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1)가짜뉴스 잡는 AI알고리즘, 2) 상시 무료 여론조사겸 대표없는 정당, 3)로바마 인공지능정부 시스템. 가짜 뉴스를 감지하는 AI기반 알고리즘, 투자금액은 5-10억정도, 관심있는 사람은 unfutures@gmail.com

박민제 | 기사입력 2022/12/09 [12:21]

1)가짜뉴스 잡는 AI알고리즘, 2) 상시 무료 여론조사겸 대표없는 정당, 3)로바마 인공지능정부 시스템. 가짜 뉴스를 감지하는 AI기반 알고리즘, 투자금액은 5-10억정도, 관심있는 사람은 unfutures@gmail.com

박민제 | 입력 : 2022/12/09 [12:21]

 

 

 

1. 가짜 뉴스를 감지하는 AI기반 알고리즘: EU미래포럼, 불가리아국회의원 등이 개발, 한국파트너 찾는 AI알고리즘

 

 프로젝트의 철학은 무엇인다?

 

AI자체가 뉴스기사를 가짜로 분류하고, 이를 퍼뜨리는 여러 소규모 소스가 누구인지, 뉴스가 어떻게 입소문을 타는지 파악할 수 있는 알고리즘이다. 이것은 특히 유럽에서 홍보 선전 및 사람들을 오도하는 데 사용된다.  

 

이 알고리즘은 인터넷에서 뉴스   정보 콘텐츠의 진위 여부를 평가할 수있을뿐만 아니라 선전 또는 파괴적인 효과가있는 가짜 뉴스대체  구성된 사실을 틀림없이 식별하고 캡처 수있는 인공지능기반 시스템이다 lgorithm 공식미디어와 개인계정블로그 등을 포함한 모든 글로벌  지역채널의 최대 정보 흐름을 집계한다사용 가능한 모든 정보가 포함되고 처리된다.

 지능 테스트 그림

목표는 배포 과정에서 승수 효과가있는 가짜뉴스의 수많은 작고 수많은 보급 소스의 대기업을 탐지하는 것이다.

 

어떻게 작동하나?

 

정보를 수집하면서 AI시스템은 근본적으로 진실하고 근본적으로 거짓뉴스가 어디에서 오는지 스스로 학습한다 과정에서 알고리즘 자체는 통계적이고 편향되지 않은 데이터를 통해 진위 기준을 만든다 과정에서 인간의 추론과 사회적경제적정치적종교적 또는 기타 편견이 없다언어모델은 통계를 사용하여 뉴스의 변형을 검사한다뉴스를 퍼뜨리 출처가 하나뿐인 경우 보급 늘리고 증폭시키는  출처가 모니터링된다.

 

시스템은 선택한 콘텐츠만 확인된 그룹과 소스를 강조 표시할  있다콘텐츠가 알고리즘에 의해 확인되지 않으면 신뢰할  있거나 반대 선전 그룹에 속한다.

 

 알고리즘은 미디어 또는  미디어 소스의 정보 콘텐츠를 방해수정 또는 검열하는 것을 목표로하지 않는다  AI시스템을 통해 뉴스를 확인하면 가능성이 매우 높고 신뢰할  있거나 가능성이 낮고 신뢰할 수없는 뉴스정보논문 또는 가설에 대한 등급이 생성된다.

 

 정보 콘텐츠는 의미론적 분석을 거치며 정보의 보급  검증을위한 데이터 기반 모델이 생성된다.

 

알고리즘은 또한 서로 다르고 상충되는 해석이 있는 동일한 사실을 추적할  있다프로그래밍  언어모델은 모순을 가로 채서 어느 것이 사실인지편차가 있는지 확인한다 메커니즘은 뉴스가 발생했는지 여부와 반대 (이데올로기지향을 가진 미디어 ( : 미국정보분야의 맥락에서  민주주의 또는  공화당)를 다루었는지 여부를 모니터링한다.

 

이러한 메커니즘을 통해 객관적인 (신뢰할 수있는뉴스는 관점을 복수화하고 다른 해석과 관점을 제공하는 알고리즘에 의해 에코 챔버로 전달   있다그것은 가짜와 음모뉴스를 믿는 공동체의 자연스럽고 공격적이지 않으며 민주적 차단기가  것이다.

 

사용자는 누구인가?

 

 정교한 글로벌 소프트웨어의 사용자는  휴대폰이나 컴퓨터의 응용프로그램을 통해 콘텐츠의 개인 최종사용자등 누구나 사용이 가능하다. 특히 가짜뉴스를 잡아주는 기업이 등장하고 있다. 그들은 문장이나 검열이 아니라 편견없는 통계가 아닌 뉴스 아래에서 객관화 등급을   있다.

 

이 기업은  뉴스 미디어전신 대행사소셜미디어 또는 비즈니스기업과 같은 기업고객  수도 있다.

