Earticle

오늘날 인공지능에 대한 의인화 경향을 쉽게 볼 수 있다. 이러한 의인화는 자연스러운 인지 과정이지만, 한편으로 윤리적 문제를 증가시키는 데 영향을 미칠 수 있다. 예컨대 잘못된 판단이나 딜레마 발생에 영향을 미치고, 도덕적 책임 회피와 의존 문제를 발생시킬 수 있다. 이 에 인공지능 윤리교육은 이러한 문제를 예방하고, 학생들이 미래 사회 를 대비할 수 있도록 다음과 같이 마련될 필요가 있다. 첫째, 인공지능 은 무생물이라는 것을 인식하도록 돕고, 둘째, 의인화를 활용한 문제 상황에서 판단해 보는 경험을 제공한다. 셋째, 인공지능 활용에 관한 책임감을 길러주고, 넷째, 자신 및 타인에게 질문하는 활동을 한다. 다섯째, 인공지능에 대한 의인화 및 사용 습관을 관리하도록 지도한다.

Today, the tendency to anthropomorphize artificial intelligence can be easily observed. While such anthropomorphism is a natural cognitive process, it can also contribute to increasing ethical issues. For example, it may influence incorrect judgments or the emergence of dilemmas, leading to problems such as moral responsibility avoidance and overdependence. Therefore, AI ethics education needs to be structured as follows to prevent these issues and help students prepare for future society. First, it should help students recognize that AI is inanimate. Second, it should provide experiences in making judgments in situations where anthropomorphism is involved. Third, it should foster a sense of responsibility in the use of AI. Fourth, students should engage in activities that encourage them to question themselves and others. Fifth, guidance is provided on managing the anthropomorphism of AI and AI usage habits.

사회적 패러다임을 바꿔가는 인공지능에 대한 다양한 연구는 미래를 살아가야 하는 학생이 갖추어야 할 소 양이나 역량에 대해 논의하고 있다. 본 연구는 AI4K12에서 제시한 인공지능 교육의 다섯 가지 빅 아이디어 를 기반으로 유아의 인식에 대한 변화를 확인하기 위한 목적으로 진행되었다. 목적 달성을 위해 AI4K12의 ‘인식’, ‘표현과 추론’, ‘학습’, ‘자연스러운 상호작용’, ‘사회적 영향’ 등 다섯 가지 빅 아이디어를 기반으로 놀이 중심교육과정을 실행하기 위해 만 5세 유아를 대상으로 9주간 인공지능과 관련된 놀이활동을 구성하여 진행 하였다. 연구 결과, 인공지능 놀이 활동을 통해 유아의 표현 방법이 다양해졌으며, 인공지능과 관련된 다양한 요소의 내용을 습득하면서 인공지능에 대한 관심이 높아지는 것을 확인할 수 있었다. 인공지능에 대한 단편 적인 생각이 확장되어 가는 것으로 나타났다. 이상의 연구 결과를 제시한 본 연구는 유아를 대상으로 한 인 공지능 교육이나 활동의 방향성을 제시하는 기초자료를 제시했다는 데 의의가 있다.

Various studies on artificial intelligence, which is changing the social paradigm, are discussing the skills and competencies that students need to have in the future. The purpose of this study was to identify changes in the perceptions of young children based on the five big ideas of AI education presented by AI4K12. To achieve the purpose, a play-centered curriculum based on the five big ideas of AI4K12, including 'recognition', 'expression and reasoning', 'learning', 'natural interaction', and 'social impact', was implemented for 5-year-old early children for 9 weeks. The results of the study showed that the early children's expression methods were diversified through the A.I. play activities, and their interest in A.I. increased as they acquired the contents of various elements related to A.I.. It was found that their fragmented ideas about AI were expanded. The significance of this study is that it provides basic data to suggest the direction of AI education and activities for early children.

본 연구는 데이터의 품질이 인공지능(AI) 성능에 미치는 영향을 검토한다. 이를 위해, 데이터 특성변수(Feature)의 유사도와 클래스(Class) 구성의 불균형을 고려한 모의실험(Simulation)을 통해 라벨링 오류 수준이 인공지능의 성능에 미치 는 영향을 비교 분석하였다. 그 결과, 특성변수 간 유사성이 높은 데이터에서는 특성 변수 간 유사성이 낮은 데이터에 비해 라 벨링 정확도에 더 민감하게 반응하였으며, 클래스 불균형이 증가함에 따라 인공지능 정확도가 급격히 감소되는 경향을 관찰 하였다. 이는 인공지능 학습데이터의 품질평가 기준 및 관련 연구를 위한 기초자료가 될 것이다.

The study investigates the impact of data quality on the performance of artificial intelligence (AI). To this end, the impact of labeling error levels on the performance of artificial intelligence was compared and analyzed through simulation, taking into account the similarity of data features and the imbalance of class composition. As a result, data with high similarity between characteristic variables were found to be more sensitive to labeling accuracy than data with low similarity between characteristic variables. It was observed that artificial intelligence accuracy tended to decrease rapidly as class imbalance increased. This will serve as the fundamental data for evaluating the quality criteria and conducting related research on artificial intelligence learning data.

