Participating in a Panel Discussion

패널 토론 참여

An academic is part of a panel discussing a specific topic. They need to present their viewpoint concisely, respond to questions from the moderator and audience, and engage in a dynamic exchange of ideas with other panelists.

한 학자는 특정 주제를 논의하는 패널의 일부입니다. 그들은 자신의 관점을 간결하게 제시하고, 진행자와 청중의 질문에 답하며, 다른 패널리스트들과 역동적인 아이디어 교환에 참여해야 합니다.

대화

대화를 듣고 따라가세요

Moderator (Female)

Welcome back, everyone. Dr. Chen, building on your recent research, could you briefly elaborate on the implications of AI in sustainable urban planning, perhaps offering a fresh perspective that challenges existing paradigms?

모두 환영합니다. 천 박사님, 최근 연구를 바탕으로 AI의 지속 가능한 도시 계획에 대한 함의를 간략히 설명해 주시겠습니까? 기존 패러다임을 도전하는 신선한 관점을 제시해 주시겠어요?

Dr. Chen (Male)

Thank you, Sarah. Indeed. While much of the dialogue around AI in urban planning focuses on efficiency and optimization, I'd like to pivot to its potential in fostering what I call 'adaptive resilience.' This is about AI's capacity to predict and respond to unforeseen environmental shifts and social dynamics, moving beyond static master plans to a continuous, learning urban ecosystem.

감사합니다, 사라. 맞습니다. AI가 도시 계획에 미치는 영향에 대한 많은 논의가 효율성과 최적화에 초점을 맞추고 있는 동안, 저는 이것을 제가 '적응성 회복력'이라고 부르는 것을 키우는 데 있어 그 잠재력으로 전환하고 싶습니다. 이는 AI가 예기치 않은 환경 변화와 사회적 역학을 예측하고 대응하는 능력에 관한 것이며, 정적인 마스터 플랜을 넘어 지속적이고 학습하는 도시 생태계로 이동하는 것입니다.

Panelist 1 (Female)

That's a fascinating reframe, Dr. Chen. However, how do you address the inherent 'black box' problem with AI, particularly when human well-being is at stake? The predictive power is immense, but the interpretability often falls short.

그건 매력적인 재구성입니다, 첸 박사. 그러나 AI의 본질적인 '블랙박스' 문제를 어떻게 다루십니까, 특히 인간의 복지가 위태로운 경우? 예측 능력은 막강하지만, 해석 가능성은 종종 부족합니다.

Dr. Chen (Male)

That's a crucial point, Emma. My research suggests coupling advanced AI models with explainable AI, or XAI, frameworks. This isn't just about output, but understanding the decision-making process. Furthermore, it necessitates robust participatory design processes, integrating community feedback loops to mitigate algorithmic bias and enhance transparency.

그건 중요한 포인트예요, 엠마. 제 연구에 따르면, 고급 AI 모델을 설명 가능한 AI, 즉 XAI 프레임워크와 결합하는 것이 좋습니다. 이는 단순히 출력에 관한 것이 아니라 의사 결정 과정을 이해하는 것에 관한 것입니다. 게다가 이는 견고한 참여형 디자인 프로세스를 필요로 하며, 커뮤니티 피드백 루프를 통합하여 알고리즘 편향을 완화하고 투명성을 향상시킵니다.

Moderator (Female)

Excellent point on XAI and participatory design. We have a question from the audience: 'Given the ethical concerns raised, what specific policy recommendations would you propose to govern the deployment of AI in urban planning to ensure equitable outcomes for all residents?'

XAI와 참여형 디자인에 대한 훌륭한 지적입니다. 청중으로부터 질문이 있습니다: '제기된 윤리적 우려를 고려할 때, 도시 계획에서 AI의 배치를 관리하여 모든 주민에게 공정한 결과를 보장하기 위한 구체적인 정책 권고는 무엇입니까?'

Dr. Chen (Male)

That's a critical question. First, establishing mandatory AI ethics review boards, similar to institutional review boards for human subjects research, is paramount. Second, developing open-source data standards and sharing protocols to prevent data monopolies and foster collaborative innovation. And third, investing in public education to bridge the knowledge gap and empower citizens to engage meaningfully with these technologies.

그것은 중요한 질문입니다. 첫째, 인간 피험자 연구를 위한 기관 검토 위원회와 유사한 의무적인 AI 윤리 검토 위원회를 설립하는 것이 최우선입니다. 둘째, 데이터 독점을 방지하고 협력적 혁신을 촉진하기 위한 오픈 소스 데이터 표준과 공유 프로토콜을 개발하는 것입니다. 그리고 셋째, 지식 격차를 메우고 시민들이 이러한 기술과 의미 있게 참여할 수 있도록 공공 교육에 투자하는 것입니다.

