AI/DS 기고

서비스의 개발 논리를 이해하고 구현하는 것보다 무슨 ‘기술’인지 정보를 알아서 베끼는데 초점 맞춘 기업인들 많아대부분 연구직 출신들이 아니라 IT 개발자들이 머신러닝 코드 몇 줄을 배운 다음 ‘머신러닝 개발자’가 되었기 때문개발 직군들로 고급 AI상품 만들기 어려워, 한국 인력 상황 감안할 때 AI산업에 계속 투자하는 것은 밑빠진 독에 물 붓기 될 것 한국IT업계에서 개발자로 불리는 기술직군 관계자들을…

AI의 능력을 제대로 인지하게 되면서 AI에 대한 인식이 비관적으로 바뀌고 있어AI가 바둑처럼 저소음 데이터에서는 높은 예측력 보이지만, 주식 시장같이 고소음 데이터에서는 예측 어려워저소음 데이터의 일자리만 대체될 뿐, 고소음 데이터 일자리는 건재해 최근 AI의 미래에 대해 비관적인 이야기가 흘러나오면서 빅테크 기업의 주가가 곤두박질쳤다. 이에 따라 AI에 부정적인 견해를 가진 투자자, 전문가, 학자들의 발언이 재평가되고 있다. 이들은…

지루한 반복 업무 대신하는 챗GPT하지만 지적이고 도전적인 업무에는 벽 느껴챗GPT, 수학적 한계 극복하지 못하면 ‘헛소리 생성기’에 불과해 지난 1년 동안 대형언어모델(LLM)을 둘러싼 과대 광고가 끊임없이 이어졌다. 처음 대형언어모델이 등장했을 때, 사람들은 자신의 일자리가 로봇으로 대체될까봐 두려워했다. 그러나 1년이 넘는 기간 동안 챗GPT를 시험한 지금, 그 걱정은 많이 사그라들었다. 미국의 유명한 언어학자인 노엄 촘스키 교수는 “챗GPT가…

서울대 A교수, 김박사넷에 올라온 평가에 명예훼손 소송했지만 패소법원, 개인정보의 공익성 판단할 때 김박사넷 위법 행위 아냐교수 사회, 제대로 연구하면 김박사넷 D급 평가 받는다 불만 제기연구 역량보다 학생들 취직 지원하는데 더 집중해야하는 대학원 세태에 대한 지적도같은 사건 계속되면 국내 귀국 고민하는 교수들 늘어날 것이라는 불만도 나와 지난달 17일, 대법원은 서울대 A 교수가 ‘김박사넷’ 운영업체 팔루썸니를 상대로…

통계학 방법론은 상관관계를 추론하는데 그칠 뿐, 인과관계를 추론하는데 쓸 수는 없어노벨상을 받은 그랜져(Granger) 교수의 인과 추론도 인과 관계가 없다는 것을 증명하는데만 쓰여AI가 통계학 방법론을 컴퓨터 의존형으로 풀어내는 계산이라는 이해 없는 가짜 데이터 과학자들 많아’AI로는 되는 것 아닌가요?’ 같은 질문하는 학회까지 열리는 최근 실상 쌍둥이가 살고 있는 교외 외딴 시골 마을을 생각해보자. 한 아이는 아침 저녁으로…

‘인공지능 전문가 = 코딩 전문가 = 개발자’ 라는 잘못된 상식이 여전히 시장에 퍼져 있어STEM 전공으로 석·박 훈련을 받지 않은 ‘시민 데이터 과학자’ 만으로 충분하다는 주장 여전히 상존훈련 받은 전문가들에게 조롱의 대상이 될 뿐인 결과물에 수십조원 예산 낭비 말아야 최근들어 머신러닝, 딥러닝, 생성형AI 등의 이름으로 불리고 있는 계산과학(Computational Science)을 처음 접했던 것은 박사 과정 중 시뮬레이션…

