인공 지능 기술 의 장단점 | [알쓸범잡 부록] 인공지능은 정말로 공정할까?! 기술은 누가 통제하는가 #알쓸범잡 Ep.13 22055 좋은 평가 이 답변

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#알쓸범잡 #알아두면 쓸데있는 범죄 잡학사전 #사건사고
알쓸범잡 crimetrivia EP.13
MC 윤종신x범죄심리학자 박지선x법학박사 정재민x과학박사 김상욱x영화박사 장항준
매주 (일) 밤 10시 40분 tvN 방송

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인공지능(Artificial Intelligence)의 장단점

인공지능의 주요 목표는 우리의 생활을 편리하게 만들어주는 것이다. · 인공지능의 장점 · 1. 인간의 단순 노동을 빠르게 대체한다. · 커피 만드는 로봇이나 …

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Date Published: 11/29/2022

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인공지능(AI)의 개요와 장점과 단점 – 새한일보

AI중에서 가장 큰 효과를 본 것은 의료분야이다. 실제로 AI 기술을 이용해 폐 질환, 유방암, 치매 등의 질환을 정확하고 빠르게 진단하고 있으며, …

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Date Published: 1/21/2021

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인공지능의 미래와 장점과 단점 – 네이버 블로그

알파고가 인간을 이길 수 있었던 것은 ‘딥 러닝’이라 부르는 컴퓨터 학습기술 때문입니다. 이것은 컴퓨터가 마치 사람의 뇌처럼 생각하고 배울 수 있도록 …

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Date Published: 9/13/2021

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AI, 인공지능의 장점 | 알파페이스(AlphaFace)

인공지능의 가장 큰 장점은 자동화입니다. 공장이나 위험한 작업이 필요한 곳에서 인공지능을 적용하면 교육받은 그대로 수행하는 인공지능이 일을 …

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인공지능(AI)의 장점과 한계점 – 디지털투데이

AI가 충분한 학습 데이터와 알고리즘을 토대로 학습을 반복하게 함으로써, 인력 간 기술 격차를 좁힐 수 있다는 점 역시 주목할 만하다. 다년간의 경험과 …

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인공지능 장단점 – 미래 AI(인공지능) 장점, 단점 예상 – 키스세븐

예를 들어 공장에서 위험한 작업을 하는데 인공지능이란 것을 적용하면 교육받은 대로만 하고 실수를 하지 않기 때문에 인간이 받을 고통을 막을 수 …

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AI가 가지고 있는 많은 장점들 중 4가지! – 좋은정보

인공지능은 맞춤형 정보를 제공하는 검색 알고리즘을 사용하여 사용자의 라이프스타일 선택을 더욱 향상시킵니다. 또한 데이터 입력 및 이메일 응답과 …

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인공지능의 단점과 부작용, 그리고 어뷰징 – TonyAround

인공지능의 단점과 부작용, 어뷰징, 어그로, 딥페이크, 사재기, 알고리즘, 전쟁, 세계대전, 윤리, 도덕성, 가이드라인, 기술 발전, 4차산업, 장점, …

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[궁금한이야기] AI란 무엇이고, 얼마나 대단하며, 단점은 없을까

오늘날의 AI는 대부분 ‘기계학습’이라는 방법을 활용해 주변 정보를 습득하고, 학습하는 메커니즘을 지니고 있습니다. 과거로부터 연구되던 이 기술이, …

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Tech Issue – 인공지능 기술의 개념과 최신 동향 _AI 기술을 적용한 ‘3가지’ 사례 Tech Issue는 글로벌 기술 트렌드 및 해외 유망 기술을 소개하기 위해 (주)비…

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주제에 대한 기사 평가 인공 지능 기술 의 장단점

  • Author: tvN
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  • Date Published: 2021. 6. 30.
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인공지능(Artificial Intelligence)의 장단점

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인공지능의 주요 목표는 우리의 생활을 편리하게 만들어주는 것이다.

Photo by Fernand De Canne on Unsplash

인공지능의 장점

1. 인간의 단순 노동을 빠르게 대체한다.

커피 만드는 로봇이나 빨래 개는 로봇(이 로봇은 아직 갈길이 멀어 보이지만)처럼 인간의 단순한 노동을 빠르게 대체한다. 또한, 인간이어서 발생해왔던 크고 작은 오류들을 만들어내지 않게 된다. 또한, 학습 데이터와 알고리즘을 토대로 학습을 반복하게 함으로써, 이전에 있어왔던 인력 간 기술 격차를 좁힐 수 있게 된다.

2. 인간의 감정 노동을 대체할 수 있다.

콜센터에서 사람이 대응하기 힘든 불편한 상담을 대신해줄 수 있다. 콜센터 상담원을 대체하게 되면 감정적인 대응이 불가하므로 블랙 컨슈머가 사라지게 된다. 서빙로봇도 마찬가지로 인간의 단순 노동과 감정 노동을 대체할 수 있게 된다.

3. 일상생활에서 편리함을 제공받을 수 있다.

인공지능 스피커로 집 안에서의 생활이 편리해질 수 있으며, 집 밖에서는 자율주행차로 편리하게 이동할 수 있게 된다.

4. 업무의 효율성과 생산성이 향상된다.

제조, 금융, 통번역 분야 등 다양한 산업에 AI가 적용되어 사회 전반에 광범위한 영향을 미치게 된다. 물류창고를 관리하는 아마존의 키바(KIVA) 사례에서도 인간이 수행하던 상당한 노동력을 대체할 수 있고 이는 곧 비용 절감으로 이어진다.

5. 인간의 판단과 결정에 도움을 준다.

폐 질환, 유방암 치매 등의 질환을 정확하고 빠르게 진단하며, 효과적으로 치료가 가능한 보조 소프트웨어들도 등장하고 있다. (IBM의 왓슨) 또한, 최신 논문, 과거 진료 정보, 학술지 등의 정보를 스스로 학습해 의사가 최적의 처방을 내리도록 보조하는 역할을 수행하기도 하는데, AI를 사용하면 정확도를 높이고 진단 시간과 비용까지 현저하게 줄일 수 있다. 또한, 맞춤형 케어를 받을 수도 있다.

6. 여러 분야에 효율성을 증대시켜준다.

자율주행차로 혼잡도가 개선되고, 사고율이 감소하게 된다. 아마존은 고객의 주문을 예측해서 물류를 출고할 준비까지 마치는 시스템을 구축했다. 의료, 복지 분야에서는 맞춤형 진단, 치료로 건강 수명 연장이 가능하게 되며, 지능형 치매관리, 치매 조기 진단 정확도 향상이 가능하다. 제조 분야에서는 스마트 공장 도입으로 생산성을 향상할 수 있고, 금융 분야에서는 금융사고 탐지가 가능하게 되어 방금 발생한 이 거래가 정상적인 거래인지 확인이 가능하다. 사법 분야에서는 범죄, 사고 예방하고 검거율을 향상할 수 있으며, 지능형 재해 대응으로 산림 피해를 감축시킬 수 있다. 또한, 미세먼지 농도와 강수량을 예측하여 이에 대한 적절한 대비책도 시행할 수 있다.

인공지능의 단점

1. 실업자가 증가하게 된다.

내가 일터 밖에서 하는 단순 노동을 인공지능이 대신하게 되어 생활이 편리해졌지만, 회사에서의 나의 업무도 인공지능이 대신하게 되어 직업을 구하기가 이전보다 더 어려워지게 된다.

2. 윤리적인 문제가 발생한다.

인공지능의 오작동으로 인해 환자에게 오진을 하거나 자율주행 자동차가 사람을 해친다면, 그 책임은 누구에게 있을지 윤리적이고 법적인 규범이 명확하지 않다. 또한, 인공지능의 판단에 윤리적인 부분을 어떻게 담을 것인가도 문제인데, 자율주행차가 멈출 수 없는 상황에서 사람이 1명 서 있는 쪽과 사람이 10명 서있는 쪽이 있을 때 어느 쪽으로 방향을 틀어야 하는지에 대한 판단을 인공지능이 할 수 있는가에 대한 문제도 있다.

3. 개인정보 오남용이 높아진다.

인공지능은 방대한 데이터를 수집하여 만들어지고, 인공지능을 원활하게 사용하기 위해서는 나의 데이터를 공유해야 한다. (스마트 스피커 세팅 초기의 개인정보 입력 단계 등) 나에 대한 정보들이 계속해서 축적되고 있고, 사생활 침해와 개인 감시가 이루어질 수 있는데, 이는 결국 개인의 사생활을 침해하게 된다.

4. 인공지능을 연구/개발하는 회사의 독점 체제가 강화될 우려가 있다.

인공지능을 연구/개발하는 인공지능 개발자가 인공지능에 대한 경제적 이익을 모두 가져가고 대기업의 독점 시장 체제가 강화될 우려가 있으므로 유의해야 한다.

5. 치우친 편향의 데이터를 습득하는 경우 잘못된 인공지능이 개발될 위험이 있다.