Panelist 2 (Male)

Dr. Chen, to build on that, beyond policy, what about the practical challenges of integrating these diverse data streams? Many municipalities struggle with legacy systems and data silos. How do we move from theoretical recommendations to scalable implementation?

천 박사님, 그 점을 바탕으로, 정책 외에 이러한 다양한 데이터 스트림을 통합하는 실질적인 도전 과제는 어떻습니까? 많은 지방 자치 단체가 레거시 시스템과 데이터 사일로에 어려움을 겪고 있습니다. 이론적 추천에서 확장 가능한 구현으로 어떻게 이동할 수 있을까요?

Dr. Chen (Male)

You've hit on a significant bottleneck, David. I advocate for a phased, modular approach. Instead of a 'big bang' deployment, start with pilot projects focusing on specific, high-impact areas, proving the concept and building local capacity. Secondly, incentivize inter-departmental data sharing through clear service level agreements and a shared governance model for urban data platforms.

데이비드, 당신은 중요한 병목 현상을 지적했습니다. 저는 단계적이고 모듈화된 접근 방식을 지지합니다. '빅뱅' 배포 대신 특정 고영향 영역에 초점을 맞춘 파일럿 프로젝트부터 시작하여 개념을 증명하고 지역 역량을 구축하세요. 둘째, 명확한 서비스 수준 계약과 도시 데이터 플랫폼의 공유 거버넌스 모델을 통해 부서 간 데이터 공유를 장려하세요.

어휘

대화에 나오는 필수 단어 및 구문

elaborate

To explain something in more detail. In academic discussions, use it when asked to expand on an idea, like 'Could you elaborate on that point?'

뭔가를 더 자세히 설명하는 것. 학술 토론에서 아이디어를 확장하라는 요청을 받았을 때 사용하며, 예를 들어 '그 점에 대해 더 자세히 설명해 주시겠어요?'

implications

The possible effects or results of something. Useful in presentations to discuss how an idea impacts the real world, such as 'the implications of AI on society.'

어떤 것의 가능한 효과나 결과. 프레젠테이션에서 아이디어가 실제 세계에 미치는 영향을 논의하는 데 유용하다. 예를 들어 'AI가 사회에 미치는 함의.'

paradigms

Basic ways of thinking or models in a field. In discussions, it means challenging old ideas, like 'challenging existing paradigms in research.'

특정 분야에서의 기본적인 사고 방식이나 모델. 논의에서는 기존 아이디어를 도전하는 것을 의미하며, 예를 들어 '연구에서 기존 패러다임을 도전하다.'

pivot

To change direction or focus to a new topic. In conversations, say 'I'd like to pivot to...' to smoothly shift the discussion.

방향이나 초점을 새로운 주제로 바꾸는 것. 대화에서 논의를 부드럽게 전환하기 위해 'I'd like to pivot to...'라고 말하세요.

resilience

The ability to recover from difficulties. In urban planning, 'adaptive resilience' means cities that can adjust to changes like climate shifts.

어려움에서 회복하는 능력. 도시 계획에서 '적응형 회복력'은 기후 변화 같은 변화에 적응할 수 있는 도시를 의미합니다.

black box

A system where you see inputs and outputs but not how it works inside. In AI, it refers to models that are hard to understand.

입력과 출력을 볼 수 있지만 내부 작동 방식을 알 수 없는 시스템. AI에서 이해하기 어려운 모델을 가리킵니다.

interpretability

How easy it is to understand the reasons behind a decision. Important in AI to build trust, as in 'AI needs better interpretability.'

결정 뒤에 숨은 이유를 얼마나 쉽게 이해할 수 있는지. AI에서 신뢰를 구축하는 데 중요하며, 'AI는 더 나은 해석 가능성이 필요하다.'와 같은 표현으로 사용됩니다.

algorithmic bias

Unfair results in AI due to flawed data or design. In ethics talks, discuss it to ensure fair technology, like 'mitigate algorithmic bias.'

AI에서 결함 있는 데이터나 설계로 인한 불공정한 결과. 윤리 토론에서 이를 논의하여 공정한 기술을 보장, 예를 들어 '알고리즘 편향 완화.'

transparency

Being open and clear about processes. In policy, it means making AI decisions visible to the public for trust.

