
English: 
Striking
Sound speed
CC AI Take 1
Action
INTRO
Hey, I’m Jabril and welcome to Crash Course AI!
It seems like every time I look at the news,
there’s a new article about how AI and automation
is going to take everybody’s jobs!
I’m starting to wonder if teaching John
Green Bot those things was even a good idea…
but there is a way for AI and humans to work
together, besides competing for the same jobs,
resources, and game championships.
Human-AI teams can use our strengths to help
each other, and collaborate to fill in each
other’s weaknesses.
Together, we can make better diagnoses, brainstorm
new inventions, or imagine a future where
humans and robots are working side-by-side.
AIs and humans have skills that can complement
each other, AI can be good at searching through

Korean: 
공격!
음속
CC AI가 1점
동작~!
 
안녕하세요, Jabril입니다.
 Crash Course AI에 오신 것을 환영합니다!
뉴스를 볼 때마다 AI와 자동화가 어떻게 모든 사람들의
직업을 빼앗아 갈지에 대한 기사가 ​​있습니다.
뉴스를 볼 때마다 AI와 자동화가 어떻게 모든 사람들의
직업을 빼앗아 갈지에 대한 기사가 ​​있습니다.
저는 만약 존 그린봇에게 그러한 것들을 가르치는 것이
좋은 생각인지 궁금해하기 시작했습니다.
그러나 AI와 인간이 직업, 자원, 게임 챔피언십을 놓고 
경쟁하는 것 외에도 함께 일할 수 있는 방법이 있습니다.
그러나 AI와 인간이 직업, 자원, 게임 챔피언십을 놓고 
경쟁하는 것 외에도 함께 일할 수 있는 방법이 있습니다.
인간과 AI 팀은 강점을 활용하여 서로를 돕고,
서로 다른 약점을 채우기 위해 협력할 수 있습니다.
인간과 AI 팀은 강점을 활용하여 서로를 돕고,
서로 다른 약점을 채우기 위해 협력할 수 있습니다.
함께 우리는 더 나은 진단과, 새로운 발명품에 대한 
브레인 스토밍,
또는 인간과 로봇이 나란히 일하고 있는 미래를 상상할 수
있습니다.
AI와 인간에게는 서로 보완 할 수 있는 기술이 있습니다.
AI는 많은 가능성을 검색할 수 있고,

Korean: 
어느 것을 고를지 지능적인 선택을 할 수 있습니다.
또한 AI 시스템은 일관성이 있어 저처럼 이따금씩
피곤하거나 배가 고프다고 실수를 하지 않습니다.
또한 AI 시스템은 일관성이 있어 저처럼 이따금씩
피곤하거나 배가 고프다고 실수를 하지 않습니다.
반면 인간은 통찰력, 창의성, 언어와 행동에 대한 
뉘앙스의 이해에 능숙 할 수 있습니다.
반면 인간은 통찰력, 창의성, 언어와 행동에 대한 
뉘앙스의 이해에 능숙 할 수 있습니다.
우리는 세상에 사는 것으로부터 배웠고
서로 상호 작용하므로
AI시스템이 사회적 신호를 해석하는 것보다
더 잘합니다.
AI가 우리를 지원할 수있는 많은 방법이 있지만, 
큰 것 하나는
올바른 정보로 우리의 의사 결정 행동을
증폭시키는 것입니다.
이러한 종류의 Human-AI 협력의 예를 살펴보러
생각 거품으로 가 봅시다.
인간과 컴퓨터는 서로 대항하여 컴퓨터 
게임을 할 수 있습니다.
그러나 그들이 힘을 합하면 기본적으로
슈퍼 히어로 다이나믹 듀오가됩니다.
체스에서 이 특정 종류의 Human-AI 팀 게임은 고급 체스,
사이보그 체스 또는 켄타우로스 체스라고 합니다.
체스에서 이 특정 종류의 Human-AI 팀 게임은 고급 체스,
사이보그 체스 또는 켄타우로스 체스라고 합니다.
켄타우루스 체스에서 컴퓨터는 자신이 매우 잘 하는 것
- 앞으로의 몇 가지 움직임을 보고,
가장 유망한 다음 움직임을 추정합니다.
그리고 인간은 그들이 매우 잘 하는 일을 합니다 :

