기술 : 혁신, 인공 지능 및 윤리

이번 달 초 Techonomy 컨퍼런스에서 제가 가장 좋아하는 세션 중 일부는 윤리, 가치, 혁신 및 인공 지능이이 분야에서 어떻게 작용 하는지를 다루었습니다.

기술 화 된 시대의 인간 가치

기술 창립자 인 데이비드 커크 패트릭 (David Kirkpatrick)은 기술의 인간 가치에 초점을두고 연설을 시작했습니다. 첫 번째 큰 대화는 키바 (Kiva)의 회장 인 줄리 한나 (Julie Hanna)와 민주화의 힘으로 기술에 대해 이야기하고 전세계의 많은 사람들이 하루에 2 달러 미만으로 살고 있다는 점에 대한“인간의 가치”에 관한 것이었다. 그녀는 "가장 위대한 정의의 형태는 공정한 접근"이라고 말했다.

예수 그리스도의 미국 북동부 재무 국장 Michael C. McFarland 목사는 기술이 사용되는 방식과 관련하여 정의가 어디에 있는지 묻고 기술에 내재 된 가정에 대해 생각해야한다고 말했다. 그는 효율성과 생산성을 향상시킬 수있는 작업장 기술이 근로자에게 미치는 영향에 대해 생각하지 않고 배치되는 경우가 종종 있다고 우려합니다. 그는 청중이 노동자의 경험에 대해 생각함으로써 시작하도록 촉구했다.

유니세프 이노베이션의 혁신 및 공동 창립자 인 에리카 코치 (Erica Kochi)는 7 년 전 가난한 사람들 중 가장 가난한 사람들을 겨냥한 훌륭한 기술 솔루션이 없었으며 유일한 공통 분모는 문자 메시지라고 언급했다. 그녀의 그룹은 문자 메시지를 사용하여 자체 솔루션을 구축하는 데 중점을 두 었으며 매우 저렴한 Android 전화가 있지만 OS는 하루에 2 달러 미만의 인구가 아닌 데이터 요금제를 사용하는 사람들을 위해 만들어졌습니다. "우리가 아닌 사람들을 위해 제품과 서비스를 만들려면 그들의 관점에서 생각해야한다"고 그녀는 말했다.

한나는 "목적과 이익, 미션과 제품 사이의 잘못된 선택"에 대해 이야기했으며, 미션 중심 문화는 일하기에 더 좋은 곳이고, 더 큰 충성을 불러 일으키며, 지속적인 회사를 세우는 데 도움이된다고 말했습니다. 코치는 두 가지 모두를 할 수 있다고 말했다. 핵심 비즈니스 모델은 사회적 책임과 일치하는 것이되어야한다고 말했다.

McFarland는 주주뿐만 아니라 회사의 모든 이해 관계자에게 초점을 맞추는 것에 대해 이야기했으며 회사가 해체되기 전에 AT & T의 Bell Labs를 예로 들었습니다. 그는 장기적인 R & D에 대한 투자 실패에 대해 우려하고 있으며 "우리는 비즈니스에 대한 생각과 성공의 의미에 대해 문화를 바꿔야한다"고 말했다.

도서관

뉴욕 공공 도서관의 토니 맑스 (Tony Marx) 회장의 말에 감명을 받았다. 그는 도서관이 사라질 것이라는 가정과는 달리 새로운 기술이 도서관에서 역사상 가장 큰 기회를 제공하는 것으로 보았다고 말했다. 항상 사람들이 정보에 접근 할 수 있도록 도와주었습니다.

그는 과거에 도서관이 사람들을 소장품으로 데려 오는 물리적, 재정적 제약에 의해 보류되었지만, 이것이 바뀌고 있다고 말했다.

그는 라이브러리가 크게 세 가지 방식으로 영향을 줄 수 있다고 말했다. 첫 번째는 사람들을 연결하는 것입니다. 미국인의 3 분의 1은 집에서 인터넷에 연결되어 있지 않지만 도서관은 사람들에게 컴퓨터 사용법과 코딩 방법을 교육하는 데 도움이 될 수 있다고 지적했습니다.

그는 오늘날의 검색 엔진은 "믿을 수 없지만"한계가 있으며, 수백 년의 노력으로 생산 된 많은 기본 품질 정보는 여전히 유효하지 않다고 지적했습니다. 그는 자신의 비전은 도서관의 후원자에게 "모든 책, 모든 이미지, 모든 문서 및 세계 어디서나 모든 아카이브를 무료로 제공하는 것"이라고 말했다.

마르크스는이 모든 것이 도서관이라는 구식의 개념으로 되돌아 왔으며, 세계의 모든 재능이 그들이 선택한 것을 배우고, 창조하고, 혁신 할 능력이 있는지 상상해 보라고 촉구했다. "우리는 그것을 막을 수 없게 만드는 도구를 가지고있다"고 그는 말했다. "그러자."

상자 속의 신들: 전능 한 알고리즘과 숨겨진 가치

AI를 사용하여 비디오를 편집하는 Magisto의 공동 창립자이자 CEO 인 Oren Boiman은 "컴퓨터가 점점 더 많은 블랙 박스가되고있다"며, 신경망에 의해 생성 된 알고리즘은 프로그래머가 설계 한 최고의 알고리즘을 능가한다고 말했다. 비록이 알고리즘들이 인간보다 훨씬 나은 결정을 내릴 수 있지만, 그들이 어떻게 그렇게하는지 잘 아는 사람은 없습니다.

