인공지능의 빠른 발전과 함께, 브라질에서 인공지능 사용에 대한 규제가 중심적이고 긴급한 주제가 되었다. 새로운 기술은 다양한 분야를 혁신하고 변화시킬 수 있는 엄청난 잠재력을 가지고 있다, 하지만 윤리에 대한 비판적인 질문도 제기합니다, 투명성과 거버넌스. 브라질 맥락에서, 디지털 전환이 빠른 속도로 진행되는 곳, 혁신과 적절한 규제 간의 균형을 찾는 것은 지속 가능하고 책임 있는 AI 개발을 보장하는 데 필수적이다
독점 인터뷰, 사미르 카람, Performa_IT의 COO, AI 규제에서의 도전과 새로운 해결책에 대한 심층 분석을 제공합니다, 기술 분야에서 혁신과 윤리 간의 균형의 중요성을 강조하며
브라질의 AI 규제는 아직 구조화 단계에 있다, 많은 도전과 기회를 가져다주는 것. “한편, 규제는 기술의 책임 있는 사용을 위한 보다 명확한 지침을 만듭니다, 투명성과 윤리와 같은 원칙을 보장하며. 다른 쪽, 과도한 관료주의의 위험이 있다, 혁신을 둔화시킬 수 있는 것. 브라질이 글로벌 무대에서 경쟁력을 유지하기 위해서는 규제와 혁신의 자유 사이의 균형이 필수적이다,사미르 카람 시작, Performa_IT의 COO – 회사종합 서비스 제공업체기술 솔루션, 디지털 전환 및 인공지능 분야의 참고자료
섀도우 AIe딥페이크위험과 해결책
사미르 카람이 논의한 가장 우려되는 개념 중 하나는 "그림자 AI, 조직 내에서 적절한 통제나 감독 없이 인공지능을 사용하는 것을 말합니다. 이러한 관행은 여러 가지 문제를 초래할 수 있습니다, 데이터 유출처럼, 편향된 결정과 보안 위험
예를 들어, 마케팅 팀이 IT 부서의 승인 없이 소비자 행동을 분석하기 위해 AI 도구를 사용하는 모습을 상상해 보세요준수. 회사를 법적 위험에 노출시킬 뿐만 아니라, 이 기술의 비규제 사용은 민감한 데이터의 부적절한 수집 및 분석을 초래할 수 있다, 사용자의 프라이버시를 침해하는
다른 시나리오는 채용 결정을 위한 AI 알고리즘 개발이다, 적절한 감독 없이 훈련 데이터에 존재하는 무의식적인 편향을 재현할 수 있다, 불공정하고 차별적인 결정으로 이어지며
딥페이크의 경우와 마찬가지로, 영상이나 오디오가 인공지능을 사용하여 이미지를 조작하는 곳, 사람의 소리와 움직임, 무언가를 말하거나 하는 것처럼 보이게 하다, 실제로, 결코 일어나지 않았다. 이 기술은 악의적으로 사용되어 잘못된 정보를 퍼뜨릴 수 있다, 신원 사기를 치고 개인의 명성을 해치는 것
해결책은섀도우 AIe딥페이크AI 거버넌스의 강력한 정책을 수립하기 위해 노력하고 있다, 사미르 카람에 따르면, Performa_IT의 COO
이러한 정책에는 빈번한 감사의 시행이 포함됩니다, 조직의 윤리 및 투명성 지침에 맞게 AI 관행이 정렬되도록 보장하기 위해. 더불어, 비인가 활동을 감지하고 AI 시스템을 지속적으로 모니터링하여 남용을 방지하고 데이터 보안을 보장하는 도구의 사용이 필수적이다.”
사미르는 강조한다, 이러한 조치 없이, AI의 무분별한 사용은 소비자 신뢰를 저해할 수 있다, 또한 조직을 심각한 법적 및 평판상의 결과에 노출시킬 수 있다
가짜 뉴스AI의 윤리적 도전
전파가짜 뉴스AI에 의해 생성된 것은 또 다른 증가하는 우려입니다. “OAI가 생성한 가짜 뉴스에 대한 대응은 기술과 교육의 조합을 요구한다자동화된 검증 도구, 이미지와 텍스트에서 합성 패턴 식별, AI 생성 콘텐츠의 라벨링 외에도, 중요한 단계입니다. 하지만 또한우리는 대중의 인식 제고에 투자해야 합니다, 신뢰할 수 있는 출처를 식별하고 의심스러운 콘텐츠에 의문을 제기하는 방법을 가르치기 사미르가 주장한다
AI 개발에서 투명성과 윤리를 보장하는 것은 Samir이 주장하는 기둥 중 하나입니다. 그는 “일부 최고의 관행에는 설명 가능한 모델(XAI)의 채택이 포함됩니다 – 설명 가능한 AI, 독립 감사, 다양한 데이터 사용을 통한 편향 방지 및 AI 윤리 위원회 설립.”