English: 
lots of possibilities and making some intelligent
guesses at which one to pick.
Plus, AI systems are consistent, and won’t
make mistakes because they’re tired or hungry,
like I sometimes do.
On the other hand, humans can be good at insight,
creativity, and understanding the nuances
of language and behavior.
We’ve learned from living in the world and
interacting with each other, so we’re better
than AI systems at interpreting social signals.
There are many ways that AI could support
us, but a big one is that AI could amplify
our decision-making activities with the right
information.
For an example of this kind of Human-AI collaboration,
let’s go to the ThoughtBubble.
Humans and computers can play games against
each other,
but when they join forces, they basically become a superhero dynamic duo.
In chess, this particular kind of Human-AI
team game is called advanced chess, cyborg
chess, or centaur chess!
In centaur chess, the computer does what it’s
great at: it looks several moves ahead and
estimates the most promising next moves.

Korean: 
경험, 직관, 심지어 상대방에 대해 알고 있는 어떤 것들에
기초하여 불확실한 가능성 중에서 선택합니다.
일반적으로, 컴퓨터 프로그램은 드라이버의 초기 게임의 자리에 있습니다.
움직임에 대한 선택 폭이 너무 적어서
상대적으로 별 생각이 없습니다.
그러나 인간은 게임 중간에 상황이 더 복잡해지면
전략을 이끌어가기 위해 개입합니다.
첫 켄타우 체스 토너먼트는 2007년에 열렸고,
앤슨 윌리엄스가 우승을 차지했습니다.
첫 켄타우 체스 토너먼트는 2007년에 열렸고,
앤슨 윌리엄스가 우승을 차지했습니다.
앤슨의 팀인 Intagrand는 그와 프로그램으로
구성되어 있는데, 프로그램은 컴퓨터 과학자와
수학 전문가인 인헝 첸 과 넬슨
에르난데스가 만들었습니다.
이 팀의 멋진 점은 인간과 AI 사이에서 
현재 세계 최고의 체스 선수로 간주됩니다.
이 팀의 멋진 점은 인간과 AI 사이에서 
현재 세계 최고의 체스 선수로 간주됩니다.
Intagrand는 팀은  체스 그랜드 마스터를
2-0으로 이겼습니다.
비록 그 팀의 누구도 
체스 그랜드 마스터의 회원은 아니었지만요.
2014년에는 여러 대의  AI가 여러 대의
켄타우 체스 팀에 대항하였습니다.
순수한 AI는 42개의 게임에서 승리 한 반면, 켄타우 팀은
53번의 게임을 이겼습니다.

English: 
And the human does what they’re great at:
they choose among uncertain possibilities
based on experience, intuition, and even what
they know about the opponent.
Usually, the computer program is in the driver’s
seat for the early game, which is relatively
mindless because there aren’t too many move
choices.
But humans step in to guide the strategy in
the middle game when things get more complicated.
The first centaur chess tournament was held
in 2007, with the winning team led by Anson
Williams.
Anson’s team, Intagrand, consists of him
and the programs written by the Computer Science
and Math experts Yingheng Chen and Nelson
Hernandez.
And the cool thing about this team is that
it’s currently considered to be the best
chess player in the world, among humans and AI!
Intagrand was able to win 2-0 against chess grandmasters, even though none of the team
members are grandmasters.
And in 2014, multiple AIs played against multiple
centaur chess teams in competitions.
Pure AI won 42 games, while centaur teams
won 53 games!

