AI 윤리

일반인을 위한 AI 윤리 완전 가이드

Aiden Hong

7/28/25

오늘의 학습 여정

1부 - AI 이해하기 (60분)

  • AI가 무엇인지 알아보기
  • 일상 속 AI 찾아보기
  • AI의 장점과 위험성
  • 개인정보와 프라이버시

휴식 (10분)

2부 - AI 윤리 실천하기 (50분)

  • 편향과 차별 문제
  • AI와 일자리 변화
  • 개인이 할 수 있는 실천
  • 미래 사회 준비하기

마무리 및 Q&A (20분)

“AI 시대를 살아가는 지혜로운 사람이 되기 위해”

강사 소개

Seonghak Hong (홍성학)

오늘의 약속

어려운 용어 없이 쉽게 설명 실생활 예시 중심으로
언제든 질문 환영
실용적인 팁 제공

참여 방법

  • 궁금한 것은 바로 질문하세요!
  • 휴대폰 설정을 함께 체크해봐요
  • 경험담을 공유해주세요

퀴즈로 시작하기!

다음 중 AI가 아닌 것은?

A. 넷플릭스 영화 추천
B. 네비게이션 최단경로 찾기
C. 은행 ATM 기계
D. 스마트폰 사진 자동 분류

생각해보세요…

정답 공개!

정답: C. 은행 ATM 기계

AI인 것들:

  • 넷플릭스: 취향을 학습해서 추천
  • 네비게이션: 실시간 교통정보로 경로 최적화
  • 사진 분류: 얼굴/장소를 자동 인식

공통점: 스스로 학습하고 판단!

ATM이 AI가 아닌 이유:

  • 미리 정해진 규칙대로만 작동
  • 학습하지 않음
  • 단순한 입출금 처리만

즉, 똑똑하지만 AI는 아님!

AI의 핵심: 데이터를 보고 스스로 학습하여 판단하는 능력

1부: AI 이해하기

AI가 무엇인지 알아보기

AI를 쉽게 이해하기

3살 아이에게 설명한다면?

전통적인 컴퓨터

  • 사람: “1+1을 계산해”
  • 컴퓨터: “2입니다”
  • 사람: “2+2를 계산해”
  • 컴퓨터: “4입니다”

→ 명령을 받아서 처리

AI 컴퓨터

  • 사람: “고양이 사진 1만장을 보여줌”
  • AI: “아, 이런 게 고양이구나!”
  • 사람: “이 사진에 뭐가 있어?”
  • AI: “고양이가 있어요!”

→ 스스로 배워서 판단

쉬운 비유: AI는 매우 빠른 학습을 하는 학생

  • 수백만 개의 예시를 보고 패턴을 찾음
  • 새로운 상황에서도 학습한 것을 적용
  • 사람보다 빠르게 학습하지만, 사람처럼 창의적이지는 않음

일상 속 AI 찾아보기

아침부터 저녁까지 AI와 함께

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flowchart TD
    A[아침 7시] --> B[스마트폰 알람] --> C[음성 비서 - 날씨 묻기] --> D[출근길 네비게이션] --> E[지하철 앱 - 최단경로] --> F[회사 - 이메일 스팸 필터] --> G[점심 - 배달 앱 추천] --> H[오후 - 온라인 쇼핑 추천] --> I[저녁 - 넷플릭스 시청] --> J[밤 - 은행 보이스피싱 탐지] --> K[취침 - 수면 패턴 분석] --> L[새벽 - 스마트 알람 설정]
    
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하루에 AI를 몇 번 만날까요?

예상보다 훨씬 많습니다!

평균적으로 일반인은 하루에 50-100번 AI 서비스를 이용합니다.

우리가 모르는 사이에 사용하는 AI들

숨어있는 AI 서비스들

스마트폰에서

  • 사진 촬영 시 자동 보정
  • 키보드 자동완성
  • 앱 추천 및 정리
  • 배터리 사용량 최적화
  • 얼굴 인식 잠금해제

인터넷에서

  • 구글 검색 결과 순서
  • 유튜브 영상 추천
  • 페이스북 피드 순서
  • 인스타그램 광고 선택
  • 온라인 번역 서비스

생활 서비스에서

  • 은행 대출 심사
  • 보험료 계산
  • 신용카드 부정 사용 탐지
  • 택시 요금 및 경로 계산
  • 온라인 쇼핑몰 가격 책정

공공 서비스에서

  • 교통 신호 최적화
  • 응급실 환자 우선순위
  • 범죄 예측 시스템
  • 세금 신고 이상 탐지
  • 코로나 확산 예측

실습: 내 스마트폰의 AI 찾기

함께 해봅시다! (5분)

1단계: 사진 앱 확인

  • 사진 → 앨범 → “사람” 또는 “얼굴” 확인
  • 같은 사람끼리 자동 분류되어 있나요?

