카카오에서 최근 kogpt를 공개하기도 하였고,
https://github.com/kakaobrain/kogpt
GitHub - kakaobrain/kogpt: KakaoBrain KoGPT (Korean Generative Pre-trained Transformer)
KakaoBrain KoGPT (Korean Generative Pre-trained Transformer) - GitHub - kakaobrain/kogpt: KakaoBrain KoGPT (Korean Generative Pre-trained Transformer)
github.com
예전에 만들었던 카카오톡 챗봇도 지금은 kakao i 오픈빌더 라는 이름으로
AI관련기술을 접목한다고 들었다.
이렇듯 카카오는 AI기술에 큰 관심을 보이고 있는데
이를 책으로 엮어둔것이 보여 도서관에서 빌려서 읽어보았다.
책 앞부분에서 역사를 간략히 설명하는 부분에서 놀랐던것은
최초의 인공지능의 형태를 띄는것들이 알고리즘과 상당히 비슷하다는 것이다.
휴리스틱 접근법같은것은 충분히 이해할수 있지만
BFS / DFS 같은 탐색기반 알고리즘을 인공지능에 적용하려했다는 시도가 있다고 서술되어 있었다.
우선 난 인공지능에 대해서는 완전히 무지하기 때문에
책에서 설명하는 개념들을 몇개 옮겨보았다.
지도학습 - 판단결과가 주어진 경우
비지도학습 - 답이 명확하게 주어지지 않는 경우
강화학습 - 결과에 보상/손실이 있고, 보상을 최대화하려는 경우
사회 각 분야에서 논의되는 AI에 대해서도 다루고 있다.
법과 규제의 출발점은 규율 대상을 '정의' 하는 데서 시작한다.
'AI를 어떻게 규제할 것인가' 라는 질문 역시 규율 대상인 AI를 어떻게 정의할 것인가에서 출발한다.
다양한 국가들의 AI에 대한 접근을 요약해 보기편하게 설명해주고 있었다.
책 중간에 재미있는 부분이 있는데,
적대적 예제 와 관련된 부분이다.
기존 이미지에 특정한 패턴의 노이즈를 넣어 다른결과를 유도해내는 데이터로,
이 데이터가 가져올 악영향에대해 서술해둔 부분이 있다.
이는 미래 인공지능의 취약한 보안점을 시사하기도 한다.
예를 들어 무인자동차 시대에 누군가가 교통표지판에 이러한 노이즈를 덧씌워 놓는다면
상상하기 힘든 참사로 이어질수도 있기 때문이다.
이외에도 우리가 학습에 사용하는 평점등의 데이터가 편향되어있어
집단을 잘 반영하지 못할 가능성에 대해 이야기하는 부분이나,
데이터가 시간의 흐름에 영향을 받기 때문에 주기적인 관리가 필요한 부분,
인공지능 모델의 정확도보다 해당 모델을 적용할수있는 집단의 수를 우선시하게 되는 사업적인 측면등을 다룬다.
이러하듯 이 책은 이러한 인공지능을 단순히 학문으로써 접함이 아니라
현실에 직접 적용하고자 할때 생기는 문제점을 제시하고 있다.
그리고는 AI가 우리 일상이나 산업에 적용되어지는 분야와
적용해볼수 있을법한 분야들에 대해서 다루고 있다.
6장 중 1/3인 두개의 장이 이러한 활용에 대해서 다루고 있는만큼,
매우 많은 내용을 다루고 있다.
마지막 장에서는 좀 더 사적인 내용들도 다루게 되는데,
책의 집필에 참여하신 분이 직접 AI 를 개발하며 겪은 내용들을 서술하고 있다.
여기서 여론이나 기사에서 다루어지는 AI들이 '체리피킹'이라는 소위 운좋은 결과물들이라는점이
인상깊었다.
책을 읽고나서 든 느낌은
책에서 굉장히 전문적인 내용을 다루고 있음에도 읽기 그리 거북하지 않았다는 점이다.
논문을 인용하거나 복잡한 함수식을 서술하는 등 레퍼런스를 다채롭게 사용하며 내용이 심도깊게 다뤄지지만,
그러한 내용들에 대해서 이해를 돕기 위해 말로 풀어서 서술하고있기 때문에
기반지식을 이해하지 못해도
책을 읽는데 큰 거슬림이 없었다.
물론 전이함수와 같이 인공지능에서 사용되어지는 함수들에대한 기본지식이 있다면
훨씬 읽기 쉽고 많은것을 얻어갈 수 있겠지만,
"조금 고난이도의 교양서" 정도로 봐도 재미있게 읽을 수 있는 책이다.
이건 내가 이과쪽이라서 이렇게 느끼는걸지도 모르겠다