인공 지능(AI)은 수십 년 동안 사용되어 왔습니다. 하지만 최근 인공지능은 놀라운 속도로 발전하고 있어 화제가 되고 있습니다. 특히 소셜 미디어에서 콘텐츠 제작자가 텍스트 및 이미지 기반 콘텐츠를 제작하는 데 인공지능을 사용하는 것을 볼 수 있습니다.
사람들이 이 기술로 무엇을 할 수 있는지를 고려할 때 AI의 윤리적 사용에 대한 논의가 필수적이 되었습니다.
목차
AI의 윤리적 사용: 이 기술에 대한 신뢰를 구축하기 위한 프레임워크
기업과 업계는 일상 활동에 AI를 통합할 수 있는 솔루션을 찾기 위해 노력하고 있습니다. 그 결과, 윤리적 경계를 설정해야 할 필요성이 더욱 커지고 있습니다. 이를 통해 첨단 자동화 기술을 개발하는 기업이 안전하고 윤리적으로 개발할 수 있습니다.
AI 윤리는 이러한 첨단 자율 시스템의 오용을 방지하기 위해 적절한 가이드라인을 설정하고 있습니다. 또한 사용자 프라이버시에 초점을 맞추고 편견으로 인한 개인 차별을 방지합니다. 목표는 도덕적 원칙을 설정하고 전 세계적으로 다양한 활동을 허용 가능하고 합법적인 사용으로 분류하는 것입니다.
정부 규제 당국은 이미 이러한 시스템의 윤리적 사용을 위한 프레임워크와 가이드라인을 마련하기 위해 노력하고 있습니다. 그러나 AI 모델이 빠르게 진화함에 따라 법률이 이러한 변화를 따라잡기란 쉽지 않습니다. 또한 이러한 도구의 공정한 개발을 보장할 수 있는 자원이 부족할 수도 있습니다.
모든 사람이 사용할 수 있는 AI 도구를 개발하고 제공하는 주체는 민간 기업이기 때문에 그 책임은 민간 기업에 있습니다. 그들은 행동 강령과 윤리에 관한 표준을 설정해야 합니다. 이 작업이 제대로 이루어진다면 앞으로 이 기술을 활용하고자 하는 기업들은 강력한 가이드라인을 따르게 될 것입니다.
AI 시스템은 학습하는 데이터만큼 좋은 성능을 발휘합니다. 부정확성과 편견은 장기적으로 상당한 부정적인 영향을 미칠 수 있습니다. 이러한 모델은 소외된 개인에게 불리하게 작용하거나 부정확한 결과를 도출할 수 있습니다. 이러한 도구를 유지 관리하는 엔지니어조차도 이러한 실수를 바로잡는 것이 어렵다는 것을 알게 될 것입니다.
예를 들어, 트위터의 이미지 자르기 알고리즘은 피부색이 더 밝은 사람을 선호했습니다. 그 결과 피부색이 어두운 사람의 얼굴이 잘려나갔습니다. 윤리적 가이드라인을 설정하면 앞으로 이러한 상황이 발생할 가능성을 줄일 수 있습니다.
AI 윤리에 대한 4가지 도전 과제
이러한 도구는 강력하고 복잡한 기술이지만 아직 완벽하지는 않습니다. 이러한 도구의 개발자는 아래 네 가지 사항에서 강조된 것처럼 윤리에 관한 많은 현실적인 질문에 답해야 합니다:
- AI가 사용하는 데이터 세트의 공정성 확보: 조직은 성별, 민족, 인종에 따른 다양한 편견이 포함된 데이터 세트로 AI 도구를 학습시켜서는 안 됩니다.
- 개인과 악의적인 행위자가 AI 모델을 오용하는 것을 방지하세요: 오용을 방지하기 위한 여러 가지 보호 장치가 존재하지만, 개인은 계속해서 우회 방법을 찾고 있습니다. 기업은 안전을 개선하고 보안 위험을 최대한 줄이기 위해 더 나은 솔루션을 개발해야 합니다.
- 문제가 발생했을 때 보고: AI 모델에 문제가 있는 경우 연구자는 보고하고 문제의 원인을 명확히 밝혀야 합니다. 이는 데이터 세트와 알고리즘이 AI 기반 의사 결정에 미치는 영향을 설명하는 것을 의미합니다. 문제의 원인을 추적하는 것은 문제를 해결하는 데 필수적입니다.
- 개인의 프라이버시를 유지합니다: AI 모델은 효과적이고 효율적인 도구가 되기 위해 공개적으로 사용 가능한 데이터를 학습합니다. 그러나 사람들은 이러한 이점이 자신의 데이터를 공유하는 대가가 따른다는 점을 이해해야 합니다. 이러한 모델은 필요한 정보만 수집하고 이 정보를 책임감 있게 사용해야 합니다. 또한 수집한 파일이 더 이상 필요하지 않은 경우 데이터를 삭제해야 합니다.
