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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
오세욱 (한국언론진흥재단) 이소은 (고려대학교) 최순욱
저널정보
한국정보사회학회 정보사회와 미디어 정보사회와 미디어 제18권 제3호
발행연도
2017.12
수록면
63 - 96 (34page)

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인공지능이 발전함에 따라 기계가 학습한 지식이 실질적인 영향력을 획득하고, 기계와 인간이 직접 커뮤니케이션하는 상황이 늘고 있다. 이 글은 이에 주목하고 기계학습이 지닌 의미와 영향을 커뮤니케이션의 관점에서 비판적으로 논의하고자 한다. 이를 위해 먼저 기계학습의 개념과 작동 방식을 설명하고, 이를 인간의 학습과정과 비교하여 유사성 및 차이점을 살펴본다. 이를 바탕으로 기계가 학습한 지식의 특수성을 통제 불가능성, 통역불가능성, 그리고 선제의 개념을 통해 제시한다. 이로부터 기계와 인간의 커뮤니케이션에 어떠한 쟁점이 존재하는지 논의하고, 기계와 인간의 커뮤니케이션을 위한 대안으로 ‘데이터 책무성’의 개념을 새롭게 제안하였다.
#기계학습 #인공지능 #커뮤니케이션 #학습과정 #데이터 책무성 #Machine learning #Artificial intelligence #Communication #Learning process #Data accountability

목차

Ⅰ. 문제의 제기
Ⅱ. 기계학습이란 무엇인가
Ⅲ. 기계의 학습과 인간의 학습
Ⅳ. 기계와 인간의 커뮤니케이션
Ⅴ. 결론 : 데이터 책무성 개념의 제안
참고 문헌
ABSTRACT

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