Socos의 공동 창립자이자 회장 인 Vivienne Ming은 어린이들에게 하루에 한 번의 추천을 부모에게 보내서 배우는 데 도움이되는 소프트웨어를 판매하는 지능형 알고리즘 생성에 대해 이야기했습니다. 그녀는 심층 신경망에 대한 많은 연구가 훈련 세트에 달려 있으며, 훈련의 고유 한 편견 때문에 검은 얼굴을 인식하지 못하는 얼굴 인식 알고리즘에 대해 이야기했습니다. "컴퓨터는 사람과 같습니다."라고 그녀는 말했습니다. "그것은 당신이 그들을 높이는 방법에 달려 있습니다."

야후의 수석 과학자 Ron Brachman은 우리가 기계를 묘사하기 위해 의인화 된 용어를 사용하고 있지만 지금도 인간과 컴퓨터 사이에는 근본적인 차이점이 여전히 있다고 말했다. 사람들은 자신의 요구와 욕구에 따라 결정을 내리는데, 이는 오늘날 전산 시스템이 결정을 내리는 방식과는 매우 다릅니다.

Boiman은 이러한 대부분의 "블랙 박스"에서 모든 것이 연결되는 방식에 대해 설명했으며 입력의 작은 변화만으로도 비디오가 바이러스 성일 때와 같이 결과에 큰 혼란을 야기 할 수 있습니다. 그는 이것이 상황을 예측할 수 없게 만들고, 처음에 일어난 일을 추적하는 것은 어렵다고 말했다. Brachman은 우리가 아이들이 배우는 것을 통제 할 수있는 방법이 없기 때문에 계산 메커니즘에서도 마찬가지라고 지적했습니다.

지능형 비즈니스 머신

AI와 윤리적 문제에 대한 논의는 다른 전문 소프트웨어 회사의 리더와 함께 또 다른 패널에서 계속되었습니다. 머신 러닝 회사 인 Sentient Technologies의 공동 창립자이자 수석 과학자 인 Babak Hodjat은 윤리에 대한 문제는 AI와 관련하여 약간 혼란 스러우며, 윤리는 스마트 폰에서 FICO 점수에 이르기까지 모든 종류의 다른 기술에도 영향을 미친다고 말했다..

프로그래밍 방식 광고 회사 인 Rocket Fuel의 회장 겸 창립자 인 George John은 기술의 장점에 주목하고 "AI가 실제로 작동한다면 사람들은 더 일찍 집에 가야한다"고 말했습니다. 그는 새로운 관리 기술의 필요성과 사람과 스마트 머신을 관리하는 것에 대해 이야기했습니다. 또한 대기업에 적합 할뿐만 아니라 개인에게도 도움이 될 수있는 AI 응용 프로그램을 찾는 것에 대해 이야기했습니다.

관중 측정 회사 Quantcast의 제품 관리 SVP 인 Jag Duggal은 이러한 도구를 통해 생산성을 높이고 더 많은 일을 처리하며 용량을 늘릴 수 있도록 고안된 도구라고 말했습니다. 그는 이로 인해 무수한 혁신과 생산성이 있으며 기술이 너무 좋아지는 것에 대한 두려움이 있지만 기술의 한계에 대해 훨씬 더 우려하고 있다고 말했다.

그는 특히 인센티브에 관심이 있었고, 머신 러닝 알고리즘이 잘못된 인센티브를 따를 때 어떤 일이 발생하는지에 대해 걱정했습니다. 예를 들어, 온라인 광고 게재 시장에서 전자 상거래 공급 업체가 주문하기 전에 사용자가 본 마지막 광고에 크레딧을 제공 한 방법에 주목했습니다. 이로 인해 사람이 이미 전자 상거래 사이트를 방문한 후, 누군가가 구매하기로 결정한 후에 더 많은 광고가 타겟팅됩니다. 즉, 광고가 낭비 될 수 있습니다. 퀀트 캐스트는 더 나은 모범을 보이기 위해 노력하고 있다고 그는 말했다.

AI 기반 투자 회사 인 Betterment의 설립자이자 CEO 인 Jon Stein은 기술이 할 수있는 장점에 대해 이야기했으며 명확한 인센티브를 설정하는 것이 중요하다는 데 동의했습니다. 그는 고객의 최선의 이익을 위해 행동하는 것과 같은 신용 기준을 따르는 것에 대해 이야기했으며 투명성은 중요한 역할을 수행하므로 사람들은 갈등이 발생할 수있는 곳을 이해할 수 있다고 말했습니다.

스타 인은 기술이 시간이 지남에 따라 범죄자가되기 어려워 질 것이라고 말했다. 그러나 더갈은 도둑이 기술을 가지고 있기 때문에 더 회의적이라고 말했다. 그는 기술의 잠재력에 깊은 인상을 받았으며 AI가 피부에 두더지의 암을 식별 할 수있는 Google 프로젝트의 예를 인용했습니다. 그는 기술 반대자들에 의한이 문제의 "미스 프라이밍"에 대해 걱정하고 있다고 말했다.