기본적으로 인공지능은 전통적으로 인간이 하던 일을 컴퓨터가 수행하는 것을 포함한다. AI의 인기는 빠르게 증가하고 있으며 Gartner는 이 소프트웨어의 시장이 2022년 말까지 620억 달러에 이를 것으로 추정한다.
AI 소프트웨어는 프로그래머 중심(사람이 입력한 정보를 평가함을 의미) 또는 데이터 중심(분석 값이 샘플 데이터 세트에서 가져온 것임을 의미함)이다.
Amazon의 Alexa와 Apple의 Siri를 포함하여 사람들은 매일 소프트웨어에서 AI를 사용하지만 세계 정부에서도 다양한 목적으로 AI를 사용한다.
정부가 AI에 눈을 돌리는 이유는 무엇일까?
정부가 인공지능 사용에 관심을 갖는 데는 다음과 같은 많은 이유가 있다.
-시간과 돈 절약
-효율성 증대
-인적 오류 가능성 감소
-편의
다양한 세계 정부가 AI를 사용하는 방법
AI는 미래의 기술이 아니다. 모든 것이 지금 일어나고 있다. 비록 텔레비전 쇼나 영화에 나오는 것과는 다를 수 있다. 세계 정부는 인공지능 분야를 주도하고 있다. 다음은 세계 정부에서 AI를 다양하게 사용하는 몇 가지 예이다.
의료 서비스
정부는 AI를 사용하여 다양한 위치에 걸쳐 환자의 증상을 교차 추적하는 것을 포함하여 접촉 추적을 통해 질병의 확산을 모니터링할 수 있다. AI 기술은 또한 질병 발병이 발생할 때 사람들에게 경고할 수 있다. AI는 보다 일반적인 의료 서비스에도 사용될 수 있다. 예를 들어 AI는 호주에서 병원에서 패혈증을 감지하는 데 사용되었다.
범죄 예측
AI 기술은 치안 히트 맵에서 패턴을 감지하여 범죄가 발생할 수 있는 위치를 예측할 수 있다. 그러나 이러한 방식으로 AI를 사용하는 것은 논란의 여지가 있다. AI 자체는 편향될 수 없지만 AI가 수신하는 데이터는 편향된 결과를 생성할 수 있다.
예를 들어, 연구에 따르면 흑인 성인은 백인보다 투옥될 가능성이 5.9배, 히스패닉은 3.1배 더 높다. AI 기술은 이러한 통계를 편향된 것으로 인식하지 않는다. 대신, 알고리즘은 흑인 미국인이 범죄를 저지를 가능성이 더 높다는 데이터를 기반으로 가정한다. 따라서 AI 기술은 학습된 데이터가 차별적 행동을 조장하는 경우 차별적 행동을 강화할 수 있다.
감시
AI 기술이 정부에서 사용되는 가장 잘 알려지고 논란의 여지가 있는 방법 중 하나는 감시용이다. 악명 높은 정부는 얼굴 인식 소프트웨어를 사용하여 시민을 모니터링하고 비디오 또는 이미지를 기반으로 개인을 식별할 수 있다. 중국과 같은 일부 국가는 다른 지역으로 수출하기 전에 자체 감시 기술을 완성하고 있다.
2017년에서 2019년 사이에 전 세계적으로 64개국이 안면 인식 시스템을 채택했다고 주장했다. 많은 사람들이 개인 프라이버시 문제를 언급하면서 감시 목적으로 AI를 사용하는 것에 대한 윤리에 의문을 제기한다.
자율주행 자동차
자율주행 셔틀은 AI 소프트웨어를 사용하여 도시, 캠퍼스, 이웃 및 기타 위치의 미리 결정된 경로로 승객을 운송한다. 자율주행차와 셔틀을 이용하여 도로 안전성을 높일 수 있는 기회가 많이 있다.
소셜 미디어 모니터링
인공지능은 트위터 피드를 모니터링하고 자동차 사고가 언제 어디서 발생하는지 식별할 수 있다. 이는 정부가 교통 흐름과 사고로 인한 탄소 배출을 처리하고 시민을 안전하게 보호하는 데 도움이 된다. 이 기술은 긴급 구조원과 긴급 구조 요원이 현장에 더 빨리 도착할 수 있도록 도와준다.
맞춤형 교육
학생들은 다양한 속도로 학습하며 AI는 교실이나 가정에서 학생들의 학습을 돕기 위해 사용될 수 있다. AI 기술은 또한 학생의 진행 상황을 추적하고 약점이 어디에 있는지 파악하는 데 도움이 될 수 있다.
사이버 보안
CMMC(사이버 보안 성숙도 모델 인증 Cybersecurity Maturity Model Certification)는 사이버 보안 공격 및 위협으로부터 기업을 보호한다. AI를 CMMC와 연결하면 사이버 공격으로부터 정부를 안전하게 보호하고 다양한 위험의 심각성을 판단하는 더 효율적인 방법이 될 수 있다.
정부에서 AI 사용의 위험
정부의 AI 사용과 관련된 두 가지 주요 문제가 있다. 가능한 오류와 "블랙박스" 문제이다.
AI는 데이터 입력 또는 데이터 분석 오류의 가능성을 줄일 수 있지만 완벽한 알고리즘은 없다. 따라서 실패의 위험이 있다.
다음은 블랙박스 문제이다. AI 알고리즘이 더 복잡해짐에 따라 과학자들은 주어진 결론에 도달한 방법을 따라가기가 더 어려워진다. 그들은 입력된 데이터와 결과를 볼 수 있지만 결과에 도달하기 위해 취한 단계는 볼 수 없다.
다음은 정부 애플리케이션에서 AI를 사용하는 것과 관련된 몇 가지 위험이다.
고용
사람들은 인공지능의 함정을 생각할 때 그것이 고용에 미칠 수 있는 영향을 생각한다. AI에 대한 의존도가 높아지면 일자리가 줄어들 가능성이 있다. 매우 접근하기 쉬운 예는 일본과 싱가포르에서 라이브 서버를 대신하는 로봇이다.
편향
언급했듯이 AI는 수신하는 데이터를 기반으로 편향된 가정을 할 수 있다. 대용량으로 사용할 때마다 본격적인 테스트를 거쳐야 한다.
은둔
정부는 특히 개인 정보와 관련하여 AI가 저장한 모든 정보가 안전하고 안전하게 유지되도록 해야 한다.
정부에서 인공지능을 안전하게 사용
인공지능의 황금률은 인공지능을 만드는 사람들만큼 윤리적이라는 것이다. 세계 정부가 AI를 활용하여 비용 효율성을 높이고 생산성을 높일 수 있는 많은 기회가 있다. 그러나 AI 기술이 점점 더 광범위하게 사용됨에 따라 고려해야 할 단점도 있다.
