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클래스 101 선한부자오가닉 애드센스 수업 수강 후기
클래스 101 선한부자오가닉 애드센스 수업 수강 후기
2024.11.12이 블로그는 개설한지 수년이 지났습니다. 원래 시작은 제가 관심 있던 분야들에 대해 체계적으로 정리를 해보면서, 언젠가는 수익도 언젠가 만들어 보고자 했었으나, 그 언젠가를 계속 미루게 되고 수익화에 대한 방향성을 잃고 꽤 오랜 시간 방치되어 있었습니다. 그러다가 선한부자오가닉에 대해 처음 알게 되었고 제가 이용하던 클래스 101에서 그분의 애드센스 강의가 생긴다는 것을 보고 수업을 신청하게 됐습니다. 블로그를 다시 살리고 싶었고 그에 대한 길잡이가 필요해서 고민 끝에 강의를 신청하고 따라갔습니다.우선은 첫 단계인 애드센스 승인을 달성해야 했습니다. 첫 시도에서는 실패했지만 강의 내용을 일부 복습하고 다시 시도한 끝에 승인을 받았습니다! 수익을 내기까지 또 쉽지 않은 길이 있겠지만 차근차근 꾸준히 도전해..
AI와 경제의 미래: 노벨 경제학상 수상자의 통찰과 제언
AI와 경제의 미래: 노벨 경제학상 수상자의 통찰과 제언
2024.10.16참고: 아제모글루 교수에 대해 다룬 이전 글에서 그의 이름을 '에이스모글루'라고 했었는데 '아제모글루'가 정확한 표기인 것 같아 이번 글부터는 '아제모글루'라고 표기하려고 합니다. 기술 발전과 경제적 불평등 사이의 균형 찾기AI는 경제의 여러 분야에서 빠르게 도입되며 생산성과 효율성을 향상시키고 있습니다. 하지만, 다론 아제모글루(Daron Acemoglu)는 이 기술이 노동 시장과 경제적 불평등에 미칠 영향에 대해 신중한 접근을 강조합니다. 그는 AI의 효율성은 단순 작업에서만 두드러지며, 예상만큼 경제 성장을 견인하지 못할 가능성이 크다고 지적합니다. 2024년 노벨 경제학상을 수상한 그는 기술이 단순히 인간의 역할을 대체하기보다 포용적인 발전 방향을 모색해야 한다고 주장합니다. 이번 글에서는 아제모..
AI와 노벨 화학상
AI와 노벨 화학상
2024.10.122024년 노벨 화학상이 데미스 허사비스(Demis Hassabis)와 존 점퍼(John Jumper)에게 주어졌습니다. 이들은 구글 딥마인드(Google DeepMind)의 AlphaFold라는 AI 모델을 통해 단백질 구조 예측에 큰 진전을 이루었으며, 이 업적은 생명과학 연구의 판도를 바꾸었습니다. 특히, 며칠 전 같은 해의 노벨 물리학상도 AI 연구에 수여된 사실은 인공지능이 과학 분야에서 중요한 변화를 이끌고 있음을 나타내고 있습니다. 이번 글에서는 AlphaFold의 성과와 AI가 생명과학에 가져온 혁신, 그리고 이 업적이 주는 의미에 대해 알아보겠습니다.AlphaFold가 해결한 단백질 접힘 문제단백질 구조 예측은 수십 년간 생명과학자들의 난제였습니다. 단백질은 아미노산이 특정한 순서로 결합..
노벨 물리학상에서 AI 연구의 수상
노벨 물리학상에서 AI 연구의 수상
2024.10.09Photo by Adam Baker licensed under CC BY 2.0 Generic. This image was resized. 2024년 노벨 물리학상은 인공지능(AI) 분야의 연구로 제프리 힌튼(Geoffrey Hinton)과 존 홉필드(John Hopfield) 교수에게 수여되었습니다. 이는 전통적으로 물리학적 발견에 집중된 노벨 물리학상이 AI 신경망 연구를 기리는 역사적인 사건으로, 과학 기술의 패러다임이 어떻게 변화하고 있는지를 보여주는 중요한 시점입니다. 힌튼과 홉필드의 연구는 기계 학습, 딥러닝을 포함한 현대 AI 기술의 기초를 닦았으며, 물리학의 원리와 AI 기술의 융합이 혁신적인 변화를 이끌어냈습니다. 이번 수상은 단순한 기술적 성과를 넘어, AI가 인간 사회에 미칠 거대한 ..
