인공지능(AI) 인간에게 미치는 영향 [직업이 사라지고 있다.]

AI/인공지
인공지능 또는 인공지능은 일반적으로 인간의 지능을 필요로 하는 작업을 수행할 수 있는 컴퓨터 시스템의 개발 및 구현을 말합니다. 그것은 추론, 학습, 문제 해결 및 의사 결정이 가능한 지능적인 기계를 만드는 데 초점을 맞춘 광범위한 연구 분야입니다.

AI 시스템은 인식, 언어 이해, 패턴 인식, 예측 및 새로운 상황에 적응하는 것과 같은 인간의 인지 능력을 시뮬레이션하는 것을 목표로 합니다. 이러한 시스템은 방대한 양의 데이터를 처리 및 분석하고, 이를 통해 학습하며, 통찰력을 생성하거나 적절한 조치를 취하도록 설계되었습니다.

 
AI에는 두 가지 주요 유형
약한 AI라고도 알려진 좁은 AI는 특정 작업이나 기능을 수행하는 데 초점을 맞춥니다. 제한된 영역에서 우수하도록 설계되었으며 지식을 일반화하거나 특정 전문 영역 밖에서 작업을 수행할 수 있는 능력이 부족합니다. 좁은 AI의 예로는 음성 비서, 이미지 인식 시스템 및 추천 알고리즘이 있습니다.

강력한 AI 또는 인공 일반 지능이라고도 불리는 일반 AI는 인간과 동일한 수준의 지적 능력을 갖는 것을 목표로 합니다. 그것은 다양한 영역에 걸쳐 지식을 이해하고, 배우고, 적용할 수 있는 능력을 가지고 있으며, 높은 적응성과 자율성을 보여줍니다. 일반적인 AI는 가상의 개념으로 남아 있으며 아직 달성되지 않았습니다.
AI 시스템은 기계 학습, 자연어 처리, 컴퓨터 비전, 로봇 공학 및 전문가 시스템을 포함한 다양한 하위 분야로 분류될 수 있습니다. 특히 기계 학습은 AI 개발에서 중요한 역할을 하므로 컴퓨터가 명시적으로 프로그래밍되지 않고 데이터를 통해 학습하고 개선할 수 있습니다.
전반적으로 AI는 의료 및 금융에서 운송 및 엔터테인먼트에 이르기까지 다양한 산업 및 분야에 걸쳐 인간의 능력을 높이고, 작업을 자동화하고, 효율성을 개선하고, 의사 결정을 개선하고자 합니다.

 
인공지능(AI)으로 인해 사라질 직업
인공지능(AI)의 부상은 다양한 직업 분야에 상당한 영향을 미쳐 특정 역할의 자동화 또는 제거로 이어질 것으로 예상됩니다. 구체적인 영향은 기술 발전에 따라 달라질 수 있지만, AI로 인해 상당한 변화를 경험하거나 완전히 사라질 수 있는 몇 가지 직업 범주로는

제조 및 조립 라인 근로자 AI 기반 로봇 공학 및 자동화가 제조 공정에서 점점 더 많이 사용되고 있으며, 이는 조립 라인에서 수작업의 필요성을 줄일 수 있습니다.
데이터 입력 및 처리 AI 알고리즘은 대량의 데이터를 빠르고 정확하게 분석 및 처리할 수 있으므로 일상적인 데이터 입력 및 처리 작업에 대한 인간의 개입 필요성을 잠재적으로 줄일 수 있습니다.
고객 서비스 담당자 AI 기반 챗봇과 가상 비서가 더욱 정교해지고 기본적인 고객 문의 및 지원을 처리할 수 있게 되어 인적 고객 서비스 담당자에 대한 수요가 감소할 수 있습니다.
운전자 및 운송 근로자 자율주행차와 드론의 등장은 운송 산업을 교란시켜 전문 운전자와 배달 인력의 필요성을 잠재적으로 감소시킬 수 있습니다.
계산원 및 소매점 직원 셀프 체크아웃 시스템과 자동화된 소매 기술의 인기가 높아지면서 계산원과 전통적인 소매업 종사자의 수가 감소할 수 있습니다.
회계 담당자 및 회계 담당자 AI 기반 회계 소프트웨어 및 알고리즘은 부기, 데이터 입력 및 기본 재무 분석과 같은 작업을 자동화할 수 있으며, 잠재적으로 인간 회계 담당자 및 회계 담당자의 수요에 영향을 미칠 수 있습니다.
일상적인 의료 업무 진단 알고리즘 및 로봇 수술과 같은 의료 분야의 AI 애플리케이션은 간호사 및 기술자가 수행하는 특정 일상적인 의료 업무의 필요성을 줄일 수 있습니다.
관리 보조자 작업을 스케줄링, 구성 및 관리하기 위한 AI 기반 가상 보조자 및 디지털 도구는 잠재적으로 일부 상황에서 인간 관리 보조자의 필요성을 줄일 수 있습니다.
AI는 특정 작업과 직무 기능을 자동화할 수 있지만, 다양한 기술과 전문성을 요구하는 새로운 일자리를 창출할 수도 있다는 점에 유의해야 합니다. AI가 고용에 미치는 영향은 복잡하고 진화하는 주제이며, 새로운 기술의 출현은 우리가 아직 예상하지 못한 일자리를 창출할 수도 있습니다. 그러나 인공지능(AI)은 긍정적인 영향에 대한 엄청난 잠재력을 가지고 있지만, 개발 및 배치와 관련된 우려와 잠재적인 위험도 있습니다.