 

고급 모델에서 lgorithm 테러리스트선전 센터사이버공격센터를 탐지   있으므로 국가 안보를 위해 많은 정부구조에서 사용할  있다.

 

달성해야  단계

 

1) 알고리즘용 인프라  코드 구축

2) 모든 작동 구성 요소

3) 모델  통합

4) MVP- (y )

5) 개념 증명

6) 기계  l 적립 l고뇌 models 실제 통합

 

투자율

 알고리즘의 목표와 범위에 따라 500 К에서  150   달러사이이다. 즉 5-15억원 정도이다.

 

아래는 원문 영어

 

AI Based Algorithm that Detects Fake News

 

What is the philosophy of the project?

 

This is an artificial intelligence-based system that is able to assess the authenticity of news and information content on the Internet, as well as unmistakably identify and capture fake news, alternative and constructed facts that have a propaganda or destructive effectsThe algorithm aggregates the maximum amount of information flow from all global and local channels, including official media, as well as individual accounts, blogs, etc. All available information is included and processed.

 

The goal is to detect the conglomerate of the many small and numerous sources of dissemination of fake news that have a multiplier effect in the distribution processes.

 

How it works?

 

As it collects the information, the AI ​​system learns itself where the fundamentally true and fundamentally false news is coming from. In the process, the algorithm itself creates criteria for authenticity through statistical, unbiased data. There is no human reasoning and no social, economic, political, religious or other biases in the process. Language models use statistics to examine variations in news. If there is only one source that spreads the news, it is monitored which are the ones that increase and amplify the dissemination.

 

The system will be able to highlight groups and sources where only selected content has been checked. If the content is not verified by the algorithms, it is either credible or belongs to counter-propaganda groups.

 

The algorithm does not aim at interfering with, correcting or censoring the information content of a media or non-media sourceChecking the news through this AI system will generate a rating for very likely and reliable or unlikely and unreliable news, information, thesis or hypothesis.

 

Each information content goes through semantic analysis and a data-based model is created for the dissemination and validation of information.

 

The algorithm will also be able to track the same fact that has many different and conflicting interpretations. A programmed language model intercepts contradictions to check which one is true and whether there is a deviation. The mechanism monitors whether the news occurred and whether media with an opposite (ideological) orientation (for example, pro-democratic or pro-republican in the context of the US information field) covered it.

 

Through such a mechanism, objective (credible) news can be directed to echo chambers by algorithms to pluralize viewpoints and give different interpretations and perspectives. It will be a natural, non-aggressive and democratizing breaker of fake and conspiracy news-believing communities.

 

 

Who are the users?

 

Users of this sophisticated global software can be private end users of content through an application on their mobile phone or computer. They will be able to see an objectifying rating below the news, without being a sentence or censorship, but unbiased statistics.

 

They can also be enterprise clients - news media, telegraph agencies, social media or business corporations.

 

In an advanced model, the algorithm will be able to detect terrorists, centers of propaganda, centers of cyber attacks, which means that it can be used by many government structures for national security.

 

 

Steps to be achieved

 

1) Build infrastructure and code for algorithms

2) All working components

3) Models and integration

4) MVP- (a year and a half)

5) Proof of Concept

6) Machine learning language models real integration

 

Investment rate

 

 

Between 500 К and 1.5 million Udollars depending on the goals and scope of the algorithm.

 

2.  여론조사를 할 수있는 AI 프로그램, 당 대표없는 Fluid Democracy 즉 당원들이 모든 것을 정하는 블록체인 정당 DAO 정당 만드는 AI 블록체인 프로그램

 

EU의 몇몇나라, 그리고 불가리아 아고라2.0 블록체인기업에서 이제는 대표없는 민중 정당을 만들어 각 회원들이 모든 것을 결정하는 프로그램을 만들었다.  DAO 정당이라고도 하는 이 시스템은 미래의 정당의 모습이며, 이미 몇몇나라에서 시도를 하고 있는 중이다.

 

이 프로그램은 불가리아의 국회의원 마리아나 토도로바가 만든 것으로 미래는 액체 민주주의로 물 흐르듯 각각의 국민들이 자신들이 원하는 당을 만들어서 자신들의 대표를 추천하여 대표없이 후보를 뽑은 오픈프라이머리 같은 시스템을 만들었다. 

