몽할망구의 ★이야기홀릭★

★이미 우리가 매일 접하는 AI 기술, 과연 믿을 수 있는가?

★정의를 모르는 AI에게, 정의와 공정 그리고 신뢰를 묻다!!

★인공지능의 문제는 결국 인간의 문제였다!

★AI가 분석한 ‘우리 사회’라는 데이터 값은?

♣작품 소개

서울대 가지 않아도 들을 수 있는 명강의, ‘서가명강’

인간과 기술의 공존을 위해 던지는 가장 뜨거운 쟁점들

『AI는 차별을 인간에게서 배운다』는 한국인공지능법학회장과 서울대 인공지능정책 이니셔티브 공동디렉터를 맡고 있는 서울대학교 법학전문대학원 고학수 교수가 쓴 책으로, 새로운 기술이 우리 사회에 미치는 영향은 무엇인지, 제도와 정책은 어떻게 대응하고 변화해야 하는지에 대한 고민을 담고 있다.

이 책에서는 인공지능이 어디까지 왔는지 진단하고, 인공지능의 활용으로 파생한 문제와 논란을 짚어보며, 우리 사회가 어떤 준비를 해야 할지 알아본다.

--고학수의 [서가명강 22 - AI는 차별을 인간에게서 배운다] 중에서!!

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♣출판사 서평

인공지능은 이미 우리 일상에 깊숙이 스며들어 있다. 매일 접하는 유튜브의 추천 동영상이나 맞춤형 결과를 보여주는 인터넷 검색, 스마트폰 메시지를 보낼 때 뜨는 자동완성부터 금융, 의료 등 전방위에 걸친 분야 곳곳에 다방면으로 쓰이고 있다.

인공지능 기술은 분명 인류에게 무한한 가능성을 열어주었지만 이를 활용하는 과정에서 부작용이나 논란이 생기는 일도 적지 않다. 『AI는 차별을 인간에게서 배운다』의 저자 고학수 교수는 그 부작용과 논란을 살펴보고 관리해야 할 때가 바로 지금이라고 강조한다.

기술의 발전은 매우 빠르게 진행되고 있고, 그 기술이 우리 생활에 적용되는 속도도 빠르기 때문에 관련된 이슈들에 대한 논의가 무엇보다 시급하는 것이다. 우리가 앞으로 어떤 인공지능 시대에서 살아갈 것인지, 지금의 논의가 결정적인 역할을 하게 될 테다.

이 책은 우리가 미처 몰랐던 인공지능의 사회적 영향력과 그에 필연적으로 수반되는 부작용과 논란을 주요 사례와 함께 제시한다. 채용 과정에 도입된 인공지능이 지원자들을 차별하거나 유튜브의 알고리즘이 편향된 시각을 키우기도 한다. 그리고 이런 문제는 근본적으로 인간이 입력한 데이터에 의해 발생한다. 아이러니하게도 새로운 기술 앞에서 오히려 인간이 사회, 정의와 윤리에 대해 고민하고 치열하게 논의해야 할 필요성을 깨닫게 될 것이다.

인공지능의 문제는 결국 인간의 문제였다!

AI가 분석한 ‘우리 사회’라는 데이터 값은?

인공지능 시대에 대해 장밋빛 미래를 그리거나 반대로 디스토피아를 우려하는 상반된 시각이 존재한다. 새로운 기술이 사회와 경제에 미치는 영향은 무엇인지, 제도는 이에 어떻게 대응하고 변해야 하는지 연구해 온 고학수 교수는 이 책에서 인공지능이 우리 삶과 사회에 미치는 영향과 거기에서 대두된 이슈들을 짚어준다. 현행법에 대한 해석을 넘어 앞으로의 사회를 위한 법과 제도가 나아가야 할 방향까지 제시한다.

이 책은 안면인식과 채용, 신용평가에 이르기까지 인공지능이 활용되는 과정에서 인공지능이 잘못된 판단을 했던 사례들을 보여준다. 인공지능을 이용한 채용 알고리즘을 개발해오다 여성이라는 요인을 부정적으로 평가한 사실이 발견되어 결국 해당 개발팀을 해체하게 된 아마존, 소수자 혐오 발언으로 논란이 된 인공지능 챗봇 이루다, 백인 남성 얼굴을 더 정확하게 인식하는 미국의 안면인식 프로그램 등등.

