한 문서 요약 데이터셋을 활용하여 근거를 생성하고자 하며, 실험을 통해 일부 기계독해 데이터 샘플에서 예측에 대한 적절한 근거를 제공하는 것을 확인했다.
4차 산업 혁명의 시작으로 인공지능이 빠르게 발달함에 따라 현재 생성형 인공지능이 주목받고 있다. 이에 따라 딥보이스 기술과 딥페이크 기술을 활용하여 다양한 범죄가 발생하고 있어 관련 사례와 이를 해결하기 위해 진행 중인 연구에 대해서 조사하였다. 딥보이스와 딥페이크를 탐지하는 연구는 지속되고 있지만 관련 기술이 상용화되어 있지 않아 범죄를 예방하기에는 부족한 실정이다. 범죄에 악용되는 속도가 빨라지고 있는 만큼 더 많은 연구가 신속하게 이루어져야 한다.
본 연구는 최근 주목받고 있는 텍스트 기반 생성형 인공지능에 대해 관심과 활용이 증가함에 따라 과학교육적 측면에서의 활용을 위해 생성형 인공지능의 주요 개념과 원리를 설명하고, 이를 효과적으로 활용할 수 있는 방안과 그 한계를 지적하며 이를 토대로 과학교육의 실행과 연구의 측면에서 시사점을 제공하는 것을 목적으로 한다. 최근 들어 증가하고 있는 생성형 인공지능은 대체로 인코더와 디코더로 이뤄진 트랜스포머 모델을 기반으로 하고 있으며, 인간의 피드백을 활용한 강화학습과 보상 모델에 대한 최적화, 문맥에 대한 이해 등을 통해 놀라운 발전을 이루고 있다. 특히, 다양한 사용자의 질문이나 의도를 이해하는 능력과 이를 바탕으로 한 글쓰기, 요약, 제시어 추출, 평가와 피드백 등 다양한 기능을 수행할 수 있다. 또한 교수자가 제시하는 예를 토대로 주어진 응답을 평가하거나 질문과 적절한 답변을 생성하는 등 학습자에 대한 진단과 실질적 교육내용의 구성 등 많은 유용성을 가지고 있다. 그러나 생성형 인공지능이 가지고 있는 한계로 인해 정확한 사실이나 지식에 대한 잘못된 전달, 과도한 확신으로 인한 편향, 사용자의 태도나 감정 등에 미칠 영향의 불확실성 등에 대한 문제 등에 대해 해가 없는지 검토가 필요하다. 특히, 생성형 인공지능이 제공하는 응답은 많은 사람들의 응답 데이터를 기반으로 한 확률적 접근이므로 매우 거리가 멀거나 새로운 관점을 제시하는 통찰적 사고나 혁신적 사고를 제한할 우려도 있다. 이에 따라 본 연구는 과학교수학습을 위해 인공지능의 긍정적 활용을 위한 여러 실천적 제언을 제시하였다.
최근 텍스트 생성형 인공지능인 ChatGPT가 화두가 되면서 생성형 인공지능을 이용한 서비스에 사람들의 관심이 높아졌다. 이를 활용하여 시간과 비용이 많이 드는 분야인 외국어 작문 학습을 자기 주도적으로 학습할 수 있을 것이라 조망하였다. 따라서 텍스트 생성형 인공지능인 ChatGPT API를 활용하여 사용자가 자기 주도적으로 외국어를 학습할 수 있는 방향성을 제시하고 더욱 쉽고 저렴한 비용으로 외국어를 익힐 수 있도록 하는 시스템을 개발한다.
생성형 AI(Generative Artificial Intelligence)는 다양한 형태의 데이터를 생성하는 인공지능(Artificial Intelligence, AI) 기술이다. ChatGPT의 성공 이후, 생성형 AI 시장은 빠르게 성장하고 있다. 생성형 AI 기술 및 시장의 성장에 따라, 다양한 산업 분야에서는 이를 적극적으로 활용하고 있다. 본 논문에서는 생성형 AI의 현황과 활용사례에 대해 살펴보고, 생성형 AI의 전반적인 발전 방향에 대해 논의한다. 현재의 생성형 AI는 도메인 지식(Domain Knowledge)과 데이터를 기반으로 학습되어 특정 산업 분야에 특화된 수직적 AI(Vertical AI)의 형태로 발전되고 있다. 머지않은 미래에 생성형 AI는 학습되지 않은 사항도 사람처럼 스스로 판단하여 처리하는 일반 인공지능(범용 인공지능, Artificial General Intelligence, AGI)로 확장되어 다양한 환경에 더욱 유연하게 활용할 수 있을 것으로 기대한다.
컴퓨터 기술과 인공지능의 비약적인 발전이 국내 소프트웨어 교육에서도 많은 영향을 끼치고 있다. 이에 따라 2022 개정 교육과정에서도 맞춤형 교육을 요구하게 되었지만, 학교에서 맞춤형 교육을 실현하기에는 어려움이 있다. 이에 본 연구에서는 맞춤형 교육 실현을 위해 초보 학습자가 제출한 오답 코드와 오답 정보들을 활용하여 적절한 피드백 생성을 위한 프롬프트를 구성하였다. 그리고 생성형 인공지능 모델과 프롬프트 조합에 따른 정상 피드백 생성 빈도의 차이를 실제 데이터를 활용하여 분석하였다. 그 결과, 생성형 인공지능 모델 자체의 우수성보다 오답 정보를 포함한 프롬프트가 더 우수한 피드백 생성 성능을 나타내는 것을 확인하였다. 본 연구를 통해 국내 프로그래밍 교육에서 맞춤형 교육의 실현을 위한 토대가 되기를 기대한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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