◆ 책 소개
인공지능 판사, 인공지능 변호사!
이런 인공지능은 대체 무엇을 의미하는가? 정말 가능은 한 것인가?
인공지능 판사라고 불리는 ‘재판 예측기’는 데이터 분석을 통해 패턴을 찾고 예측으로 나아가는 예측적 인공지능의 상징물이다. 예측은 자연지능의 본성이면서 인공지능의 진면목이다. 프레디쿠스는 인공지능 판사의 원리를 국내 최초로 소개하면서 그 속에 숨은 예측기계와 미래의 미래를 상징하는 메타 인공지능에 대해 상세하게 설명한다. 프레디쿠스는 자연적 예측지능과 기계적 예측지능을 동시에 상징하는 단어이다.
이 책의 저자인 임영익은 현직 변호사이며 법률 인공지능을 연구하는 인텔리콘 메타연구소의 창립자이다. 저자는 국내 최초로 인공지능 법률 시스템을 개발했고 2016년 세계 법률 인공지능 경진대회(도쿄)와 2017년 세계 법률 인공지능 경진대회(런던)에서 연속 2회 우승한 법률 인공지능의 개척자이다. 그는 실제 법률 인공지능을 연구 개발한 경험을 바탕으로 딥러닝, 예측지능, 인공지능 판사, 메타 인텔리전스에 대해 이론과 사례를 넘나들면서 박진감 있게 들려준다.
예측지능은 인공지능과 결합해 상상불허의 세계를 펼치고 있다!
미래를 예측한다는 것은 언제나 누구에게나 구미 당기는 일이다. 시절이 좋으면 좋은 대로 경기가 어려우면 어려운 대로 족집게 점집은 언제나 문전성시를 이루는 것이 그 증거다. 미래를 예측하고 싶어하는 것은 생존을 위한 동물적 본능의 발현이다. 즉 예측지능은 자연지능의 본질이다. 인간의 뇌는 후천적인 학습을 통해 고도의 지능인 ‘언어지능’을 획득했고 그 고도의 지능은 다시 ‘생각’을 만들어내고 생각은 더 강력한 예측 욕망을 만들어냈다. 이 예측욕망은 예측지능과 상호작용하면서 끝없이 확대된다. 이제 예측지능은 인공지능과 결합하면서 상상불허의 세계를 펼쳐 나간다.
이제 거의 모든 비즈니스가 예측 비즈니스로 변신해 가고 있다!
인공지능은 과거 수학이나 과학이 침투하기 불가능 분야도 빅데이터를 통해 숨은 패턴을 찾으며 미래를 예측한다. 컴퓨터를 기반으로 하는 기계적 예측지능은 속도나 효율성 면에서 인간지능과는 비교가 안 된다. 특히 딥러닝 같은 머신러닝 알고리즘은 데이터 학습을 통해 차원이 다른 예측능력을 보여준다. 과거와는 비교할 수 없을 정도로 강력해진 인공지능은 무시무시한 예측지능을 만들어내고 있다. 이것을 바탕으로 거의 모든 비즈니스는 예측 비즈니스로 변신하고 있다.
온라인 마켓의 절대강자 아마존은 ‘내 마음을 알아내는 기술’로 유명하다. 아마존의 ‘상품 추천 시스템’은 고객의 방문 이력과 구매 패턴 등을 분석하고 숨은 패턴을 알아내 적절한 상품을 개인별로 추천해 준다. 넷플릭스의 경우도 마찬가지다. 아마존과 넷플릭스의 성공은 ‘비즈니스는 예측이다’라는 새로운 패러다임을 만들어냈다. 많은 기업이 예측 분석을 통해 고객이 무엇을 원하는지 미리 예측해서 상품을 개발하거나 추천하고 이탈 고객을 미리 예측해 개별 마케팅 전략을 세우기도 하고 있다.
컴퓨터는 두뇌 밖의 또 하나의 두뇌 엑소 브레인으로 발전하고 있다!