왜 이런 일이 생길까? 이 책은 그 원인을 인공지능 작동 원리에서부터 차근차근 살펴나간다. 인공지능은 인간이 입력한 데이터를 학습해 작동한다. 따라서 인공지능이 잘못되거나 편견이 담긴 판단을 했다면, 이는 인간이 가진 오류와 편견을 학습한 결과인 것이다. 인공지능의 문제는 우리 인간과 사회의 편견과 차별, 불공정 등을 비추는 거울과 같다. 이 책의 제목이 『AI는 차별을 인간에게서 배운다』인 이유다.

이처럼 저자는 인공지능 문제의 대부분이 결국은 인간의 문제라는 데 주목한다. 이것을 뒤집어보면 인공지능을 사람의 손으로 잘 키워나갈 수 있다는 뜻이기에 각계각층의 열띤 토론과 정책 마련이 필요하다고 강조한다. 인공지능 윤리에 관한 원칙을 세워야 하고, 법적·제도적 장치도 반드시 수반되어야 할 것이다.

이 책의 독자들은 인공지능에 대해 더 잘 알게 되는 것은 물론 오늘날 더욱 주목받는 화두인 정의와 공정, 차별에 대해 다시 한 번 치열하게 생각해보는 계기가 될 것이다. 그리하여 기술적으로도 사회적으로도, 그리고 인간적으로도 더 나은 삶을 향해 나아갈 수 있을 것이다.

이 책은 크게 4부로 구성되어 있다. (1부)에서는 인공지능이 어떻게 작동되며 그 기술이 어디까지 왔는지 살펴본다. (2부)에서는 이처럼 발전한 인공지능을 채용·금융 등에서 활용한 사례들과 거기에서 떠오른 이슈들을 알아본다. (3부)에서는 알고리즘에 의한 차별과 공정성에 관한 논란을 살펴보고 이를 방지하기 위한 사회적 논의의 필요성을 제시한다. 마지막으로 (4부)에서는 인공지능 윤리에 관해 알아보고 인간 중심적이며 신뢰할 수 있는 인공지능을 강조한다.

이 책을 읽으면 인공지능이 어떻게 작동하는가 하는 기술적인 지식은 물론이고, 이런 기술의 발전은 기술만이 홀로 앞서는 것이 아니라 경제·사회·법의 측면에서 발맞출 때 비로소 빛을 발한다는 것 역시 절감하게 된다. 나아가 급격하게 변화하는 시대에 적응하며 지혜롭게 살아갈 수 있는 통찰까지 얻을 수 있을 것이다.

◎ 본문 중에서

인공지능을 바라보는 시각은 실로 매우 다양하다. 인공지능이 가져올 장밋빛 유토피아를 그리는 시각도 있는 한편, 반대로 커다란 우려를 보이는 시각도 있다. 그런데 어느 쪽이건 극단적인 시각은 적지 않은 경우에 기술의 현주소에 대한 이해부족을 반영하는 것일 가능성이 높다.

이 책은 이런 간극을 채우기 위한 시도의 일환이다. 개인의 판단이건 국가정책적인 판단이건, 출발점은 인공지능 기술이 작동하는 메커니즘에 대한 이해 그리고 그러한 메커니즘이 일상과 사회에 어떤 형태로 영향을 미치게 되는지에 관해 객관적인 시각에서 바라보는 것이다.

https://top-news.kr/30f5b9e/168906647602

 ♣저자 소개

이름: 고학수

약력: 사회 변화의 한가운데서 미래를 위한 법을 연구하는 법학자

서울대학교 법학전문대학원 교수로 재직 중이다. 서울대학교 경제학과에서 학사와 석사 학위를 취득했고, 미국 컬럼비아 대학교 로스쿨(JD)과 경제학과(PhD)에서 공부하여 각각 학위를 받았다. 공부를 마친 후 미국과 국내의 로펌에서 근무했다. 연세대학교 법과대학에 재직하였고, 컬럼비아대학교, 싱가포르국립대학교, 함부르크대학교에서 강의했다.