인공지능은 우리의 생활과 경제, 사회 등의 분야에서 폭넓게 변화를 이끌고 있으며, 미래를 살아갈 학생들에게 기본적인 소양으로 서 인공지능 교육이 중요해지고 있다. 본 연구는 인공지능 교육 프로그램을 개발하고 적용하여 인공지능 역량, 인공지능 기술에 대 한 태도, 인공지능에 대한 인식 변화를 살펴볼 것을 연구 목적으로 설정하였다. 인공지능 교육 프로그램 운영의 효과성을 검증할 수 있는 설문 문항을 제작하였고, 인공지능 교육 프로그램을 개발하기 위한 방향을 설정하고 자료를 수집했으며 인공지능의 원리를 이해하고 체험하기 위한 적합한 플랫폼을 선정하였다. 인공지능의 이해와 원리·활용, 사회적 영향의 영역으로 구성된 교육 프로그 램을 개발하여 적용하였으며 프로그램 적용 전,후 검사를 실시하고 통계자료를 수집하여 결과를 비교하였으며 학생들에게 나타난 변화를 분석하였다. 분석 결과 인공지능 기본 소양과 역량을 키우는 데 효과적이었으며, 인공지능 기술에 대한 태도와 인식의 변화 측면에서 긍정적인 영향이 나타남을 알 수 있었다.

Artificial intelligence is leading a wide range of changes in our lives, economy, and society, and artificial intelligence education is becoming important as a basic knowledge for students who will live in the future. The purpose of this study was to develop and apply an artificial intelligence education program to examine changes in artificial intelligence capabilities, attitudes toward artificial intelligence technologies, and perceptions of artificial intelligence. We created questionnaires to verify the effectiveness of AI education program operation, set the direction for developing AI education program, collected data, and selected an appropriate platform to understand and experience the principles of AI. . An educational program consisting of the areas of understanding, principle and application of artificial intelligence, and social impact was developed and applied, tests were conducted before and after application of the program, statistical data were collected and results were compared, and changes in students were analyzed. As a result of the analysis, it was found that it was effective in developing basic knowledge and competency in artificial intelligence, and had a positive effect in terms of changing attitudes and perceptions about artificial intelligence technology.

본 연구는 4차 산업혁명의 기술 중 인공지능(AI)이 가장 주목받는 분야 중 하나로, 분야 경계 없이 다양 한 방식으로 적용·개발되는 지금, 예술에 대한 시각을 확장하고 시대나 사회의 변화에 따라 예술을 바라보는 시각 이 다양한 논점으로 변화됨을 확인하고 자 하는 데 연구의 목적이 있다. 이를 위해 RISS에서 인공지능 관련 자료 수집하였고, 음악 분야에서 많이 활용되는 창작 분야를 중심으로 구글의 마젠타 프로젝트의 사례를 알아보았다. 자료의 핵심어로 가장 많이 사용된 것은 인공지능, 예술, 음악 생성 인공지능, 음악 인공지능, 구글 마젠타, 창작으 로 음악 인공지능(AI)에 대한 전반적인 이해를 증진 시키고 음악 AI 프로그램을 활용한 예술과 과학 융합의 방향 성을 고찰한 논문이다.

This study is one of the most notable technologies of the 4th Industrial Revolution, and the purpose of the study is to expand the view of art and to confirm that the view of art changes to various issues as the times and society change. To this end, data related to artificial intelligence were collected from RISS, and examples of Google's Magenta project were examined, focusing on the creative field that is widely used in the music field. The most commonly used keywords of the data are artificial intelligence, art, music generation artificial intelligence, music artificial intelligence, Google Magenta, and the paper that promotes overall understanding of music artificial intelligence (AI) and examines the direction of art and science convergence using music AI programs.

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.

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.