2단계: 키보드 확인

  • 메시지 앱에서 문장 입력 시작
  • 다음 단어 추천이 나오나요?

3단계: 음성비서 확인

  • “시리야” 또는 “빅스비야” 또는 “OK 구글”
  • “오늘 날씨 어때?” 물어보기

4단계: 설정에서 확인

  • 설정 → “디지털 웰빙” 또는 “스크린 타임”
  • AI가 분석한 앱 사용 패턴 확인

발견한 것을 옆 사람과 공유해보세요!

AI의 놀라운 장점들

인간보다 뛰어난 영역들

속도와 정확성

  • 1초에 수백만 건의 데이터 처리
  • 24시간 지치지 않고 작업
  • 계산 실수가 거의 없음

패턴 인식

  • 사람이 놓치는 미세한 패턴 발견
  • 의료 영상에서 암세포 조기 발견
  • 주식 시장의 복잡한 변화 예측

일관성

  • 감정에 좌우되지 않는 판단
  • 피로나 스트레스 없이 동일한 품질
  • 편견 없는 객관적 분석 (이론상)

접근성

  • 언어 번역으로 소통 장벽 해소
  • 시각/청각 장애인을 위한 보조 기술
  • 원격지에도 전문가급 서비스 제공

비용 절약

  • 반복 작업의 자동화
  • 인력 비용 절감
  • 효율성 극대화

24/7 서비스

  • 언제든지 이용 가능
  • 응급상황 즉시 대응
  • 전 세계 동시 서비스

성공 사례: AI가 구한 생명들

  • 의료 AI: 구글 AI가 당뇨망막병증을 90% 정확도로 조기 진단
  • 재난 예측: AI가 지진, 홍수를 미리 예측하여 대피 시간 확보
  • 교통 안전: 자율주행 기술로 교통사고 90% 이상 감소 가능

하지만 AI에도 위험이 있습니다

주요 위험 요소들

편향과 차별

  • AI가 과거 데이터를 학습하면서 기존 편견 흡수
  • 성별, 인종, 나이 등으로 불공정 대우
  • 예: 채용 AI가 여성 지원자 차별

프라이버시 침해

  • 개인정보 무분별 수집 및 분석
  • 동의 없는 얼굴 인식 및 추적
  • 개인의 행동 패턴 예측 및 조작

경제적 불평등

  • AI 기술 접근 격차 확대
  • 일자리 대체로 인한 실업 증가
  • 부자는 더 부자로, 가난한 자는 더 소외

오작동과 오남용

  • AI 시스템 해킹 및 악용
  • 딥페이크로 가짜 뉴스 생산
  • 자율무기 시스템의 윤리적 문제

인간 소외

  • 과도한 AI 의존으로 인간 능력 퇴화
  • 사회적 소통 능력 감소
  • 감정적 유대감 결여

예측 불가능성

  • AI 결정 과정을 인간이 이해하기 어려움
  • 예상치 못한 상황에서 이상 행동
  • 책임 소재 불분명

실제 발생한 AI 사고들

  • 마이크로소프트 챗봇 Tay: 24시간 만에 인종차별적 발언 학습
  • 우버 자율주행차: 보행자 사망사고 발생 (2018년)
  • 아마존 채용 AI: 10년간 남성 위주 채용으로 여성 차별

토론 시간: 여러분의 경험

질문 1: AI로 인한 불편함이나 걱정 (5분)

경험 공유해주세요:

  • 스마트폰이 너무 많이 알고 있어서 무서웠던 적이 있나요?
  • AI 추천이 잘못되어서 곤란했던 경험이 있나요?
  • AI 때문에 일자리를 잃을까 봐 걱정된 적이 있나요?

질문 2: AI의 도움을 받았던 경험 (5분)

좋았던 경험도 공유해주세요:

  • AI 덕분에 편리해진 일상은 무엇인가요?
  • AI가 정말 도움이 되었던 순간이 있나요?
  • 앞으로 AI에게 더 바라는 것이 있다면?

서로의 이야기를 들어보고, 공통점과 차이점을 찾아봅시다!

AI 발전의 역사

간단한 AI 역사 여행

timeline
    title AI 발전사
    1950년대 : AI 개념 탄생
             : 앨런 튜링의 "튜링 테스트"
    1980년대 : 전문가 시스템
             : 의료 진단 AI 등장
    1990년대 : 기계학습 발전
             : 체스 AI가 세계 챔피언 승리
    2000년대 : 인터넷과 빅데이터
             : 구글 검색, 추천 시스템
    2010년대 : 딥러닝 혁명
             : 이미지 인식, 음성 인식 발전
    2020년대 : 생성형 AI 시대
             : ChatGPT, 이미지 생성 AI

각 시대별 특징

  • 1950-1980년: 학자들의 연구실에서만
  • 1990-2000년: 전문가들만 사용
  • 2010년대: 일반인도 스마트폰으로 체험
  • 현재: 누구나 쉽게 AI와 대화 가능

변화 속도가 점점 빨라지고 있습니다!