Korean: 
인간-AI 협업이 체스에서는 효과가 있는 것 같습니다.
그러므로 그것은 우리 삶의 다른 부분에서도
유망할 것임을 의미합니다.
고마워 생각 거품.
게임은 AI의 가능성을 보여줄 제한된 환경을 제공합니다.
이 경우, 인간-AI의 협업입니다.
체스 승리는 그렇게 중요하지 않은 것처럼 
보일 수 있습니다.
그러나 유사한 인간-AI 협력은 다른 문제에
적용될 수 있습니다.
AI는 암기, 반응 및 규칙 준수가 필요한 부분을 담당합니다.
인간은 뉘앙스, 사회적 이해, 직관이 필요한 
부분에 집중합니다.
하나는, AI가 인간이 복잡한 정보의 거대한 양을 다룰 때
의사 결정을 도울 수 있다는 것입니다.
하나는, AI가 인간이 복잡한 정보의 거대한 양을 다룰 때
의사 결정을 도울 수 있다는 것입니다.
의사가 진단을 시도 할 때  의료 경험과 직감을 사용하여
환자의 증상과 발표 된 모든 임상 데이터를 이해하려고
합니다.
AI는 모든 데이터를 헤치며 찾는 것을 돕고
가장 가능성있는 진단을 강조하여
의사는 자신의 경험과 직관에 가장 도움이 될 곳을
선택하는 데 집중할 수 있습니다.
의사는 자신의 경험과 직관에 가장 도움이 될 곳을
선택하는 데 집중할 수 있습니다.
둘째, AI는 인간이 새 엔지니어링 구조처럼 새로운  발명
이나 디자인을 고안하려 할 때 도움이 될 수 있습니다.
둘째, AI는 인간이 새 엔지니어링 구조처럼 새로운  발명
이나 디자인을 고안하려 할 때 도움이 될 수 있습니다.

English: 
It seems like Human-AI collaboration is working
out for chess, so that means it could be promising
in other parts of our lives too.
Thanks Thought Bubble.
Games provide a great constrained environment
to demonstrate the possibilities of AI and,
in this case, human-AI collaboration.
Chess victories might not seem that significant,
but similar Human-AI collaboration can be
applied to other problems.
AI takes on the parts that require memorization,
rote response, and following rules.
Humans focus on aspects that require nuance,
social understanding, and intuition.
For one, AI could help humans make decisions
when we’re dealing with large amounts of
complicated information.
When a doctor is trying to make a diagnosis,
they try to use their medical experience and
intuition to make sense of their patient’s
symptoms and all the published clinical data.
AI could help wade through all that data and
highlight the most probable diagnoses, so
the doctor can focus their experience and
intuition on choosing from those which is
where they’ll be most helpful.
Second, AI could help when humans are trying
to come up with new inventions or designs,
like a new engineered structure.

English: 
An AI could apply predetermined physical constraints,
like, for example, how much something should
weigh or how much force it should be able
to withstand.
This lets the human experts think about the
most practical designs, and could spark new
creative ideas.
Third, AI could also support and scale-up
interaction between people.
It could save people from doing rote mental
tasks, so that they have more time and energy
to help.
For example, in customer support, virtual
assistants can help answer easy questions
about checking on an order or starting a return…
or at least that’s the goal.
If you’ve ever tried these systems, you
know that they can sometimes fail in spectacular
ways, leaving you mashing the 0 button on
your phone to try and get a representative
on the line.
And fourth, robots that are AI-enabled but
guided by humans could give people more strength,
endurance, or precision to do certain kinds
of work.
Some examples of this may be an exosuit worn
by a construction worker, or a remotely-guided
search and rescue robot.
These devices still need some AI to apply
the right amount of force or navigate effectively,

