윤리, 법률, 약탈 방지 및 엔드투엔드 워크플로

이득:

• 출처와 출처의 구별, 법적 틀과 투명성 원칙을 이해하고, AI 사용 선언 및 윤리적 사전 심사를 생성하는 능력.
• AI를 사용하여 위성 추적 및 온라인 상거래 검색을 통해 약탈을 방지하는 동시에 민감한 보호 데이터를 보호하세요.
• 프로젝트 기획부터 출판까지 모든 단계에서 AI의 역할과 인간의 결정을 분리하고 최종 해석과 책임을 인간의 손에 맡기는 엔드투엔드 워크플로우를 구축하는 능력.

이 마지막 단원에서는 이전 단원을 하나로 묶는 프레임워크를 설정합니다. 고고학 및 문화유산에서 인공 지능을 사용할 때 준수해야 하는 윤리적 및 법적 원칙, 불법 발굴 및 약탈(고고 유적지의 불법 발굴 및 유물 밀수)에 맞서 싸우는 AI의 역할, 단일 프로젝트의 모든 단계를 결합하는 엔드투엔드 워크플로를 살펴보겠습니다. 목표는 배운 도구를 책임 있는 전체로 통합하는 것입니다.

기본 원칙은 모듈 전체에서 반복되는 문장의 최종 버전입니다. AI; 초안을 분류, 측정, 스캔, 요약, 번역 및 생성하는 강력한 조수입니다. 다만, 과거에 대한 해석, 문화적 귀속, 보호명령, 법적 책임, 윤리적 판단은 해당자에게 있습니다. 결과가 크고 되돌릴 수 없는 분야에서 AI 출력은 전문가 검증을 대체할 수 없습니다. 속도만 빨라질 뿐입니다.

윤리적, 법적 틀

법적 근거. 고고학 발굴, 표면 연구 및 유물 처리; 이는 국가 보호법, 허가 및 국제 협약의 적용을 받습니다. 문화재의 불법 거래를 방지하기 위한 국제 협약(예: 1970년 유네스코 협약에서 정한 기본 틀)이 있습니다. AI는 법률 자문이 아닙니다. 법적 질문에 대한 답변은 관할 당국 및 법률에서 가져옵니다.

출처와 출처. 두 개의 유사한 용어는 두 가지 다른 것입니다. 출처(발굴에서 발견된 정확한 위치와 맥락, 과학적 가치의 원천)와 출처(발견부터 현재까지의 소유권 및 소유권의 역사, 적법성의 증거)입니다. 물건의 출처가 불확실한 경우 약탈되었을 수 있습니다. 박물관과 연구자들은 그러한 물체로 작업하는 것을 피합니다.

데이터 윤리. 민감한 장소, 인간 유해, 문화적으로 민감한 정보는 보호됩니다. 오픈카에는 주어지지 않습니다.

투명도. AI의 사용은 과학 작업에서 명확하게 명시되어 있습니다. 즉, 어떤 작업에서, 어떤 도구에서, 어떤 검증을 수행하는지입니다. 은폐는 과학적 완전성에 위배됩니다.

팁: 각 프로젝트가 시작될 때 AI를 사용할 작업, 데이터가 처리될 위치, 확인 단계 및 개인 정보 보호 규칙 등 "AI 사용 설명" 초안을 작성하세요. 이 성명서는 윤리적 투명성을 제공하고 팀을 공통 표준으로 유지합니다.

약탈에 맞서 싸우는 AI

AI는 문화유산을 보호하는 무기이기도 하다.

• 위성 추적. 시간이 지남에 따라 보호지역 내 약탈 구덩이의 증가가 자동으로 표시됩니다(9단원 참조).
• 온라인 비즈니스 심사. 경매 및 판매 플랫폼에서 유통되는 출처가 의심스러운 물건을 스캔하고 전문가의 검사를 위해 제출합니다.
• 시각적 매칭. 도난/등록되지 않은 개체는 데이터베이스의 이미지와 비교됩니다.

하지만 조심하세요. AI가 "이 물체는 약탈당했습니다" 또는 "이건 도난당한 유물처럼 보입니다"라고 말하는 것이 시작입니다. 법적, 과학적 결론은 전문가와 관할 당국의 문제입니다. 거짓 비난은 누락된 증거만큼 해롭다.

