논문 8,399편

본 연구는 특수외국어 교육과 학습을 위해 ChatGPT와 같은 생성형 인공지능의 적용 방안을 탐구하고자 했다. 글로벌 시대에 접어들며 특수외국어의 중요성은 더욱 대두되고 있으나, 그 다양성과 복잡성으로 인해 학습자가 참여할 수 있는 교육 환경의 조성은 상당 수준 제한되어왔다. 이러한 한계를 극복하기 위해 본 연구는 기존의 외국어 교육에서 활용되었던 PPP와 TTT 등의 교육 모형을 바탕으로 학습자가 인공지능을 활용함으로써 스스로 외국어 학습 계획을 수립하고 자료의 생성과 과업의 설정 및 평가, 4개 영역(읽기, 쓰기, 듣기, 말하기)의 순환 실습 등을 진행할 수 있는 새로운 모형인 PPTC(Planning - Presentation - Task - Circulation)를 제시했다. 각 단계별로 학습 경험과 활용법 등을 논의했으며, 나아가 이를 바탕으로 인공지능의 결과물과 기 개발된 자료를 비교해본다. 이러한 연구 결과를 통해 특수외국어 학습의 효율성을 제고하고 국내 특수외국어 교육 환경의 발전에 기여할 수 있기를 바란다.

본 연구는 초등교실에서 두 학기 동안 개발, 실행된 인공지능 활용 미술수업의 성과를 바탕으로 생성형 인공지능과 초등 미술교육의 생산적 결합의 가능성을 검토하였다. 구체적 연구 내용으로 1) 생성형 인공지능을 활용한 초등미술수업의 교수법 개발, 2) 학생들의 인공지능 사용 방식과 특성, 3) 인공지능 활용을 통한 학습자 성장을 다루었다. 실행연구와 설문 조사 및 심층 인터뷰를 통해 다음의 사실을 제안하게 되었다. 수업 개발시 생성형 인공지능의 창발적 특성을 반영한 개방적 교육과정과 수업 제재가 필요하다. 활용할 인공지능 소프트웨어 역시 다선적인 반응, 우연성을 드러낼 수 있는 것이 적절하다. 교수자와 학습자 모두 프롬프트 작성 역량을 갖추어야 한다. 인공지능 활용 수업은 표현 기능 중심 교육에서 소외된 학습자의 창의적 아이디어를 발전시킬 기회를 제공한다. 관련 기술에 대한 지속적인 관심을 통해 인공지능 활용 미술교육의 다양한 가능성을 확장할 필요가 있다.

ChatGPT의 등장으로 인간과 기계의 경계선이 없어지면서 사람들은 자신이 상대하고 있는 자가 기계인지 사람인지 분별하기가 점점 쉽지 않게 되었다. 그럼에도 불구하고 ChatGPT는 정보검색 및 접근 방식의 전환을 가져오고, 책이나 예술과 같은 생성물을 만들어 내면서 우리가 디지털세상에서 일하고 소통하고 즐기는 방식에 변화를 가져오고 있다.
 ChatGPT는 인간 사용자 피드백 기반 강화학습(Reinforcement Learning from Human Feedback, RLHF)을 사용하여 대화를 최적화하였다. 강화학습(Reinforcement Learning)은 반복적인 시행착오 상호작용을 통해 작업 수행 방법을 학습하는 머신러닝 기법의 한 유형이다. ChatGPT의 응답에 사람이 점수를 매기고 이를 강화학습 보상(rewards) 알고리즘에 반영해서 ChatGPT의 보상 모델을 학습시킨 것이다. 주어진 질의에 대해 사람 사용자가 판단하기에 좋은 응답이라 생각할수록 보다 큰 보상을 받고 유해한 텍스트를 생성하면 보상을 받지 못하도록 학습된 것이다. ChatGPT와 대화할 때 기계가 아닌 논리정연하면서 유창한 사람과 대화한다는 느낌을 받는 것도 이러한 RLHF 기술 덕분이다.
 ChatGPT는 일방적인 명령 위주가 아닌 교감하는 대화가 가능한 생성형 AI 서비스의 상용화가 가능할 것이며, 초대규모 모델이기 때문에 범용성이 핵심 경쟁력이다. 즉, ChatGPT 는 대화를 주고받을 수 있는가 하면, 한 번의 텍스트 입력에 작문이나 작곡, 코딩, 그림 등의 결과를 찾아주거나 변환하는 식이다. ChatGPT가 콘텐츠 생산과 관련된 시간과 제한의 문턱을 크게 낮추면서, 광고, 출판, 게임을 포함한 다양한 분야에서 주목을 받을 수 있을 것이다. 또한 ChatGPT 가 복잡한 개념을 풀어서 설명하고, 대화를 통해 틀린 내용을 수정할 수 있는 만큼 교육 분야에서도 성장 가능성이 클 것이다.
 본 연구는 AI시대에 있어서 생성형 인공지능(ChatGPT)이 등장하면서 그에 대한 법적 쟁점을 중심으로 생성형 인공지능 ChatGPT의 기술적 발전 과정과 범용적 활용 및 ChatGPT의 법적 규제에 대한 법제 검토를 하였다.

This research examined the confluence of generative AI and educational technology (EdTech) within the realm of positive psychology for language learning tasks. Focused on the five key positive psychology factors—grit, academic engagement, enjoyment, resilience, and well-being—students engaged in a task of rewriting the lyrics of Anne Marie’s song “2002” to express their future goals and career aspirations. This task leveraged a range of EdTech tools to offer personalized support in the lyric adaptation process, simultaneously enriching the overall learning experience with positive psychological aspects. The study identified significant positive correlations between task completion and accuracy with three of the positive psychology factors: grit (r = .35, p < .01 for task completion; r = .36, p < .01 for task accuracy), enjoyment (r = .27, p < .01; r = .28, p < .01), and academic engagement (r = .45, p < .01; r = .46, p < .01), indicating that higher levels of these factors are associated with improved task performance and accuracy. In contrast, well-being and resilience did not exhibit significant correlations with either task completion or accuracy. The findings

빅데이터를 저장하고 처리하는 기술이 발달하면서 이를 활용한 인공지능 기술도 하루가 다르게 발전하고 있다. 인공지능 기술의 발달은 인공지능의 일상화를 가져왔다. 그러나 일상화된 인공지능에 대한 수용성은 개인마다 다르게 나타날 수 있다. 본 연구는 급변하는 생성형 인공지능서비스 특성이 ChatGPT 사용 의도에 미치는 영향에 관한 연구에 목적을 두었다. 이를 위해 본 연구는 문헌 고찰을 통해 연구가설 및 설문을 개발하고, 20대 이상 성인을 대상으로 설문조사를 진행하여 자료를 수집하였고 IBM SPSS 22.0 통계프로그램을 활용하여 분석을 실시하였다. 연구 결과 첫째, 생성형 인공지능서비스 특성이 지각된 유용성에 정(+)의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 둘째, 생성형 인공지능서비스 특성이 사용자 만족에 정(+)의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 셋째, 지각된 유용성은 사용자 만족에 정(+)의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 마지막으로 지각된 유용성과 사용자 만족은 사용 의도에 정(+)의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 이에 본 연구에서 생성형 인공지능서비스 특성과 사용자들의 사용 의도와의 관계를 살펴보고, 보다 효과적인 생성형 인공지능서비스의 개발과 사용 방안을 도출하고, 이를 통해 생성형 인공지능 기술의 활용 영역을 더욱 확장시킬 수 있는 기반을 마련하고자 한다. 본 연구에서는 개별 사용자 중심으로 전반적인 생성형 인공지능서비스 특성이 사용 의도에 미치는 영향을 탐색했기 때문에, 향후 연구에서는 생성형 인공지능 ChatGPT를 활용하는 목적과 영역을 세분화하여 집단 간의 차이를 중심으로 탐색할 필요성이 있다.

