Elements of AI - The societal implications of AI

Elements of AI

II.The societal implications of AI

In the very beginning of this course, we briefly discussed the importance of AI in today’s and tomorrow’s society but at that time, we could do so only to a limited extent because we hadn’t introduced enough of the technical concepts and methods to ground the discussion on concrete terms.

이 과정의 초반부에 우리는 현재와 미래 사회에서의 AI의 중요성에 대해 간략히 논의 했었지만 그 때 우리는 기술적 인 개념과 방법을 충분히 학습하지 않았기 때문에 제한된 범위 내에서만 이야기 할 수 있었습니다. 확실한 용어 (terms)를 사용하면서 튼실한 토론을 하지는 못했습니다.

Now that we have a better understanding of the basic concepts of AI, we are in a much better position to take part in rational discussion about the implications of already the current AI.

이제 우리는 AI의 기본 개념을 더 잘 이해 했으므로 현재 AI의 의미에 대한 합리적 토론에 참여하는 것이 가능해 졌습니다.

Implication 1: Algorithmic bias

AI, and in particular, machine learning, is being used to make important decisions in many sectors. This brings up the concept of algorithmic bias. What it means is the embedding of a tendency to discriminate according ethnicity, gender, or other factors when making decisions about job applications, bank loans, and so on.

인공 지능, 특히 machine learning은 많은 부문에서 중요한 결정을 내리는 데 사용되고 있습니다. 이것은 알고리즘 바이어스의 개념을 불러옵니다. 이것이 의미하는 바는 구직활동이나 은행 대출등을 할 때 인종, 성별 혹은 다른 요소에 근거해 차별하는 경향이 영향을 미치고 있다는 것입니다. 

Note

Once again, it’s all about the data

The main reason for algorithmic bias is human bias in the data. For example, when a job application filtering tool is trained on decisions made by humans, the machine learning algorithm may learn to discriminate against women or individuals with a certain ethnic background. Notice that this may happen even if ethnicity or gender are excluded from the data since the algorithm will be able to exploit the information in the applicant’s name or address.

algorithmic bias (알고리즘 편향) 의 주요 이유는 데이터내의 human bias (인간의 편견) 입니다. 예를 들어, 구직 프로그램 필터링 도구가 사람이 내린 결정에 대해 교육을 받는 경우, machine learning algorithm 이 여성이나 특정 인종적 배경을 가지고 있는 개인들을 차별하는 것도 배우고 있을 거라는 겁니다. 알고리즘이 신청자의 이름이나 주소에 있는 정보를 통해서 유추할 수 있기 때문에 인종이나 성별이 데이터에서 제외 된 경우에도 이러한 일이 발생할 수 있습니다.

Algorithmic bias isn't a hypothetical threat conceived by academic researchers. It's a real phenomenon that is already affecting people today.

알고리즘 편향은 학술 연구자가 생각해 낸 가상의 위협이 아닙니다. 그것은 오늘날 사람들에게 이미 영향을 미치고있는 실제 현상입니다.

Online advertising

It has been noticed that online advertisers like Google tend to display ads of lower-pay jobs to women users compared to men. Likewise, doing a search with a name that sounds African American may produce an ad for a tool for accessing criminal records, which is less likely to happen otherwise.

Google과 같은 온라인 광고주는 남성보다 여성 사용자에게 저임금 광고를 게재하는 경향이 있음을 알게되었습니다. 마찬가지로 아프리카 계 미국인이라고 추정할 수 있는 이름으로 검색하면 범죄 기록에 접근하기 위한 도구에 대한 광고가 생성 될 수 있습니다.

Social networks

Since social networks are basing their content recommendations essentially on other users’ clicks, they can easily lead to magnifying existing biases even if they are very minor to start with. For example, it was observed that when searching for professionals with female first names, LinkedIn would ask the user whether they actually meant a similar male name: searching for Andrea would result in the system asking “did you mean Andrew”? If people occasionally click Andrew’s profile, perhaps just out of curiosity, the system will boost Andrew even more in subsequent searched.

