@qorqus님 법에 대한 해석이 그렇게 변화무쌍하다면, 더더욱 AI로 형량을 고정해야 하지 않을까요? 과거에 죄였던 게 지금은 죄가 아니고, 지금은 죄가 아닌데 이후에 죄가 되는 그런 흐름은 신중한 사회적 합의에 의해서 공개적으로 AI에 반영해야지, 판사 맘대로 반영할 수는 없습니다.
qorqus
IP 211.♡.26.158
02-15
2021-02-15 11:02:02
·
@Seno님 신중한 사회적 합의의 결과에 대한 공개적 반영이 입법인데..삼권 분립하에서 입법은 인간이 하고 사법은 AI가 하는 것도 사실 좀 이상하죠. 게다가 기존 데이터를 아예 갈아엎는 판단 능력같은건 AI에게 기대하기 어렵습니다.
@JakeJayKim님 간단히 설명드리자면. 학습때는 포워드 프로파게이션 하고나서. 정답과 비교한 후에 그 차이를 백 프로파게이션으로 돌려서 학습을 하고 다시 포워드 프로파게이션을 하는 과정을 반복합니다. 실제 사용(인퍼런스라고 하죠) 때는 학습 기능이 없기 때문에 포워드 프로파게이션만 하면 됩니다. 포워드 프로파게이션도 연산이 필요합니다. 학습때보다는 적겠지만 연산력을 요구하지 않는다는 말은 사실이 아닙니다.
MilksWaffle
IP 124.♡.204.6
02-15
2021-02-15 10:59:30
·
JakeJayKim님// 모델자체가 무거우면 인퍼런스도 무겁죠 ㅎㅎ
wollala
IP 39.♡.243.129
02-15
2021-02-15 10:49:12
·
인공지능은 아직 갈 길이 멉니다. 현재의 인공지능은 광고를 통해서 접하는 것과는 거리가 멉니다.구글이 알파고를 통해 가능성을 보여주었고, 많은 업체들이 그 길을 뚫어가고 있는 중입니다. 계속 발전 중이고 어디까지 발전할지 예측할 수 없겠지만, 일반인들이 생각하는 인공지능과 실제 인공지능의 현재는 갭이 큰것이 사실입니다.
슈가레빗
IP 223.♡.172.159
02-15
2021-02-15 10:49:48
·
유투브에서 알파고, 오픈AI five, GPT-3, FSD beta정도 찾아보시면 AI분야가 발전한 정도를 알 수 있죠. 요즘 너무 빠르게 변해서...
법쪽에 그냥 적용하기 힘든 문제는 저런 문제가 아니라 AI 적용할 때는 다음 두가지 문제가 있다고 봅니다. 1. 법은 항상 개정되고 과거의 판례는 그 법을 기준으로 나오는 겁니다. 따라서 과거의 판례를 현재에 그대로 적용할 수 없고 그걸 학습용으로 쓰려면 일일이 현재에 맞춰서 변환 작업이 필요합니다. 2. 딥러닝 학습한 모델은 과거의 판례를 기준으로 처리할텐데 법이 개정될 때마다 그 내용을 모델에 일괄 적용할 수 없고 전체 모델을 다시 학습해야 할 가능성이 높습니다.
goulks
IP 133.♡.7.87
02-15
2021-02-15 11:06:10
·
사법부가 국짐당에 치우친 편향된 판결이 아닌, 제대로 된 판결 내기 시작하면 저쪽에서 AI찬양하는 소리 나올겁니다.
굳이 강 인공지능이 필요한가요? 결국 책임(법적이나, 물적이나)은 사람(법인이라 할지라도)이 져야 합니다. 또한 인공지능의 학습에 중요한 부분인 리워드 계산은 사람 사람이 결정할겁니다. 그럼, 지금 인공지능-또는 딥러닝-이 왜 각광을 받느냐면, 충분한 데이터와 알고리즘이 있으면 기존에 풀기 어려운 부분을 풀수 있어서(자동화든 계산이든) 아닐까요. 그 점에서 윗 글은 미묘하게 핀트가 나가있지요. 약 인공지능 혹은 단순 알고리즘이라도 사람의 노동력은 극단적으로 적게 필요하게 될겁니다. 중요한건 바로 그 인력의 전환이죠.
린드우디
IP 211.♡.253.4
02-15
2021-02-15 11:14:05
·
저런식으로 주장한다면 인간도 그냥 계산기일 뿐이죠 단지 인간의 뇌를 아직 인공적으로 시뮬레이션 하기에는 인간의 뇌 성능이 너무 뛰어날뿐 본인은 스스로 생각하고 판단한다고 보지만 그것도 외부에서 들어오는 끊임없는 자극들을 입력받아서 축적된 데이터베이스를 기반으로 사고와 판단을 하는것일뿐 갓난아이를 생각해보면 지속적인 학습으로 어떻게 행동할것인가를 판단하게 되는것이지 태어날때부터 이미 모든게 완성된채로 나오지 않죠 (물론 유전정보에 포함되어있는것도 있긴하지만..)
konoko123
IP 211.♡.146.161
02-15
2021-02-15 14:37:59
·
@블라드가님 공감합니다 사람의 특징인 직관 조차도 외부 자극이 축적된 결과물이죠 근미래에 잘 설계된 모델은 물리적 컨디션 영향이 없는 특정분야에서 완전히 대체될 수 있다고 봅니다.