본 논문에서는 미국 내 생성형 AI에 의한 선거 방해 행위 사례를 분석하였다. 또한 본고에서는 이전 시기 신기술 등장 시 선거활용 및 악용에의 문제점과 최근의 생성형 AI 활용 사례를 비교, 분석하였다. 미국사회는 선거 및 정당과 관련한 생성형 AI 창작물의 투명성 확보에 집중하고 있다. 즉 ‘AI에 의해 제작되었음’ 혹은 창작물임을 알 수 있도록 하는 표식에 대한 제도화가 필요함에 공감하고 있다. 하지만 정치와 민주주의에 관한 표현의 자유와 주장을 억제하기 위해, 생성형 AI에 의한 창작을 제도적으로 제어해야 할 필요성에 관해 논의하지는 않는다. 이와 대조적으로 군사, 안보와 관련한 생성형 AI 창작물 유포와 관련하여 미국 정부는 좀 더 강경한 입장이다. 군사, 안보와 관련한 생성 AI 창작물은 사회에 극단적인 악의적 영향을 미칠 우려가 있기 때문이다. 군사, 안보와 관련한 생성형 AI 창작물은 국제 수준에서 악의적 의도로 제작될 가능성을 배제할 수 없기 때문에, 투명성을 높이는 것만으로 대응할 수 없는 것이다.

본 연구는 최근 생성형 AI로 인한 새로운 교육 트렌드 변화에 학습자들의 수업 경험에 대한 긍정/부정 인식의 변화와 실제 활용 형태를 살펴본다. 공학 계열 대학생 6학급을 대상으로 2학기 동안 AI 챗봇을 웹 프로그래밍 수업에 활용하였고, 학기 초부터설문 조사를 시작으로 중간/기말 고사 보고서 제출 기간까지 학습자의 경험과 활용에 대한 변화를 분석했다. 연구 분석 결과, Q/A 피드백과 실습 문제 해결 등 학습 개선에 도움이 되었고, 수업 적용 이후 중간부터 기말범위까지 챗봇에 대한 인식이 긍정적으로 변화하였다. 이외 수업 내에 커뮤니티 단절(개인화) 문제와 교육 S/W로써 활용 방안에 대한 유의미한 결론을 도출했다. 본 연구는 앞으로 생성형 AI 기반 소프트웨어 개발을 위한 기초 연구로써 의의가 있다.

본 논문은 생성형 인공지능을 활용하여 이야기를 창작하는 과정에 있어서 질문 즉, 프롬프트의 중요성과 생성된 결과물에 대한 수용적 및 비판적 입장에 대해 고찰해 본다. 키오스크로 주문만 하면 음식이 조리되어 나오는 것처럼 이제 이야기도 주문하는 시대이다. 내가 만들고 싶은 이야기를 챗GPT와 같은 생성 AI에게 주문만 하면 1분도 채 걸리지 않아 이야기가 생성된다. 빠르고 편리한 만큼 위험한 요소도 있다. 생성물에 대한 사용자의 무분별한 수용적 자세는 사고력과 창의력을 위험하게 만든다. 이를 극복하기 위해서는 질문 즉 프롬프트의 능력을 키워야 한다. 본 연구에서는 13세의 초등학생 9명을 대상으로 챗GPT에게 자유롭게 질문하여 이야기를 창작한 경우와 블라디미르 프로프의 민담 형태론 31가지를 활용하여 질문한 경우를 비교하면서 프롬프트의 중요성과 인공지능 시대에 글쓰기 영역 중 하나인 이야기 창작에 대해 고찰해 보았다.

부동산 시장은 그 중요성과 함께 다양한 사기 행위의 위험성을 내포하고 있다. 최근, 전세 사기와 같은 부동산 관련 사기가 급증하면서 많은 서민들이 큰 재정적 피해를 입고 있다. 이러한 문제는 부동산 거래의 복잡성과 정보의 불균형 때문에 발생하는 경우가 많다. 따라서, 거래 과정에서의 신뢰성 확보와 투명성 제고가 절실하게 요구된다. 본 논문에서는 이러한 부동산 사기 문제를 해결하기 위해 디지털 기술과 인공지능, 특히 GPT(Generative Pre-trained Transformer)를 활용한 챗봇 시스템을 제안한다. 이 시스템은 사용자들에게 전세 거래 과정에서의 주의사항과 확인 사항을 제공하여, 사기 행위로부터 사용자를 보호하는 역할을 한다. 또한, GPT 기반의 챗봇은 사용자의 질문에 궁금한 사항을 시간으로 응답하여, 거래 과정에서의 불확실성을 줄이고 신뢰성을 높이는 데 기여한다.

생성형 인공지능(GI)의 사용이 확산되며, 주요국들은 관련 규제를 입법화하고 있다. 본 논문에서는 이의 사례로 중국의 생성형 AI 관련 규제 및 주요이슈를 고찰하였다. 중국에서도 생성형 AI 사용의 양적 증가와 기존 법이 생성형 AI 사용을 관할할 수 없는 상황이 발생하였다. 필자는 중국이 미국이나 유럽연합(EU: European Union)보다 더 빠르게 생성형 AI에 대한 규제 사항을 입법화하게 된 배경 및 규제 내용을 검토하여, 관련 규제에 관한 국가별 유형에서 중국의 규제 방향이 정치･사회적 목적을 위한 원칙기반 유형에 해당함을 검증하였다.&#xD; 중국의 ‘생성형 AI 서비스 관리 잠정 방법’은 세계 최초 생성형 AI에 관한 규제로 이목이 집중되었다. 해당 규제는 생성형 AI 서비스 제공･이용 관련 관리감독 체계에 대한 내용은 물론 기술개발 촉진, 데이터 처리 활동 및 데이터 라벨링 교육에 대한 요구사항이 포함되어 있으며, 또한 인종･민족･성별 등에 대한 차별을 방지하고 개인정보 및 미성년자 보호 관련 내용도 포함되어 있다. 하지만 중국 내에서 국외 네트워크를 사용할 수 없는 폐쇄적인 상황과 생성형 AI 훈련 데이터에 블랙리스트 도입은 중국의 생성형 AI 시장의 성장을 스스로 저해하는 요소로 작용할 것이라 판단된다.

[연구목적] 본 연구는 과제 및 보고서 작성에 있어 경영대학 학생들의 생성형 인공지능사용 의도와 윤리적 정당화 메커니즘의 패턴을 이해하고 그 상대적 영향력의 크기를 질적및 양적 방법론을 활용해 밝히고자 하였다.&#xD; [연구방법] 국내 대학 경영학 전공 학생 179명에게 온라인 설문을 통해 주관식과 객관식응답을 받아, 의무론적, 상대주의적, 상황 윤리적, 공정성 정당화 인식 및 인공지능 사용의도 등을 수집했다. 요인분석, 회귀분석, relative weight 분석을 수행하였다.&#xD; [연구결과] 양적 분석에서 공정성 정당화와 상대주의 정당화 인식은 생성형 인공지능 사용 의도에 유의한 양의 효과를 보였다. 의무론적 정당화와 상황 윤리 정당화에서는 유의한 효과가 관찰되지 않았다. Relative weight 분석 결과, 공정성 정당화와 상대주의 정당화가 생성형 인공지능 사용 의도에 약 80%의 주도적인 영향력을 갖는 것으로 드러났다.&#xD; 질적 분석에서는 학생들의 인공지능 도입 지지, 부정행위 우려와 규제 필요, 의사소통과학교 가이드라인 지정 요구가 있었다.&#xD; [연구의 시사점] 경영대학 내 생성형 인공지능의 윤리적 사용이 강조되는 상황에서 본연구는 그 사용 의사에 대한 학생들의 윤리 정당화 인식을 양적 및 질적 방법을 사용해실증 고찰한 선도적 연구이다. 이에 경영대학 내 인공지능 교육 및 윤리 문제의 시사에 대해 논했다.