트위터 딥페이크: 사기성 멀티미디어에 대한 X의 입장
딥페이크는 기본적으로 컴퓨터로 생성된 실제가 아닌 동영상과 이미지입니다. 일반적으로 기존 멀티미디어를 사용하고 다른 콘텐츠와 오버레이하는 방식을 사용합니다.
예를 들어, 틱톡을 사용하다 보면 미국 배우 톰 크루즈(@TomCruise)의 딥페이크 영상을 접한 적이 있을 것입니다. 얼굴 스왑 필터와 비슷하지만 이 기술은 매우 복잡하고 설득력이 있습니다.
이 기술은 포토샵을 실시간으로 사용한다고 생각하면 됩니다. 여러 이미지에 대해 머신 러닝 알고리즘을 학습시켜 고품질의 모조품을 생성합니다. 이 기술의 문제점은 악의적인 행위자가 가짜 콘텐츠를 만드는 데 사용할 수 있다는 것입니다.
딥 페이크는 사람들이 실제 생활에서 하지 않은 행동이나 말을 하도록 만들 수 있습니다. 그렇기 때문에 사람들은 이 기술에 대해 윤리적 우려를 가지고 있습니다.
트위터 딥 페이크는 플랫폼의 합성 및 조작된 미디어 정책에 위배됩니다. 이러한 운영원칙에 따라 플랫폼에서는 사람들을 오도하는 조작 또는 합성 미디어를 공유할 수 없습니다.
트위터에서는 딥페이크가 발견되면 어떻게 대응하나요? 플랫폼은 사용자에게 변조된 미디어에 대해 알리기 위해 이러한 콘텐츠에 라벨을 붙일 수 있습니다. X는 게시물의 가시성을 낮춰 사람들이 이러한 콘텐츠를 찾기 어렵게 만들 수 있습니다. 플랫폼은 참여를 끌 수 있는 권한이 있습니다. 또한 게시물을 다른 사람과 공유할 때 경고 메시지가 표시될 수도 있습니다.
딥페이크가 커뮤니티나 개인에게 해를 끼칠 수 있는 경우, X는 작성자에게 게시물을 삭제하도록 요청합니다. 게시자가 계속해서 딥페이크 콘텐츠를 공유하면 소셜 네트워크에서 해당 계정을 발견하기 어렵게 만듭니다. 또한 해당 사용자의 프로필을 잠그거나 운영원칙 위반으로 일시 정지할 수 있습니다.
테일러 스위프트와 트위터: 스위프트 딥페이크 스캔들 비하인드 스토리
테일러 스위프트와 트위터가 무슨 관계인지 궁금할 수도 있습니다. 며칠 동안 뉴스에 오르내렸고 이 뮤지션은 소셜 미디어 플랫폼에서도 화제가 되었습니다.
2024년 1월 25일, 한 인증된 사용자로부터 테일러 스위프트의 가짜 이미지가 대량으로 올라왔습니다. 이 게시물은 조회수 4,500만 회, 좋아요 26만 개, 재게시 2만 4,000회 이상을 기록했습니다. 원본 게시물을 삭제하는 데 17~19시간이 걸렸습니다.
이 기간 동안 여러 사용자가 이 트윗을 다시 게시하여 가짜 이미지를 급속도로 퍼뜨렸습니다. X는 다음과 같은 이유로 해당 게시물을 삭제할 수 있었습니다:
- 해당 이미지는 플랫폼의 합성 및 조작된 미디어 정책을 위반했습니다.
- 이 사진은 X의 비합의적 노출(NCN) 정책을 위반한 것입니다.
그 후 트위터는 검색 엔진에서 테일러 스위프트(@taylorswift13)를 검색할 수 없도록 차단하고 원래 게시자의 계정을 일시 정지했습니다. 이는 딥페이크 콘텐츠의 잠재적 위험성과 이를 차단하는 것이 얼마나 어려운지를 보여줍니다.
기사에서 강조한 바와 같이, 이는 사람들이 악의적인 목적으로 AI를 사용할 수 있는 여러 가지 방법 중 하나입니다.
트위터용 AI 가이드라인 올인원 가이드
AI는 특히 트위터에서 실제 활용되고 있습니다. 예를 들어 Buffer 및 Hootsuite와 같은 여러 도구에서 AI 트윗 생성기를 제공합니다.
마찬가지로 OpenAI의 ChatGPT 또는 Google의 Gemini를 사용하여 게시물을 생성할 수 있습니다. 하지만 이러한 도구를 사용하기 전에 몇 가지 규칙을 마련하는 것이 좋습니다. 다음 AI 가이드라인을 따르면 이 기술을 책임감 있고 안전하게 사용할 수 있습니다.
1. X에 대한 목표 개요
트위터 계정에 AI 도구를 활용하여 달성하고자 하는 목표를 미리 파악하는 것이 좋습니다. 이렇게 하면 요구 사항을 충족하는 서비스를 더 쉽게 찾을 수 있습니다.
