인공지능의 빠른 발전과 함께, 인공지능 사용 규제는 브라질에서 핵심적이고 긴급한 주제가 되었습니다. 신기술은 다양한 분야를 혁신하고 변화시킬 수 있는 엄청난 잠재력을 가지고 있지만, 동시에 윤리, 투명성 및 거버넌스에 관한 중요한 문제들도 제기합니다. 브라질 맥락에서 디지털 전환이 빠른 속도로 진행됨에 따라, 혁신과 적절한 규제 사이의 균형을 찾는 것이 지속 가능하고 책임 있는 인공지능 발전을 보장하는 데 필수적입니다.
독점 인터뷰에서 Performa_IT의 COO인 Samir Karam은 인공지능 규제의 도전과 새로운 해결책에 대해 심도 있게 분석하며, 기술 분야에서 혁신과 윤리의 균형을 유지하는 것의 중요성을 강조합니다.
브라질의 인공지능 규제는 아직 구조화 단계에 있어 도전과 기회를 모두 가져오고 있습니다.“한편으로, 규제는 투명성과 윤리와 같은 원칙을 보장하며 책임 있는 기술 사용을 위한 더 명확한 지침을 만듭니다. 반면, 과도한 관료화의 위험이 있어 혁신을 둔화시킬 수 있습니다. 브라질이 글로벌 무대에서 경쟁력을 유지하기 위해서는 규제와 혁신의 자유 사이의 균형이 필수적이다,시작 Samir Karam, Performa_IT의 COO – 회사종합 서비스 제공업체기술 솔루션, 디지털 전환 및 인공지능 분야의 선두주자.
섀도우 AIe딥페이크위험과 해결책
사미르 카람이 논의한 가장 우려되는 개념 중 하나는 "그림자 AI조직 내에서 적절한 통제나 감독 없이 인공지능을 사용하는 것을 의미합니다. 이 관행은 데이터 유출, 편향된 의사 결정 및 보안 위험과 같은 여러 문제를 초래할 수 있습니다.
예를 들어, 마케팅 팀이 IT 부서의 승인 없이 소비자 행동을 분석하기 위해 AI 도구를 사용하는 것을 상상해 보십시오.준수법적 위험에 노출시키는 것 외에도, 이 기술의 비규제 사용은 민감한 데이터의 부적절한 수집 및 분석으로 이어질 수 있으며, 사용자 프라이버시를 침해할 수 있습니다.
또 다른 시나리오는 적절한 감독 없이 훈련 데이터에 내재된 무의식적인 편견을 재생산할 수 있는 채용 결정용 인공지능 알고리즘의 개발로, 이는 불공정하고 차별적인 결정을 초래할 수 있습니다.
딥페이크의 경우와 마찬가지로, 영상이나 오디오가 인공지능을 이용해 사람의 이미지, 소리, 움직임을 조작하여 실제로 일어나지 않은 일을 말하거나 하도록 만드는 경우가 있다. 이 기술은 악의적으로 사용되어 허위 정보를 퍼뜨리고, 신원을 사기하며, 개인의 명성에 해를 끼칠 수 있습니다.
해결책은섀도우 AIe딥페이크그들은 Performa_IT의 COO인 Samir Karam에 따라 강력한 AI 거버넌스 정책 수립을 위해 노력하고 있습니다.
이 정책에는 조직의 윤리 및 투명성 지침에 부합하도록 인공지능 관행이 이루어지도록 정기적인 감사 수행이 포함됩니다. 또한,무단 활동을 감지하고 AI 시스템을 지속적으로 모니터링하는 도구의 사용은 필수적이며, 이를 통해 남용을 방지하고 데이터의 안전을 보장할 수 있습니다.
사미르는 이러한 조치 없이는 인공지능의 무분별한 사용이 소비자 신뢰를 훼손할 뿐만 아니라 조직을 심각한 법적 및 평판상의 영향을 받을 수 있다고 강조합니다.
가짜 뉴스AI의 윤리적 도전
전파가짜 뉴스인공지능으로 생성된 것은 또 다른 우려 사항입니다.“O인공지능이 생성한 가짜 뉴스와의 싸움은 기술과 교육의 결합을 필요로 한다.자동 검증 도구, 이미지와 텍스트에서의 합성 패턴 식별, 그리고 인공지능이 생성한 콘텐츠의 라벨링은 중요한 단계입니다. 하지만 또한우리는 신뢰할 수 있는 출처를 식별하고 의심스러운 내용을 질문하는 방법을 가르쳐 대중의 인식을 높이는 데 투자해야 합니다. 사미르가 주장하다.
