피츠버그 학생들은 해커톤 기간 동안 AI 대체로부터 근로자를 보호하기 위해 연방 법안을 제출했습니다.

대학생들에게 AI를 사용하여 보다 윤리적인 세상을 만들기 위해 무엇을 하겠느냐는 질문을 받으면 어떻게 될까요?

이는 기술 문제 해결을 목표로 Duquesne University 캠퍼스에서 개최된 올해 연례 행사인 ‘Hacking4Humanity’에서 학생들에게 던진 질문입니다.

해커톤은 2019년 Pitt Cyber에서 시작되었지만 Duquesne에 있는 Carl G. Grefenstette Center의 전무이사인 John Slattery는 결국 해커톤이 “사라졌다”고 말했습니다. 업타운에 본사를 둔 대학은 2022년에 이 행사를 다시 시작하여 지역 전역의 학교 대학생들에게 공개되는 하나의 대규모 피츠버그 학생 해커톤으로 행사를 재구성했습니다.

“전통적으로 해커톤은 일종의 기업이며 모든 것은 거대 기술 기업 중 하나가 인수할 스타트업을 만드는 것에 관한 것입니다. Google이 이를 보고 백만 달러에 인수하기를 바랍니다.”라고 Slattery는 말했습니다. “우리는 뭔가 다른 일을 하고 싶습니다.”

올해 주제는 이었고 해커톤에는 두 개의 경쟁 “트랙”이 있었습니다. 하나는 정책 입안을 위한 것이고 다른 하나는 앱과 같은 기술 개발을 위한 것입니다.

“Team W9″의 일원이었던 Duquesne 학생인 Nathan Reynolds는 AI 접근을 공평하게 만들고 학생과 교육자를 위한 교육 프로그램을 요구하기 위해 K-12 학교 전체에서 AI 사용 관행을 표준화하는 주 전체 정책을 제안했습니다. 그는 체스터 카운티 교육청의 데이터베이스 관리자로서 확인되지 않고 제대로 이해되지 않은 AI 사용의 영향에 대한 어머니의 이야기에서 영감을 받았습니다.

레이놀즈는 “아이들이 속임수를 쓰기 위해 인공지능을 사용하는 것, 스스로 비판적으로 생각하는 것이 아니라 대신 비판적으로 생각하기 위해 인공지능을 사용하는 것의 부작용을 이미 다루고 있다”고 말했다. “AI가 무엇인지 이해할 수 있는 기반을 제공하고 싶습니다.”

레이놀즈는 또한 학생들에게 교실에서 기술에 대한 공평한 접근을 제공할 예산이 없는 소규모 학교의 문제를 해결하고 싶다고 말했습니다. 그의 팀이 제안한 정책은 이를 변경하기를 희망합니다.

해커톤은 피츠버그 대학교, 카네기 멜론 대학교, 앨러게니 카운티 커뮤니티 칼리지와 협력하여 매년 Duquesne 대학교에서 개최되는데, Slatter는 이 해커톤이 창립 이래 해커톤에서 가장 많은 대학이 협력했다고 말했습니다.

Slatter는 해커톤의 주요 목적은 학생들이 어떤 아이디어를 생각해 낼 수 있는지 확인하는 것이라고 말했지만, 또 다른 인센티브가 있다고 말했습니다. 상금 $1,000와 Josh Shapiro 주지사 관저에서 열리는 미니 해커톤에 참가할 수 있는 기회입니다.

승리한 정책 결정팀인 “Team TBD”는 Duquesne 학생들인 John Rice, Noah Spicer 및 Jack Stonesifer가 이끌었습니다. 그들은 AI부터 무역 전쟁, 공장 폐쇄, 기후 변화 또는 기타 재해에 이르기까지 모든 요인으로 인해 발생하는 “전위 사건”으로부터 근로자를 보호하는 연방 법안인 “보편적 임금 대체 및 정의로운 전환법”이라는 노동 중심 기술 정책을 발표했습니다.

Stonesifer는 프레젠테이션에서 “40년 넘게 우리는 경제 변화로 인한 혼란을 겪었습니다. 산업 구조 조정과 글로벌 무역 위기를 겪었고 이제는 AI와 자동화를 갖게 되었습니다.”라고 말했습니다. “현재 AI는 범용 기술이며 지금으로서는 전례 없는 위험을 야기합니다. 계획에 없더라도 세금 기반 전체가 침식될 것입니다.”

이 정책은 정의된 구조적 충격이나 통제할 수 없는 정책으로 인해 해고된 근로자에게 임금 보험과 재취업 경로를 제공하는 것을 목표로 임시 임금 지원 프로그램을 제안합니다.

기술 트랙에서는 RMU의 박사 과정 학생인 Kris Rockwell이 우승했습니다. 그는 대량으로 생산되는 낮은 품질의 AI 생성 콘텐츠인 “과학 오류”를 방지하기 위해 자격 증명, 데이터 검증 및 확인이 필요한 도구를 제시했습니다.

Rockwell은 연설에서 “우리는 AI가 과학 및 의료 목적으로 더 많이 사용되고 있다는 것을 알고 있습니다.”라고 말했습니다. “당신은 어떤지 잘 모르겠지만 Reddit과 X.com 데이터에 대해 훈련된 기계에서 진단을 받는 것이 정말 편하지 않습니다.”

Rockwell의 모델은 대규모 언어 모델에서 인용된 연구가 항상 다시 참조할 수 있는 원저자 크레딧을 갖도록 허용하고 잘못된 정보가 있는 AI 생성 연구 논문이 출판되는 것을 방지합니다.

참가자들에게 제기되는 질문은 매년 바뀌지만, 이는 항상 학생들이 기술의 도움을 받아 어려운 문제에 대한 실제 솔루션을 구축하려고 노력하는 동기와 관련이 있습니다.

내년 주제는 아직 확정되지 않았지만 Slatter는 각 대학의 주최측이 매년 해커톤을 신선하게 유지하기 위해 기술과 관련된 몇 가지 주요 문제에 집중하고 있다고 말했습니다. 그는 내년 봄에 열릴 Hacking4Humanity 2027의 계획이 12월에 완료될 것으로 예상하고 있습니다.