AI의 위험 -5- AI를 속일 "적대적 공격" 개별 AI 기술과 응용 프로그램에 대해 그 문제점과 취약점을 구워 내고 개선하는 노력도 진행되고있다. 최근에는 주변 상황을 영상 분석을 통해 파악하는 유형의 자동 운전 차량에 대한 뜻밖의 취약점이있는 것으로 밝혀지고있다. 그러한 위험의 연구의 예로 다음의 영상을 소개하고 싶다. 올해 4 월 중국의 주요 IT 기업 텐센트 보안 연구 부문 인 킨 보안 연구소가 미 Tesla의 전기차 '모델 S'자동 운전 기능에 새로운 취약점이 발견됐다고 발표했다. 영상에서는 해킹 실험을 실시하고있다. 연구진은이 영상의 첫 번째 실험에서 간단한 그림을 모델 S의 카메라에 "보이는 것"비가 왔다고 착각하고 멋진 와이퍼를 작동시켰다. 두 번째 실험에서는, 도로에 작은 스티커를 붙여..
AI의 위험 -4- 최근에는 기업의 채용 활동에 AI를 활용하는 것도 많아졌다. 그 AI가 판단을 잘못 부당하게 채용되지 않았던 사람이 나타나면 누가 그 책임을 갖는가. 실제로 미국 Amazon.com이 개발 한 인재 채용 AI는 기술계 직원 (대부분 남성)의 이력서를 교사 데이터로 한 결과 여성을 부당하게 낮게 평가하는 편견을 갖게되었다. Amazon은이 결과에 실망하고 AI를 포기하고 개발 팀도 해산했다고 로이터에서 보도되었다 . 하지만 그들처럼 자체적으로 오류를 바로 잡아주는 기업 만은 아니다. 불행히도,이 점에 대해서는 언론이나 연구 기관 등의 제삼자에 의한 조사 분석을 기대할 수 밖에없는 상황이다. 채용 분야는 비영리 단체의 Upturn이 지금 판매되고있는 주요 인재 채용 알고리즘을 분석하고 "..
AI의 위험 -3- 감 재 : 피해의 발생을 파악하고 그것을 감소 다음은 AI가 만들어 낸 피해를 줄이기 감 재 하지만 원래 AI의 존재에 인간 의식하지 못한 경우도 많다. 예를 들어, AI가 동영상에 등장하는 인물의 표정이나 음성을 마음대로 가공하고 있으면 어떨까. 본인은 발언하지 않는 것을 '발언했다 "로되어 버리면 - 적어도 시청자는 눈치 채지 못한 것이 아닐까. 화제의 '딥 가짜 " 이것은 결코 진짜 아니다. 지금 많은 언론에서 " 딥 가짜 '라는 행위에 대한 우려가 제기되고있다. BuzzFeed가 제작 출판 한 다음 영상을 보신 사람도 많을 것이다. 이것은 AI를 활용 해 만든 오바마 전 대통령의 '가짜 동영상'이다. 딥 러닝과 같은 고급 AI 기술을 사용하여 매우 사실적인 가짜 동영상을 만드는..
AI의 위험 -2- 정부와 기업 규제 세계 각국에서 정부는 AI 개발을 강화하는 시책을 추진하면서 AI에 어떤 규제를 걸 검토를하고있다. 국가 또는 지방 자치 단체 수준에서의 정책, 규제 움직임에 대해서는 다음 기사에서 다루어 싶다. AI 관련 법률 내용은 앞으로 더욱 활발하게 논의되어 갈 것이다. 기술 규제는 국가 나 지자체 만 할 것이 아니다. 있는 기술을 개발 한 기업 자체가 다양한 의도에서 자율 규제를 할 수 있지만, AI도 예외는 아니다. 이미지와 영상 속에 비친 얼굴에서 개인을 특정하는 '얼굴 인식 기술'을 예로 들어 보자. AI 활용의 예로 자주 인용 나오는 얼굴 인식이지만, 사생활 침해를 야기 할 매우 높기 때문에 그 이용에 일정한 제한을 가하려는 움직임이 생겨나 고있다. 예를 들어 미국 ..
