이력서를 분석하고 지원자를 선별하기 위해 자동화된 평가, 디지털 면접, 데이터 애널리틱스에 주목하는 기업이 늘고 있다. 이 과정에서 인공지능의 사용이 증가하기도 했다. 그러나 IT의 과제 중 하나로 다양성, 형평성 및 포용성(DEI)이 대두되고 있는 ... ...
2021.04.07
인간의 감정까지 읽어내는 AI 기반 얼굴인식 기술이 관심을 끌고 있다. 하지만 전문가들은 컴퓨터에서 사람의 감정을 이해하는 건 한계가 있다고 지적한다. 캠브리지 대학교 알렉사 하게티 박사가 이끄는 연구팀에서 선보인 '이모지파이 프로젝트(Emojify)... ...
2020년은 ‘데이터 과학(Data Science)’이 얼마나 가치 있는지를 보여준 한 해였다. 물론 그 한계가 드러난 한 해이기도 했다.  작년은 ‘데이터 과학이 성장한 한 해’라고 할 수 있다. 수많은 기업이 데이터 중심의 애플리케이션을... ...
사고 대응(IR ; Incident response)은 대규모 조직이라면 보안 전략의 한 축이다. 다양한 상황과 시나리오에 대응하는 방법을 숙지함으로써 기업은 사이버 공격에 더 신속하고 효과적으로 대응할 수 있다. 또한 비용 편익도 있다. IBM의 ... ...
인류는 자신의 노동을 대신할 수 있는 다재다능한 무언가를 갈망해왔다. 연구소 과학자들의 노력 덕분에, 우리는 인공지능(Artificial Intelligence, AI)에서 해답을 찾았다. 거창한 이론대로라면 AI는 사람이 해야 할 일을 거의 무엇이든... ...
인공지능과 머신러닝은 많은 이점을 제공한다. 하지만 동시에 새로운 취약점을 가져오기도 한다. 이러한 위험을 최소화할 방법을 살펴본다.  신기술을 도입할 때 보안을 뒷전으로 미루는 경우가 많다. 새로운 제품이나 서비스를 최대한 빠르게, 그리고... ...
머신러닝(ML)을 제대로 활용하기 위한 기본 전제는 모델을 적절히 훈련시키는 것이다. 데이터로부터 신뢰할 만한 결과를 도출해내는데 참고할 만한 12가지 조언을 정리했다.    ML은 오늘날 가장 실용적인 AI 응용 기술이라고 말... ...
기업이 새로운 기술을 도입할 때 보안이 뒷전으로 물러나는 경우가 많다. 가능한 빨리, 가능한 저렴한 비용으로 고객과 내부 사용자를 위한 새로운 제품과 서비스를 도입하는 것이 더 중요해 보일 수도 있다. 보안을 견고히 하려면 시간과 비용을 투자해야 할 ... ...
AI와 자동화는 법률 분야에 어떤 영향을 끼칠까? 법률 분야는 개인과 기업 차원에서 많은 양의 데이터를 통해 작동하므로 이 분야에서 데이터 보호와 정확성은 매우 중요하다.   자동화 기술은 법률 부문에 매우 잘 적용될 것처럼 보였으나, 일... ...
AI의 발전이 가속됨에 따라 우리의 일상적 삶의 더 많은 부분이 눈에 보이지 않는 알고리즘의 영향을 받고 있다. 그러나 중요한 결정을 소프트웨어에 맡기면 맡길수록 이들이 작용하는 방식과 이들이 내린 결론의 이유를 조사할 필요성은 더욱 커진다. ... ...
로봇공학 전문가 브라이언 루튼버그 박사는 산업에서 신기술을 채택함에 따라 머신러닝의 의사결정 방식을 설명하는 개념이 얼마나 중요한지 강조했다. 방대한 양의 데이터에서 신속하게 추천을 생성할 수 있는 인공지능(AI) 시스템은 고객 등급 매기... ...
IBM은 인공지능 개발자가 알고리즘 작동 방식을 더 잘 파악할 수 있도록 돕는 오픈소스 소프트웨어 툴 세트를 발표했으며, 이는 향후 알고리즘의 편견을 피하는 데 도움이 될 것으로 기대된다. IBM은 개발자들이 인공지능의 의사결정 방식을 파... ...
전세계 법원은 소프트웨어를 사용해 위험을 평가하고 판결에 도움을 받으며 알고리즘을 실험하고 있다. 비평가들은 시스템 투명성이 부족하고 인간의 편견을 증폭시킬 수 있다고 우려하지만 알고리즘이 좀더 공정하고 효율적일 수 있다고 주장하고 있다. 엘리엇 애쉬... ...
  1. 채용에서의 AI 활용, 아직은 갈 길 먼 이유

  2. 2021.10.27
  3. 이력서를 분석하고 지원자를 선별하기 위해 자동화된 평가, 디지털 면접, 데이터 애널리틱스에 주목하는 기업이 늘고 있다. 이 과정에서 인공지능의 사용이 증가하기도 했다. 그러나 IT의 과제 중 하나로 다양성, 형평성 및 포용성(DEI)이 대두되고 있는 ...

  4. "AI 기반 감정인식, 한계 있다" 캠브리지 연구진 

  5. 2021.04.07
  6. 인간의 감정까지 읽어내는 AI 기반 얼굴인식 기술이 관심을 끌고 있다. 하지만 전문가들은 컴퓨터에서 사람의 감정을 이해하는 건 한계가 있다고 지적한다. 캠브리지 대학교 알렉사 하게티 박사가 이끄는 연구팀에서 선보인 '이모지파이 프로젝트(Emojify)...

