세계가 휴머노이드 소피아의 여정에 초점을 맞추는 동안 우리는 인공 지능의 진정한 정의를 다시 살펴보고 싶습니다. AI는 학계, 산업계, 정부가 공유하는 개념 또는 기술이다. 엄밀히 말하면 AI는 지각 있는 존재나 개인이 아니다. 그리고 의심할 여지 없이 A.I는 특정 성별이 없습니다.
AI와 Sophia와 같은 휴머노이드 로봇의 관계와 차별화는 모호합니다. 물론 가장 진보된 로봇 중 일부는 AI로 구동됩니다. AI는 휴머노이드 로봇이 주변 환경에서 배우고 사람과 상호 작용하며 독립적으로 작동하도록 도와줍니다. 하지만 로봇과 연결조차 되지 않는 AI 플랫폼과 발명품이 많다.
AI가 우리를 도울 수 있습니다
휴머노이드가 인간이 될 수 있는지에 대한 가장 논쟁적인 질문은 중요한 점을 간과하고 있습니다. 문제는 인공 지능이 휴머노이드가 인간과 같은 기능을 얻도록 도울 수 있는지 여부가 아닙니다. 실제로 로봇은 인간의 역할을 전혀 해서는 안 됩니다. 인공 지능은 인간이 사회에서 중생 역할을 하지 않고도 문제를 해결하도록 도울 수 있습니다. AI 개발자는 AI의 문제 해결 측면을 연구하고 생산성을 향상함으로써 동료를 지원할 수 있습니다.
A.I 초기 단계
AI는 아직 초기 단계입니다. 따라서 아직 인간 수준의 지능, 연민 또는 인간의 많은 근본적인 특성을 달성할 수 있는 능력이 충분하지 않습니다. AI에 인간의 자질을 부여하는 것은 기존 문제를 해결하기보다 새로운 문제를 생성할 뿐입니다. 더욱이 이 아이디어는 글로벌 커뮤니티 앞에서 AI를 잘못 표현합니다. AI를 더 발전시키는 결과에 대해 생각하게 합니다.
많은 미래학자들은 실제로 인간의 문제를 해결하지 못하는 휴머노이드 로봇 모델에 초점을 맞추는 것보다 인공 지능의 이점을 광고하는 것이 더 중요하다고 생각합니다. 현재의 로봇은 오히려 성별 인식을 영속화하고 데이터 중심의 편견을 드러내고 있습니다.
글로벌 사회와 동기화된 기술 커뮤니티는 목적이 있는 AI 시스템 개발에 집중해야 합니다. AI 기술이 작용할 수 있는 교통 문제와 복잡한 건강 관리, 다양한 분야의 기술 전문성 향상 및 생산성 향상과 같은 비즈니스 문제와 같은 많은 문제가 있습니다. 글로벌 커뮤니티는 완전한 혼란을 야기하는 AI 기술이 필요하지 않습니다. 대신 성별에 따른 편견을 무효화하고 데이터 소스를 사용하여 인간과 함께 배우고 성장하고 놀라운 일을 할 수 있는 기술이 필요합니다.
토론의 중요성
AI로 구동되는 휴머노이드를 사용하여 AI 경험을 끔찍하게 만들고 동료 인간이 언젠가는 로봇이 자신의 삶을 대신할 것이라고 생각하도록 강요하는 것은 AI 개발을 방해합니다. It stops people from embracing the astonishingly personalized benefits of AI. Moreover, for technologists and futurologists who have dedicated their lives to uplift human society, it will be a major setback. It will prevent them from real invention and technical progress.
Let us not undermine the significance of this debate. It’s important to talk about the ethics that should be followed while developing Artificial Intelligence and machine learning. It will ensure that we don’t miss the opportunity that could change our lives positively. Therefore, before we start making claims about AI-powered robots accommodating into society, let’s calm ourselves. We have to believe that AI creators will work together relentlessly to rectify the basics of AI technology.
AI advocates from different sectors like public sector, academia and industry will develop extensive ethical standards and will commit to them. Additionally, engineers who create different AI systems must ensure their products will be able to learn, understand bias and will not make the same mistakes that were done by humans in the workforce and society. After all, tech leaders should focus on improving human lives rather than making AI more human-like.