2. AI 생성 콘텐츠를 처리할 전문가 지정하기
프롬프트의 품질에 따라 다양한 AI 생성 도구의 결과 품질이 결정됩니다. 프롬프트는 이러한 서비스에 입력으로 제공하는 정보입니다. 프롬프트가 일반적일 경우 AI 도구는 지루한 콘텐츠를 생성합니다. 결과의 품질을 높이려면 구체적이고 상세한 프롬프트를 사용해야 합니다.
이 작업이 적합하지 않다면 전문가에게 이 작업을 처리하도록 요청하는 것이 가장 좋습니다. 전문가가 사람의 판단을 바탕으로 이러한 AI 도구가 생성하는 콘텐츠를 제작하고 검토할 것입니다. 또한 이러한 서비스에서 발생하는 문제를 해결하는 데도 도움을 받을 수 있습니다.
3. AI 사용에 대한 명확한 이해
타겟 오디언스에게 정직하면 계정의 신뢰도와 신뢰도를 높일 수 있습니다. 많은 사람들이 이 기술에 대해 어떻게 생각해야 할지 모르기 때문에 AI 사용에 대해 투명하게 공개하는 것은 어려운 일입니다.
어떤 사람들은 새로운 도구를 받아들이는 반면, 어떤 사람들은 조심스럽거나 노골적으로 두려워합니다.
프로필에서 AI를 사용하는 것을 투명하게 공개하면 장기적으로 도움이 될 수 있습니다. AI 생성기를 사용하여 게시물 아이디어를 만들 계획인가요? 시각적 콘텐츠 전략에 AI가 생성한 이미지를 사용하시나요? 아니면 브랜드와 관련된 해시태그를 생성하는 데 사용할 계획인가요?
반드시 필요한 것은 아니지만 타겟 오디언스에게 AI 도구 사용에 대해 알릴 수 있습니다. 한 걸음 더 나아가 팔로워들이 이 기술에 대한 두려움을 완화하기 위해 무엇을 기대할 수 있는지 설명하세요.
타겟 고객은 투명하게 공개하려는 여러분의 노력을 높이 평가할 것입니다.
4. AI가 생성한 콘텐츠를 게시하기 전에 다시 확인하세요.
AI 도구는 놀랍지만 완벽하지는 않습니다. 좋은 소식은 사람들이 콘텐츠를 더 쉽게 이해할 수 있게 해준다는 것입니다.
반면에 AI는 때때로 잘못된 정보를 생성하기도 합니다. 또한 사이언스 어드밴시스(Science Advances)의 한 연구 논문에 따르면 AI가 생성한 콘텐츠와 사용자가 작성한 콘텐츠를 구분하기는 어렵습니다.
예를 들어 Google의 Gemini를 사용하면 생성된 응답을 다시 확인할 수 있습니다. 녹색으로 강조 표시된 콘텐츠는 해당 문장에 대한 출처가 있음을 나타냅니다. 또한 관련 검색어를 표시하여 해당 주제에 대한 자세한 정보를 얻을 수 있습니다.
바로 이 부분에서 AI 콘텐츠 전문가가 활약합니다. 생성된 콘텐츠를 검토하여 오류가 없는지 확인합니다. 또한 안전을 위해 표절 여부를 확인하는 것이 좋습니다.
트윗삭제 기능으로 수백 개의 AI 생성 트윗 삭제하기
AI 기반 콘텐츠 생성 도구의 사용을 고려하고 있다면 윤리적이고 책임감 있게 사용해야 합니다. 이러한 도구에서 생성된 모든 문장을 게시하기 전에 항상 확인하고 콘텐츠 가이드라인을 충족하는지 확인하세요.
AI가 생성한 콘텐츠에서 합법적인 정보와 잘못된 정보를 구별하기란 쉽지 않습니다. AI가 사용하는 언어 패턴과 글쓰기 스타일이 설득력이 있을 수 있습니다. 예를 들어, 게시된 게시물을 검토했을 때 전혀 이상하지 않은 것처럼 보였습니다.
이런 식으로 수백 개의 트윗을 게시했는데 나중에 정보가 부정확하다는 사실을 알게 된다면 어떻게 해야 할까요?
트윗삭제 기능을 사용하면 실수로 인해 신뢰도에 영향을 미치는 것을 방지할 수 있습니다. 사용자 지정 필터를 사용하여 AI가 생성한 모든 게시물을 나열할 수 있습니다. 트윗 대량 삭제 도구를 사용하여 프로필 페이지에서 이러한 트윗을 빠르게 삭제할 수 있습니다.
자동 삭제 작업을 실행하여 삭제 후 프로세스를 자동화할 수 있는 옵션이 있습니다. 생성된 트윗에 포함된 키워드와 해시태그를 제공하면 가장 잘 작동합니다.
AI 도구를 윤리적으로 사용하는 것이 이 강력한 기술이 긍정적인 영향을 미칠 수 있는 가장 좋은 방법입니다. 이러한 모델은 허용 가능한 위험을 감수하면서 콘텐츠 제작 프로세스의 속도를 높여 시간을 절약하는 데 도움이 될 수 있습니다.
프로필에서 부정확한 정보가 포함된 트윗을 스캔하고 트윗삭제 기능으로 해당 게시물을 즉시 삭제하세요!