법경제학, 개인정보보호, 빅데이터, 인공지능, IT 정책 등의 영역에 관해 연구하고 강의한다. 새로운 기술이 사회와 경제에 미치는 영향은 무엇인지, 그래서 제도(institution)는 이에 어떻게 대응하고 변모해야 하는가에 관해 탐구한다.

현재 아시아법경제학회 회장, 한국인공지능법학회 회장, 서울대 인공지능정책 이니셔티브 공동디렉터, 서울대 AI연구원 부원장 등 다양한 역할을 맡고 있다.

다수의 논문 외에 저서(공저 포함)로는 『인공지능 원론 : 설명가능성을 중심으로』, 『인공지능 윤리와 거버넌스』, 『데이터 오너십』, 『법경제학』, 『개인정보 비식별화 방법론』, 『데이터 이코노미』, 『개인정보보호의 법과 정책』, 『핀테크 시대』등이 있다.“

♣목차

-이 책을 읽기 전에 학문의 분류

-이 책을 읽기 전에 주요 키워드

-들어가는 글 인공지능 시대, 다시 정의란 무엇인가

(1부) 우리는 이미 인공지능 세계에 살고 있다

-인공지능을 둘러싼 뜨거운 쟁점들

-쉽게 보는 인공지능 작동원리

-데이터 수집, 누구도 피할 수 없다

(2부) 인공지능, 어디까지 왔나

-인공지능이 우리를 채용하게 된다면

-인공지능 기술은 공정한가

-데이터를 활용한 개인신용조회

(3부) 새로운 시대의 과제, 알고리즘 공정성과 차별금지

-공정성은 곧 차별의 문제

-인공지능 윤리의 화두, 투명성과 설명가능성

-빅데이터 인공지능 시대의 프라이버시

(4부) 인공지능이 인간에게, 정의와 윤리를 묻다

-인공지능 윤리 논의, 무엇을 담고 있나

-인간이 학습하듯, 인공지능도 학습한다

-인공지능 기술을 신뢰할 수 있기 위하여

(나가는 글) 인공지능 논의의 분기점에서

(주석)

--고학수의 [서가명강 22 - AI는 차별을 인간에게서 배운다] 중에서!!

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포바이포-롯데홈쇼핑, AI 가상인간 실감화 프로젝트

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네이버쇼핑 AI검색 옴니서치로 상품 1억3천만건 검색 가능

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https://top-news.kr/30f5b9e/168849840559

 

AI가 방송 연출…MBC PD가 사라졌다 내년 방송

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(1) 챗GPT는 현재 인공지능의 한계로 인해 특정 작업에 대해 전문적인 지식이나 경험을 갖추지 못하는 경우가 있습니다. 또한 과거의 데이터를 기반으로 학습하므로 현재와 다른 상황에서 정확하게 작동하지 않을 수 있습니다.

이러한 한계를 극복하기 위해서는 더 많은 데이터와 업데이트된 학습방법이 필요합니다.

(2) ‘데이터의 부정확성’입니다. 가장 많이 학습한 내용들을 바탕으로 단어를 하나하나 연결해 내놓다 보니 부정확한 답이 있을 수 있습니다.

(3) ‘근거 없음’입니다. 쉽게 말해 ‘각주(레퍼런스)’를 제시하지 못한다는 것입니다. 챗GPT는 외부 연결이 되지 않고 새로운 데이터가 없다 보니 각각의 문장에 대한 근거를 제시하지 못합니다.

♣챗GPT에 대해 너무 큰 기대보다는 당분간 영리한 인공지능 비서, 조력자 정도로만 생각하는 게 좋을 것입니다. 완벽할 거라는 기대는 버리고, 일단 의심하며 사용해 봅시다!

--이임복의 [챗GPT 질문하는 인간, 답하는 AI] 중에서!!

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사물인터넷을 통해 모든 기기가 인터넷에 연결되면, 수많은 기기들이 생성하여 전송하는 데이터의 양은 인간이 직접 보고 해석하는 것이 거의 불가능한 수준이 됩니다. 따라서 그 수많은 데이터를 정리하는 작업에 인공지능의 도움이 필요합니다.