최근 제조업 분야에서 산업용로봇을 활용하는 것을 넘어 협동로봇 도입을 확대하고 있다. 이는 생산성을 높이고 작업자 안전 확보에 목적이 있다. 그러나 여전히 산업용로봇을 제어하기 위한 제어코드 Job file생성에는 최소 6개월 이상이 소요된다고 한다. 또한 작업자의 안전이 확보되었다고는 하지만 여전히 해결해야 할 현장의 목소리를 담지는 못한 상황이다. 따라서 현장관리자의 인터뷰를 통하여 향후, 자동차 생산공정에서 인공지능 요소를 적용할 절차, 기능 및 역할을 제시하여 현장의 문제를 해결하고자 한다. 더불어 작업자의 위험도가 높은 곳에 왜 자동화가 필요한지 구체적으로 조사할 것이다. 본 연구를 통하여 로봇제어에 필요한 생성형 인공지능 코드 생성 절차 및 작업자의 안전 확보 중점 관리 요인을 제시하고자 한다.

본 연구는 초개인화 마케팅의 필요성을 인식하면서, 생성형 AI를 활용하여 기존 수작업의 한계를 극복하고 마케팅 효율성을 향상시킬 수 있는 방법을 탐색하고자 한다. 이 과정에서 생성형 AI의 환각현상 및 맥락에 부합하지 않는 콘텐츠 생성 문제를 완화하기 위한 구조화된 프롬프트와 후처리 데이터 제공 방법을 연구한다. 초개인화 마케팅 실무자들을 대상으로 생성형 AI에 대한 FGI를 실시한 결과, 대량의 검색 키워드 분류에서 시간적 효율성이 크게 향상됨을 확인하였고, 생성된 콘텐츠가 소비자의 의도를 더욱 정확하게 반영하여 만족도가 높다는 평가를 받았다. 이는 생성형 AI의 기존 모델들의 한계를 극복하고 초개인화 마케팅 전략 개발에 크게 기여할 것으로 예상된다.

본 연구는 생성형 인공지능 시대의 학술적 글쓰기 교육이 그 본연의 의미를 보존하는 방안을 모색하고자 한다. 이를 위해 본 연구는 생성형 인공지능 활용과 관련한 학술적 글쓰기의 교육 원칙이 수립되어야 하며, 특히 ‘과정과 결과 융합에 기초한 학술적 글쓰기 평가’를 핵심 원칙으로 주장한다. 생성형 인공지능 기술은 학술적 글쓰기 과정에 개입하고 있으며 그 영향력을 확대하고 있다. 하지만 생성형 인공지능의 활용은 자칫 위탁이라는 형태로 글쓰기의 과정과 결과를 분리하는 상황을 초래할 수 있다. 이때 학술적 글쓰기를 통해 학습자가 갖추게 될 역량은 충분히 함양되지 못한다. 학술적 글쓰기는 그 자체로 학습양식이며, 학생들은 이 학습 과정의 주체적 수행을 통해 사고의 재구조화를 경험함으로써 한 편으로는 사고 능력의 향상을 다른 한 편으로는 표현 능력의 향상을 이루게 된다. 그러나 생성형 인공지능에 대한 글쓰기의 위탁은 이 경험을 축소함으로써 주체로의 성장 기회 박탈 및 과정 없는 결과의 수용으로 귀결된다. 이로써 학술적 글쓰기는 사고와 표현의 통합이라는 본래의 목적을 상실하게 된다. 그렇지만 동시에 이 시대의 학술적 글쓰기는 생성형 인공지능과 무관할 수도 없다. 따라서 생성형 인공지능의 활용하면서도 학술적 글쓰기 및 그 교육의 의미를 보존하는 방안을 모색해야 한다. 이를 위해 네 가지 원칙의 수립이 필요하며, 이 중 ‘과정과 결과 융합에 기초한 학술적 글쓰기 평가’는 핵심적 원칙이다.

본 연구는 박물관 교육콘텐츠의 개발과 운영에 생성형 AI의 활용 가능성과 방안을 모색하는 것에서 시작되었으며 국립국악원 국악박물관의 교육 콘텐츠에 생성형 AI의 적용 가능성 고찰과 그 방향 제시를 목적으로 한다. 연구의 내용과 결과는 다음과 같다. 첫째, 이론적 배경에서는 생성형 AI의 개념과 발달 배경을 살펴보고 이를 교육의 도구로 활용하고자 하는 국내·외 사례를 중점적으로 살펴보고, 국악박물관 교육 콘텐츠와의 연계 가능성을 도출하고자 했다. 둘째, 보다 효과적으로 교육콘텐츠에 적용하는 방안을 제시하기 위하여 생성형 AI의 종류와 요소를 분석하였으며 생성형 AI 활용의 교육적 의미를 도출하고자 하였다. 셋째, 교육 분야 내에 생성형 AI는 미래가 주목해야 하는 에듀테크라고 볼 수 있으며, 이를 활용함으로써 이용자에게 전통문화를 새롭게 이해할 수 있는 기회를 제공할 수 있다는 것을 확인하였다. 즉, 무형(無 形, Non-Object)의 문화적 가치를 재구성, 재해석하여 공감할 수 있는 방법으로 제시한다고 볼 수 있다. 본 연구가 국악박물관의 발전과 경쟁력 있는 브랜드화에 일조하기를 기대한다

본 연구는 현대 패션의 전 영역에 걸쳐 이미지 생성 인공지능과의 융합이 다양하게 시도되고 있다는 점에주목하여 시작되었다. 본 연구의 목적은 패션과 이미지생성 인공지능의 융합 동향과 의미를 파악하여, 향후패션과 이미지 생성 인공지능의 융합 발전 가능성 및긍정적인 상호공존 방안을 탐색하기 위함이다. 이를 위해 이미지 생성 인공지능의 개념과 서비스 현황, 패션영역의 생성형 인공지능 활용 동향에 관한 문헌 고찰, 그리고 패션 영역에 나타난 이미지 생성 인공지능에관한 사례 연구로 진행하였다. 연구 결과 및 내용은 다음과 같다. 패션과 이미지 생성 인공지능의 융합은 패션디자인, 광고 캠페인, 패션 잡지, 가상 협업과 콘셉트스토어 등 패션 커뮤니케이션 전반에 걸쳐 전개되었다.&#xD; 이러한 융합 동향은 관련 직업군의 소멸, 대체라는 우려도 있으나, 이미지 생성 인공지능은 패션 영역에 새로운 창의적 영감 제공과 디자인 과정의 효율성, 지속가능성을 도모하는 협력자이며 조력자로 공존하였다.&#xD; 이러한 패션과 이미지 생성 인공지능의 융합은 무한한패션 창의성 구현, 창의적 패션의 대중화와 민주화 견인, 패션 창작의 속도와 효율성 도모, 새로운 패션 영역의 확장이자 직업군 견인, 수작업 같은 인간적 능력의 중요성 강조, 다양한 분야와의 기술 융합 확장을 도모한다는 점에서 의미를 지닌다. 본 연구를 통해 패션과 이미지 생성 인공지능의 융합이 활발해지고, 앞으로인공지능 시대에 대응하는 책임 있는 패션 시스템이구축되기를 기대한다.

인공지능의 교육적 활용을 넘어 미래인재의 창의적 문제해결역량 향상을 위한 인공지능 융합 교육의 필요성이 강조되고 있다. 하지만 교과-인공지능 융합 수업의 사례와 전략에 대한 연구는 여전히 충분하지 않다. 이에 본 연구는 수학 교과에서 생성형 인공지능을 활용한 인공지능 융합 교육의 가능성을 탐색하고 이를 수업 모형의 형태로 개발하였다. 이를 위해 설계개발연구 방법론에 따라서 문헌 고찰 및 교사 인터뷰를 통해 초기모형을 개발하고, 인공지능 기반 수학교육 전문가 4인을 대상으로 2회의 전문가 타당화를 통해 수업 모형을 수정․보완하였다. 이에 따른 최종 수업 모형의 외적 타당성 확보를 위해 수원의 S 고등학교 1학년 8개 반 총 204명을 대상으로 모형을 적용하여 수업을 실행하고 설문 및 면담을 실시하였다. 연구결과, 학습자의 인공지능 리터러시 수준과 수학적 문제해결력에서 유의한 변화가 관찰되었으며, 학습자의 긍정적 반응이 확인되었다. 본 연구를 통해 수학과 인공지능 융합 수업의 특징, 생성형 인공지능의 AI 융합 교육 활용 가능성 및 한계, 교원의 인공지능 융합 교육역량의 중요성에 대한 시사점이 제시되었다.

