AI 규제를 논하기 위해선 AI에 규제가 필요한 이유가 설명돼야 한다. 심우민 교수는 ‘알고리즘 기반 규제’로 이를 설명했다. 알고리즘 기반 규제는 기술적 구조가 인간 행위, 인간 자유에 제약을 가하는 것을 뜻한다. 기술은 편리를 제공해 인간 행위의 자유를 증진하는 동시에 기술적 구조 안에서만 판단하고 행동하도록 제약하기 때문이다.
예를 들어, 미국 법원은 피고인의 재범 가능성을 추측하는 컴퓨터 프로그램을 사용한다. 과거 재범 가능성을 예측하는 것은 인간의 영역이었다. 그런데 이제는 알고리즘의 영역으로 넘어간 것이다. 판사는 알고리즘이 추측한 재범 가능성을 바탕으로 피고인의 형량, 보석금 액수 등을 결정한다. 결과적으로 판사의 판단이 알고리즘의 제약을 받게 된 것이다.
심우민 교수는 국가가 법을 통해 AI 규제에 개입하는 건 되도록 자제해야 한다는 입장이다. 국가가 인허가 혹은 행위규제 방식으로 AI 산업을 규제하면 당연한 순리로 자율성이 저하된다. 엔지니어도 폭발적인 아이디어를 내기 어렵다. 심 교수는 또 “사람들이 우려하는 인간 수준의 AI는 아직 세상 어느 곳에도 없다”라며 직접적 법적 규제는 현 단계에서 논의할 수준이 아니라고 말했다.
심 교수는 ‘상시적 영향평가’라는 규제 방식을 제시했다. 그는 “반드시 무언가를 ‘하지 말라’라고 하는 것만이 규제가 아니다”라며 “지속해서 추적 평가하는 것도 법적 규제의 한 방식”이라고 말했다. 심 교수는 구글, 페이스북 등 유수 기업이 자발적으로 AI 기술 윤리위원회를 만들어 운영하는 사례를 들며 “한계는 있지만, 사업자들이 스스로 윤리위원회를 구성해 자발적 성찰을 하도록 하는 게 바람직하다”라고 말했다.
물론 기업의 손에 전적으로 인류와 AI의 미래를 맡기자는 게 아니다.
AI 기술에 대한 상시적 추적 평가는 국가적 차원에서 필요하다.
심 교수는 국가적 차원의 관리감독 기관이 AI 기술에 대한 상시적이고 실질적인 영향평가를 해야 한다고 말했다.
구글(Google) I/O는 구글에서 매년 한번씩 주최하는 개발자 컨퍼런스이다.-I/O는 “Input/Output”과 “Innovation in the Open”의 약자라고 한다.[1]
올해 구글 I/O는 5월 17일부터 5월 19일까지 진행되었다. 이전 구글 I/O의 키워드가 “Mobile First”였다면 2017년 구글 I/O의 키워드는 “AI First”였다. AI에 큰 투자를 하고 있는 구글답게 모든 제품군 키노트-기조연설- 시간에 어떻게 해당 제품에 머신러닝과 AI 기술을 접목시켰는지 자세히 설명하였다.
하지만 역시 가장 주목할만한 키노트는 순다 피차이(Sundar Pichai) CEO의 키노트였는데 순다 피차이는 기조연설에서 구글의 AI 연구에 대한 청사진과 응용사례를 요약해서 설명하였다. 아래에 순다 피차이 CEO의 키노트 내용을 중요 키워드 별로 요약정리했다.
1. Smart Reply
Smart Reply는 구글 Gmail에 새로 추가된 기능으로 자연어처리(NLP) 기술을 이용해서 이메일에 대한 적절한 답장(Reply)을 제안(Suggestion)해주는 기술이다. 구체적인 기술적 내용은 Kannan, Anjuli, et al.의 논문 “Smart Reply: Automated Response Suggestion for Email”[2]과 구글 리서치 블로그[3]를 참조하라.
