우리는 가제트의 작동 방식에 큰 변화가 일어났습니다. 인공 지능과 머신 러닝은 더 이상 공상 과학 소설에서 볼 수있는 것이 아니며, 가장 평범한 작업뿐만 아니라 우리의 관심을 끄는 더 중요한 작업을 수행하기 위해 스마트 머신이 배포되고 있습니다. 우리 모두 로봇 버틀러와 비행 차량을 보유하고있는 시점에서 최소한 몇 년은 떨어져 있다고 생각하지만 가능성은 더 이상 의심의 여지가 없습니다.
누구도 악한 컴퓨터를 원하지 않으며 아무도 컴퓨터를 만들고 있지 않습니다.
기계가 실질적인 결정을 내릴 수있게 해주는 혁신과 함께 결과에 대한 두려움이 내재되어 있습니다. 일부는 유효하고, 많은 것은 어리석지 만, 그들 모두는 훌륭한 헤드 라인을 만듭니다. AI Apocalypse (실제 헤드 라인)를 막기위한 Elon Musk의 10 억 달러 규모의 성전을보고하거나, 모든 사람이 우리의 정체성을 도용하지 못하도록 어떻게 숨을 쉬는지를 상기 시키 든, 기자와 출판물은 모든 문제의 양쪽을 제공하고 우리에게 자원을 제공해야합니다. 우리는 더 배울 수 있습니다. 그렇게하지 않으면 미래의 일부 가 될 기술 혁신을 불필요하게 의심하지 않습니다.
오늘 iPhone X를 선택하겠습니다. 다른 사람이 화를 내기 전에 iPhone X에 대한 감동을 전혀 느끼지 않을 것입니다. 매일 iPhone을 사용하고 싶지 않기 때문에 Apple에서 처음으로 얻을 수있는 멋진 것들이 너무 나쁩니다. Essential Phone의 본체에있는 iPhone으로, 정말 흥미로운 일을 할 수있는 뛰어난 기술이 있습니다. iOS 생태계가 마음에 든다면 구매하려는 전화 인 것 같습니다. 그리고 애플의 모든 것들에 대한 매혹 때문에 서방 언론의 주목을 받고 있습니다. 하지만 다른 회사들에게는 좋은 일이 될 수 있지만, 그것을 특별하게 만드는 것들을 둘러싼 많은 언론이 반드시 좋은 것은 아닙니다.
오늘날의 새로운 스마트 기술, 애플이 사용하는 방법, 왜 걱정해야하는지에 대한 두 개의 최신 기사가 나옵니다. 10 월에 Wired 는 머신 러닝이 "휴대폰의 비밀을 보호 할 수있는 방법"(예, 모든 모자에서)과 로이터가 어떻게 얼굴 인식이 개인 정보 보호 전문가를 "스 푸킹"하는지에 대해 이야기했습니다. 둘 다 읽을 때 매우 중요한 눈이 필요합니다.
Rene Ritchie는 기본적으로 기계 학습이 누드 사진을 찾아서 사악한 것을 할 수 있다고 주장하는 Wired의 기사와 관련된 문제에 대해 훌륭한 작업을 수행했지만 기사 자체에서 약간의 텍스트를 지적해야합니다.
연구원들은 Core ML이 특히 앱 검증 프로세스에 중요한 뉘앙스를 도입하지만 근본적으로 새로운 위협을 나타내는 것은 아니라는 점에 빠르게 주목합니다. iOS 보안 연구원이자 Sudo Security Group의 회장 인 Will Strafach는“CoreML이 악용 될 수 있다고 생각하지만 앱이 이미 전체 사진에 액세스 할 수 있다고 생각합니다. "따라서 전체 사진 보관함을 가져와 업로드하려면 허가가 있으면 가능합니다."
기본적으로 Apple의 Core ML 시스템 (기계 학습 알고리즘 및 데이터를 처리 할 수있는 하드웨어)은 다른 앱으로는 할 수없는 작업을 수행 할 수 없습니다. 벌거 벗은 사람으로 보이는 사진을 뿌리 뽑으라고 시스템에 지시하더라도 발견 된 사진은 발견 할 수 없습니다. 그러나이 기사와 놀라운 제목은 누구나 볼 수 있습니다.
로이터 통신은 보안 연구원들이 데이터 개인 정보 보호에 Apple의 안면 인식이 무엇을 의미하는지 두려워한다고 전제합니다. 특히, 써드 파티 개발자는 우리 삶에 침입하거나 데이터를 신임 정보로 사용하는 방식으로 iPhone X 카메라의 데이터를 사용할 수 있습니다. 보안 연구원과 개인 정보 보호 옹호자들이 이러한 것들에 대해 걱정하는 것이 좋습니다. 그것이 그들이 해야 할 일입니다. Reuters가 제 3 자와 공유하는 데이터와 ACLU가 면밀히 검토하고 있음을 알리면 어떤 조치를 취할 수 있는지 설명하지 않을 때 좋지 않습니다.
iPhone X가 주목을 받고 있지만 다음은 모든 회사가 다음에 사용하는 새로운 기술입니다.
주목할만한 제품이지만 애플 문제는 아닙니다. 우리는 고급 기계 학습 알고리즘으로 Google이 할 수있는 일에 대해 보거나 읽었습니다. 즉, 더 나은 카메라와 갤러리로 사진을 찍고 보거나 질병을 조기에 진단 할 수 있기 때문에 가장 필요할 때 치료를 시작할 수 있습니다. 그러나 기계 학습은 일회용 펜이나 토마토와 같이 기술과 관련이없는 것들의 큰 부분을 차지합니다.
전체 산업은 이미 기초적인 결정을 내리는 기계를 사용하고 있으며 개발 될 때 더 똑똑한 기계를 배치 할 것입니다. 매일 사용하는 (또는 먹어야하는) 많은 제품이 카메라와 스마트 컴퓨터 시스템을 사용하여 제조, 분류 및 검사하는 자동화 라인을 통해 처리되었습니다. 그런 다음 호퍼에 버린 것을 기반으로 사용할 크기 상자를 알고 기계를 사용하여 포장하여 올바른 장비를 통해 올바른 적재 도크에 전달할 수 있습니다.
감각주의 는 불필요하고 원치 않는 감독으로 이어질 것 입니다. 항상 그렇습니다.
실업에 더 많은 발전이 무엇을 의미하는지에 대한 우려는 평신도가 논의해야하는 것이지만, 실제 문제가 발견 될 때까지 전문가에게 내재 된 안전 및 프라이버시 문제가 가장 잘 남아 있습니다. 이 단계에서의 감각주의는 전적으로 자격이없는 사람들에 의해 제정 된 규정으로 만 이어질 것입니다. 상원 의원이나 국회의원이 Tensorflow 또는 Cloud ML을 해부하고 우리를 "보호"할 방법을 찾는다고 상상해보십시오.
우리는 생각할 수있는 기계를 길고 열심히 볼 수있는 자격을 갖춘 사람들이 필요합니다. 또한 클릭 베이트 대신 해당 연구원의 의견에 대한 책임있는보고가 필요합니다. 귀하가 볼 수있는 모든 헤드 라인은 또한 미국 상원 사법부 소위원회의 개인 정보 보호, 기술 및 법률에 관한 내용을 볼 수 있음을 명심하십시오. 우리 모두가 과장없이 사실을 얻는 것이 매우 중요합니다. 다음 큰 일이 땅에서 떨어지기 전에 죽이지 말자.
Pushkr의 스페이스 X 사진 제공-https://www.flickr.com/photos/pushkargujar/23791728242/, Creative Commons 2.0