오늘날 인공지능은 인간처럼 스스로 학습을 할 수 있을 뿐 아니라 인간의 고유영역 이라고 여겨졌던 문화와 예술 분야에서 활발한 창작을 하고 있다. 이와 함께 인공지능 이 제작한 창작물도 저작권으로 보호할 수 있는지, 만일 그렇다면 누가 저작권을 가지 는지에 관하여 관심이 집중되고 있다. 본 논문은 인공지능 창작물을 인간의 창작물과 동일하게 보호해야 하는가라는 근본적인 의문에 대하여 저작권법의 본질은 ‘인간의 창 작활동’을 촉진하는 것이라고 보고 인간의 창작 의욕을 저해하는 인공지능의 창작물까 지 저작권으로 보호하는 것은 부당하다고 주장한다. 이러한 주장의 근거를 살펴보면 다음과 같다. 첫째, 인간의 창작적 기여 없이 인공 지능이 독자적으로 창작한 경우까지 저작물로 보호하는 것은 오히려 인간의 창작을 위축시키게 되며 이는 저작권법의 본질에 반한다. 인간의 창작은 그 소요시간과 비용 면에서 인공지능이 대량생산한 작품과 경쟁할 수 없기 때문에 인공지능의 창작물을 인간의 창작물과 동일하게 저작물로서 보호하면, 장기적으로 볼 때 인간의 창작물은 사라질 수 있다. 둘째, 저작권으로 보호하지 않더라도 인공지능 산업의 발전이 저해되 지는 않으므로 경제적, 정책적 이유에서도 인공지능 창작물 전반에 저작권 보호를 확 대 인정하여야 할 필요성은 없다. 인공지능 제작자와 사용자는 저작권이 아니더라도 자신의 노력에 대하여 보상을 받을 다른 유인을 가지고 있다. 또한 인공지능 산업의 특성상 저작권 인정 여부와 무관하게 인공지능의 연구 개발은 국가 정책으로서 계속해 서 장려될 것이다. 셋째, 아직 실현되지 않은 불확실한 미래의 인공지능 기술을 미리 예측하여 새로운 제도를 도입하는 것은 매우 신중하게 이루어져야 하므로 현시점에서 제도를 급격하게 변화시키는 것은 타당하지 않다. 따라서 현행 법의 해석으로 보호받지 못하는 인공지능의 창작물의 경우에는 공공의 소유에 속한다고 보아 누구나 자유롭게 사용가능하도록 하여야 한다. 이것이 궁극적으 로 인간의 문화 향상 발전에 기여하는 방안이 될 것이다.

For years, computers have dominated humans at chess, poker, and baduck. Now, they are competing in the arts. Increasingly sophisticated artificial intelligence is creating music, art, and stories. It has given rise to provoking questions in copyright law: Is a work created by autonomous artificial intelligence copyrightable? Who is the copyright owner of a work created by autonomous artificial intelligence.? This article explains why copyright protection should not subsist in original works made by artificial intelligence without natural person’s creative input. According to the purpose of copyright law, which is to encourage human to create, it is not appropriate to protect works created by autonomous artificial intelligence because it may discourage human from making new creative work. This article then analyzes the arguments for and against the possible choices of copyright owner: the artificial intelligence, the user, the programmer, and entrance into the public domain. Then this article arrives at the conclusion that the work’s immediate entrance into the public domain is the best approach to resolving the question of copyright ownership of works created by autonomous artificial intelligence. Because no person generates the artificial intelligence’s work, no person should be awarded the copyright and everyone is free to use the artificial intelligence’s work. The artificial intelligence industry will likely continue to thrive regardless of copyrights, and this approach would help ensure that humans remain an integral part of creative fields.

닉 보스트롬은 기술 발전에 따라 현대 세계의 ‘실존적 위험’(existential risks) 역시 커지고 있다고 우려한다. 그는 특히 슈퍼인텔리전스(초지능)의 위험을 강조한다. 맥스 테그마크 또한 인공지능에 대한 위협을 연구하고 있다. 이들의 인공지능 담론은 SF의 사변적 상상력과 시나리오에 의존한다. 인공지능의 (종말론적) 서사는 과학적 사실과 허구적 상상의 경계가 무의미하게 된 포스트휴먼 문화(posthuman culture)의 일부다. 이같은 과학과 허구의 상호작용과 상호교차를 ‘과학/소설’(science/fiction)와 ‘과학허구적 텍스트’(scientifictive texts)라는 용어로 포착할 수 있다. 인공지능에 대한 기대와 낙관, 불안과 공포는 대중적 SF의 극적인 서사에 많은 영향을 받는다. 현실의 인공지능 기술과 시나리오가 합리적 추론 보다는 흥미로운 이야기에 의해 오도될 가능성이 높다. 이러한 ‘서사적 편견’ 탓에 인공지능에 대한 실제 시나리오는 SF에 매우 의존적이면서도 동시에 회의적인 시선이 요구된다. SF 작가 버너 빈지가 제안한 기술적 특이점은 특이점 SF라는 SF 하위장르를 번성시켰다. 나아가 특이점은 레이 커즈와일의 사례처럼 기술과 산업, 학문과 교육에도 큰 영향을 미쳤다. 특이점 담론에는 현대 과학기술과 신화가 공존한다. 하이테크 기업들도 특이점의 추종자로 볼 수 있다. 인공지능과 특이점 서사는 기술과 문화적 맥락뿐 아니라 돈과 힘의 논리 속에서 작동하는 것이다. 특이점 서사는 인공지능의 현실적인 문제들에 무관심하게 할 수 있으므로 비판적 분석이 요구된다.

