earticle

논문검색

기술

인공지능 윤리 인식에 대한 데이터 분석 및 시각화 연구 - 대화형 인공지능 서비스 ‘이루다’를 중심으로 -

원문정보

A Data Analysis and Visualization of AI Ethics - Focusing on the interactive AI service 'Lee Luda' -

이수련, 최은정

피인용수 : 0(자료제공 : 네이버학술정보)

초록

영어

As artificial intelligence services targeting humans increase, social demands are increasing that artificial intelligence should also be made on an ethical basis. Following this trend, the government and businesses are preparing policies and norms related to artificial intelligence ethics. In order to establish reasonable policies and norms, the first step is to understand the public's perceptions. In this paper, social data and news comments were collected and analyzed to understand the public's perception related to artificial intelligence and ethics. Interest analysis, emotional analysis, and discourse analysis were performed and visualized on the collected datasets. As a result of the analysis, interest in "artificial intelligence ethics" and "artificial intelligence" favorability showed an inversely proportional correlation. As a result of discourse analysis, the biggest issue was "personal information leakage," and it also showed a discourse on contamination and deflection of learning data and whether computer-made artificial intelligence should be given a legal personality. This study can be used as data to grasp the public's perception when preparing artificial intelligence ethical norms and policies.

한국어

사람을 대상으로 하는 인공지능 서비스가 증가하면서 인공지능에서도 윤리적 토대 위에서 이루어져야 한다는 사회적 요구가 증가하고 있다. 이러한 흐름에 따라 정부와 기업에서는 인공지능 윤리와 관련된 정책, 규범 등을 마련하 고 있다. 합리적인 정책, 규범을 마련하기 위해서는 대중들이 가지고 있는 인식을 파악하는 것이 첫 번째 단계이다. 본 논문에서는 인공지능과 윤리에 대한 대중들의 인식을 파악하기 위해 소셜데이터와 뉴스 댓글을 수집하고 관심도 분석, 감성 분석, 담론 분석 수행 후 시각화하였다. 분석 결과, “인공지능 윤리”에 대한 관심도와 ‘인공지능“ 호감도는 반비례하는 상관관계를 보여주었다. 담론분석 결과로, 가장 큰 이슈가 “개인정보 유출”이었고 학습 데이터의 오염 및 편향 문제와 컴퓨터로 만들어진 인공지능에게 법인격을 부여해야 하는지에 대한 담론도 보여주었다. 본 연구가 인공지 능 윤리 규범, 정책을 마련할 때 대중들의 인식을 파악할 수 있는 자료로 활용될 수 있을 것이다.

목차

요약
Abstract
1. 서론
2. 관련연구
2.1 담론분석 : CONCOR Analysis
2.2 감성분석 : BERT Model
2.3 데이터 시각화
2.4 인공지능 윤리 인식 연구
3. 연구방법
3.1 데이터 수집
3.2 데이터 분석
4. 연구결과
4.1 호감도와 관심도와의 상관관계 분석
4.2 키워드 빈도 분석
4.3 CONCOR 분석
4.4 분석 종합 결과
5. 결론
REFERENCES

저자정보

  • 이수련 Su-Ryeon Lee. 서울여자대학교 정보보호학과 학부생
  • 최은정 Eun-Jung Choi. 서울여자대학교 정보보호학과 부교수

참고문헌

자료제공 : 네이버학술정보

    함께 이용한 논문

      ※ 기관로그인 시 무료 이용이 가능합니다.

      • 4,000원

      0개의 논문이 장바구니에 담겼습니다.