소셜 네트워크는 본질적으로 다른 사용자의 클릭을 기반으로 컨텐츠 추천을하기 때문에 처음 시작한 초보자에게도 현재 존재하는 편견이 있는 정보를 우선 전달하게 되어 기존의 편견이 쉽게 확대 재생산 될 수 있습니다. 예를 들어, 여성 이름을 가진 전문가를 검색 할 때 LinkedIn은 사용자에게 실제로 유사한 남성 이름을 의미하는지 여부를 묻습니다. Andrea를 검색하면 시스템에서 "Andrew를 의미 했습니까?"라고 묻습니다. 그래서 만약 사람들이 Andrew의 프로파일을 클릭한다면 (아마 호기심 때문이라도...) 시스템은 사람들이 간혹 앤드류의 프로필을 클릭하는 경우가 있습니다. 아마 호기심 때문에 시스템은 Andrew를 연관 검색어로 나올 확률을 더욱 향상 시킬 것입니다.

There are numerous other examples we could mention, and you have probably seen news stories about them. The main difficulty in the use of AI and machine learning instead of rule-based systems is their lack of transparency. Partially this is a consequence of the algorithms and the data being trade secrets that the companies are unlikely to open up for public scrutiny. And even if they did this, it may often be hard to identify the part of the algorithm or the elements of the data that lead to discriminating decisions.

우리가 언급 할 수있는 수많은 다른 예가 있으며, 당신은 아마 그것들에 대한 뉴스 기사를 보았을 것입니다. 규칙 기반 시스템(rule-based systems) 대신 인공 지능과 machine learning을 사용하는 데 있어 가장 큰 어려움은 투명성 부족입니다. 회사들은 자신들의 알고리즘과 자신들이 사용했던 데이터에 대한 정보를 비밀로 분류해 public scrutiny (공개조사)에 오픈하는 것을 꺼립니다. 그들이 공개조사에 응하더라도 차별을 유도하는 알고리즘이나 데이터들을 구분해 내는 작업은 어려운 작업입니다. 

Note

Transparency through regulation?

A major step towards transparency is the European General Data Protection Regulation (GDPR). It requires that all companies that either reside within the European Union or that have European customers must: 

• Upon request, reveal what data they have collected about any individual (right of access)
• Delete any such data that is not required to keep with other obligations when requested to do so (right to be forgotten)
• Provide an explanation of the data processing carried out on the customer’s data (right to explanation)

투명성을 향한 가장 메이저한 움직임은 uropean General Data Protection Regulation (GDPR) -유럽 일반 데이터 보호 규정- 입니다. 유럽 연합 내에 거주하거나 유럽 고객이있는 모든 회사는 다음을 수행해야합니다.

- 요청이있을 때, 어떤 개인에 대해 수집 한 데이터를 공개해야한다. (접근 권리)

- 요청이 있을 시 다른 의무조항을 지키는 데 위배가 되지 않은 경우 요청한 데이터를 삭제해야 한다 (잊혀질 권리)

- 고객의 데이터에 대해 수행 된 데이터 처리에 대한 설명을 제공 해야 한다 (설명을 들을 권리)

The last point means, in other words, that companies such as Facebook and Google, at least when providing services to European users, must explain their algorithmic decision making processes. It is, however, still unclear what exactly counts as an explanation. Does for example a decision reached by using the nearest neighbor classifier (Chapter 4) count as an explainable decision, or would the coefficients of a logistic regression classifier be better? How about deep neural networks that easily involve millions of parameters trained using terabytes of data? The discussion about the technical implementation about the explainability of decisions based on machine learning is currently intensive. In any case, the GDPR has potential to improve the transparency of AI technologies.