 

특히 지방선거나 대선이 다가오면 수많은 여론조사기관들이 많은 돈을 들여 전화 ARS 등 여론조사를 하지만, 이 아고라2.0을 설치하면 몇천명의 여론조사가 아니라 몇만명 몇백만명의 여론조사가 가능하게 된다. 다양한 자료를 AI가 읽고, 각종 SNS나 뉴스를 읽어서 수개월간 혹은 수년간의 기본조사를 바탕으로 질문을 하여 결론을 낸다. 지금 이순간 어느 후보가 얼마나 인기가 있는지를 상시로 수시로 여론조사 결과를 내 놓을 수 있다. 이 시스템이 정착하면 현존하는 여론조사기관들의 여론조사는 무용론이 제기가 된다. 거의 무료로 엄청난 인구의 여론이 상시로 조사가 되고 있고 아주 정확하기 때문이다. 이런 시스템을 아고라2.0기업에서 블록체인으로 만들었다. 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

관련 기사: 탈중앙화된 자치 정당 — 민주주의의 미래

블록체인을 통해 개개인들에게 권한을 돌려준다.

 

정부는 모든 형태로 제공된다. 군주제에서 독재, 민주주의로 등. 민주주의는 일반 대중이 정부 결정에 약간의 권한을 갖는 유일한 형태이다. 그러나 민주주의를 더 깊이 들여다보면 여당의 최고지도자들이 의사결정을 통제할 수 있고 보통사람들이 아니라는 것을 알 수 있다.

이 기사는 DAO에 따라 정당을 만들어 지도자에서 사람들로 권력을 이동시키는 방법을 살펴본다.

정치적 지형:

정당은 민주주의를 운영하는 데 가장 필수적인 기관이다. 같은 생각을 가진 사람들을 우산 아래 통합하고 후보자를 조정하여 특정 국가의 선거에서 경쟁한다. 야당인 경우에도 정당은 정부에 책임을 물을 수 있다.

민주주의 국가에 대한 일반적인 믿음은 사람들이 모든 주요 정부 결정에 발언권이 있다는 것이다. 그러나 그것은 신화이다! 사람들은 2년에 한 번 대표자를 선택할 권한이 있지만 일단 선출되면 임기가 끝날 때까지 사람들을 대신하여 결정을 내릴 수 있는 권한은 대표자나 당사자에게 있다.

정당의 주요 문제:

  • 내부 민주주의 부족 : 일반 구성원과 협의하지 않는 최고 지도자의 손에 권력이 남아 있다.
  • 부패 : 정당은 세계에서 가장 부패한 조직 중 하나로 인식된다. 정당이나 그 지도자가 부패하는 데는 여러 가지 이유가 있지만 주요 요인 중 하나는 정당 지도자가 국가의 다양한 결정에 영향을 미치는 권한이다.
  • 왕조 승계 : 최고 지도자의 손에 권력이 있는 경우, 당과 정부의 최고 직책은 그 직책을 맡을 자격조차 없는 가족 구성원에게 돌아간다.
  • 돈의 힘 : 모든 정당은 집회, 시위 등을 조직하기 위해 돈이 필요하다. 돈은 보통 부유한 사람들의 기부금으로 정당에서 모은다. 이것은 부유한 사업가들이 정치 권력에 직접 접근할 수 있게 하여 정부가 집권할 때 그들에게 부당한 이익을 준다.

위에 나열된 네 가지 주요 문제의 공통 주제는 당 지도자들이 당과 정부의 일상적인 의사결정에서 독점하고 있다는 것이다. 의사결정 과정에서 대중의 투명성과 참여가 더 많다면 위 문제의 영향을 줄일 수 있다.

탈중앙화 자율당(DAP)

블록체인과 암호화 기술은 다양한 분야에 매우 긍정적인 변화를 가져오고 있다. DeFi를 통해 일반 개인이 금융 네트워크의 적극적인 이해 관계자가 되도록 함으로써 금융부문을 변화시켰다. NFT를 통해 예술가와 음악가가 자신의 작업과 로열티에 대해 더 많은 통제권을 갖게 된다.

마찬가지로 블록체인 기술은 DAP(Decentralized Autonomous Party)를 통해 모든 수준의 거버넌스에서 진정한 민주주의를 가능하게 할 수 있는 잠재력을 가지고 있다.

DAP를 회원들이 공동으로 소유하고 관리하는 인터넷기반 정당으로 생각하자. 결정은 제안과 투표에 의해 관리되어 파티의 모든 사람이 목소리를 낼 수 있도록 한다.

그들은 그룹의 승인 없이는 아무도 접근할 수 없는 내장된 금고를 가지고 있다.

어떤 정당 지도자도 자신의 변덕에 따라 결정을 내릴 수 없다. 모든 것이 공개되고 정책 및 거버넌스에 관한 규칙이 코드를 통해 DAP에 구워질 것이다.

DAP는 같은 생각을 가진 사람들과 협력하고 진정한 민주주의를 구축할 수 있는 효과적이고 안전한 방법이다.

DAP와 기존 정당의 비교:

DAP 멤버십

DAP 멤버십을 위해 다양한 모델을 활용할 수 있습니다. 이는 멤버십이 투표 작동 방식 및 DAP의 기타 주요 부분을 결정할 수 있는 DAO와 유사하다.

