AI의 위험은 무엇입니까? 두려워할 것이 있습니까? | 비즈니스 디지털화 #27

게시 됨: 2023-06-02

인공 지능이 비즈니스에 위협이 됩니까, 아니면 보다 역동적인 성장을 위한 기회입니까? 제너레이티브 AI 및 자동화의 엄청난 발전으로 인해 디지털화 프로세스에서 그 역할이 필수 불가결하게 되었습니다. 그러나 인공 지능은 비용 절감과 혁신을 뛰어넘습니다. 오늘 기사에서는 잠재적인 위협을 살펴보고 비즈니스에서 AI와 관련된 문제를 효과적으로 해결하기 위한 전략에 대해 논의합니다. 읽어.

AI의 위험 - 목차:

  1. AI의 위험은 무엇입니까?
  2. AI의 윤리와 위험
  3. 프라이버시 위협
  4. AI의 위험을 완화하기 위한 팁
  5. AI의 위험에 대해 두려워할 것이 있습니까?

AI의 위험은 무엇입니까?

인공 지능은 시장에서 경쟁력을 유지하는 데 점점 더 대중화되고 필요한 도구가 되고 있습니다. 디지털 교육의 효과 분석에서 자동화 솔루션, 웹사이트 및 애플리케이션 개발 간소화에 이르기까지 비즈니스의 다양한 측면에서 회사를 돕습니다.

엄청난 잠재력에도 불구하고 잠재적인 위협에 대한 우려도 커지고 있습니다. 윤리적 딜레마, 개인 정보 침해 가능성, AI 공급자의 불명확한 데이터 사용 정책과 관련된 남용 위험은 문제를 일으킬 수 있는 문제 중 하나입니다. 잠재적인 공격으로부터 회사를 보호하기 위해 취할 수 있는 조치를 이해하기 위해 자세히 살펴보겠습니다.

AI의 윤리와 위험

비즈니스에서 AI를 사용하면 다음과 같은 윤리적 문제가 발생할 수 있습니다.

  • 차별 – 예를 들어 성 편견,
  • 의사 결정 과정의 투명성 부족 , 또는
  • 사용자 조작 .

차별

AI를 사용하여 채용 프로세스를 자동화할 때 성별 또는 인종 차별 문제가 자주 발생합니다. 인공지능은 반복을 통해 학습합니다. 따라서 교육, 연령 또는 성별과 같은 특정 특성이 주로 특정 직책과 관련된 경우 AI는 데이터가 해당 기준과 일치하는 지원자를 선호할 수 있습니다. 사내 누구도 의도적으로 이런 선발 기준을 정하지 않더라도 AI가 다른 후보를 차별할 수 있다.

투명성 부족

두 번째 문제는 보험 가격 책정 또는 신용도 평가와 같은 의사 결정 프로세스의 투명성 부족입니다. 대규모 언어 모델에서 사용하는 추론 방법과 관련이 있습니다. 이러한 모델은 소위 딥 러닝에 의존합니다. 복잡한 문제를 해결할 때 매우 효과적이지만 작동 방식은 해석 및 설명이 어렵기 때문에 종종 "블랙 박스"라고 합니다.

AI가 내린 결정의 기준이 사람들에게 불분명한 경우가 있습니다. 이것은 그들이 그들의 신뢰성과 윤리에 의문을 갖게 합니다. 이러한 경우 AI를 사용하면 다음과 같은 결과가 발생할 수 있습니다.

  • 고객 간의 신뢰 하락,
  • 직원과 투자자의 눈에 신뢰를 잃고,
  • 브랜드 이미지를 손상시킵니다.

시장 조작

AI 및 윤리와 관련된 세 번째 문제는 사용자 행동 조작에 대한 우려입니다. 인공 지능은 콘텐츠, 광고 및 제품을 개인화하고 초개인화하는 데 점점 더 자주 사용됩니다. 이를 효과적으로 만들기 위해 회사는 엄청난 양의 고객 데이터를 수집하고 분석합니다. 이를 통해 타겟 고객에게 성공적으로 도달할 수 있습니다.

그러나 동일한 기술을 비윤리적인 방식으로 사용자의 선택 및 결정에 영향을 미치는 데 사용할 수도 있습니다. 예를 들면 다음과 같습니다.

  • 사용자를 기존 신념을 강화하는 콘텐츠에 노출시켜 소위 "필터 버블"을 생성합니다.
  • 선택의 착각을 불러일으키고 심지어
  • 의도적으로 그들을 오도합니다.

비즈니스에서 AI와 관련된 이러한 윤리적 딜레마를 피하기 위해 기업은 다음을 통해 보다 투명하고 책임감 있고 공정한 AI 시스템을 구축하기 위해 노력해야 합니다.