마지막으로, 페이스북이나 구글과 같은 회사는 적어도 유럽 사용자에게 서비스를 제공 할 때 알고리즘 결정 과정을 설명해야한다는 것을 의미합니다. 그러나 정확히 무엇이 설명인지는 아직 불분명합니다. 예를 들어 nearest neighbor classifier (4 장)를 사용하여 그 결론에 도달했다 라는 설명이 충분한 걸까요? 혹은 logistic regression classifier 의 계수를 사용한 경우가 더 좋은 경우일까요? 테라 바이트의 데이터를 사용하여 trained 된 수백만 개의 매개 변수를 포함하는 deep neural networks는 어떻습니까? machine learning에 기반한 의사 결정의 설명 가능성에 대한 기술적 구현에 대한 논의는 현재 집중적으로 이루어지고 있습니다. 어쨌든 GDPR은 인공 지능 기술의 투명성을 향상시킬 잠재력이있습니다.

Implication 2: Seeing is believing — or is it?

We are used to believing what we see. When we see a leader on the TV stating that their country will engage in a trade-war with another country, or when a well-known company spokesperson announces an important business decision, we tend to trust them better than just reading about the statement second-hand from the news written by someone else.

우리는 우리가 보는 것을 믿는 데 익숙합니다. TV에서 국가에서 다른 나라와의 무역 전쟁에 관여 할 것이라는 지도자를 보거나 잘 알려진 회사 대변인이 중요한 비즈니스 결정을 발표 할 때 우리는 그 성명서를 다른사람에 의해 걸려져서 나온 뉴스를 읽는 것보다 더 잘 신뢰하는 경향이 있습니다 

Similarly, when we see photo evidence from a crime scene or from a demonstration of a new tech gadget, we put more weight on the evidence than on written report explaining how things look.

마찬가지로 우리가 범죄 현장에서 사진 증거를 보거나 새로운 기술 장치를 시연 할 때, 우리는 사물이 어떻게 보이는지에 대한 서면 보고서 보다는 실제 증거에 더 많은 비중을 두고 있습니다.

Of course, we are aware of the possibility of fabricating fake evidence. People can be put in places they never visited, with people they never met, by photoshopping. It is also possible to change the way things look by simply adjusting lighting or pulling one’s stomach in in cheap before–after shots advertising the latest diet pill.

물론, 우리는 가짜 증거를 만들 수 있다는 것을 알고 있습니다. 한번도 만난 적이 없는 사람들과 결코 만나지 않은 장소에서 찍은 사진을 뽀샵으로 만들 수 있습니다.  가장 최근의 다이어트 알약을 광고하는 싸구려  before–after 촬영 시 조명을 조절하거나 뱃살을 잡아 당김으로써 변화된 것처럼 보이게 할 수 있습니다. 

Note

AI is taking the possibilities of fabricating evidence to a whole new level:

Face2Face is a system capable of identifying the facial expressions of a person and putting them on another person’s face in a Youtube video.

Lyrebird is a tool for automatic imitation of a person’s voice from a few minutes of sample recording. While the generated audio still has a notable robotic tone, it makes a pretty good impression.

Face2Face는 사람의 얼굴 표정을 식별하고 Youtube 비디오에 다른 사람의 얼굴에 넣을 수있는 시스템입니다.

Lyrebird는 몇 분동안의 샘플 녹음을 토대로 사람의 목소리를 자동으로 모방하는 도구입니다. 생성 된 오디오는 여전히 로봇 목소리라는 것을 알아 차릴 수 있을 정도이긴 하지만 꽤 잘 모방합니다.

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Implication 3: Changing notions of privacy

It has been long known that technology companies collect a lot of information about their users. Earlier it was mainly grocery stores and other retailers that collected buying data by giving their customers loyalty cards that enable the store to associate purchases to individual customers.

technology companies가 사용자에 관한 많은 정보를 수집한다는 것은 오래 전부터 알려져 왔습니다. 이전에는 주로 식료품점 및 기타 소매 업체가 멤버쉽 카드를 통해 고객의 구매 데이터를 수집했습니다. 

