AI 마케팅 연구소

오늘은 공정한 재판관으로서의 인공지능에 관해 다시 이야기해 볼까 합니다.   사람들은 인공지능이 아무런 편견없이 공정한 재판을 할 거라 생각해요. 여기서, 여러분께 질문을 하나 드려볼께요.재판관으로서 인공지능은 재판하는 법을 어떻게 학습할까요? 바로 사람들이 과거에 판결해 놓은 판례들을 수없이 학습하는 방식으로 학습을 합니다. A라는 사건 유형에 B라는 판결, C라는 판결, D라는 판결이 있을 때. 이 중 가장 많이 내려진 판결을 선택하는 거죠. 사람들이 사법제도에 관해 말할 때 흔히 '무전 유죄, 유전 무죄 '라는 말을 많이 하는데요, 만약 이게 진실에 가깝다면 여태껏 법은 가난한 사람에게는 무거운 형량을, 부유한 사람들에겐 상대적으로 가벼운 형량을 내렸을 거예요. 그런데, 인공지능 역시 이렇게 불공정..

Q. AI의 공정성을 어떻게 보장할 수 있나요? AI의 공정성을 보장하는 것은 단순한 기술적 도전을 넘어서는 문제입니다. 이는 사회적, 윤리적 고려가 필수적인 과제로, 인공지능 시스템이 모든 사용자에게 공정하게 행동하고, 특정 그룹에 대한 편향 없이 결정을 내려야 한다는 원칙을 포함합니다.  공정성을 확보하기 위한 몇 가지 접근 방법을 살펴보겠습니다. [1] 데이터 다양성과 대표성 확보공정한 AI 시스템을 구축하는 첫걸음은 훈련 데이터의 다양성과 대표성을 확보하는 것입니다. 데이터 세트가 사회의 다양한 구성원을 공정하게 반영하지 않으면, AI는 일부 그룹에 유리하거나 불리하게 작동할 수 있습니다. 따라서, 데이터 수집 과정에서부터 다양한 인구 집단의 데이터를 포함시키고, 이를 지속적으로 검토 및 업데이트..

Q. AI에서 데이터 편향이란 무엇인가요? AI에서의 데이터 편향은 인공지능 시스템이 훈련 데이터에 존재하는 특정 패턴이나 편향을 학습하여, 그 결과로 오류나 편향된 판단을 내리는 현상을 말합니다.  이러한 편향은 데이터 자체의 불균형이나 수집 과정에서의 편향, 데이터 처리 방법의 편향 등 다양한 요인에 의해 발생할 수 있습니다.  데이터 편향은 AI 시스템의 공정성, 정확성, 그리고 신뢰성에 심각한 영향을 미칠 수 있습니다. [1] 데이터 편향의 주요 유형1) 표본 추출 편향(Sampling Bias) : 데이터가 특정 그룹이나 상황을 과대 대표하거나 과소 대표할 때 발생합니다. 이로 인해 AI 모델이 한쪽으로 치우친 결과를 내놓을 수 있습니다. 2) 전처리 편향(Pre-processing Bias) ..

Q. ChatGPT는 언어 학습을 위해 어떻게 활용될 수 있나요? ChatGPT는 언어 학습에 효과적으로 활용될 수 있습니다. 특히 대화형 인공지능의 자연스러운 응답과 풍부한 정보 접근성을 통해 다양한 언어를 학습하는 사람들에게 유용한 도구로 활용될 수 있습니다.  구체적으로 어떻게 사용될 수 있는지 살펴보겠습니다. [1] 대화 파트너로 활용ChatGPT는 학습자가 실시간으로 연습할 수 있는 가상의 대화 파트너 역할을 수행합니다. ■ 실생활 대화 연습 : 다양한 일상 주제에 대한 대화를 통해 실제 상황에서 쓸 수 있는 표현을 자연스럽게 익힐 수 있습니다.■ 대화 스타일 개선 : 학습자가 말하는 방식이나 어휘 선택에 대해 피드백을 제공해 더 자연스럽고 정확한 표현을 할 수 있도록 돕습니다. [2] 문법 및..

Q. 튜링 테스트란 무엇인가요? 튜링 테스트는 인공지능의 아버지로 불리는 앨런 튜링에 의해 1950년에 제안된 개념입니다. 이 테스트의 기본 아이디어는 인공지능 시스템이 인간과 구별할 수 없을 정도로 인간처럼 행동할 수 있는지를 판단하는 것입니다. 튜링 테스트는 인공지능 연구의 중요한 이정표이자 철학적 논의의 주제로, 인간과 기계의 지능을 구별하는 능력을 시험하는 방법으로 여겨집니다. [1] 튜링 테스트의 기본 구조튜링 테스트는 간단한 질문과 대답 형식으로 진행됩니다. 한 사람(심판)이 컴퓨터와 인간 참가자(두 피험자)와 통신하며, 어느 쪽이 인간이고 어느 쪽이 컴퓨터인지를 알아내려고 합니다. 심판은 키보드와 모니터를 통해 두 참가자와 대화합니다. 심판이 어느 한 쪽이 컴퓨터라는 것을 판별하지 못하면 그..