최근 챗봇 이루다 사건과 같이 사용자들이 부적절한 데이터를 인공지능에게 학습시키게 되면, 이 잘못된 가치관을 그대로 이어받아 잘못된 인공지능이 우리 삶에 침투할 위협이 있다. 또한, 학습되지 않았거나 추론할 수 없는 상황이 발생하는 경우 엉뚱한 결과를 내놓게 되며, 이는 자칫하다 큰 사고로 이어질 수도 있게 된다.

Reference

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인공지능(AI)의 개요와 장점과 단점

▲ 민병식 논설위원

최근에 정부 인사 혁신처는 이런 발표를 하였다.

“2030년까지 민원 담당공무원 50% 이상, 경찰·소방 등 현장공무원 25% 이상, 전문 직무 담당공무원 25% 이상을 인공지능으로 대체한다. 이후 2045년까지 민원 담당 공무원 70%, 현장 공무원50%, 전문 직무 담당 공무원 50%를 인공지능으로 대체한다.”

4차 산업을 주도하는 AI란 무엇인가?

AI란 Artificial Intelligence의 약자로 컴퓨터의 프로그램으로 인간과 같이 사고하고 학습하며 판단하는 논리적인 방식을 사용하는 인공지능을 말한다. 이미 AI 기술은 우리도 모르는 사이 실생활은 물론, 자동차에서부터 의료, 운송 및 통신에 이르기까지 다양한 산업에 걸쳐 많은 사람들에게 이미 적용되고 있다.

쉽게 예를 들자면 구글(google)에서 만든 인공지능 바둑 프로그램 알파고가 한 예이다. 바둑에는 총 10의 170승에 이르는 어마어마한 경우의 수가 있다는데 이러한 복잡성을 인공지능에 적용하는데 성공하였고, ‘지도학습’과 ‘강화학습’을 결합하여 바둑을 두면서 직접 학습을 할 수 있는 알파고를 만들었고, 결국 사람들 중에서 가장 바둑을 잘 둔다는 이세돌 구단을 4대1로 이겨 화제가 된 적이 있었다. AI 상담사 까지 등장했다. 전화 상담을 AI가 대신 받아서 처리해준다. 콜 센터에서 사람이 하기 힘든 불편한 상담을 대신 해줄 수 있는 것이다. 그래서 AI의 발달에 따라 콜 센터 상담 직원을 대체하는 기술이 나오고 있어 감정적인 대응을 하지 않으니 블랙 컨슈머가 사라지게 생겼다.

AI중에서 가장 큰 효과를 본 것은 의료분야이다. 실제로 AI 기술을 이용해 폐 질환, 유방암, 치매 등의 질환을 정확하고 빠르게 진단하고 있으며, 효과적으로 치료가 가능한 보조 소프트웨어들도 등장하고 있다. 또한 최신논문, 과거 진료 정보, 학술지 등의 정보를 스스로 학습해 의사가 최적의 처방을 내리도록 보조하는 역할을 수행하기도 하는데 AI 사용하면 정확도를 높이고 진단 시간과 비용까지 현저하게 줄일 수 있는 장점이 있다. 또 개인에 최적화된 맞춤형 케어를 받을 수 있어 AI를 활용한 의료 및 헬스 케어 적용 가치는 점점 증대되고 있는 중이다. AI를 적용하지 못하는 의사는 자연적으로 도태되는 시대가 되었다.

​자동차 분야 역시 인공지능이 폭넓게 쓰일 것으로 예상 되는데 특히, 사람이 아닌 AI가 운전기사 역할을 해 앞차와의 거리를 조절하고 차선을 변경하는 등 운전 상황 전반을 통제하는 자율 주행 자동차 기술의 근간은 첨단운전자지원시스템(ADAS, Advanced Driver Assistance System)이다. ADAS는 전후좌우에 달린 카메라가 사물과 차선, 표지판을 인식하면 중앙시스템이 이 정보를 처리해 속도를 줄이거나 차선을 바꾸는 등의 기능을 수행하는 원리로 자동차뿐만 아니라 비행기, 선박, 드론, 로봇 등 다양한 이동체에 쉽게 응용될 수 있다고 한다. 이미 자동 주행 관련 인공 지능 기술은 시험 주행을 할 수 있을 정도로 발달했으며, 미국이나 일본 등 경제 강국에서는 대규모가 투자가 이어지고 있어 앞으로 ‘AI 자동차’ 시장은 점점 더 커질 것이라는 전망이다.

인공지능 기술은 많은 양의 데이터와 빠른 처리 능력, 그리고 강력한 알고리즘이 결합해 더욱 널리 보급되고 있다 앞으로 인공지능은 우리 생활에 어떤 발전을 불러 올지 궁금해지는 혁신을 넘어선 시대이다. ​그러면 인공지능의 발달이 우리에게 주는 단점은 없을까? 핑크빛 미래만 펼쳐진다면 좋으련만, 인공지능 기술은 인간에게 걱정을 안긴다.

첫째, 내가 할 일이 줄어들어 좋기는 한데 집에서 뿐만 아니라 내 일을 회사에서도 대신하니 결국 직업을 구하기가 전 보다 어려워진다는 점이다. 예를 들자면 간단한 사무직이나, 공장에서의 기계로 대체가 가능한 생산라인 쪽이 우선적으로 감소가 되고 있다.

둘째, 인공지능의 개발자가 개발에 대한 경제적 이익을 모두 가져가서 실질적으로 인공지능이 주는 혜택은 있는 사람에게만 돌아가고 나머지 다수는 오히려 더 못한 삶을 살게 될 수 있다. 대기업의 독점시장체제가 강화될 우려가 있다는 뜻이다.

셋째, 다양한 삶이라는 빅 데이터가 지능과 학습의 기반이 되어 인공지능을 고도화하는데, 그 빅 데이터가 인간 삶의 편견을 거르지 않고 받아들이기 때문에 까닭에 인공지능의 판단력 또한 편견에 물들고 평등하지 못한 인간의 가치관을 그대로 이어받는다.

넷째, 생각을 빨리 판단하기 위해서는 사생활을 가급적 모두 공개해야 하는데, 그런 만큼 나에 관한 정보는 비밀스러운 것까지 모두 어딘가에 축적되고 있다. 사생활 침해와 개인 감시가 나도 모르는 사이에 이루어지고 지고, 이런 감시는 결국 개인 사생활의 침해를 낳는다.

다섯째, 인공지능의 오작동으로 인해 환자에게 오진을 하거나 자율자동차가 사람을 해친다면 그 법적인 책임은 누구에게 있을지 윤리적이고 법적인 규범이 명확치 않다.

인공지능의 축적된 데이터는 문제를 해결하는 능력은 뛰어나지만 어떤 문제를 풀어야하는지, 어떤 것이 옳고 그른지 판단하는 능력은 없다. 기계는 기계일 뿐이고 인공지능에게 명령을 하는 것은 ‘사람’이다. 인공지능 개발자가 어떤 명령을 하느냐에 따라 인공지능 성향이 달라질 수 있고, 사회적으로 큰 문제를 일으킬 수도 있기 인공지능이 사용하는 것은 늘 경계가 필요하다. 기술의 발달로 삶의 질은 향상되고 산업은 발전할 수 있지만 그로인한 오용과 오작동 등에 대한 대책 마련이 동반하지 않는다면 수많은 문제들이 일어나게 된다. 부정적인 영향은 최소화하면서 긍정적 영향을 극대화하는 지혜가 필요한 시점이다.

인공지능의 미래와 장점과 단점

인공 지능 ‘알파고’가 세계 바둑의 최고수인 이세돌 9단을 물리치며 큰 화제가 되었습니다.

알파고는 2014년에 하사비스가 바둑 프로그램으로 개발한 인공지능 슈퍼컴퓨터입니다.

이번 대결에서 알파고는 4승 1패로 승리함으로서 컴퓨터와 인공지능의 역사,

나아가 인류 문명사에 큰 발자국을 남겼습니다.

AI, 인공지능의 장점

AI, 인공지능의 장점

인공지능은 장,단점이 존재하지만 이번 포스팅에서는 장점에 대해 자세히 알아보겠습니다.

우리의 일상 생활에서, 더 넓혀 전문분야에서 인공지능의 미래에 대한 관심이 폭발적으로 커지고 있습니다. 이렇게 인공지능을 사용하면서 활용에 대한 기대감도 더불어 같이 커지고 있는데, 간단한 예로 불치병 치료, 재난 구조 등을 대신 해결해주고 힘들고 위험한 일을 처리해준다는 점을 큰 장점으로 볼 수 있습니다.

특히 우리는 최근 키오스크 기계, 무인 판매기 등 편의를 위해 사용되고 있는 인공지능 제품들이 많이 우리의 일상 생활에 자리잡고 있고 앞으로도 더 다양한 인공지능 관련 제품, 용품들이 생겨날 것이라고 예상하고 있습니다.

구체적으로 인공지능의 활용은 우리에게 어떤 이익, 장점이 있는지 확인해보겠습니다.

