EU의 인공지능 新규제메카니즘 설명가능 인공지능(XAI)

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EU의 인공지능 新규제메카니즘 설명가능 인공지능(XAI)

2018년 5월25일부터 발효되는 EU의 일반정보보호규정(GDPR) 내용중, 최근 이슈가 되고 있는 머신러닝 인공지능 관련된 규정의 내용과 시사하는 바를 요약, 정리하였습니다.

ㅇ 머신러닝 AI가 문제 해결능력이 뛰어나고, 빅데이터를 통한 효과적인 의사결정으로 비즈니스 활용 수요가 증가하는 한편,
- 알고리즘의 조작가능성, 의사결정의 편향성 등 부작용이 세상에 알려지면서 머신러닝 AI에 대한 신뢰성 문제가 제기

ㅇ EU는 적절하고 안전하며 신뢰할 수 있는 알고리즘 기능뿐만 아니라 기본 권리를 보장하기 위한 규제 메카니즘을 구축 - 정보주체가 인공지능의 의사결정에 대해 설명을 요구할 수 있는 권리를 법제화함으로써 AI규제에 대한 중요한 전환점으로 평가

ㅇ 이러한 안전장치의 핵심은 공정과 신뢰의 도덕적 원칙이 알고리즘을 통해 발현될 수 있도록 기업을 독려하는 것으로,
- 기업으로 하여금 공정한 알고리즘의 설계, AI윤리의 선포, 설명가능 AI 기술개발, 품질관리 등 자발적 규제준수 노력을 요구

Ⅰ. 개요
Ⅱ. EU의 ML/AI 신 규제 메카니즘
Ⅲ. 신뢰의 ML/AI를 향한 자발적 조치
Ⅳ. 시사점

본 보고서는 EU의 일반정보보호규정(GDPR) 보고서 및 , ‘Regulatory Mechanisms and Algorithms towards Trust in AI/ML, Eva Thelisson 등 3인 공저, 2017’ 논문을 요약․정리한 것으로 원문에 대한 저작권은 EU 및 논문 저작자에 있습니다.

작성 및 문의
- 정책본부 미래전략센터 김동현 수석(053-230-1288, kimdh@nia.or.kr)​

첨부파일 :
EU의 인공지능 新규제메카니즘: ‘설명가능 인공지능(XAI)

GDPR 컨설팅 & DPO교육
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세계가 주목한 테크트렌드 2018 (NIA)

2018년 지능기술 트렌드 분석

-  해외 주요 컨설팅 회사와 미디어는 전문가가 선정한 ’18년 기술 트렌드를 제시, NIA는 빅데이터 분석을 통해 ’18년 ICT 이슈 선정

- 9개의 글로벌 보고서와 NIA 이머징 이슈를 토대로 주요 기술 트렌드를 요약·정리하고 분석

- 글로벌 보고서에서 특징적으로 나타난 기술 트렌드를 선별해 분석

< 보고서별 주요 기술 트렌드 >

♣ CB Insight
• 자동차 서브스크립션 모델
• 거대 동시 온라인 소셜 커뮤니티 출현
• 셀프 보안 유행
• 유통회사들의 변신

♣ Deloitte
• 새로운 노동모델 등장
• 기업 데이터 주권 부각
• API 전략
• 블록체인 혁신 능력 육성

♣ MIT TechReview
• 새로운 정치·경제 거버넌스 등장
• AI에 대한 노동분야 논점 전환
• 완전 자율주행 자동차 상용화 불투명
• 헬스케어 비즈니스 성장
• 증강현실 관심 지속
• 가상화폐로 인한 에너지 소비 증가

♣ Fjord
• 디지털과 물리세계 결합
• 이미지를 이해하는 컴퓨터
• 디지털 정보의 신뢰성 확보

♣ Frog Design
• 디지수티컬
• 컨텍스트 커머스
• 암호 민주주의

♣ O’Reilly
• 머신러닝 이론 발전
• 하드웨어 발전
• AI 개발도구 진화
• AI 자동화 확대
• 프라이버시와 윤리 이슈 부상

♣ GP Bullhound
• 대형 플랫폼 규제
• 가상화폐와 ICO
• 증강현실 보급

♣ Gartner
• 인공지능 기반기술
• 디지털 트윈
• 엣지 컴퓨팅
• 이벤트 기반 서비스

♣ NIA
• 데이터 신뢰성과 데이터 리터러시
• 설명가능한 인공지능
• 블록체인 기반 콘텐츠 거래 플랫폼

♣ 뉴딜코리아

• 블록체인 기반기술
• 빅데이터, AI의 의료 영역 확대
• 하이브리드 클라우드
• EU의 일반 정보보호 규정 (GDPR)

첨부파일 : 
http://cafe.naver.com/rapid7/3118

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딥러닝 모델 구현의 시작과 끝 (텐서플로우 교육자료)

딥러닝 모델 구현의 시작과 끝

텐서플로우(Tensorflow)를 활용한 딥러닝 모델 구현실습

□ 본 자료는 딥러닝 모델 구현을 위해 가장 많이 사용되는 텐서플로우의 기본적인 사용법을 구체적으로 익히고, 효과적으로 딥러닝 모델을 구현하기 위한 실습 중심의 세미나 자료입니다.

□ 텐서플로우를 통하여 각자가 원하는 모델을 구현하고, 자유롭게 텐서플로우 내 기능을 이용하는 수준을 목표로 합니다..


▶ 강의 주제
- Tensorflow 소개
- Tensorflow 무작정 따라하며 익해하기
- 딥럽닝 모델 구현을 위한 Tensorflow 핵심 기능
- Convolutional Neural Network, Recurrent Neural Network 이해와 구현
- Tensorflow를 통한 효율적인 모델 구현

☞ 첨부파일 : 텐서플로우(Tensorflow)를 활용한 딥러닝 모델 구현실습