생성형 AI의 등장

ChatGPT가 바꾼 세상

2022년 11월 이전

  • AI는 전문가들만의 영역
  • 복잡한 설정과 학습 필요
  • 일반인에게는 먼 이야기

2022년 11월 이후

  • 누구나 AI와 자연어로 대화
  • 글쓰기, 번역, 코딩까지 도움
  • 전 세계적으로 AI 열풍

ChatGPT의 놀라운 기록

  • 출시 2개월 만에 1억 사용자
  • 인류 역사상 가장 빠른 확산
  • 모든 산업 분야에 영향

이후 등장한 AI들

  • 클로드, 바드, GPT-4
  • 미드저니 (이미지 생성)
  • 소라 (동영상 생성)

실습: ChatGPT 체험하기 (10분)

함께 해봅시다!

  1. chat.openai.com 접속 (또는 앱 설치)
  2. 간단한 질문해보기: “오늘 저녁 메뉴 추천해줘”
  3. 복잡한 요청해보기: “친구 생일파티 계획을 도와줘”
  4. 창의적 요청: “우리 강의실을 배경으로 시 한 편 써줘”

놀라운 점과 아쉬운 점을 찾아보세요!

개인정보와 프라이버시

데이터는 새로운 석유

AI가 수집하는 개인정보

기본 정보

  • 이름, 나이, 성별, 직업
  • 전화번호, 이메일, 주소
  • 사진, 음성, 지문

행동 정보

  • 웹 검색 기록
  • 앱 사용 패턴
  • 위치 이동 경로
  • 구매 내역

분석된 정보

  • 성격, 취향, 관심사
  • 정치적 성향
  • 건강 상태 추정
  • 경제적 수준

왜 이렇게 많이 수집할까?

경제적 가치

  • 개인 맞춤 광고로 수익 창출
  • 더 정확한 추천으로 매출 증대
  • 데이터 판매 및 분석 서비스

서비스 개선

  • 더 나은 사용자 경험 제공
  • 버그 및 오류 개선
  • 새로운 기능 개발

하지만 문제는…

  • 동의 없는 과도한 수집
  • 목적 외 사용
  • 해킹 위험
  • 개인의 통제권 상실

실습: 내 개인정보 점검하기

스마트폰 개인정보 설정 체크 (10분)

1단계: 위치 서비스 확인

  • 설정 → 개인정보 보호 → 위치 서비스
  • 어떤 앱들이 내 위치를 추적하고 있나요?

2단계: 앱 권한 확인

  • 설정 → 앱 → 권한 관리
  • 카메라, 마이크, 연락처 접근 앱들 확인

3단계: 광고 추적 확인

  • 설정 → 개인정보 보호 → 광고
  • 개인화된 광고가 켜져 있나요?

4단계: 구글/애플 계정 확인

  • 구글: myaccount.google.com
  • 애플: appleid.apple.com
  • 내 활동 기록을 확인해보세요

놀라운 발견이 있었나요?

개인정보 보호 실천법

지금 당장 할 수 있는 것들

스마트폰 설정

권한 관리

  • 불필요한 앱 권한 제거
  • 위치 서비스 “항상 허용” → “앱 사용 중에만”
  • 마이크, 카메라 권한 최소화

위치 추적 줄이기

  • 구글 타임라인 끄기
  • 위치 기록 삭제
  • 사진 위치 정보 저장 끄기

광고 추적 방지

  • 개인화 광고 끄기
  • 앱 추적 투명성 설정
  • 쿠키 차단 설정

일상 생활에서

결제 시 주의

  • 멤버십 카드 남발 금지
  • 온라인 쇼핑몰 개인정보 최소 제공
  • 할인 혜택과 개인정보 제공 신중 고려

이메일과 메시지

  • 스팸 메일 신고하기
  • 의심스러운 링크 클릭 금지
  • 개인정보 요구 메시지 무시

인터넷 사용

  • VPN 사용 고려
  • 시크릿 모드 활용
  • 정기적으로 검색 기록 삭제

개인정보 보호의 핵심 원칙

  1. 최소 제공: 꼭 필요한 정보만 제공
  2. 정기 점검: 3개월마다 설정 확인
  3. 의심하기: “이 정보가 왜 필요한가?” 항상 질문
  4. 교육하기: 가족과 지인들에게도 알려주기