인공지능 자동화

인공지능의 가장 큰 장점은 자동화입니다. 공장이나 위험한 작업이 필요한 곳에서 인공지능을 적용하면 교육받은 그대로 수행하는 인공지능이 일을 처리하기때문에 힘들고 어려운 일을 대신 처리해주는 역할을 합니다. 기업의 입장에서는 대규모의 작업도 빠르게 처리하여 저비용, 고효율로 일을 처리 할 수 있습니다.

이러한 자동화로 비전문가가 하는 작업보다 좋은 결과를 낼 수 있어 전문가와 비전문가의 격차를 줄여주는 효과를 낳을 수 있습니다.

인공지능 최적화

인공지능은 엄청나게 많은 경우의 수 중에서도 최상의 결과를 도출해내기때문에 가장 최선, 합리적인 결과를 만들어 낼 수 있습니다.

급한 일, 바쁜 일 중에서도 어떤 일을 먼저 처리해야하는지 비교해서 결정하기대문에 속도가 빠르고 필요한 기능만으로 우선 작동 시킬 수 있기때문에 최적화가 가능합니다.

인공지능 편리성

로봇 청소기, 스마트 자동차, 스마트 키 등 사람 대신 일을 처리해주는 기능을 우리 일상 생활에서 이미 많이들 이용하고 있습니다.

어떤 상황에서도 원하는대로 도움만 요청한다면 인공 지능은 우리의 편리성을 위해 대신 일을 처리해줍니다.

인공지능의 장점, 미래에는?

객관적으로 인공지능은 사람과 비교했을때 빠른 계산속도, 기억력, 정확성 등의 큰 장점을 가지고 있습니다. 천문학적인 수의 데이트를 기억하고 검색할 수 있으며, 365일 내내 중단없이 작업을 처리 할 수 있습니다. 이젠 컴퓨터, 인공지능 없이는 우리 인류 문명이 설명이 안될 정도가 되었습니다.

뿐만아니라 고층의 건물을 짓는 아주 힘든 일, 그리고 화재 진압, 지진 등 재난 구조의 현장에서도 인간 이상의 능력을 발휘할 수 있습니다. 또 불치병과 같은 질병 치료에 도움을 주는 기능도 하며, 전염병이 발생했을때 인공지능 로봇이 현장에 투입해 사람들을 치료할 수 있습니다.

인공지능이 미래에 더 활성화된다면 개발 및 관리할 인력이 필요해질 것이며, 각 분야의 전문지식을 인공지능에 입력할 전문가가 더욱 필요하기 때문에 일자리 창출이 된다는 전망도 존재합니다. 예를 들어 농사에 관한 지식을 인공지능 정보에 추가한다면 이러한 인공지능을 관리하고 처리할 줄 아는 사람이 필요해지기떄문입니다.

반대로 일자리를 뺏긴다는 예측이 있지만, 새로운 일자리의 창출로 생기는 발전 그리고 그 이후의 일자리 창출에 대한 전망은 좋다는 평가도 있습니다.

인공지능에 대한 인식의 공통점으로 결과적으로는 우리 사람에게 이롭고 행복한 방향일 것이어야 합니다.

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인공지능(AI)의 장점과 한계점

이혼을 앞두고 별거 중에 한 여자를 만나게 된 한 남자. 사랑에 냉소적이었던 그는 마음이 심란할 때면 말동무 삼아 그녀를 불러내 시시콜콜한 얘기를 하고 같이 음악을 들으며 시간을 보내곤 했다. 언제부터였을까? 처음엔 아무런 느낌도 없었던 것이 분명한데, 썰렁한 그의 얘기에도 웃어주고 아는 것이 많아 이야기도 잘 통하는 그녀에게 그는 점차 사랑의 감정을 느끼게 된다. 하지만 사랑한다 해도 볼 수도 안을 수도 없는 무형의 존재인 그녀. 그 남자와 그 여자의 사랑은 과연 이뤄질 수 있을까?

위 내용은 한 남자 ‘테오도르’가 인공지능(Artificial Intelligence, 이하 AI) OS인 ‘사만다’와 사랑에 빠지는 모습을 그려낸 영화 ‘그녀(Her)’의 줄거리다. 인간의 개입 없이도 음성, 사진, 표정 등의 방대한 정보 학습을 통해 인간과 다를 바 없는 반응을 보이는 그녀는 영화 속 허구임에 분명하다. 그러나 우리는 이러한 모습이 언젠가는 상상을 넘어 현실이 될 수도 있다는 가능성에 주목할 필요가 있다. 고차원의 정보 학습 및 처리 능력을 갖춘 AI 기술이 보다 직관적이고 능동적인 형태로 빠르게 발전을 거듭하고 있기 때문이다.

이글루시큐리티 보안분석팀 지재원 과장

실제로, AI 기술이 다양한 산업 분야에 접목됨에 따라, 지금까지는 상상할 수 없었던 새로운 결과물들이 하나씩 하나씩 선보여지고 있다. AI라는 개념을 많은 사람들에게 각인시킨 알파고(AlphaGo)를 비롯해 로봇, 질병 진단 및 예측, 통번역 서비스, 가상 개인 비서 등의 인공지능 기반 서비스들이 잇달아 출시되고 있다. 많은 전문가들은 머지 않아 제조, 금융, 의료 등 다양한 사업 분야를 아울러 AI 기술이 적용되며 사회 전반에 광범위한 영향을 미칠 것이라 내다보고 있다.

고차원의 정보처리 능력이 요구되는 정보보안 분야 역시 이러한 흐름에서 예외가 아니다. 날이 갈수록 점점 더 지능화, 고도화되는 공격자에 맞서고자 AI 기술을 정보보안에 접목하는 움직임이 계속되고 있다. 올해 3월 미국 샌프란시스코에서 개최된 ‘RSA 2017’ 보안 컨퍼런스에서도 효과적인 보안을 위한 비밀 병기 중 하나로 AI가 지목되었다. 방대한 위협 정보에 대한 학습에 기반해 공격의 흔적을 빠르게 분석하고 효율적인 대응 전략을 수립하는 측면에서 AI 기술이 큰 효과를 발휘할 것이라는 예측이다.

한편에서는 AI 기술의 그림자에도 주목해야 한다는 목소리도 높아지고 있다. AI 역시 기술적인 허점을 가지고 있을뿐더러, AI 활용에 대한 윤리적·법적 가이드라인이 아직 충분히 마련되지 않았다는 지적이다. 많은 전문가들은 AI 기술을 어떻게 사용하느냐에 따라 그 결과물이 확연히 달라질 수 있다며, 기술적인 그리고 윤리적인 면에서 신중을 기할 것을 권고하고 있다. 이에, 향후 양날의 검이 될 수 있는 AI 기술의 장점과 한계점을 살펴보며 AI 기술의 활용성을 높일 방안을 모색해보도록 하겠다.

인공지능의 장점은?

많은 전문가들은 AI 기술이 인간이 수동적으로 해야 했던 일들을 최소화하거나 대체함으로써 업무 효율성을 크게 높일 수 있을 것이라고 전망하고 있다. 전적으로 조종사의 역량에 의해 좌우되던 항로를 AI 기술을 활용해 결정하는 말레이시아 국적항공사 에어아시아의 예가 대표적이다. 에어아시아는 항공기에서 수집되는 데이터를 실시간으로 분석해 최적의 항로를 제안하는 ‘항공 효율성 서비스(FES)’ 도입을 통해 2014년 약 100억 원의 연료비를 절감할 수 있었다.

또한, 데이터 입력 등 일부 과정을 제외한 많은 업무를 AI 기술을 통해 자동화함으로써 상당한 노동력과 비용 절감 효과를 거둘 수 있을 것으로 예상되고 있다. 초고령화 시대를 대비해 적극적으로 AI를 도입하고 있는 일본에서는 사람이 아닌 AI 기술 기반 로봇 직원에 의해 운영되는 호텔이 개장하여 화제가 되기도 했다. 일본 나가사키현의 헨나 호텔은 안내, 체크인, 짐 옮기기 등 인간이 하던 업무의 70%를 AI 로봇을 통해 자동화시킴으로써 상당한 인건비 절감 효과를 거두었다.

AI가 충분한 학습 데이터와 알고리즘을 토대로 학습을 반복하게 함으로써, 인력 간 기술 격차를 좁힐 수 있다는 점 역시 주목할 만하다. 다년간의 경험과 깊은 지식을 보유한 전문가만이 할 수 있었던 업무를 비 전문가 역시 수행할 수 있게 도와주는 형태다. 로봇과 투자전문가의 합성어인 ‘로보 어드바이저(robo-advisor)’가 대표적인 예로 AI, 빅데이터 기술이 접목된 ‘로보 어드바이저’를 이용하면 투자전문가가 아니더라도 고객에 최적화된 투자자문 서비스를 제공하는 것이 가능해진다.