Nick Bostrom is concerned that the “existential risks” of the modern world are also increasing with technological advances. He particularly emphasizes the dangers of superintelligence. Max Tegmark is also working on threats to artificial intelligence. Their AI discourse depends on the speculative imagination and scenarios of science fiction (SF). The apocalyptic narrative of AI is part of a posthuman culture in which the boundary between scientific fact and fictional imagination has become meaningless. This interaction and intersection between science and fiction can be captured with the terms “science/fiction” and “scientifictive texts.” Expectations, optimism, anxiety, and fear about AI are greatly influenced by the dramatic narratives of popular sci-fi. It is highly likely that real-world AI technologies and scenarios will be misled by interesting stories rather than rational reasoning. Due to these “narrative biases,” the actual scenario for AI is highly dependent on SF and at the same time requires a skeptical view. The technological singularity proposed by SF writer Vernor Vinge has prospered the SF subgenre called singularity SF. Furthermore, the singularity has had a great impact on technology and industry, as well as academics and education, as in the case of Ray Kurzweil. Modern technoscience and myth coexist in this discourse. High-tech companies can also be seen as followers of the singularity. AI and singularity narratives operate within the logic of money and power, as well as technological and cultural contexts. Singularity narratives can leave you indifferent to the real problems of AI, so critical analysis is required.

이 연구는 인공지능 및 로봇의 개발과 사용 과정에서 발생하거나 발생 가능한 사회적 문제들을 해결하기 위하여 인공지능 및 로봇에 대한 윤리 가이드라인을 제안하고자 한다. 이 윤리 가이드라인은 로봇과 관련된 사람들을 위하여 윤리적 기준이나 원칙들의 제시에 초점을 맞추는 것이 아니라, 인공지능 로봇이 어떠한 역할을 하고 어떠한 지위를 가져야 하는 지를 규정하고, 이를 통해 윤리적인 책임들이 산출될 수 있도록 인공지능로봇윤리를 제안하고자 한다. 아시모프의 로봇 3원칙과 같은 역할을 하면서도 이를 시대적인 변화에 맞추어 새롭게 해석하고 제안되어야 할 윤리 가이드라인에서는 인간의 존엄성과 인류의 공공선이 기본적인 가치이념으로 제시되고, 이러한 가치의 실현이라는 테두리 내에서 인공지능로봇의 존재적 가치는 인간의 행복실현을 위한 도구적 가치임이 강조되어야 한다.

This study proposes the ethical guideline for artificial intelligence robots to solve the social problems that may arise or occur in the process of artificial intelligence and robot development and use. This ethical guideline does not focus on the presentation of ethical standards or principles for people involved with robots, but rather on what role and status the AI robot should have, and through which ethical responsibilities can be calculated. We need an ethical guideline that serves as the three principles of Asimov's robot and presents new ethical standards in line with the changes in the times.

인공지능(Artificial Intelligence: AI)은 4차 산업혁명이라 불리는 사회 발전의 흐름에서 핵심적인 기술을 차지한다. 본 연구는 AI와 교육의 관계 맺기를 탐색하기에 앞서 이 기술과 교사 역할을 수행하도록 고안된 가상의 AI 교사에 대한 초, 중, 고등학생들의 인식을 파악하고자 하였다. 자료 수집은 연구자들이 개발한 설문을 통해 2016년 5월경 이루어졌으며 자료 분석에는 초등학생 337명, 중학생 234명, 고등학생 178명(M=12.9세, SD=2.964)으로부터 얻은 응답이 사용되었다. 연구 문제는 AI, AI와 학습, AI 교사에 대한 인식으로 나누어졌으며 연구 결과는 다음과 같이 요약된다. 첫째, AI 기술에 대한 인식에 있어서는 초등학생과 중·고등학생 간에 차이가 있었다. 초등학생들은 AI를 ‘편리한 기술’로, 중·고등학생들은 이 기술이 ‘사용하기에 달려있다’라고 응답한 비율이 가장 높았다. 둘째, 학습 보조 도구로써의 AI에 대한 학생들의 요구는 ‘맞춤형 학습 지원’, ‘구조화된 학습콘텐츠 제공’, ‘친절한 튜터링’의 세 가지 주제로 파악되었다. 셋째, AI 교사가 인간 교사를 대체하는 것에 대해서는 참여 학생의 59.8%가 부정적이었다. AI 교사가 대체 할 수 있는 과목으로는 과학, 수학, 영어, 국어 순으로 나타났고, 상담, 교장, 돌봄, 음악, 체육은 상대적으로 낮게 나타났다. AI 교사의 이미지로는 ‘인간과 똑같은 모습’이 가장 높은 비율을 차지했고, 성별에 대해서는 ‘상관없다’는 의견이 가장 많았다. 마지막으로 AI 교사의 장단점에 대한 분석 결과, 장점으로는 ‘정보 및 지식전달에 효과적’, ‘학생을 공평무사한 태도로 대우’, ‘재미에 대한 기대’, ‘기계의 편리함’이 꼽혔고, 단점으로는 ‘인간과 같은 감정이 없음’, ‘부적합한 교육영역의 존재’, ‘기계사용의 부작용’이 언급되었다. 연구 결과는 AI 기술의 교육적 활용, 미래 교사의 역할, 교수용 로봇 등과 관련하여 논의되었다.