Korean: 
AI는 미리 정해진 물리적 제약을 적용 할 수 있습니다.
예를 들어 무게가 얼마나 나가거나 
견딜 수 있어야 하는 힘과 같은 것들입니다.
이것은 인간 전문가들에게 가장 실용적인 디자인, 
새롭고 창의적인 아이디어에 영감을 줄 수 있습니다.
이것은 인간 전문가들에게 가장 실용적인 디자인, 
새롭고 창의적인 아이디어에 영감을 줄 수 있습니다.
셋째, AI는 사람들 사이의 상호작용에 대한
지원 및 확장도 가능합니다.
그것은 사람들이 기계적인 정신 작업을 하는 것을 막아
그들을 도울 더 많은 시간과 에너지를 갖게 합니다.
그것은 사람들이 기계적인 정신 작업을 하는 것을 막아
그들을 도울 더 많은 시간과 에너지를 갖게 합니다.
예를 들어, 고객 지원에서 가상 조교는 주문 확인 또는 
반품 시작에 대한 정보 쉬운 질문에 대답 할 수 있습니다.
또는 적어도 그것이 목표입니다.
이 시스템을 사용해 본 적이 있다면 여러분은 알 것입니다.
그들은 때때로 극적인 방법으로 실패해서 0 버튼을 
뿌셔 눌러 대표자에게 연결합니다.
그들은 때때로 극적인 방법으로 실패해서 0 버튼을 
뿌셔 눌러 대표자에게 연결합니다.
넷째, 인간이 가이드하는 AI지원 로봇은 사람들에게 더욱 
힘, 인내, 특정작업을 수행하는 정밀성을 줄 수 있습니다.
넷째, 인간이 가이드하는 AI지원 로봇은 사람들에게 더욱 
힘, 인내, 특정작업을 수행하는 정밀성을 줄 수 있습니다.
이것의 몇몇 예에는 건설 노동자가 착용한 특수 복장, 
원격 안내 수색 및 구조 로봇이 있습니다.
이것의 몇몇 예에는 건설 노동자가 착용한 특수 복장, 
원격 안내 수색 및 구조 로봇이 있습니다.
이 기기들은 여전히 적절한 양의 힘 또는 효과적으로
탐색하고 ​​적용 할 AI가 필요합니다.

English: 
but all of the real decision-making is done
by humans.
There are entire research fields, like Human-Computer
Interaction and Human-Robot Interaction, dedicated
to investigating and building new AI, Machine
Learning, and Robotics systems to complement
and enhance human capabilities.
But it’s not just that humans can become
more effective with AI, AI also needs humans
to succeed!
This whole series we’ve been talking about
how we can program AI to help them exist and
learn, but a lot of human-AI interaction is
more subtle.
You could’ve supported an AI without even
recognizing it.
First, humans can provide AI with meaning
and labels, because we have so much more experience
with living in the real world.
For example, if you’ve ever edited Wikipedia,
you’ve contributed to Wikipedia-based algorithms
such as WikiBrain.
Because Wikipedia puts articles into nesting
structures (like how an elephant is a mammal)
and because articles link each other, algorithms
can use this structure to understand the meaning-based
connection between topics.

Korean: 
그러나 모든 실제 의사 결정은 인간에 의해 이루어집니다.
인간-컴퓨터 상호작용, 인간-로봇 상호작용과 같은
전체 연구 분야가 있습니다
인간의 능력을 향상시킬 수 있는 새로운 AI, 기계 학습과
로보틱 시스템을 구축하고 조사하는 데에 전념합니다.
인간의 능력을 향상시킬 수 있는 새로운 AI, 기계 학습과
로보틱 시스템을 구축하고 조사하는 데에 전념합니다.
그러나 인간만이 AI가 있어야 더 효율적인 것 만은
아닙니다.
AI 또한 성공하기 위해서 인간이 필요합니다.
우리가 이야기했던 이 전체 시리즈는 AI가 존재하고
 배우는 것을 돕기 위한 프로그래밍 방법이었습니다.
하지만 많은 인간 -AI 상호 작용은
더 미묘합니다.
여러분은 인식하지 않고도 
AI를 지원할 수 있었습니다.
첫째, 인간은 AI에 의미와 레이블을 제공 할 수 있습니다.
왜냐하면 우리가 현실 세계에 살며 더 많은 경험이 있기 
때문입니다.
예시로, 여러분이 Wikipedia를 편집한 적이 있다면, 위키
브레인과 같은 Wikipedia기반 알고리즘에 기여했습니다.
예시로, 여러분이 Wikipedia를 편집한 적이 있다면, 위키
브레인과 같은 Wikipedia기반 알고리즘에 기여했습니다.
Wikipedia는 기사를 내포 구조에 넣기 때문에
(코끼리가 포유류인 것과 같은 방식)
기사가 서로 연결되어 있기 때문에 알고리즘이
이 구조를 사용하여
주제 간의 의미 기반 연결을 이해할 수 있습니다.