고차원의 정보 처리 능력이 요구되는 정보보안 분야에서도 AI 자동화 기술이 유용하게 쓰일 것으로 예상되고 있다. 많은 보안 전문가들은 머신러닝 알고리즘이 인간을 대신해 방대한 보안 데이터를 학습하고 비정상적인 행위 및 공격의 흔적을 빠르게 분석해내게 함으로써, 신·변종 공격을 보다 빠르게 탐지할 수 있게 될 것이라 전망하고 있다. 이에, 이글루시큐리티를 비롯한 여러 보안 업체들은 보안 데이터 학습에 기반해 실시간으로 위협을 탐지하는 AI 기반 솔루션과 서비스를 내 놓기 위해 매진하고 있다.

인공지능(머신러닝)의 한계점은?

하지만, 위와 같이 수 많은 혜택을 가져올 AI 기술에도 허점은 존재한다. 우선적으로, 학습되지 않았거나 추론을 할 수 없는 예기치 상황이 발생할 시, 인공지능(머신러닝) 알고리즘은 평소와 달리 엉뚱한 결과를 내 놓을 수 있다. 이세돌 9단이 상대가 유리한 곳에 둔 78수 이후 ‘알파고’가 실수를 연발했던 것이 대표적인 예이다. 알파고는 신의 한 수로 불리는 78수가 악수인지 묘수인지 인지하지 못하고 새로운 변수에 대응하지 못하는 기술적인 한계를 보였다.

AI 기술의 활용에 대한 법적ž윤리적 규범이 명확하게 마련되지 않았다는 사실 역시 사회적인 문제를 야기할 수 있는 요소 중 하나다. 그대로 주행하면 보행자가 죽고 피하면 탑승자가 죽는 돌발 상황에서 자율자동차가 사고를 일으킨다면, 혹은 환자에 최적화 된 치료법을 도출하는 AI 시스템이 오진을 내려 환자가 피해를 입는다면, 누가 책임을 져야 할까? 인공지능? 인공지능의 행동 방식을 설계하는 제작자? 인공지능의 판단에 대해 법적·윤리적인 논의가 반드시 요구되는 이유다.

AI가 인간의 지시 없이는 시작과 종료 시점을 스스로 정할 수 없고 결과에 대해 ‘잘 했다’, 혹은 ‘못 했다’는 판단을 내릴 수 없다는 점 역시 주목할 만하다. 다시 말해, AI는 우주의 원자 수보다 많은 경우의 수를 가지고 있는 바둑 경기에서 인간을 누를 정도로 주어진 문제를 해결하는 데는 능하지만, 어떤 문제를 풀어야 하는지 스스로 정의하는 능력은 가지고 있지 않다. 자유 의지가 없는 AI의 행동 방식을 규범화하고 AI를 통해 이루고자 하는 목표를 설정할 수 있는 인간의 역할이 더욱 더 중요해지는 이유다.

AI가 다양한 성격의 업무를 처리할 수 있는 인간과는 달리 단일한 기능 수행에 최적화되어 있다는 사실 역시 한계점으로 지적되고 있다. 예를 들어, 수 많은 이미지를 지속적으로 학습해온 AI 알고리즘을 활용해 음성 인식을 수행하려 할 경우, 다시 음성 인식에 특화된 학습을 시작해야 한다. 앞서 축적된 데이터와 새로 입력되는 데이터의 성질의 다를 경우, 기존의 학습 결과는 아무런 의미가 없기 때문이다. 즉, AI는 인간과는 달리, 여러 분야를 아우르는 점진적인 학습이 어렵다는 점에서 한계를 보이고 있다.

인공지능 기술, 어떻게 잘 활용할까? 인간의 역할은 더 중요해질 것

지금까지 AI의 장점과 한계점을 알아보았다. 날이 갈수록 똑똑해지는 AI 덕분에 머지 않은 미래, 우리는 최소한의 개입만으로도 업무를 빠르게 처리하고, 보다 편리한 일상을 누리게 될 전망이다. 하지만, AI로 인해 어떤 변화가 일어날지는 그 누구도 정확히 예측할 수 없는 만큼, 우리는 이러한 기술적 진화로 인해 야기될 수 있는 모든 가능성에 대해 논의하는 한편, 사전 지식 없이도 새로운 사실을 발견하고 예측하지 못한 변수에 빠르게 대응할 수 있는 인간의 능력을 더욱 확장시킬 필요가 있다.

즉 AI가 똑똑해질수록 인간이 직접 수행해야 하는 행위는 점점 줄어들지만 반대로 인간의 역할은 더욱 더 중요해질 것으로 예상된다. AI가 인간 사회의 철학적, 주관적 개념을 이해하고 표현할 수 없는 만큼, AI라는 훌륭한 도구를 잘 이용하기 위해서는 자유 의지가 없는 AI의 행동 방식을 규범화하고 인간이 원하는 기술적 진화를 이끌어낼 수 있는 창의력과 도덕성이 요구되기 때문이다. 인간의 지능, 역할, 능력에 대한 진지한 고찰을 통해, AI 기술의 활용성을 더 높였으면 하는 바램이다.

[인공지능 장단점 – 미래 AI(인공지능) 장점, 단점 예상]

[인공지능 장단점 – 미래 AI(인공지능) 장점, 단점 예상]

인공지능은 미래에 우리 생활 깊숙이 파고들 것이 확실합니다. 인공지능 장단점은 분명하지만, 인류는 인공지능 알파고의 등장으로 기계에 종속당하지 않을까 하는 두려움도 있습니다. 인공지능 장점, 단점을 비교하며 미래기술과 기술윤리에 대해 생각해 보려고 합니다.

인공지능 장단점 1 – 인공지능 장점의 예

인공지능은 ‘AI’로 부릅니다. AI 뜻은 artificial intelligence(아터피셜 인텔러전스)의 약자입니다. 영어의 뜻도 말 그대로 “인공지능”이란 의미입니다. 인공지능 장단점이 공존하지만, 이것은 인간의 사고를 흉내 내는 프로그래밍적 기술인 것이며, ‘빅데이터’라는 개념을 바탕에 두고 있습니다.

(사진: 빅데이터란 매우 많은 정보를 수집하고 분류하고 분석하는 것이다. [인공지능 장점, 인공지능 단점] / ⓒ Gkenius)

예를 들자면, 여러 가지 상황을 저장해 두고 이것들을 응용해서 사람이 생각하는 것처럼 기계를 움직이게 하려는 것입니다. 인공지능 장점은 이런 여러 가지 상황 중에서 가장 최적화된 것을 고를 수 있다는 것입니다. 바둑에서 ‘알파고’는 3000만 수를 저장하고 각 수마다 10만 가지 경우의 수 중에서 최상의 수를 골랐습니다.

(사진: 인간의 단점을 보완하는 것이 인공지능의 본질이다. [인공지능 장점, 인공지능 단점] / ⓒ Miskolczi Mariusz)

인공지능 장단점 중에서 인공지능 장점을 고른다면 단연 “자동화”입니다. 예를 들어 공장에서 위험한 작업을 하는데 인공지능이란 것을 적용하면 교육받은 대로만 하고 실수를 하지 않기 때문에 인간이 받을 고통을 막을 수 있습니다. 기업의 입장에서는 대규모의 작업도 빠른 처리가 가능하므로 비용 절감에서 매우 큰 효과를 주게 됩니다.

(사진: 미래에는 인공지능이 생활의 구석구석을 차지할 것이다. 현재는 산업용이 대부분이다. [인공지능 장점, 인공지능 단점] / ⓒ Michal Jarmoluk)

그 다음 인공지능의 장점은 “최적화”입니다. 수많은 경우 중에서 최상의 자료만을 적용하여 일하는 인공지능 시스템을 사용한다면 합리적인 최적의 판단을 하게 됩니다. 아무리 바쁜 일이더라도 무엇을 먼저 해야 할 지 빅데이터를 비교해서 결정하므로 속도가 빠르고 필요한 기능만을 우선적으로 작동시킬 수 있습니다. 감정에 흔들리는 인간의 단점을 보완하는 것입니다.

(사진: 스마트자동차는 자동차 스스로 운전하고 안전을 확인하는 시스템자동차이다. [인공지능 장점, 인공지능 단점] / ⓒ moerschy)

그로인해 인공지능 장단점 중에서 얻게 되는 또 하나의 인공지능 장점은 “편리성”입니다. 일명 스마트 자동차는 사람대신 운전을 해주며, 인공지능 로봇은 충실한 가정부가 될 수도 있습니다. 사람은 인공지능이란 것을 가진 기계를 대하므로 “사람 대 사람”이 주는 부담감을 덜 수 있고, 아무 때나 어떤 경우라도 원하는 대로 도움을 요청할 수 있습니다.

인공지능 장단점 2 – 인공지능 단점의 예

인간은 인공지능이란 것을 개발하므로써 편리하고 안전한 미래를 가지게 될 것으로 예상됩니다. 하지만 모든 일에는 장단점이 있듯이 인공지능 장단점도 반드시 생각해봐야 할 문제입니다. SF영화처럼 인간보다 뛰어난 기계가 나타나서 기계에게 종속당하는 불행한 미래도 가능한 얘기이기 때문입니다.

