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머신러닝3

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.
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.