편향과 차별 문제

AI도 편견을 가질 수 있습니다

AI 편향이 생기는 이유

데이터 문제

  • 과거 차별이 담긴 데이터 학습
  • 특정 집단의 데이터 부족
  • 잘못된 레이블링

만든 사람의 편견

  • 개발팀의 다양성 부족
  • 무의식적 편견 반영
  • 특정 문화권 중심 사고

목표 설정의 문제

  • 효율성만 추구
  • 공정성 고려 부족
  • 단기적 성과 중심

실제 발생한 편향 사례

채용 분야

  • 아마존 AI: 여성 이력서에 낮은 점수
  • 구글 광고: 남성에게 고연봉 일자리 더 많이 노출

의료 분야

  • 피부암 진단 AI: 백인 피부에만 정확
  • 심장병 예측: 여성 환자 위험 과소평가

법 집행

  • 얼굴 인식: 흑인과 아시아인 오인식률 높음
  • 범죄 예측: 특정 지역 과도한 경찰력 투입

금융 서비스

  • 대출 심사: 여성과 소수민족 불리
  • 보험료 책정: 지역과 직업에 따른 차별

편향의 심각성 이해하기

생각해볼 질문들

상황 1: AI 채용 시스템 > 한 회사의 AI가 “컴퓨터과학 전공자”를 선호하도록 학습되었습니다. 그런데 과거 10년간 이 전공의 90%가 남성이었습니다. 이 AI가 여성 지원자를 차별할 가능성이 있을까요?

상황 2: 의료 AI 진단
> 폐암 진단 AI가 주로 남성 흡연자 데이터로 학습되었습니다. 비흡연 여성이 폐암에 걸렸을 때, 이 AI가 정확하게 진단할 수 있을까요?

상황 3: 대출 심사 AI > AI가 “안정적인 직업”을 가진 사람에게 대출을 승인하도록 학습되었습니다. 프리랜서나 새로운 형태의 일을 하는 사람들은 어떻게 될까요?

여러분의 생각을 들어보고 싶습니다!

5분간 옆 사람과 토론해보세요:

  • 이런 상황들이 공정한가요?
  • 해결 방법이 있을까요?
  • 비슷한 경험이 있나요?

AI 편향 해결 방법

기술적 해결책

데이터 개선

  • 다양한 집단의 데이터 충분히 수집
  • 편향된 데이터 필터링
  • 공정성 지표 측정 및 모니터링

알고리즘 개선

  • 공정성을 고려한 AI 설계
  • 편향 탐지 및 보정 시스템
  • 설명 가능한 AI 개발

다양한 개발팀

  • 성별, 인종, 연령 다양성 확보
  • 다양한 전공 배경의 전문가 참여
  • 윤리 전문가 포함

사회적 해결책

법적 규제 - AI 차별 금지법 제정 - 정기적인 공정성 감사 의무화 - 피해 구제 제도 마련

교육과 인식 개선 - AI 개발자 윤리 교육 - 일반인 AI 리터러시 향상 - 미디어의 균형 잡힌 보도

투명성 확보 - AI 결정 과정 공개 - 사용 데이터 출처 명시 - 성능 지표 투명 공개

개인이 할 수 있는 것들

  1. 의식적으로 다양성 추구: 다양한 관점의 콘텐츠 소비
  2. AI 결과 비판적 수용: 맹신하지 말고 검증하기
  3. 차별 경험 시 신고: 문제 상황 적극 신고
  4. 지속적 학습: AI 윤리에 대한 관심 유지

휴식 시간

10분 휴식 후 2부로 이어집니다!

휴식 시간 동안 해볼 것들:

  • 옆 사람과 지금까지 내용 정리
  • 궁금한 점들 메모해두기
  • 스마트폰 개인정보 설정 더 확인해보기
  • SNS에 오늘 배운 내용 한 줄 공유해보기

2부 예고

  • AI와 일자리 변화 (현실적 전망)
  • 개인이 할 수 있는 실천 방법
  • 미래 사회 변화와 대비책
  • 정책과 규제 동향

잠깐! 질문이나 궁금한 점 있으시면 지금 말씀해주세요!

2부: AI 윤리 실천하기

AI와 일자리 변화

AI가 바꾸는 일자리 지형도

솔직한 현실 이야기

사라질 가능성이 높은 일자리

반복적 업무

  • 콜센터 상담원
  • 데이터 입력 직원
  • 계산원, 은행 창구 직원
  • 단순 제조업 작업자

패턴이 있는 업무

  • 번역가 (단순 번역)
  • 회계사 (단순 장부 정리)
  • 법무팀 (계약서 검토)
  • 방사선과 의사 (일부)

운전 관련

  • 택시, 버스, 트럭 운전사
  • 배달원 (일부)
  • 주차 관리원

새로 생기거나 중요해질 일자리

AI 관련 직업

  • AI 트레이너 (AI 교육 전문가)
  • AI 윤리 심사관
  • 데이터 분석가
  • 디지털 전환 컨설턴트

인간적 가치가 중요한 직업

  • 간병인, 상담사
  • 창의적 디자이너
  • 교육자 (개인 맞춤 지도)
  • 치료사, 코치

AI와 협업하는 직업

  • AI 보조 의사
  • 스마트팜 관리자
  • 디지털 마케터
  • 고객 경험 설계자

중요한 포인트!