프로세스에 대해 개방적이고 명확하게 하는 것. 정책에서 이는 AI 결정이 대중에게 가시적으로 만들어져 신뢰를 구축하는 것을 의미합니다.

pilot projects

Small-scale tests before full implementation. Useful for practical advice, like 'start with pilot projects to prove the idea.'

전면 시행 전에 소규모 테스트. '아이디어를 증명하기 위해 시범 프로젝트부터 시작하라.'와 같은 실용적인 조언에 유용합니다.

핵심 문장

기억하고 연습해야 할 중요한 구문

Could you briefly elaborate on the implications of AI in sustainable urban planning?

This is a polite way to ask for more details in a discussion. Use it as a moderator or audience member. 'Briefly' means keep it short; 'implications' shows focus on effects. Good for formal panels.

이것은 논의에서 더 많은 세부 사항을 요청하는 예의 바른 방법입니다. 모더레이터나 청중으로서 사용하세요. 'Briefly'는 짧게 유지하라는 의미입니다. 'implications'는 효과에 초점을 맞춘다는 것을 보여줍니다. 형식적인 패널에 좋습니다.

I'd like to pivot to its potential in fostering what I call 'adaptive resilience.'

This sentence shifts the topic smoothly. 'Pivot to' means change focus; 'fostering' means helping develop. Useful for presenting a new idea while building on previous points. The quotes highlight a personal term.

이 문장은 주제를 부드럽게 전환합니다. 'Pivot to'는 초점을 바꾸는 의미로, 'fostering'는 발전을 돕는 의미입니다. 이전 포인트를 기반으로 새로운 아이디어를 제시하는 데 유용합니다. 따옴표는 개인적인 용어를 강조합니다.

That's a fascinating reframe, Dr. Chen.

A positive response to someone's idea. 'Reframe' means presenting it differently; 'fascinating' shows interest. Use this to acknowledge and engage in panel discussions before adding your view.

누군가의 아이디어에 대한 긍정적인 응답. '재구성'은 그것을 다르게 제시하는 것을 의미하며, '매혹적인'은 관심을 보여줍니다. 패널 토론에서 자신의 견해를 추가하기 전에 인정하고 참여하기 위해 이걸 사용하세요.

That's a crucial point, Emma.

This agrees and validates a comment. 'Crucial' means very important. Start responses like this in debates to show respect, then explain your thoughts. Builds polite interaction.

이것은 댓글에 동의하고 검증합니다. 'Crucial'은 매우 중요하다는 의미입니다. 토론에서 이런 식으로 응답을 시작하면 존중을 보이고, 그 다음 자신의 생각을 설명합니다. 예의 바른 상호작용을 구축합니다.

We have a question from the audience: 'Given the ethical concerns raised, what specific policy recommendations would you propose?'

Introduces an audience question formally. 'Given' means considering; 'propose' means suggest. Useful for moderators. The structure quotes the question directly for clarity.

청중의 질문을 형식적으로 소개합니다. 'Given'은 고려하여; 'propose'는 제안하다. 중재자에게 유용합니다. 구조는 질문을 직접 인용하여 명확성을 제공합니다.

First, establishing mandatory AI ethics review boards... is paramount.

Lists recommendations clearly with 'First, Second, Third.' 'Paramount' means most important; 'establishing' is a gerund for actions. Great for structured answers in presentations to organize ideas.

'먼저, 둘째, 셋째'로 권장 사항을 명확히 나열합니다. 'Paramount'는 가장 중요하다는 의미; 'establishing'은 행동을 나타내는 동명사입니다. 프레젠테이션에서 아이디어를 정리하는 구조화된 답변에 훌륭합니다.

You've hit on a significant bottleneck.

Acknowledges a key challenge. 'Hit on' means identify accurately; 'bottleneck' is a problem slowing progress. Use this to respond positively to critiques before suggesting solutions.

주요 도전을 인정한다. 'Hit on'은 정확히 식별한다는 의미; 'bottleneck'은 진행을 늦추는 문제. 비판에 긍정적으로 응답한 후 해결책을 제안하기 위해 이를 사용한다.

I advocate for a phased, modular approach.

Expresses support for a method. 'Advocate for' means recommend strongly; 'phased' means step-by-step, 'modular' means in parts. Ideal for giving practical advice in academic talks.

방법에 대한 지지를 표현합니다. 'Advocate for'는 강력하게 추천한다는 의미입니다. 'phased'는 단계별로, 'modular'는 부분적으로. 학술 발표에서 실용적인 조언을 제공하는 데 이상적입니다.