본 논문에서는 최근 미국과 EU의 생성형 AI 영역 협력과 경쟁에 관하여 분석하였다. 미국 정부는 투명성 보장, 즉 생성형 AI에 의해 제작된 창작물임을 표시하게 함으로써 표현의 자유를 보장한다. 플랫폼에 대한 제어 또한 원칙 제시뿐, 유포에 대한 기업의 책임은 면책대상 조항으로 다루고 있다. 반면, EU가 최종한 AI 규제는 AI 사용에 관한 세계 최초의 포괄적 AI 규제법이다. EU는 디지털 전략의 일환으로 AI 산업을 규제하여 혁신적 기술 개발 및 사용을 위한 더 나은 조건을 보장하고자 포괄적 입법 과정을 거치고 있다. 본고에서는 양측의 규제는 미국의 경우 ‘원칙 제시 및 자발성’ 규제 유형이며, EU의 경우 ‘규칙 기반, 강제성’ 규제 유형으로 구분될 수 있음을 제시한다.

Purpose The purpose of this study is to examine the customer experience of generative AI among office workers aged 30 to 40, investigating usability, usefulness, and affect, and understanding concerns and expectations.&#xD; &#xD; &#xD; Design/Methodology/Approach This research used Q methodology to assess the customer experience of generative AI. Users are engaged in a problem-solving journey, and data is collected by having participants rank 36 statements based on usability, usefulness, and affect, referred to as the three goals of User Experience. Participants use a forced distribution table with a scale from -5 to +5 to indicate the subjective importance of each statement. The results identified four groups, reflecting different perspectives and attitudes toward generative AI.&#xD; &#xD; &#xD; Findings Participants express overall comfort with generative AI, perceive AI as more knowledgeable in unfamiliar domains, but harbor doubts about AI's understanding. Disagreements emerge on AI replacing humans, the value of unique human roles, data confidentiality, fears of AI advancement, and emotional impacts. Identified four groups: Users who treat AI as a soulless assistant and

본 연구는 생성형 인공지능의 부정적인 영향에 대처하는 국가 대응의 구별을 목적으로 한다. 생성형 인공지능으로 인한 허위정보가 민주주의 정치 참여의 꽃이라고 할 수 있는 선거 과정에 영향을 주게 됨에 따라 이에 대처하기 위해 대부분 국가에서 다양한 규제 입법의 필요성이 대두 중이다. 그러나 이 분야 입법과정은 국가 핵심산업의 주요 기술을 다루며 경제안보 이슈와 연계되어 다중 이익 당사자들의 갈등이 존재하는 영역으로 규제를 형성하는 데 많은 어려움이 존재한다. 따라서 다수 국가에서 입법화에 실패하며 자율규제 방식을 추구하고 있다. 이렇듯 규제 효과에 한계가 존재한다는 점에서 생성형 인공지능으로 인한 허위정보를 구별할 수 있는 시민의 역량에 관한 관심이 높아지고 있다. 따라서 본 연구는 생성형 인공지능으로 인한 허위정보에 가장 잘 대응할 수 있는 국가로 거론되는 핀란드 사례를 통해 생성형 인공지능의 부정적 영향을 완화하기 위해 중요한 조건으로서 미디어 리터러시 역량 강화의 필요성을 강조하고자 한다.

생성형 인공지능은 현재 빠른 속도로 발전하고 있고, 산업적으로도 확대되고 있다. 생성형 인공지능의 발전은 대부분의 산업 분야에서 생산성을 향상시킬 수 있을 것이라 기대되고 있다. 그러나 생성형 인공지능은 악용될 수 있으며, 실제로 범죄까지 이어지는 사례들이 등장하고 있다. 빠르게 발전하는 인공지능의 속도에 비해 이를 규제할 수 있는 법안이 존재하지 않는다. 국내의 경우, 법률제정을 위한 생성형 인공지능 기술과 관련된 범죄 및 위험에 대한 분류가 명확하게 이루어지지 않은 상황이다. 이에 본 연구에서는 생성형 인공지능 관련 범죄를 기존 사이버범죄 분류법에 착안하여 생성형 인공지능 침해범죄 위협, 생성형 인공지능 이용범죄 위협, 기타 인공지능 관련 위협으로 구분하고자 하였다. 또한, 범죄 및 위험에 대한 기술적 대응 방안을 인공지능 개발 단계별로 제시하여 현실성 있는 위협 대응 방안을 다루었다. 법·제도적 개선사항을 통해 생성형 인공지능 범죄에 대한 개발사의 책임과 데이터 수집 방법론의 법제화 등을 제시하였다.

생성형 인공지능은 인간이 입력하는 프롬프트를 기반으로 이미지와 텍스트를 생성한다. 본 논문은 자연어이자 명령어로서 사용자와 인공지능을 연결하는 프롬프트를 언어학적 기호로 전제하고, 프롬프트 기호가 구성되는 방식과 그 문법 체계를 분석했다. 먼저 생성하고자 하는 콘텐츠의 종류에 따라 프롬프트가 연합적, 연사적으로 배열되는 규칙을 확인했다. 이러한 구성의 규칙이 프롬프트를 읽고, 쓰고, 공유하는 사용자들 사이에서 일종의 체계이자 랑그로 작용하는 것으로 해석했다. 사용자는 이러한 시스템과 장치를 기반으로 개인화된 프롬프트를 생성하고 구체적인 파롤을 수행했다. 결과적으로 프롬프트 글쓰기를 인간과 기계의 혼종적 기호 행위이자 상호협력적 글쓰기로 분석했다.

(연구배경 및 목적) 생성형 인공지능은 프롬프트 입력으로 단시간에 이미지를 구현해 낼 수 있으며, 다분야에서 활용이 가능한 신영역이다. 그렇기에 이미지 구현이 결과물로 도출되어야 하는 공간디자인 분야에서는 활용 가능성에 대한 논의가 끊이지 않고 있으며 현재는 이미 실무뿐만 아니라 교육 분야에서도 활용되고 있는 추세로 앞으로의 적절한 활용적 시도와 더불어 활용 가능성에 대한 연구 및 검증 등이 필요한 시기로 볼 수 있다. 그리하여 본 연구는 디자인 교육에서 디자이너의 핵심 역량 중 하나인 창의성을 증대시키는 과정에서 생성형 인공지능이 적절하게 활용될 수 있는지 시도해 생성형 인공지능의 교육적 활용 가능성을 탐구하는데 목적이 있다. (연구방법) 연구 목적인 공간디자인 교육에서 창의적 발상을 기반으로 한 생성형 인공지능 활용 가능성에 대해 탐구하기 위해 1차 적으로는 공간디자인과 창의성의 이론적 고찰 후 상호 연관성을 파악하고 더 나아가 창의적 결과물을 도출할 수 있는 기반적 특성을 전위법의 특성과 연결시킨다. 2차 적으로는 전위법의 특성을 기반으로 미드저니에게 이미지를 생성시키기 위한 프롬프트를 LLM(Open AI, Chat GPT)을 활용하여 설계하고 최종 프롬프트를 입력하여 전위법이 반영된 결과를 이미지로 구현한다. 우선적으로는 전위법 특성이 담긴 이미지를 단순하게 구현해 실험적 과정을 거치며 이후에는 공간에 전위법 특성을 반영하여 최종적인 결과물을 도출해 낸다. (결과) 전위법의 특성을 공간디자인 이미지 구현에서 창의적 발상을 위한 방법적 특성으로 사용할 수 있었고 이를 기반으로 텍스트 생성형 인공지능 LLM과 이미지 생성형 미드저니를 활용하여 단시간에 많은 프롬프트 정보를 출력해 다양한 조건의 전위법이 반영된 창의적 이미지를 구현해 냈다. (결론) 공간디자인 교육에서 창의적 과정을 통한 역량 증진에 생성형 인공지능을 활용할 수 있음을 알 수 있었고 이는 기존의 도구와 방식을 벗어나 새로운 도구의 활용과 방식적 전환 시도에 큰 의의가 있음을 의미한다. 또한 방법론적 전환을 넘어 프로그램 등 기존 도구와 비교하여 시간 절약 및 퀄리티 있는 결과물 도출로 인해 인공지능의 활용적 유용성까지 발견할 수 있었다. 이는 교육뿐 아니라 실무 및 연구 등에서도 인공지능을 활용할 수 있는 다각화된 활용적 가능성을 의미하며 본 연구를 기반으로 향후 공간디자인 교육 및 실무 등 다양한 분야에서 인공지능과 같은 새로운 분야의 활