“직업이 없어지는 것”이 아니라 “일하는 방식이 바뀌는 것”

업종별 AI 영향 분석

구체적으로 어떻게 바뀔까요?

graph TD
    A[AI 영향도] --> B[고위험군]
    A --> C[중위험군]  
    A --> D[저위험군]
    
    B --> E[제조업 단순작업]
    B --> F[금융 창구업무]
    B --> G[운송업]
    
    C --> H[사무직 일반]
    C --> I[서비스업 일반]
    C --> J[판매직]
    
    D --> K[의료진]
    D --> L[교육자]
    D --> M[예술가]
    D --> N[관리직]
    
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시기별 예상 변화

2025-2027년 (단기)

  • 챗봇이 고객 상담 80% 대체
  • 자동 번역이 단순 번역 90% 대체
  • 회계 소프트웨어가 장부 정리 완전 자동화

2028-2032년 (중기)

  • 자율주행차 상용화로 운전직 50% 감소
  • AI 의료진단이 방사선과 업무 70% 지원
  • 개인 맞춤 교육 AI가 강의 보조

2033년 이후 (장기)

  • 로봇이 제조업 현장 작업 80% 담당
  • AI 변호사가 법무 업무 50% 지원
  • 완전 자동화 상점 확산

실제 사례: 이미 시작된 변화

현재 진행 중인 AI 도입 사례

은행업계

  • 신한은행: AI 대출 심사관 도입
  • 국민은행: 챗봇 상담 비율 70% 달성
  • 하나은행: 보이스피싱 실시간 탐지

결과: 창구 직원 30% 감소, 하지만 디지털 전문가 채용 증가

의료업계

  • 서울대병원: AI 영상 진단 도입
  • 삼성서울병원: 수술 로봇 확대
  • 연세세브란스: AI 응급실 트리아지

결과: 진단 정확도 향상, 의료진은 환자 케어에 집중

제조업계

  • 현대자동차: 스마트 팩토리 구축
  • 삼성전자: AI 품질 검사 시스템
  • LG화학: 예측 정비 시스템

결과: 단순 작업자 감소, 기술자와 관리자 수요 증가

유통업계

  • 아마존: 완전 자동화 창고
  • 이마트: 무인 매장 확산
  • 쿠팡: AI 물류 최적화

결과: 물리적 매장 직원 감소, 온라인 전문가 증가

성공적 전환 사례

맥도날드 직원 → 디지털 전문가

  • 키오스크 도입 후 주문 받는 직원이 줄었지만
  • 디지털 주문 관리자, 배달 전문가로 전환
  • 더 높은 급여, 새로운 기술 습득

일자리 변화에 대비하는 방법

개인 차원의 대비책

지금 당장 할 수 있는 것

평생 학습 습관

  • 온라인 강의 플랫폼 활용
  • 유튜브 교육 채널 구독
  • 도서관 무료 교육 프로그램 참여

디지털 리터러시 향상

  • 기본적인 컴퓨터 스킬 습득
  • 스마트폰 활용 능력 극대화
  • AI 도구들 미리 체험해보기

인간적 스킬 강화

  • 소통 능력 개발
  • 감정 지능 향상
  • 창의적 사고 훈련
  • 문제 해결 능력 기르기

전략적 준비

직업 전환 준비

  • 현재 직업의 AI 영향도 분석
  • 연관 분야의 새로운 기술 학습
  • 네트워킹 활동 강화

경력 다각화

  • 부업이나 사이드 프로젝트 시작
  • 다양한 분야 경험 쌓기
  • 포트폴리오 커리어 구축

전문성 심화

  • 현재 분야의 고급 기술 습득
  • 업계 전문가로 성장
  • 멘토링, 컨설팅 역량 개발

연령대별 맞춤 전략

20-30대: 새로운 기술 적극 학습, 경력 전환 유연성 활용 40-50대: 경험과 AI 기술 결합, 전문성 기반 차별화 50대 이상: 멘토링, 상담, 관리 역할로 전환, 인생 경험 활용

토론: 내 직업의 미래

그룹 토론 활동 (15분)

1단계: 개인 분석 (5분)

  • 내 직업이 AI의 영향을 얼마나 받을까?
  • 어떤 부분이 자동화될 가능성이 높을까?
  • 어떤 부분은 인간만 할 수 있을까?

