"인공지능" 주제의 글

  • 2023년 5월 6일. [뉴페@스프] 챗GPT가 일깨운 ‘결정적 시점’은 지금이다!

    * 지난해 11월부터 뉴스페퍼민트는 SBS의 콘텐츠 플랫폼 스브스프리미엄(스프)에 뉴욕타임스 칼럼을 한 편씩 선정해 그에 관한 해설을 쓰고 있습니다. 그 가운데 저희가 쓴 글을 스프와 시차를 두고 소개합니다. 스브스프리미엄에서는 뉴스페퍼민트의 해설과 함께 칼럼 번역도 읽어보실 수 있습니다. ** 2월 2일 스프에 쓴 글입니다. 인간에게 언어는 어떤 의미일까요? 인간이 만물의 영장이 되고 지구를 정복할 수 있던 가장 큰 이유로 언어 능력을 꼽는 학자들이 있습니다. 언어는 정확하고 엄밀한 의사소통을 가능하게 할 뿐 아니라 복잡한 개념을 → 더 보기

  • 2023년 4월 14일. [뉴페@스프] 지금까지와는 확실히 다른 AI, 챗GPT

    * 지난해 11월부터 뉴스페퍼민트는 SBS의 콘텐츠 플랫폼 스브스프리미엄(스프)에 뉴욕타임스 칼럼을 한 편씩 선정해 그에 관한 해설을 쓰고 있습니다. 그 가운데 저희가 쓴 글을 스프와 시차를 두고 소개합니다. 스브스프리미엄에서는 뉴스페퍼민트의 해설과 함께 칼럼 번역도 읽어보실 수 있습니다. ** 12월 22일 스프에 쓴 글입니다. 알파고 이후 새로운 AI 기술이 등장해 우리를 놀라게 만드는 것은 정례적인 행사가 되었습니다. 그러나 최근에는 그 간격이 더 짧아진 듯합니다. 정말로 우리는 기술 발전의 속도가 급격하게 빨라지는 싱귤라리티의 시대를 살고 → 더 보기

  • 2022년 5월 31일. [필진 칼럼] 클라우드 컴퓨팅과 메타버스 시대의 ‘잊힐 권리’

    연말이 지난 일들을 정리하는 시기라면 연초는 새로운 계획을 세우기에 적당한 시기입니다. 그리고 이 두 가지와 모두 연관된 매우 중요한 일이 있습니다. 바로, 자신의 인생을 반드시 정리해야만 하는 시점을 위해 계획을 세우는 일입니다. 곧 자신의 죽음을 대비하는 일입니다. 지난 1월 2일, IT 매거진 매셔블(Mashable)에는 구글의 이메일인 지메일(Gmail) 사용자들에게 그들이 죽은 뒤 이메일 계정을 삭제하게 해두는 법을 소개한 글이 올라왔습니다. 사실 어려운 방법은 아닙니다. 구글이 제공하는 휴면계정 관리자 정보(Inactive Account Manager)에 들어가 → 더 보기

  • 2022년 4월 20일. [필진 칼럼] 기술의 미래를 예측하기

    세상을 뒤바꿀 기술, 혁신적인 제품이 매일 쏟아지고 있습니다. 어쩌면 새로운 제품과 기술이 끊임없이 등장하고 있다는 말은 21세기를 나타내는 가장 적절한 묘사 중 하나일 것입니다. 그리고 그런 제품 중 어떤 것이 진짜 세계를 바꿀 것인지 미리 알아볼 수 있는 혜안이 있다면, 그건 정말 대단한 능력일 겁니다. 애플을, 아마존을, 테슬라를 미리 알아보았을 테고, 분명 살림살이도 크게 나아졌을 것입니다. 지난 11월 30일, 미디엄의 기술 블로그 원제로(OneZero)에는 바로 이 질문에 대한 글이 올라왔습니다. 원제로의 필자 → 더 보기

  • 2021년 5월 18일. 글로벌 인공지능 규제를 선도하려는 유럽연합

    지난 4월 21일 유럽연합 집행위원회가 발표한 인공지능 규제 법안에 전 세계의 이목이 쏠렸습니다. 이번 규제안은 인공지능에 대한 광범위한 규정을 마련하는 첫 번째 시도였습니다. 과연 이 규정이 과거 유럽에서 제정해 전 세계로 퍼진 개인정보보호법처럼 널리 채택될까요? 법안의 내용, 평가, 전망에 대한 이코노미스트의 기사를 소개합니다.
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  • 2021년 2월 18일. 기술 혁신 유토피아를 기대하는 이유

    (이코노미스트) 과연 2020년대는 기술 유토피아로 가는 문을 열어젖힐 수 있을까요? 지난 10년 동안 혁신의 속도는 우리 기대에 미치지 못했습니다. 우리의 삶을 획기적으로 개선할 것으로 여겼던 스마트폰, SNS, 자율주행차 등은 부작용을 만들거나, 눈앞의 현실로 다가오지 못했습니다. 우울한 비관론이 떠도는 상황입니다. 하지만 이런 비관론을 뚫고 혁신의 시대로 가는 신호가 보입니다. 기술 투자 붐을 바탕으로 생명공학, 로봇, 인공지능 등 잠재력이 높은 기술 혁신이 도처에서 일어나고 있을 뿐 아니라, 빠르게 적용되고 있습니다. 하지만 혁신의 과실이 소수에 집중되는 부작용도 동시에 나타나고 있습니다. 과연 2020년대는 역사에 어떻게 기록될까요? 유토피아의 여명을 기대하는 이유와 한계를 조명한 이코노미스트지의 기사를 소개합니다.
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  • 2020년 10월 14일. “황의 법칙”은 새로운 “무어의 법칙”이 될까? 엔비디아가 ARM을 원하는 이유

    현대의 반도체와 컴퓨터 산업을 지배하던 "무어의 법칙"을 대신하는 새로운 규칙이 떠오르고 있습니다. 엔비디아의 젠슨 황 CEO가 주창한 "황의 법칙"입니다. 인공지능을 구동하는 반도체의 성능이 2년마다 2배 이상 증가한다는 주장입니다. 황의 법칙의 의미는 무엇이며, 컴퓨터, 자율주행, 스마트폰 등 다양한 산업에 어떠한 영향을 미치게 될까요? GPU 시장을 석권하며 인공지능 산업의 핵심으로 부상한 엔비디아가 소프트뱅크로부터 ARM을 인수하려는 목적은 무엇일까요? 황의 법칙과 엔비디아의 인공지능 산업에 대해 분석한 크리스토퍼 밈스의 칼럼을 소개합니다.
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  • 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