IT Trends/News

[ZDNet] AI는 의료·유통·금융·교육 어떻게 바꿀까?

# KeyPoint: 2021년 AI 전망과 트렌드 의료 및 생명과학 연구 분야의 AI ML와 AI가 의사와 연구자를 대체하진 않음. 더 빠르고 신속하게 가설을 시험하고 치료법을 찾도록 도와줌. 코로나19 등 질병을 판별하는데 사용될 것. 심장박동, 혈압, 당뇨 등 모니터링하는데 사용되어 환자상태에 대한 깊은 인사이트 제공. AI가 주도하는 전자상거래 열풍 쇼핑, 온라인 회의, 게임, 소셜미디어, 앱 사용 등 디지털 여정 증가하여 행동 이해에 활용될 데이터 증가. 맞춤 소재 및 콘텐츠를 생성하여 더 많은 참여 유도. AI에 의존하는 데이터 기반 금융 초 단타 거래에 사용. 인간의 광기만 예측한다면 암호화폐에도 적용될 듯. 매출, 소득, 수익 중심으로 장기적인 예측에도 AI 활용. 교육의 미래 교육과정의 ..

[ZDNet] 'SW 제값 받기' 정착을 위한 4가지 과제

# KeyPoint: 공공 소프트웨어(SW) 사업에서 개발 및 운영과 관련한 적정대가를 주고받는 '제값주기'는 업계의 가장 오래된 과제 중 하나 이를 해결하기 위해 SW 분리발주, SW 유지보수 책정, 과업변경 대상 보상 등 다양한 정책이 마련되고 매년 가이드라인이 조정. But 구조적인 문제와 개선되지 않는 관행으로 SW사업 대가나 유지관리 비용은 여전히 제대로 지급되지 않는 실정. 소프트웨어정책연구소에 따르면 공공매출이 1원 증가할 때, 민간매출은 0.6원 감소하는 것으로 나타났다. 반대로 민간매출이 1원 증가할 때, 공공매출은 0.13원 감소했다. 공공매출의 민간매출 상쇄효과가 명확. 관련 업계는 반복되는 제값주기 관련 문제를 해결하기 위해 공공SW 사업의 구조를 변경하고, 굳어진 관행을 개선하기 ..

[ZDNet] 크라우드웍스-테스트웍스, 데이터 라벨러 키운다

# KeyPoint: 데이터 라벨러 전문성 인증하는 공동 수료증 발급. 인공지능(AI) 학습 데이터 플랫폼 기업 크라우드웍스(대표 박민우)는 테스트웍스와 인공지능 산업 발전을 위한 데이터 라벨러 육성 및 취업연계 업무협약(MOU)을 체결했다. 데이터 라벨러는 AI 학습에 필요한 데이터를 수집하고 가공하는 데이터 라벨링 작업을 전문으로 하는 새로운 직업. 관련 업계에서는 국내에만 25만 명 이상이 종사 중인 것으로 추정. 윤석원 테스트웍스 대표는 "AI 서비스가 기업별 산업별로 전문화되고, AI 데이터 셋에 대한 시장 수요가 높아지면서 이에 따른 데이터 라벨러에 대한 수요도 증가하고 있다"며 "이번 양사의 협약은 데이터 라벨러에게는 전문인력으로의 성장 및 취업 기회를 제공하고 기업으로서는 양질의 데이터를 ..

[ZDNet] MS워드, AI가 자동으로 파워포인트로 전환

# KeyPoint: AI가 문서를 분석해 이미지, 아이콘, 영상 등 자동 입력 MS워드 문서를 파워포인트 문서로 자동 변환할 수 있는 트렌스폼 인공지능(AI) 기술이 공개. + 트랜스폼: AI를 이용해 MS워드 문서의 내용을 분석해 파워포인트 문서를 자동으로 제작하는 기능. 다만 현재 버전은 영어 문서만 지원하며, 텍스트로 이뤄진 문서만 변환할 수 있다. 변환 후 이미지 및 영상 추가는 가능. 현재 공개한 기능은 사용자 반응을 확인하기 위한 테스트 버전으로 추후 정식 버전을 배포할 것. # 느낀점: word를 ppt로 변환해주는 작업 너무 유익한 것 같다. 물론 아직 베타버전에 불과하지만 항상 PPT만드는 과정이 word로 정리한 것을 또 정리하는 느낌에 가까워서 기본적인 틀이라도 만들어준다면 너무 유..

[ZDNet] IBM이 내건 '신뢰할 수 있는 AI' 구축 조건 세 가지

# KeyPoint: "모델 이해·규제 준수·편향 감지 역량 갖춰야" 도브린 박사는 전체적인 모델 구조에서 신뢰성과 투명성을 갖춘 AI를 '신뢰할 수 있는 AI'로 소개했다. ▲결과가 도출된 과정을 공개적으로 설명할 수 있고 ▲편향되거나 불공정한 답을 도출하지 않으며 ▲AI 채택 기업의 비즈니스와 철학을 이해하고 ▲무결성을 갖춘 데이터를 엄격하게 통제함으로써 제공되는 AI를 뜻한다. 먼저 '모델 이해 역량'의 중요성을 강조. AI 메타데이터(데이터들을 정의하는 데이터)를 자동으로 캡쳐하고, AI가 결과 도출에 어떤 데이터를 사용했는지 추적할 수 있어야 한다는 것. 또 AI가 지속적으로 학습함에 따라 나타나는 AI 모델의 변화를 문서로 관리할 수 있어야 한다. '모델의 신뢰성 확보 역량'도 필요. 이는 A..