가끔 언론에 논란이 된 재판의 판결 내용이 일반 대중의 눈높이에 맞지 않는 경우가 생기면, AI판사로 대신하는 편이 더 낫겠다는 각종 비난 여론을 볼 수 있다. 실제로 많은 판결들이 단순한 논리에 따라 이뤄지는 것 같아보여서, 굳이 인간 판사가 필요할까 싶은 경우가 있는 것도 사실이다.

그런데, 판결이라는 것이 단순히 법리에만 따르는 것도 아니고, 무엇보다 AI라고 불리는 알고리즘이 앞 뒤의 선후 관계 정보를 바탕으로 우리에게 '인공지능'인 것처럼 보일 뿐, 실제로는 앞 뒤 사이의 인과관계를 판단하는 능력이 있는 진짜 '인공지능'은 아니기 때문에, 자칫 사람의 일생을 바꿀지도 모르는 재판에 선뜻 투입하는 것이 맞는지 잘 모르겠다.

GIAI's primary research objective with the coming cycle's of MSc AI/Data Science is to build a graph-based Shapley Value for HR contribution analysis.

예전에 인터넷 커뮤니티 여론을 확인해봐주던 직원에게 전달 받은 내용 중엔

SIAI에서 가르친다는 AI 그거 별 거 없다. 비트코인 사기라고 그랬는데 지금 가격 봐라. 비트코인도 못 맞추는데 무슨 AI 가르칠 자격이 있나

라는 내용의 댓글도 있었다.

주변에 MBA에 강의들어가는 교수들을 만나보면 학생들이 수업 중에

이런 거 모르겠고, 그냥 내일 비트코인 가격 오르는지만 가르쳐 주세요

라는 학생들도 있어서 자기도 그럴 때 수업 분위기 맞춰줄 생각에 100만원 남짓을 넣어놨다는 우스개를 들은 적도 있다.

지난해 12월 초, 윤석열 대통령이 비상계엄을 선포했던 이유 중 하나가 부정선거 조사를 위한 선관위 압수수색이었으니 합당한 계엄 선포였다는 주장과, 자유민주주의 사회에서 법치를 무시하고 대통령에게 주어진 권력을 독재자처럼 이용했다는 주장이 팽팽하게 맞서고 있다.

그 분들이 어떻게 생각하시건, 난 두 권력 집단이 조선시대 붕당정치처럼 그럴듯한 논리를 갖고 당파싸움을 하고 있다고 생각하고 별로 관심을 두질 않았다. 대통령이 누가 되건 내 인생에 큰 영향을 주지 못하기 때문이기도 하고, 지난 몇 년간 한국 대중이 얼마나 선전·선동에 잘 휩쓸리는지도 봤기 때문이기도 하고, 그런 마녀사냥을 한번 당해보기도 했기 때문이기도 하다.

• 유경준 "尹, 부정선거 아니면 더 크게 이겼다더라…말도 안된다" | 중앙일보

근데, 오늘 유경준 전 통계청장님이 중앙일보랑 인터뷰 하신 기사를 보면서, 그간 한국의 대중에게 내가 느낀 여러가지 불편함과 더불어

2020년 말의 어느 추운 겨울 날, 국내 모 대학의 교수님과 함께 AI 대학 설립을 위해 제주도, 경상남도, 전라북도 등의 지방 대학까지 찾아다니며 바쁘게 돌아다니던 시절에 들은 이야기다. 그 교수님 밑에서 AI 박사과정에 재학 중이라는 한 국내 대기업 산하의 이커머스 자회사에서 '벤처 투자' 업무를 한다는 분이 이렇게 이야기 하시더라.

• 무슨 말씀 하시는지 어려워서 잘 모르겠구요, 해외 유명 대학 교수나 유명 기관에서 인증 받은 거 있나요? 초등학생도 알아들을 수 있어야 투자하죠

그간 SIAI 학부 2-3학년 수준의 교육 자료가 많이 공유됐으니 그걸 기준점으로 삼으면, 당시 나는 학부 2학년 수준의 용어도 쓰지 않고 그 대화를 진행했었다. 대학 교육프로그램 만든다고 그 교수님이 가르치시는 AI 박사과정의 강의노트를 봤던 덕분에, 그 분들을 박사 과정은 커녕 학부 재학생 수준도 안 되는 분들이라고 상정하고 대화에 임할 수 있었기 때문이다. 그 분들은

AI talks turned the table and become more pessimistic
It is just another correction of exorbitant optimism and realisation of AI's current capabilities
AI can only help us to replace jobs in low noise data

Top brains in AI/Data Science are driven to challenging jobs like modeling
Seldom a 2nd-tier company, with countless malpractices, can meet the expectations

People following AI hype are mostly completely misinformed
AI/Data Science is still limited to statistical methods
Hype can only attract ignorance

As a professor of AI/Data Science, I from time to time receive emails from a bunch of hyped followers claiming what they call 'recent AI' can solve things that I have been pessimistic. They usually think 'recent AI' is close to 'Artificial General Intelligence', which means the program learns by itself and it is beyond human intelligence level.

Transition from column to matrix, matrix to tensor as a baseline of data feeding changed the scope of data science, 

Web novel to Webtoon conversion is not only based on 'profitability'
If the novel author is endowed with money or bargaining power, 'Webtoonization' may be nothing more than a marketting tool for the web novel.

Asian companies convert degrees into years of work experience
Without adding extra values to AI degree, it doesn't help much in salary

The relationship between a commercial district and the concentration of consumers in a specific generation mostly is not by causal effect
Simultaneity oftern requires instrumental variables

One-variable analysis can lead to big errors, so you must always understand complex relationships between various variables. 
Data science is a model research project that finds complex relationships between various variables. 
Obsessing with one variable is a past way of thinking, and you need to improve your way of thinking in line with the era of big data.

When providing data science speeches, when employees come in with wrong conclusions, or when I give external lectures, the point I always emphasize is not to do 'one-variable regression.'

With high variance, 0/1 hardly yields a decent model, let alone with new set of data
What is known as 'interpretable' AI is no more than basic statistics