Korean: 
실제로 디지털 기술과 상호 작용할 때
콘텐츠를 게시하거나, 좋아요 누르기,
휴대 전화에서 운전 경로를 따르거나,
문자 메시지를 입력하면
종종 훈련 데이터를 제공하여
AI 시스템이 더 효과적이게 합니다.
우리의 데이터가 없으면 YouTube 동영상 추천이나 
예측 문자 메시지 기능이 없을 것이고,
또는 GPS가 경로를 제안하는 데 사용할 트래픽 데이터도
없을 것입니다.
그러나 때때로 개인 데이터를 제공하면
우리가 얻을 양날의 검이 될 수 있습니다.
이는 알고리즘 바이어스 에피소드에서 살펴 볼 것입니다.
둘째, 인간은 AI에 익숙하지 않은 다른 인간에게 AI 시스템
의 예측, 결과 및 가능한 실수를 설명하려 시도할 수 있습니다.
둘째, 인간은 AI에 익숙하지 않은 다른 인간에게 AI 시스템
의 예측, 결과 및 가능한 실수를 설명하려 시도할 수 있습니다.
인공 신경망에 관한 에피소드에서 언급했듯이 AI가 특정 결과를 생성하는 이유는 이해하기 어려울 수 있습니다.
인공 신경망에 관한 에피소드에서 언급했듯이 AI가 특정 결과를 생성하는 이유는 이해하기 어려울 수 있습니다.
우리는 어떤 데이터가 프로그램에 들어가고 어떤 결과가
데이터에 잘 맞는 지 볼 수 있지만,
숨겨진 레이어가 그 결과를 얻기 위해 무엇을 하는 지
알기 어렵습니다.
예를 들어, 알고리즘은 고객의 대출 요청을
거부할 수 있습니다.
따라서 대출 담당자는
입력 데이터와 알고리즘을 볼 수 있어야 합니다.

English: 
In fact, when we interact with digital technology,
whether it’s posting content, giving something
a thumbs up, following driving directions
on a phone, or typing a text message, we’re
often providing training data to help make
AI systems more effective.
Without our data, there wouldn’t be recommended
YouTube videos, predictive text messages,
or traffic data for the GPS to use in suggesting
a route.
But sometimes providing personal data can
be a double-edged sword which we’ll get
to in the Algorithmic Bias episode.
Secondly, humans can also try to explain an
AI system’s predictions, outputs, and even
possible mistakes to other humans, who aren’t
as familiar with AI.
As we mentioned in the episode about artificial neural networks, the reasons for an AI producing
particular results can be tough to understand.
We can see what data go into the program and
which results fit the data well, but it can
be hard to know what the hidden layers are
doing to get those results!
For example, an algorithm might recommend
denying a customer’s loan request.
So a loan officer needs to be able to look
at the input data and algorithm, and then

Korean: 
그리고 어떤 요인에서 거절이 발생했는지 알려줍니다.
많은 유럽 국가들이 현재 이러한 종류의 설명을 받을 수
있는 법적 권리를 만들고 있습니다.
셋째, 인간 전문가도 다른 종류의 사람들에게 공정성을
위해 알고리즘을 검사 할 수 있습니다.
편향된 결과를 생성하는 것을 막기 위해서요.
바이어스(편향)는 매우 복잡한 주제이므로, 향후 
에피소드와 실험에서 자세히 알아보도록 하겠습니다.
바이어스(편향)는 매우 복잡한 주제이므로, 향후 
에피소드와 실험에서 자세히 알아보도록 하겠습니다.
마지막으로, AI는 실수로 인한 잠재적 결과나 결정에 대한
도덕적인 영향을 이해하지 못합니다.
마지막으로, AI는 실수로 인한 잠재적 결과나 결정에 대한
도덕적인 영향을 이해하지 못합니다.
그것은 프로그래밍의 범위를 벗어납니다.
일반적인 공상 과학 트로피로, 고통을 최소화하기 위해
 만들어진 인공 지능은
지구상의 모든 생명체를 제거하기로 선택할 수있습니다.
생명이 없으면 고통이 없기 때문입니다!
그렇기 때문에 인간은 온건하길 원하고,
전 세계의 AI 액션을 필터링하여
그들이 사회적 가치, 도덕과 사려 깊은 의도와
 일치하는지 확인할 수 있습니다.
결론은, 유기적인 및 인공 뇌가 함께 더 나아질 수 있고,
여러분은
크래시 코스 AI를 통해 AI 시스템의 유용성과 공정성을
연구하는 전문가 중 한 사람이 될 수 있습니다.
크래시 코스 AI를 통해 AI 시스템의 유용성과 공정성을 
연구하는 전문가 중 한 사람이 될 수 있습니다.

