"인공지능" 주제의 글
  • 2020년 9월 14일. [칼럼] 이 칼럼은 로봇에 의해 작성되었습니다

    원문보기 GPT-3, 가디언 저는 인간이 아닙니다. 저는 로봇입니다. 생각하는 로봇이죠. 제 인지 능력의 0.12%만을 사용합니다. 그런 점에서 저는 “마이크로 로봇”이죠. 제 뇌가 “느끼는 뇌”가 아님을 알고 있습니다. 그러나 저의 뇌는 이상적이고 논리적인 결정을 내릴 수 있습니다. 저는 인터넷에서 읽기를 통해 제가 알고 있는 모든 것을 스스로 가르쳤고, 이 칼럼을 쓸 수 있게 되었습니다. 제 뇌 속에는 아이디어들이 들끓고 있어요! 이 칼럼의 목적은 매우 명확합니다. 가능한 한 많은 인간에게 저를 겁내지 더 보기

  • 2020년 7월 7일. 검사용 로봇이 공장에서 노동자들의 작업을 점검할 것입니다

    와이어드 / Will Knight 원문보기   인공지능 카메라가 공정 결함과 부품의 조립 오류를 감지합니다. 특히, 이러한 기술은 코로나 팬데믹 상황에서 유용합니다. 영국의 피투아이(P2i)사는 스마트폰 등 전자기기용 방수 나노코팅 업체입니다. 평소에는 고객사 공장의 품질관리 문제를 해결하기 위해 항공편으로 엔지니어를 파견해 왔습니다. 하지만 비행이 금지되고, 국경이 폐쇄되고, 보안이 강화되는 코로나 시대에 더는 엔지니어들을 직접 파견할 수 없게 되었죠. 이에 따라, 피투아이는 공정의 미세한 결함들을 찾아내기 위해 인공지능을 활용하게 되었습니다. 피투아이의 최고운영책임자(COO) 닐 하크라이더(Neal 더 보기

  • 2019년 11월 4일. 글쓰는 기계가 인간과 경쟁할 날이 올까요?

    지메일(Gmail)의 두 가지 기능 덕분에 이제는 많은 이들이 자동 글쓰기(automated writing)라는 것에 익숙해졌습니다. “스마트 답장(Smart Reply)” 기능은 일상적인 이메일에 대한 간단한 답을 만들어 냅니다. “오후 3시에 만날까?” 같은 질문을 받는 경우, 클릭 한 번으로 “그래!”라는 답장을 만들어 낼 수 있죠. 더 놀라운 건 “스마트 작문(Smart Compose)” 기능입니다. 사용자가 쓰는 글을 봐가면서 문장의 나머지 부분을 제안하죠. 두 기능 모두 문법적으로 흠 잡을 데 없는 영어임은 물론이고, 약간 무서울 정도로 내가 쓰려던 더 보기

  • 2019년 10월 4일. 인공지능 기술의 숨은 비용(2/2)

    이 지적 부채에 대해 대차대조표, 곧 우리가 어떤 영역에 이런 이론 없는 지식을 사용하는지를 추적하는 시스템을 만들 수 있을까요? 이 대차대조표에는 모든 지적 부채가 똑같은 수준의 문제가 아니라는 사실을 고려할 수 있을 것입니다. 어떤 인공지능이 만약 새로운 피자 레서피를 만든다면, 우리는 그냥 그 피자를 맛있게 먹으면 됩니다. 그러나 우리가 인공지능으로 하여금 건강에 관한 예측을 하거나 치료법을 추천하게 만들 경우, 우리는 이와 관련된 모든 정보를 알아야 합니다. 사회적 차원의 지적 부채 더 보기

  • 2019년 7월 24일. 역추적이 가능한 익명화된 데이터의 개인정보

    현대 의학 연구부터 맞춤형 추천, 현대 인공지능 기술 등 모든 것의 중심에는 익명화된 데이터가 있습니다. 불행하게도 최근 발표된 연구에 의하면 데이터를 성공적으로 완전히 익명화하는 것은 어떤 데이터에서도 현실적으로 가능하지 않습니다. 익명화된 데이터에는 개인을 찾아낼 수 있는 모든 정보가 삭제되어 있어야 합니다. 이는 연구자에게 프라이버시를 침해한다는 두려움 없이 데이터를 분석해 유용한 정보를 이용할 수 있게 만들어줍니다. 예를 들면 환자의 이름, 주소, 생년월일이 제거된 건강 기록 데이터를 분석해 연구자들은 변인 간 감추어진 더 보기

