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인공지능의 판단은 항상 합리적일까?

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인공지능의 판단은 항상 합리적일까?

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영화 아이로봇에서 로봇의 판단체계

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[과학을 채우는 시간 시즌2 EP.11] 데이터 편향과 인공지능의 윤리 “인공지능에도 윤리가 필요해!”

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목적·자의식도 없는데 차별을 한다? 편견이 생겨버린 인공지능의 오류 #미래수업 EP.29 | tvN 211229 방송

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티처블 머신으로  편향성 이해하기

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티처블 머신으로  편향성 이해하기

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1. 티처블머신 접속하기

2. 이미지 프로젝트 선택하기

3. 훈련 데이터셋으로 학습 모델 만들기

4. 테스트 데이터셋으로 결과 살펴보기

5. 학습 모델 공유하고, 결과가 나온 이유에 대한 자신의 의견 남기기

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Train a computer to recognize your own images, sounds, & poses. A fast, easy way to create machine learning models for your sites, apps, and more - no expertise or coding required.

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<활동은 이렇게 해요>

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<활동은 이렇게 해요>

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1. 해당 주제의 아래쪽에 '+' 버튼을
눌러요.
2. 제목에는 자신의 이름을, 내용에는 해당하는 설명을 넣어요.
3. 자료, 링크, 사진 등 자신이 원하는
컨텐츠를 버튼을 눌러서 첨부해요
4. 친구들의 글을 보고 마음에 드는 글은 좋아요 버튼과 댓글로 내 생각을 써줘요.

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인공지능·통계에서는 데이터나 알고리즘이 특정 집단/결과를 불공정하게 대하는 현상

# data[].attributes.headline
왜 편향이 생기는 걸까?

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왜 편향이 생기는 걸까?

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1. 구글 퀵드로우(https://quickdraw.withgoogle.com/) 플랫폼 접속 및 체

2. 어떻게 하면 내 그림을 잘 이해하게 할 수 있을까 생각해보기

3. 패들렛에 내가 생각한 방법 공유하기

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Can a neural network learn to recognize doodles? See how well it does with your drawings and help teach it, just by playing.

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학습모델 데이터 재구성하기

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학습모델 데이터 재구성하기

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1. 티처블머신 접속하기

2. 이미지 프로젝트 선택하기

3. 재구성 데이터셋으로 학습 모델 만들기

4. 테스트 데이터셋으로 결과 살펴보기

5. 결과가 나온 이유에 대한 자신의 의견 남기기

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Train a computer to recognize your own images, sounds, & poses. A fast, easy way to create machine learning models for your sites, apps, and more - no expertise or coding required.

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인공지능의 데이터와 편향성

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인공지능의 데이터와 편향성

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나는 어떤 선택을 할까?

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나는 어떤 선택을 할까?

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1. 모럴머신 접속하기(https://www.moralmachine.net/hl/kr)

2. 자율주행 차량의 선택에 대한 기준입력하기

3. 테스트에 참여한 사람들의 생각과 나의 생각을 살펴보며 생각한 점 글로 공유하기

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A platform for public participation in and discussion of the human perspective on machine-made moral decisions

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훈련,테스트,재구성 데이터셋

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훈련,테스트,재구성 데이터셋

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데이터 종합(훈련, 테스트, 재구성)

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자신이 생각하는 것을 그대로표현하면 잘 마추고 그물건을 생각하지않고 하면 못마추는것같아요

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내가 생각한 그림을 자유롭게 그리면 퀵 드로우가 나의 그림을 맞추는 것 같다.

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자신의 생각을 많이 표현하지 않고 그 물체에 대한 기본적인 형태를 그리니까 더 잘 맞추는 것 같다

그리고 물체의 세부사항도 중요한 것 같다

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그 주제를 그릴때 세밀한 부분이나 모양, 생김새를 조금이라도 좀 그리면 그림을 거의 알아맞추는것 같다. 헤헤

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내가 못그려서 못 맞추는것 같다.