 

또한 수집되는 데이터를 잘 정리할 수 있는 절차를 미리 정의해놓는 것이 중요합니다. 센서가 수집해오는 데이터를 그냥 쌓아두기만 하는 것이 아니라 필요한 것들을 골라내고 표준화하는 체계적인 룰이 있어야 합니다.

 

데이터를 표준화하는 작업이 선행되어야 인공지능을 학습시킬 수 있는 학습용 데이터로 사용할 수 있습니다. 4차 산업혁명의 주요 개념 요소인 ‘융합’이 여기에도 적용됩니다. 사물인터넷은 결국 인공지능과 연결되고, 그것은 다시 빅데이터 처리로 연결되니까요.

 

방대한 데이터는 일차적으로 데이터를 발생시킨 기기를 소유하거나 제조한 쪽에 귀속되겠죠. 커넥티드 카라면 그 자동차에서 발생한 데이터는 일차적으로 개별 자동차의 시스템으로 갈 것입니다. 하지만 사물 인터넷의 특성상 데이터가 한 곳에 머무르지 않고 수많은 곳을 넘나듭니다.

 

자동차에서 생성된 데이터는 무선 네트워크를 통해서 자동차의 정보 시스템을 관리하는 회사의 서버로 전송되고, 일부 데이터는 교통량을 관제하는 지방자치단체 교통당국으로 갈 수도 있으며, 그 외에 자동차에 근처 맛집을 알려주는 서비스를 하는 업체로 갈 수도 있겠지요.

 

많은 회사들이 이 과정에서 생산되는 대량의 데이터에 대한 통제권을 갖기 위해서 싸우고 있습니다. 예를 들어 커넥티드 카의 사물인터넷 접속 플랫폼을 자동차 회사가 주도해서 운영하느냐, 아니면 그 소프트웨어 플랫폼을 제작한 IT 업체가 주도하느냐, 또는 무선통신 연결을 주도하는 통신사가 주도하느냐 등의 이슈가 있습니다.

 

이런 데이터를 처리하는 과정의 상당 부분은 이른바 클라우드 컴퓨팅을 통해서 프로세스를 외부로 아웃소싱하는 형식으로 처리될 수 있으니, 개별기기 단위에서 모든 연산을 처리해야 하는 부담은 덜 수 있는 것이지요.

 

사물인터넷 기기들은 일반 PC에 비해 프로세서나 메모리의 용량이 작은 경우가 많기에 클라우드 컴퓨팅의 도입이 크게 도움이 됩니다.

 

세상의 만물을 연결시켜 놓았으니, 그것으로 무엇을 할 수 있고, 또 무엇을 할 것인지는 무궁무진하게 남아 있겠지요.

 

 

--남충현,하승주의 [4차산업혁명, 당신이 놓치는 12가지 질문] 중에서!!

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♣챗GPT가 할 수 있는 일

-오픈AI에서 개발한 언어모델로서 다음과 같은 다양한 언어 관련 작업을 수행할 수 있습니다.

(1) 텍스트 생성 : 주어진 프롬프트 또는 컨텍스트를 기반으로 새 텍스트를 생성합니다.

(2) 질문 답변 : 텍스트에 제공된 정보를 기반으로 질문에 답변합니다.

(3) 대화형 AI : 사용자와 대화에 참여하고 질문에 답하거나 요청에 응답합니다.

(4) 텍스트 요약 : 큰 텍스트를 간결하고 유익한 내용으로 요약합니다.

(5) 감정 분석 : 주어진 텍스트에 표현된 감정(긍정적, 부정적 또는 중립적)을 결정합니다.

(6) 텍스트 분류 : 내용에 따라 주어진 텍스트에 레이블이나 범주를 지정합니다.

(7) 번역 : 한 언어에서 다른 언어로 텍스트를 번역합니다. 추가적으로 소설을 쓰거나 시를 작성하거나, 외국어 공부, 논문 작성, 여행일정 작성, 코딩 등도 가능하고 검색, 통계, 메시지 작성, 대화 및 Q&A 등의 일을 처리할 수 있습니다. 어떤 작업이든 입력된 데이터에 기반해 결과를 생성할 수 있습니다.

