Category: IT

  • GPT-3 아이디어

    OpenAI API OpenAI에서 새롭게 출시된 머신러닝 도구가 공개되고 나서 많은 사람들이 관심을 보였다. 엄청나게 큰 데이터를 통해 학습한 텍스트 생성 모델이라고 간단하게 설명할 수 있을 것 같다. 나는 열렬한 ML 신봉자는 아니었지만 GPT-3를 보면서 과연 어디까지 어떻게 활용할 수 있을까 생각해보게 된다. ML이 보편적인 기술이 되면서 이 기술을 어떻게 활용할지에 대한 상상력이 더 중요해지는 시기가…

  • 얼굴 기반의 범죄예측 알고리즘

    Over 1,000 AI Experts Condemn Racist Algorithms That Claim to Predict Crime By Janus Rose, Vice 얼굴을 기반으로 범죄여부를 예측하는 알고리즘을 제시하는 연구에 대해 많은 인공지능 전문가가 비판했다는 내용. 이 공개 서한은 하버드, MIT, 구글, 마이크로 소프트의 학계 및 인공 지능 전문가들에 의해 서명되었으며 출판사 스프링거에게 다가오는 논문의 출판을 중단 할 것을 요구했다. 이 논문은“80…

  • 워드 임베딩의 성적 편향 완화

    Double Hard-Debias: Tailoring Word Embeddings for Gender Bias Mitigation   세일즈포스(salesforce)와 버지니아 대학 연구자들이 제시한 워드 임베딩의 성적 편향을 완화하는 방법에 대한 내용이다. 워드 임베딩은 단어전체에서 단어를 나타내는 실제 숫자로 이루어진 벡터로 단어와 다른 단어의 관계에 대한 의미론적 구문론적인 뜻을 포착할 수 있게 해준다. 자연어 처리 작업에 널리 활용됨에도 코퍼스에 대한 학습과정에서 의도하지 않은 성적인…

  • 얼굴인식과 인공지능 윤리

    Face recognition and the ethics of AI Benedict Evans   얼굴인식 윤리와 관련된 꽤나 긴 글인데 간단히 말하자면 우리가 어떤 것이 좋고 나쁘다고 이야기하기에는 회색 지대가 많다는 내용. 많은 부분 기술이 아니라 사람들이 가지는 인식, 문화, 정치와 관련된 질문에서 비롯한다는 것.   좋은 사람이 나쁜 데이터를 활용할 때 수학은 편향될 수 없지만 데이터는 편향될 수…

  • FTC 데이팅앱 Match 고소

    Dating app maker Match sued by FTC for fraud 미연방 무역위원회 (FTA)는 사기 행위를 위해 Match, Tinder, OkCupid, Hinge, PlentyofFish 등을 포함한 거의 모든 데이트 앱의 소유자 인 Match Group을 고소했다고 발표했다. FTC에 따르면 Match는 수십만 명의 소비자를 구독 구매로 속이고 사기의 위험에 고객을 노출 시키며 다른 사기 및 불공정 행위에 관여했다. FTC에 따르면 대부분의…

  • 영상 속 인물의 대화 내용 바꾸기

    Text-based Editing of Talking-head Video [su_youtube_advanced url=”https://youtu.be/0ybLCfVeFL4″] 영상 속 사람이 말하는 내용의 일부를 바꾸는 기술에 대한 논문과 영상

  • 페이스북 좋아요 수 노출 변경

    Facebook tries hiding Like counts to fight envy TechCrunch, Josh Costine 페이스북이 공식적으로 9 월 27일 내일부터 호주에서 게시되는 게시물 좋아요 수를 숨긴다. 게시물의 작성자는 여전히 그 수를 볼 수 있지만 누가 볼 수 있지만, 얼마나 많은 사람들이 좋아요 또는 기타 반응을 보 였는지 볼 수 있던 다른 모든 사람에게 숨겨진다. 유튜브가 정확한 구독자 숫자를…

  • 이 사람은 존재하지 않습니다.

    이 사람은 존재하지 않습니다 ‘이 사람은 존재하지 않습니다’ 사이트는 기계 학습을 사용하여 매우 설득력있는 얼굴을 만들어낸다. 사이트명에서 알 수 있듯이 이들은 실제 사람이 아니고 얼굴은 완전 자동으로 생성된다. 일부 인위적인 부분도 발견되지만 거의 완벽한 모습을 보인다. 버츄얼 유튜버나 만들어진 연예인이 실제 사람을 대체하는 것이 자연스러운 시대가 대세가 될 것 같다.

  • 기술과 노동자의 분화

    Tech Is Splitting the U.S. Work Force in Two By Eduardo Porter, www.nytimes.com 로봇으로 인한 노동시장의 양극화를 설명하는 글. 기술이 모든 것을 해결해 줄 것이라는 낙관적인 전망도 있으나 이러한 견해에 대해 부정적인 의견을 보인다. 실질적으로 생산성 증가는 고학력 전문가에게서 발생하고 나머지 영역의 생산성이 증가하지 않아서 노동시장이 두 가지로 분화되는 것을 언급하고 있다. 자동화는 미국 노동력을…

  • 딥페이크 논쟁과 포토샵 역사

    Deep Fakes: Let’s Not Go Off The Deep End 완전히 새로운 기술로서 딥페이크가 많은 것을 바꾸어놓을 것이라는 두려움이 있으나 실제 지금 발생하고 있는 논쟁은 포토샵이 처음 등장했을 때와 크게 다르지 않다는 점을 지적하는 글이다. 속임수의 역사는 오래되었고 대중의 인식이 증가함에 따라 진실을 파악하기 위한 다른 방식을 도입했다는 이야기. 나쁜 가짜는 사진 조작에 대한 대중의 인식…