이 연구의 목적은 대학 교양 수업에서 생성형 인공지능을 이용한 글쓰기의 효용성을 평가하고 대학생의 인식을 조사함으로써, 대학 글쓰기 교육에서 생성형 인공지능의 활용 가능성을 탐색하는 것이다. 대학 글쓰기 수업의 수강생 51명을 대상으로 생성형 인공지능을 활용하여 자기소개서의 장점과 단점 항목을 기술하도록 하였다. 대학생들은 자신의 질문을 토대로 생성형 인공지능이 작성한 글을 평가하고 사람이 작성한 글과 생성형 인공지능이 작성한 글을 비교하였다. 생성형 인공지능이 작성한 글에 대한 만족도는 평균 6.38점으로 나타났다. 대학생들은 생성형 인공지능이 작성한 글의 구성, 내용, 표현 방식에 있어서 사람이 작성한 글과 차이가 있다고 응답하였고 대체로 부정적인 평가를 내렸다. 특히 생성형 인공지능이 작성한 글은 내용이 단조롭고 문장이 어색하다고 평가했다. 응답자 중 34명은 독창성, 구성력 측면에서 자신이 생성형 인공지능보다 글을 더 잘 쓴다고 응답하였다. 생성형 인공지이 작성한 글이 아직 부족하기는 하지만 생성형 인공지능이 글의 구성을 도와주고, 인공지능이 글의 구성을 도와주고, 새로운 표현을 사용하도록 도와준다는 점에서 43명이 생성형 인공지능을 글쓰기에 활용할 것이라고 응답하였다. 그러나 대학생들은 인간의 고유한 특성이 반영된 글이 좋은 글이라고 생각하기 때문에, 생성형 인공지능의 글을 그대로 수용하지 않고 참고적으로 활용할 것이라고 밝혔다. 대학 수업에서 생성형 인공지능을 활용하기 위해서는 대학생 스스로 생성형 인공지능의 답변을 평가하고 비판적으로 활용할 수 있도록 교육해야 한다. 더 나아가 생성형 인공지능의 한계점을 파악하여 생성형 인공지능을 주도적으로 글쓰기에 활용할 수 있어야 한다.

본 연구는 4년제 대학 교양선택 교과목에서 이루어진 영어 글쓰기 활동에서 ChatGPT를 활용하여 학습의 주체자로서 창출된 결과에 대해 학생들이 얼마나 비판적인 의식을 가지고 선별하여 활용할 수 있는가, 그 과정에서 학습자들이 영어학습에 어떠한 도움을 받을 수 있었는가에 대해 다루고 있다. 4차 산업혁명 시대를 맞이하여 등장한 생성형 인공지능 챗봇인 ChatGPT를 학습의 보조 도구로 적절하게 활용할 수 있도록 하기위해 총 5단계를 제시하였고, 학습자들은 단계에 맞추어 자신의 영어 글쓰기에 ChatGPT를 이용하였다. 대학의 교양성택 교과목인 ‘스크린 잉글리쉬’와 ‘영미문학산책’ 두 강좌 수강생을 대상으로 이러한 교수방법을 적용하여 수업을 진행하였고, 그 결과 학생들은 ChatGPT를 이용하여 수정한 글을 그대로 수용하지 않고 자신들의 생각과 의미전달에 부합하도록 수정하는데 적극적인 도움을 받았음을 알 수 있었다. 학기 초 학생들은 인공지능 플랫폼 활용시 가져야 하는 윤리적인 문제의식이 부족했으나, 선택하고 판단하는 과정을 통해 비판적 사고력 함양에 도움이 되었다는 점은 긍정적으로 볼 수 있겠다. 이러한 수업 방식을 적용하면서 학생들에게 좀더 비판적인 사고능력과 정보 검증 능력, 표절에 대한 문제의식 등을 교육하고 이러한 범주 내에서 인공지능 챗봇을 주체적으로 활용할 수 있도록 교육할 필요가 있음을 깨닫게 되었다. 외국어 학습과 글쓰기 연습을 하는데 있어 ChatGPT의 활용은 아주 유용한 도구임에는 분명하나, 그 어느 때보다 사용자의 주체성을 잃지 않는 것이 중요하다고 본다.

본 연구의 목적은 생성형 인공지능 등장 이전과 이후의 비교를 통해 생성 형 인공지능을 영화제작에 어떻게 활용할 수 있을지에 대해 종합적으로 고찰 하는 것이다. 이를 위해 본 연구는 인공지능 발전의 역사를 연구하였고, 생성형 인공지능 기술을 활용한 영화와 그렇지 않은 영화를 비교 분석했다. 또 본 연구는 인공지능을 활용한 영화제작에 대한 객관적인 자료의 부족을 확인하 고, 영화제작에 인공지능을 직접 활용해 보고 그 결과를 연구에 반영하였다.&#xD; 그 결과로 본 연구는 인공지능의 발전과 발전 방향을 통해 세 가지 중요 한 사실을 확인할 수 있었다. 첫째로 인공지능이 본격적으로 영화제작에 활용되기 위해서는 더 많은 영화에 대한 학습이 필요하다. 이와 같은 이유로 Open AI, Google 등과 같이 많은 정보를 이미 소유하고 있는 거대 IT 기업이 만든 생성형 인공지능을 활용해 영화제작이 가능할 것으로 예상된다. 둘째는 생성형 인공지능을 활용하면 기존의 시나리오 작성 등 몇몇 제한된 작업에서 벗어나 컷 구성, 촬영 계획의 효율화 등 다양한 영화제작 분야에서 활용할 수 있게 되었다는 점이다. 마지막으로 인공지능이 발생시키는 할루시네이션 또는 변칙 데이터 제공을 통해 기존에는 존재하지 않았던 새로운 영화미학을 만들어 낼 수 있는 가능성도 확인할 수 있다.

본 연구는 관광 분야에서도 생성형 인공지능(AI) 기술이 활용되는 등 산업 환경이 급변하고 비즈니스 혁신이 계속되고 있다는 점에 주목했다. 관광업계는 이런 흐름을 견인하면서도 관광산업 경쟁력을 한 단계 높여 혁신적이고 우수한 관광 서비스가 널리 알려져 관광산업의 경쟁력을 갖출 수 있도록 지원과 홍보를 아끼지 않아야 할 시점이다. 이런 차원에서 최근 주목받고 있는 생성형 AI를 활용한 관광산업의 발전전략을 추진해야 할 시점이다. 특히, 관광콘텐츠를 생성하는 데 있어서 창의적이고 독특한 성과물을 도출하는 데 크게 이바지할 것으로 기대하고 있다. 이에 본 연구는 관광산업에서의 생성형 AI를 활용하는 방안을 문헌 고찰했다. 그 결과, 첫째, 생성형 AI를 활용한 신뢰 가능한 관광콘텐츠 제작환경 조성을 제시했다. 둘째, 관광콘텐츠 기획가와 제작자들의 AI 활용 마인드를 확산해야 한다고 제안했다. 셋째, 민간주도 관광시장 성장을 위한 생성형 AI 관광콘텐츠 스타트업 육성과 대기업 협업 방안을 제시했다.

