AI 리터러시: 윤리와 시민성의 인문학
- 전주대학교
- 이용욱
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AX란 무엇인가?: 기술을 넘어선 사회 변혁
차시별 강의
| 1. | |
AX란 무엇인가?: 기술을 넘어선 사회 변혁 | DX(디지털 전환)와 AX(AI전환)의 개념적 차이- AI가 가져오는 산업, 사회, 일상의 근본적 변화 |  |
| 2. | |
왜 ‘사용자(User)’가 아닌 ‘플레이어(Player)’인가? | AI ‘사용자’의 한계점(도구적 접근의 위험성) - ‘AI 플레이어’의 개념 정의: AI 사회의 규칙과 맥락을 이해하고 주체적으로 참여하는 존재 | |
| 3. | |
AI 플레이어의 핵심 역량 | AI 리터러시를 ‘역량’의 관점에서 재정의하고 갖춰야 할 네가지 역량을 제시 | |
| 4. | |
AI는 어떻게 ‘생각’하는가?: 기계학습의 개념 | AI, 머신러닝, 딥러닝의 관계(블랙박스 비유 활용) - 코딩 없는 개념 중심의 AI 학습 방식 이해 | |
| 5. | |
생성형 AI는 어떻게 ‘창작’하는가? LLM의 이해 | 생성형 AI(ChatGPT 등)의 작동 원리(확률적 앵무새 비유) - ‘창의성’이 아닌 ‘데이터와 패턴 학습’의 결과물임을 학습 | |
| 6. | |
AI의 한계와 가능성 | AI가 할 수 있는 것과 할 수 없는 것(강인공지능 vs. 약인공지능) - 기술의 현재 수준과 미래 방향성에 대한 인문학적 고찰 | |
| 7. | |
AI는 일자리를 어떻게 바꾸는가? | AI로 인한 노동 시장의 변화(대체 vs. 협업). 인문학적 관점에서 본 ‘일’의 의미와 ‘기본소득’ 논쟁 | |
| 8. | |
AI와 미디어: 가짜뉴스와 편향성 | 딥페이크, AI 추천 알고리즘의 작동 원리와 사회적 영향, 미디어 리터러시와 AI리터러시의 관계 분석 | |
| 9. | |
AI와 예술: 창의성은 인간의 고유 영역인가? | AI 생성 예술(그림, 음악) 사례 분석, ‘창의성’과 ‘저작권’에 대한 인문학적, 법철학적 쟁점 | |
| 10. | |
AI 윤리의 필요성: 왜 지금 윤리인가? | ‘트롤리 딜레마’ 등 고전적 윤리 문제와 AI의 접점, AI 윤리 원칙의 필요성과 글로벌 동향 소개 | |
| 11. | |
데이터 편향성과 공정성의 문제 | AI 학습 데이터에 내재된 편견(인종, 성별 등), AI가 사회적 불평등을 강화하는 방식 | |
| 12. | |
감시 사회와 프라이버시의 위기 | 안면 인식 기술, 빅데이터를 통한 개인정보 수집의 윤리적 문제, 기술 발전과 인간 기본권의 충돌 쟁점 고찰 | |
| 13. | |
AI 리터러시란 무엇인가?: 개념 정의와 필요성 | AI 리터러시 개념 정의(인문학적 접근): 단순 활용(Use)을 넘어선 비판적 이해(Understand), 윤리적 성찰(Engage)의 역량, AX 시대에 AI 리터러시가 ‘기본 소양’이 되는 이유 | |
| 14. | |
AI 시대의 새로운 시민의식(Digital Citizenship) | 전통적 ‘디지털 시민의식’의 개념(안전, 에티켓, 권리), AI 시대에 요구되는 ‘시민의식’의 확장: AI의 편향성, 투명성, 책임성을 요구할 권리와 의무 | |
| 15. | |
‘AI 플레이어’의 사회적 책임과 실천 | ‘AI 플레이어’로서 AI 기술의 사회적 영향을 감시하고, 공론장에 참여하며, 윤리적 기준을 만들어가는 주체적 역할, 강좌 총정리: AI와 공존하는 미래의 책임있는 시민이 되기 위한 인문학적 자세 | |
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