Artificial Intelligence (AI) emerged as a critical technology that can lead the so-called fourth industry revolution. In exploring the relationship between AI and future education, this study attempted to identify students' perceptions of AI technology and AI playing the role of teachers at school. We used student data collected from a survey administered to 6 schools located in Seoul and Kyunggi area. Research participants are those students enrolled in elementary (337), middle (234) and high schools (178) in May, 2016, whose average age was 12.9 (MD=2.964). Research questions were developed around three themes: students' perceptions of AI, AI and student learning and AI teachers. Both statistical and contents analysis methods were used for analyzing the survey data. The results of the data analysis were following: First, there was a significant difference between elementary and middle/high school students' with regard to the perceptions of AI technology: elementary students tended to see AI as a 'convenient technology' while the majority of middle and high school students responded that 'it depends on users'; Second, students' perceptions of AI as a tool for supporting their learning included 'customized learning support', 'provision of structured learning contents', and 'kind tutoring'. Third, 59.8% of the respondent students were against the idea of replacing human teachers with AI teachers; and Science, Mathematics, English, and Korean ranked, in the order, as the subjects that AI teachers could deal with whereas roles or subjects such as 'counseling', 'principal', 'caring', 'music', and 'physical education' ranked relatively low. Fourth, as to the appearance of AI teachers, the students liked the 'human-like appearance' most and there was no particular preference about the sex of AI teachers. Fifth, the strengths of AI teachers included 'effective delivery of information and knowledge', 'fair attitude towards students', 'anticipation of having some fun', and 'conveniences brought by using machinery' whereas the students saw the weaknesses of AI teachers as 'having no human-like emotions', 'inappropriate for a certain area of education', and 'negative side effects caused by using machinery'. These results were discussed along with the issues of the application of AI technology to teaching and learning, the role of future teachers, and the design of empathic robots for teaching, etc.

이 논문은 우리 시대의 주제로 떠오르고 있는 인공지능의 미래에 대해 검토한다. 인공지능의 가능성과 한계에 대한 많은 철학적 논변들이 있다. 그것들은 대부분 타당하며 설득적인데, 그럼에도 불구하고 공학의 가능성을 낮춰본다는 철학적 사변의 한계, 암암리에 인간중심주의의 편견을 배면에 놓고 있다는 약점을 갖는다. 이 논문에서는 인공지능의 한계와 관련된 대표적인 두가지 철학적 쟁점, 의미 또는 의의의 문제와 학습능력의 문제를 검토하고, 그 결과를 공학적 전망과 대비시킨다. 그럼으로써 인공지능의 미래는 철학이 말하는 것과 다른 방식으로 전개될 수 있음을 강조하려 한다. 핵심주장은 인공지능의 연구란 인간지능의 모의에 불과한 것이 아니라는 것이다. 인간지능을 목표로 삼는 인공지능 연구는 과학적 또는 공학적으로 건전치 않을 뿐 아니라, 지능에 대한 보편적 또는 우주적 관점을 전개하는데 방해될 수 있다. 인간지능에 대한 절대화 내지는 신비화를 넘어서면, 인공지능과 인간의 미래에 대한 대단히 불길한 상상력의 의미를 이해할 수 있게 된다. 인공지능이 우리 인간을 압도할 수도 있다는 가능성, 그것이 진화의 자연스러운 과정일 수도 있다는 깨달음, 자연물과 인공물의 오래된 단절을 넘어섬으로써 인간종의 정의 자체가 변경되는 시점에 이르렀다는 자각 등이 비로소 실감있게 받아들여질 수 있다.

In my thesis, I am examining the future of Artificial Intelligence which emerges as a contemporary topic. There are many philosophical arguments regarding the possibilities and limits of Artificial Intelligence. Most of them are valid and persuasive, but they have a serious weakness that underestimates the potentials of engineering and presupposes anthropocentrism. I enquire two central topics on the limit of A. I.: the problem of meaning and the problem of learning ability. I contrast the result of the enquire mentioned above with the vision of engineering. With that, I would like to stress the fact that the future of A. I. may turn out to be different from what philosophers envision. Main theme is that studying of A. I. is not the same with simulation work. The study of A. I., whose aim is to simulate human intelligence, is not only unsound - scientifically or technologically. It is also capable of preventing us from having a universal or cosmic point of view about intelligence. In case we overcome the absolutism and mystification of human intelligence, we can easily comprehend implications of highly unfavorable future of A. I. Eventually, we can heartily accept the possibility of the A. I. to excel human beings, and get an idea that the process might be a natural course of evolution. At this point, we can discard the old dichotomy of the natural and the artificial, and prepare to accept the change in the definition of the human species.

인공지능 교육의 수요와 기대가 증가함에 따라 인공지능 교육의 효과성 증대를 위해 학습자의 인공지능에 대한 태도 선행 분석의 필요성이 대두되고 있다. 본 연구에서는 초등학교 저학년을 위한 게임형 인공지능 교육 프로그 램을 개발한 후 전문가 타당도 검사를 통해 내용 타당도를 확보하였다. 인공지능 교육 프로그램을 적용하고 그 효 과를 분석한 결과, 프로그램 적용 이후 인공지능에 대한 학습자들의 태도가 통계적으로 유의미한 수준의 긍정적인 변화가 확인되었다. 게임형 인공지능 교육이 학습자의 인공지능에 대한 태도를 긍정적으로 형성하고 이후 진행될 인공지능 교육의 효과를 높이기 위해서는 초등학교 저학년의 인공지능 시수 확보 등 실질적인 학교 현장의 정책 이 마련되어야 한다.