  • 1–1 회원: 이 모델은 파티에 가입하는 모든 회원에게 하나의 토큰 또는 투표권을 부여한다.
  • 공유 기반 멤버십 : 이 모델에서는 모든 예비 멤버가 DAP 가입 제안을 제출할 수 있으며 일반적으로 토큰이나 작업의 형태로 약간의 가치를 제공한다. 주식은 직접적인 의결권과 소유권을 나타낸다.

DAP 작동 방식:

DAP는 소프트웨어를 통해 완전히 가상화됩니다. 완전히 작동하려면 DAP가 작동할 규칙 세트가 필요하다. 이러한 규칙은 인터넷에 자율적으로 존재하는 스마트 계약(컴퓨터 프로그램)으로 인코딩된다. 동시에 자체적으로 할 수 없는 작업을 수행할 사람이 필요하다.

DAP의 중추는 스마트 계약이다. 계약은 당사자의 규칙을 정의하고 그룹의 자금을 보유한다.

계약이 블록체인에 적용되면 아무도 투표를 제외하고는 규칙을 변경할 수 없다.

DAP의 금융부분도 스마트계약에 의해 처리될 것이다. 즉, 그룹의 승인이나 지식 없이는 아무도 돈을 쓰거나 인출할 수 없다.

이 모든 것은 DAP가 중앙 기관이나 리더를 필요로 하지 않는다는 사실을 나타냅니다. 당사자는 모든 결정을 집단적으로 내리고 투표가 통과되면 결정과 지불이 자동으로 승인된다.

스마트 계약은 일단 블록체인에서 실행되면 변조 방지됩니다. 모든 것이 공개되기 때문에 아무도 모르게 코드(DAP 규칙)를 편집할 수 없다. 이것이 DAP에 신뢰를 가져다주는 것이다.

기술 환경

블록체인 기술에 대한 회의론자들은 블록체인 기술이 지속 가능하지 않거나 대량 채택에 효율적이지 않다고 주장한다. 그러나 분산된 파티를 만들고 운영하는 데 필요한 인프라와 기술력은 현재 사용할 수 있다. DAO의 수는 날마다 증가하고 있으며 이는 스마트 계약에 대한 사람들의 신뢰도를 나타낸다.

와이오밍은 2021년 7월에 DAO를 인정하기 시작했는데, 이는 정부도 탈중앙화 조직이라는 아이디어에 서서히 익숙해지고 있음을 시사한다.

미국 주 정부가 처음으로 DAO를 합법화했습니다.

DAO(Decentralized Autonomous Organizations)가 주류가 되고 있습니다.

medium.com

 

결론

대부분의 산업에서와 마찬가지로 이해 관계자는 현재 정치 시스템에 상당한 투자를 했다. 정치는 기업가뿐만 아니라 정치인에게도 중요한 활동이다. 따라서 우리가 익숙했던 것과 다른 혁신을 구현하는 데는 확실히 시간이 걸릴 것이다.

블록체인은 현재 여러 곳에서 투표에 사용됩니다(예: 미국 선거를 위해 생체 인식으로 구동되는 Voatz 앱이 몇 개 주에서 사용됨). 이러한 이니셔티브의 성공은 탈중앙 자치 정당과 같은 더 큰 변화를 촉발할 것이다. 일단 사람들이 DAP의 이점을 이해하면 DAP는 확실히 모든 곳에서 사용되는 전통적인 파티 시스템의 대안이 될 것이다.

3. 세계일반인공지능협회 벤 고르첼박사의 Robama 프로젝트, 미래의 여론조사및 정부의 국민여론 조사및 국정운영을 하는 로봇 대통령프로젝트

 

ROBAMA란? 인공일반지능(AGI)이 가져오는 정치혁명 사회혁명, 어떻게 만드는지 로드맵을 보여준다. 벤 고르첼박사 싱귤래리티넷CEO

박영숙유엔미래포럼한국대표  입력 : 2019.03.15 16:10 

 

▲ 사회정치적결정 지원용 인공지능

정치인을 대체할

로봇대통령 ‘ 로바마’AI 엔진


2016
년 오늘날의 사회경제정치 세계는 대단히 복잡하다지리적으로 멀리 떨어진 세계 여러 지역이 모두 초연결사회로 연결되어 있어 세계 곳곳에서 나타나는 다양한 사회 현상을 판단하기 어렵게 만든다기술 발전이 가속화되면서 모든 상황은 급속하게 다변화되었고그 결과 인류는 기존에 전혀 경험하지 못했던 새로운 세상과 마주하고 있다.