♣챗GPT가 할 수 없는 일

경험이 없는 행동을 수행하거나, 물리적 행동을 수행할 수 없습니다. 또한 정말 복잡한 수학적 계산이나 물리학적 모델을 정확히 구현하는 것은 어렵습니다.

챗GPT는 데이터를 기반으로 한 ‘추측과 대답’을 해주는 프로그램입니다. 그렇다면 수많은 상황에서의 정해진 답변을 암기하고 이를 빠른 속도로 연산해 적절한 답을 제시하는 걸까요?

그건 아닙니다. 가지고 있는 답변 중에서 최적의 단어들을 스스로 조합해서 내놓습니다. 사람의 역할은 초기에 가이드만 해주고 나머지는 스스로 학습한 결과물이기에 이런 점에서 챗GPT는 의식을 가지고 있는 것처럼 느껴지기도 합니다.

--이임복의 [챗GPT 질문하는 인간, 답하는 AI] 중에서!!

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사물인터넷은 이론상 인간이 만든 거의 모든 대상에 적용할 수 있겠지요. 심지어 아파트 단지의 쓰레기통에도 사물인터넷을 적용하려고 시도하고 있을 정도니까요.

 

그중에서 가장 주목받는 분야는 앞서 말한 커넥티드 카, 가정용 기기에 사물인터넷을 적용한 스마트홈, 공장의 생산기계들을 인터넷을 통해 서로 연결해 주고받으면서 상호작용을 하게 만든 스마트팩토리입니다.

 

또한 도시의 공공 인프라 전체를 인터넷을 통해 연결하는 스마트시티의 개념도 지금 매우 주목받는 분야이지요.

 

사물인터넷이 ‘자동차-도로-집-공장-도시’까지 확대되는 가능성이 열려 있으니, 사실상 우리 생활 전부가 네트워크에 연결된다는 의미겠지요. 이처럼 네트워크가 확대된다는 것은, 경제적으로 보면 결국 생산과 소비의 효율성아 높아질 수 있습니다.

 

예를 들어 사물인터넷 적용 쓰레기통의 경우, 각 쓰레기통에 붙어 있는 센서들이 쓰레기가 얼마나 가득 찼는지를 측정해서 인터넷을 통해 전송하면, 쓰레기 수거차가 쓰레기통이 많이 비어 있는 곳은 지나치면서 최적의 경로를 통해 수거해갈 수 있습니다. 그만큼 쓰레기 수거 비용을 줄일 수 있지요.

 

가정용 사물인터넷 기기의 경우에도 이용자의 패턴을 인식해서 집에 없거나 자는 시간에는 전등이 자동으로 꺼지게 하거나 불빛을 약하게 해서 전력을 절약할 수 있습니다. 이런 식으로 가정의 에너지 소모를 줄이는 것이 가정기기에 사물인터넷을 도입하는 이유 중 하나입니다.

 

스마트시티의 경우에도 교통 흐름을 효율적으로 제어해 교통체증을 줄이고 유류비 등을 절감할 수 있습니다. 스마트 팩토리의 경우에도 기계들이 생산 속도를 센서를 통해서 직접 포착해서 재고가 계속 늘거나 라인이 도중에 끊기지 않게 자동으로 조정하거나, 수명이 다 되가는 부품이 있으면 자동으로 인터넷에 접속해서 교체 부속을 주문해서 공장에 배송되게 한다든가 해서, 공장 운영과정에서 낭비를 줄이고 생산의 효율화를 꾀할 수 있습니다.

 

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GPT는 2018년에 등장한 언어모델로, 이후 GPT-2, GPT-3 등이 등장했고, GPT-4도 조만간 나올 예정이다.

그런데 각 버전은 어떤 차이가 있을 걸까? 각 버전에서 공통적으로 등장하는 단어가 ‘매개변수’이며, 각 버전별로 매개변수의 크기가 다르다.

매개변수(Parameter)의 공식적인 정의는 ‘사용자가 원하는 방식으로 자료가 처리되도록 하기 위해 명령어를 입력할 때 추가하거나 변경하는 수치 정보’를 말한다. 보통 매개변수를 우리의 뇌에 있는 ‘시냅스(Synapse)’와 비교하곤 한다.