Note

Unprecedented data accuracy

The accuracy of the data that tech companies such as Facebook, Google, Amazon and many others is way beyond the purchase data collected by conventional stores: in principle, it is possible to record every click, every page scroll, and the time you spend viewing any content. Websites can even access your browsing history, so that unless you use the incognito mode (or the like) after browsing for flights to Barcelona on one site, you will likely get advertisements for hotels in Barcelona.

페이스북, 구글, 아마존 그리고 다른 많은 tech 회사 에서 기존 구매 데이터를 통한 데이터 수집을 훨씬 웃도는 데이터의 정확성을 가지고 있습니다. :   모든 클릭, 모든 페이지 스크롤 및 콘텐츠를 보고 있는 시간 등을 수집하고 있습니다. 웹 사이트는 인터넷 사용 기록(browsing history)에도 액세스 할 수 있으므로 한 사이트에서 바르셀로나로 항공편을 탐색 한 후에 시크릿 모드 (또는 이와 유사한 방식)를 사용하지 않으면 바르셀로나에 있는 호텔에 대한 광고가 표시 될 수 있습니다.

However, as such the above kind of data logging is not yet AI. The use of AI leads new kinds of threats to our privacy, which may be harder to avoid even if you are careful about revealing your identity.

그러나 이러한 종류의 데이터 logging은 아직 AI가 아닙니다. AI를 사용하면 개인 정보에 대한 새로운 종류의 위협이 생기고 신원을 밝히지 않도록 주의를 기울여도 피하기가 어려울 수 있습니다.

Using data analysis to identify individuals

A good example of a hard-to-avoid issue is de-anonymization, breaking the anonymity of data that we may have thought to be safe. The basic problem is that when we report the results of an analysis, the results may be so specific that they make it possible to learn something about individual users whose data is included in the analysis. A classic example is asking for the average salary of people born in the given year and having a specific zip code. In many cases, this could be a very small group of people, often only one person, so you’d be potentially giving data about a single person’s salary.

피할 수없는 문제 (hard-to-avoid)의 좋은 예로는 익명성이 없어지는 것입니다. 데이터의 익명성을 없앰으로서 안전하다고 생각할 수 있을 것입니다. 기본적인 문제는 분석 결과를 보고 할 때 결과가 너무 구체적이어서 분석에 데이터가 포함 된 개별 사용자에 대해 뭔가를 알아 낼 수 있다는 것입니다. 전형적인 예는 해당 연도에 출생 하고 특정 우편번호에 주소지가 있는 사람들의 평균 급여를 물어보는 것입니다. 많은 경우, 이렇게 하면 매우 작은 그룹의 사람들이 그 대상이 될 수 있고, 종종 한 사람 만이 해당 될 수 있으므로 한 사람의 급여에 대한 데이터를 잠재적으로 제공 할 수 있는 겁니다.

An interesting example of a more subtle issue was pointed out by researchers at the University of Texas at Austin. They studied a public dataset made available by Netflix containing 10 million movie ratings by some 500,000 anonymous users, and showed that many of the Netflix users can actually be linked to user accounts on the Internet Movie Database because they had rated several movies on both applications. Thus the researchers were able to de-anonymize the Netflix data. While you may not think it's big deal whether someone else knows how you rated the latest Star Wars movie, some movies may reveal aspects of our lives (such as politics or sexuality) which we should be entitled to keep private.

더 미묘한 문제에 대한 재미있는 예가 텍사스 오스틴 대학 (University of Texas)의 연구원들에 의해 지적되었습니다. 그들은 50만명의 익명 사용자들이 영화에 대해 매긴 1천만개의 등급 자료를 포함한 Netflix의 공개 데이터세트들에 대해 연구했습니다. 연구 결과 Internet Movie Database를 통해 많은 Netflix 사용자 들의 user accounts 로 링크가 가능했습니다. 그 이유는 그들은 그 두개의 어플리케이션에서 여러 영화에 대해 등급을 매겼기 때문입니다. 그렇게 해서 연구원들은 Netflix 데이터의 익명성을 깨뜨릴 수 있었습니다. 아마 당신은 스타워즈 최신작에 대한 당신의 평가 등릅 자료가 다른 사람들에게 알려진다는 것을 그렇게 대수롭지 않게 생각할 수 있습니다. 그렇지만 어떤 종류의 영화들에 대한 평가 등급은 (예를 들어 정치나 sexuality에 관한 영화) 지키고 싶은 사적 비밀이 밝혀질 수 있습니다. 

