"IT" 분류의 글
  • 2018년 8월 22일. 휴머노이드 로봇은 우리에게 어떤 영향을 줄까요?

    이 작은 휴머노이드 로봇의 이름은 메카노이드 입니다. 사실, 이 로봇은 비열한 악당입니다. 실험에 참가자가 선한 의도로 “만일 친구를 사귄다면 친구에게 무얼 알려주고 싶니?”라고 물으면 메카노이드는 이렇게 대답합니다. “내가 지루해한다는 점.” 다시 시작해봅시다. 새로운 참가자가 메카노이드에게 같은 질문을 합니다. 하지만 이제 로봇은 친절하게 답하도록 프로그램화되어 있습니다. 이 로봇은 그 친구가 무엇을 알기를 원할까요? “나는 이미 그를 많이 좋아합니다.”라고 메카노이드는 대답합니다. 전보다 훨씬 낫죠. 프랑스 연구자들은 실험 대상자를 못된 또는 친절한 휴머노이드에 더 보기

  • 2018년 8월 16일. 피플 애널리틱스는 어떻게 절차, 문화, 전략을 바꿀까요?

    혁신이라는 개념 앞에 모든 사업이 어려움을 겪고 있는 것처럼 보입니다. 많은 현직자는 디지털 신흥 기업을 따라가기 위해 노력하고 있고, 혼란을 만들어낸 장본인인 디지털 기업 역시 변화해야 하나는 사실을 인지하고 있죠. 우버의 예를 들어봅시다. 8년밖에 되지 않았지만, 우버는 이미 택시 사업에 충격을 주었습니다. 이제 우버는 자율주행차를 만들기 위해 단순히 소프트웨어 플랫폼을 제공하는 데서 나아가 로봇 공학 실험실로 변하고 있습니다. 혁신의 이름 아래에 존재하는 계획은 너무 폭넓어서 때로는 의미가 없는 것처럼 보이지만 더 보기

  • 2018년 8월 1일. [칼럼] 페이스북의 혐오발언 포스팅 삭제, 어떻게 생각하세요?

    최근 도널드 트럼프처럼 즉각적이고 빠른 미디어 사이클을 가진 단 하나의 다른 인물은 그가 소유한 플랫폼에서 벌어지고 있는 흐름을 관리하지 못해 어려움을 겪고 있는 마크 저커버그입니다. 카라 스위셔와의 긴 인터뷰에서 저커버그는 홀로코스트를 부정하는 사람들의 포스팅을 검열하지 않는 페이스북의 정책을 옹호했죠. 표현의 자유에 대한 그의 시각은 기자들 간에서 토론을 촉발했습니다. 그중 많은 사람들은 반유대주의자에게 전 지구적인 플랫폼을 허용한다는 데 다소 부정적인 시각을 내비쳤습니다. 페이스북에서의 표현의 자유에 대한 복잡하고 광범위한 토론은 한 가지 더 보기

  • 2018년 7월 19일. 뉴스의 미래(2/2)

    1부 보기 그럼 이제 아무 문제가 없을까요? 그렇지는 않습니다. 먼저, 유료 서비스가 모두에게 잘 작동하는 것은 아닙니다. 특히 지역 언론들은 여전히 새로운 상황에 적응하는 데 어려움을 겪고 있습니다. 지역 신문들은 광고를 잃지 않기 위해 탐사 보도나 정치 관련 보도를 자제하고 있습니다. 즉, 민주주의가 사라지는 것은 아니지만, 많은 지역 정부는 여전히 어둠 속에 가려져 있습니다. 둘째, 위의 경제 모델을 뒷받침하는 제품인 뉴스는 항상 똑같은 모습으로 있지 않습니다. 뉴스의 형태는 기사를 만들어내는 방식을 더 보기

  • 2018년 7월 19일. 뉴스의 미래(1/2)

    * 존 미켈스웨이트 블룸버그 편집장이 지난 5월 쓴 칼럼입니다. 4월 28일, 저는 도널드 트럼프 대통령 옆에 앉아있는 대신 흥미로운 밤을 보냈습니다. 보통 백악관 출입기자단 연례 만찬에서 대통령은 단장이 속해있는 언론사의 편집장 옆에 앉죠. 이 영광은 저한테 올 예정이었으나 안타깝게도 트럼프는 다시 한번 주요 언론사를 무시하기로 하며 2년 연속 출입기자단 연례 만찬에 모습을 드러내지 않았습니다. 저는 저녁 대부분을 미국 저널리즘의 연단에서 기자들을 보고, 중세의 취한 군인처럼 테이블을 돌아다녔습니다. 그러던 중 2006년 더 보기

  • 2018년 7월 19일. 컴퓨터 알고리듬으로 동물 실험을 대체할 수 있다

    존스홉킨스 블룸버그 보건대학원의 과학자들이 주도한 연구에 따르면 대규모 화학 데이터베이스를 이용한 고급 알고리듬으로 기존 동물 실험보다 약품의 독성을 더 잘 예측할 수 있다고 합니다. 지난 11일 학술지 <독성과학(Toxicological Sciences)>에 발표된 연구 논문에서 연구자들은 알려진 화학 물질의 방대한 데이터베이스를 조사하여 화학 구조와 독성 특성 간의 관계를 이어주는 지도를 개발했다고 밝혔습니다. 연구자들은 이 지도를 이용해 모든 화합물의 독성 특성을 자동으로 예측할 수 있으며, 동물 실험을 통한 예측보다 더 정확하다는 결과를 제시했습니다. 연구팀이 더 보기