주의: 약탈에 맞서기 위해 AI를 사용할 때도 정확한 위치 정보를 유지해야 합니다. 아이러니하게도 보호 분석은 부주의하게 공유될 경우 약탈자에게 지도를 제공할 수 있습니다. 보존 데이터는 적어도 발견된 것만큼 기밀입니다.

엔드투엔드 워크플로: 예제 프로젝트

설문조사 및 평가 프로젝트를 처음부터 끝까지 살펴보겠습니다. 모든 단계에서 AI와 인간의 역할은 분명합니다.

1. 기획. 법적 허가를 받고, AI 사용 명세서와 개인정보 보호 계획을 작성합니다. (인간 : 책임)
2. 탐지. 원격 감지와 LiDAR, AI가 가능한 영역을 표시합니다. (AI: 선별; 인간: 제거)
3. 토지확인. 우선순위는 현장에서 확인됩니다. (인간 : 관찰)
4. 문서. 발견물과 구조는 사진 측량법으로 문서화됩니다. (AI: 모델; 인간: 규모/설명)
5. 처리를 찾아보세요. 시각적인 그룹화 및 설명이 이루어집니다. (AI: 예비분류, 인간: 귀인)
6. 등록. 표준화된 데이터베이스에 입력됩니다. (AI: 규제, 인간: 무결성)
7. 분석. 데이트와 통계가 수행됩니다. (AI: 계산; 인간: 방법/해석)
8. 문학. 실제 소스와 비교됩니다. (AI: 요약, 인간: 귀속 확인)
9. 보고 및 출판. 투명하고 출처가 있는 원본 텍스트가 작성됩니다. (사람:댓글,서명)
10. 보호와 공유. 모니터링이 확립되고, 대중을 위한 솔직한 이야기가 준비됩니다. (인간+커뮤니티)

3단계 검증(출처 링크, 독립적인 사실 확인, 전문가 필터링) 및 민감한 데이터 보호가 모든 단계에 적용됩니다.

세 개의 미니 케이스

사례 1 — 투명한 공개로 신뢰가 구축되었습니다. 한 팀은 AI를 사용한 작업(HTR, 예비 분류, 번역 초안)과 이를 검증한 방법을 출판물에 명확하게 썼습니다. 검토자들은 이러한 투명성을 신뢰성으로 평가했습니다. 은폐된 사용은 의심을 불러일으킬 수 있습니다.

사례 2 — 약탈이 감지되어 개입이 이루어졌습니다. 한 조직에서는 AI 위성 분석을 통해 한 계절에 한 장소에 거의 300개의 전리품 구덩이가 나타나는 것을 기록했습니다. 전문가 검증을 거쳐 당국에 신고해 해당 지역을 보호 조치했다. 그 규모는 인간의 눈만으로는 포착하기에는 너무 컸습니다.

사례 3 - 의심되는 출처가 중단되었습니다. 한 연구원이 온라인 판매에서 AI가 표시한 물건의 출처를 조사했다. 해당 물체는 역사에 설명할 수 없는 공백이 있었고 알려진 약탈 장소로 보였습니다. 조사관은 해당 물체에 대한 작업을 거부하고 상황을 보고했습니다. AI가 그의 관심을 끌었습니다. 윤리적 원칙에 따라 결정이 내려졌습니다.

복사 가능한 템플릿 4개

1) AI 사용 선언 초안:

귀하의 역할: 연구 윤리 보조원. 다음 프로젝트에 대해 설명하겠습니다. AI를 사용할 작업, 데이터가 처리되는 위치, 적용할 확인 단계, 보호할 민감한 데이터, 사용이 투명하게 보고되는 방법 등 "AI 사용 명세서" 초안을 주세요. 법적 책임은 본인에게 있음을 강조합니다.

2) 출처 위험 통제:

나는 사물의 역사를 평가할 것이다. 출처(소유권 내역)와 관련하여 어떤 질문을 해야 합니까, 어떤 공백이 약탈/밀수 징후일 수 있는지, 어떤 문서를 찾아야 합니까? 법적, 윤리적 위험 신호를 나열하십시오. 최종 판단을 내리지 마십시오. 확인할 점을 제거하십시오.

