Develop critical thinking skills for evaluating information.
정보를 평가하기 위한 비판적 사고 능력을 개발하라.
AI can often find the information we want quickly, but there are problems with this.
인공지능은 자주 우리가 원하는 정보를 재빠르게 찾을 수 있지만, 여기에는 문제가 있다.
AI creates a lot of false or biased information.
인공지능은 틀리거나 편향된 정보를 많이 만들어낸다.
Further, AI cannot understand the intentions of the person who created the information, nor does it have the ability to judge whether the information is right or wrong.
게다가 인공지능은 정보를 만든 사람의 의도를 이해하지 못하며 그 정보가 옳은지 그른지를 판단할 능력도 없다.
Moreover, stories of AI providing fake information are often reported.
더욱이, 인공지능이 가짜 정보를 제공한다는 기사가 자주 보도된다.
For example, there was a case of a lawyer who submitted non-existent cases made by AI to a real court.
예를 들어 인공지능이 만든 존재하지 않는 사건을 실제 법원에 제출한 변호사의 사례가 있었다.
There has also been an example of AI recommending restaurants that didn’t exist.
인공지능이 존재하지 않는 음식점을 추천한 사례도 있었다.
Just as much as misleading information, feeding biased information into AI causes incorrect or even harmful output.
오해의 소지가 있는 정보만큼이나 편향된 정보를 인공지능에 입력하는 것은 부정확하거나 심지어 해로운 출력을 초래한다.
A world-famous Internet company had AI study ten years of employee records to create a new employee selection algorithm.
한 세계적으로 유명한 인터넷 회사는 새로운 직원 선발 알고리즘을 만들기 위해 인공지능이 10년간의 직원 기록을 연구하게 했다.
However, the company decided not to use the algorithm when it favored men over women.
그러나 그 회사는 그 알고리즘이 여성보다 남성을 선호하자 그것을 사용하지 않기로 결정했다.
The proportion of male employees was very high and thus the AI’s machine learning had an underlying bias towards male data.
남성 직원의 비율이 매우 높았기 때문에 인공지능의 머신 러닝은 남성 데이터에 대한 근본적인 편향을 가지고 있었다.
When analyzing the information provided by AI, it is always necessary to assess the quality of information—remember: garbage in, garbage out.
인공지능이 제공한 정보를 분석할 때 정보의 질을 평가하는 것이 항상 필요하다 - 즉, 쓰레기가 들어가면 쓰레기가 나온다는 것을 기억하라.
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