이러한 미래사회의 급격한 변화 속에서 일반 시민뿐만 아니라 국민을 대표하여 정부와 의회를 구성하는 전문가들조차 중요한 문제에 연관된 상황을 이해하고 의사결정을 하는 데 필요한 전문지식을 갖추지 못하는 난감한 상황이 벌어진다또한 현재의 사회·정치적 의사결정 프로세스는 비효율적일 뿐만 아니라 때로는 국민의 대표자들이 편견에 사로잡혀 잘못된 선택을 하게 만들기도 한다인간으로서는 도저히 정확하고 편견 없는 선택을 할 수 없는 복잡한 의사결정들이 기하급수적으로 늘어난다그렇다면 인류는 이런 복잡한 세상과 급격한 사회적 변화에 어떻게 대처해야 할까?

기사본문 이미지
인공지능혁명2030 저자 벤 고르첼과 박영숙

 

AI 사회정치적 분석시스템 만들기

세상의 복잡성과 사회정치적 빠른 변화에 효과적으로 대처할 핵심솔루션은 인간의 의사결정을 인공지능으로 보강하는 것이다이것이 불가능해 보이는가?

자율주행차의 사례를 생각해보자. 20년 전사람 없이 혼자 운전하는 자동차 이야기가 나왔을 때 대다수 사람들은 비웃었지만이제는 모두 믿어 의심치 않는다사람들은 정부나 국회를 사람이 운영해야 한다고 생각한다그러나 이미 수많은 일들이 인공지능으로 대체되고 있다자율주행차가 우리에게 다가오듯이 가장 부패하기 쉬운 정부나 의회에 인공지능을 적용하는 시대가 다가오고 있다.

현재 인공지능은 인간 분석가들이 하던 일은 대부분 대체할 수 있으며 일반적으로 인공지능은 정보를 학습하고 패턴을 감지·분석하는 폭넓은 기능을 갖고 있기에 인간보다 더 잘한다중요한 결정에 대한 정보파악증거분석대조·요약하고 다른 의사결정을 지원하는 추론의 근거를 만들 수 있다대통령이나 국회의원들 같은 주요한 의사결정자와 대중들에게 귀중한 정보를 구성수집보고할 수 있다.

이처럼 정부와 의회를 대체할 수 있는 의사결정 프로세스 지원 프로그램이 바로 로바마 AI 프로그램이다모든 새로운 기술은 성숙할 시간이 필요하듯이로바마 프로그램 AI 응용프로그램 역시 마찬가지이다이러한 과정을 가장 잘 보여주는 사례는 자율주행차다우리는 지금 자율주행차를 직접 몰지 않고 옆에서 지켜보다가 문제가 발생하면 인간이 주행하도록 컨트롤을 시작한다인공지능 운전기사가 인간의 운전을 즉시 교체할 수는 없다그러나 자율주행차가 보편화되면 운전은 점차 자율주행차가 하게 되듯이 사회정치적 의사결정도 점차 인공지능이 하게 된다.

이렇게 가다 보면 다음 단계에서는 의사결정지원을 하는 강력한 AI기반의 소프트웨어가 의회나 정부 정치인들의 의사결정을 대행하게 된다뿐만 아니라 정치인기업인일반시민에게도 의사결정을 지원하게 된다그리고 부패하기 쉽고 어려운 정치나 정부운영은 인공지능에게 맡기고 인간은 더 재미있는 일을 찾게 된다.

로바마 AI를 어떻게 훈련시킬 것인가

인공지능을 잘 가르치면 스스로 학습하고 구상하여 더 좋은 시스템으로 끊임없이 진화한다따라서 초기 인공지능기반 사회·정치적 의사결정 지원시스템을 구상할 때는 우선 2가지 측면을 고려해야 한다.

1. 정책을 잘 평가하도록 가르쳐야 한다

  AI 시스템에게 한국의 모든 법과 정책을 학습시키고, AI시스템은 한국 정책을 이해하여 분석대답하게 한다.

  과거의 정책들은 AI 시스템에 표기되고, AI 시스템은 이 정책의 장단점 혹은 결과를 분석대답하게 만든다.

2. 국민이 원하는 정책을 찾도록 도와야 한다

  AI에게 목표를 설정해주고현재의 정치적 이해관계에서 단순한 것과 복잡한 것을 분석하여 균형 잡힌 정책을 세우도록 한다다양한 정책 문제들은 국민이 원하는 방향에 대한 정보를 주어더 실용적인 정책 혹은 이상적인 정책을 찾아 선택하도록 한다.

인공지능이 사회정치적 분석을 하려면인간이 AI에게 모든 법뉴스정책 브리핑전문가 분석소셜 미디어와 다양한 종류의 정량적 데이터를 포함하여 폭넓은 정보를 입력해야 한다이런 정보가 내부적으로 유연한 방법으로 모두 상호 연관되도록 하고다양한 패턴 및 추론을 이끌 수 있는 데이터 유형으로 주입하고 가르쳐줘야 한다인공지능은 스스로를 가르쳐서 더 나은 인공지능이 된다.