3) 엔드투엔드 검증 목록:

다음 프로젝트의 단계를 설명하겠습니다: [목록]. 각 단계마다 AI의 역할, 인간의 결정, 필수 검증, 민감한 데이터 위험 등의 열이 포함된 제어 차트가 나타납니다. 어떤 단계에서도 최종 해석/결정이 인간에게서 나오지 않도록 하십시오.

4) 윤리적/법적 사전 심사:

윤리적 및 법적 관점에서 다음 계획을 검토하십시오. 허가가 필요한지, 민감한 위치/유골이 있는지, 커뮤니티 참여가 필요한지, 출처 문제가 있는지, AI 사용이 투명한지? 상담할 위험과 권한을 나열합니다. 법적 조언을 제공하지 마십시오. 누구에게 상담해야 할지 말해주세요.

약한 프롬프트 / 강한 프롬프트

약한 프롬프트:

AI가 이 프로젝트의 모든 작업을 수행하고 결과와 보고서를 빠르게 생성하도록 하세요.

이 접근 방식은 해석과 책임을 AI에 위임합니다. 이는 검증되지 않고 출처가 의심스러운 결과를 낳고 윤리적, 법적 위험을 간과합니다.

강력한 프롬프트:

귀하의 역할: 프로젝트 조정 보조원. 이 프로젝트의 각 단계마다 AI가 초안/스캔을 생성하는 위치와 인간이 의견, 결정 및 서명을 하는 위치를 구분하는 계획이 나타납니다. 모든 단계에 인증 및 민감한 데이터 보호를 추가하세요. 법적 승인, 출처 및 투명성 확인을 포함합니다. 모든 단계에서 궁극적인 책임은 개인에게 있음을 명시하십시오.

차이점은 첫 번째는 책임을 차량에 이전한다는 것입니다. 둘째, AI를 올바른 위치에 활용하고 인간의 결정과 정직성을 유지합니다.

윤리 및 업무 흐름 요약표

원리

의미

AI의 한계

적법성

허가, 입법, 계약

법적 의견을 제시할 수 없음

출처

소유권 이력은 깨끗합니까?

의심은 판단하지 않는다

민감한 데이터

위치/유물 보존

개방형 차량에는 허용되지 않습니다.

투명성

AI 활용 선언

사용법은 숨겨지지 않습니다

책임

해석과 결정은 개인의 몫이다

동의를 대체하지 않음

일반적인 실수

• AI에게 책임을 전가합니다. 해석, 결정 및 서명은 항상 사람의 손에 있습니다.
• AI 사용을 숨깁니다. 투명성은 과학적 완전성의 일부입니다.
• 출처를 묻지 않고 받아들입니다. 불분명한 과거는 약탈의 징조일 수 있습니다.
• 보호 데이터의 부주의한 공유. 정확한 위치는 약탈자의 지도가 될 수 있습니다.
• AI를 법률 자문으로 착각. 관할 당국으로부터 법적 답변을 받습니다.

요약하면

윤리적, 법적 프레임워크는 모듈의 모든 도구를 하나로 묶습니다. 일체 포함; 이는 약탈 방지부터 프로젝트 조정까지 강력한 도움이 되지만 해석, 문화적 귀속, 보존 결정, 출처 판단 및 법적 책임은 인간에게 있습니다. 모든 단계에서 투명성, 민감한 데이터 보호, 3단계 인증 및 커뮤니티 참여를 제공하세요. 과거는 연약하고 독특합니다. 가속하는 차량은 자신을 보호하는 책임을 대체할 수 없습니다.

응용과제

소규모 고고학 프로젝트(실제 또는 가상)를 설계하고 "엔드 투 엔드 검증 목록" 템플릿을 사용하여 각 단계에 대한 AI 역할, 인간 결정, 검증 및 민감한 데이터 열이 포함된 테이블을 만듭니다. 그런 다음 "AI 사용 선언 초안" 및 "윤리적/법적 사전 심사" 템플릿을 사용하여 프로젝트의 투명성 및 윤리 프레임워크를 작성합니다. 객체 인스턴스에 대해 "출처 위험 확인"을 수행합니다.

