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제프리 힌턴이 AI의 설명 가능성에 대해 우려를 표한 가운데, '설명 가능한 인공지능'(XAI)의 중요성이 강조되고 있다. XAI는 AI가 결정을 내린 과정을 밝혀 사용자의 신뢰를 얻으려는 기술로, 1970년대 전문가 시스템에서 시작됐다.

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미국 국방고등연구계획국(DARPA)은 XAI 프로젝트를 통해 이 분야를 발전시켰으며, 다양한 툴키트를 개발해 공개했다. AI 발전에 따른 사회적 문제 해결을 위해 AI의 결정 과정을 이해하고, 적절한 설명을 요구하는 것이 중요해지고 있다. 기술과 사회의 상호작용에 대한 깊은 이해와 윤리적 고려가 AI 기술 발전의 방향성을 결정짓는 데 핵심 요소로 부각되고 있다.

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@생각해볼만한 것@

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1. 인공지능에 대한 이해와 투명성: 인공지능(AI)의 결정 과정이 어떻게 이루어지는지 이해하는 것이 중요한 이유는 무엇일까요?

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2. 기술 발전과 윤리적 고려의 균형: AI 기술의 빠른 발전은 많은 가능성을 열어주지만, 윤리적, 사회적 영향에 대한 고려 없이는 부정적인 결과를 초래할 수 있습니다. 왜 그럴까요?

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3. 설명 가능한 인공지능(XAI)의 역할: XAI는 AI가 내린 결정의 이유를 설명함으로써, 기술에 대한 이해를 돕고, 신뢰를 구축하는 데 기여합니다. 이는 AI를 보다 책임감 있게 사용하는 데 핵심적인 요소이다.

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4. 사회적 수용성: AI 기술의 사회적 수용성을 높이기 위해, 사용자가 AI의 작동 방식을 이해하고 그 결과를 신뢰할 수 있도록 하는 방안을 모색하는 것이 필요한 이유는 무엇일까요?

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5. 알고리즘 편향: AI가 학습하는 데이터에 내재된 편향이 결정에 반영될 수 있습니다. AI 블랙박스를 통해 AI의 작동 과정을 이해 하는 것이 이러한 편향을 줄이는데 왜 중요할까요?

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