AI와 다양성(인공지능총서)

AI, 다양성의 확장인가, 축소인가
인공지능이 생활 전반에 깊숙이 침투하면서 다양성의 가치에도 큰 영향을 미치고 있다. AI 기술 발전이 가져온 기회와 위협을 균형 있게 조명하며, 특히 알고리즘 편향과 데이터의 공정성 문제를 중심으로 사회적 다양성에 어떤 영향을 미치는지 살펴본다. 필터 버블, 생성형 AI의 저작권 및 문화 편향, 다국어 사용자 소외 문제 등 최근 주목받는 사례들을 바탕으로 기술의 공정성과 포용성을 어떻게 확보할 수 있을지 논의한다.
교육, 미디어, 정책 등 다양한 영역에서 AI의 책임 있는 활용 방안을 모색하며, 데이터 구성부터 알고리즘 설계, 윤리적 기준 마련까지 실질적인 실천 방향을 제시한다. 기술 혁신만으로는 충분하지 않다. AI가 누구를 위해, 어떤 사회를 만들 것인지에 대한 숙고가 필요하다. AI와 함께 더 공정하고 다채로운 미래를 고민하는 이들에게 필요한 지식을 담았다.

AI가 다양성에 미칠 영향

01 AI 발전과 사회 변화
02 식별형 AI의 작동 원리
03 생성형 AI의 작동 원리
04 두 가지 목적의 AI가 다양성에 미칠 영향
05 식별형 AI의 부정적 영향
06 생성형 AI의 부정적 영향
07 AI와 인사 관리
08 문화적 편향과 책임 있는 활용
09 교육 현장에서의 AI와 다양성
10 AI와 다양성의 미래 주제

이중학 가천대학교 경영학부 인사조직 · HR 데이터분석 전공 교수로 근무 중이다. 동국대학교에서 조직?인사 전공과 University of Reading, the Henley Business School에서 국제경영 및 전략 전공으로 박사학위를 취득했다. HMG(현대자동차 그룹)경영연구원 미래경영연구센터 책임매니저 및 롯데인재개발원 DT인재육성팀장으로 근무했다. 인공지능, 다양성 관리, People Analytics 관련 연구를 수행하고 있으며, ≪인사조직연구≫, ≪조직과 인사관리연구≫, ≪Personnel Review≫, ≪Asian Business & Management≫ 등의 학술지에 35편 이상의 논문을 게재했다. 『베터 댄 베스트』, 『데이터와 사례로 보는 미래의 직장』, 『데이터로 보는 인사이야기』 등 8편의 책을 저술하고 번역했다.