Other methods of identification

A similar approach could in principle used to match user accounts in almost any service that collects detailed data about user behaviors. Another example is typing patterns. Researchers at the University of Helsinki have demonstrated that users can be identified based on their typing patterns: the short intervals between specific keystrokes when typing text. This can mean that if someone has access to data on your typing pattern (maybe you have used their website and registered by entering your name), they can identify you the next time you use their service even if you’d refuse to identify yourself explicitly. They can also sell this information to whoever wants to buy it.

비슷한 방식을 사용하여 원칙적으로 사용자 행동에 대한 상세한 데이터를 수집하는 거의 모든 서비스에서 사용자 계정을 일치시킬 수 있습니다. 또 다른 예는 타이핑 패턴입니다. 헬싱키 대 (University of Helsinki)의 연구원들은 사용자가 타이핑 패턴에 의해 식별 될 수 있음을 보여주었습니다. 텍스트를 입력 할 때 특정 키들 입력 사이의 짧은 간격을 측정함으로서 타이핑 패턴을 규정하게 됩니다. 즉, 누군가 자신의 웹 사이트를 사용하고 자신의 이름을 입력하여 등록한 입력 패턴의 데이터에 액세스 할 수있는 경우 다음에 그 사용자가 명시적으로 자신의 신원을 밝히기를 거부하더라도 서비스를 사용할 때 그 사용자를 식별 할 수 있는겁니다. 또한 이 정보를 구매하려는 사람에게이 정보를 판매 할 수도 있습니다.

While many of the above examples have come as at least in part as surprises — otherwise they could have been avoided — there is a lot of ongoing research trying to address them. In particular, an area called differential privacy aims to develop machine learning algorithms that can guarantee that the results are sufficiently coarse to prevent reverse engineering specific data points that went into them.

위의 사례 들은 놀라움으로 다가왔을 겁니다. 다른 사례들에 대한 많은 연구들이 진행되고 있습니다. 특히 machine learning algorithms 개발을 위한 차등 개인 정보 보호 ( differential privacy aims)라고하는 영역에서는 that can guarantee that the results are sufficiently coarse to prevent reverse engineering specific data points that went into them.

Implication 4: Changing work

When an early human learned to use a sharp rock to crack open bones of dead animals to access a new source of nutrition, time and energy was released for other purposes such as fighting, finding a mate, and making more inventions. The invention of the steam engine in the 1700s tapped into an easily portable form of machine power that greatly improved the efficiency of factories as well as ships and trains. Automation has always been a path to efficiency: getting more with less. Especially since the mid 20th century, technological development has lead to a period of unprecedented progress in automation. AI is a continuation of this progress.

초기 인간은 날카로운 돌을 사용하여 죽은 동물의 뼈를 해체해 새로운 영양 공급원에 접근하는 것을 배웠고, 그러고 난 후의 시간과 에너지로 싸우거나 배우자를 찾고 또는 새로운 발명품을 만드는 그런 목적을 이루는 데 사용했습니다. 1700 년대 증기 엔진의 발명은 선박 및 열차뿐만 아니라 공장의 효율성을 크게 향상시킨 쉽게 운반 할 수 있는 형태의 기계 동력을 활용했습니다. 자동화는 항상 효율성을 위한 길이었습니다. 특히 20 세기 중반 이래로 기술 개발은 자동화 분야에서 전례없는 발전의 시기로 이어졌습니다. 인공 지능은 이러한 진보의 연속선 상에 있는 것입니다. 