AI의 위험 -1- "AI의 위험"을 이해하고있어? 세계에서 지금 무슨 일이 일어나고 있는지 (1/5) "포기하지 않는, RPA"중소기업에 RPA는 무리인가? 자동차 운전 수도 있고, 요리와 빨래, 간병까지 해주 - 그런 범용 형의 AI, 즉 " 강한 AI」의 가능성에 대해 이전 기사 에서 생각했다. 만일 그런 강한 AI와 인간에 중요한 영향을 미칠 AI가 등장했을 때, 우리는 '그들'을 어떻게 제어하고 위험을 제어하면된다 일까. 이 물음에 대한 절대적인 정답은 없지만, 각 분야와 주제에서 AI의 고삐를 잡기 위해 계속 시행 착오를하고있다. 이번에는 그러한 어떤 노력을보고 싶다. 본 기사에서는 AI가 가져다 불이익과 그 대책을 '자연 재해'에 비유 해 정리한다. 재해 "AI 재해 '을 막으려면? (필자 ..
인공지능과 4차산업혁명의 노동생산성 (제 4 차 산업 혁명에 의한 노동 생산성에 미치는 영향) 공급면에서 제 4 차 산업 혁명에 영향을 감안할 때, 어떤 경로를 통해 생산성 향상에 기여할 것으로 기대된다. 첫째는 기존 설비의 가동률 상승에 따른 생산성의 상승이다. 설비의 가동 상황의 정확한 파악, 빅 데이터를 이용한 수요 예측의 정교화, 공유 서비스 인한 이용자 (수요자)와 서비스 제공자 (공급자)의 매칭 기능의 향상 등은 모두 시설 가동률의 향상을 통해 생산성 향상으로 이어질 것으로 생각된다. 둘째는 빅 데이터와 AI 등의 활용을 통해 업무를 효율화하는 데 따른 생산성의 상승이다. 백 오피스 업무와 일부 단순 노동뿐만 아니라 높은 기술로 간주되고있는 지적 노동에 대해서도 그 일부가 AI의 활용 등에 의..
외국의 4차산업형명과 인공지능 여기에서는 제 4 차 산업 혁명의 진전 상황에 대해 선진국과 일본의 노력을 개관하자. 첫째, IoT의 보급은 미국에서 개인 정보를 포함한 정보를 민간 사업자에 의해 적극적으로 활용되고 있지만, 일본에서는 개인 정보 보호에 대한 불안을 배경으로 개인 정보를 포함한 데이터 사업 및 산업 이상 유통 및 그 활용은 충분히 진행되지 않았다. 설문 조사를 통해 기업의 IoT 도입 상황을 봐도, 미국은 40 %를 초과하는 반면, 일본은 20 % 정도가되고 있으며, 향후 도입 의향을 봐도, 미국, 독일 모두 80 % 정도 되는 반면, 일본은 40 % 정도에 그치고있어 향후 외국과의 차이가 열려 버릴 가능성이있다. 공유 이코노미은 다양한 종류의 서비스가 존재하지만, 민박 서비스 및 일반 드..
인공지능과 4차 산업혁명 제 1 절 제 4 차 산업 혁명의 영향 ICT의 발달로 다양한 경제 활동 등을 일일이 데이터화하고 그러한 빅 데이터를 인터넷 등을 통해 수집 한 후 분석 · 활용함으로써 새로운 경제 가치가 태어난다. 또한 AI에 빅 데이터를 제공하여 단순한 정보 분석뿐만 아니라 복잡한 판단을 수반하는 노동이나 서비스 기계에 의한 제공이 가능해진다과 함께 다양한 사회 문제 등 1 의 해결에 이바지 할 것으로 예상된다 있다. 여기에서는 이러한 제 4 차 산업 혁명의 개요와 현재의 적응 상황 등에 대해 확인하고, 현재 정부와 전문가들 사이에서 논의되고있는 다양한 가능성과 전망에 대해 정리한다. 그 위에, 제 4 차 산업 혁명이 가져올 수있는 경제와 고용 등에 미치는 영향에 대해 일본이 지금까지 경험 ..