인공지능 개발에서 투명성과 윤리를 보장하는 것은 사미르가 옹호하는 핵심 원칙 중 하나입니다. 그는 “일부 최고의 관행에는 설명 가능한 AI(XAI) 모델 채택, 독립적인 감사, 편견 방지를 위한 다양한 데이터 사용, AI 윤리 위원회 설립이 포함됩니다.
인공지능과 관련된 주요 사이버 보안 우려 중 하나는 정교한 공격, 예를 들어피싱신뢰할 수 있는 디지털 통신을 가장하여 범죄자가 개인을 속여 비밀번호 및 은행 정보와 같은 기밀 정보를 공개하게 하는 공격 기법. 이 공격들은 인공지능과 결합될 때 더욱 정교해져서, 실제와 구별하기 어려운 맞춤형 이메일과 메시지를 만들어낼 수 있습니다. 이러한 위험을 완화하기 위해, 사미르는 다음을 제안합니다.é기본적으로 AI 기반 탐지 솔루션에 투자하고, 다중 인증을 구현하며, AI 모델이 조작 시도를 감지하고 완화하도록 훈련하는 것이 중요합니다.
효과적인 AI 정책을 위한 협력
기업, 정부 및 학계 간의 협력은 효과적인 인공지능 정책 수립에 필수적입니다. 사미르가 강조하길AI는 다양한 분야에 영향을 미치기 때문에 규제는 협력적으로 구축되어야 합니다.기업들은 기술 사용에 대한 실용적인 비전을 제시하고, 정부는 안전성과 프라이버시 지침을 수립하며, 학계는 더 안전하고 윤리적인 발전을 위한 연구와 방법론을 기여합니다.
인공지능의 다면적인 특성은 건강, 교육, 금융, 공공 안전 등 다양한 분야에서 그 영향과 적용이 광범위하게 달라진다는 것을 의미합니다. 이러한 이유로, 효과적인 정책 수립은 이러한 모든 변수들을 고려하는 통합된 접근 방식을 필요로 합니다.
기업이 과정에서 핵심적인 역할을 하는 것은 바로 그것들이 대규모로 인공지능을 구현하고 활용하기 때문입니다. 그들은 제공합니다통찰력시장 요구, 실질적인 도전 과제 및 최신 기술 혁신에 대해 민간 부문의 기여는 인공지능 정책이 실제 맥락에서 적용 가능하고 관련성이 있도록 돕습니다.
정부그들은 시민을 보호하고 인공지능 사용의 윤리를 보장하는 지침을 수립할 책임이 있다. 그들은 안전, 프라이버시 및 인권 문제를 다루는 규정을 만듭니다. 또한 정부는 다양한 이해관계자 간의 협력을 촉진하고 인공지능 연구를 위한 금융 프로그램을 지원할 수 있습니다.
아카데미아이것은 이 퍼즐의 세 번째 필수 조각입니다. 대학과 연구소는 견고한 이론적 기반을 제공하고 안전하고 윤리적으로 인공지능이 개발되도록 새로운 방법론을 개발합니다. 학술 연구는 또한 AI 알고리즘의 편향을 식별하고 완화하는 데 중요한 역할을 하여 기술이 공정하고 공평하게 되도록 보장합니다.
이 삼자 협력은 인공지능 정책이 견고하고 적응 가능하도록 하여 기술 사용과 관련된 이점과 위험 모두를 다루도록 합니다. 이 협력의 실질적인 예는 공공-민간 파트너십 프로그램에서 볼 수 있는데, 여기서 기술 회사들은 학술 기관 및 정부 기관과 협력하여 안전 및 프라이버시 규정을 준수하는 인공지능 솔루션을 개발합니다.
사미르는 이러한 협력적 접근법이 없으면 현실과 동떨어지거나 혁신을 저해하는 규제들이 만들어질 위험이 있다고 강조합니다.혁신을 위해 규제와 자유 사이의 균형을 찾는 것이 필수적이며, 이를 통해 인공지능의 이점을 극대화하면서 위험을 최소화할 수 있습니다.끝났습니다.