As the demand and expectations of artificial intelligence education increase, the need for a prior analysis of learners' attitudes toward artificial intelligence is emerging to increase the effectiveness of artificial intelligence education. In this study, after developing a game-type artificial intelligence education program for the lower grades of elementary school, content validity was secured through expert validity tests. As a result of applying the artificial intelligence education program and analyzing its effects, a statistically significant level of positive change in learners' attitudes toward artificial intelligence after applying the program was confirmed. In order for game-type artificial intelligence education to positively form learners' attitudes toward artificial intelligence and increase the effectiveness of artificial intelligence education to be carried out later, practical school field policies such as securing artificial intelligence hours for the lower grades of elementary school should be prepared.

4차 산업혁명의 중심에는 인공지능이 있다. 미래 인공지능 기반 사회에 필요한 역량을 기르기 위해 교육은 변 화해야 한다. 본 연구는 초등학교 학생들을 대상으로 Teachable machine을 활용한 인공지능 체험 수업을 개발 및 적용하고, 학생들의 인공지능 흥미도 및 이해도 변화를 분석하였다. 총 10차시의 인공지능 수업 중 4차시는 다양한 인공지능 교육 플랫폼을 이용하였고, 6차시는 Teachable machine 체험을 중심으로 진행하였다. 프로그램 적용 전과 후에 학생들의 인공지능 흥미도와 이해도를 검사하였으며 양적 연구와 질적 연구를 동시에 진행하였 다. 연구 결과, 프로그램 적용 후 학생들의 인공지능 흥미도와 이해도가 모두 향상되었음을 확인할 수 있었다. 또한, 연구 결과를 바탕으로 인공지능 교육 프로그램 개발을 위한 후속 연구를 제언하는 바이다.

Artificial intelligence is at the heart of the Fourth Industrial Revolution. Education must change in order to develop the capabilities necessary for future AI-based societies. This study developed and applied artificial intelligence experience classes using Teachable machine to elementary school students, and analyzed changes in artificial intelligence understanding and interest among students. Among the 10 artificial intelligence classes, 4 classes used various artificial intelligence education platforms, and 6 classes focused on Teachable machines. Before and after the application of the program, students' interest and understanding in artificial intelligence were examined. Quantitative and qualitative studies were conducted together. Studies have shown that both students' interest and understanding of artificial intelligence has improved since the application of the program. Furthermore, based on the findings, we propose a follow-up study for the development of artificial intelligence training programs.

본 연구는 초등학생들의 인공지능에 대한 이미지를 긍정적으로 향상시키고자 하는 인지 모델링기반 인공지능 알고리즘 교육 프로그램의 개발에 관한 것이다. 먼저 인공지능 알고리즘 중 협력필터링의 개념을 분석하고 이를 인지모델링 방법을 활용하여 교육 프로그램을 개발하였다. 이후 전문가 타당도 검사를 통해 인지 모델링기반의 콘텐츠 개발 방법과 개발된 프로그램에 대한 적절성이 CVR .80 이상으로 타당함을 확인하였다. 개발 프로그램 은 초등학교 6학년 학생들에게 수업으로 적용하였고 형용사 단어 23쌍을 이용한 의미분별법을 이용하여 사전- 사후에 인공지능에 대한 학생들의 이미지 인식의 변화를 살펴보았다. 학생들의 인공지능에 대한 이미지는 총 23 개 단어 쌍 중 12개에서 유의미한 긍정적 변화를 확인할 수 있었다.

This study is about the development of AI algorithm education program using cognition modeling to positively improve students' image on AI. First, we analyzed the concept of user-based collaborative filtering and developed the education program using the cognition modeling method. We checked the adequacy of program through the expert validity test. Both CVR values for the content development method of cognitive modeling and the developed program showed validity above .80. We applied the developed program to elementary school students in class. The test was conducted using a semantic discrimination to examine changes in students' perception of artificial intelligence before and after. We were able to confirm that the students' AI images were significant positive change in 12 of the 23 words in the adjective pair.

현대사회는 다양한 형태의 위기에 노출되어 있다. 특히, 9·11테러 이후로 각 국가는 비군사적 위기에 대한 관리 의 비중이 점차 커지고 있다. 이에 본 연구에서는 제4차 산업혁명시대에서 국가위기관리를 위해 인공지능(AI)을 활용하 는 방안에 관한 고찰을 목적으로 한다. 이를 위해 인간의 의사결정을 지원해주기 위해 운용되고 연구개발(R&D) 중인 인공지능(AI)의 실효성을 분석하여 인공지능(AI)을 국가위기관리에 활용 가능성을 살펴보았다. 연구결과, 인공지능(AI) 은 데이터에 근거한 객관적인 상황 판단과 최적의 대응 방안을 정책결정권자에게 제시해주어 급박한 위기 상황에서 정책결정권자의 결정행위를 지원해주는 것이 가능하여 인공지능(AI)을 국가위기관리에 활용하는 것이 효율적임을 알 수 있었다. 이러한 연구결과는 신속하고 효율적인 국가위기 대응을 위해 인공지능(AI) 활용의 가능성을 제시해 준다.