목적 본 연구의 목적은 생성형 인공지능과 교육에 관한 언론보도 토픽을 분석하기 위한 것이다.&#xD; 방법 연구 목적을 달성하기 위해 텍스트 마이닝 기법의 하나인 토픽 모형을 활용하였다. 먼저, 빅카인즈 서비스를 통해 ‘생성형 인공 지능과 교육’에 관한 언론 보도 자료를 수집한 후, 전처리 및 형태소 분석을 수행하였으며, 키워드 분석을 통해 언론보도 자료 내 상위 30개 빈출 단어를 제시하였다. 이후 통계적 수치와 모형의 해석 가능성을 고려해서 토픽 수를 추정하고 토픽별 상위 10개 단어 를 도출함으로써 13개의 토픽으로 구성된 LDA 모형을 제시하고 설명하였다.&#xD; 결과 연구 결과를 통해 제시한 13개의 토픽은 다음과 같다. 연구자들은 인공지능 주도권을 기르는 교육, 경기GPT와 공정한 예술교 육, 디지털금융 전문인력 양성, 디지털 민주주의의 문제와 대처, 인공지능의 신뢰성과 윤리적 활용, 다양한 분야의 창작에 활용되는 인공지능, 경기도와 뉴욕주립대 간 연수 프로그램, 인공지능 융합교육 지역 협력모델, 인공지능 에듀테크 지원 사업과 핵심 인재 양성, 메타버스 랩 지원 사업, 지자체 행정업무 활용을 위한 직원 인공지능 역량 강화, 해외에서 주목하는 부산시교육청의 디지털 교육정책, 인공지능 시대의 문화예술교육 방식 변화을 제시하였다.&#xD; 결론 본 연구에서 제시한 토픽을 바탕으로 생성형 인공지능을 교육에 적용하고 활성화할 수 있는 방안을 제시하였다. 다섯 가지 방안은 생성형 인공지능에 대한 교사 역량 강화, 인공지능 개발과 사용에 대한 가이드라인 수립, 생성형 인공지능을 올바르게 사용할 수 있는 학습자 역량 제고, 생성형 인공지능 수업 사례 개발 및 보급, 자발성에 기초한 인공지능 교사 연구회 지원이다.

오랜 시간 중국을 비롯하여 미국, 한국, 일본 등 대다수 국가는 인간의 사상과 감정이 표현된 인간의 창작만을 저작물이라 하고, 인간만이 또는 예외적인 경우 법인만을 저작자로 인정했다. 그러나 2022년 말 생성형 인공지능이 갑자기 등장하면서 그동안 우리가 지켜왔던 인간만의 창작 영역이 생성형 인공지능에 의해 빠르게 대체되는 상황들이 발생하면서 생성형 인공지능이 산출한 창작물을 어떻게 해석해야 할 것인지에 대한 저작권법적 고민이 많아졌다.&#xD; 중국 베이징인터넷법원은 생성형 인공지능의 창작물 보호를 긍정하는 판결을 내려 전 세계의 관심을 받았다. 본문에서는 관련 판결을 구체적으로 소개하고, 저작권법과 관련된 쟁점을 살펴보았다. 중국에서 진행된 인공지능과 관련한 판결에서 중국 법원은 미국 및 대다수 국가와 마찬가지로 저작권법상 저작자의 지위는 인간만이 가질 수 있고, 저작물은 인간의 사상 또는 감정을 표현한 창작물임을 분명히 하였다. 중국 법원은 생성형 인공지능을 저작자로 인정하겠다거나 생성형 인공지능 창작물 모두를 창작성이 있는 저작물로 인정하겠다는 것이 아니라, 생성형 인공지능 창작물과 생성형 인공지능을 이용한 창작물을 구분하여 보호할 필요가 있다는 태도를 보이는 것으로 이해된다. 기술이 발전하고, 사회가 변하는 상황에서 중국 법원 판결은 인간이 창작의 주체가 되어야 함을 분명히 하면서도 인공지능을 도구로 인정하여 적극적으로 저작권과 관련한 문제를 해결하고자 하는 태도라 할 것이다.&#xD; 생성형 인공지능 기술은 급속하게 발전하고 있고, 생성형 인공지능 생태계가 마련되어 가는 지금 단계에서는 향후 기술이 얼마나 진보할지 누구도 예측할 수 없다. 생성형 인공지능을 이용한 콘텐츠 사업이 발전할 수 있도록 하면서 저작권법과의 간극을 최소화할 수 있는 방향으로의 논의가 필요하다.

본고는 생성형 인공지능(AI) 기술의 등장으로 인해 미술 창작 활동의 성격과미술 교육의 방향성이 어떻게 변화하고 있는지를 살펴보고자 하였다. 이를 위해다음 세 가지 연구문제를 설정하였다: i) 생성형 AI 기술의 특성은 무엇이고, 그것이 미술 창작 활동 및 미술교육에 어떤 영향을 미치고 있는가?, ii) 미술 창작활동을 주도하는 생성형 AI 기술의 구체적인 사례와 각각의 특징은 무엇인가?, iii) 생성형 AI의 등장으로 미술 교육은 어떻게 변화될 것인가? 이 연구문제를중심으로 논의한 핵심적 결론은 다음과 같다. 첫째, AI 이미지 생성기의 사용이창작의 범위를 확장하고, 다양한 아이디어를 시각화하는 데 도움이 될 수 있지만, 이에 대한 의존성은 창의적 사고와 개인적인 감정 표현능력의 발전을 저해할 수있다. 둘째, 생성형 AI 기술은 앞으로 컴퓨터 그래픽 분야의 다양한 영역에 압도적인 효과를 가져다줄 수 있지만, 최종적 이미지의 선택과 품질에 대한 판단은사용자의 미적 식견이나 전문성이 필요할 것이다. 셋째, 생성형 AI 기술은 순수미술과 응용미술의 경계를 넘어설 정도의 활용가능성이 있지만, 동시에 이러한AI 기술의 보편화가 낳게 될 교육적 부작용에 대한 고려가 필요하다. 본고의 논의는 최근 급속히 스며들고 있는 AI 기술이 미술 창작 활동과 미술교육에 미치는 영향에 대한 학계의 활발한 논의를 촉발할 수 있을 것이다

이 연구는 생성형 인공지능의 국어능력을 알아보기 위한 목적으로 OpenAI사에서개발한 ChatGPT를 활용하여, 2024학년도 대학수학능력시험 국어영역 문항의 풀이결과와 그 과정에서의 오류 유형을 분석한 연구이다. 이를 위해 연구자들은 문항 풀이에 적합한 프롬프트를 설계하고, ChatGPT로부터 문항의 정답과 지문의 내용에 입각한 각 선택지의 정오 판단 근거를 수집하였다.&#xD; 본격적인 분석에 앞서 ChatGPT의 문항별 정답에 대한 경향성을 살펴본 결과, 문학보다 독서 영역에서 그리고 추론적 이해와 비판적 이해보다는 어휘·개념과 사실적이해를 묻는 문항에서 더 높은 정답률을 보임을 확인하였다. 아울러 문항 풀이에 대한 ChatGPT의 오류 유형은 크게 두 가지 양상으로 유형화되었는데, 문항에 대한 정오 판단의 근거를 지문 내에서 찾아내지 못하는 양상과 판단의 근거를 지문 내에서 발견했으나 지문의 의미를 잘못 구성하는 양상이 있었다. 또한, 후자의 경우에는 또다시ChatGPT가 지문의 의미를 구성하는 과정에서 축자적 의미만이 개입하여 잘못된 의미를 구성하거나, 지문 내의 정보를 결합하지 않거나 잘못 결합함으로써 의미를 올바르지 않게 구성하는 경우로 나뉘었다.&#xD; 이러한 연구의 결과는 생성형 인공지능의 국어능력을 실증적으로 분석 및 고찰하고, 생성형 인공지능 시대의 문식 주체가 갖춰야 할 역할을 제안할 수 있다는 점에서의의가 있다. 이 연구를 토대로 향후에는 생성형 인공지능의 국어능력에 관한 종합적인 비교 검토가 수행될 필요가 있다. 더욱이 최근 기술의 발달로 국어 현상과 국어교육의 시차가 심화되는 바, 끊임없이 변화하는 문식 환경에서 문식 주체를 지원하기 위해 향후에도 생성형 인공지능과 관련된 담론이 촉발되고 논의될 필요가 있을 것이다.

