초기에는 과학 소설이 실제 연구와 기술 발전에 미치는 영향에 대한 설명이 주를 이루고 있습니다. 시간이 흐르면 Design Fiction의 개념과 그 적용 방법에 대한 논의가 등장합니다. 2023년 이후에는 과학 소설과 Design Fiction이 미래 기술의 수용성과 도전 과제를 탐구하는 데 중요한 도구로 사용되는 모습이 나타나고 있습니다. 더보기 >> [Mostly AI-Generated] Science Fiction이 더보기…
AI와의 상호작용이 늘어남에 따라 사람들 사이의 사회적 활동이 줄어들 가능성은 있지만, 이는 AI의 역할과 인간의 필요에 따라 다를 수 있습니다. AI가 인간의 삶을 더 충만하게 만들고, 효율성을 높이는 긍정적인 역할을 할 수 있는 반면, 인간 간의 깊은 연결이 줄어들 수 있는 부정적인 영향도 있을 수 있습니다. 더보기 >> [Mostly AI-Generated] 더보기…
AI 기업들이 윤리적으로 비즈니스를 할 것인지에 대한 질문에 대해, AI 관련 YouTube 채널들과 AI분야의 연구논문들에서 다양한 관점과 분석을 제공합니다. 영상 및 논문들을 통해 얻을 수 있는 주요 내용을 요약하면 다음과 같습니다. 더보기 >> [Mostly AI-Generated] AI 기업들이 윤리적으로 비즈니스를 할 거라고 믿을 수 있는가?
“AI는 정신건강 평가와 치료를 자동화하는 데 큰 도움을 줄 수 있습니다. 예를 들어, 로봇, 비디오 게임, 대화형 에이전트 등을 활용하여 심리치료와 정신적 웰빙을 평가하고 개선하는 다양한 솔루션이 개발되고 있습니다. 이러한 기술들은 정신건강 기술의 개요를 제공하고, 제안된 기준에 따라 기술을 비판적으로 분석하며, 미래의 설계 전망을 제시합니다.” 더보기 >> [Mostly AI-Generated] 인공지능이 더보기…
AI관련 주제를 다루는 유명 YouTube 채널들에게 “인공지능을 교육에 활용하는 과정에서 나타날 수 있는 문제점은 무엇인가?“라는 질문을 던져봤습니다. 답변:: 인공지능(AI)을 교육에 활용하는 과정에서 나타날 수 있는 문제점은 여러 가지가 있습니다. 아래에 각 문서에서 언급된 문제점들을 정리하여 설명드리겠습니다. 더보기 >> [Mostly AI-Generated] 인공지능을 교육에 활용하는 과정에서 나타날 수 있는 문제점은 무엇인가? (AI YouTube 더보기…
2020년부터 2024년까지의 문서를 종합해보면, 초기에는 AI의 잠재적인 혜택에 대한 기대와 기술적인 가능성에 중점을 두고 논의가 이루어졌습니다. 그러나 시간이 지나면서 윤리적 문제와 공정성, 데이터 프라이버시 등 현실적인 문제에 대한 논의가 더욱 중요하게 다루어졌습니다. 아래의 그림은 이 질문의 중요도가 시간에 따라 어떻게 변화했는지 보여줍니다. 더보기 >> [Mostly AI-Generated] 인공지능이 교육에 쓰이는 것이 더보기…
인포리언스가 기획하고 AI 프렌즈와 함께 제작한 새로운 영상이 공개되었습니다.AI기술을 필요로 하는 수요기업(고객사)과 AI기술을 연구개발하는 공급기업 사이의 협력 과정에 대한 이야기– 참고자료 : ‘인공지능을 비즈니스에 적용하려면’ (https://inforience.net/2019/09/06/applying-ai-to-business/)– 내용 구성과 기획 : 인포리언스– 지원 : 연구개발특구진흥재단 더보기 >>
“C708에 대해 지금까지 파악된 내용은?” “의도를 가진 인공지능에 의한 패턴” “어떤 의도?” “사람에 의해 부여되지 않은, 인공지능이 스스로 생성한 의도. 파괴적이지는 않으나 영향력이 큰.” “의도의 내용은” “그건 당신이 파악해.” 더보기 >> 패턴 C708
인포리언스와 AI프렌즈의 콜라보!! 딱딱한 기술 이야기를 넘어 우리 곁으로 성큼 다가온 인공지능을 재미있게 두드려 봅니다.인포리언스의 기획, 그리고 훌륭한 AI프렌즈 멤버분들의 참여가 어우러져 즐겁게 인공지능 이야기를 풀어보았습니다. 참여자 정보: 원종윤 (동명대 시각디자인학과 교수, 홍익대 미술학 박사) 이태희 (더매트릭스 대표, 빵형의 개발도상국 – https://www.youtube.com/@bbanghyong) 유용균 (AI프렌즈 대표, 한국원자력연구원 인공지능응용전략실장, KAIST 기계공학 박사) 더보기…
HCI 커뮤니티는 continuous 타입과 proactive 타입의 human-AI interaction에 대해 아직 충분히 고려하고 있지 않습니다. 그러나 앞으로 사람들은 continuous 타입과 proactive 타입의 human-AI interaction에 대한 경험을 점점 더 많이 하게 될 것이므로, HCI 연구자들은 사람들이 새로운 경험에 걸맞은 mental model을 가질 수 있게끔 도울 필요가 있습니다. 사용자들의 mental model은 전통적인 turn-taking 더보기…