학회에 간다는 것이 매우 재밌는 일이라는 걸 깨달은 것은 박사 학위 과정 2년차에 ‘미국 산업응용수학회(Society for Industrial and Applied Mathematics, SIAM)’에 초청 받았던 즈음으로 기억한다. 막 대학원에 들어갔던 시절에는 당장 수업을 따라가기도 버거웠고, 교수님들 논문 발표를 따라가는 것은 커녕, 가깝게 지내는 박사생들이 무슨 연구를 하는지도 제대로 이해하기 어려웠기 때문에, 그들이 마냥 대단해보이기만 했었다. 박사 1학년…

WSJ, 미국 테크 기업들 AI 인재 채용 줄여, A급 인재만 채용단순 지식 뿐만 아니라 응용력, 협업 능력까지, 팔방미인 따져가며 채용국내도 늦었지만 개발자와 AI전문가 구분하기 시작해 26일 월스트리트저널(WSJ)에 따르면, 미국 테크 기업들이 AI에 막대한 투자를 이어가고 있는 와중에도 예전처럼 AI개발자 채용을 대규모로 진행하지는 않는다고 한다. 일부 A급 인재를 제외하면 해고 압박이 심하고, 재교육 부담이 가중되고 있다는…

AI 열풍에 휩쓸린 사람들은 대부분 심각한 오해에 빠져 있어현재 AI/데이터 과학은 여전히 통계적 방법론에 국한돼과장된 선전은 무지와 오해를 키울 뿐 AI/데이터 과학 교수로 일하다 보면, 이따금 AI 과대광고에 휩쓸린 사람들로부터 이메일을 받곤 한다. 그들이 ‘최신 AI’라고 부르는 것으로 내가 평소 비관적으로 생각해 온 문제들을 모두 해결할 수 있다고 주장하는 내용들이다. 보통 이런 사람들은 ‘최신 AI’…

과거 정신 감정, 지능 검사 등에 국한됐던 직원 선별에 조직 문화 적응 역량도 추가되는 추세미국은 직원들의 SNS 활동을 추척한 조용한 퇴사 지표 개발 필요성 제기되자 논란 되기도기업들이 고용 계약 대신 프리랜서 계약을 들이미는 경우도 늘어 가깝게 지내는 국내 주요 스타트업 핵심 멤버들을 만나면, 어느 중소기업이나 마찬가지듯이 직원을 못 뽑아서 힘들다는 이야기들을 한다. 나 역시 마음에…

데이터 처리 기준이 열에서 행렬로, 행렬에서 텐서로 전환되면서 데이터 과학 범위 확대돼 올바른 접근 방식으로 도구를 적재적소에 적용할 때만 더 나은 결과 얻을 수 있어기술의 발전을 아무 생각 없이 받아들이기보다는 그 기술이 ‘왜’ 필요한지 생각하는 자세 필요해 학부 시절인 2000년대 초로 돌아가보면, 기초적인 회귀분석 문제를 풀기 위해 매트랩(Matlab)을 처음 배웠다. 당시 매트랩은 혁명이었는데, 그 이유는…

전화 기반 여론조사 대체해야 한다는 목소리 높아, 인터넷 여론조사 진행하는 경우도 많아한국은 휴대전화 기반 신원 확인 시스템이 잘 갖춰져 여론조사 정확도 높고 비용 저렴한 축에 속해인터넷 조사가 비용은 저렴하지만 정확도 높이기 어려워 아직 한계 있어 이번 22대 총선 기간 내내 스마트폰을 무음으로 처리해놨었다. 주소지가 경합지역이어서인지는 몰라도, 하루에도 최소한 4번 이상의 여론조사 전화를 받았었기 때문이다. 바쁜…

사전투표일에 투표장을 찾아갈 수 있는 직업군, 접근성이 당일투표에 그대로 적용되지 않아콘크리트 지지층이 있는 지방에서도 사전투표와 당일투표 투표율 크게 다른 것도통계학적으로 분포함수가 달라진 것, 향후 선거 예측에 활용할 변수 추출에 활용해야 지난 2020년 제21대 총선부터, 2022년 대선, 2022년 지선에 이어 10일에 치뤄진 제22대 총선까지 사전투표 표심이 당일투표와 상당히 다르게 나오는 것을 보고 왜 다르게 나오는 것인지에…