GPT-3 출시 이래로 생성형 인공지능(이하 ‘AI’)은 전 세계에서 여러 산업 분야에 걸쳐 중요한 기능을 하고 있고 미래의 시장 규모도 빠르게 성장할 것으로 예측된다. 생성형 AI는 금융 분야에서 고객 상담, 고객 투자 관리, 대출 등 위험 관리, 금융회사의 업무 개선에 많은 기여를 하고 있다.&#xD; 생성형 AI에는 생성적 적대 신경망(GAN), 트랜스포머 모델, 다중모드 AI 등이 있다. 위 AI들은 각각의 장․단점을 가지고 있으면서 합성 데이터의 생성, 사기성 거래 등의 구별, 비대면뱅킹, 금융흐름의 예측, 감정 분석, 재무 분석 등에 있어서 탁월한 성능을 발휘한다.&#xD; 그럼에도 금융 분야에서 생성형 AI를 활용함에 있어 몇 가지 법적 문제들이 있을 것으로 예상된다. 여기에는 조작 위험(딥페이크), 금융 안정성의 위험(플래시크래쉬, 금융시스템 리스크), 투자자보호 관련 위험, 데이터 유출 위험, 불공정의 위험(데이터 및 알고리즘 편향, 설명가능한 인공지능, 자동화된 의사결정) 등이 있어 이에 초점을 두고 그 쟁점 및 법적․기술적 해결 방안에 대하여 살펴보았다. 나아가 고객 상담시 투명성 위험, 반경쟁 위험에 관하여도 짚어보았다.

생성형 AI의 성장과 확산 속도가 전에 없이 빠르다. 생성형 AI의쓸모가 그만큼 많고 다양하면서, 단순한 관심 집중이 아닌 실제로 활용할 수 있는 분야가 많기 때문이다. 2022년 12월, 생성형 인공지능이 등장하면서 인공지능은 선택이 아닌 필수가 됐다. 즉, 생성형 AI의발전은 정부 기관이나 사회 일반이 합리적으로 해결할 수 있는 것보다 빠르게 가속화되고 있으며, 비즈니스 가치, 위험, 윤리 문제는 아직조정되지 않은 상태이다.&#xD; 생성형 인공지능 모델은 훈련 데이터에 기반하여 작동하므로, 데이터에 내재한 편향이 모델의 결과물에 반영될 수 있다. 특정 집단에 대한 편향이나 차별을 내포하게 되면, 모델이 부정확하거나 공정하지 않은 결과를 생성할 수 있다. 또한 생성형 인공지능이 잘못된 정보를 생성하거나 예측할 경우, 이는 혼란을 초래하거나 심지어 허위 정보를전파할 수 있다. 이는 신뢰성과 안정성에 대한 우려를 고조시킬 수 있다. 생성형 인공지능 기술은 악의적인 목적으로 사용될 수 있다. 가령, 위조된 콘텐츠를 생성하여 혼란을 일으키거나 피싱 공격에 이용될 수있다. 생성형 인공지능의 부작용과 문제점에 대한 법제적 대응은 새로운 도전에 대비하고 이를 극복하기 위한 효과적인 정책 및 규제 도입이 필요하다. 이러한 법제적 대응은 생성형 인공지능의 발전과 도입에따른 부작용 및 문제점을 줄이고, 기술의 긍정적인 면을 강화하기 위한 중요한 역할을 할 수 있다. 법률과 규제는 기술의 안전성, 공정성, 윤리성을 보장하는 데 중요한 도구로 활용되어야 한다.

This exploratory study presents “AI for Universal Design for Learning (UDL)” as a core principle in defining the role of artificial intelligence in education. It argues that generative AI should be regarded as a stepping stone and an opportunity to enact a completely different vision of education rather than merely a means to achieve existing standardized educational goals. To this end, the study (1) critiques the AI-related discussions centered on productivity, efficiency, and economic utility, which reinforce the normativity regime shaped by sociotechnical acceleration; (2) examines how AI can support and enhance the guidelines of UDL in literacy education; and (3) delineates the role and limitations of “AI for UDL” and discusses the accompanying principles of “mutual embodiment for learning (MEL)” and “critical meta- literacy” as necessary for effecting transformative change. Through this line of work, the study aims to establish a conceptual framework for pursuing changes in educational practices in light of the rise of generative AI and seek to broaden the horizons of critical, creative, and relational literacy education.

자연스럽고 독창적인 커뮤니케이션 기술을 현실로 구현한 생성형 인공지능 챗GPT는 2022년 11월 등장 이후 전 세계의 시선과 관심을 사로잡으며 전례 없는 기술 성장을 입증한 주인공이 되었다. 글로벌 혁신을 주도하는 전문가들은 생성형 인공지능의 추론 능력과 인격체로의 전환 가능성, 인류에 대한 실존적 위협 등과 같은 주요 이슈를 구체적으로 제기하면서, 이제 인공지능은 더 이상 커뮤니케이션의 단순한 기능적 도구가 아닌 주체의 역할로 변모하게 될 것이라고 주장한다. 이러한 흐름을 고려하여 이 연구는 앞으로 가속화될 인공지능의 진화에 발맞춰 과학 연구와 과학 커뮤니케이션의 양상이 어떻게 변화하게 될지 선행연구를 중심으로 긍정적 측면과 부정적 측면을 분석했다. 이와 함께 생성형 인공지능 시대에 부합한 과학 연구 및 과학 커뮤니케이션 환경을 구축하기 위해 무엇을 준비해야 할지 시사점과 함의에 대해 논의했다. 연구 결과, 생성형 인공지능은 다양한 형태의 자료를 제공하는 원천으로서, 과학 연구와 소통에 활용할 수 있는 산출물을 빠르고 간편하게 생성해 학제 간 탐구와 협력의 효율성을 증진하는 긍정적 역할을 했다. 더불어 생성형 인공지능은 과학자들을 대체할 수 있는 주체로서, 과학기술 관련 전문 용어를 이해하기 쉽게 설명하거나 관련 연구에 대한 수준 높은 해석을 제공함으로써 향후 공중의 과학 커뮤니케이션 기회를 폭넓게 확장해 줄 것으로 기대되었다. 반면 과학 연구 데이터의 정확성과 신뢰성 훼손, 허위정보 확산, 정보의 불투명성, 디지털 격차 등과 같이 극복해야 할 부정적 측면의 도전적인 과제도 상당수 존재한다는 사실을 파악했다. 이 연구에서는 과학 연구와 커뮤니케이션 연구자들의 관심과 활용이 증가하고 있음을 확인했고, 기술의 올바른 사회적 안착을 위해서는 연구자들 간 사회과학적 관심과 협력, 이슈 공론화 과정이 주요 영향을 미치는 요소가 된다는 점에 대해 논의했다. 특히 생성형 인공지능 기술의 급속한 진화 속도를 고려할 때 과학자, 과학 커뮤니케이션 관계자, 학제 간 연구자들이 과학기술 분야의 블랙박스 측면 공개 등 해결 방안 탐색, 연구 데이터 개방 노력과 모니터링 기능 강화 등 민감한 과학계 의제에 대해 적극적으로 논의하고 적절한 해결책을 모색해야 할 중요한 시점임을 강조했다.