2단계: 그룹 토론 (10분)

  • 4-5명씩 그룹을 만들어주세요
  • 각자의 직업과 고민을 공유해보세요
  • 서로 조언과 아이디어를 나눠보세요

토론 가이드 질문들

  1. AI가 내 업무를 완전히 대체할 수 있을까?
  2. AI와 협업할 수 있는 방법은 무엇일까?
  3. 10년 후 내 직업은 어떻게 변해있을까?
  4. 지금부터 무엇을 준비해야 할까?

토론 결과를 간단히 발표해주세요!

정부와 기업의 역할

사회적 차원의 대응

정부의 역할

정책 제도

  • 전 국민 AI 교육 프로그램
  • 실업자 재교육 지원 확대
  • 기본소득 제도 검토
  • AI 세금(로봇세) 도입 논의

경제적 지원

  • 직업 전환 지원금
  • 창업 지원 프로그램
  • 평생교육 바우처
  • 디지털 격차 해소 사업

규제와 보호

  • 급작스러운 해고 방지
  • AI 도입 시 노동자 보호
  • 공정한 AI 사용 기준

기업의 책임

직원 재교육

  • 사내 AI 교육 프로그램
  • 직무 전환 교육 지원
  • 새로운 역할 창조
  • 점진적 변화 관리

상생 방안

  • AI 도입 시 직원과 충분한 협의
  • 새로운 일자리 창출 노력
  • 인간-AI 협업 모델 개발
  • 사회적 책임 경영

혁신적 접근

  • AI로 만든 부가가치의 일부를 직원과 공유
  • 더 의미 있는 업무로 직원 역할 재정의
  • 창의성과 혁신을 중시하는 문화

선진국의 대응 사례

핀란드: 전 국민 AI 기초 교육 무료 제공 싱가포르: 40세 이상 직장인 재교육 프로그램 에스토니아: 디지털 정부로 새로운 일자리 창출

개인이 실천할 수 있는 AI 윤리

일상에서의 작은 실천들

의식적 사용

비판적 사고

  • AI 추천을 맹신하지 않기
  • 다양한 정보원 확인하기
  • 편향된 결과 의심하기
  • 인간의 최종 판단 중시

투명성 요구

  • AI 서비스 이용약관 읽기
  • 개인정보 사용 목적 확인
  • 알고리즘 작동 원리 질문
  • 의사결정 과정 공개 요구

거부할 권리

  • 불필요한 개인정보 제공 거부
  • 동의하지 않는 서비스 이용 중단
  • 차별적 대우 받을 시 문제 제기
  • 대안 서비스 찾아 이용

능동적 참여

목소리 내기

  • AI 관련 정책에 의견 제시
  • 부당한 AI 사용 신고
  • 소비자 권익 보호 활동 참여
  • SNS에서 올바른 정보 공유

지속적 학습

  • AI 윤리 관련 뉴스 관심
  • 온라인 강의 수강
  • 관련 도서 읽기
  • 전문가 강연 참석

공동체 활동

  • 가족, 친구들에게 교육하기
  • 지역 사회 AI 윤리 모임 참여
  • 시민 단체 활동 지원
  • 윤리적 기업 제품 선택

실천 체크리스트

매일 할 수 있는 것

  • AI 추천 결과를 다른 정보와 비교 확인
  • 개인정보 설정 한 번씩 점검
  • 편향 가능성 염두에 두고 AI 서비스 이용

매주 할 수 있는 것

  • AI 윤리 관련 뉴스나 아티클 하나 읽기
  • 가족이나 지인과 AI 윤리에 대해 대화하기
  • 새로운 AI 서비스 체험 후 윤리적 평가해보기

매월 할 수 있는 것

  • 개인정보 수집 현황 전면 점검
  • AI 윤리 관련 교육이나 세미나 찾아보기
  • 윤리적으로 운영되는 기업 제품 의식적 선택

미래 사회 변화와 대비

10년 후 우리가 살 세상

graph TD
    A[2035년 AI 사회] --> B[일상 생활]
    A --> C[교육 시스템]
    A --> D[의료 서비스]
    A --> E[도시 환경]
    
    B --> F[AI 비서가 모든 일정 관리]
    B --> G[완전 자율주행 교통]
    B --> H[맞춤형 뉴스와 콘텐츠]
    
    C --> I[개인 맞춤 학습 경로]
    C --> J[AI 교사와 인간 교사 협업]
    C --> K[실시간 학습 성과 분석]
    
    D --> L[예측 의료와 예방]
    D --> M[로봇 수술의 일반화]
    D --> N[유전자 맞춤 치료]
    
