대단하지 않습니다.
#대박
“수백만 개의 오래된 과학 논문에 있는 언어만 사용하여 기계 학습 알고리즘은 완전히 새로운 과학적 발견을 할 수 있었습니다… 분자의. 알고리즘은 가까운 곳에 있는 단어를 연결하여 개념을 정의하는 데 도움이 되는 관련 단어의 벡터를 생성했습니다. 어떤 경우에는 단어가 열전 개념과 연결되었지만 그들이 조사한 어떤 초록에서도 열전으로 쓰여진 적이 없었습니다. 이러한 지식 격차는 사람의 눈으로 파악하기 어렵지만 알고리즘은 쉽게 찾아낼 수 있습니다.” — 매들린 그레고리, 기자 Vice에서 자세히 알아보기>
# 멋지지 않음
".디지털 플랫폼이 모든 것을 제거하기 위해 고군분투하고 있음에도 불구하고 현재의 가짜 뉴스와 선전의 흐름은 이미 너무 많은 사람들을 속이고 있습니다. 콘텐츠 생성을 추가로 자동화하는 AI의 능력은 언론인부터 브랜드에 이르기까지 모든 사람들이 검색 엔진 결과를 더 이상 신뢰하지 않고 온라인에서 보는 대부분이 가짜라고 가정해야 하는 청중과 연결할 수 없게 만들 수 있습니다. 더 문제는 이러한 도구를 무기화하여 선전의 물결을 불러일으키는 능력이 오늘날의 정보 전쟁을 원시적으로 보이게 만들고 정부와 시민 사이의 시민 유대를 더욱 약화시킬 수 있다는 것입니다.” — 크리스 오브라이언, 유럽 특파원 VentureBeat에서 자세히 알아보기>
우리가 읽고있는 것.
1/ 정부 기관은 머신 러닝이 당국이 온라인에서 아동 성적 학대 사진을 감지하는 데 도움이 될 수 있기를 희망하지만 이 기술은 "연방 조사에 [사람들]을 잘못 함정에 빠뜨리고 평판에 해를 끼칠" 가능성이 있습니다. 뉴욕 타임즈에서 더 알아보기>
2/ 한 교수는 인공 지능을 중심으로 세계 질서를 형성하는 데 있어 미국의 개방 사회가 중국의 권위주의 정치 체제보다 많은 이점을 제공할 것이라고 주장합니다. 블룸버그에서 자세히 알아보기 >
3/ 우리 사회의 모든 면에 머신 러닝 시스템을 도입하는 행위는 우리가 오랫동안 미뤄왔던 공정성에 대한 대화를 강요하고 있습니다. Harvard Business Review에서 자세히 알아보기>
4/ 대법원은 저작권이 있는 자료에 대해 알고리즘을 훈련하는 것이 불법이 아니라고 판결합니다. 잠재적으로 "Ed Sheeran의 노래에 대해 훈련했기 때문에 Ed Sheeran과 같은 노래를 작성할 수 있는 알고리즘을 만드는 것"과 같은 시나리오에 대한 선례를 설정할 수 있습니다. 법원이 보기에는 합법이다. 데이터 과학을 향하여 자세히 알아보기 >
5/ Google은 의료 상태를 보다 신속하게 식별하는 데 사용할 수 있는 수백만 명의 환자에 대한 데이터를 저장 및 분석하기 위해 미국에서 두 번째로 큰 병원 시스템과 계약을 체결했습니다. 뉴욕 타임즈에서 더 알아보기>
6/ AI는 의사에게 가장 일상적인 작업을 자동화할 수 있어야 하며 시간을 절약하고 번아웃을 방지할 수 있어야 합니다. Brookings에서 자세히 알아보기>
7/ AI가 의사를 대체한다는 이야기는 과장된 것 같습니다. 대신 AI 시스템이 그들과 함께 보완적인 역할을 할 것으로 예상해야 합니다. Scientific American에서 자세히 알아보기>
커뮤니티의 링크.
"왜 그렇게 많은 신생 기업이 머신 러닝이 긴 게임이라고 주장합니까?" Samiur Rahman이 제출함(@). Hacker News에서 더 알아보기>
Avi Eisenberger(ae). Axios에서 더 알아보기>
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