본문 바로가기

Eye On A.I.7

딥마인드의 혁신으로 부터 얻은 교훈들 이번 주 AI 분야에서 가장 큰 소식은 딥마인드 사의 단백질 합성에 대한 혁신입니다. 50년 넘게 과학자들의 염원이 되었던 질문, "단백질의 3차원적 형상을 정확하게 예측하기 위해 단백질의 유전적인 서열을 어떻게 이용할 것인가"에 대해 딥마인드의 인공지능 시스템이 효과적인 답을 내놓았습니다. 이로서 다양한 경우에 대해 원자 크기 정도 폭의 정확도로 단백질 구조를 예측할 수 있게 되었습니다. 필자는 월요일 발표 당시 딥마인드의 단백질 합성 팀과 심층 인터뷰를 했으며, 런던베이스의 이 인공지능 회사가 어떻게 이런 성과를 달성할 수 있었는지 다소 정확한 기사를 남겨두었습니다. 그 기사에서는 어떻게 "알파폴드 2"라고 불리는 인공지능 시스템이 COVID-19에 대항하며 공헌하고 있는지에 대해서도 밝힌 바 있습니.. 2020. 12. 6.
때로는 A.I를 단순하게 활용하는 것이 최고일 때가 있다 이전 포스팅에서 인공지능을 이용한 회사들이 재무적인 효과를 얻어내는데 어려워하고 있다고 말한 적이 있습니다. 너무나 많은 인공지능 관련 프로젝트들이 실망으로 마무리됩니다. 실패의 원인 중 하나는 아마도 너무 큰 기대 때문일 것입니다.(많은 인공지능 프로젝트는 정말 야망이 큽니다) 때로는 단순하고 가장 평범한 활용이 엄청난 효과를 가져올 수도 있습니다. 2020/10/22 - [Eye On A.I.] - 왜 대부분의 회사는 AI를 도입하고도 성과를 내지 못하나?(The "10-20-70 Problem") 왜 대부분의 회사는 AI를 도입하고도 성과를 내지 못하나?(The "10-20-70 Problem") 인공지능은 많은 회사들에게 대단한 추진력을 제공하고 있을까요? 최근 BCG(Boston Consulti.. 2020. 11. 28.
AI는 법률분야를 어떻게 바꿔가고 있는가? 특허 신청 건수가 지난 15년간 3만 건에서 6만 건으로 늘면서 AI가 연관된 발명이 15%를 차지하고 있다고 합니다.문제는, 지적재산권과 관련한 학자들이 AI머신을 특허나 저작권의 소유주로 인식을 할 수 있는가의 딜레마에 빠져있다는 것입니다. 법률분야의 쟁점은 U.S. 저작권 사무소에서 부터 UK 지적재산 사무소까지 중대한 이슈가 되어 답을 찾기 위해 공공 컨설팅까지도 진행 중에 있습니다. 심지어, 미조리주의 과학자는 발명에 참가한 AI system의 역할에 대해 인정해주지 않았다는 이유로 특허사무소를 고소하기까지 했습니다. 아직까지는 권한기관이 사람이 아닌 소유주에게 IP 권리를 부여하는 것에 대해 꺼려해 왔지만, 세계 어딘가에서 사례만 나온다면 바뀌는 것은 시간문제일 것 같습니다. 특히 AI가 창의.. 2020. 11. 18.
AI의 미래에 바이든-해리스 행정부란? 인공지능 업계에 종사하는 연구자들이나 기업들이 트럼프 대통령 정책에 실망했었다면, 아마도 지금의 조 바이든 당선자의 상황에서 AI의 미래는 좀 더 희망적일 수 있을 것 같습니다. 현 연방의 AI 정책 중 가장 아팠던 점은 트럼프 행정부가 비 군사분야 AI에 할당한 총 예산의 크기입니다. 지난 2월 백악관은 2022년까지 매년 20억 달러의 예산을 비 군사분야 AI에 투자하기로 했으며, 이는 최첨단 AI 연구 결과들을 내놓기에는 정말 보잘것없는 규모였습니다. 아직 바이든 행정부가 AI 연구에 대한 세부계획을 내놓지는 않았지만, 민주당 캠프는 국가에 일반 과학 R&D 투자가 필수적인 것으로 입장을 취했었다고 합니다. 바이든은 연방의 R&D 지출 예산을 4년간 3,000억불로 증액하자고 제안해왔으며, 반면, .. 2020. 11. 13.
AI는 이번 미 대선의 승자를 누구로 예측하고 있을까? 오늘은 미국 대선일입니다. 아마 오늘은 전세계 모든 사람들이 이 글을 읽고 싶어할 것 같습니다. AI는 이번 미국 대선의 승자가 누구 일것이라고 이야기 할까요? 많은 AI들이 승부의 결과 예측치를 내놓고 있습니다. 이 중 대부분의 시스템은 소셜미디어의 데이터를 활용하여 감성적인 분석기법을 이용합니다. 즉 텍스트에 표현된 감정들을 분류해서 어떤 포스트가 특정 후보를 지지하거나 반대하는지 밝혀냅니다. 그 다음 이 시스템은 이 결과의 양과 질, 그리고 투표 패턴간의 상관관계를 찾으려 시도합니다. 많은 연구들은 이런식으로 설계된 AI가 때로는 예비조사 결과보다 선거 결과를 더 정확하게 예측할 수 있다고 말합니다. 2016년 소셜 미디어 기반의 몇몇 AI 시스템은 힐러리클린턴이 백악관에 입성하게 될 거라는 예비조.. 2020. 11. 4.
기업들이 AI에게 오랜 공을 들여 글 읽는 법을 가르치려 하는 이유는 ? 거대기업들 뿐만 아니라 많은 기업들이 인간의 언어를 이해하는 AI를 사용함으로써 디지털 비서와 같은 제품들이 기본적인 질문에 대답하게 합니다. 많은 전통산업의 기업들이 자연어처리(NLP:Natural Language Processing)로 불리는 AI 기술을 활용하여 고객 콜센터의 기본적인 대응이나 길고 복잡한 문서의 요약본을 만들어 내는 등, 더욱 강력한 소프트웨어를 개발해 내고 있습니다. LexisNexis사의 예를 들면, NLP를 법률관련 검색 프로그램을 만드는데 활용하여 변호사, 언론인, 분석가들이 원하는 판례 문을 찾도록 돕고 있습니다. 필자가 신입 기자 시절 10년도 넘게 사용되던 불친절한 Boolean 검색 시스템은 마치 몇 광년 전의 일처럼 되어버렸습니다. AI와 더불어 LexisNexis.. 2020. 10. 29.
왜 대부분의 회사는 AI를 도입하고도 성과를 내지 못하나?(The "10-20-70 Problem") 인공지능은 많은 회사들에게 대단한 추진력을 제공하고 있을까요? 최근 BCG(Boston Consulting Group)와 MIT Sloan Management Review 조사연구에 따르면 '아니요'가 대다수의 답입니다. 조사 대상의 겨우 10% 정도만 매출 증가나 원가절감 차원의 "확연한 재무적 이득"을 보았다고 합니다. 점점 많은 기업들이 AI를 채택하고 있는 중입니다. 2020년 봄, 조사를 진행한 29개 산업분야, 112개국의 3,000개 기업에서 57%가 시범사업을 진행하거나 본격적인 적용을 진행중이었으며, 이는 2018년도의 44% 보다 증가한 수치입니다. 또한 이들 기업 중 58%는 그들이 "인공지능 전략(A.I. Strategy)"를 가지고 있다고 말하고 있습니다. 그런데 왜 극소수의 기업.. 2020. 10. 22.