AI와 관련된 주요 사이버 보안 우려 중 하나는 정교한 공격을 포함합니다, 어떻게피싱 – 범죄자들이 개인이 기밀 정보를 공개하도록 속이려는 공격 기법, 비밀번호와 은행 정보, 디지털 커뮤니케이션에서 신뢰할 수 있는 엔티티로 가장하기. 이러한 공격은 AI와 결합될 때 더욱 정교해질 수 있다, 실제와 구별하기 어려운 개인화된 이메일과 메시지를 생성하는 것. 이러한 위험을 완화하기 위해, 사미르가 제안하기를 “éAI 기반 탐지 솔루션에 투자하는 것이 중요하다, 다단계 인증을 구현하고 AI 모델이 조작 시도를 감지하고 완화하도록 훈련되도록 보장하다.”
효과적인 AI 정책을 위한 협력
기업 간 협력, 정부와 학계는 효과적인 AI 정책 수립에 필수적이다. 사미르가 강조하길AI는 다양한 분야에 영향을 미친다, 따라서 규제는 협력적으로 구축되어야 한다. 기업들은 기술 사용의 실용적인 비전을 제시합니다, 정부는 안전 및 개인 정보 보호 지침을 설정합니다, 학계가 보다 안전하고 윤리적인 개발을 위한 연구와 방법론에 기여하는 동안.”
인공지능의 다면적인 특성은 그 영향과 응용이 다양한 산업 간에 광범위하게 다르다는 것을 의미한다, 건강에서 교육까지, 재정과 공공 안전을 거치며. 그 이유로, 효과적인 정책을 수립하려면 이러한 모든 변수를 고려한 통합된 접근 방식이 필요하다
기업이 과정에서 기본적입니다, 그것들은 대규모로 AI를 구현하고 사용하는 주체들이다. 그들은 제공합니다통찰력시장 요구에 대해, 실용적인 도전과 최신 기술 혁신. 민간 부문의 기여는 AI 정책이 실제 맥락에서 적용 가능하고 관련성이 있도록 보장하는 데 도움이 된다
정부, 그의 차례로, 시민을 보호하고 AI 사용의 윤리를 보장하는 지침을 설정할 책임이 있다. 그들은 안전 문제를 다루는 규정을 만든다, 개인정보 보호와 인권. 더불어, 정부는 다양한 이해관계자 간의 협력을 촉진하고 AI 연구를 위한 자금 지원 프로그램을 홍보할 수 있다
아카데미아이 퍼즐에서 세 번째 필수 요소입니다. 대학과 연구소는 AI가 안전하고 윤리적으로 개발되도록 보장하기 위해 견고한 이론적 기초를 제공하고 새로운 방법론을 개발한다. 학술 연구는 또한 AI 알고리즘의 편향을 식별하고 완화하는 데 중요한 역할을 한다, 기술이 공정하고 평등하도록 보장하기
이 삼자 협력은 AI 정책이 강력하고 적응 가능하도록 합니다, 기술 사용과 관련된 이점과 위험을 모두 다루고. 이 협력의 실질적인 예는 공공-민간 파트너십 프로그램에서 볼 수 있다, 기술 기업들이 학술 기관 및 정부 기관과 협력하여 안전 및 개인 정보 보호 규정을 준수하는 AI 솔루션을 개발하는 곳
사미르가 강조하다, 그 협력적인 접근 방식 없이, 실제와 동떨어진 규제를 만들거나 혁신을 억제할 위험이 있다. 규제와 혁신의 자유 사이에서 균형을 찾는 것이 필수적이다, 우리가 위험을 최소화하면서 AI의 이점을 극대화할 수 있도록,”결론짓다
인공지능의 신화
현재 상황에서, 인공지능(AI)이 우리 일상에서 점점 더 많이 존재하는 곳, 많은 신화와 오해가 그 작동 방식과 영향에 대해 생겨납니다