English: 
communicate what factors might’ve led to
denial.
Many European countries are now making it
a legal right to receive these kinds of explanations.
Third, human experts can also inspect algorithms
for fairness to different kinds of people,
rather than producing biased results.
Bias is a very complicated topic, so we’ll
dive deeper into the nuances in an upcoming
episode and lab.
And finally, AI doesn’t understand things
like the potential consequences of its mistakes
or the moral implications of its decisions.
That’s beyond the scope of its programming.
It’s a common Sci-Fi trope that an AI built
to minimize suffering might choose to eliminate
all life on Earth, because if there’s no
life, there’s no suffering!
That’s why humans may want to moderate and
filter AI actions in the world, so we can
make sure they line up with societal values,
morals, and thoughtful intentions.
The bottom line is that organic and artificial
brains may be better together, and through
Crash Course AI, you could be on the way to
becoming one of those experts that works on
the helpfulness and fairness of AI systems.

English: 
In this episode, we didn’t focus on explaining
one specific algorithm or AI technology.
Instead, it’s more about where our world
might be going from the AI revolution that’s
happening now… besides just “automation
replacing jobs.”
We should recognize what data humans are providing
to algorithms.
What would it mean if we could claim some
credit for the ways that our data have allowed
algorithms to change lives for the better?
Or how do we claim more power in cases where
data are being used in potentially harmful
or problematic ways?
Second, we should think about if and how our
human jobs could be made easier by working
with AI -- although it’s bound to be complicated.
For example, people had similar concerns with
the spread of personal computing and tools
like spreadsheets.
And yes, spreadsheets automated many bookkeeping
tasks, which put many people out of work.
Even though some types of jobs were destroyed,
new accounting jobs were created that involved
human-computer collaboration.
Technology took over more of the rote math
calculations, and humans focused on the more

Korean: 
이 에피소드에서는 하나의 특정 알고리즘 또는 AI 기술의
설명에 중점을 두지 않았습니다..
대신, 현재 진행중인 AI 혁명에서 세계가 어디로 가고 있는
지에 대한 자세한 내용입니다.
"자동화로 인한 직업 교체"외에 말이죠.
우리는 인간이 알고리즘에 제공하는 데이터를 인식해야합니다.
우리의 데이터가 알고리즘이 삶을 더 잘 변화시킬 수있게
했던 방법에 대해 어느 정도의 신용을 주장 할 수 있다면,
그것은 무엇을 의미할까요?
잠재적으로 유해하거나 문제가 있는 방식으로 데이터를
사용하는 경우 어떻게 더 많은 힘을 주장할까요?
잠재적으로 유해하거나 문제가 있는 방식으로 데이터를
사용하는 경우 어떻게 더 많은 힘을 주장할까요?
둘째, 우리는 만약 그리고 어떻게 AI와 함께 작업하며 일을
더 쉽게 만들 수 있을지 생각해봐야 합니다.
복잡 할 수밖에 없겠지만요.
예를 들어, 사람들은 개인 컴퓨팅 및 스프레드시트와 같은
도구의 확산에 대해 비슷한 우려를 가지고 있었습니다.
예를 들어, 사람들은 개인 컴퓨팅 및 스프레드시트와 같은
도구의 확산에 대해 비슷한 우려를 가지고 있었습니다.
네, 스프레드 시트는 많은 많은 사람들을 일에서 벗어나게
하는 작업인 부기를 자동화했습니다.
일부 유형의 직업이 파괴되었지만, 인간-컴퓨터의 협력을
포함한 새로운 회계 관련 직업이 생성되었습니다.
일부 유형의 직업이 파괴되었지만, 인간-컴퓨터의 협력을
포함한 새로운 회계 관련 직업이 생성되었습니다.
기술은 더 많은 수학 계산을 인수했으며, 인간은 회계 
업무의 미묘하고 고객 지향적인 측면에 초점을 맞췄습니다.