비즈니스 분야를 넘어 인간의 예측욕망이 미치는 모든 분야에 예측지능은 발현된다. 미국의 뉴욕 경찰은 예측형 치안 시스템을 도입했고 LA 경찰도 예측 치안 시스템을 가동 중이다. 태풍과 지진 등 기상재해도 예측한다. 컴퓨터는 인간 두뇌의 본질인 예측지능을 모방하면서 두뇌 밖의 또 하나의 두뇌 엑소 브레인으로 발전하고 있다. 엑소 브레인의 핵심인 인공지능은 극강의 예측지능으로 발현된다. 이것이 인공지능의 진면목이다. 그렇다면 인공지능의 미래는 어떤 식으로 펼쳐질 것인가? 이 책 『프레디쿠스』를 통해 전말을 확인할 수 있다.
이 책은 3부로 구성돼 ‘욕망의 알고리즘’ ‘딥 체인지’ ‘메타 인텔리전스’를 다루고 있다!
1부 ‘욕망의 알고리즘’은 예측의 세계와 인공지능에 관한 이야기다. 이 두 분야의 발전 속에 숨어 있는 ‘컴퓨테이셔니즘’이라는 거대한 패러다임도 함께 소개한다.
2부 ‘딥 체인지’는 머신러닝과 딥러닝에 대한 이야기다. 저자는 “현대적 인공지능의 실체를 파악하기 위해서는 반드시 딥러닝을 이해해야 한다”면서 “딥러닝은 수학적으로나 기술적으로 복잡하고 난해한 측면이 있지만 직관적으로 이해할 수 있도록 했다”고 설명했다.
3부 ‘메타 인텔리전스’는 인공지능 판사와 인공지능 변호사에 관한 이야기를 담고 있는데 국내 최초로. 저자는 책에서 “법률 인공지능은 그 자체로도 흥미진진하고 인공지능의 특징과 미래를 알려주는 거울”이라고 했다. ‘법률 인공지능’에는 인공지능을 구현하기 위해 탄생했던 거의 모든 방법론이 등장하고 새로운 추론기능을 구현하기 위한 혁신적 알고리즘이 필요하다. 책은 마지막으로 메타 인공지능meta-AI이라는 생소한 개념을 소개한다. 메타 인공지능은 인공지능의 미래를 상징한다. ‘메타’는 스스로를 포함하며 전체를 아우른다는 것이다. 메타 인공지능의 예로는 '인공지능을 만드는 인공지능'이다. 데이터만 있으면 자동으로 딥러닝 모델을 디자인해 주는 구글의 자동화 머신러닝 클라우드 플랫폼, 마이크로소프트와 케임브리지 대학교가 공동으로 개발한 머신러닝 기반의 자동코딩기술 ‘딥코더’와 같은 개념이다. 외에도 다양한 메타 인공지능 사례를 통해 미래의 방향성을 암시한다.
저자는 “미래의 인공지능은 메타성의 획득이며 예측지능의 상징인 프레디쿠스가 출몰할 것”이라고 마무리한다.
◆ 저자 소개
임영익
법률 인공지능 기업인 인텔리콘 메타연구소의 창업자로 국내 최초로 컴퓨테이션 법률학Computational Law 및 법률 인공지능Legal AI 분야를 개척하였다. 서울대학교에서 생명과학을 전공하면서 수학, 물리학, 전자공학 등의 다양한 전공 분야를 공부하였다. 1990년대 후반 메타연구소를 설립하여 인공지능 수학교육시스템 연구 및 법률문서 전산화 사업에 참여하였고 미국으로 건너가 수리심리학과 뇌과학을 공부하다 귀국하여 사법시험에 합격하였다.
2010년 메타연구소의 후신인 인텔리콘 메타연구소를 설립하여 국내 최초로 법률에 수학, 물리학, 통계학, 인공지능 등을 결합하는 초융합적 연구를 진행하였다. 2015년 국내 최초로 인공지능 법률정보 시스템과 법률 챗봇 등을 개발하였다. 또한 ‘세계 법률 인공지능 경진대회’에서 2016년(일본 도쿄), 2017년(영국 런던) 2년 연속 우승하였다.
현재 인텔리콘의 대표이사로 인공지능 기반의 리걸테크 솔루션 개발 및 컴퓨테이션 법률학 연구를 진행하고 있으며 건국대 언론홍보대학원 겸임교수로도 재직하고 있다. 주요 논문으로는 「Ensemble Based Legal Entailment System」 외 다수가 있다. 주요 저서로는 『메타생각』(2013), 『인공지능과 법』 (공저, 2019) 등이 있다.