Modern society is exposed to various types of crises. In particular, since the September 11 attacks, each country has been increasingly responsible for managing non-military crises. Therefore, the purpose of this study is to consider ways to utilize artificial intelligence(AI) for national crisis management in the era of the fourth industrial revolution. To this end, we analyzed the effectiveness of artificial intelligence(AI) operated and under research and development(R&D) to support human decision-making and examined the possibility of using artificial intelligence(AI) to national crisis management. As a result of the study, artificial intelligence(AI) provides objective judgment of the data-based situation and optimal countermeasures to policymakers, enabling them to make decisions in urgent crisis situations, indicating that it is efficient to use artificial intelligence(AI) for national crisis. These findings suggest the possibility of using artificial intelligence(AI) to respond quickly and efficiently to the national crisis.

본 논문에서는 포털 사이트와 RISS에서 소셜 데이터와 학술 연구 데이터를 수집하고 TF-IDF, N-Gram, 의미 연결망 분석, CONCOR 분석을 실시하였다. 이를 통해 사회적 인식 양상과 현 상황을 파악하고, 시사점과 방향성 을 제시하고자 하였다. 소셜 데이터에서 '인공지능 리터러시'보다 '인공지능 융합 교육'의 수집량이 2배 이상 많 아 '인공지능 리터러시'에 관한 인식이 상대적으로 적은 것으로 나타났다. '인공지능 리터러시'에 소셜 데이터에 서 ‘인간’ 키워드는 소속된 군집이 없는 것으로 나타나 인문학 및 인공지능과 인간의 대한 철학적인 관심과 인식 이 부족한 것으로 나타났다. 또한 ‘교육부’ 키워드가 '인공지능 융합 교육'의 소셜 데이터에서만 빈도, 중요도, 연 결 중심성이 모두 높게 나타나 '인공지능 융합 교육'이 정부의 정책과 관련 깊은 것이 확인되었다.

This study collects social data and academic research data from portal sites and RISS, and analyzes TF-IDF, N-Gram, semantic network analysis, and CONCOR analysis to analyze the social awareness and current aspects of 'AI Literacy' and 'AI Convergence Education'. Through this, we tried to understand the social awareness aspect and the current situation, and to suggest implications and directions. In the social data, the collection of 'AI Convergence Education' was more than twice that of 'AI Literacy', indicating that awareness of 'AI Literacy' was relatively low. In 'AI Literacy', the keyword 'human' in social data showed no cluster to which it belonged, indicating a lack of philosophical interest in and awareness of humanities and AI. In addition, the keyword 'Ministry of Education' showed high frequency, importance, and centrality of connection only in the social data of 'AI convergence education', confirming that 'AI convergence education' is closely related to government policy.

본 연구는 혁신정책도구가 인공지능 신뢰성에 미치는 영향과 이러한 관계에서 인공지능 윤리성의 조절효과를 분석하는 것이다. 분석결과, 독립변수중 연성적 정책도구에서는 인공지능 시대 대비 인문 학적 교육 강화 요인이, 경제적 정책도구에서는 인공지능 위험 비용 배상책임 체계 마련 요인, 인공 지능 안전 연구 투자 확대 요인, 인공지능 사고 공적보험제도 요인이, 규제적 정책도구에서는 인공지 능 사생활 및 개인정보 침해 방지 장치 마련 요인이 인공지능 신뢰성에 정(+)의 영향을 미치는 것으 로 나타났다. 이를 토대로 정책적 함의로서 인공지능의 신뢰성을 제고하기 위한 방안으로 연성적 정 책도구의 인공지능 시대 대비 인문학적 교육 강화가, 경제적 정책도구의 인공지능 위험 비용 배상책 임 체계 마련, 인공지능 안전 연구 투자 확대, 인공지능 사고 공적보험제도, 규제적 정책도구의 인공 지능 사생활 및 개인정보 침해 방지 장치 마련이 필요하다는 점을 제시하였다.

This study analyzes the effect of innovation policy tools on AI reliability and the moderating effect of AI ethics in this relationship. As a result of analysis, the reinforcement of AI humanities education in soft policy tools had an impact on AI reliability. In the economic policy tool, AI responsibility cost compensation system, AI safety research investment, and AI accident public insurance system influenced AI reliability. In the regulatory policy tool, it has been shown that the provision of a device for preventing the invasion of personal privacy and personal information affects the reliability of AI. Based on this, policy implications were proposed. In order to improve the reliability of AI, it is necessary to strengthen AI humanities education, prepare a system for reimbursing AI risk costs, expand investment in AI safety research, provide a public insurance system for AI accidents, and prepare a device for preventing personal privacy and personal information infringement.