Korean: 
기술은 더 많은 수학 계산을 인수했으며, 인간은 회계 
업무의 미묘하고 고객 지향적인 측면에 초점을 맞췄습니다.
이 아이디어가 대중 매체에서 과장 될 수 있지만
AI 및 자동화는 많은 사람들의 직업을 대체할 것입니다.
이 아이디어가 대중 매체에서 과장 될 수 있지만
AI 및 자동화는 많은 사람들의 직업을 대체할 것입니다.
질문은 받지 않습니다.
그리고 우리는 사람들의 삶에 있는
그 영향을 무시하고 싶지 않습니다.
그러나 AI의 작동 방식을 이해함으로써
그것이 잘하고 힘들어 하는 부분에서
보다 효과적으로 일할 기회를 찾고 협업을 포함하는
새로운 유형의 일자리를 창출할 수 있습니다.
보다 효과적으로 일할 기회를 찾고 협업을 포함하는
새로운 유형의 일자리를 창출할 수 있습니다.
기계는 우리가 우리 스스로 (또는 전혀)할 수 없는
일을 하도록 도와줄 수 있습니다.
인간-AI 협력은 복잡한 의사 결정 트리를 좁히고, 더 좋은
결정을 하도록 도울 수 있습니다.
인간-AI 협력은 복잡한 의사 결정 트리를 좁히고, 더 좋은
결정을 하도록 도울 수 있습니다.
인간-로봇 협업은 우리에게 최고의 힘이나 
탄력을 줄 수 있는 잠재력을 갖고 있습니다.
다양한 종류의 AI가 비용이 들지 않고 강력한 방식으로
세계에 영향을 미칩니다.
따라서 위험을 최소화하고 우리가 살고 싶은 미래를 만들
방법에 대한 비용을 결정하는 것은 우리의 책임입니다.
따라서 위험을 최소화하고 우리가 살고 싶은 미래를 만들
방법에 대한 비용을 결정하는 것은 우리의 책임입니다.
시청해 주셔서 감사합니다. 
다음 주에 만나요.
크래시 코스 AI는 PBS 디지털 스튜디오와 함께 관련하여 생성됩니다.

English: 
nuanced and client-facing aspects of accounting
work.
Even though this idea can get overblown in
the mass media, AI and automation has and
will take people’s jobs.
No question.
And we don’t want to downplay the impact
that has on people’s lives.
But by understanding how AI works, what it’s
good at, and where it struggles, we can also
find opportunities to work more effectively
and to create new types of jobs that involve
collaboration.
Machines can help us do things that we can’t
do as well (or at all) by ourselves.
Human-AI collaboration can help us narrow
down complex decision trees and make better
choices.
Human-Robot collaboration has the potential
to give us super strength or resilience.
Different kinds of AI will impact the world
in powerful ways, but not without costs.
So it’s up to us to decide which costs are
worth it, how to minimize harm, and create
a future we want to live in.
Thanks for watching, I’ll see you next
week.
Crash Course AI is produced in association
with PBS Digital Studios.

English: 
If you want to help keep Crash Course free
for everyone, forever, you can join our community
on Patreon.
To think more about the complicated lines
between AI and humans, check out this video
from Crash Course Philosophy.

Korean: 
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AI와 인간 사이에서 복잡한 선에 대해 더 많이 생각하려면
이 비디오를 확인하십시오. - 크래시 코스 철학
AI와 인간 사이에서 복잡한 선에 대해 더 많이 생각하려면
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