  7. '드디어 안개 걷혔다'··· 데이터 과학 현주소와 미래는?

  8. 2021.03.25
  9. 2020년은 ‘데이터 과학(Data Science)’이 얼마나 가치 있는지를 보여준 한 해였다. 물론 그 한계가 드러난 한 해이기도 했다.  작년은 ‘데이터 과학이 성장한 한 해’라고 할 수 있다. 수많은 기업이 데이터 중심의 애플리케이션을...

  10. 냉철한 판단력 유지하려면?··· 사이버 사고 대응(IR) 팀을 위한 조언

  11. 2021.02.02
  12. 사고 대응(IR ; Incident response)은 대규모 조직이라면 보안 전략의 한 축이다. 다양한 상황과 시나리오에 대응하는 방법을 숙지함으로써 기업은 사이버 공격에 더 신속하고 효과적으로 대응할 수 있다. 또한 비용 편익도 있다. IBM의 ...

  13. '수면 아래 백조의 다리'··· 인공지능의 어두운 비밀 12가지

  14. 2021.01.08
  15. 인류는 자신의 노동을 대신할 수 있는 다재다능한 무언가를 갈망해왔다. 연구소 과학자들의 노력 덕분에, 우리는 인공지능(Artificial Intelligence, AI)에서 해답을 찾았다. 거창한 이론대로라면 AI는 사람이 해야 할 일을 거의 무엇이든...

  16. 마냥 웃을 순 없다··· AI 그리고 ML 프로젝트, 얼마나 '안전'한가? 

  17. 2020.11.30
  18. 인공지능과 머신러닝은 많은 이점을 제공한다. 하지만 동시에 새로운 취약점을 가져오기도 한다. 이러한 위험을 최소화할 방법을 살펴본다.  신기술을 도입할 때 보안을 뒷전으로 미루는 경우가 많다. 새로운 제품이나 서비스를 최대한 빠르게, 그리고...

  19. 데이터 준비에서 HW 선택까지··· '머신러닝 트레이닝' 안내서

  20. 2020.05.08
  21. 머신러닝(ML)을 제대로 활용하기 위한 기본 전제는 모델을 적절히 훈련시키는 것이다. 데이터로부터 신뢰할 만한 결과를 도출해내는데 참고할 만한 12가지 조언을 정리했다.    ML은 오늘날 가장 실용적인 AI 응용 기술이라고 말...

  22. 인공지능 및 머신러닝 프로젝트, 얼마나 안전할까

  23. 2019.09.06
  24. 기업이 새로운 기술을 도입할 때 보안이 뒷전으로 물러나는 경우가 많다. 가능한 빨리, 가능한 저렴한 비용으로 고객과 내부 사용자를 위한 새로운 제품과 서비스를 도입하는 것이 더 중요해 보일 수도 있다. 보안을 견고히 하려면 시간과 비용을 투자해야 할 ...

  25. AI는 법률 분야에 어떤 영향을 끼칠까

  26. 2018.12.28
  27. AI와 자동화는 법률 분야에 어떤 영향을 끼칠까? 법률 분야는 개인과 기업 차원에서 많은 양의 데이터를 통해 작동하므로 이 분야에서 데이터 보호와 정확성은 매우 중요하다.   자동화 기술은 법률 부문에 매우 잘 적용될 것처럼 보였으나, 일...

  28. IBM의 인공지능 툴킷, AI 편향을 완화해 줄까

  29. 2018.11.20
  30. AI의 발전이 가속됨에 따라 우리의 일상적 삶의 더 많은 부분이 눈에 보이지 않는 알고리즘의 영향을 받고 있다. 그러나 중요한 결정을 소프트웨어에 맡기면 맡길수록 이들이 작용하는 방식과 이들이 내린 결론의 이유를 조사할 필요성은 더욱 커진다. ...

  31. 로봇 전문가가 말하는 'AI에 관한 설명 기능이 향상되는 이유'

  32. 2018.10.23
  33. 로봇공학 전문가 브라이언 루튼버그 박사는 산업에서 신기술을 채택함에 따라 머신러닝의 의사결정 방식을 설명하는 개념이 얼마나 중요한지 강조했다. 방대한 양의 데이터에서 신속하게 추천을 생성할 수 있는 인공지능(AI) 시스템은 고객 등급 매기...

  34. 'AI의 블랙박스화' 막겠다··· 오픈소스로 알고리즘 공개 선언한 IBM

  35. 2018.10.01
  36. IBM은 인공지능 개발자가 알고리즘 작동 방식을 더 잘 파악할 수 있도록 돕는 오픈소스 소프트웨어 툴 세트를 발표했으며, 이는 향후 알고리즘의 편견을 피하는 데 도움이 될 것으로 기대된다. IBM은 개발자들이 인공지능의 의사결정 방식을 파...

  37. AI가 판결하는 '정의란 무엇인가'

  38. 2018.07.24
  39. 전세계 법원은 소프트웨어를 사용해 위험을 평가하고 판결에 도움을 받으며 알고리즘을 실험하고 있다. 비평가들은 시스템 투명성이 부족하고 인간의 편견을 증폭시킬 수 있다고 우려하지만 알고리즘이 좀더 공정하고 효율적일 수 있다고 주장하고 있다. 엘리엇 애쉬...

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