◆ 목차
프롤로그
1부 욕망의 알고리즘
1장 호모 프레디쿠스
함정
이혼 방정식 - 알파고 탄생 10년 전
이혼예측
연애예측
이혼 알고리즘
알고리즘 로펌: 위보스
알고리즘과 법률
예측 본능
예측하는 뇌
예측 분석의 시대
예측 치안
프레드폴과 오퍼레이션 레이저
예측 법률
예측 재판
2장 생각하는 기계
위험한 기계
튜링 테스트와 챗봇
언어지능과 챗봇
고도를 기다리며
인공지능의 탄생
파이겐바움과 초지능
전문가 시스템
전문가 시스템의 후예들
법률 전문가 시스템
최초의 법률 전문가 시스템
전문가 시스템의 한계
3장 컴퓨테이셔니즘
어디에 쓰는 물건인고?
컴퓨테이셔니즘
수학과 컴퓨테이션
컴퓨테이션 저널리즘
가짜뉴스
저널리즘 테크
법률 융합
컴퓨테이션 법률학의 탄생
법률 인공지능
2부 딥 체인지
4장 머신러닝과 딥러
인공신경망과 머신러닝
인공지능 체계도
인공신경망
인공신경망 구출작전
운명적인 DNA
딥러닝 4대 천왕과 인공지능 세계전쟁
머신러닝이란 무엇인가
과일 분류기
이미지 인식기
머신러닝 방식
특징학습
박스 1 눈으로 이해하는 머신러닝
5장 시각지능
딥러닝의 철학
컨볼루션 신경망의 직관적 이해
네오코그니트론
이미지 인식의 꽃 — 컨볼루션 신경망
예술과 컨볼루션 신경망
자율자동차와 컨볼루션 신경망
적대적 생성 네트워크의 등장
박스 2 컨볼루션 신경망과 표현학습
6장 언어지능
기계번역
위노그라드의 도전
언어지능과 자연어 처리
정보검색
질의응답 시스템
자연어 처리의 기초 개념
자연어 이해
자연어 처리와 딥러닝
언어표현
박스 3 워드투벡의 직관적 이해
3부 메타 인텔리전스
7장 인공지능 변호사
인공지능 변호사의 등장
로스 인텔리전스
두낫페이
리사
인공지능 변호사와 리걸테크
리걸테크의 서곡
리걸테크와 인공지능
8장 인공지능 판사
인공지능 판사의 등장
재판 예측의 원리
베이즈 추론
검사의 오류
베이즈 네트워크
머신러닝 재판 예측
인공지능 양형 판단기
컴퍼스
인공지능 판사의 전망
알고리즘 편견
용서받을 수 없는 것
9장 메타 인공지능
좀비지능
지능 모듈
추론지능
인공지능 법률가와 추론지능
예측하는 기계
예측지능
영상 예측
행동 예측
지진과 태풍 예측
단백질 구조 예측
메타 인텔리전스
메타 생각
메타 인공지능
메타 러닝
미래의 미래
미주
참고문헌
◆ 본문 중에서
그런데 우리는 대단한 물리법칙보다는 지극히 개인적이고 현실적인 것에 더 관심이 많다. 대학입학 예측, 회사입사 예측, 주식 예측, 부동산 예측, 고객 예측, 상품 예측, 건강 예측, 결혼 예측 등등 인생사와 관련된 모든 것에 대해 간절히 알고 싶어한다. 그러나 안타깝게도 인간이 만들어낸 복잡다기한 사바세계는 수학, 물리학 같은 학문이 도움되지 않으며 그런 학문이 애초 침투할 여지도 없어 보인다.
자연 그대로의 세계는 항상 법칙과 패턴이 존재하며, 과학과 수학을 통해 그것을 이해할 수 있다고 믿는다. 그러나 내 마음을 내가 모르듯 인간이 개입된 세계는 어떤 법칙이나 패턴이 없어 보인다. 따라서 미래를 예측하는 물리학이나 방정식 따위가 있을 수 없고 예측 본능은 아인슈타인보다는 점쟁이나 문어를 더 믿을 수밖에 없다. 그런데 패턴이나 규칙이 없어 보이는 인공적 현상들도 그에 대한 정보나 데이터가 늘어나면서 나름의 법칙과 패턴이 나타나기 시작한다. 인간의 생각과 행동이 만드는 데이터 속에 어떤 패턴이 보이면 우리의 예측 욕망은 ‘예측지능’으로 변신하며 즉시 새로운 눈을 만들어낸다.