에렉투스
IP 125.♡.75.215
03-28
2023-03-28 13:34:36
·
@린드우디님 멍청해도 욕구와 자아가 있는것을 계산기라고 해버리는건 엄청난 갭이 있어보이네요. 종류가 다른걸 비교하는 것같아요.
그리고 AI 판사 도입은 기술적인 문제 보다는 정치적인 문제가 더 클것 같네요 기술은 딥러닝 기반의 알파고가 나온 시점부터 어느정도 해결은 되었다고 생각합니다 수많은 판례들을 기반으로 학습하고 결과를 도출하는건 지금이라도 의지가 있다면 도입은 할수있다고 봐요 (약인공지능으로도 충분히 가능) 문제는 AI판사에게 판결을 받게 되는걸 사람들이 인정을 하느냐 마느냐 정치적인 문제가 훨씬 더 크다고 생각합니다
삭제 되었습니다.
떡빵
IP 210.♡.3.121
02-15
2021-02-15 11:47:18
·
결국 왜 판결을 못 내린다는 이유는 안적혀 있네요.
저런식으로 따지면, 컴퓨터는 빠른 계산기고 인간은 느린 계산기인데...
강군v
IP 202.♡.90.171
02-15
2021-02-15 11:53:44
·
인간의 학습 알고리즘을 본따서 ai 학습이 이루어지니까 결국 인간을 대체할수 있다고봅니다.
klk21
IP 223.♡.215.33
02-15
2021-02-15 16:52:03
·
오히려 현업에 있는 분들은 회의감을 많이 느끼시더군요.. 우리가 상상하는 수준의 인공지능은 진짜 좁은 영역에 한정이고 조금만 범위를 확장해도 쉽지가 않죠. 물론 발전 가능성이야 무궁무진하지만, 현재 수년간 우리의 기대와는 좀 멀리 있는게 현실같아요.
새로운 댓글이 없습니다.
이미지 최대 업로드 용량 15 MB / 업로드 가능 확장자 jpg,gif,png,jpeg 지나치게 큰 이미지의 크기는 조정될 수 있습니다.
인지나 감정이 있는건 아니니까요...
그런거 믿으면 안되요.
계산기로 하나하나 확인해야죠.
https://www.legaltimes.co.kr/news/articleView.html?idxno=48742
▶ AI, 법률자문 대결에서 변호사에 완승
변호사 아닌 일반인이 AI의 자문결과를 정리해서 제출한 답안조차도 변호사팀을 압도했습니다.
이게 2019년인데, 지금은 2021년이고 ...
판결문 딥러닝하기 시작하면 인간보다 더 정확하고 공정할 것 같지만, 기계에게 인간의 운명을 맡기게 되는 꼴이라...
AI 는 학습하는데 연산력이 많이 필요한 경우가 있지만 ,
학습된 모델이 연산력을 요구하는 건 아니지 않나요 ?
실제 사용(인퍼런스라고 하죠) 때는 학습 기능이 없기 때문에 포워드 프로파게이션만 하면 됩니다. 포워드 프로파게이션도 연산이 필요합니다. 학습때보다는 적겠지만 연산력을 요구하지 않는다는 말은 사실이 아닙니다.
성능이 좋아지는게 '그냥 성능좋은' 으로 끝나는 문제가 아니죠. 그 자체가 다른 가능성을 낳는
다만, 자율주행 기술에서 파생되어 나오는 기술들은 의미가 있죠. 차선감지, 자동멈춤등
1. 법은 항상 개정되고 과거의 판례는 그 법을 기준으로 나오는 겁니다. 따라서 과거의 판례를 현재에 그대로 적용할 수 없고 그걸 학습용으로 쓰려면 일일이 현재에 맞춰서 변환 작업이 필요합니다.
2. 딥러닝 학습한 모델은 과거의 판례를 기준으로 처리할텐데 법이 개정될 때마다 그 내용을 모델에 일괄 적용할 수 없고 전체 모델을 다시 학습해야 할 가능성이 높습니다.
약 인공지능 혹은 단순 알고리즘이라도 사람의 노동력은 극단적으로 적게 필요하게 될겁니다.
중요한건 바로 그 인력의 전환이죠.
단지 인간의 뇌를 아직 인공적으로 시뮬레이션 하기에는 인간의 뇌 성능이 너무 뛰어날뿐
본인은 스스로 생각하고 판단한다고 보지만 그것도 외부에서 들어오는 끊임없는 자극들을 입력받아서 축적된 데이터베이스를 기반으로 사고와 판단을 하는것일뿐
갓난아이를 생각해보면 지속적인 학습으로 어떻게 행동할것인가를 판단하게 되는것이지
태어날때부터 이미 모든게 완성된채로 나오지 않죠 (물론 유전정보에 포함되어있는것도 있긴하지만..)
기술은 딥러닝 기반의 알파고가 나온 시점부터 어느정도 해결은 되었다고 생각합니다
수많은 판례들을 기반으로 학습하고 결과를 도출하는건 지금이라도 의지가 있다면 도입은 할수있다고 봐요 (약인공지능으로도 충분히 가능)
문제는 AI판사에게 판결을 받게 되는걸 사람들이 인정을 하느냐 마느냐 정치적인 문제가 훨씬 더 크다고 생각합니다
저런식으로 따지면, 컴퓨터는 빠른 계산기고
인간은 느린 계산기인데...
우리가 상상하는 수준의 인공지능은 진짜 좁은 영역에 한정이고 조금만 범위를 확장해도 쉽지가 않죠.
물론 발전 가능성이야 무궁무진하지만, 현재 수년간 우리의 기대와는 좀 멀리 있는게 현실같아요.