Each step towards better automation changes the working life. With a sharp rock, there was less need for hunting and gathering food; with the steam engine, there was less need for horses and horsemen; with the computer, there is less need for typists, manual accounting, and many other data processing (and apparently more need for watching cat videos). With AI and robotics, there is even less need for many kinds of dull, repetitive work.

더 나은 자동화를 향한 각 단계는 working life를 변화시킵니다. 날카로운 돌로 인해 사냥하거나 음식을 모으는 일의 노동력이 줄었습니다. 증기기관으로 인해 말과 마부의 필요성도 줄어 들었습니다. 컴퓨터로 인해 타이피스트나 수동으로 계산하는 회계 업무 그리고 다른 많은은 데이터 처리 업무량도 줄었습니다. (대신 고양이 비디오를 보는 수요가 커졌죠). 인공지능과 로봇으로 단순하고 반복적인 업무 같은 노동량이 줄어들고 있습니다. 

Note

A history of finding new things to do

In the past, every time one kind of work has been automated, people have found new kinds to replace it. The new kinds of work are less repetitive and routine, and more variable and creative. The issue with the current rate of advance of AI and other technologies is that during the career of an individual, the change in the working life might be greater than ever before. It is conceivable that some jobs such as driving a truck or a taxi, may disappear within a few years’ time span. Such an abrupt change could lead to mass unemployment as people don’t have time to train themselves for other kinds of work.

과거에는 한 종류의 작업이 자동화 될 때마다 사람들은 그 일을 대체할 수 있는 새로운 종류의 작업을 발견했습니다. 새로운 종류의 일은 반복적이고 일상적이지 않으며, 더 다양하고 창조적입니다. AI 및 기타 기술의 발전 속도에 관한 현안은 개인 경력에 있어 근무 환경의 변화가 과거 어느 때보다 커질 수 있다는 것입니다. 트럭이나 택시 운전과 같은 일부 직업은 몇 년 내에 사라질 수 있습니다. 이러한 급격한 변화는 사람들이 다른 종류의 일을 위해 스스로 훈련 할 시간이 없기 때문에 대량 실업을 초래할 수 있습니다.

The most important preventive action to avoid huge societal issues such as this is to help young people obtain a wide-ranging education. This that provides a basis for pursuing many different jobs and which isn’t in high risk of becoming obsolete in the near future.

이와 같은 거대한 사회적 문제를 피하기 위한 가장 중요한 예방 조치는 청소년들이 폭 넓은 교육을 받을 수 있도록 돕는 것입니다. 그렇게 함으로서 가까운 장래에 사라지게 될 위험이 적지 않은 여러 직업들에 대한 판단을 할 수 있는 근거를 제공합니다.

It is equally important to support life-long learning and learning at work, because there are going to be few of us who will do the same job throughout their entire career. Cutting the hours per week would help offer work for more people, but the laws of economics tend to push people to work more rather than less unless public policy regulating the amount of work is introduced.

평생 학습과 일하면서 배우는 것 두가지 모두 똑같이 중요합니다. 왜냐하면 일생동안 한가지 일만 할 사람은 앞으로 별로 없을 것이기 때문입니다.   주당 노동 시간을 줄이는 것은 더 많은 사람들을 위한 일자리를 제공하는 데 도움이되지만, 경제 법칙은 일의 양을 규제하는 공공 정책이 도입되지 않으면 사람들이 노동보다 더 많이 일하도록 압박하는 경향이 있습니다.

