공정한 AI 편향 없는 세상을 향한 여정
루미너리북스
2024년 10월 19일 출간
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- 파일 정보 ePUB (2.65MB)
- ISBN 9791173195570
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작품소개
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인공지능의 편견, 그 숨겨진 그림자를 밝히다. '공정한 AI 편향 없는 세상을 향한 여정'은 우리 일상 속에 깊숙이 파고든 AI 시스템의 편향성을 날카롭게 해부합니다. 얼굴 인식 기술의 인종 차별부터 대출 심사 알고리즘의 성차별까지, 저자는 AI가 만들어내는 새로운 형태의 차별과 불평등을 생생하게 보여줍니다. 이 책은 단순히 문제를 지적하는 데 그치지 않고, 공정성의 철학적 개념부터 최신 기술적 해결책까지 폭넓게 다루며 독자를 깊이 있는 탐구의 여정으로 안내합니다.
데이터의 힘과 함정, 편향된 AI의 충격적인 사례들, 그리고 이를 극복하기 위해 분투하는 선구자들의 이야기가 펼쳐집니다. 저자는 복잡한 기술적 개념들을 쉽고 흥미롭게 풀어내며, 독자로 하여금 AI 윤리의 중요성을 절감하게 합니다. 차등 프라이버시, 설명 가능한 AI, 연합 학습 등 최첨단 기술들이 어떻게 공정성 문제에 적용되는지, 그리고 이 과정에서 발생하는 새로운 도전들을 상세히 다룹니다.
메타버스, 양자 컴퓨팅 등 미래 기술과 AI 공정성의 관계까지 폭넓게 다루며, 독자들에게 AI 윤리의 미래를 그려볼 수 있는 통찰을 제공합니다. 이 책은 단순한 기술 서적을 넘어, 우리 사회의 근본적인 가치관과 윤리관을 재고하게 만드는 철학적 여정이기도 합니다. AI가 만들어갈 미래 사회의 모습을 상상하며, 우리가 지켜야 할 가치와 나아가야 할 방향을 제시합니다.
'공정한 AI 편향 없는 세상을 향한 여정'은 기술자, 정책 입안자, 그리고 AI의 영향을 받는 모든 시민들에게 필수적인 지침서입니다. 복잡한 알고리즘 속에 숨겨진 편견의 실체를 파헤치고, 이를 극복하기 위한 다양한 접근법을 제시하며, 궁극적으로는 더 나은 미래를 위한 청사진을 그려냅니다. 이 책을 통해 독자들은 AI 기술의 혜택을 누리면서도, 그 어두운 면을 직시하고 해결책을 모색하는 여정에 동참하게 될 것입니다.
데이터의 힘과 함정, 편향된 AI의 충격적인 사례들, 그리고 이를 극복하기 위해 분투하는 선구자들의 이야기가 펼쳐집니다. 저자는 복잡한 기술적 개념들을 쉽고 흥미롭게 풀어내며, 독자로 하여금 AI 윤리의 중요성을 절감하게 합니다. 차등 프라이버시, 설명 가능한 AI, 연합 학습 등 최첨단 기술들이 어떻게 공정성 문제에 적용되는지, 그리고 이 과정에서 발생하는 새로운 도전들을 상세히 다룹니다.
메타버스, 양자 컴퓨팅 등 미래 기술과 AI 공정성의 관계까지 폭넓게 다루며, 독자들에게 AI 윤리의 미래를 그려볼 수 있는 통찰을 제공합니다. 이 책은 단순한 기술 서적을 넘어, 우리 사회의 근본적인 가치관과 윤리관을 재고하게 만드는 철학적 여정이기도 합니다. AI가 만들어갈 미래 사회의 모습을 상상하며, 우리가 지켜야 할 가치와 나아가야 할 방향을 제시합니다.
'공정한 AI 편향 없는 세상을 향한 여정'은 기술자, 정책 입안자, 그리고 AI의 영향을 받는 모든 시민들에게 필수적인 지침서입니다. 복잡한 알고리즘 속에 숨겨진 편견의 실체를 파헤치고, 이를 극복하기 위한 다양한 접근법을 제시하며, 궁극적으로는 더 나은 미래를 위한 청사진을 그려냅니다. 이 책을 통해 독자들은 AI 기술의 혜택을 누리면서도, 그 어두운 면을 직시하고 해결책을 모색하는 여정에 동참하게 될 것입니다.
1. 인공지능의 편견
2. 데이터의 힘과 함정
3. 편향된 AI의 사례들
4. 공정성의 정의와 측정
5. 편향 완화의 선구자들
6. 편향 완화의 기술 접근
7. 설명 가능한 AI의 역할
8. 프라이버시와 공정성
9. 다양성의 가치와 도전
10. 윤리적 AI 개발 지침
11. 공정성 인식 모델 학습
12. 인과관계와 공정성
13. 공정성과 정확성 균형
14. 편향 완화와 일반화
15. 멀티모달 AI의 공정성
16. 연합학습과 공정성
17. 강화학습의 윤리적 과제
18. 자연어처리와 언어 편향
19. 시계열 데이터의 공정성
20. 지속적 공정성 모니터링
21. 적대적 공격과 공정성
22. 양자 컴퓨팅과 AI 공정성
23. 메타버스와 AI 윤리
2. 데이터의 힘과 함정
3. 편향된 AI의 사례들
4. 공정성의 정의와 측정
5. 편향 완화의 선구자들
6. 편향 완화의 기술 접근
7. 설명 가능한 AI의 역할
8. 프라이버시와 공정성
9. 다양성의 가치와 도전
10. 윤리적 AI 개발 지침
11. 공정성 인식 모델 학습
12. 인과관계와 공정성
13. 공정성과 정확성 균형
14. 편향 완화와 일반화
15. 멀티모달 AI의 공정성
16. 연합학습과 공정성
17. 강화학습의 윤리적 과제
18. 자연어처리와 언어 편향
19. 시계열 데이터의 공정성
20. 지속적 공정성 모니터링
21. 적대적 공격과 공정성
22. 양자 컴퓨팅과 AI 공정성
23. 메타버스와 AI 윤리
작가정보
저자(글) 최경민
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