-p. 7
하버드 대학교는 연애와 연결에 관심이 많았나 보다. 1998년 하버드 대학교 수학과 출신의 크리스턴 러더Christian Rudder는 1960년대 방식보다 더 진화된 매칭 알고리즘을 개발한 후 오케이큐피트OKCupid라는 회사를 설립했다. 이 회사는 단순한 온라인 서비스에서 한발 더 나아가 ‘수학으로 당신의 짝을 찾아준다’고 선언할 정도로 알고리즘에 자신이 있었다. 러더는 이 회사를 통해서 모은 데이터를 분석해서 연애에 가장 중요한 요소를 발견하여 본격적인 결혼 예측 분석의 시대를 열었다. 그의 연구를 보면 음식, 영화, 여행 같은 항목보다는 종교와 정치 성향이 연애를 위해 체크해야 할 더 중요한 항목이라는 것이다. 이것은 오케이큐피트에 쌓인 방대한 고객들의 추이 데이터를 통계학적으로 정밀하게 분석한 결과이다. 이제 크리스턴 러더의 알고리즘은 예측 분석 연애학이라고 불러도 될 정도로 탄탄한 모델로 성장했다.
-p. 38
우주의 모든 아톰만큼 방대한 데이터가 눈앞에 펼쳐지는 상황에서 예측 본능이 잠자고 있을 리가 없다. 예측 분석은 이런 데이터를 분석해 현재를 이해하고 미래를 예측하는 프레임을 제공한다. 분석은 데이터 안을 향하며 예측은 데이터 밖을 향한다. 데이터의 안과 밖을 넘나들면서 세상의 비밀을 찾아내기 위해 첨단 과학기술이 모두 동원된다. 여기서 컴퓨터는 인간을 대신해서 지루한 계산을 번개처럼 수행하는 절대적인 도구 역할을 한다. 예측 분석은 전통적으로 수학과 통계학을 중심으로 펼쳐지지만 머신러닝이나 딥러닝 같은 알고리즘 덕분에 더욱 강력한 힘을 가지게 되었다. 이제 예측 분석은 기업경영이나 마케팅뿐 아니라 거의 모든 영역에서 맹활약하고 있으며 예측 정치, 예측 치안, 예측 의료, 예측 법률 같은 분야를 만들 정도로 진화하고 있다.
-p. 53
알파고로 난리가 난 그 해 인공지능 판사가 등장했다는 놀라운 소식이 들려왔다. 2016년에 발표된 인공지능 판사는 유럽인권재판소의 판결을 예측하는 알고리즘이다. 이 알고리즘은 머신러닝을 기반으로 만들어졌다. 머신러닝이라는 인공지능 기술을 적용하여 판결을 예측하는 연구가 확대되면서 전 세계 판사들은 술렁이기 시작했다. 예측 본능은 몇 개의 변수를 관찰하여 판결을 예측하는 단순한 방식으로 출발해 인공지능 기술을 도입하여 데이터 자체에서 인간이 놓치는 패턴을 찾아내고 재판을 정교하게 예측하는 시스템을 만들려고 한다. 이제 인공지능이 재판에 응용되면서 재판 예측의 시대가 열리고 있고 법률 생태계는 혁명적 국면을 맞이하고 있다. 먼저 인공지능의 세계로 이동해보자.
-p. 67
대선 예측 분야에서는 앨런 릭트먼Allan Lichtman의 모델이 유명하다. 릭트먼이 개발한 모델은 현재 대통령의 카리스마, 도전자의카리스마, 군대・외교 문제, 스캔들 문제 등으로 구성된 단순한 질문 13개에 ‘예・아니오’를 체크하면 결과를 예측해준다. 릭트먼은 1860년대부터 1980년대까지의 모든 미국의 대선 관련 자료를 분석하여 13개의 특징을 선택했다. 기준점을 국내요소와 국외요소로 나누고 각 기준점의 핵심요소를 리더십과 영웅적 행위로 잡았다. 이 단순한 모델은 1984년부터 2012년 대선까지 8차례 연속으로 대통령 당선인을 정확히 예측했다.
