
미네소타 주민들, 사망 사건 이후 ICE에 대응하기 위해 결집
미네소타에서 ICE 요원에 의해 Renee Good이 사망한 후, 지역 활동가들은 ICE 활동을 감시하고 지역 사회에 경고하는 노력을 강화하고 있습니다. 이러한 분산형 네트워크는 동네를 순찰하고, ICE 요원을 추적하며, 주민들을 보호하기 위해 정보를 공유하며, 이로 인해 대립과 국내 테러 혐의가 발생하고 있습니다.



인공지능은 의료, 국가 안보에서부터 소비재 및 학술 연구에 이르기까지 현대 생활의 수많은 측면을 재편할 태세를 갖추고 있다고 Nature가 인터뷰한 전문가들은 말합니다. 이 분야는 엄청난 잠재력을 지니고 있지만, 허위 정보 및 경쟁적인 이해관계와도 씨름하고 있습니다.
AI 개발의 최전선에 있는 사람들은 잠재적인 사회적 우려뿐만 아니라 각자의 분야와 사회 전체에 대한 기술의 영향에 대해 고심하고 있습니다. 이러한 통찰력은 FII Institute의 재정 지원으로 제작되었으며 Nature가 편집의 독립성을 유지한 비디오에 담겨 있습니다.
AI의 핵심은 기계가 데이터로부터 학습하고, 패턴을 식별하며, 최소한의 인간 개입으로 의사 결정을 내릴 수 있도록 하는 알고리즘에 있습니다. 이러한 능력은 AI가 의료 영상을 분석하여 질병을 더 빠르고 정확하게 감지할 수 있는 의료 진단과 같은 분야에서 획기적인 발전을 이루었습니다. 국가 안보 분야에서는 AI가 방대한 양의 데이터를 분석하여 잠재적인 위협을 식별하고 사이버 보안을 개선하는 데 사용되고 있습니다.
그러나 AI의 급속한 발전은 또한 일자리 감소, 알고리즘 편향 및 오용 가능성에 대한 우려를 불러일으킵니다. 예를 들어, 알고리즘 편향은 AI 시스템을 훈련하는 데 사용되는 데이터가 이러한 편향을 반영하는 경우 기존의 사회적 불평등을 영속화하고 증폭시킬 수 있습니다. 인터뷰에 응한 전문가들은 AI가 사회 전체에 이익이 되도록 이러한 과제를 사전에 해결하는 것이 중요하다고 강조했습니다.
AI 개발은 단지 기술적인 노력만이 아니라 인간 주도의 과정입니다. AI 개발자, 연구원 및 정책 입안자가 내리는 선택은 기술의 궤적과 사회에 미치는 영향을 결정할 것입니다. 전문가들은 AI의 책임감 있는 개발 및 배치를 안내하기 위해 윤리학자, 사회 과학자 및 정책 입안자를 포함한 학제 간 협력의 필요성을 강조했습니다.
AI의 최근 개발에는 인간 수준의 텍스트를 생성하고 대화에 참여할 수 있는 ChatGPT와 같은 대규모 언어 모델(LLM)의 부상이 포함됩니다. 이러한 모델은 다양한 작업에서 인상적인 능력을 보여주었지만 허위 정보 확산 및 오용 가능성에 대한 우려도 제기합니다.
AI의 미래는 이러한 과제를 해결하고 기술이 인간의 가치에 부합하고 사회적 웰빙을 증진하는 방식으로 개발 및 사용되도록 하는 데 달려 있습니다. 전문가, 정책 입안자 및 대중 간의 지속적인 대화는 AI의 미래를 형성하고 그 잠재력을 선용하는 데 매우 중요합니다.
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