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인공지능을 통한 사회적 가치 실현
| 강의 커리큘럼
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1. 인공지능과 사회적 가치의 만남
  • - 인공지능이 사회문제를 해결하는 새로운 패러다임으로 등장한 배경
  • - 기술 중심의 발전에서 인간 중심의 공공적 가치 창출로 변화하는 흐름
  • - AI for Social Good 개념과 글로벌 트렌드

2. AI로 세상을 이해하다: 공공·환경 분야의 혁신 사례 
  • 사례 ① ‘우주에서 펭귄 숫자 세기’ 프로젝트
    • - 위성사진 속 펭귄 배설물 ‘구아노’의 흔적을 딥러닝으로 분석
    • - 기후변화로 인한 서식지 이동 모니터링
  • 사례 ② 멸종위기 해양생물 보호 AI
    • - 고래의 소리 분석, 바다소 군집 탐지 등 생태계 보호에 활용
  • 핵심 학습 포인트:
    • - 데이터 기반 관찰로 환경문제 대응
    • - 인공지능이 인간의 ‘관찰력’을 확장시킨다
3. 사람의 마음을 읽는 기술: 정신건강과 AI 
  • 소셜 미디어 감정분석 사례
    • - 트위터 데이터를 통해 우울증 위험군을 조기 식별
    • - 산후우울증 예측, 사회적 고립 신호 탐지
  • AI가 인간의 언어 패턴 속에서 ‘심리적 신호’를 읽는 원리

4. 인공지능으로 확산을 막다: 보건·공중위생 사례 
  • 전염병 예측모델링 — COVID-19, HIV 확산 패턴 분석

  • AI의 역할:
    • - 지역별 감염 확산 가능성 조기 경고
    • - 커뮤니티 내 영향력 있는 인물 식별 및 정보 확산
5. 돌봄과 복지의 혁신: AI가 사람을 돌보다
  • 사례 ① AI 기반 통합돌봄 서비스
    • - 장애인·노인을 위한 IoT+AI 돌봄 시범사업
    • - 인공지능 스피커를 통한 대화, 복약시간 안내, 정서 모니터링
  • 사례 ② 시각보조 앱 ‘설리반+’ (소셜벤처 투아트)
    • - 이미지 인식 + 음성 안내로 정보 접근성 향상
6. 기술의 명암: AI 윤리와 사회적 책임 
  • OECD 5대 AI 원칙
    • - 지속가능성과 포용성 / 인간 가치 / 투명성 / 안전성 / 책임성
  • 사례: 네덜란드 복지감시 AI 중단 판결
    • - 개인정보 침해, 알고리즘 차별 등 사회적 논쟁
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7. 미래의 도전과 우리의 역할 
  • 인공지능 활용의 현실적 한계: 
    • - 데이터 품질, 알고리즘 편향, 현장 적용 인력의 부족
  • 사회적 가치 실현을 위한 조건:
    • - 정부–기업–시민이 함께하는 기술 거버넌스
    • - 현장 조직의 AI 리터러시 강화