인공지능의 신화
현재의 상황에서는 인공지능(AI)이 우리의 일상에 점점 더 많이 자리 잡고 있어, 그 작동 방식과 영향에 대한 많은 오해와 잘못된 믿음이 생겨나고 있습니다.
명확히 하기 위해, 이러한 점들을 해명하고 인터뷰를 마무리하며, 사미르 카람은 가장 흔한 신화들을 다루고 빠른 질문 형식으로 여러 질문에 답변하여 제공했습니다통찰력인공지능 현실에 대한 소중한 정보.
- 인공지능에 대해 가장 흔히 접하는 신화는 무엇이며, 이를 어떻게 명확히 설명하시나요?
가장 큰 신화 중 하나는 인공지능이 결코 틀리지 않고 완전히 공정하다는 것이다. 실제로 그것은 훈련된 데이터와 일치하며, 만약 그 데이터에 편향이 있다면, 인공지능은 그것을 재생산할 수 있습니다. 또 다른 흔한 오해는 AI가 완전한 자동화를 의미한다는 것인데, 실제로는 많은 응용 프로그램이 단지 의사 결정 지원 도구일 뿐입니다.
- 인공지능이 정말 모든 인간의 일자리를 대체할 수 있나요? 이것에 대한 현실은 무엇입니까?
AI는 모든 일자리를 대체하지 않겠지만, 많은 일자리를 변화시킬 것이다. 새로운 기능이 등장하여 전문가들이 새로운 기술을 개발하도록 요구할 것입니다. 가장 가능성 높은 시나리오는 인간과 인공지능 간의 협력으로, 기술이 반복적인 작업을 자동화하고 인간은 창의성과 비판적 판단이 필요한 일에 집중하는 것입니다.
- 인공지능이 의식을 갖게 되어 인류를 지배할 수 있다는 것이 과학 소설 영화에서 보는 것과 같은가요?
오늘날, 인공지능이 의식을 갖게 될 수 있다는 과학적 증거는 없다. 현재 모델은 데이터를 처리하여 응답을 생성하는 고급 통계 도구이지만, 인지나 의도와 같은 자율적인 능력은 없습니다.
- 모든 인공지능은 위험한가요, 아니면 해로운 목적으로 사용될 수 있나요? 이것에 대해 우리가 알아야 할 것은 무엇입니까?
모든 기술과 마찬가지로 인공지능은 선을 위해 또는 악을 위해 사용될 수 있습니다. 위험은 인공지능 그 자체에 있는 것이 아니라, 그것을 사용하는 데 있다. 그래서 규제와 책임 있는 사용이 매우 중요합니다.
- 인공지능이 무결하다는 인식이 있다. 인공지능의 실제 한계는 무엇입니까?
AI는 제한된 데이터나 편향된 데이터로 훈련될 때 특히 실수를 저지를 수 있습니다. 또한, 인공지능 모델은 작은 조작이 예상치 못한 결과를 초래할 수 있는 적대적 공격에 쉽게 속을 수 있습니다.
- 인공지능은 일시적인 유행일 뿐인가요, 아니면 지속될 기술인가요?
인공지능은 영구히 자리 잡을 것이다. 당신의 영향력은 전기와 인터넷에 비견됩니다. 그러나 그것의 발전은 끊임없이 진화하고 있으며 앞으로 몇 년 동안 많은 변화가 있을 것입니다.
- AI 시스템은 정말로 완전히 공정한 결정을 내릴 수 있나요? 편견이 알고리즘에 어떤 영향을 미칠 수 있나요?
어떤 인공지능도 완전히 공정하지 않습니다. 훈련에 사용된 데이터에 편향이 있다면, 결과도 편향될 것입니다. 이상적으로는 기업이 편향 완화 방식을 채택하고 지속적인 감사를 수행하는 것이 좋습니다.
- 모든 인공지능 애플리케이션이 감시와 개인 데이터 수집을 포함하나요? 사람들이 프라이버시와 인공지능에 대해 알아야 할 것은 무엇인가요?
모든 인공지능이 감시를 포함하는 것은 아니지만, 데이터 수집은 많은 응용 분야에서 현실입니다. 가장 중요한 것은 사용자들이 어떤 데이터가 수집되고 있는지 알고 그것에 대한 통제권을 갖는 것이다. 투명성과 LGPD(일반 데이터 보호법) 및 GDPR(일반 데이터 보호 규정)과 같은 법률 준수는 매우 중요합니다.