(사진: 잘못된 인공지능 AI가 있을 수 있다는 가정은 인간에게 공포를 준다. [인공지능 장점, 인공지능 단점] / ⓒ Iván Tamás)

인공지능 단점 중에 가장 큰 것은 “판단 오류”입니다. 인공지능이란 빅데이터를 저장해서 여러 가지 경우를 보고 판단하는 시스템입니다. 그런데 저장되지 않은 상황이 완전히 다른 형태로 나타난다면? 인공지능은 오류를 내게 될 것입니다. 바둑에서 이세돌 9단이 알파고가 예상치 못한 곳에 수를 놓자 최신 컴퓨터 5000대를 연결한 것과 같은 수준의 알파고도 실수를 하고 말았습니다.

(사진: 인공지능 AI도 빅데이터에 없는 상황이 벌어지면 당황하고 실수를 하게 된다. [인공지능 장점, 인공지능 단점] / ⓒ KBS)

대신 판단 오류는 기술개발이 거듭되면서 개선될 가능성도 있습니다. 그러나 “가치의 선택”은 풀리지 않을지도 모릅니다. 왜냐면 사람도 아직 몇몇은 이것을 구분하지 못하기 때문입니다. 적게는 사랑과 우정 사이에서 방황하기도 하며 넓게는 인간성과 욕망 사이에서 악인이 되기도 합니다. 범행을 저질렀어도 사정이 딱하면 정상참작을 하고, 사랑을 위해 목숨을 바치기도 하는 것이 인간입니다.

(사진: SF영화에서 인간과 인공지능의 전쟁은 인간의 욕심이 부른 비참한 결과이다. [인공지능 장점, 인공지능 단점] / ⓒ Andrea Wierer)

인공지능 장단점 중 인공지능 단점의 또 하나는 “악용”입니다. 수많은 데이터를 신경망회로를 통해 분석할 수는 있겠지만, 애초에 그 프로그래밍은 인간이 하는 것입니다. 그런데 만약 나쁜 사람이 악용할 목적으로 프로그래밍을 한다면? 우리가 기대하는 미래기술과는 전혀 다른 해를 끼칠 것입니다. 그것을 검증하는 절차가 아직은 거의 없다는 문제점도 있습니다.

(사진: 인공지능 장단점을 파악하는 가장 기본은 인간을 행복하게 하는 것이냐여야 한다. [인공지능 장점, 인공지능 단점] / ⓒ Gerd Altmann)

그러므로 아무리 인간보다 뛰어난 능력을 지닌 AI일지라도, 인간의 특정 부분에 한해서 뛰어날 뿐이며 인간의 사고와 동등한 수준에 이르려면 더 많은 시간이 필요합니다. 그동안 인간은 인공지능 장단점을 미리 알고 그에 대한 검증과 대비책을 마련해 놓아야 합니다. 인공지능 장점이든 인공지능 단점이든 그 결과는 인간에게 이로운 방향이어야 한다는 것은 너무나 당연한 것이니 말입니다.

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AI가 가지고 있는 많은 장점들 중 4가지!

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인공지능은 과연 우리의 미래일까요? 인공지능의 자금후원은 2020년까지 약 460억 달러의 대규모 지출을 예상하고 있습니다. 수십억 달러의 현금이, 빠른 기술 혁신과 맞물려서 인공지능이 가공할 미래를 우리에게 보여줄 수 있을 것입니다. 초지능은 어떠한 전문가에게 물어보느냐에 따라서 때론 발생할 수도 있고 또는 일어나지 않을 수도 있습니다.

오늘날, 우리는 일상 업무에 추진력을 공급하기 위해 어떠한 형태의 인공지능을 사용하고 있습니다. 스마트폰에는 일상과 검색, 사진 촬영에 도움을 주는 인공지능이 들어 있습니다. 차량에는 주차, 충돌, 보행자, 심지어 크루즈 컨트롤까지 도와주는 인공지능 형태도 장착됩니다. 이 기술들은 많은 이점과 거의 끝없는 애플리케이션을 제공합니다.

◆ 인공지능이란 간단하게 무엇일까요?

현재는 차량의 자율주행차까지 인공지능의 개발의 빠른 진전은 주춤할 기미가 보이지 않고 있습니다. 인공지능은 검색 엔진 알고리즘부터 로봇 공학까지 거의 모든 것을 포괄할 수 있습니다. 인공지능에 대한 보다 자세한 정의를 살펴보도록 하지요. 인공지능은 스마트 머신을 만드는 컴퓨터 과학의 분야입니다.

이러한 기계는 복잡한 작업을 수행할 수 있습니다. 심지어 인간의 지능을 필요로 하는 기계도 마찬가지입니다. 인공지능은 딥러닝, 머신러닝 등 다양한 접근방식을 활용해서 보다 자연스럽게 우리의 일자리를 만듭니다. 이렇듯 두 가지 기능의 혁신적인 향상은 기술 산업의 모든 분야에서 패러다임의 변화를 야기했습니다. 인공지능은 좁은 의미의 인공지능과 일반적인 인공지능의 두 종류가 있습니다.

◆ 좁은 의미의 인공지능이란?

이런 종류의 인공지능은 오늘날 모든 사람들이 사용하고 있는 것입니다. 좁은 인공지능이란 “특정 작은 작업”만 수행할 수 있다는 것입니다. 예를 들어서, 안면 인식 소프트웨어는 자동차나 다른 물체가 아닌 얼굴을 식별하는 곳에만 사용됩니다. 이런 유형의 인공지능은 체스와 같은 특정 업무에서는 인간을 능가할 수 있지만 다른 분야에는 없습니다.

◆ 일반적인 인공지능이란?

일반 인공지능은 모든 연구자들이 만들고자 하는 것입니다. 좁은 의미의 인공지능은 특정 업무를 다루지만, 일반 인공지능은 훨씬 더 넓은 범위를 가지고 있습니다. 이런 종류의 인공지능은 인지 작업에 있어서 인간을 훨씬 능가하게 됩니다. 인간처럼 보이고 행동하지만 더 똑똑하고, 더 빠르고, 더 강한 안드로이드나 로봇 등을 생각하시면 됩니다.

■ 인공지능의 장점들

인공지능은 미래에 큰 장래성과 수많은 이점을 모두 가지고 있습니다. 아래의 내용들에서 살펴보도록 하겠습니다.

1. 경제, 기업, 산업용에서의 장점

인공지능은 일의 진화를 도와 경제에 많은 도움이 될 수 있습니다. 로봇과 인공지능은 사람들이 그들의 일을 하는 것이 아니라 그들의 일을 더 잘 수행하도록 도와주게 됩니다. 인간과 기계의 결합은 결코 막을 수 없을 것입니다.

딥러닝과 머신러닝으로 인공지능은 시간이 지날수록 더욱 스마트해져 기업의 효율성을 높일 수 있습니다. 또한, 인간의 실수할 확률을 크게 낮추고, 비용 절감을 위해 과거 데이터를 학습하게 되지요.

안면인식, 패턴식별, 디지털 콘텐츠 분석 등이 최대화 될 것입니다. 학술연구, 보건과학, 기술기업들이 더욱 향상된 역량을 발휘하게 됩니다.

2. 인류와 사회를 위한 혜택

인공지능은 정보 처리량과 효율성을 향상시켜서 사람들이 새로운 기회를 창출하도록 도와줍니다. 수익 창출과 절감 및 일자리 창출에 대한 새로운 흐름을 창조해내지요.

인공지능은 맞춤형 정보를 제공하는 검색 알고리즘을 사용하여 사용자의 라이프스타일 선택을 더욱 향상시킵니다. 또한 데이터 입력 및 이메일 응답과 같은 일상적인 모든 작업을 처리합니다. 인공지능으로 작동되는 스마트 홈은 에너지 사용을 줄이고 더 나은 보안을 제공할 수 있습니다.

인류의 역사를 통틀어, 기술의 향상은 인간의 상태를 더욱 향상시키는 결과를 낳았습니다. 가정과 자동차의 전기를 생각해 보십시오. 인공지능은 사람들이 더 중요하고, 더 복잡한 사회 문제를 해결하도록 도와줄 수 있기 때문에 이러한 문제들을 인식시킬 수 있는 잠재력을 가지고 있습니다. 혁신이 지배하고 삶의 질이 향상될 것입니다.

또한, 인공지능은 지루하고 대량의 일을 처리함으로써 인간의 창의성과 독창성을 크게 확장할 수 있습니다. 사람들은 배우고, 실험하고, 탐험할 수 있는 더 많은 시간을 가질 수 있습니다.

3. 헬스케어 및 메디신 헬스케어 서비스

인공지능은 건강분야에서, 웨어러블 사용자를 연중무휴 모니터링할 수 있기 때문에 진단을 더욱 잘 할 것입니다. 인공지능은 사람들이 의학에 대한 지식과 이해를 넓히는데 도움을 줄 수도 있습니다. 이미지 기반의 인공지능 진단은 의사들이 환자들을 더 잘 치료하도록 지원합니다.