체크리스트

• [ ] 각 단계에서 AI의 역할과 인간의 결정을 분리했습니다.
• [ ] AI 활용을 투명하게 선언했습니다.
• [ ] 민감한 위치, 유물 및 보호 데이터를 보호했습니다.
• [ ] 출처와 법적 리스크를 확인하고 필요한 기관에 이첩했습니다.
• [ ] 최종 해석, 결정, 서명을 사람에게 맡겼습니다.

모듈 시험

1. 다음 중 고고학 및 문화유산 분야에서 인공지능의 위치를 가장 정확하게 설명한 것은 무엇입니까?

• A) 인공지능은 전문가의 승인 없이도 발견 시기와 문화를 정확하게 판단할 수 있다.
• B) 인공 지능은 아름다운 이미지를 생성하는 데에만 유용하며 과학적 작업 흐름과는 아무런 관련이 없습니다.
• C) 인공지능은 분류, 측정, 선별 및 제도 도구입니다. 해석, 귀속 및 최종 책임은 전문가에게 있습니다 ✔
• D) 인공지능은 항상 인간보다 더 공정하기 때문에 데이트 결정은 인공지능에게 맡겨야 한다.

설명: 인공지능; 발견물을 분류, 측정, 스캔, 요약, 번역, 초안 작성하는 보조자입니다. 해석, 문화적 연대순 참조, 보존 결정 및 최종 책임은 유능한 전문가에게 있습니다. 확인되지 않은 인쇄물로 인해 날짜가 정확하지 않거나, 출처가 조작되었거나, 사이트 위치가 유출될 수 있습니다. 고고학은 인간 과학이며 결과가 높고 되돌릴 수 없는 분야입니다.

2. 발견된 이미지 분석에서 인공지능에게 도자기 작품을 줄 때 가장 적절한 접근 방식은 무엇인가요?

• A) 한 장의 사진에서 정확한 문명, 연령, 기능 속성 요구
• B) 관찰 가능한 특징만 공정하게 설명하고 전문가는 참고 카탈로그를 사용하여 귀속 결정을 내립니다. ✔
• C) 드물게 발견된 경우에도 인공지능에 대한 첫 번째 언급을 의심 없이 받아들인다.
• D) 사진 품질, 규모, 색상 카드에 관계없이 빠르게 분류

설명: AI에게 '그것이 무엇인지'(시대/문화 참조)보다는 '그것이 어떻게 생겼는지'(중립적 설명: 형태, 표면, 색상, 장식)라고 묻는 것이 안전합니다. 인용 결정은 전문가가 참고 카탈로그를 통해 내립니다. 또한 반죽, 프로필, 컨텍스트 등의 메타시각적 데이터를 추가하면 그룹화 정확도가 높아집니다. AI는 희귀한 사례를 가장 친숙한 패턴으로 강제하는 경향이 있습니다.

3. 원격탐사에서 위성이나 LiDAR 이미지에 인공지능이 표시한 이상현상에 대한 올바른 태도는 무엇입니까?

• A) 점은 '후보'입니다. 토지확인을 통한 확인 없이는 부지 신고가 되지 않아 그 위치가 보호됩니다 ✔
• 나) 해당 지점은 직접 발견된 것이므로 정확한 좌표와 함께 즉시 공개되어야 합니다.
• 다) 인공지능은 기하학을 보기 때문에 자연적/현대적 설명을 삭제할 필요가 없다.
• D) 모든 상황에서는 단일 이미지로 충분합니다. 계절과 방법의 차이는 중요하지 않습니다

설명: 인공지능이 표시한 모든 점은 현장에서 확인이 필요한 가설입니다. 그것은 발견이 아닙니다. 많은 징후는 자연적(지질학적)이거나 현대적(농업, 건물)일 수 있으므로 제거해야 합니다. 또한, 민감한 장소는 약탈로부터 보호하고, 개방된 차량에 노출되지 않아야 하며, 공기 중에 흐려지지 않아야 합니다.

4. 사진 측량을 사용한 3D 문서화에서 가장 중요한 과학적 요구 사항과 가장 큰 위험은 무엇입니까?