AI의 과장된 기대? "실제로 10년간 영향을 받을 직업은 5% 불과"하다는 주장에 대하여
AI의 과장된 기대? "실제로 10년간 영향을 받을 직업은 5% 불과"하다는 주장에 대하여
2024.10.06AI와 일자리의 미래, 과장일까 현실일까?인공지능의 발전은 최근 몇 년간 직업 시장에 미칠 영향에 대한 많은 논의를 불러일으켰습니다. 많은 사람들이 AI가 인간의 일자리를 대체할 것이라는 우려를 표하고 있으며, 이로 인해 대대적인 기술 혁명이 일어날 것이라는 예측도 나오고 있습니다. 그러나 MIT 경제학자 다론 에이스모글루(Daron Acemoglu) 교수는 AI로 인해 영향을 받을 직업의 비율이 10년간 5%에 불과할 것이라며, 이러한 과장이 현실에 미치지 못할 가능성을 지적했습니다. 그는 기술의 발전이 실제로 기대만큼 빠르게 이루어지지 않으며, 기업들이 AI에 투자하는 비용도 상당 부분 낭비될 수 있다고 경고했습니다. 이번 글에서는 AI가 실제로 미칠 영향, 에이스모글루 교수의 분석, 그리고 향후 기..
데이터 편향이 AI 결과에 미치는 영향
데이터 편향이 AI 결과에 미치는 영향
2024.10.05인공지능 기술이 발전함에 따라, AI는 다양한 분야에서 의사결정 및 자동화를 돕고 있습니다. 그러나 AI 모델이 가진 강력한 분석 능력에도 불구하고, 데이터 편향이라는 중요한 문제가 존재합니다. AI는 학습 과정에서 주어진 데이터를 기반으로 작동하는데, 만약 학습 데이터가 편향적이라면 AI의 결과 역시 왜곡될 수 있습니다. 이 글에서는 AI 학습 모델의 편향성과 그로 인해 발생하는 문제점, 그리고 이를 해결하기 위한 방법들을 다루고자 합니다. 데이터 편향이란 무엇인가?데이터 편향(bias)이란 학습 데이터가 특정 그룹이나 속성을 불균형하게 반영하는 현상을 말합니다. 이는 다양한 이유로 발생할 수 있으며, 잘못된 데이터 수집, 불균형한 데이터 샘플링, 사회적 편견 등이 그 원인입니다. AI 학습 모델은 제..
AI와 데이터 경제: 데이터가 새로운 자산이 되는 방법
AI와 데이터 경제: 데이터가 새로운 자산이 되는 방법
2024.10.04데이터는 21세기 경제에서 새로운 "석유"로 불리고 있습니다. 이는 오늘날 기업과 정부가 데이터를 어떻게 활용하는지, 그리고 그 데이터가 경제적 가치를 창출하는 방식에 대한 강력한 비유입니다. 데이터는 기업들이 전략적 결정을 내리고, 소비자의 행동을 예측하며, 비즈니스를 효율적으로 운영하는 데 있어 핵심적인 자산으로 자리 잡았습니다. 특히 인공지능(AI) 기술의 발달과 결합되면서 데이터는 그 어느 때보다 더 중요한 역할을 하고 있습니다. 이 글에서는 AI와 데이터 경제의 핵심 개념과 데이터가 어떻게 새로운 자산으로 변모하고 있는지 살펴보겠습니다. 데이터 경제란 무엇인가?데이터 경제란 기업과 개인이 데이터를 통해 경제적 가치를 창출하고 교환하는 새로운 경제 체제를 의미합니다. 데이터는 디지털 환경에서 생성..
인공지능 학습을 위한 다양한 데이터 수집 방법과 각각의 이슈들
인공지능 학습을 위한 다양한 데이터 수집 방법과 각각의 이슈들
2024.10.03AI 학습을 위한 데이터의 중요성인공지능(AI) 기술의 발전에 있어 가장 중요한 요소는 데이터입니다. AI 시스템은 많은 양의 데이터를 통해 패턴을 찾고 복잡한 결정을 내리기 위해 학습됩니다. 그렇기 때문에 데이터의 양과 질이 AI 성능을 결정짓는 핵심이 됩니다. 하지만 데이터를 수집하는 과정에서 여러 윤리적, 법적 문제들이 발생할 수 있습니다. 이번 글에서는 AI 학습을 위해 사용되는 다양한 데이터 수집 방법과 각 방법에 따르는 장점과 단점, 그리고 이슈들을 분석해보겠습니다. 1. 웹 크롤링(Web Crawling)웹 크롤링이란?웹 크롤링은 인터넷에 공개된 데이터를 자동으로 수집하는 방법입니다. 웹 스크래핑이라는 방법을 사용해 웹 페이지의 텍스트, 이미지, 비디오 등 다양한 정보를 모아 AI 학습에 활..