22대 총선의 여당 참패를 무조건 대통령 잘못으로만 설명하는 정치권 패널들의 해석 다수실제 사회 현상은 수 많은 변수들의 복합 작용으로 이뤄짐에도 단순히 쉬운 설명만 찾기 때문시민 사회 역량 성장을 위해서라도 다양한 원인을 찾아내는 분석 역량을 길러내야 지난 10일 치뤄진 제22대 총선에서 집권 여당의 참패로 결론이 나오자, 정치권 패널들 대부분이 정부 실패, 혹은 정부의 수장인 대통령에 대한…

출구조사 오차 탓에 누군가는 웃다고 울고, 또 누군가는 울다가 웃게됐다데이터 과학은 오차가 허락되는 학문이지만, 그렇다고 오차의 원인마저 무시하는 학문은 아냐이번 오차의 원인은 지역, 연령, 성별 기반의 과거 모델이 후보별 특성을 고려 못했기 때문패널 데이터 형태로 기본 데이터 구조를 바꾸 재접근하는 것도 도전해볼만한 방법 지난 22대 총선 투표가 종료되기 약 30분 전 무렵, 서울 동작을 지역구…

지역, 연령, 성별 기반 표심이 틀린 곳들 탓에 출구조사 오차 발생한 10개 선거구틀린 이유는 1주일 사이에 표심이 빠르게 바뀌었기 때문’스윙 보터’들의 표심은 단순 여론조사 데이터로 알기 어려워AI예측도 결국은 정확한 데이터 없으면 한계 지난 10일 제22대 총선 투표가 막 끝나자마자 오후 6시에 방송사들이 공개한 출구조사와 11일 오전에 확인한 투표 결과가 상당히 달랐다는 평들이 나온다. ‘투표함은 열어봐야…

구글과 네이버가 같은 날 새로운 인공지능(AI) 검색 서비스를 선보였다. 구글의 ‘바드(Bard)’와 네이버의 ‘큐:(Cue:)’ 모두 한국 검색 시장에서의 점유율을 쟁탈하기 위해 심리스한 통합 검색 경험 제공에 집중했다. 기존의 서비스들과 연결돼 복잡한 요구사항을 들어주고 후속 제안까지 연결하는 기능을 탑재한 것이 핵심이다.

구글과 네이버가 같은 날 한층 고도화된 대규모언어모델(LLM) 기반 인공지능(AI) 검색 서비스를 내놨다. 업계에선 이번 출시된 구글과 네이버의 AI 챗봇인 ‘바드 익스텐션’과 ‘큐:’가 국내 검색 시장 점유율을 두고 치열한 각축전을 벌일 것으로 예상하고 있다. 이런 가운데 일각에서는 네이버의 큐:가 경쟁 우위를 가질 것으로 보는 견해도 나온다. 오랫동안 ‘검색 업계 1위’를 지켰던 네이버가 그간 쌓아왔던 검색 데이터를 자사 AI 모델에 반영했다는 점에서 한글 특화 서비스에 한정해선 해외 기업인 구글의 바드보다 두각을 드러낼 것이라는 분석이다.

21세기 AI(인공지능) 업계에서 가장 괄목할 만한 성과를 올렸다는 평가를 받는 앤드류 응(57) 미국 스탠퍼드 교수가 지난 20일 성남 카카오 본사에서 “일반인공지능(AGI, Artificial General Intelligence)의 등장은 아직 멀었다”고 밝혔다. 이어 그는 “AI의 발전으로 고용 충격 및 정보의 신뢰성, 윤리적 문제 등 부정적인 영향을 초래할 가능성이 있겠지만, 그럼에도 긍정적인 영향이 부정적인 영향을 상쇄할 것”이라고 강조했다. 앤드류 응…