2. Google Home에 적용된 음석인식(Speech Recognition)
구글 홈(Google Home)[4]은 스마트홈을 위해 구글에서 만든 IoT(Internet of Things) 기기이다. 아마존 에코를 떠올리면 이해하기 쉽다. 구글 홈에도 딥러닝을 이용한 음성 인식 기술이 적용되었다. 특히, 구글 홈을 이용한 Hands-Free 전화와 구글 어시스턴트와의 연동을 중요하게 언급하였다.
3. 이미지 인식(Image Recognition) & 구글 렌즈(Google Lens)
이미지 인식 분야에서도 AI 기술이 적용되었다. 대표적인 응용 사례로, 저화질 이미지를 업로드하면 자동으로 고화질 이미지로 변경해주는 기능-컴퓨터비전 분야에서 이런 기법을 Super Resolution이라고 한다.-과, 철조망 사이로 찍힌 사진에서 철조망을 자동으로 지워주는 기능을 제시하였다.-컴퓨터비전 분야에서 이런 기법을 Image Inpainting이라고 한다.-
이어서 새로운 제품인 구글 렌즈(Google Lens)를 공개했다. 구글 렌즈는 인간의 눈과 같이 작동하는데, 앱을 켜고 이미지를 가리키면 이미지에서 자동으로 이미지 안에 내용을 해석해서 정보를 제공해준다. 예를 들어 와이파이 아이디와 비밀번호를 가리키면 자동으로 와이파이에 연결하는 것을 도와준다.
4. Cloud TPU
구글 딥러닝을 위한 별도의 프로세서인 TPU(Tensor Processing Unit)를 개발해서 사용하고 있는데, 이 TPU를 구글의 클라우드 컴퓨팅 플랫폼인 Google App Engine에서 제공할 예정이라고 한다. [5]
5. AutoML (Learn to Learn)
기존의 딥러닝 기법에 가장 큰 문제는 어떤 Task에 적합한 Neural Networks 구조를 끊임 없는 노가다를 통해서 알아 냈어야만 했다.-구글에서는 이런 반복적인 노가다를 머신 러닝으로 박사학위(Phd)를 받은 사람들이 수행해왔다고 한다.-
따라서 이런 지루한 과정을 해결하기 위해 구글은 일종의 메타 러닝 기법을 제안했는데, 어떤 문제에 적합한 Neural Networks 구조를 찾아내기 위한 Neural Networks를 학습시키는 기법을 제안하였고 이를 AutoML(Learn to Learn)이라고 이름지었다. 더욱 자세한 내용은 구글 리서치 블로그[9]를 참조하라.
6. 병리학(Pathology)에 응용
병리학 분야에도 딥러닝이 사용되었다. 대표적인 응용 사례는, 장기에서 암세포가 어떤 부분인지 판단하는(Labeling)하는 문제이다. 현재 딥러닝 기술을 실제 병리학자가 판단하는 것보다 더욱 정확한 수준까지 발전되었다.
7. AutoDraw
위에 언급된 사례들이 인공지능 기술이 실용적인 문제에 적용된 예제들이었다면, AutoDraw는 재미를 위한 프로젝트 중 하나이다. 그림판 같은 캔버스에 그림을 그리면, AI가 자동으로 유사한 Drawing을 찾아서 적절한 모양을 제안해준다. 아래의 링크[8]로 들어가면 직접 AutoDraw를 실험해 볼 수 있다.
우리의 사명은 전 세계의 정보를 체계화하여 보편적으로 액세스 가능하고 유용하게 만드는 것입니다. AI는 우리가 사용자, 고객 및 전세계의 문제를 해결하는 놀라운 새로운 방식으로이를 가능하게합니다.
AI는 내가 좋아하는 사람들의 사진을 검색하거나, 언어 장벽을 허물고, 개인 디지털 보조기로 일을 끝내도록 돕는 등 일상 생활을 쉽게합니다. 그러나 그것은 또한 오래된 문제를보고 우리가 일하고 사는 방식을 변화시키는 새로운 방법을 우리에게 제공하고 있습니다. 우리는 모든 사람들이 접근 할 수있을 때 가장 큰 영향이 올 것이라고 생각합니다.
네이버가 인공지능 기반의 콘텐츠 추천 시스템 에어스에 이어, 개인화 상품 추천 시스템인 ‘에이아이템즈(AiTEMS, Ai+items)’를 자체 개발해 모바일 쇼핑판에 시범 적용했다고 9월1일 알렸다.