    E --> O[스마트 시티 인프라]
    E --> P[에너지 자동 최적화]
    E --> Q[범죄 예측 시스템]
    
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긍정적 변화 전망

편리함의 극대화

  • 모든 반복 업무 자동화
  • 개인 맞춤형 서비스 확산
  • 실시간 최적화된 생활

인간 잠재력 해방

  • 창의적 활동에 더 많은 시간
  • 의미 있는 관계에 집중
  • 자아실현 기회 확대

준비해야 할 도전과제

해결해야 할 문제들

기술적 도전

AI의 한계

  • 완벽하지 않은 판단
  • 예상치 못한 오류 발생
  • 해킹과 악용 위험
  • 시스템 의존도 증가

보안과 프라이버시

  • 개인정보 완전 노출 위험
  • 국가간 데이터 경쟁
  • 사이버 공격 증가
  • 감시 사회 우려

인프라 부족

  • 전력 소비 급증
  • 데이터 센터 포화
  • 네트워크 과부하
  • 디지털 격차 심화

사회적 도전

사회 분열

  • AI 접근성에 따른 계층 분화
  • 세대 간 디지털 격차
  • 지역 간 발전 불균형
  • 글로벌 기술 패권 경쟁

경제 구조 변화

  • 대량 실업 가능성
  • 새로운 형태의 노동
  • 기본소득 제도 필요성
  • 부의 재분배 문제

인간성 상실

  • AI 의존증 증가
  • 사회적 소통 능력 퇴화
  • 판단력과 창의성 감소
  • 인간 관계의 피상화

우리가 준비해야 할 것들

  1. 적응력: 변화에 유연하게 대응하는 능력
  2. 비판적 사고: AI 결과를 검증하는 능력
  3. 인간적 가치: AI가 대체할 수 없는 고유 영역
  4. 사회적 연대: 함께 문제를 해결하는 협력

정책과 규제 동향

전 세계 AI 규제 현황

유럽연합 (EU)

AI Act (2024년 시행)

  • 위험도에 따른 4단계 분류
  • 고위험 AI에 대한 엄격한 규제
  • 금지 AI 목록 명시
  • 투명성 의무 강화

주요 내용

  • 얼굴 인식 기술 제한
  • AI 시스템 품질 관리 의무
  • 사용자 알 권리 보장
  • 고액 벌금 (매출액의 6%)

GDPR 연계

  • 개인정보 보호 강화
  • 동의 절차 엄격화
  • 잊혀질 권리 확대

미국

연방 정부 정책

  • AI 권리 헌장 발표
  • 정부 기관 AI 사용 가이드라인
  • 국방 분야 AI 투자 확대

주 정부별 규제

  • 캘리포니아: 얼굴 인식 금지법
  • 뉴욕: 채용 AI 규제
  • 일리노이: 생체정보 보호법

산업 자율 규제

  • 빅테크 자율 윤리 기준
  • 업계 공동 가이드라인
  • 시민사회와 협력

한국의 AI 정책

정부 정책 방향

  • 「디지털 권리법안」 추진
  • AI 윤리기준 마련
  • K-디지털 뉴딜 프로젝트
  • 전 국민 디지털 역량 강화

주요 내용

  • AI 개발·이용 윤리기준
  • 알고리즘 투명성 확보
  • 개인정보보호법 강화
  • AI 전문인력 양성

시민으로서 참여하기

우리의 목소리가 중요합니다

정책 참여 방법

제도적 참여

  • 공청회, 간담회 참석
  • 정책 의견 수렴에 참여
  • 국민신문고 의견 제출
  • 선거에서 AI 정책 고려

일상적 참여

  • SNS에서 올바른 정보 공유
  • 지역 사회 토론 참여
  • 시민 단체 활동 지원
  • 가족, 친구들과 대화

개인적 실천

  • AI 윤리 관련 뉴스 관심
  • 부당한 AI 서비스 신고
  • 윤리적 기업 제품 선택
  • 지속적인 자기 교육

참여할 수 있는 단체들

시민 사회

  • 소비자시민모임
  • 개인정보보호 시민단체
  • 디지털 권리 단체
  • 노동 단체

교육 기관

  • 시민 대학 AI 강좌
  • 도서관 디지털 교육
  • 평생교육원 프로그램
  • 온라인 시민 교육

온라인 커뮤니티

  • AI 윤리 토론 포럼
  • 기술 정책 관심 그룹
  • 지역별 시민 모임
  • 전문가와 시민 네트워크

실천 프로젝트: 우리 동네 AI 지도 만들기

활동 방법

  1. 우리 동네에서 사용되는 AI 서비스 조사
  2. 각 서비스의 윤리적 문제점 평가
  3. 개선 방안 토론 및 제안
  4. 지역 정부나 기업에 의견 전달

