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소개

목차

AI 정보형에서 AI 공감형으로의 진화

01 공감 대화의 이해
02 공감 대화의 관계 설정
03 공감 대화의 기술
04 인간과 AI의 공감
05 AI 공감 대화 데이터 구축
06 AI 공감 대화 데이터 구축의 실제
07 감정 분류와 공감 분류 유형
08 AI 공감 대화 데이터 판별
09 AI 공감 대화 데이터 실제
10 AI 공감 대화 데이터의 가치

저자 소개 2

현재 중앙대학교 인문콘텐츠연구소의 HK연구교수다. 고려대학교 국어국문학과에서 ‘한국어 발화 동사의 의미 분류 체계 연구’로 박사학위를 받았다. 고려대학교 민족문화연구원 사전학센터에서 근무했고, 고려대, 중앙대 등에서 강의해 왔다. 나라지식정보 AI 학습데이터 사업에 자문위원으로 참여했다. 주요 대중서로는 『AI 시대의 공부법』(2022), 『더 나은 AI, 더 나은 삶』(2023) 등이 있다. 「인공지능 번역기의 오류 분석 연구」(2022), 「말뭉치 기반 비윤리 문장의 의미 연구」(2023) 등 다수의 논문을 게재했다. 한국어 데이터를 기반으로 인문학적 관점에서 인공지능이 인간
현재 중앙대학교 인문콘텐츠연구소의 HK연구교수다. 고려대학교 국어국문학과에서 ‘한국어 발화 동사의 의미 분류 체계 연구’로 박사학위를 받았다. 고려대학교 민족문화연구원 사전학센터에서 근무했고, 고려대, 중앙대 등에서 강의해 왔다. 나라지식정보 AI 학습데이터 사업에 자문위원으로 참여했다. 주요 대중서로는 『AI 시대의 공부법』(2022), 『더 나은 AI, 더 나은 삶』(2023) 등이 있다. 「인공지능 번역기의 오류 분석 연구」(2022), 「말뭉치 기반 비윤리 문장의 의미 연구」(2023) 등 다수의 논문을 게재했다. 한국어 데이터를 기반으로 인문학적 관점에서 인공지능이 인간과 사회에 미치는 영향에 대해 연구하고 있다.

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단국대학교 국어국문학과를 졸업한 이후 ㈜동방미디어에서 ‘한국민족문화대백과사전’ 디지털화 사업을 시작으로 콘텐츠 기획과 디지털화 부문의 업무를 해 왔다. 이후 공공기관의 디지털화 사업을 제안하고 구축해 왔으며 2020년부터 AI 학습 데이터 사업을 진행해 왔다. 현재 ㈜나라지식정보에서 이사로 일하고 있다.

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품목정보

발행일
2024년 01월 30일
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파일/용량
EPUB(DRM) | 17.13MB ?
글자 수/ 페이지 수
약 6만자, 약 1.7만 단어, A4 약 38쪽 ?
ISBN13
9791128898273

출판사 리뷰

AI가 인간처럼 공감 능력을 지닐 수 있는가?
공감 대화의 이론적 배경과 AI 데이터로 구축된 AI 공감 데이터의 실제적 측면


네이버의 AI 돌봄 서비스 ‘클로바 케어콜’은 1인 노인 가구에 전화를 걸어 식사, 수면, 건강 등의 주제로 안부를 확인하며 정서적인 돌봄까지 수행한다. ‘공감 능력’을 갖추는 AI 개발은 점차 고도화될 전망이다. 사람처럼 감정을 이해하고 공감하는 초거대 AI 개발에 KT AI, SK텔레콤, LG AI, 네이버 클로바, 카카오브레인 등이 각축을 벌이고 있다. 범용 인공지능(AGI: Artificial General Intelligence)이 인간이 할 수 있는 어떠한 지적인 업무도 성공적으로 해낼 수 있는 기계의 지능이 되는, 즉 AI가 인간을 초월하는 특이점(Singularity)이 오는 시점이 2045년 전후가 될 것이라고 최고 경영자 일론 머스크는 전망했다. 미래학자 레이 커즈와일도 저서 『특이점이 온다』에서 오는 2029년이면 기술이 인간을 추월하기 시작할 것으로 전망했다. 이 시기가 도래하면 인간이 기술을 발전시키는 것이 아닌, 기술이 기술을 발전시키게 된다.

우리는 여기서 인간의 상호작용 핵심이자 고유성인 ‘공감 능력’에 주목해야 한다. AI가 인간과 공감 대화가 원활하게 이루어지려면 AI의 추론 능력이 핵심이다. 이 책은 공감 대화 이론을 토대로 한국어로는 처음으로 AI 공감적 소통을 위한 데이터 구축의 실제를 제시하고자 한다. AI를 기반으로 하여 공감의 본질을 탐구하고 공감 대화의 기술을 살펴봄으로써 AI 공감의 미래를 예측할 수 있으리라 기대한다. 먼저 이론적 토대로서 1~3장까지 공감 대화에 관해서 다룬다. 공감 대화의 본질과 개념, 공감 대화가 이루어지는 관계 설정, 공감하는 대화를 유지하기 위한 대화의 기술을 설명한다. 인간관계에서 공감 대화의 중요성, 공감하는 대화의 효용성 및 기대 효과를 살펴본다. 다음으로는 인간과 AI가 공감하는 대화로 소통하기 위한 예비적 단계로서, 4장에서는 인간과 AI의 공감에서는 어떠한 것들이 고려되어야 하는지를 설명한다. 5∼8장에서는 AI가 인간 대화에 공감하기 위해 필요한 AI 학습 데이터 구축 과정을 소개한다. AI 공감 대화 데이터 사례를 통해 AI 공감 대화의 유형과 판별 기준 등을 제시한다. 마지막으로 9장에서는 AI 공감 대화 데이터 구축을 통해 발견된 의의와 한계를 언급하고, 고품질의 AI 공감 대화 마련을 제언한다. AI 공감 대화 데이터가 미래 사회에 지니는 가치를 살펴보고, AI 공감 데이터가 이롭게 널리 활용되기를 기대하며 마무리한다.

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