Because we can’t predict the future of AI, predicting the rate and extent of this development is extremely hard. There have been some estimates about the extent of job automation, ranging up to 47% of US jobs being at risk reported by researchers at the University of Oxford. The exact numbers such as these – 47%, not 45% or 49% –, the complicated-sounding study designs used to get them, and the top universities that report them tend to make the estimates sounds very reliable and precise. (Recall the point about estimating life expectancy using a linear model based on a limited amount of data.) The illusion of accuracy to one percentage is a fallacy. The above number, for example, is based on looking at a large number of job descriptions – perhaps licking the tip of your finger and putting it up to feel the wind – and using subjective grounds to decide which tasks are likely to be automated. It is understandable that people don't take the trouble to read a 79 page report that includes statements such as "the task model assumes for tractability an aggregate, constant-returns to-scale, Cobb-Douglas production function." However, if you don't, then you should remain somewhat sceptical about the conclusions too. The real value in this kind of analysis is that it suggests which kinds of jobs are more likely to be at risk, not in the actual numbers such as 47%. The tragedy is that the headlines reporting that "nearly half of US jobs at risk of computerisation" are remembered and the rest is not.

우리는 인공 지능의 미래를 예측할 수 없으므로 그 개발의 속도와 범위를 예측하는 것은 극히 어렵습니다. 옥스포드 대학 (University of Oxford)의 연구팀이 보고한 바에 따르면 미국 직업의 최대 47%가 자동화 될 수 있다는 예측이 있습니다. 45%도 아니고 49%도 아니고 47%라고 딱 집어 얘기 했으니 뭔가 굉장히 복잡한 과정을 통해서 이 수치가 나온 것 같습니다. 그리고 유명한 대학교의 보고서이니 사람들은 믿을만하고 값어치가 있다고 믿는 경향이 있습니다. (제한된 양의 데이터에 근거해 linear model을 사용해 얻은 기대수명 예상하기에서의 요점을 상기해 보세요.)  정확도가 1 %라는 착각은 잘못된 것입니다. 예를 들어, 위의 숫자는 많은 수의 job descriptions을 기반으로합니다. - 아마도 손가락 끝에 침을 바른 다음에 손을 들어 바람을 느끼는 방법을 사용했을 수도....- 그 기반 하에 주관적인 판단이 가미 돼 어떤 일들이 자동화 될 것인가를 결정하게 되죠. 아마 사람들이 그 79 페이지나 되는 보고서 안에 있는 "the task model assumes for tractability an aggregate, constant-returns to-scale, Cobb-Douglas production function." 라는 문장을 읽는데는 문제가 없다는 것은 사실입니다. 어쨌든 당신이 그 문장을 보지 않았다면 그 결론에 대해 회의적이어야 합니다. 이런 유형의 분석에서 실제 가치는 47 %와 같은 실제 수치가 아니라 어떤 종류의 일자리가 위험에 노출 될 가능성이 더 높다는 것입니다. 실제 일어난 비극은 이 논문을 보도한 기사의 제목이 "미국 직업의 거의 절반을 컴퓨터가 대체하게 될 것이다" 였습니다. 사람들에게는 이 부분만 기억되고 나머지는 잊혀지겠죠. 

So what are then the tasks that are more likely to be automated. There are some clear signs concerning this that we can already observe:

그러면 자동화 될 가능성이 더 큰 작업은 무엇입니까? 우리가 이미 관찰 할 수있는 몇 가지 분명한 징후가 있습니다.

• Autonomous robotics solutions such as self-driving vehicles, including cars, drones and boats or ferries, are just at the verge of a major commercial applications. The safety of autonomous cars is hard to estimate, but the statistics suggests that it is probably not yet quite at the required level (the level of an average human driver). However, the progress has been incredibly fast and it is accelerating due to the increasing amount of available data.

- 자동차, drones, boats or ferries를 포함한 자율 주행 운송수단인 Autonomous robotics solutions는 주요 상업용 어플리케이션의 초입단계일 뿐입니다.  자율 주행 차량의 안전성은 예측하기가 어렵지만 통계에 따르면 아직 평균 수준의 인간 운전자 수준은 아닙니다. 그러나 진행 속도는 엄청나게 빠르며 사용 가능한 데이터의 양이 증가함에 따라 가속화되고 있습니다.