예시 조사 항목

  • 지하철역 얼굴 인식 CCTV
  • 마트의 무인 계산대
  • 병원의 AI 진단 시스템
  • 학교의 AI 학습 프로그램

마무리: 지혜로운 AI 시민되기

오늘 배운 핵심 내용 정리

AI 이해하기

  • AI는 학습하는 컴퓨터 프로그램
  • 일상에서 이미 널리 사용 중
  • 편리함과 위험이 공존
  • 완벽하지 않으므로 비판적 사용 필요

개인정보 보호하기

  • 내 정보가 어떻게 사용되는지 확인
  • 불필요한 권한 제거하기
  • 정기적인 설정 점검
  • 의식적인 정보 제공

편향과 차별 경계하기

  • AI도 편견을 가질 수 있음
  • 다양성과 공정성 중요
  • 의심스러운 결과는 검증하기
  • 차별 경험 시 적극 신고

미래 변화 준비하기

  • 평생 학습 습관 기르기
  • 인간만의 고유 가치 개발
  • 사회적 참여 의식 갖기
  • 적응력과 유연성 기르기

행동 계획 세우기

내일부터 할 수 있는 것 (3가지 선택)

  • 스마트폰 개인정보 설정 점검하기
  • AI 추천 결과를 다른 정보와 비교하기
  • 가족에게 오늘 배운 내용 한 가지 공유하기
  • AI 윤리 관련 뉴스 하나 읽고 생각해보기
  • 내 직업의 AI 영향도 분석해보기

이번 달 안에 할 것 (2가지 선택)

  • AI 관련 온라인 강의 하나 수강하기
  • 지역 AI 윤리 모임 찾아보기
  • 윤리적 기업 제품으로 하나 바꿔보기
  • AI 정책에 대한 의견 정부에 제출하기
  • 친구들과 AI 윤리 토론 시간 갖기

질의응답 및 토론

자유로운 질문 시간 (15분)

어떤 질문이든 환영합니다!

  • 오늘 내용 중 이해가 어려웠던 부분
  • 개인적인 경험이나 궁금한 점
  • 실제 상황에서의 적용 방법
  • 더 자세히 알고 싶은 주제
  • 미래에 대한 걱정이나 기대

함께 나누고 싶은 이야기

마지막 한 마디씩 들려주세요:

  • 오늘 가장 인상 깊었던 내용
  • 앞으로 실천하고 싶은 것
  • 다른 사람들에게 전하고 싶은 메시지

감사합니다!

연락처 및 추가 정보

강사 연락처

  • 이메일: aiden@r2bit.com
  • 조직: 한국R사용자회
  • 블로그: aidenhong.com

추가 학습 자료

  • AI 윤리 관련 도서 목록
  • 온라인 강의 추천
  • 정부 정책 자료 링크
  • 시민 참여 플랫폼 안내

오늘의 약속을 기억해주세요

지혜로운 사용자

  • AI를 맹신하지 않고 비판적으로 사용

적극적인 보호자

  • 내 개인정보와 권리를 스스로 지키기

참여하는 시민

  • 더 나은 AI 사회를 만들기 위해 목소리 내기

평생 학습자

  • 변화하는 기술에 계속 관심 갖고 배우기

“AI 시대의 주인공은 기술이 아니라 그것을 지혜롭게 사용하는 우리 모두입니다!”

여러분이 바로 AI 윤리의 주인공입니다!

참고 자료

추천 도서 (난이도별)

입문서

  • 『AI 윤리』 - 루치아노 플로리디
  • 『알고리즘의 편견』 - 캐시 오닐
  • 『AI 시대 인간의 조건』 - 구본권
  • 『로봇이 인간을 대체할 때』 - 제리 카플란

심화서

  • 『인공지능과 법』 - 김현경
  • 『디지털 전환 시대의 노동』 - 김종진
  • 『플랫폼 사회와 디지털 권리』 - 홍성수

유용한 웹사이트

정부 기관

  • 개인정보보호위원회: privacy.go.kr
  • 과학기술정보통신부: msit.go.kr
  • 한국지능정보사회진흥원: nia.or.kr

시민 단체

  • 진보네트워크센터: jinbo.net
  • 소비자시민모임: consumerskorea.org
  • 참여연대: peoplepower21.org

교육 플랫폼

  • 코세라 AI 윤리 강좌
  • edX MIT AI 과정
  • K-MOOC 인공지능 교육

정기적으로 확인하면 좋은 뉴스

  • AI 타임스, 테크42, 지디넷코리아
  • MIT Technology Review 한국어판
  • AI 정책 관련 정부 브리핑

오늘 하루가 여러분의 AI 시민 여정의 시작점이 되기를 바랍니다!