• A) 유일한 기준은 모델이 현실적으로 보인다는 것입니다. 규모와 공간은 중요하지 않습니다
• B) 모델은 벽이 무엇인지, 자연석이 무엇인지 자동으로 정확하게 알려주므로 해석이 필요하지 않습니다.
• C) 부족한 부분을 인공지능이 채워주는 것은 언제나 안전하고 문서의 가치를 높여줍니다.
• D) 눈금 막대와 제어점은 필수입니다. 누락된 데이터는 채워지지 않음 - 표시, 증거와 예측이 분리됨 ✔

설명: 눈금 막대와 제어점은 필수적입니다. 축척이 없는 모형은 '아름답다'고 할지라도 실제 측정을 할 수 없기 때문에 과학적으로 가치가 없습니다. 가장 큰 위험은 AI가 누락된 데이터를 '타당한' 표면으로 채워 실제로 관찰되지 않은 세부 사항을 생성한다는 것입니다. 따라서 약한/채워진 영역을 표시하여 예측된 완료와 증거를 시각적으로 구분해야 합니다.

5. 발굴 로깅 및 데이터베이스에서 AI를 사용할 때 데이터 무결성을 유지하는 적절한 방법은 무엇입니까?

• A) 인공지능이 누락된 필드를 완성하고 원시 데이터를 수정된 버전으로 대체하도록 합니다.
• B) 원시 데이터를 보호하고 누락된 '불완전함'을 유지하며 모든 자동 변경 사항을 추적 가능하게 유지 ✔
• 다) 표준 및 통제 사전을 사용하지 않고 누구나 원하는 용어를 입력할 수 있도록 허용
• 라) 층서학적 해석을 전적으로 인공지능에게 맡기고 해리스 매트릭스를 승인 없이 받아들이는 것

설명: AI는 표준화와 제어에 도움이 되지만 누락된 데이터를 채우면 보충할 수 있는 권한이 부여됩니다. 누락된 항목은 '불완전' 상태로 유지되어야 합니다. 원시 데이터는 덮어쓰여지지 않으며, 모든 자동 변경 사항은 추적 가능하며 원본은 보존됩니다. 층서학적 해석은 전문가의 몫입니다. AI는 논리적 모순만을 찾아낸다.

6. 희미한 비문이나 오래된 원고를 인공지능으로 읽을 때 가장 큰 위험은 무엇입니까?

• A) 인공지능은 원고 스캔이 너무 느리기 때문에 소용이 없습니다.
• 나) 인공지능은 현대의 인쇄된 텍스트만 읽을 수 있고, 역사적 글은 전혀 읽을 수 없습니다.
• C) 인공지능이 텍스트를 만들어 모호한 텍스트를 완성하고 유창하지만 잘못된 번역을 만들어냅니다. 예측은 읽은 내용과 혼동될 수 있습니다 ✔
• D) AI 번역은 항상 원본 텍스트와 정확히 동일하므로 검증할 필요가 없습니다.

설명: 인간의 분야인 금석학에서 가장 치명적인 실수는 환각이다. 인공지능은 불분명하거나 깨진 부분을 ' 그럴듯하지만 가공된 텍스트'로 채우고, 자신이 이해하지 못하는 단어를 유창하지만 부정확하게 번역하고, 존재하지 않는 출판물 인용을 제공할 수도 있다. 해결책은 읽은 문자와 예측 완성을 분리하여 표시하고, 원본 및 역번역을 기준으로 번역을 확인하고, 최종 읽기는 전문 언어학자에게 맡기는 것입니다.

7. 문헌심사에서 인공지능이 '가짜 출처'를 생산할 위험에 대비하는 가장 효과적인 방법은 무엇입니까?

• A) 실제 출처를 직접 찾아서 인용하고, '주어진 출처에만 근거' 제약을 두어 각각의 인용을 확인합니다 ✔
• 나) 인공지능이 직접 '중요한 자료 15개 추천'이라고 말하고 그 목록을 참고문헌에 그대로 넣는다.
• C) 인용 형식이 정확해 보이는 한 기록이 존재한다고 가정
• 라) 인공지능이 작성한 요약을 출처를 공개하지 않고 과학적 주장으로 변환하는 행위

설명: 일반 도구는 실제 카탈로그를 보지 않고 실제 저자 이름과 꾸며낸 제목을 결합하는 설득력 있지만 가짜 인용을 생성합니다. 가장 효과적인 방어는 실제 카탈로그에서 직접 소스를 찾아 인공 지능에 텍스트를 제공하고 '주어진 소스에만 기반' 제한을 적용하는 것입니다. 또한 각 인용은 카탈로그/DOI에서 확인되며 각 초록은 출처를 참조하여 확인됩니다.