본 연구는 설교에 있어서 생성형 인공지능의 활용 가능성과 한계를 논의하려는 작업이다. 먼저 상용화된 생성형 인공지능의 가능성과 한계에 관해 살펴본다. 텍스트 생성형 인공지능의 가장 두드러진 특징은 복잡한 기계어를 통하지 않고도 자연어 처리를 통해 거의 불편함이 없이 인간과 의사소통할 수 있는 텍스트를 생성할 수 있다는 것이며, 영상 생성형 인공지능은 인간의 목소리와 이미지를 활용하여 실제 인간이 말하는 것같은 인공지능 영상을 제작해준다. 이러한 기술적 진보는 가상 인간 설교자 혹은 디지털 트윈 설교자의 활동을 가능하게 해 줄 것이다. 그러나 이런 가능성에도 불구하고 생성형 인공지능은 여전히 부정확한 답변을 내어놓거나 잘못된 것을 사실처럼 말하는 할루시네이션과 같은 기능적 한계가 있으며, 이로 인해 편향과 개인정보침해 등 다양한 법적 윤리적 문제를 낳을 수 있으며, 형식 언어적 기능의 탁월함에도 불구하고 인간과 같이 사유할 수 없는 철학적 한계가 있다.&#xD; 생성형 인공지능이 가진 이런 가능성과 한계는 인공지능을 활용한 기독교 설교에 있어서 가능성과 한계를 배태한다. 생성형 인공지능은 설교를 위한 준비에 있어서 다양한 분야에서 도움을 줄 수 있으며 설교문 작성, 그리고 이를 활용한 설교 영상 생성까지 가능하게 할 수 있다. 생성형 인공지능의 한계 역시 분명하여 그것이 만들어 내는 설교문은 본문 해석의 오류나 엉성한 구성, 신학적 편향의 가능성이나 구체적이지 않은 적용 등 여러 문제를 가지고 있다. 보다 근본적으로 인공지능이 만들어낸 설교는 하나님과의 영적인 소통의 결과물이 아니라 인간이 생산한 데이터의 조합물이기 때문에 영적 계시의 매체로서 한계가 있다. 따라서 저자는 설교자들이 이러한 장단점을 분명히 인식하고 생성형 인공지능을 선용하는 미디어 리터러시를 키워야 함을 주장한다.

생성형 인공지능 챗봇을 활용하여 질의응답을 효과적으로 실시하기 위해서는 이에 대한 학습자의 인식을 먼저 살펴볼 필요가 있다. 이에 본 연구에서는 대학생 110명을 대상으로 교수자와 ChatGPT 간의 질의응답에 대한 인식 차이를 분석하였다. 연구 결과, 첫째, 질의응답에 대한 유용성과 신뢰도는 교수자가 더 높게 나타났으며, 사용편의성은 ChatGPT가 더 높았다. 평소에 ChatGPT를 사용하지 않는 집단에서는 사용편의성을 제외한 나머지 유용성, 신뢰도, 만족도는 모두 교수자가 높게 나타났으며, 반면에 사용하는 집단에서는 ChatGPT의 사용편의성이 높게 나타났다. 둘째, 평소에 자주 ChatGPT에게 질문하는 집단과 교수자에게 질문하는 집단 모두 신뢰도는 교수자가 더 높게 나타났으며, 언어정보는 모두 ChatGPT보다 교수자에게 질문하겠다는 답변이 더 많았다. 이러한 결과는 교수자에게 질문을 하지 않는 집단에서도 동일하게 나타났다. 셋째, 평소 교수자에게 질문을 하지 않는 집단에서만 교수자의 유용성이 더 높았다. 본 연구는 효과적인 질의응답 교수학습도구로써 ChatGPT를 어떻게 사용할 것인가에 대한 기초 자료를 제공하였다는 점에서 의의가 있다.

본 논문은 공공영역에서의 인공지능 기술 적용 사례분석을 통해 지방정부가 사전에 고려해야 할 실천방안을 제안한다. 공공영역에 인공지능 기술을 적용한 사례분석을 위해 국내에는 경기도와 서울시, 그리고 국외에는 미국의 뉴욕시를 대상으로 분석하였다. 본 논문에서 인공지능 기술 적용에 따른 실천방안 분석을 위해 AI Localism 분석 도구를 사용한다. AI Localism 분석도구는 인공지능 기술을 공공영역에 적용 및 확산함에 있어 사전에 지방정부가 인공지능 기술의 적용 원칙 및 권리, 공공조달, 참여, 법률과 정책, 책임과 감독, 투명성, 그리고 문해력의 7개 영역에 대해 정책적으로 분석하는 도구이다. 본 논문에서는 각각의 영역에서 지방정부가 시행하고 있는 인공지능 기술 적용 사례를 분석하고, 사례분석을 바탕으로 지방정부가 생성형 인공지능 시대를 주도하기 위해 보완하거나 마련해야 할 사항들을 법·제도와 정책, 공공조달, 상호협력, 시민참여 분야로 나누어서 실천방안을 제안한다. 제안한 공공영역에 실천방안들을 통해 생성형 인공지능 시대에서 지방정부가 대국민 공공영역에 적용함으로써 신뢰하고 선도할 수 있는 지방공공 행정서비스 제공이 가능할 것이다.

본 연구는 생성형 AI 중 하나인 ChatGPT를 활용하여 중․고등학교 음악과 교육과정에 수록된 창작영역 학습활동이 가능함을 증명하는 것을 목적으로 한다. 구체적으로 본 연구에서는 대중음악의 코러스 4마디를 작곡하는 과정을 예시 프롬프트와 함께 제시하며, 기술의 발전을 통해 그동안 개발이 적었던 창작영역 교수학습 프로그램의 가능성을 확인하였다. 학습자는 프롬프트 및대중음악 작곡 관련 배경지식을 학습한 뒤, ChatGPT와 대화를 통해 가사와, 코드, 멜로디를 생성하고, 생성된 결과물을 학습자가 최종 수정함으로써 효과 적인 창작 활동이 가능하다. 이후 동료학습자 및 교사와 수행과정을 성찰하고 프롬프트를 상호피드백하면서 음악적 개념의 이해와 적용 능력을 심화시키고, 관계적 교육특성을 향상시킬 수 있다.

이 연구는 생성형 인공지능과 메타버스 기술이 가져다주는 콘텐츠 제작 환경의 변화를 탐색하고자 한 것이다. 생성형 인공지능은 자동으로 다양한 콘텐츠를 생성하여 크리에이터들이 아이디어와 스토리에 집중할 수 있도록 도와준다. 메타버스는 가상현실과 현실을 융합한 새로운 온라인 환경을 제공하여 예술 작품과 공연을 체험하고 시청자와 상호작용할 수 있는 기회를 제공한다. 이러한 변화는 창의성을 촉진하고 다양하고 혁신적인 콘텐츠를 만들어내며 미디어와 엔터테인먼트 산업을 혁명적으로 변화시킬 것으로 전망된다.&#xD; 최근에는 이미지 생성 뿐만 아니라 비디오 생성에도 초거대 AI 기술이 적용되어 미디어의 창작과 저작 환경을 빠르게 변화시키고 있다. 또한, 콘텐츠 크리에이터와 유통 환경에 혁명적인 변화를 견인하고 있다. 크리에이터의 역할을 새롭게 정의하며, 플랫폼의 구조를 개방적으로 바꾸며, 창작의 효율성을 증대시키고 기획력과 아이디어의 중요성을 강조하고 있는 것이다. 이같은 변화는 미래 콘텐츠 산업에 더욱 창의적이고 다양한 콘텐츠를 제공할 것으로 기대된다. 이에 인공지능과 메타버스를 활용한 크리에이터 영상제작의 변화를 탐색하였다.