인터넷과 지능정보 관련한 윤리적 이슈를 살펴보는 리포트입니다. 이번 호에서는 2020년 사이버폭력 실태조사의 결과와 의미를 분석하고, 지난해 발표된 국가 인공지능윤리 가이드라인을 계기로 인공지능 윤리 가이드라인에 대한 전반적인 사항을 고민해 보았습니다. 아울러 올해초 논란이 되었던 이루다 문제와 함께 정치적으로 악용되는 소셜미디어의 사례로 미국 대선을 살펴보았으며, 최근 MBC와 Mnet을 통해 방영되었던 VR프로그램에 대한 윤리적 고려 사항을 점검해 보았습니다. 1. 2020년 사이버폭력 실태조사 결과와 의미_김봉섭 연구위원(한국지능정보사회진흥원) 2. 국내외 인공지능 윤리 가이드라인 고찰과 전망_전창배 이사장(한국인공지능윤리협회) 3. ‘이루다’ 논란으로 본 인공지능의 윤리적 문제_이청호 교수(상명대..

5 ways Amazon monitors its employees, from AI cameras to hiring a spy agency Annabelle Williams 4 hours ago Marcos del Mazo/LightRocket via Getty Images Amazon has come under fire for some workplace practices in the past and amid a recent union effort. We've rounded up all the tactics the company uses to track employees and contractors. One of the factors driving pro-union sentiment, workers say..

이번 3월 26일까지 코엑스에서 진행한 인공지능대전 박람회를 참가하고, 이 중에서도 눈길을 끌었던 솔루션을 찝어보고, 더 나아가 조금 심층있는 조사를 해보도록 하겠습니다. 일단 가장 인상 깊었던, 디지털 익명화 기술을 가진 Deeping Source (디핑 소스) 인공지능 산업이 커질 수록 간과하고 있다는 것이 개인정보가 포함된 데이터를 활용할 때, 법적 규제와 이를 지키려는 막대한 비용이 든다는 어려움을 직면하게 됨! 하지만 데이터 확보와 개인정보 보호를 동시에 성취할 수 있도록 하는 것이 바로 디핑소스! 인공지능 산업이 커질 수록 간과하고 있다는 것이 개인정보가 포함된 데이터를 활용할 때, 법적 규제와 이를 지키려는 막대한 비용이 든다는 어려움을 직면하게 됨! 하지만 데이터 확보와 개인정보 보호를 동..

지난 번 배운 내용들 sequence가 짧지 않고, 길게 되면 어떻게 될까? 길게 되면 막히는 문제가 생김. 한 개의 single vector C가 모든 것을 process하기 때문에 - 문제해결 방법: decoder 하기 전마다 새로운 context vector를 사용한다! 아래가 이제 문제 해결 방법으로 변경 된 모습 1) scalar alignment score를 계산한다 2) attention weight 가중치를 얻기 위해서 Noramlize 를 한다 3) hidden states의 linear 혼합으로서 context vector를 계산한다. Intution예상: decoder 부분에서 여러개의 다른 output이 나올 수 있음. we are 같은 경우 두 문자로 나온 예시로 볼 수 있음? 또..

안녕하세요! 김가영 입니다. 지난 번에 이어서 오늘도 AI분야의 Top leader company와 시장성을 파악해보도록 하겠습니다! 더보기 이전 글에서 아래 내용을 보았습니다. 글 읽으러 가기: k505cc.tistory.com/34 1) IBM Korea가 취급하는 AI Deployed Products는? 2) Korea IDC 들어가서 Top-Notch 회사 찾기 -> 사실 Korea뿐만이 아닌 세계 전역을 봄. (사실 Korea영역이 큰 부분은 아니라, 전세계적으로 트렌드를 보면 비슷하다고 생각하면 좋음) 이번 시간에는 아래를 파보기로 하겠음! 1) IBM Korea가 한국에서 밀고 있는 주력 제품은? 해당 회사가 어떤 것들을 밀고 가는지를 알기 위해선, 회사 홈페이지 대문에 어떤 것들이 올라가 ..

일단 Recurrent Neural Network를 A New Species of Neural Network 로 표현! 그 만큼 혁명적이라는 거겠지? - 현재까지는 "Feedforward" 로 순차적으로 이전 레이어가 다음 레이어에 영향 주는 식의 neural networks였음/ - 그러면서 한개에서 다수로 One to Many, - 그 다음엔 Many to One, 비디오를 넣어서 label 한개를 빼는 경우, - Many to Many, sequence of words -> sequence of words - Many to Many, general sequence -> general sequence Overtime 시간이 지날 수록 non-sequential data로 build up 하는 모습 R..