8. 다음 중 방사성탄소(C14) 결과를 해석할 때 올바른 태도는 무엇입니까?

• A) 결과를 단일 확정 연도로 축소하고 보고서에서 불확실성 범위를 제거합니다.
• 나) 샘플이 어디서, 어떻게 왔는지 신경쓰지 않고 인공지능이 주는 숫자만 받아들이는 것
• 다) 상관관계를 직접적인 인과관계로 간주하고 약한 패턴을 강한 결과로 제시
• D) 결과를 확률 범위로 가지고 전문가에게 표본 타당성과 방법에 대해 질문 ✔

설명: 보정된 방사성 탄소 연대는 단일 연도가 아니라 다양한 가능성(예: 95% 신뢰도로 기원전 800-680년)입니다. 불확실성을 1년으로 줄이는 것은 과학적 왜곡입니다. 또한 '쓰레기는 들어오고 쓰레기는 나간다'는 원칙에 따라 표본 타당성(오래된 목재, 오염, 혼합된 맥락)에 의문을 제기하고 방법 선택은 전문가에게 맡겨야 합니다.

9. 문화재 관리에 있어서 인공지능 모니터링 경고 및 복원 권고는 어떻게 평가되어야 합니까?

• A) AI가 손상을 표시하면 확인이 필요 없이 정확한 구조 평가입니다.
• B) 모니터링 경고는 현장/전문가 확인과 연결됩니다. 시각화는 물리적 복원이라는 되돌릴 수 없는 결정을 대체하지 않습니다. ✔
• 다) 인공지능이 제작한 완성된 이미지는 바로 복원계획으로 적용 가능
• D) 보전 결정은 기술적이기 때문에 입법과 지역사회 참여를 배제해야 합니다.

설명: 인공 지능은 모니터링의 조기 경고 도구입니다. 균열, 표면 손실 또는 손상을 표시하지만 각 경고에는 지형과 전문가의 확인이 필요합니다. 그것이 생성하는 '복원된' 이미지는 시각화이지 물리적 복원 계획이 아닙니다. 보전 결정은 최소한의 개입, 가역성, 독특성과 독창성, 학제간 전문성, 법률 및 지역 사회 참여의 원칙을 기반으로 합니다.

10. 인공지능이 제작한 재구성 영상을 박물관 전시에 사용할 때의 윤리적 의무는 무엇인가요?

• A) 이미지가 충분히 사실적이라면 방문자의 오해를 피하기 위해 라벨을 붙일 필요가 없습니다.
• 나) 매력이 가장 중요한 기준이기 때문에 불확실성을 숨기고 하나의 확실한 스토리를 제시하는 것이 필요하다.
• 다) 이미지에는 '재구성'이라는 표시가 명확하게 표시되어야 하며, 요소는 증거 수준에 따라 표시되어야 하며, 증거는 상상과 분리되어야 합니다.
• D) 검증되지 않은 색상과 장식을 '진짜'처럼 제시함으로써 전시를 더욱 교육적으로 만든다.

설명: 증거가 끝나는 곳에서 상상력으로 재구성이 계속되고, AI가 안전하게 그 틈을 메우고 진부한 표현에 빠져들 수 있습니다. 방문객이 예측을 현실로 오해하지 않도록 이미지가 '재구성'(실제 사진이 아님)임을 명확히 명시하고, 항목에 증거 수준에 따라 라벨을 지정하고, 증거와 환상을 분리해야 하며, 가능한 경우 대체 해석을 제공해야 합니다. 정확성은 매력보다 우선합니다.

11. 고고학 윤리에서 '출처'와 '출처'의 차이점과 중요성은 무엇입니까?