인공지능에서 원자력이 주목 받고 있는 이유
인공지능에서 원자력이 주목 받고 있는 이유
2024.10.03AI와 원자력의 만남인공지능(AI)과 에너지 산업의 결합은 지속 가능한 발전을 위한 혁신적인 방법을 제시하고 있습니다. 최근 AI의 활용이 전력 관리, 에너지 효율성 향상, 및 재생 가능 에너지의 최적화 등 다양한 분야에서 급격히 증가하고 있습니다. 특히, 원자력은 AI와 결합하여 전 세계적인 탄소 중립 목표 달성을 위한 핵심적인 역할을 할 수 있는 에너지원으로 주목받고 있습니다. 원자력은 기존의 화석 연료와 비교했을 때 저탄소, 고효율 에너지원을 제공하며, AI는 이러한 원자력 시스템을 보다 효율적으로 관리하고 안전성을 극대화하는 데 기여할 수 있습니다. 이번에는 AI로 인한 전력 이슈에 대해 알아보고, 원자력 산업이 왜 AI 발전과 더불어 언급되고 있는지 다뤄보겠습니다. 1. AI로 인한 막대한 에너..
인공지능 학습 데이터 수집의 윤리적 법적 이슈
인공지능 학습 데이터 수집의 윤리적 법적 이슈
2024.10.02AI와 데이터의 중요성AI 기술이 급격히 발전하면서, 학습 데이터는 그 핵심 요소로 자리 잡았습니다. AI 모델이 뛰어난 성능을 발휘하기 위해서는 방대한 양의 데이터가 필요합니다. 이러한 데이터는 기계 학습과 딥러닝 알고리즘을 훈련시키는 데 중요한 역할을 하며, AI가 복잡한 문제를 해결할 수 있도록 돕습니다. 하지만 학습 데이터 수집 과정에서 다양한 윤리적, 법적 문제가 발생하고 있습니다. 특히, 데이터 수집이 프라이버시, 데이터 소유권, 편향성 등의 문제를 야기할 수 있어 논란의 중심에 서 있는데요, 이번 글에서는 AI의 학습 데이터 수집 과정에서 발생하는 윤리적, 법적 이슈에 대해 다루겠습니다. 1. AI와 학습 데이터의 수집 방법AI가 학습하는 데이터는 주로 인터넷, 공공 데이터베이스, 사용자 제..
AI와 직업 불평등: AI가 사회적 격차를 확대시킬 가능성
AI와 직업 불평등: AI가 사회적 격차를 확대시킬 가능성
2024.10.01AI와 직업 불평등 문제의 대두인공지능(AI)의 발전은 현대 사회에 생산성 증가와 효율성 향상을 가져왔지만, 동시에 직업 시장에 대한 새로운 우려를 불러일으키고 있습니다. AI 기술은 다양한 직무를 자동화하면서 많은 산업에서 일자리 감소를 초래하고 있으며, 이러한 변화가 사회적 불평등을 더욱 심화시킬 수 있다는 비판도 제기되고 있습니다. 고숙련 직업군과 저숙련 직업군 간의 격차가 커지고, AI 기술에 적응할 수 있는 사람과 그렇지 못한 사람들 사이에서 기회 불평등이 발생할 가능성이 높습니다. 이번 포스트에서는 AI가 어떤 식으로 사회적 격차를 확대시킬 수 있는지, 그리고 이 문제를 해결하기 위해 어떠한 방안들이 있는지 알아보려고 합니다. 1. AI와 자동화: 일자리 감소와 불평등 심화1) 저숙련 노동자에..
AI와 법적 문제: 인공지능이 법적 책임을 질 수 있을까?
AI와 법적 문제: 인공지능이 법적 책임을 질 수 있을까?
2024.10.01AI의 급성장과 법적 책임 문제AI 기술의 급속한 발전은 많은 이점을 가져왔지만, 동시에 법적 책임 문제에 대한 중요한 질문들을 제기하고 있습니다. AI는 다양한 산업에서 이미 핵심적인 역할을 하고 있으며, 자율주행차, AI 기반 의료 진단, 자동화된 금융 시스템과 같은 분야에서 사용되고 있습니다. 하지만 AI 시스템이 오류를 일으켜 사고나 손해를 초래했을 때, 그 책임은 누구에게 있는 걸까요? AI가 스스로 책임을 질 수 있을까요, 아니면 개발자, 사용자, 혹은 기업이 책임을 져야 할까요? AI의 법적 책임 문제에 대해 여러 측면에서 분석해보겠습니다. 1. AI의 법적 책임: 기술적 가능성과 한계‘AI가 법적 책임을 질 수 있는가?’라는 질문은 AI의 본질에서 출발해야 합니다. 오늘날의 AI 시스템은 ..