에이아이템즈는 쇼핑, 검색, 뉴스, 네이버TV, 네이버스포츠 등 여러 네이버 서비스 도메인에서 활동한 이용자 개인의 행동 데이터를 기반으로, 관심사나 취향을 분석해 상품을 추천하는 인공지능 추천 시스템이다.
에이아이템즈는 네이버의 여러 서비스에서 이뤄지는 사용자의 행동 이력과 상품의 메타 정보를 분석해 상품으로 추천한다. 상품메타정보란 상품명, 카테고리명, 가격, 판매처명, 상품 아이디 등의 텍스트 정보와 상품 이미지 정보 등을 말한다. 이미지 정보는 텍스트 정보와 결합해 활용될 수 있도록 컨볼루션 신경망(CNN) 기술을 바탕으로 벡터로 변환 후 사용된다. 네이버에서 사용자의 구매 경험이 없어도 네이버의 여러 서비스를 이용한 이력이 있다면 이용자 개인에 적합한 상품을 추천할 수 있다. 예컨대 사용자가 네이버에서 ‘야구장’을 검색하거나 관련 영상 등을 시청했다면 에이아이템즈는 사용자가 야구에 관심이 높다고 판단하고 에이아이템즈 추천 쇼핑 영역에서 다양한 야구 용품을 추천하는 식이다.
추천에 활용하는 사용자 이력은 쇼핑 관련 로그와 그 외 검색, 콘텐츠 클릭 및 구독 활동 로그 등을 포함한다. 네이버는 “개인정보 이슈가 없도록 동의받은 범위 안에서 활용한다”라고 알렸다.
네이버는 모바일 쇼핑판 첫 화면 중하단에 에이아이템즈가 적용된 ‘에이아이템즈 추천 쇼핑(베타)’ 영역을 구성했으며, 모바일 쇼핑홈과 모바일 쇼핑 MY 탭을 통해서도 해당 서비스를 제공한다. 에이아이템즈는 현재 패션 분야에 선 적용되었으며, 점차 범위를 확대해나갈 예정이다.
Call for application for Machine Learning Camp Jeju 2017
If you have studied machine learning/deep learning and TensorFlow, you probably want to implement a non-trivial and large-scale system for real use. We invite you to the month-long Machine Learning Camp Jeju 2017, where you can make that dream a reality.
For a full month in beautiful Jeju Island, you and other participants will train a deep learning model using TensorFlow from start-to-finish. Jeff Dean (Google Senior Fellow via Hangout), Rajat Monga (Google/TensorFlow Director (TBC)), and Prof. KyungHyun Cho (NYU) will give us keynote talks. Plus, you will have access to experienced mentors including Namju Kim (Head of Research for Kakao Brain), Sung Kim (HKUST), Lucy Park (TF-KR), Donghyun Kwak (TF-KR), Terry Taewoong Um (TF-KR), and many more. We hope you take advantage of this wonderful opportunity.
Those selected as participants will be provided with one round-trip airfare (up to 300 USD) to Jeju Island (South Korea), room and board at Jeju National University, USD 1,000 in stipends (can be used for the airfare, etc.) and USD 500 to 1,000 in Google Cloud Credit. In addition to these benefits, participants will gain valuable and practical experience in the field of deep learning. We look forward to your application!
Mentor Recruitment: If you’re interested in sharing your experiences and expertise with the camp, please contact us at mljejucamp@googlegroups.com. You will serve as personal mentors to 1 to 2 participants, holding 2 to 3 on/offline meetings a week to help them successfully complete their projects. While it is possible for you to provide online-only mentoring, we suggest you visit Jeju Island to meet with your mentees in person. We will provide round-trip airfare (up to USD 300) to Jeju Island and up to five (5) days of room and board.
(Information regarding schedule, program and benefits are subject to change as we are in the process of finalizing the details. We will have more information later.)