이렇게 정보를 입력하고 훈련시킨 AI 사회정치분석 시스템은 인간에게 다양한 종류의 결과물을 생성해준다즉 아래와 같은 인공지능 AI소프트웨어를 만들어준다.

• 인간 상호대화의 장이러한 것은 자연 언어가 중심이 될 것이지만데이터 세트를 나타내는 사용자 및 차트 또는 정량 분석​​의 결과를 공급하는 시스템을 포함할 수 있다.

• 기술 보고서정량적 데이터 분석 또는 질적 데이터의 체계적인 패턴 결과를 요약​​.

• 인포메이션 그래픽간단한 텍스트 설명과 함께 질적으로 흥미로운 방법으로 정량적인 정보를 배열.

• 정책평가와 제안을 설명하는 정책 브리핑 시스템우리는 애초에 아름다운 산문이 아닌 명확한 설명을 목표로 한다.

• 상호논쟁의 장 즉 토론 사이트: DebateGraph(http://debategraph.org/)와 유사한 인터페이스를 사용하여 인간과 함께 논쟁하는 장 혹은 사이트를 구축하여 인간 상호작용이 가능하도록 구축하고인간과 인공지능이 합리적 이해와 관련성 있는 사회정치적 문제분석으로 함께 해결방법을 찾는다예를 들면, DebateGraph 같은 도구를 국민들이 공적으로 사용하는 방법을 구상한다그 안에서 국민들의 정책입안을 하도록 하고, AI 사회정치적 분석가가 분석하고전문가와 일반시민들이 모든 잠재적인 정책 및 실질적 정책 등 기타 사회정치적 이슈와 관련한 다양한 입장에서 합리적이고 건설적인 논쟁으로 결론을 낸다.

그렇다면 우리는 AI에게 어떤 정책적인 질문을 던질 수 있을까?

AI에게 묻는 정책 평가 질문 사례

• 한국 국민 모두에게 최소기본소득을 주려면 무엇이 문제가 되는가?

• 최소기본소득을 제공하기로 결정했다면 1~10년간 얼마를 주는 것이 가장 적당한가?

• 평균수명이 100세로 증가하고, 100세가 현재의 80세와 같은 건강을 유지한다면사회와 경제에 미치는 영향은? (기술실업률이 향후 30년간 5%에서 90%까지라는 다양한 경우를 생각해보자.)

• 모든 한국인에게 처방약이 무료로 공급된다면 어떤 일이 벌어질까?

AI에게 묻는 정책 개념 질문 사례

• 저소득층 부모가 자녀들에게 최고 고등교육을 격려하는 방법은?

• 약물 복용하는 것을 잘 잊는 노인들에게 시간 맞추어 꼭 약물을 복용하도록 할 수 있는 방법은?

• 교육혁신을 통해 기하급수적으로 발전하는 미래 사회에 살아가도록 아이들을 준비시킬 수 있는 방법은?

물론 현재의 기존 AI시스템은 이 같은 문제를 처리할 수​​없다인간이 AI에게 엄청난 정보를 주고 위의 예와 같은 질문을 정확한 시뮬레이션 및 데이터 분석으로 바꾸고수많은 가정을 신중하게 설정해줘야 한다가정에 대한 현명한 의사결정은 가장 어렵고도 재미있는 일 중의 하나이기는 하지만 우리는 AI 사회정치적 분석을 위한 도전 과제를 궁극적으로 극복할 수 있다여기에 필요한 것은 바로 인공지능 인력양성이다.

약인공지능이 아닌 인공일반지능이 필요하다

인공지능은 1960년대에 등장하여 이미 금융계에서 활용되어 왔다주식시장에서 수억 개의 주식주문을 인간이 처리할 수가 없다인공지능이 주식시장의 기본 기술이다하지만 일반인들의 관심을 모은 인공지능은  컴퓨터 하드웨어의 발전으로 , 자율주행차스마트폰챗봇 등의 출현으로  최대의 4차 산업 기술이 될 전망이다.  한 가지즉 알파고의 바둑은 바둑전문가의 마인드로 바둑의 룰을 외우고 특별한 데이트 세트를 이해하여 특수 분야 훈련을 잘 받고 손으로 바둑을 잘 두도록 만든 것이다.

그러나 이렇게 한 분야를 잘하는 것이 인공지능이 아니다인공지능은 수십수백수천 가지를 한꺼번에 잘할 수 있는 인공일반지능 즉 AGI이어야 한다이제 인공지능은 약한인공지능 즉 좁은AI에서 인공일반지능으로 넘어가야 한다거대한 잠재력을 가진 기술을 한군데만 사용할 필요가 없다모든 분야에서 인간을 대신할 수 있도록 만들어야 한다.