명확히 하기 위해, 이러한 점들을 불식시키기, 인터뷰를 마치다, 사미르 카람은 핑퐁 형식으로 여러 질문에 답변했다, 가장 일반적인 신화를 다루고 제공하며통찰력AI의 현실에 대한 귀중한 정보
- 인공지능에 대해 가장 흔히 접하는 신화는 무엇이며, 어떻게 그것을 해명합니까
AI는 결코 완벽하지 않으며 완전히 공정하다는 것은 가장 큰 신화 중 하나입니다. 실제로, 그녀는 훈련받은 데이터에 반영된다, 데이터에 편향이 있다면, AI는 그것들을 재현할 수 있습니다. 또 다른 일반적인 신화는 AI가 완전 자동화를 의미한다는 것이다, 언제, 사실은, 많은 애플리케이션은 단지 의사 결정 지원 도구일 뿐이다
- AI가 정말로 모든 인간의 일자리를 대체할 수 있을까? 그에 대한 현실은 무엇인가요
AI는 모든 직업을 대체하지 않을 것이다, 하지만 그들 중 많은 이들을 변화시킬 것이다. 새로운 기능이 생길 것입니다, 전문가들이 새로운 기술을 개발하도록 요구하고 있다. 가장 가능성이 높은 시나리오는 인간과 AI 간의 협력이다, 기술이 반복적인 작업을 자동화하고 인간이 창의성과 비판적 판단이 필요한 일에 집중하는 곳
- 인공지능이 의식을 갖고 인류를 지배할 수 있다는 것은 사실인가요, 우리가 공상과학 영화에서 보는 것처럼
오늘, AI가 의식을 가질 수 있다는 과학적 증거는 존재하지 않는다. 현재 모델은 데이터를 처리하여 응답을 생성하는 고급 통계 도구입니다, 그러나 어떤 형태의 인지나 의도도 없이
- 모든 인공지능은 위험하거나 해로운 목적으로 사용될 수 있다? 우리가 이것에 대해 알아야 할 것은 무엇인가
모든 기술처럼, AI는 선을 위해서나 악을 위해서나 사용될 수 있다. 위험은 AI 자체에 있지 않다, 하지만 그것을 사용하는 방식에서. 그래서, 규제와 책임 있는 사용은 매우 중요하다
- AI는 결코 실수하지 않는다는 인식이 있다. 인공지능의 실제 한계는 무엇인가요
AI는 실수를 할 수 있다, 주로 제한적이거나 편향된 데이터로 훈련될 때. 더불어, AI 모델은 적대적 공격에 쉽게 속을 수 있다, 데이터의 작은 조작이 예상치 못한 결과를 초래할 수 있는 곳
- AI는 단순한 유행일까요, 아니면 영원히 남을 기술일까요
IA는 남아있을 것이다. 당신의 영향은 전기와 인터넷에 비견될 수 있습니다. 그럼에도 불구하고, 당신의 개발은 끊임없이 진화하고 있습니다, 앞으로 몇 년 동안 많은 변화가 있을 것입니다
- AI 시스템은 정말로 완전히 공정한 결정을 내릴 수 있는가? 편견이 알고리즘에 어떤 영향을 미칠 수 있는가
어떤 AI도 완전히 공정하지 않다. 훈련에 사용된 데이터에 편향이 포함되어 있다면, 결과도 편향될 것이다. 이상적으로는 기업들이 편향 완화 관행을 채택하고 지속적인 감사를 실시하는 것이 바람직하다
- 모든 AI 애플리케이션은 감시와 개인 데이터 수집을 포함한다? 사람들이 개인 정보 보호와 인공지능에 대해 알아야 할 것
모든 인공지능이 감시를 포함하는 것은 아니다, 하지만 데이터 수집은 많은 애플리케이션에서 현실입니다. 가장 중요한 것은 사용자들이 어떤 데이터가 수집되고 있는지 알고 이를 통제할 수 있는 것입니다. 투명성과 LGPD(일반 데이터 보호법) 및 GDPR(일반 데이터 보호 규정)과 같은 법률 준수 – 유럽연합 일반 데이터 보호 규정은 기본적이다