Camp Overview
Date: July 3rd through 28th, 2017 (Check-in date: July 2nd)
Participants: 20
Location: Jeju National University / Kakao Space.1
Organizers: TensorFlow Korea User Group, Kakao, Google, Smart Grid CK Center in Jeju National Univ, Jeju Center for Creative Economy and Innovation, Jeju Local Government (Subject to change)
“I will implement paper X from 2016 NIPS Conference using TensorFlow and apply idea Y to the implementation”
“My goal is to add idea X to existing TensorFlow model Y and apply it to dataset Z” (Please justify why you are interested in the particular paper, model, dataset, etc. Write your proposal as detailed as possible as it will be the primary criteria to select participants.)
Basic Tasks (but not limited to)
Each participant will implement own deep learning related ideas and recently published ideas (in ICML, ICLR, NIPS, etc.) in TensorFlow. Or adapt already implemented ideas to new dataset. Participants will propose in the application.
Participate in camp program. (10AM-5PM on weekday basis from July 1 to July 30)
Deep learning and TensorFlow expert mentors will advise each participant.
Release the code on the github as Open Source.
Camp rules
participants may be dismissed from the camp for the following or similar reasons:
Repeatedly engage in behavior that negatively impacts other participants' work
Spend unreasonable amount of time on non-camp related tasks.
More than 3 missed camp days without proper notice.
Important dates
Application due: April 20 (AOE time zone)
Notification: May 10
Mentor assignment and online discussion: June 1
Camp starts: July 3
About Jeju
Located just off the coast of the Korean peninsula, Jeju Island is the largest volcanic island in Korea. Also known as Asia's Hawaii, the island is rife with beautiful sceneries and getaway resorts. Jeju boasts several natural treasures including Mount Halla, the country's highest peak, Trail Olle that winds around the rocky coastline, and Sunrise Peak, a dormant volcano ideal for catching sunrises and sunsets. You will be able to fully experience the island's charm for as long as a month without a visa. For more information, please visit at: http://www.visitjeju.net/en/index.jto.
About Camp
Deep Learning Camp Jeju 2017 is a month-long program (July 3-28, 2017) where participants gain hands-on experience with TensorFlow through individual-based projects with the goal of implementing new deep learning related ideas, and/or already-published ideas. We are looking for approximately 20 participants. More than a dozen industry experts with strong backgrounds in deep learning and TensorFlow implementation will serve as project mentors to guide participants.
FAQs
Q: What are we doing during the one month program?
A: Basically, we design a deep learning model and fully implement using TensorFlow. It is also possible to (re) implement a published paper (by others) and adapt it for new datasets. Based on this, each participants will propose their own plans in their application.
Q. Can I apply for partial participation? (i.e. only weekends)
A: Unfortunately No.
Q: Is this only for students?
A: No. Anyone who can spend one full month in Jeju Island in Korea, and work from 10AM-5PM during the weekdays can apply.
Q: Is this a contest?
A: No, this is not a contest. Individuals will have different projects.
Q: Is this a training or teaching program?
A: This is not specifically a teaching event. The applicant should have good understandings on programming, machine learning/deep learning, and TensorFlow. However, we will provide mentors to assist you on your project.
Q: Will data for training be provided or it is up to participants?
A: We will provide some public data sets but participants can also utilize their own data.
Q: Should I bring my laptop?
A: We won’t provide PCs. You need to bring your laptop. However, we will provide cloud server credits.
Q: Training takes a lot of time and computing power. Does the camp provide any support?
A: We will provide cloud server credits.
Q: What are the criteria for selecting applicants?
A: There is no formal criteria, but we are looking for interesting and feasible projects.
Q: What if the attendee cannot complete the work that they submitted?
A: There is no penalty, but mentors will guide each participant to success.
A: It’s OK. As long as the project is interesting, we will consider it. You can also propose a small portion of a larger project that you wish to work on for a month.
Q: Is this only for deep learning? Can I propose a reinforcement learning project?
A: Yes, reinforcement learning is acceptable. Feel free to include other types of interesting machine learning projects.
Q: Can I participate in a keynote session or open seminars even though I am not a camp participant?
A: Yes, the keynote and open seminars are open to everyone. We will have a separate announcement regarding keynote sessions and open seminars.
Q: Will you also be recruiting staff members for the camp?
A: Sorry, but we have no current plans to recruit staff members.
Q: I do have more questions. Where should I contact?