4. 형사사법제도의 인공지능

인공지능은 이미 형사 사법 제도에서도 성공하고 있습니다. 많은 경찰서와 법원이 편견을 완화하기 위해 인공지능에 눈을 돌리고 있습니다. 이제 시스템이 프로파일링 및 위험 평가를 처리합니다. 인공지능은 범죄 기록과 역사 자료에서 어떤 특정한 패턴을 찾아 추천합니다. 이 분석은 인종적, 성적 또는 다른 편견으로부터 자유로워야 합니다.

잘못된 이유로 사람들을 감옥에 보내기 위해 자료를 이용하고 있다는 보도가 있었습니다. 어떤 사람이 어떤 특별한 이유없이 미래의 범죄 활동에 대해 위험을 내포하고 있다고 예측하는 것은 잘못된 것입니다. 마치 범죄를 저지르기도 전에 체포하는 현상과 같지요. 사법제도가 장기적으로 인공지능을 제대로 활용하려면, 생명이 위태롭기 때문에 100% 검증되고 정확해야 합니다.

사법 시스템에서 인공지능의 한 가지 반가운 장점은 정보 검색이 훨씬 더 빨라질 것이라는 점입니다. 알고리즘은 사람들이 온라인에서 누군가의 범죄 경력이나 공공 문서를 확인하는 데 도움을 줄 수 있습니다. 법원이나 경찰서의 대기줄이 더 짧아져 경찰관이나 법원 공무원들에게도 부담이 더욱 줄어들 것입니다.

■ 나쁜 로봇의 탄생?

많은 사람들은 인공지능이 지능화되어 인류를 말살할 수 있다는 것을 두려워합니다. 수년 동안, 인기 있는 공상 과학 소설은 대중들이 기술에 대한 배경을 제공했습니다. 터미네이터, 아이로봇 같은 영화들은 모두 인공지능의 미래가 어떨지 엿볼 수 있습니다. 이러한 이야기들 중 공통적인 주제는 인공지능을 그대로 두면 위험할 수 있다는 것입니다.

인공지능이 의식화되고 악당이 된다는 속설은 대체로 잘못된 것입니다. 인공지능은 괴물이 아니라 유능해질 것이고, 그 목표는 인간과는 크게 다를 것입니다. 위협은 현실이지만 인공지능의 대재앙을 막기 위한 안전장치가 마련돼 있습니다. 현재로서는 인공지능의 장점이 단점을 훨씬 능가합니다.

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인공지능의 단점과 부작용, 그리고 어뷰징

배경

우리는 현재 인공지능의 세상에 살고 있습니다. 네비게이션이 가장 빠른 길을 알려주고, 인공지능 스피커와 대화를 나누고, 내가 좋아할 법한 콘텐츠를 추천 받기도 합니다. 과거에 오래 걸렸던 일들이 몇 초도 안되서 완료가 되고 우리의 삶이 윤택해졌습니다. 데이터의 저장과 처리기술이 급속도로 발전되고 작은 도구들이 통신할 수 있는 기능들을 가지고 있으며, 모든 것들이 연결되어 있습니다. 이러한 인프라와 환경을 기반으로 급속도로 인공지능 기술이 성장하게 되었습니다.

4차산업의 대표 기술인 인공지능 (http://www.dailybizon.com/news/articleView.html?idxno=12734)

인공지능의 단점과 부작용, 그리고 어뷰징

현황과 문제

현재 인공지능 기술을 이용한 서비스는 우리가 알지 못하게 굉장히 많이 존재하고 있습니다. 물론 아직 서비스 전체를 인공지능화해서 하고 있는 서비스는 거의 없지만 부분적으로는 대부분의 기업들이 활용을 하고 있습니다. 그리고, 알파고 열풍으로 시작된 인공지능 바람은 한번의 과도기를 거쳐 지금 우리 생활에 하나씩 들어오고 있는 단계라고 볼 수 있습니다. 기술 발전의 사이클을 보여주는 Gartner Hype Cycle을 보면 현재 인공지능 기술은 ‘Slope of Enlightenment (깨우침의 단계)’, 즉 기술의 실제 활용사례가 등장하면서 우리의 삶에 들어오는 구간이라고 볼 수 있습니다.

Gartner Hype Cycle: 기술 발전의 사이클

문제는 이 시기부터 기술 발전이 또 한번 급속도로 올라오면서 단점과 부작용이 나타난다는 것입니다. 대표적인 사례가 바로 X-Ray와 방사선인데, 의료적으로는 방사선과 X-Ray가 혁신을 일으켰으나, 핵무기를 만들 수 있는 배경이 되었습니다. 최근의 예로는 기술발전의 예로 보기는 어렵지만, 배터리 발전으로 급속도로 증가하고 있는 전동킥보드가 있습니다. 전동킥보드로 우리가 빠르고 쉽게 움직일 수 있지만, 안전과 보안의 문제가 발생했고 사고 수도 늘었습니다.

이렇듯 기술 발전은 장점만 있는 것은 아니고, 어디든 단점은 존재하며 인공지능도 예외가 아닙니다.

멜론의 음원 사재기 논란과 넷플릭스 추천 시스템

우리가 쉽게 이해할 수 있는 예시를 하나 들어보자면 멜론의 인기차트 시스템이 있습니다. 멜론의 인기차트는 다양한 변수들을 집계하여 음원 차트 랭킹을 매기고 있습니다. 물론 가중치는 요소마다 다르지만 주로 많이 해당하는 부분이 스트리밍 횟수입니다. 중복 요소 제거와 반복 청취 등 인위적인 개입은 최소한으로 제외하는 것으로 알고 있습니다. 문제는 최근 기술의 발달로 이러한 예외사항들을 피해가면서 스트리밍을 인위적으로 올리는 일종의 ‘어뷰징’이 이루어졌다는 것입니다. 다시 말하면 일종의 인공지능 알고리즘을 이용하여 이득을 보고 있는 것입니다. 본래 공정한 차트를 운영하자는 취지에서는 많이 어긋난 것이기도 합니다. 멜론의 음원 사재기 사례는 하지만 아직 공식적으로 불법이라거나 법적인 문제가 있는 것은 아닙니다. 하지만, 여기서 말하고자 하는 바는 이러한 인공지능 시스템이 인위적인 행동에 대해서 완벽하지 않을 수 있다라는 점입니다.

넷플릭스도 마찬가지입니다. 어떤 콘텐츠 제작사가 인위적으로 특정 콘텐츠를 많이 클릭하게 하는 일종의 시스템을 개발했다면 넷플릭스가 가지고 있는 고유의 알고리즘과 그 목적을 깰 수 있을 것입니다.

논란이 되었던 멜론의 차트 시스템 (위의 사진은 사재기 논란과 무관합니다)

딥페이크

딥페이크는 최근 가장 논란이 되고 있는 요소 중 하나입니다. 특정한 부위와 요소를 CG기술과 디지털 및 인공지능 기술을 활용하여 속일 수 있는 기술입니다. 이 기술이 논란이 되고 있는 이유는 바로 도덕성과 윤리에 대한 부분 때문입니다. 악의적으로 음란물이나 포르노 영상에 다른 사람의 얼굴을 바꿔치기 하거나 정치인의 연설을 다른 사람으로 바꾼다거나 하는 등의 사례들이 최근 종종 발생하였습니다.

인공지능 기술 발전의 나쁜 사례로 언급되고 있는 딥페이크 ‘DeepFake’ (http://www.thegolftimes.co.kr/news/articleView.html?idxno=44916)

또 다른 반대급부의 성장

이렇듯 인공지능의 단점과 부작용은 이제 서서히 드러나고 있습니다. 즉, 반대급부의 성장이 일어나고 있는 것입니다. 하지만, 이를 막기 위한 또 다른 반대급부의 성장도 이루어지고 있습니다. 바로 보안 기술과 관제 기술의 발전입니다. 인공지능 기술을 활용하여 보안 영역과 관제의 영역에 적용하는 사례가 등장하고 있습니다. 이상한 트래픽이 감지되었거나 갑자기 특이한 사항이 발생했을 경우 서비스를 차단하거나 문제제기를 할 수 있는 프로세스과 기술들이 나오고 있는 것입니다. 이 부분 역시 인공지능 기술과 함께 성장하고 있는 영역입니다.

기술의 성장과 이면

최근 인공지능의 부작용과 단점을 말씀드리면서, 짚고자 하는 핵심은 일종의 ‘어뷰징’ 행위와 나쁜 인공지능 기술이 착한 인공지능의 알고리즘과 시스템을 파괴할 수 있다라는 점입니다. 물론 이를 방지하기 위한 인공지능도 성장하고 있지만 결과적으로 기술의 발전이 무조건 좋은 영향만 가져다 주지 않는다는 부분을 잘 보여주고 있습니다.

