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인공 지능은 공상 과학 소설의 주제에서 여러 가지 산업을 변화시키는 유비쿼터 기술이 길을 걸어왔습니다.발전함에 따라 더 복잡해지는 문제를 해결해야 하는 과제가 됩니다.이는 문제가 아닙니다.우리는 인간의 건강에 영향을 끼치고 세계 경제에 영향을 미치며 심지어 지구의 방향을 바꿀 수 있는 도전에 대해 이야기합니다. 이러한 고위험 위한 애플리케이션 AI 모델 교육에는 데이터 품질부터 윤리적 영향을 미치며 다양한 전문적 고려 사항이 필요합니다.
의료 진단
AI가 크게 발전하고 있는 분야 중 하나는 의료 감당입니다.AI 알고리즘은 R> > > > > > > 컴퓨터 응용 분야를 위한 AI 트레이닝은 매우 어렵습니다.우선 데이터 프라이버시가 중요합니다.민감한 국가 정보를 처리하려면 GDPR 및 HIPAA와 같은 의식을 준수해야 합니다.오류로 인한 비용은 매우 높음 심지어 사망에 이르게 할 수도 있습니다.따라서 모델은 매우 높은 수준의 정확도로 학습되어야 하며, 대개는 방대하고 고도로 전문화된 데이터가 필요합니다.
자율 주행 차량
AI가 또 다른 영역은 자율주행차 개발입니다.자율 주행 TO는 교통 수단에서 혁명을 할 수 있습니다.비용이 많이 들고 위험하기도 합니다.게다가 이 모델은 폭우에서 예상치 못한 장애물 우회까지 할 수 있는 모든 교통수단 포괄하는 방대한 양의 데이터에 액세스해야 합니다.이로 인해 데이터 저장 능력, 계산 능력, 다가올 수 있는 환경 환경 속에서 윤리적인 결정을 내리는 방법 등 다른 문제가 발생합니다.
기후 모델링
기후 구조 구조 인류가 직면한 실존적 위협과 AI는 그 영향을 완화하는 역할을 할 수 있습니다.기후 모델링과 예측은 AI는 큰 도움을 줄 수 있는 공간 중 하나입니다.하지만 당면은 독특합니다.정확한 기후 환경을 조성하기 16년 또는 년 년 년 년 전 300도 모자상한 곳에서는 다 가능합니다. 어려운 과제입니다.
윤리적 고려 사항
의료 진단, 자율 또는 기후 모델링과 같은 중요한 시스템에서 AI를 배포하는 것에 대해 이야기할 때 윤리적 사고방식을 무시할 수 없습니다.일례로, AI 모델은 학습 데이터에 대해 무심코 학습하여 차별적으로 불공정한 결과를 얻을 수 있습니다.게다가 AI 시스템이 인간의 삶에는 영향을 미치는 환경을 조성하는 책임오에 따라 중요한 결정을 내릴 수 있습니다. 그렇다면 누가 책임을 지나요?
복잡한 실제 문제를 해결하기 위해 AI를 교육하는 것은 알고리즘과 파워컴퓨팅을 훨씬 뛰어넘는 다면적 과제입니다.데이터 과학부터 윤리, 의학 분야까지 다양한 분야의 공동 전문가들의 노력이 필요합니다.이러한 고위험 지역에서 AI를 신뢰할 수 있는 문제 해결 도구로 만들기 위한 여정은 아직 끝나지 않았습니다.
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