본 연구는 생성형 인공지능 확산과 대학 생태계 변화(학령인구 감소, 청년 탈종교화, 디지털 전환) 속에서 한국 대학 캠퍼스 선교가 직면한 위기 요인을 실천신학적으로 진단하고, 지속 가능한 활성화 방안을 제시하는 데 목적이 있다. 연구문제는 인공지능 시대 대학 환경 변화와 캠퍼스 선교의 상호작용, 활성화 전략, 실행 로드맵으로 설정 하였다. 분석 결과, 캠퍼스 선교의 위기는 프로그램의 양적 부족이 아니라 학생 접점 약화, 관계 형성 저하, 리더·사역자 탈진, 개인정보 등 공공 윤리 요구 증대로 인해 ‘신뢰·관계·운영체계’가 동시에 취약해진 복합 문제로 나타났다. 이에 대한 대안은 단 일 행사 확대가 아니라 관계 기반 유입–소그룹 정착–리더 양성을 핵심 축으로, 교 회·대학·선교단체·교수·동문이 협력하는 거버넌스와 다문화·유학생을 포용하는 공간· 플랫폼을 통합 설계하는 데서 확보된다. 특히 AI 활용은 투명성 고지, 민감정보 최소 수집, 최종 책임의 인간 귀속 등 윤리 원칙을 운영 규범으로 내재화할 때 정당성과 공공성을 강화한다. 실행은 Engage–Equip–Embed–Evaluate의 4E 순환으로 구체화 하여, 참여 확장–양육 역량 강화–조직 내재화–평가·환류의 단계적 로드맵을 제시 하였다. 평가는 참여자 수 중심 성과주의를 경계하고 신앙 형성의 과정과 돌봄의 질 을 함께 측정하는 혼합 지표로 설계해야 하며, 대학 학생지원 체계와의 연계 표준화, 개인정보보호·기록관리 기준을 반영한 데이터 거버넌스 구축이 필수 과제로 도출되었다. 더 나아가 소그룹 리더를 위한 AI 리터러시·윤리 교육(프롬프트 사용의 책임, 편 향 점검, 기록의 최소화)과 위기 상황(자살위험, 폭력·학대, 중독) 대응을 위한 전문기 관 연계 프로토콜을 운영 매뉴얼에 포함할 필요가 있다. 또한 온라인 상담·돌봄이 대 면 관계를 대체하지 않도록 ‘디지털 접점은 대면 돌봄으로 연결한다’는 원칙을 명문화 하고, 사역자 탈진을 예방하기 위한 슈퍼비전·휴식·역할 분담 체계도 평가 항목에 반 영해야 한다. 아울러 종교다원성 감수성 훈련과 갈등조정 역량을 정규 교육으로 편성 할 것을 강력히 제안한다. 본 연구는 AI 시대 캠퍼스 선교를 ‘학습–관계–윤리’의 생 태계로 재설계하기 위한 실천적 준거와 운영 지침을 제공한다.

This study aims to diagnose, from a practical-theological perspective, the crisis factors confronting campus ministry in Korean universities amid the spread of generative AI and changes in the higher-education ecosystem (declining college-age population, youth de-religionization, and digital transformation), and to propose sustainable revitalization strategies. The research questions address (1) the interaction between changes in the university environment in the AI era and campus ministry, (2) revitalization strategies, and (3) an implementation roadmap. The analysis shows that the crisis of campus ministry is not a matter of an insufficient number of programs, but a complex problem in which “trust, relationships, and operating systems” have simultaneously weakened due to reduced student contact, diminished relationship formation, burnout among leaders and ministers, and growing public-ethical demands such as those related to personal data protection. Accordingly, the alternative is not to expand single events, but to secure sustainability by centering on a relationship-based axis of recruitment/entry → small-group retention → leader development, and by integratively designing governance in which churches, universities, mission organizations, faculty, and alumni collaborate, along with spaces and platforms that include multicultural students and international students. In particular, the use of AI strengthens legitimacy and public accountability only when ethical principles—such as transparent disclosure, minimizing collection of sensitive information, and assigning final responsibility to human agents—are internalized as operational norms. Implementation is specified through a 4E cycle (Engage–Equip–Embed–Evaluate), presenting a phased roadmap of expanding participation, strengthening discipleship capacity, institutional embedding, and evaluation/feedback. Evaluation should avoid participant-count-centered performanceism and instead be designed with mixed indicators that measure both the process of faith formation and the quality of care. Essential tasks identified include standardizing linkage with university student-support systems and establishing data governance that reflects personal-data protection and records-management standards. Furthermore, it is necessary to include in the operational manual AI literacy and ethics training for small-group leaders (responsible prompting, bias checking, and data minimization), as well as referral and coordination protocols with professional agencies for crisis situations (suicide risk, violence/abuse, and addiction). In addition, to ensure that online counseling and care do not replace embodied relationships, a principle should be codified that “digital contact points must be connected to in-person care,” and systems for supervision, rest, and role-sharing to prevent ministerial burnout should also be incorporated into evaluation criteria. This study provides practical benchmarks and operational guidelines for redesigning AI-era campus ministry as an ecosystem of “learning–relationships–ethics.”