우리는 AI 학습할 때 모델을 학습시켜보고 평가하며 안되면 다시 고쳐서 학습시켜보는 과정을 반복함. 그러나 이게 전부일까? 1. 고객 중심 VS. 개발자 중심 조금만 생각해봐도 완벽하게 훈련시키고 평가한 모델을 고객에게 줘봤자 ‘고객이 원하는 것’이 아니라면 좋아하지 않는다는 사실을 알 것 어느 것이 더 좋다는 이야기를 하고 싶은 것이 아니고 여러 관점이 있다는 것을 이해하는 것이 중요하다 고객 중심으로 고객이 원하는 것만 만든다고 잘 만들어지는 것도 아니고 반대로 잘 만들다보면 고객이 원할수도 있는거고 2. 인공신경망의 학습과정은 완벽하게 추상화할 수 없다 보통 생각하기에 AI는 인공신경망에 input을 주면 output이 바로 나오는 인상을 주기 쉬운데 사실 그렇지 않다 심지어 input을 ..
1. 저작자와 협의 저작권자를 아는 경우 그 사람과 이용 방식에 대해 직접 협의 저작물 이용을 독점적으로 허락받거나 비독점적으로 허락받을 수 있다. 독점적으로 허락받는 것은 오직 나에게만 허락해준다는 것 비독점적으로 허락받는 것은 다른 사람에게도 이용을 허락해줄 수 있는 것 저작권은 전부 혹은 일부를 심지어 일정기간 정하여 양도할 수도 있다. 그래서 저작권을 저작자로부터 양수받아 사용하기도 한다. 2. 라이센스 저작자를 찾아가 일일이 계약을 맺는 것은 비효율적이니 저작자가 제안한 특정 조건을 만족하면 이용이 가능하도록 만든 규약 대표적으로 Creative Commons에서 만든 Creative Commons License 1) BY CC-BY는 저작자를 표시하면 영리 목적의 이용부터 자유로운 2차..
1. 왜 알아야할까? 교육으로 주어지는 데이터들은 저작권이 기본적으로 해결되어있어서 크게 생각 안해왔지만 사회는 다르다 대부분 문제를 풀기 위한 적절한 데이터는 존재하지 않아 스스로 모아야함 저작권을 고려하지 않으면 반쪽짜리 데이터가 됨 합법적으로 사용할 수 없는 데이터로 학습한 모델도 합법적으로 사용할 수 없다 그냥 데이터를 막 모으면 개인적인 연구 목적으로는 가능하겠지만 공개하여 연구성과로는 인정받기 어렵다 학계에서도 라이센스에 대해 주목하고 있는 추세이다. 2. 저작권법의 현 상황 저작권법 당시 AI가 주목받고 있지는 않아 아직 AI 모델을 고려하고 있지는 않다. 그러나 현재 AI 모델에 대해서도 고려중이다. 3. 용어 1) 저작권 사람의 생각이나 감정을 표현한 결과물에 대하여 창작자에게..
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