결론

기술의 발전은 항상 단점과 부작용을 경계하며 진행되어야 합니다. 2차 세계 대전을 겪으면서 인류가 이러한 부분을 많이 인지하고 개선했다라고 생각하지만 사실 아직도 이러한 부분이 완전하지는 않아보입니다. 착한 방향으로 기술이 발전할 수 있도록 우리 모두가 협력하고 노력해야 하며, 나쁜 방향으로 가기 위한 규제와 법안을 발의하고 수립해야 합니다. 원천적으로 모든 나쁜 기술들을 막을수는 없겠지만 사후 관리와 처벌 강화의 측면으로도 고민이 필요해 보입니다.

인공지능의 단점과 부작용, 그리고 어뷰징

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[궁금한이야기] AI란 무엇이고, 얼마나 대단하며, 단점은 없을까

[앵커]

AI라는 말, 이제는 거의 매일 들을 정도로 익숙해졌는데요, 실제로 AI는 우리 삶에 어느 정도 다가와 있을까요?

AI는 글자 그대로 사람의 지능을 모방하고 흉내 내는 ‘따라 하기’로 시작됐지만, 그 성장 속도는 무서울 정도로 빨라 벌써 사람을 능가하는 분야도 속속 등장하고 있습니다.

오늘 ‘궁금한이야기’에서는 사람의 자리를 대체해가는 AI의 현주소와 우려되는 문제도 함께 짚어보겠습니다. 가 보시죠!

[이효종 / 과학유튜버]

2016년, 세간을 크게 떠들썩하게 만든 아주 큰 사건이 있었습니다. 우리나라 최고의 바둑 기사였던 이세돌과 구글의 알파고라는 인공지능 컴퓨터의 바둑 대결이 바로 그 사건이었죠.

아마 이때부터였을까요? ‘인공지능’이라는 개념이 우리에게 성큼 다가온 순간 말입니다. 오늘날에는 4차산업 혁명의 핵심 기술로서, 이 ‘인공지능’이라는 것을 꼽고 있는데, 대체 ‘인공지능’이란 무엇이며, 무엇을 할 수 있고 얼마나 대단한 존재인지! 오늘 궁금한 이야기에서 이에 관해 들여다보고자 합니다.

인공지능은 AI라는 약어, 즉 Artificial Intelligence를 그대로 번역한 용어입니다. 직역하면 사람이 만든 지능이라는 의미를 지닙니다. 여기서 지능이란 인간의 여러 지적 행동을 수행하는 능력을 말하는데, 예를 들면 알파고와 같이 바둑을 두거나 글을 쓰고, 누군가의 말을 알아듣고 행동을 한다거나, 빠른 계산을 하거나, 그림으로부터 사람의 얼굴을 찾거나 하는 모든 지적 능력들을 의미합니다.

AI는 소위 ‘전문가의 영역’으로 정의되고 있었던 일들을 서서히 대체하기도 합니다. 대표적 전문 영역인 ‘의료 영역’에서도, 이 AI 기술이 아주 유용하게 쓰이고 있는데요. 20년 경력의 안과 의사가 약 2시간 동안 검사해야 겨우 진단해낼 수 있는 당뇨성 망막증을 자동으로 진단해내는 기계가 미국 식약청의 인증을 받아, 현재는 의료 현장에 배치되어 운용되고 있습니다.

당뇨성 망막증은 워낙 진료비도 비싸고, 진료 난이도도 높아, 많은 환자들이 제대로 된 모니터링 없이 실명의 위험에 노출되어 있었으나, 의료 AI 기술이 도입되면서 체중계에 올라가 몸무게를 재는 노력 수준으로 간단하게 해당 질환을 진단해 낼 수 있게 되었습니다.

법률 분야도 예외는 아닙니다. 본래 변호사를 고용하여 일일이 처리해야 하는 복잡한 계약서들을, 이제는 AI가 검토합니다.

아직 놀라기엔 이릅니다. 그 동안에는 불가능할 것으로 여겨졌던 ‘창작의 영역’에서조차, 이제 AI 기술의 바운더리를 빗겨가지는 못 하는 것 같습니다. 웹 기반으로 수많은 빅 데이터를 학습한 인공지능은 예술가의 패턴을 모방하여, 오늘날의 인공 건축물과 자연을 그들의 화풍으로 재현하기도 합니다. 또는 아예 새로운 창작물을 만들기도 하죠. 순전히 디자이너의 영역이었던 독창적인 제품 스케치와 디자인, 그리고 소재의 특성까지 고려하여 새로운 핸드백을 만들어내곤 합니다.

이쯤 되면 AI가 정말 모든 것들을 대신할 수 있는 세상이 도래할지도 모르겠다는 생각이 들 것 같습니다. 실제로 연구자들은 그러한 AI를 위해 지금 이 순간에도 연구를 지속하고 있지만, 오늘날의 AI의 수준은 ‘그렇지 않다’고 전문가들은 입을 모아 이야기합니다.

그 이유는 바로 AI가 지적 능력을 수행하는 방식에 있습니다. 오늘날의 AI는 대부분 ‘기계학습’이라는 방법을 활용해 주변 정보를 습득하고, 학습하는 메커니즘을 지니고 있습니다. 과거로부터 연구되던 이 기술이, 오늘날의 컴퓨팅 파워의 영향력에 힘입어 ‘딥러닝’이라는 새로운 방식으로 거듭나게 되었습니다.

딥러닝은 기계학습의 방법들 중 하나로서, 주변으로부터 습득한 수많은 정보들을 활용해 스스로 옳은 답과 그른 답을 분별하는 능력을 학습하는 것을 말합니다. 때문에 딥러닝을 활용한 방식은 기본적으로 인간이 원하는 질문과 답이 정해져 있다는 단점이 있습니다. 쉽게 말해, 첫 딥러닝을 활용해 학습한 일들에 대해서는 새로운 명령을 주더라도 잘 수행하는 반면, 조금만 학습의 범위에서 벗어나면 쉽게 오류를 발생시킵니다.

많은 데이터를 학습을 위해 계속해서 축적해야 하는 딥러닝의 구조상, 기계학습에 필요한 막대한 컴퓨팅 능력과 저장 공간이 필수적이라는 단점도 있습니다.

학습되는 데이터 자체에도 문제가 생길 수 있는데, 대표적으로 심심이 혐오표현 사태를 그 예로 들어볼 수 있습니다. 인공지능 챗봇으로 현재 누적 사용자가 약 3억 5,000명, 그리고 200여 개의 국가에서 81개의 언어로 서비스되고 있는 어플 ‘심심이’는 물리적 대화가 단절되는 코로나 19 팬데믹 이후 더욱 사용량이 증가하고 있는, 대화가 가능한 AI 프로그램입니다. 심심이는 기본적으로 이용자들의 채팅을 기반으로 데이터를 학습하는데, 이용자가 일부러 혐오와 차별의 표현을 익히도록 정크 데이터를 심어, 다른 이용자들에게 혐오 표현을 하는 심심이를 만든 사례가 있습니다.

뿐만 아니라 빅데이터 기반으로 학습하는 AI는 필연적으로 ‘데이터 편견’을 가질 수 있다는 함정이 언제나 존재합니다.

그럼에도 불구하고 우리는 AI를 계속해서 연구하고, 또 개발해야만 함은 자명한 것 같습니다. 인류 최초의 AI가 계산기라고 여기는 사람들이 있는 만큼, AI는 인간의 지적 활동을 과거로부터 지속적으로 돕고, 새로운 지적 도약을 가능하도록 만들어주었습니다. 컴퓨터는 다양한 패턴을 쉽게 분석하도록 도왔고, 거대한 데이터들의 원리를 알아내는 뛰어난 망원경이 되어주었습니다. 끊임없는 노력 끝에 인류는 결국, 딥러닝이라는 기적의 기계학습 방법을 고안해내기에 이르게 되었죠.

어떻게 하면 혐오와 차별을 데이터 학습 단계에서 어떻게 배제할 것인지, 점점 더 인간과 닮은 능력을 보유할 수 있는 AI는 어떻게 만들 수 있을 것인지에 관한 연구들은 아직 우리 인류가 가야 할 길이 멀었음을 나타내주기도 합니다. 미래의 AI 기술은 과연 인류를 어디까지 풍요롭게 만들 수 있을까요? 이상 궁금한 이야기였습니다.

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인공지능 기술의 개념과 최신 동향 _AI 기술을 적용한 ‘3가지’ 사례

Tech Issue – 인공지능 기술의 개념과 최신 동향 _AI 기술을 적용한 ‘3가지’ 사례

Tech Issue 는 글로벌 기술 트렌드 및 해외 유망 기술을 소개하기 위해 (주)비전컴퍼니와 협력하여 게재하고 있습니다.

▲ 이형민 대표 (주)비전컴퍼니

인공지능(Artificial Intelligence)이란 사람과 비슷한 사고의 방식 즉, 스마트한 방법으로 소프트웨어를 작동시키는 폭넓은 방법을 일컫는다.

미국국립과학재단의 정보 및 지능형시스템 부문 책임자 ‘린 파커’의 말을 인용하면 머신 러닝, 컴퓨터 비전, 자연어 처리, 로봇공학 및 그와 관련된 주제들이 모두 인공지능(AI)의 범주에 속한다고 볼 수 있다.