• Customer-service applications such as helpdesks can be automated in a very cost-effective fashion. Currently the quality of service is not always to be cheered, the bottle-necks being language processing (the system not being able to recognize spoken language or to parse the grammar) and the logic and reasoning required to provide the actual service. However, working applications in constrained domains (such as making restaurant or haircut reservations) sprout up constantly.

- 헬프 데스크와 같은 고객 서비스 응용 프로그램은 매우 비용 효율적인 방식으로 자동화 될 수 있습니다. 현재 서비스의 품질은 모든 면에서 좋은 평가를 받는 것은 아닙니다. 언어 처리에 있어서의 병목현상 (시스템이 음성 언어를 인식하지 못하거나 문법을 해석하지 못 하는 것)이나 논리나 추론이 요구되는 상황에서의 지연 등이 그것입니다. 그러나 제한된 영역 (예 : 레스토랑이나 이발소 예약 등)에서 작동하는 응용 프로그램은 끊임없이 발전하고 있습니다.

For one thing, it is hard to tell how soon we’ll have safe and reliable self-driving cars and other solutions that can replace human work. In addition to this, we mustn’t forget that a truck or taxi driver doesn’t only turn a wheel: they are also responsible for making sure the vehicle operates correctly, they handle the goods and negotiate with customers, they guarantee the safety of their cargo and passengers, and take care of a multitude of other tasks that may be much harder to automate than the actual driving.

우선, 우리가 얼마나 빨리 안전하고 신뢰할 수있는 자율 주행 자동차 및 인간의 작업을 대체할 수 있는 솔루션들을 현실화 할 수 있는지 말하기가 어렵습니다. 그리고 우리가 잊지 말아야 할 것은 트럭이나 택시 운전사들이 단지 방향만 바꾸는 일은 하는 것이 아니라 자동차의 다른 기능들이 제대로 작동하는지 확인하고 기타 관련된 물품들을 관리하며 고객들과 협상도 진행하고 cargo와 승객의 안전에 대한 보장도 하는 등 다른 일들도 하고 있다는 겁니다. 그리고 단지 운전만이 아닌 자동화 하기 어려운 다른 많은 작업들도 동시에 수행하고 있습니다.

As with earlier technological advances, there will also be new work that is created because of AI. It is likely that in the future, a larger fraction of the workforce will focus on research and development, and tasks that require creativity and human-to-human interaction. If you'd like to read more on this topic, see for example Abhinav Suri's nice essay on Artificial Intelligence and the Rise of Economic Inequality.

초기 기술 진보와 마찬가지로 인공 지능으로 인해 새로운 일이 생겨 날 겁니다. 미래에는 인력의 상당 부분이 창의력과 인간과 인간의 상호 작용을 필요로하는 연구 개발 및 업무에 집중할 가능성이 높습니다. 이 주제에 대해 더 자세히 알고 싶다면 인공 지능과 경제적 불평등의 부상 (Artificial Intelligence and the Rise of Economic Inequality.)에 대한 Abhinav Suri의 훌륭한 글을 참고하십시오.

Exercise 25: Implications of AI

What kind of articles are being written about AI - and do you think they are realistic? Do an online search about AI related to one of your interests. Choose one of the articles and analyze it.

Explain the central idea in the article in your own words using about a paragraph of text (multiple sentences.) Based on your understanding, how accurate are the AI-related statements in the article? Explain your answer. Are the implications (if any) realistic? Explain why or why not.

AI에 관해 어떤 종류의 기사가 쓰여지고 있는지 알아보세요, 그것이 현실적이라고 생각합니까? 관심 분야 중 하나와 관련된 AI에 대한 온라인 기사를 검색해 보세요. 그 기사들 중 하나를 선택하고 분석해 보세요.

기사의 핵심 아이디어를 한 문단 (여러 문장)으로 그리고 여러분의 논리로 설명하십시오. 그 기사의 AI 관련 진술은 얼마나 정확합니까? 당신의 생각을 설명하세요. 그 의미가 현실적입니까? 왜 그런지 혹은 왜 그렇지 않은지 설명하세요.