예비 개발자의 노트

세계적인 과학자들이 가지고 있는 공통점 - 데이터에 대한 호기심(데이터에 대한 관심과 이종(heterogeneous) 데이터를 결합하는 능력)이 중요하다. 하나의 데이터에 다른 데이터를 결합하여 다른 시점으로 데이터를 해석하려는 노력을 해야한다. 멘토와 협업할 팀과 협업을 하는 것이 중요하다 - 사람들은 자기만의 관점에서 이해하고 분석을 하기 때문에 새로운 시각을 나에게 공유해주는 팀을 찾고 같이 협업을 하는 능력이 중요하다.

인간의 창조적 활동 영역으로 들어온 인공지능 - AI가 기술혁신과 창작 도구로 활용이 점차 확대됨에 따라, 인간의 개입 없이 독자적 창작과 혁신활동이 가능한 수준으로 발전하리라 전망 AI 시대 지식재산, 법인격, 처벌, 그리고 윤리의 문제 부각 - AI에 의한 발명과 저작 등에 대한 법제 정비, 미래 강한 AI가 등장했을 시 법인격을 부여할지 논의, 오동작시 처벌과 윤리 규정을 마련 등이 필요하며, 이러한 논의가 다양한 계층 시민의 수요와 요구를 반영하도록 유의해야 함 AI에 대한 경계와 규제의 선택은 인류에 대한 재정의임

1) 데이터의 확보, 전처리, 분석, 해석의 전 과정이 중요 - 고품질의 데이터가 입력되었을 때 학습 결과도 유의미하며, 데이터가 가지는 오차 범위와 특이점, 대표성에 대한 충분한 이해를 가지고 접근해야 함 2) 알고리즘의 설명력, 편향, 신뢰의 문제에 주의 - 블랙박스 알고리즘이 실제 사회에서 사용되기 위해서는 많으 ㄴ경우 설명력 보강이 필요하며, 노이즈와 데이터 가변성에도 대처 가능한 알고리즘을 개발하도록 노력 - AI가 다양한 사회 서비스에서 인간 결정을 돕거나 대체함에 따라 윤리적 의사결정이 확보되도록 점검