AI 기술은 인간이 만들고 통제하고 규제한다는 사실에도 불구하고 인공지능은 빠르게 발전하며 AI와 인간의 미래 관계에 대한 논의와 논의를 불러일으키고 있다.
AI는 특정 작업을 예외적으로 잘 수행할 수 있지만, 인간 특유의 일반적인 지능과 의식이 부족합니다. 그러나 AI 시스템은 점점 정교해지고 있으며 교통을 비롯한 다양한 분야에서 활용되고 있다.
여기에는 Fred Flintstone 발이 필요하지 않습니다.
AI가 삶의 특정 영역을 제어하도록 허용하는 것이 얼마나 편안한지 자문하면서 AI가 어떻게 자동차 기능으로 진화했는지 생각해 보세요. 요즘 모든 자동차에는 컴퓨터가 장착되어 있습니다. 이는 이제 표준이자 당연한 현상입니다.
타이어 공기압 부족에 대한 경고와 엔진 점검 메시지가 표시됩니다. 서비스 센터에 방문하면 차량에 무슨 일이 일어나고 있는지 진단하기 위해 기술자가 차량용 컴퓨터에 연결하여 진단을 실행합니다. 이 중 어느 것도 더 이상 표준에서 벗어난 것 같지 않습니다.
하지만 말 그대로 AI를 운전석에 넣는 것은 어떨까요? 그것은 "핸즈프리 주차"에 대한 흥미로운 설명으로 시작되었지만 이제 우리는 전화, 슬래시 카메라, 슬래시 회의라고 불리는 휴대용 장치인 또 다른 컴퓨터에서 먹거나 일을 하면서 AI가 차를 운전하면서 고속도로를 질주하고 있습니다. 전화해서 음식 주문자를 슬래시하면 아이디어를 얻을 수 있습니다.
휴대폰을 사용하여 Bluetooth를 통해 자동차에 연결하고 AI가 현재 교통, 날씨 및 도로 상황을 고려하여 XNUMX초 단위로 가장 좋은 경로를 분석하여 새로운 목적지에 어떻게 도달했는지 생각해 보세요. 방금 녹색으로 바뀐 신호등도 AI를 사용해 신호등의 교통 패턴을 제어하고 있습니다.
보세요, 하늘 위로!
항공사와 관련된 여행 계획 초기에는 AI 기반 챗봇과 가상 비서가 항공사에서 고객 지원, 예약 처리, 승객에게 맞춤형 서비스 제공을 위해 사용되고 있습니다.
이후 공항 관제탑의 항공 교통 관리는 기상 패턴을 예측하고 비행 경로를 최적화하며 안전한 이착륙을 보장하는 인공지능에 의해 처리됩니다.
순항 고도에 도달하면 AI 알고리즘이 자동 조종 시스템에 사용되어 조종사가 항공기를 제어할 수 있도록 지원합니다. 이러한 시스템은 다양한 비행 매개변수를 분석하고 실시간 조정을 수행하여 부드럽고 안정적인 비행을 보장합니다.
그러면 애초에 조종사가 어떻게 조종석에 탑승했다고 생각하시나요? 훈련이죠? 물론 조종사 훈련에는 AI 기반 시뮬레이션을 사용합니다. 현실적인 시나리오를 생성하는 시뮬레이션을 사용하여 조종사는 실제 비행과 관련된 잠재적 위험에 적응하고 대응하는 방법을 배워야 합니다.
항공기가 순항하는 동안 AI 기반 충돌 방지 시스템은 센서와 카메라를 사용하여 다른 항공기, 장애물 및 지형을 감지합니다. 이러한 시스템은 충돌을 피하기 위해 자율적으로 결정을 내릴 수 있습니다. AI는 조종사가 최적의 경로를 선택하고 난기류를 피할 수 있도록 도와줍니다.
AI 기반 가상 비서 및 의사 결정 지원 시스템은 실시간 정보를 제공하고 현재 상황에 따라 최적의 조치를 제안하며 기술 문제 해결에도 도움을 줌으로써 조종사와 승무원을 지원하고 있습니다.
우리를 윤리로 다시 데려가는 것
결국 대중이 인공지능을 어떻게 받아들이느냐에 달려 있다.
교통 분야에 AI의 통합은 계속 발전하여 보다 안전하고 효율적이며 지속 가능한 모빌리티 솔루션의 미래를 약속합니다. 그리고 그러한 일이 발생함에 따라 AI 기술의 책임감 있고 유익한 사용을 보장하기 위한 윤리적 및 규제적 프레임워크가 개발되고 있습니다.
AI와 인간의 미래 관계는 사회가 AI 시스템을 삶의 다양한 측면에 어떻게 통합하고 관리할지에 따라 달라집니다. 따라서 인간이 AI의 "인계"를 허용하지 않고 AI 개발을 계속 주도하는 동시에 AI의 광범위한 채택과 관련된 윤리적, 사회적, 경제적 영향을 해결하는 것이 필수적입니다.
이러한 윤리적 고려 사항을 해결하려면 연구원, 정책 입안자, 업계 리더 및 윤리학자 간의 협력이 필요합니다. AI 기술의 책임감 있는 개발 및 배포를 주도하여 사회에 이익이 되는 동시에 피해를 최소화하고 공정성과 투명성을 촉진하기 위해 윤리적 프레임워크와 지침이 지속적으로 개발되고 있습니다.
이 기사에서 배울 점:
- 휴대폰을 사용하여 Bluetooth를 통해 자동차에 연결하고 AI가 현재 교통, 날씨 및 도로 상황을 고려하여 1초 단위로 가장 좋은 경로를 분석하여 새로운 목적지에 어떻게 도달했는지 생각해 보세요.
- 그것은 "핸즈프리 주차"에 대한 흥미로운 설명으로 시작되었지만 이제 우리는 또 다른 컴퓨터에서 먹거나 일을 하면서 AI가 차를 운전하면서 고속도로를 질주하고 있습니다.
- AI가 삶의 특정 영역을 제어하도록 허용하는 것이 얼마나 편안한지 자문하면서 AI가 자동차의 기능으로 어떻게 진화했는지 생각해 보세요.
