[🖥️ 인공지능 윤리 와 팀닛 게부르 사건] 팀닛 게부르 사건이 일어난지는 꽤 지났지만, 최근에 다시 살펴볼 기회가 있어 요약해보았어요. - 😀간단 요약 - 팀닛 게부르는 에티오피아 출신 여성

[🖥️ 인공지능 윤리 와 팀닛 게부르 사건] 팀닛 게부르 사건이 일어난지는 꽤 지났지만, 최근에 다시 살펴볼 기회가 있어 요약해보았어요. - 😀간단 요약 - 팀닛 게부르는 에티오피아 출신 여성 엔지니어로 구글에서 인공지능 윤리팀을 만들어 팀장으로 일했어요. - 게부르는 Black in AI 의 공동 창립자이기도 해요. - 사건은 팀닛 게부르가 구글이 만든 대규모 언어 신경망 모델이 갖고 있는 잠재적 위험을 지적하는 내부 보고서를 작성했는데, 이를 보고 구글 인공지능 총괄 부사장 제프 딘에 의해 받아들여지지 않고 해고가된 사건이 있었죠. 게부르가 이를 자신의 트위터에 쓰면서 사건의 전말이 세상에 알려지게 되었어요. 😀지금부터는 팀닛 게부르가 쓴 대규모 언어 신경망 모델의 문제를 지적한 보고서 내용이에요. 1) 대규모 언어처리 인공지능 모델은 엄청난 전력소모를 유발해 지구온난화에 영향을 미침. 열을 낮추기 위해 수력 발전소 근처 북극 에서 해당 작업을 하는 것을 종종 매스컴에서 볼 수 있었어요. 2) 광범위한 데이터를 학습하는데 있어 인종차별, 성차별적 언어들이 섞이면서 인공지능이 잘못된 언어를 학습할 위험이 있어요. 3) 대규모 언어 신경망 모델이 인간의 언어를 이해하지 못하면서 흉내내는 것에만 집중하고 있다고 해요. 대표적인 상품으로 구글의 인공지능 번역이 있겠죠. 근데 이런 연구가 인기를 끌고 사람들에게 많이 이용되면서 투자나 연구 또한 이 쪽으로 집중되고 있다고 해요. 팀닛 게부르에 의하면 사실 사람들에게 더 필요한 것은 사람의 언어를 진짜로 이해하고, 작은 데이터라도 잘 학습하는 인공지능일 수 있다고 해요. 꼭 필요한 연구지만 사람들에 관심을 끌지 못하기 때문에 투자가 일어나지 않고 있다는 것이죠. 4) 대규모 언어처리 인공지능은 인간을 너무 흡사하게 흉내낼 수 있기 때문에 가짜뉴스, 딥페이크 등과 같은 곳에 응용될 수 있다고 해요. 저는 이 분야 사람은 아니지만 팀닛 게부르 기사를 다시 읽으며, 사람들에게 필요한 것은 인간의 언어를 진짜로 이해하고, 작은 데이터라도 잘 학습할 수 있는 그런 인공지능일 수 있는데, AI 분야 대중화에 정작 중요한 측면들이 사람들의 관심도에 영향 받을 수 있다는 사실이 놀라웠어요.