그래서 내가 잘 그리면 잘 맞출것같다

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인공지능이 사람이 그리는 걸 보고 인식하는 데 사람마다 그림 그리는 방식이 다르니까 다른걸 생각한다고 못맞추는 듯 하다

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인공지능은 너무 완벽해서 사람이 조금이라도 잘 못 그리면 이상하게 답을 하니까 인공지능이 맞추게 할려면 좀 자유롭게 그려도 될거같다

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내가 대충 그리면 못 맞추고 제대로 그리면 잘 맞추는 것 같다

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퀵드로우는 대충 그려도 잘았다

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퀵드로우는 대충 그려도 잘았다

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개도 가까이 하면 잘 되고 고양이도 가까이 하면 잘된다

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개를 고양이라고 했다

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고양이는 잘되는데 강아지는 조금 부족하다.

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고양이만 잘됐다

개가 고양이가 됐다.

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개와고양이가 잘구분이 되었다

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Train a computer to recognize your own images, sounds, & poses. A fast, easy way to create machine learning models for your sites, apps, and more – no expertise or coding required.

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고양이와 개를 거의 잘 구분하여 신기했다.

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애매하다

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Train a computer to recognize your own images, sounds, & poses. A fast, easy way to create machine learning models for your sites, apps, and more – no expertise or coding required.

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강아지는 잘 안되고 고양이는 잘 된다.

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Train a computer to recognize your own images, sounds, & poses. A fast, easy way to create machine learning models for your sites, apps, and more – no expertise or coding required.

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아까 전보다 더더욱 인식이 잘 된다.

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정확해서 좋았다

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이번엔 공평해서 똑같앗다

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아까보단 훨씬 나아졌다

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Train a computer to recognize your own images, sounds, & poses. A fast, easy way to create machine learning models for your sites, apps, and more – no expertise or coding required.

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사진의 수를 똑같이 하니까 더 정확해졌다.

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데이터 재구성으로 난 공평하게 322장으로 똑 같게 학습을 시켜서 했는데 그 전에 했던거보다 훨신 더 잘된것 같았다..

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전보다 더 잘된다

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강아지와 고양이 둘다 잘확인되었다

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둘다 잘 된다

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Train a computer to recognize your own images, sounds, & poses. A fast, easy way to create machine learning models for your sites, apps, and more – no expertise or coding required.

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그냥 브레이크가 고장난것 부터 심각하다고 생각했다

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다른것도 신기했지만 특히 밸런스를 이렇게 잘낸다는게 신기했다

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트롤리 딜레마에 따라서 자신이 어떤것을 중효하게 생각 하는 지알수 있게 되었다

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노인 보다는 아이가 더 중요 하다고 생각 했다

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내가 선택을 하는데 다른 사람들과 내가한것을 비교하니 뭔가 신기했고 나는 이런걸 선호한다 라는 것도 알아서 좋았다

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결정하기 어려웠다

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마지막에 다른 사람들과 비교를 했는데 신기했다

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이 상황에서는 젊은이보단 노인이 희생되고

사람보단 동물이, 경영자,의사보단 범죄자,노숙자가

더 희생되었다.

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인공지능이 판단이 오직 답은 아니라는 걸 알았다

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오늘 수업은 재미나이와 다양한 ai로 뭔가를 하고 할수 있어서 정말 좋은 수업이었다. 또 하고 싶다

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오늘은 제미나이와 다른ai를 써서 재미있었다

다른 ai도 써보고싶다.

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인공지능도 다 아는건 아닌거 같다

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인공지능이 날이 갈 수록 진화하는게 신기했다

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인공지능의 판단이 무조건 맞다 라는 생각을 버렸다

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인공지능으로 자연스러운 그림을 만들 수 있어 신기했다

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AI도 차별을 할수있다는 점을 알게되었다

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인공지능을 믿으면 안되다