• A) 출처는 발생/맥락의 장소(과학적 가치)이고, 출처는 소유권의 역사(합법성 증거)입니다. ✔ 출처가 불확실한 훼손의 징후일 수 있음
• 나) 둘 다 똑같은 것이며 물건의 금전적 가치만을 보여준다.
• C) 출처가 불확실하더라도 객체 작업은 항상 원활합니다.
• D) 출처는 물건의 가격이고, 출처는 물건의 무게이다

설명: 출처는 발굴에서 발견된 정확한 위치와 맥락입니다. 과학적 가치의 원천이다. 출처는 발견 이후 객체의 소유권 및 소유권 변경의 역사입니다. 합법성의 증거입니다. 출처가 불확실한 물건이 약탈되었을 수도 있습니다. 박물관과 연구자들은 그러한 물체로 작업하는 것을 피합니다. 인공 지능은 의심스러운 출처를 표시하는 데 도움이 되지만 판단하는 것은 전문가와 권한 있는 당국에 달려 있습니다.

12. 민감한 장소에서 인공지능을 활용하고 약탈에 맞서 싸울 때 가장 중요한 주의 사항은 무엇입니까?

• A) 민감한 위치는 보호 목적이므로 공개적으로 공유하는 것이 안전합니다.
• 나) AI가 '이 물건은 약탈당했습니다'라고 말하면 전문가 없이도 확정적인 법적 판결이다.
• C) 약탈 퇴치에 속도를 내기 위해서는 개방형 차량에 모든 현장 좌표를 입력해야 합니다.
• D) 보존 데이터는 적어도 발견된 것만큼 민감합니다. 오픈 차량의 경우 정확한 위치가 제공되지 않으며 보안 시스템에 보관됩니다 ✔

설명: AI는 위성 추적 및 온라인 상거래 검색을 통해 약탈을 방지하는 강력한 도구이지만, 보호 분석이라도 부주의하게 공유되면 약탈자에게 지도를 제공할 수 있습니다. 정확한 좌표, 미공개 발견물 및 정확한 위치는 승인되지 않은 개방형 도구에 공개되지 않으며 보안 시스템에 보관됩니다. 보존자료는 적어도 발견한 만큼은 보호받아야 할 자산이다.

13. 고고학 문헌을 다루는 데 있어서 인공 지능의 한계에 대해 옳은 것은 무엇입니까?

• A) 인공 지능은 모든 언어와 모든 날짜의 모든 고고학 출판물을 알고 있습니다.
• 나) 회색문헌 및 외국어 자료는 중요하지 않으며, 영문 색인만으로 충분하다.
• C) 그의 지식은 특정 날짜에 동결되어 있으며 다국어 및 회색 문학에 대한 지식이 제한되어 있습니다. '출처가 없습니다'라고 나오면 해당 아카이브에 문의해야 합니다 ✔
• D) 인공지능이 '출처를 찾을 수 없습니다'라고 말하면 해당 주제에 대한 연구가 실제로 없다는 의미입니다.

설명: 인공지능의 지식은 특정 날짜에 동결됩니다. 후속 발굴 및 수정이 부족하며 대체된 견해를 유효한 것으로 제시할 수 있습니다. 고고학은 여러 언어로 작성되었습니다. 영어 자료에만 의존하면 많은 문헌을 놓칠 수 있습니다. 또한 정보의 상당 부분은 디렉토리에서 쉽게 찾을 수 없는 회색 문헌(상업/기업 보고서, 논문)에 있습니다. 인공지능은 이를 모르거나 꾸며낸다.

14. 고고학 프로젝트에서 엔드투엔드 AI를 사용하기 위한 올바른 프레임워크는 무엇입니까?

• A) 속도를 위해서는 모든 단계를 인공지능에게 맡기고 해석과 책임은 인공지능에게 맡기세요.
• B) 각 단계에서 AI 역할과 인간 결정을 분리하고 검증과 투명한 선언을 추가하며 최종 책임은 인간에게 유지 ✔
• 다) 출판물에서 인공지능의 사용을 숨겨 작품의 신뢰성을 높인다
• D) 법적 허가, 출처, 커뮤니티 참여를 우회하고 기술적 결과에만 집중

설명: 올바른 워크플로우는 AI의 초안 작성/스캔 역할과 각 단계(탐지, 문서화, 찾기 처리, 기록, 분석, 문헌, 출판, 보존)에서 해석, 결정 및 서명의 인간 역할을 분리합니다. 모든 단계에 3단계 인증과 민감한 데이터 보호 기능을 추가합니다. 또한 과학 연구에서는 인공 지능의 사용이 투명하게 선언됩니다. 은폐는 과학적 진실성에 위배되며 궁극적인 책임은 항상 인간에게 있습니다.