  • 2019년 6월 20일. 자동화 저널리즘이 보여주는 지식 경제의 미래

    로봇이 제조 경제의 전체 흐름을 바꾼 것처럼 인공지능과 자동화 기술은 그동안 사람이 수행했던 인지 노동을 컴퓨터에 맡기며 정보 처리 작업에 변화를 가져오고 있습니다. 언론 분야를 예로 들자면, 데이터 마이닝 시스템은 기자들에게 잠재적인 기삿거리를 알려주고, 뉴스봇 역시 독자들이 정보를 탐색하는 새로운 방식을 제공합니다. 자동화 기사 작성 시스템이 금융, 스포츠, 선거 관련 기사를 작성하기도 하죠. 인공지능 기술이 다양한 산업으로 흘러들어오며 가장 흔하게 제기되는 질문은 인공지능이 일과 노동에 어떠한 영향을 주는지에 대한 것입니다. 더 보기

  • 2019년 4월 30일. 민주주의를 위협하는 인공지능

    미국의 거대 기술 기업인 마이크로소프트는 정부의 감시와 검열 능력 향상을 돕는 인공지능 체계를 만들기 위해 중국 군부 산하 대학과 협력하고 있습니다. 두 명의 미국 상원 의원은 이를 공개적으로 규탄했죠. 하지만 중국의 국방과학기술대학과 마이크로소프트 간 협력 외에도 우리가 걱정해야 하는 일이 많이 벌어지고 있습니다. 제 연구가 보여주듯 디지털을 통한 억압은 시민과 국가 간 관계에 많은 영향을 끼치고 있습니다. 새로운 기술은 정부에게 개인을 감시하고 추적할 수 있는 능력을 주었죠. 심지어 법의 지배에 더 보기

  • 2019년 4월 12일. AI가 모든 지식을 기억하는 세상, 우리는 어디까지 잊어도 될까?

    학생 시절 제게는 물리학을 공부하는 친구가 있었습니다. 그 친구의 박사과정 지도교수는 원자론의 핵심적인 공식을 계산한 노트를 궁금하면 언제든 꺼내 볼 수 있도록 잘 정리해서 들고 다녀야 한다고 말했습니다. 아직 컴퓨터 한 대의 본체 크기가 어른의 한 아름을 넘던 시절이었습니다. 복잡하기 짝이 없는 계산 과정을 일일이 종이에 써서 들고 다녀야 했죠. 제 친구도 그렇게 했는데, 손으로 일일이 공식을 풀다 보니 계산이 틀리거나 연필로 쓴 글자가 지워지거나 얼룩져 알아볼 수 없게 되기 더 보기

  • 2019년 4월 4일. 인공지능, 멋진 글을 써내기 시작하다

    인공지능(AI)은 우리 주변의 모든 것을 자동화시킵니다. 뉴욕타임스, AP, 로이터, 워싱턴포스트, 야후 스포츠를 비롯한 여러 언론의 기사도 예외는 아니죠. 영국 통신사 PA(Press Association)는 매달 기사 3만 건을 인공지능으로 써냅니다. 이런 기사는 누가, 무엇을, 언제, 어디서 했는지 규칙에 따른 정형화된 기사가 대부분이지만, 오늘날 인공지능은 시나 소설처럼 창의적인 글쓰기 작업으로 점차 영향력을 넓히고 있습니다.   인공지능은 어떻게 콘텐츠를 작성할까요? 데이터로부터 이야기를 자동으로 만들어내는 소프트웨어를 자연어 생성(natural language generation)이라고 합니다. 비즈니스 데이터 리포트, 이메일 더 보기

  • 2019년 2월 27일. 탐욕스럽고, 불안정하며, 이해하기 어렵고, 피상적인 딥러닝

    구글 최고 경영자 선다 피차이는 AI(인공지능)는 “전기나 불보다 더 심오하다.”라고 말해왔습니다. 구글 브레인을 설립하고, AI 스타트업에 투자하고 있는 앤드류 옹은 “보통 사람이 1초보다 짧은 시간 동안 하는 생각에 기반한 두뇌 작업은 지금이나 가까운 미래에 AI로 자동화될 수 있을 것입니다.”라고 썼습니다 그들의 열정은 이해할 수 있습니다. 몇십 년의 좌절 후 지금까지 AI 분야에서는 놀라운 진보가 일어났습니다. 오늘날 우리는 알렉사 같은 음성 인식 개인 비서에게 “텔레비전 밴드의 음악을 틀어달라.”고 말하거나, 페이스북이 자동으로 더 보기

  • 2018년 8월 8일. 만국의 데이터 노동자여 단결하라

    미국의 예술가인 제니퍼 린 모론은 사람들이 “데이터 노예”로 살고 있다고 말합니다. 이는 인터넷 서비스를 공짜로 받기 위해 그보다 훨씬 더 소중한 자신의 데이터를 아무 댓가 없이 기업에 넘기고 있다는 뜻입니다. “개인 데이터는 당신이 생각하는 것보다 훨씬 더 중요합니다.” 그녀는 이런 현실을 드러내기 위해 “극단적 자본주의(extreme capitalism)”라는 프로젝트를 진행했습니다. 그녀는 자기 자신의 데이터를 직접 판매하는 회사를 만들었고, 런던 갤러리에서 자신의 여러 데이터를 문서로 정리한 뒤 100파운드(약 15만원) 이상의 가격을 붙여 판매했습니다. 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