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그림 반을 그린다... AI가 나머지 반을 그려준다?

한 인공지능(AI) 회사가 개발한 기술이 주목받고 있다. 그림을 반만 그렸을 때, 나머지 절반을 인공지능이 그려주는 AI가 바로 그것이다. <MIT 테크놀로지 리뷰>는 최근 미국 샌프란시스코 실리콘밸리 소재 오픈AI(OpenAI)가 만든 예측 엔진 GPT-2를 조명했다. 오픈AI는 GPT-2가 절반만 완성된 그림의 나머지 부분을 완성시키는 것을 공개했다. AI가 ‘이미지넷’에서 모은 이미지들의 1차원 데이터를 2차원 구조로 파악할 수 있도록 머신러닝한 것이다. 예컨대 이 AI는 절반만 있는 사진(사진 왼쪽 1개 열)의 나머지 부분을 스스로 학습해 그려낸다.(오른쪽 5개 열) AI 스스로 다양한 패턴을 예상해 완성된 사진을 보여주는데 예상 가능한 실체와도 큰 차이가 없다. 이 같은 기술은 종국에 데이터 라벨링 노동을 없앨 수 있다는 게 이들의 시각이다. 과거 컴퓨터...

2019 DJCON

AI는 저널리즘의 도구일까, 가짜뉴스 생성기일까

'알파고' 이후 인공지능(AI)은 다양한 사회적 논의를 불러오고 있다. 낙관과 비관을 교차하며, AI가 불러올 사회 변화상이 현재진행형으로 제시되고 있다. 저널리즘 영역에서도 마찬가지다. AI가 저널리즘의 도구로 활용될 거라는 긍정론과 가짜뉴스를 양산하는 데 쓰일 거라는 부정론이 함께 제기된다. 일각에서는 가짜뉴스를 탐지하는 AI에 대한 연구도 진행되고 있다. 이에 창과 방패의 싸움이 될 거라는 전망도 나온다. 지난 11월22일 서울 중구 한국프레스센터에서 열린 '2019 데이터저널리즘코리아 컨퍼런스(DJCON)'에서는 데이터저널리즘과 AI, 로봇 저널리즘 등을 주제로 한 다양한 국내외 사례들이 발표됐다. 2019 DJCON은 데이터저널리즘코리아, 건국대 디지털커뮤니케이션연구센터(DCRC)가 공동 주관하고, 구글 뉴스 이니셔티브가 후원하는 행사로, 올해로 세 번째 열렸다. 이날 기조강연은 저널리즘의 도구로써 AI를 주제로 진행됐다. 이날 첫 기조강연자로 나선 차미영 카이스트...

ai

가짜 계정 솎아내고, 맞춤 광고 만들고…‘라인’ 메신저 속 AI 기술들

블록체인이 미래라면, 인공지능은 현재다. 인공지능은 장밋빛 희망 대신 손에 잡히는 현실을 제공한다. 사람이 손으로 하고, 오랜 시간이 걸리고, 결과에 비해 효율이 높지 않던 작업들을 자동으로, 짧은 시간에, 효율적으로 수행한다. 질병을 빠르고 정확하게 진단하고, 사진이나 영상 속 배경을 감쪽같이 바꾸거나, 눈으로 구별하기 힘들었던 멸종위기동물을 추적하고, 사람의 목소리를 똑같이 흉내내거나, 작곡을 하고 시나리오를 쓰기도 하고, 사망 시기를 예측하기도 한다. 공상과학이 아니다. 엄연히 구현되고 있는 현실이다. 현실 속 인공지능은 위대한 마법사보다는 영특한 일꾼에 가깝다. 인공지능이 숨쉬려면 방대한 데이터가 공급돼야 한다. 기계는 산더미처럼 쌓인 다양한 유형의 데이터를 반복 학습하며 규칙을 찾고 오류를 줄여나간다. 그 과정을 거쳐 똑똑해진 알고리즘은 다양한 영역에 활용된다. 예컨대 수많은 이용자가...

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[IT열쇳말] GAN(생성적 적대 신경망)

"우리는 적대적 과정을 통해 생성 모델을 평가하는 새로운 프레임워크를 제안한다." 2014년 등장한 한 논문은 인공지능(AI) 업계를 뒤집어 놓았다. 지도 학습 중심의 딥러닝 패러다임을 비지도 학습으로 바꿔놓았기 때문이다. GAN(Generative Adversarial Network), 우리말로 생성적 적대 신경망이라고 불리는 연구 결과다. 구글 브레인에서 머신러닝을 연구하고 있는 이안 굿펠로우(Ian Goodfellow)가 NIPS 학회에서 발표한 뒤로 GAN을 기반으로 한 다양한 후속 연구와 사례들이 나타나고 있다. 딥러닝의 대가이자 페이스북 AI 연구팀 리더인 얀 르쿤(Yann Lecun) 교수는 GAN을 최근 10년간 머신러닝 연구 중 가장 혁신적인 아이디어로 꼽았다. 무엇보다 진짜 같은 가짜를 쉽고 빠르게 만들 수 있다는 점에서 기술이 널리 확산되고 있다.   진짜 같은 가짜를 만들어내는 기술 GAN은 생성적...