  • 공정성과 비차별의 원칙을 이행하고,
  • 의사 결정 과정에 대한 적절한 감독 보장,
  • AI 기술 개발 및 구현을 담당하는 직원의 교육 및 윤리 의식 고취

윤리 및 규정 전문가와 협력하고 이해 관계자와의 대화에 참여하는 것도 비즈니스에서 AI 사용에 대한 보다 윤리적인 접근 방식을 구축하는 데 기여할 수 있습니다.

프라이버시 위협

비즈니스에서 AI를 사용하면 고객과 직원의 개인 정보를 침해할 수 있습니다. 예를 들어 고객 데이터를 분석하여 제안을 개인화하는 AI 시스템은 실수로 민감한 정보를 공개할 수 있습니다. 따라서 다음이 중요합니다.

  1. 필요한 데이터만 수집하고 과도한 정보 수집은 지양하며 불필요한 정보는 삭제 하는 데이터 최소화 원칙을 수립합니다 .
  2. 데이터 익명화 – 일반화, 가명화 또는 집계와 같은 데이터 익명화 기술을 사용하여 주어진 사람의 신원이 노출될 위험을 최소화합니다.
  3. PbD(Privacy by Design) 구현 – AI 시스템을 설계할 때 처음부터 개인 정보 보호를 고려합니다. 이러한 접근 방식은 데이터 유출 위험을 식별하고 최소화하는 데 도움이 될 수 있습니다.
  4. 액세스 및 보안 정책 설정 – 역할에 따라 사용자 권한을 설정하고 무단 액세스로부터 데이터를 보호하기 위해 데이터를 암호화 및 모니터링하여 데이터에 대한 액세스를 제한합니다.
  5. 데이터 보호 규정 준수 – 유럽 연합의 일반 데이터 보호 규정(GDPR)을 준수합니다.
  6. 투명하고 책임감 있게 – 고객과 직원에게 데이터 처리의 목표와 방법, 개인 정보 보호 조치에 대해 알리십시오.

요약하면 비즈니스에서 AI 사용과 관련된 개인 정보 위험은 데이터 보호 및 익명화를 우선시하는 관행을 구현하고 교육 및 책임 증진을 통해 최소화할 수 있습니다.

AI의 위험을 완화하기 위한 팁

인공 지능은 다음과 같은 불법적인 목적으로 사용될 수 있습니다.

  • 사이버 공격,
  • 사기 또는
  • 정보 조작.

따라서 잠재적인 악용을 방지하기 위해 적절한 보안 조치를 취하는 것이 중요합니다. 위에서 언급한 위험에도 불구하고 많은 기업들이 책임감 있는 방식으로 AI를 성공적으로 사용하고 있습니다. 인공 지능을 구현하면 효율성 향상, 시간 절약, 보다 개인화된 서비스 제공 능력과 같은 여러 가지 이점을 얻을 수 있습니다.

비즈니스에서 AI 사용과 관련된 위험을 최소화하기 위해 다음 전략을 사용할 수 있습니다.

  • 불공정 관행과 차별을 피하기 위해 회사에서 AI 사용에 대한 명확한 윤리적 지침을 개발하고,
  • 고객과 직원의 개인 정보를 보호하고 남용을 방지하기 위해 데이터 및 정보 시스템을 적절하게 보호합니다.
  • 감사 및 제어 시스템을 구현하여 AI 성능을 모니터링하고 오류 또는 윤리적 비준수 시 시정 조치를 취합니다.

AI의 위험에 대해 두려워할 것이 있습니까?

비즈니스에서 AI를 구현하면 이점과 위협이 모두 발생합니다. 고급 도구와 마찬가지로 성공의 열쇠는 사용 시 책임감 있고 정보에 입각한 접근 방식을 취하는 데 있습니다. 이것이 위험을 효과적으로 완화하고 이 기술이 제공하는 기회를 극대화하는 유일한 방법입니다.

AI와 관련된 위험 때문에 AI 사용을 포기하지 마십시오. 대신 AI가 비즈니스 성장을 지원할 수 있는 방법에 대해 생각하십시오. 또한 AI를 윤리적으로 구현하기 위해 전문가의 조언을 구하고 개인 정보 보호 및 오용 방지를 우선시하십시오.

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What are the risks of AI? Is there anything to fear? | Digitizing your business #27 andy nichols avatar 1background

저자: 앤디 니콜스

5개의 다양한 학위와 끝없는 동기부여를 지닌 문제 해결사. 이것은 그를 완벽한 비즈니스 소유자 및 관리자로 만듭니다. 직원과 파트너를 찾을 때 세계에 대한 개방성과 호기심은 그가 가장 중요하게 여기는 자질입니다.

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