인간의 뇌에는 1,000억 개 정도의 뉴런이 있다. 뉴런은 외부로부터 정보를 받아들이고 이를 다른 뉴런에게 전달한다. 이때 서로 떨어져 있는 뉴런들이 다른 뉴런에 정보를 전달하기 위한 통로가 바로 시냅스이다.

1개의 뉴런은 시냅스를 통해 다른 뉴런들과 1:1이 아닌 다:다(1:1,000개 가량)로 이어진다. 이처럼 시냅스가 탄탄하게 거미줄처럼 연결되어 있어서 우리는 수많은 정보를 동시에 처리할 수 있게 된다.

인간의 뇌는 100조 개 정도의 시냅스를 가지고 있다고 한다.

2016년 이세돌과의 바둑 시합으로 유명해진 알파고는 스스로 외부 데이터를 조합*분석해 학습을 한다. 이를 딥러닝이라고 하는데, 딥러닝은 사람의 신경망을 닮은 인공지능신경망을 사용한다.

이러한 인공신경망의 뉴런과 뉴런 사이를 연결하는 ‘매개변수’가 시냅스에 해당한다. 인공지능은 사람의 시냅스에 해당하는 매개변수가 많을수록 성능이 뛰어나다.

2020년 출시된 GPT-3의 매개변수는 1,750억 개다. GPT-1에 비해서는 1,000배, GPT-2에 비해서는 100배 이상 커졌다.

매개변수의 수가 많을수록 생각의 다양성과 표현의 풍부함도 깊어진다. 예를 들어 GPT-1은 ‘오늘은 하늘이 맑다’와 같은 단순한 문장을 만들 수 있다. GPT-2는 ‘오늘 아침 하늘은 맑았지만, 오후에는 구름이 끼기 시작했어요’라고 문장을 생성할 수 있고, GPT-3는 ‘오늘 하늘은 맑았지만, 가벼운 바람이 불어와 시원한 느낌이 들었어요. 창문을 열어놓고 책을 읽는 동안…’ 이라는 식으로 더 풍부한 문장 생성이 가능하다.

이처럼 매개변수가 많다는 것은 우리가 놀라워 할 정도로 뛰어난 소통 능력을 가지게 된다는 것이다. GPT-4의 경우는 인간의 시냅스 수와 비슷한 100조 개의 매개변수 용량을 가지게 된다고 하니 정말 인간다운 인공지능 시대를 기대할 만하다.

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사물인터넷에서 가장 기대되는 것이 역시 자동차입니다. 내비게이션부터 인터 넷 접속의 이점을 확실히 보여주고 있습니다. 최적경로를 찾아주려면 네트워크가 반드시 필요하니까요.

 

내비게이션으로 시작되었지만, 앞으로 자동차가 직접 네트워크에 연결되면 발전 가능성이 매우 크겠지요?

 

현재 차량 사물인터넷은 단순히 내비게이션의 길 찾기 수준을 넘어서 더욱 광범위한 네트워크 연결을 지향합니다. 예를 들어 내비게이션이 단순히 교통체증 정보만을 주는 것이 아니라, 인근의 신호등과 연결되어 신호가 바뀐 것을 알려주거나, 같은 도로를 운행 중인 다른 차들과 서로 운행 정보를 교환하면서 사고를 미리 예방할 수도 있습니다.

 

운전자에게 그런 정보를 보여주어 판단을 도울 수도 있지만, 아예 자동차가 정보에 직접 반응하고 액션을 취할 수도 있습니다. 터널에 진입하면 자동차가 알아서 창문을 닫고 공기를 내기순환 모드로 바꾸거나, 앞으로 지나갈 길의 노면 상태를 전달 받아 미끄럼 방지 기능을 미리 활성화하는 것도 가능합니다.

 

원래 자동차는 혼자서 고립되어 운전하는 것이 아니라, 같은 운전자나 보행자 등 수많은 타인과 소통하면서 운전하는 것입니다. 그러한 소통 과정을 인터넷 네트워크를 통해 엄청나게 효율화하고 광범위하게 확대할 수 있는 것이지요.

 

 

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[보리보리/이노플리아]4차 산업혁명 당신이 놓치는 12가지 질문 (4차 산업혁명 핵심 쟁점 총정리)

 

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