Q. 자연어 처리란 무엇인가요? 자연어 처리(Natural Language Processing, NLP)는 컴퓨터가 인간의 언어를 이해하고 처리하는 데 필요한 기술의 한 분야입니다. 이 기술은 텍스트나 음성 데이터를 분석하고, 그 의미를 파악하여 유용한 정보를 추출하거나, 사용자와 의사소통을 할 수 있게 합니다.  NLP는 AI의 중요한 부분으로, 우리가 매일 사용하는 많은 응용 프로그램에서 핵심적인 역할을 합니다. [1] NLP의 기본 작업NLP는 다양한 하위 작업으로 구성되어 있습니다. 1) 텍스트 분류(Text Classification) : 이메일 스팸 감지, 감성 분석 등 특정 카테고리에 텍스트를 할당하는 작업입니다.2) 기계 번역(Machine Translation) : 한 언어의 텍스트를 다..

Q. AI에서 신경망이란 무엇인가요? 신경망(Neural Networks)은 인공지능의 핵심 기술 중 하나로, 인간 뇌의 신경망에서 영감을 받은 수학적 모델입니다. 이 기술은 데이터를 처리하고 학습하는 데 사용되며, 특히 패턴 인식, 예측, 의사 결정 과정에서 뛰어난 성능을 발휘합니다. 신경망은 각기 다른 레이어와 노드(뉴런)들로 구성되어 있으며, 이들이 서로 복잡하게 연결되어 있습니다. [1] 신경망의 구조신경망은 크게 세 가지 주요 레이어로 구성됩니다. 1) 입력 레이어 (Input Layer)역할: 외부 데이터를 신경망으로 받아들이는 첫 번째 레이어. 예: 얼굴 인식 시스템의 경우, 입력 레이어는 이미지의 각 픽셀 값을 받아들입니다. 예를 들어, 28x28 픽셀 크기의 흑백 이미지를 입력 데이터로 ..

ChatGPT는 사용자의 이전 대화를 기억할 수 있나요? ChatGPT는 사용자의 이전 대화를 기억하는 것처럼 보일 수 있지만, 사실 엄밀한 의미에서는 대화가 종료된 이후에 해당 사용자의 이전 대화 내용을 기억하거나 저장하지 않습니다. 대신, 각 세션 내에서 지속적인 맥락 추적을 통해 대화를 이어가는 능력이 있습니다.  이 부분을 더 자세히 살펴보겠습니다.  [1] 대화의 맥락 유지ChatGPT는 사용자가 주고받은 대화의 맥락을 세션이 유지되는 동안에만 파악하며, 이를 통해 일관된 응답을 제공할 수 있습니다. ■ 맥락 기반 응답 : 세션 내의 이전 메시지를 기반으로 응답을 생성하므로, 같은 주제에 대한 대화에서 사용자가 무엇을 질문했는지 기억하고 일관된 답변을 할 수 있습니다. ■ 예시 : 사용자가 "어..

Q. GPT-2와 GPT-3, GPT-4의 차이는 무엇인가요? GPT-2, GPT-3, 그리고 GPT-4는 모두 OpenAI에 의해 개발된 언어 생성 모델로서, 각각은 세대를 거듭하면서 많은 개선이 이루어졌습니다.   다음은 이 세 모델의 주요 차이점을 요약한 내용입니다. 1. 모델 크기와 파라미터 수GPT-2: 2019년에 출시된 GPT-2는 약 15억 개의 파라미터를 가지고 있습니다. 이 모델은 당시에 텍스트 생성에서 상 당히 진보된 결과를 보여주었으며, 다양한 주제에 대한 일관된 텍스트를 생성할 수 있는 능력을 갖추고 있었습니다.GPT-3: 2020년에 발표된 GPT-3는 약 1750억 개의 파라미터를 가지고 있습니다. 이전 세대보다 훨씬 큰 크기와 더욱 복잡한 구조 덕분에, GPT-3는 훨씬 더 ..

Q. 딥러닝이 전통적인 머신 러닝과 어떻게 다른가요? 인공지능의 세계에서 딥러닝과 전통적인 머신 러닝은 종종 언급되지만, 이 둘의 차이를 명확히 이해하는 것은 중요합니다. 두 기술 모두 데이터로부터 학습하고 예측을 하는 데 사용되지만, 그 접근 방식과 처리 능력에서 큰 차이가 있습니다.  [1] 전통적인 머신 러닝전통적인 머신 러닝은 명시적인 프로그래밍 없이 데이터로부터 패턴을 학습하는 기술입니다. 이 방식은 주로 구조화된 데이터를 사용하며, 특징 선택(feature selection)과 특징 추출(feature extraction)이 중요합니다. 즉, 데이터에서 유용한 특징을 사람이 미리 정의하고, 이를 기반으로 모델을 훈련시키는 방식입니다. 전통적인 머신 러닝 알고리즘에는 의사결정 트리(Decisio..