인공지능 기술은 기계 지능(Mechanical Intelligence)과 컴퓨터 지능(Computational Intelligence)이라는 용어를 사용하면서부터 알려지게 됐으며, 기계(컴퓨터)를 이용한 학습인 ‘머신 러닝(Machine learning)’과 여러 비선형 변환기법을 조합해 높은 수준의 추상화(Abstractions)를 시도하는 기계학습 알고리즘의 집합인 ‘딥러닝(Deep learning)’을 통해 인간의 사고방식을 기계(컴퓨터)에게 가르치는 지능형 로봇의 형태로 발전하고 있다.

머신러닝과 딥러닝의 개념은 전문가에 따라 다소 차이는 있으나 일반적으로 매우 유사한 개념이다.

다음은 전문가들의 의견에 따라 머신러닝과 딥러닝의 개념을 요약해 놓은 것이다.

전문가들의 의견을 종합하면 인공지능 기술은 ‘인지 컴퓨팅(Perceptional Computing)’이라는 매우 복잡한 개념을 포함하고 있다는 것을 알 수 있다.

린 파커에 따르면 인지 컴퓨팅은 대체로 인간의 인지와 비슷한 또는 적어도 인간의 인지에 영감을 받은 고차원적인 추론과 이해에 초점을 둔 컴퓨팅을 의미하며, 일반적으로 순수한 데이터 또는 센서 스트림보다는 상징적이고 개념적인 정보를 다루며 복잡한 상황에서 고수준의 결정을 내리는 것을 목표로 한다.

한편, 인도 기반의 인공지능 소프트웨어 기업 ‘Xenon-Stack’은 그림 1과 같이 인공지능 기술의 3가지 단계를 설명하고 있다.

참고로 현재 인공지능 기술은 두 번째 ‘머신 인텔리전스(Machine Intelligence)’ 단계에 이르렀다고 이들은 설명하고 있다.

인공지능 로봇 ‘소피아(Sophia)’

최근 여성의 모습을 하고 사람과 대화가 가능한 인공지능 로봇이 많은 언론에서 주목을 받은 적 있다.

‘소피아(Sophia)’라는 이름을 가진 이 로봇은 홍콩의 휴머노이드 로봇 전문 스타트업 ‘핸슨 로보틱스(Hanson Robotics)’가 개발한 것이다.

소피아는 실리콘과 플러버로 피부를 만들어 색소와 반점, 목주름까지 매우 섬세해 멀리서 보면 사람과 거의 흡사하다.

더욱 놀라운 점은 바로 사람처럼 60가지나 되는 감정을 느끼고 표현할 수 있다는 점이다.

이런 놀라운 능력을 인정받아 최근 사우디아라비아 정부는 소피아에게 정식 시민권을 제공했다.

로봇에게 시민권을 부여한 이번 일은 세계 최초의 역사적인 사건이 될 전망이다.

최근 소피아는 2017 미래 투자 이니셔티브 행사에 연사로 초대되어 사회자와 토론을 벌였다.

유튜브 영상을 보면 소피아와 사회자의 대화 수준이 상상을 뛰어넘는다.

단순하고 일상적인 대화 수준을 넘어 매우 뛰어난 지적 수준을 보여주었다.

2016년 3월 처음 데뷔한 이래로 소피아는 많은 발전을 이룬 모습이다.

특히 과거에 사람과 아이 컨택하며 대화만 잘하던 수준에서 그동안 많은 빅데이터의 수집과 딥러닝 과정을 거쳐 수준 높은 지적능력을 보여주었기 때문이다.

우리는 소피아의 능력에 매우 감탄하면서도 한편으로는 소름 돋는 두려움을 느낄 수 있다.

과연 로봇과 인공지능이 어떤 수준까지 발전할 수 있을지, 우리 인간을 지배하거나 피해를 주는 것은 아닌지 등 여러 가지 생각들이 스쳐 지나간다.

과연 우리는 이런 로봇들을 어떻게 바라봐야 할까?

우리도 이런 로봇들을 개발해야 하는 건 아닌지, 바람직한 미래의 모습을 우리도 함께 그려가야 하지 않을까.

인공지능 식료품점 ‘아마존 고’

2016년 12월 5일 미국 시애틀에 계산대가 없는 신기한 식료품 가게가 문을 열었다.

바로 온라인 쇼핑몰의 절대 강자 아마존이 오픈한 ‘아마존 고(Amazon Go)’ 매장이다. 아마존 고 매장에는 계산대가 없다.

계산대가 없으니 포스 기기와 계산원 직원이 없다는 얘기이다. 그렇다면 어떻게 고객이 물건을 구매하는 것일까?

아마존 고는 일반적인 스마트태그 방식을 도입하지 않았다.

대신 머신 러닝과 컴퓨터 비전, 인공지능과 자율주행 등의 첨단기술을 적용했다.

아마존 고를 이용하기 위해서는 사용자의 결제정보가 등록된 ‘아마존 고’ 앱을 실행해야 한다.

고객은 입구에서 앱을 켜고 체크인 한다.

그리고 원하는 상품을 골라 집어 들거나 자신의 백에 담기만 하면 된다.

상품이 마음에 들지 않으면 다시 진열대에 올려놓으면 된다.

그렇다면 결제는 어느 순간에 이루어지는 것일까?

고객이 진열대에서 상품을 집어 드는 순간에 앱 내의 상품 구매목록 즉, 가상의 카트에 담기게 되고, 매장을 떠나는 순간에 자동으로 결제가 이루어지게 된다.

어떻게 이런 일이 일어날 수 있을까?

그 수많은 상품과 그 수많은 고객들이 어떻게 연결될 수 있으며, 어떻게 오류 없이 작동할 수 있는 것일까? 원리는 이렇다.

아마존은 앞서 소개한 첨단기술들을 융합해 개발한 ‘저스트 워크아웃 테크놀로지(Just Walk Out Technology)’를 매장에 적용했다.

저스트 워크아웃 테크놀로지는 고객이 쇼핑하는 동안 자율주행 센서가 부착된 원형 카메라가 쇼핑객의 동선을 따라다니며 진열대의 상품을 집어 들거나 내려놓는 행위를 정확히 인식해 반영하는 기술이다.

이 기술 덕분에 고객은 쇼핑이 자유롭고 결제의 번거로움 없이 매장을 떠날 수 있으며, 매장은 결제와 정산 관리를 위한 직원이 필요 없게 돼 엄청난 비용절감을 실현시킬 수 있었다.

인공지능 베스트셀러 출판사 ‘인키트’

지금까지 총 24권을 출간해 이 중 22권이 현재 아마존에서 분야별 20~50위의 베스트셀러로 등극한 출판사가 있다.

22권 중 20권은 출간 직후 첫 9일 동안 분야별 베스트셀러 5위 안에 들었다.

2016년 여름부터 책을 출간해온 미국 기반의 신생 출판사 ‘인키트(Inkitt)’의 이야기다.

베스트셀러 등록률이 무려 91.7%나 된다.

일반 출판사들은 상상할 수가 없는 기록이다.

그런데 이 출판사는 앞으로 99.99%의 기록에 도전하겠다는 포부를 밝혔다.

과연 인키트는 어떻게 이런 경이적인 타율(?)을 기록할 수 있는 것일까?

인키트는 사람이 해오던 편집자의 역할을 인공지능과 독자에게 맡겼다.

그동안 진행됐던 편집자의 주관적인 판단을 제거하고 객관적인 인공지능 솔루션과 독자들의 판단에 맡겨 오류를 없앤 것이다.

또한 인키트는 누구나 작가가 될 수 있도록 문을 개방했다.

유명하든 유명하지 않든 상관없이 누구나 인키트 플랫폼에 장르나 형식에 구애받지 않고 스토리를 올릴 수 있다.

현재 인키트에 등록된 저자는 4만 명, 연재가 끝났거나 진행 중인 스토리가 15만 개나 된다.

독자는 선호하는 장르를 선택하면 다양한 스토리들을 추천받을 수 있으며, 스토리를 읽은 후에는 구성, 문체, 문법, 전반적인 느낌 등에 대해 별점을 매길 수 있다.

이후 인공지능은 독자들의 반응을 분석해 베스트셀러 가능 여부를 판단한다.

독자들이 해당 스토리를 얼마나, 얼마 동안 읽었는지 그리고 얼마나 몰입했는지, 재접속해서 다시 계속 읽었는지 등을 종합적으로 분석한다.

이렇게 해서 책이 만들어지면 AI는 독자 데이터를 바탕으로 목표 타깃을 선별하고 출판사가 마케팅을 진행한다.

책은 e북과 종이책 두 가지로 제작되며 저자에게 돌아가는 인세는 e북은 25%, 종이책은 51%나 된다.

이런 방식을 통해 인키트는 지금까지 22권의 책을 쓴 16명의 신예 베스트셀러 작가를 배출할 수 있었다.

기존 출판사가 결코 이룰 수 없었던 엄청난 파괴적 혁신을 달성할 수 있었다.

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