인공일반지능은 아주 초기의 개발단계에 있지만 목표는 원대하다즉 인공일반지능은 다른 업무를 보고 다양한 환경에 유연하게 적응하여 인간의 능력을 대신할 수 있고 더 잘할 수 있다이런 인공일반지능은 우선 인간이 어떤 상황에 놓여 있는지를 이해해야 하며어느 정도의 자율성을 갖고 스스로 결정할 수 있어야 한다그 자율성은 개념적 자율성 또는 일상에서의 실질적 자율성으로사람들이 어떻게 의사결정을 하는지에 대한 이해를 바탕으로 이루어진다그래서 AGI의 지식이나 경험이 점점 커지면서 더 똑똑해지고 더 많이 배우고 결국 인간보다 더 잘할 수 있어야 한다앞으로 15~20년 동안 인간의 모든 연구과 국가 산업들이 모두 좁은AI 즉 약인공지능에서 AGI 즉 강인공지능 또는 인공일반지능으로 전환하게 된다좁은AI 즉 약인공지능은 비지능 알고리즘으로 여전히 가치를 유지하겠지만, AGI가 점점 더 중요하게 인간들이 이용하는 기술이 된다왜냐하면 인간의 삶에서 중요한 많은 작업들은 새로운 환경에 유연하게 적응하는 능력을 필요로 하며이를 AGI가 대신해줄 것이기 때문이다.

사회·정치적 의사결정 시스템은 좁은AI 즉 약인공지능으로는 해결하기 어렵다. ‘기계 학습’ 시스템은 인간이 직관적으로 이해하기에 너무 복잡한 데이터에서 패턴을 식별할 수 있다그러나 정말로 완전히 이해하고 분석하여 사회·정치적 의사결정을 하는 데 보조를 맞추려면 좁은AI에서 AGI로의 발전이 필요하다.

사회와 정치체제의 본질은 모든 문명사회에서 익숙한근본적으로 빠른 변화와 혼재된 것이다필요한 것은 새로운 사회적정치적경제적 구조에 적응하고 발전할 수 있는 AGI 시스템이다이러한 방법만이 진정으로 적응하고지능적이며미래에 정통한 방법으로 정책 평가 및 개념을 만들 수 있다.

“저소득 부모가 자녀 교육을 최고 고등교육까지 시키도록 어떻게 장려할 수 있는가?” 하는 문제를 위에서 예로 들었다기술적 도구와 경제적 구조가 빠르게 변화하고 있는 현대 사회에서는 단순한 이력 데이터 분석만으로는 이 문제에 대한 올바른 해결책을 제시할 수 없다경제적 구조와 교육과 학습에 대한 맥락을 더 신중하게 이해하고 과거로부터 미래를 추정할 수 있는 AGI 기능을 구비한 인공일반지능이 훨씬 더 현명한 답변들을 제공할 것이다.

사회정치적 의사결정 지원용 인공일반지능의 가치

사회정치적 의사결정 로바마 AI엔진의 복잡성은 너무나 다양하고 엄청난 데이터 인풋에 기인한다인간은 이렇게 복잡한 데이터를 처리할 수 없다인풋 데이터는 자연인간체계의 엄청난 데이터국내 모든 법과 정책인간의 행동과 삶에 필요한 다양한 관측 데이터 등이다그 외에 다양한 아웃풋 의사결정은 정책, n차 선택 등이다일반적으로 AI소프트웨어 접근방식이 다양할수록 더 다양한 데이터가 나온다그래서 한 가지 접근방식보다 다양한 접근방식으로 알고리즘을 만드는 것이 더 좋은 의사결정을 도출할 수 있다다양한 알고리즘을 사용하면 다양한 문제를 더 손쉽게 해결해줄 수 있다.

통합적인 접근의 시작은 신경-심볼릭 통합이다심층 신경망을 포함한 신경 회로망은 정량적 데이터 및 영상음성 데이터를 처리하는 데 특히 적합하다반면에 확률 및 퍼지 시스템을 포함한 심볼릭 로직 시스템은 법률판례비즈니스 규칙 및 공식 정책과 같은 공적인 지식을 처리하는 데 적합하다확률로직엔진과 함께 심층 회로망을 통합하는 시스템을 만드는 것이사회 정치적 시스템의 전체적인 복잡성과 씨름하는 AI를 활용하는 데 매우 가능성이 높은 방법 중 하나이다.

현 정책에 대한 결과평가는 해당 데이터가 가능한 정량예를 들면 딥 러닝 모델의 도움을 받아 로직엔진을 통해 수행할 수 있다그리고 새로운 정책의 창조적 개념을 이해하려면 논리적이고 심층적인 학습뿐만 아니라근본적으로 새로운 것을 받아들이는 데 적합한 진화적 학습과 개념 융합과 같은 기술들이 필요하다.