 
AI의 주요 위험 요소
이직 AI, 자동화 기술이 발전함에 따라 상당한 이직 위험이 있습니다. 특정 업무와 전체 업무 범주가 쓸모없게 되어 AI 시스템으로 대체된 근로자의 실업과 경제적 혼란을 초래할 수 있습니다.

편견과 차별 AI 시스템은 데이터로부터 학습하며, 훈련에 사용되는 데이터에 편견이 포함되거나 기존 사회적 편견을 반영하는 경우 AI 알고리듬은 그러한 편견을 영구화하고 증폭시킬 수 있습니다. 이는 고용 관행, 형사 사법 제도 및 대출 승인과 같은 분야에서 차별적인 결과를 초래할 수 있습니다.
투명성 및 책임성 결여 AI 알고리즘은 복잡하고 불투명할 수 있으므로 특정 결정이나 예측에 도달하는 방법을 이해하기 어렵습니다. 이러한 투명성 부족은 책임과 불공정하거나 편향된 결과의 가능성에 대한 우려를 제기할 수 있습니다. AI 시스템이 설명 가능하고 책임감이 있는지 확인하는 것이 중요합니다.
개인 정보 보호 및 보안 위험 AI 시스템은 학습하고 개선하기 위해 많은 양의 데이터에 액세스해야 하는 경우가 많습니다. 이 데이터에는 개인 정보와 민감한 정보가 포함될 수 있으며, 안전하게 처리되지 않을 경우 개인 정보 보호에 위험을 초래할 수 있습니다. 또한 AI 시스템 자체가 사이버 공격의 대상이 되어 잠재적인 침해와 데이터 오용으로 이어질 수 있습니다.
자율 무기 시스템 인공지능으로 작동하는 자율 무기의 개발은 윤리적, 인도적 문제를 제기합니다. 그러한 시스템에서 인간의 감독과 의사 결정의 부족은 의도하지 않은 결과, 통제력 상실 및 갈등의 고조를 초래할 수 있습니다.
실업 및 사회적 혼란 인공지능이 대체 고용 기회를 창출하지 않고 상당한 일자리 이동으로 이어진다면 사회적, 경제적 격변을 초래할 수 있습니다. 소득 불평등의 확대와 실향민에 대한 자원과 지원의 부족은 사회적 문제로 이어질 수 있습니다.
의존성 및 과의존성 특히 의료 및 교통과 같은 중요한 영역에서 AI 시스템에 과도하게 의존하면 취약성이 발생할 수 있습니다. 인간이 적절한 보호 장치 없이 인공지능에 지나치게 의존할 경우 시스템 장애, 오류 또는 악의적인 공격이 심각한 결과를 초래할 수 있습니다.
 

위험을 해결하려면 신중한 고려, 윤리적 지침 및 규제 프레임워크가 필요합니다. AI 시스템의 개발 및 배치에 있어 투명성, 공정성, 책임성 및 인적 감독을 보장하는 동시에 잠재적 위험을 이해하고 완화하기 위한 지속적인 연구 및 공개 대화를 촉진하는 것이 필수적입니다.