  • 2018년 7월 16일. 미국 의회, 애플과 구글에 “사용자 위치정보, 통화 내용 등 정보 수집 내역 공개하라”

    * 이 글은 뉴스페퍼민트에 올여름 인턴으로 합류해주신 연수현 님이 선정, 번역한 기사입니다. 미국 하원 에너지통상위원회 소속 공화당 의원들이 지난 9일 애플과 구글에 공개서한을 보냈습니다. 스마트폰 이용자들의 위치를 얼마나 추적하고, 사람들의 통화 내용은 얼마나 엿듣는지 자세히 밝혀달라는 내용이었습니다. 이번 서한은 정치권이 IT 거대기업의 일상적인 활동이 미국인들의 사생활을 얼마나 침해할 수 있는지에 관한 광범위한 조사가 진행되는 가운데 전달됐습니다. 앞서 페이스북의 CEO 마크 저커버그가 나온 의회 청문회 당시 몇몇 의원들은 페이스북을 비롯한 소셜미디어가 정기적으로 방대한 더 보기

  • 2018년 7월 12일. 인간이 인공지능 흉내를 낸다?

    인공지능으로 작동하는 서비스를 만들기는 어렵습니다. 실제로 너무 어려워서 일부 스타트업에서는 기계가 인간처럼 행동하게 하는 것보다 사람이 로봇처럼 행동하게 하는 것이 더 저렴하고 쉬운 방법임을 알아냈습니다. ‘가짜 인공지능’을 많이 만났다는 ReadMe의 최고경영자 그레고리 코버거는 말합니다. “사람이 작업을 하면 여러 가지 기술적 문제와 사업 개발 문제들을 건너뛸 수 있습니다. 확장은 무리지만 초기에 어려운 부분을 건너뛰고 필요한 것들을 효과적으로 만들 수 있습니다. 본질적으로 사람으로 인공지능 제품 원형을 만드는 거죠.” 이런 관행은 구글이 수백 명의 더 보기

  • 2018년 6월 28일. AI, 5천년을 연습해 인간을 게임에서 이기다

    인공지능이 보드게임에서 인간을 이기는 일은 이미 유행이 지난 이야기가 되었습니다. 이제 최고의 학자들과 테크 회사들은 비디오 게임에서 인간에게 도전하고 있습니다. 일론 머스크와 샘 알트만이 설립한 OpenAI 연구소는 인공지능 봇bot 팀이 인기 전투 게임인 도타2 (Dota 2) 의 상위 1% 아마추어 게이머들을 이길 수 있다는 새로운 이정표를 발표했습니다. 2017년 8월 OpenAI가 처음 도타 2 세계에 등장해서 1대1 게임에서 최고 플레이어들을 이길 수 있는 시스템을 공개한 것을 기억할 것입니다. OpenAI는 봇들을 업그레이드시켜 더 보기

  • 2018년 6월 13일. [칼럼] 어떻게 소셜미디어는 핑크 칼라 직종이 되었나

    기술 직종의 사람을 채용하는 회사는 구인 광고에 종종 남성의 흥미를 일으킬 수 있는 언어를 슬며시 말합니다. 예를 들면, 회사는 그들이 “닌자”나 “경쟁에서 완전히 승리”하고, “지배”할 수 있는 사람을 찾는다고 말하죠. 이런 단어 선택은 해당 채용 공고에 여성보다 남성 구직자가 지원하게 만들 수 있는 편견의 한 형태로 받아들여 지고 있습니다. 한편, 디지털 경제의 한 직종에는 남성보다 여성의 수가 더 많습니다. 이는 마케팅과 편집 기술에 의존하며 기업의 사업적 성공과 온라인상 토론에서 중요한 더 보기

  • 2018년 5월 24일. 인공지능 기술에 대해 다시 생각해야 할 때

    인공지능 분야의 야망은 끝이 없습니다. 지난 1월 한 인터뷰에서 순다 피차이 구글 최고경영자는 “인공지능은 전기나 불보다 심오하다.”라고 말했습니다. 그렇지만 인공지능을 개발하는 일상은 평범하기만 합니다. 지난주 피차이는 환호하는 관중 앞에서 구글의 새 프로그램 구글 듀플렉스가 미용실에 전화를 걸어 예약하는 영상을 선보였습니다. 전화를 받은 사람이 컴퓨터와 대화한다고 생각하지 못할 정도로 듀플렉스는 전화 업무를 잘 해냈습니다. 이 시연이 속임 없는 사실이라면 (조금 섬뜩하지만) 인상적인 성과입니다. 하지만 구글 듀플렉스는 사람들이 생각하는 것처럼 의미 있는 인공지능의 더 보기

  • 2018년 5월 23일. 이유를 설명하지 못하는 인공지능

    인공지능으로 가는 길고 불안정한 여정이 드디어 갈피를 잡기 힘든 지점에 도달했습니다. 포커 게임이나 군중 속에서 얼굴을 인식하는 일 같이 사람만이 할 수 있다고 여겨졌던 작업을 인공지능은 사람보다 더 잘 해냈습니다. 하지만 동시에 인공지능을 이용한 자율주행차가 보행자나 푯말을 들이받기도 했죠. 인공지능의 신뢰성에 의문이 들고 있습니다. 인공지능 기술은 분명 급속히 발전하고 있지만, 동시에 잇단 차질이 빚어지는 것도 사실입니다. 이런 급격한 환경 변화 속에서 우리는 인간의 지능을 구성하는 중요한 요소 하나를 놓치고 있습니다. 더 보기