효과적인 사회·정치적 의사결정은 ‘ 마음 이론’- 특별한 인간의 마음과 사회 집단의 ‘ 마음’(공유인지모델)이 지닐 수 있는 내용을 모델링할 수 있는 능력과 - 을 갖춘 AI를 요구하는 문화적​​심리적 요인의 통합을 필요로 한다인간은 논리추론경험패턴인식공감 모델링의 조합을 통해 ‘ 마음 이론을 수행한다궁극적으로 사회·정치적 의사결정 AI는 이러한 모든 측면의 가능성 또한 통합해야 한다.

사회·정치적 의사결정 지원용 OpenCog AI

이러한 필요한 통합을 달성하는 한 가지 방법은 사회·정치적 의사결정 지원을 지원하기 위한 OpenCog 통합 AGI 양식을 활용하는 것이다. OpenCog는 공통지식표현을 사용 –Atomspace로 불리는 무게를 얻고표기되는 하이퍼그래프 –하여 다양한 종류의 데이터에서 상징적·양적·에피소드적특정불특정 지식과 패턴을 나타낸다.

이것은 딥 러닝 알고리즘심볼릭 로직 시스템진화개념적 융합 알고리즘 및 기타 AI 방법을 함께 사용할 수 있는 장을 제공한다이것은 ‘ 인지 시너지’ 원리에 따라 효과적으로 함께 작용하도록 설계된 다양한 인지알고리즘을 포함한다.

OpenCog를 사회정치적 의사결정의 목적에 맞게 설계하는 데는 상당한 노력이 필요하다우리는 ROBotic Analysis of Multiple Agents의 약어로 ROBAMA를 사용하여 사회정치적 시스템에 관련된 인간과 같은 다양한 지능형 문제의 상호작용을 분석하는 OpenCog AI 시스템의 전문성을 나타낸다아래 그림은 사용자와 데이터 소스가 상호작용하는 ROBAMA 시스템의 기본개념구도를 나타낸다.

ROBAMA 시스템 한국에서 실행방법 및 순서

• NLP 시스템을 한글로 맞춘다.

• NL 정보는 사회정치적 사안 관련 글을 추출하도록 설정한다.

• 사회정치적 사안 관련 구조화된 관계와 정량적 지식을 불러들이기 명령어 설정한다.

• 사회경제적 사안 추론 컨트롤을 설정한다.

• 인공지능 추론 과정을 인간이 이해할 수 있는 수준으로 단순화시키는 코드를 만든다.

• 진화하는 학습과 개념 융합을 통한 새로운 창의적인 아이디어를 만들어내도록 설정한다.

• AI 의사결정 역량을 평가하고 학습할 수 있도록 과거 사례를 평가한다.

• 간편하게 상호작용하고 이용할 수 있도록 만든 사용자 인터페이스 디자인(대화상자와 다이어그램 활용).

• 지정한 템플릿 방식에 따라서 기술 보고서인포그래픽정책 브리프를 출력할 수 있게 만드는 문서 생성 코드를 설정한다.

• 사용자 지정 DebateGraph와 통합하거나 사용자 지정 DebateGraph 유형의 툴을 만든다.

• OpenCog 컴퓨터 시스템 확장성을 늘린다.

• 프로젝트의 구성팀원 구성 및 훈련

• NLP 시스템을 한글로 맞춘다.

• 관련 데이터와 정량적 데이터를 입력한다.

• 분야에 맞게 학습과 추론을 하도록 설정한다.

• 사례 평가 시스템 구축한다.

• 사용자 인터페이스 디자인하고 초기 버전을 만든다.

• 중간 결과물정책 평가 자료 조회에 맞게 기술 보고서를 생성하고 간단한 대화가 가능한 시스템.

• 한국어 NLP 시스템에 잘 맞게 조율

• 사례 평가에 대한 추론 실험

• 평가단 대상 사용자 인터페이스 테스트하기

• 중간 결과물정책 평가 조회에 맞게 정책 브리프와 인포그래픽을 생성할 수 있고 대용량 데이터와 다수의 사용자를 수용할 수 있는 시스템 확장성을 갖춘 시스템

• 정교한 의사결정지원 가능한지 테스트

• 실시간 처리 가능한 시스템 확장성 갖추기

• 다양한 평가단에게 선보이기

• 중간 결과물복잡한 정책 평가와 간단한 새로운 정책 입안을 시행할 수 있는 시스템

• 체계적인 사용자 테스트

• 추론 통제추론 커뮤니케이션 방식 개선

• 실제 사례와 역사적 사례를 두고 체계적으로 평가

• 최종 결과물좀 더 복잡한 정책을 입안할 수 있고 복잡한 설명을 정리해 이해할 수 있는 용어로 전달할 수 있는 시스템

 
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