인공지능의 농업에서의 활용 [농업 × AI] 농가의 과제를 해결하는 농업 AI 정리 농업의 영역에서 AI의 활용이 진행되고 있습니다. 예를 들어, 네덜란드에서는 와헤닌겐 대학 연구팀이 개발하고있는 세계 최초의 파프리카 수확 로봇 '스위퍼'온실 속을 자율적으로 주행하고 파프리카 수확을 자동화하고 있습니다. 그리고 그 밖에도 이식과 육성 관리 등 다른 모든 부분에서 AI 활용이 나간다고 기대할 수 있습니다. 그래서 이번에는 AI × 농업의 새로운 노력에 대해 소개하고 가려고합니다. 농업에서 일손 부족이 심화 농업 종사자의 평균 연령은 67 세 농업은 육체 노동과 체력을 사용하는 작업이 많기 때문에 젊은 사람이 아니면 좀처럼 계속가는 것이 힘든 일이라고 할 수 있습니다. 그러나 농업 종사자의 평균 연령이 67..
인공지능의 역사 인공 지능 (AI)을 통해 기계는 경험을 통해 학습하고 새로 들어오는 정보에 적응하며 인간과 같은 사고 능력이 필요한 작업에 대처할 수 있습니다. 체스를 두는 컴퓨터에서 자율 주행 자동차에 이르기까지 오늘날 일반적인 AI의 예는 대부분 딥 러닝 과 자연어 처리를 기반으로 합니다. 이러한 기술을 사용하면 많은 양의 데이터를 처리하고이 데이터의 패턴을 인식하여 매우 구체적인 작업에 대해 컴퓨터를 교육 할 수 있습니다. 인공 지능의 역사 "인공 지능"이라는 용어는 1956 년에 만들어졌지만 더 많은 양의 데이터, 고도로 개발 된 알고리즘, 컴퓨팅 성능 및 데이터 저장 기능의 향상 덕분에 AI가 점점 더 중요 해지고 있습니다. 1950 년대 AI에 대한 초기 연구는 문제 해결 및 상징적 방법과 ..
강한 AI와 약한AI의 그 유형 인공지능은 다양한 방식으로 분류라 될 수 있다고 했습니다. 다음의 예와 같습니다. 첫번째 유형은 인공지능 시스템을 약하거나 강한 인공지능으로 분류합니다. 약한 인공지능은 특정 직업을 위해서 개발되고 훈련하고있는 인공지능 시스템입니다. 애플과 시리같은 가상 개인비서는 약한 인공지능의 형태입니다. 일반적으로 인공지능이라고도 알려진 강력한 인공지능은 인간의 인지 능력을 일반화한 Ai시스템으로 알려지지 않은 작업에 맞닥드렸을때 해결책을 찾을 수 있을만큼 충분한 지능을 가지고 있습니다. 1950년 수학자 Alan Turing이 개발 한 Turing테스트는 컴퓨터가 실제로 인간처럼 생각할 수 있는지 여부를 결정하는 방법입니다. 그러나 이 방법은 논란의 여지가 있습니다. 두번째 예는 ..
강한 인공지능(AI)과 약한 인공지능(AI) 강력한 인공지능은 사람과 눈높이에서 어려운 작업을 완수하는 작업을 진행할수 있는 컴퓨터 시스템입니다. 반대로 약한 인공지능은 특정한 앱에서 문제를 해결하는 것입니다. 인간의 사고력과 기술적 응용이 여기 개별 영역에서 지원됩니다. 학습능력은 AI시스팀의 주요 요구 사항이며 나중에 추가해서는 안되는 필수 요소 여야 합니다. 두번쨰 주요 기준은 불확실성과 확률 정보를 다루는 인공지능 시스템의 능력입니다. 특히나 일반적인 이해에 따르면 이러한 응용프로그램은 이를 해결하기 위해서 지능의 한 형태가 필요한 것으로 보이는 것으로 보입니다. 궁극적으로는 약한 인공지능은 수학과 컴퓨터 과학의 도구를 이용하여 지능적인 행동을 시뮬레이션 하는 것이지 인식을 생성하거나 지능에 대한..