-p. 117
◆ 책 소개
인공지능 판사, 인공지능 변호사!
이런 인공지능은 대체 무엇을 의미하는가? 정말 가능은 한 것인가?
인공지능 판사라고 불리는 ‘재판 예측기’는 데이터 분석을 통해 패턴을 찾고 예측으로 나아가는 예측적 인공지능의 상징물이다. 예측은 자연지능의 본성이면서 인공지능의 진면목이다. 프레디쿠스는 인공지능 판사의 원리를 국내 최초로 소개하면서 그 속에 숨은 예측기계와 미래의 미래를 상징하는 메타 인공지능에 대해 상세하게 설명한다. 프레디쿠스는 자연적 예측지능과 기계적 예측지능을 동시에 상징하는 단어이다.
이 책의 저자인 임영익은 현직 변호사이며 법률 인공지능을 연구하는 인텔리콘 메타연구소의 창립자이다. 저자는 국내 최초로 인공지능 법률 시스템을 개발했고 2016년 세계 법률 인공지능 경진대회(도쿄)와 2017년 세계 법률 인공지능 경진대회(런던)에서 연속 2회 우승한 법률 인공지능의 개척자이다. 그는 실제 법률 인공지능을 연구 개발한 경험을 바탕으로 딥러닝, 예측지능, 인공지능 판사, 메타 인텔리전스에 대해 이론과 사례를 넘나들면서 박진감 있게 들려준다.
예측지능은 인공지능과 결합해 상상불허의 세계를 펼치고 있다!
미래를 예측한다는 것은 언제나 누구에게나 구미 당기는 일이다. 시절이 좋으면 좋은 대로 경기가 어려우면 어려운 대로 족집게 점집은 언제나 문전성시를 이루는 것이 그 증거다. 미래를 예측하고 싶어하는 것은 생존을 위한 동물적 본능의 발현이다. 즉 예측지능은 자연지능의 본질이다. 인간의 뇌는 후천적인 학습을 통해 고도의 지능인 ‘언어지능’을 획득했고 그 고도의 지능은 다시 ‘생각’을 만들어내고 생각은 더 강력한 예측 욕망을 만들어냈다. 이 예측욕망은 예측지능과 상호작용하면서 끝없이 확대된다. 이제 예측지능은 인공지능과 결합하면서 상상불허의 세계를 펼쳐 나간다.
이제 거의 모든 비즈니스가 예측 비즈니스로 변신해 가고 있다!
인공지능은 과거 수학이나 과학이 침투하기 불가능 분야도 빅데이터를 통해 숨은 패턴을 찾으며 미래를 예측한다. 컴퓨터를 기반으로 하는 기계적 예측지능은 속도나 효율성 면에서 인간지능과는 비교가 안 된다. 특히 딥러닝 같은 머신러닝 알고리즘은 데이터 학습을 통해 차원이 다른 예측능력을 보여준다. 과거와는 비교할 수 없을 정도로 강력해진 인공지능은 무시무시한 예측지능을 만들어내고 있다. 이것을 바탕으로 거의 모든 비즈니스는 예측 비즈니스로 변신하고 있다.
온라인 마켓의 절대강자 아마존은 ‘내 마음을 알아내는 기술’로 유명하다. 아마존의 ‘상품 추천 시스템’은 고객의 방문 이력과 구매 패턴 등을 분석하고 숨은 패턴을 알아내 적절한 상품을 개인별로 추천해 준다. 넷플릭스의 경우도 마찬가지다. 아마존과 넷플릭스의 성공은 ‘비즈니스는 예측이다’라는 새로운 패러다임을 만들어냈다. 많은 기업이 예측 분석을 통해 고객이 무엇을 원하는지 미리 예측해서 상품을 개발하거나 추천하고 이탈 고객을 미리 예측해 개별 마케팅 전략을 세우기도 하고 있다.
컴퓨터는 두뇌 밖의 또 하나의 두뇌 엑소 브레인으로 발전하고 있다!
비즈니스 분야를 넘어 인간의 예측욕망이 미치는 모든 분야에 예측지능은 발현된다. 미국의 뉴욕 경찰은 예측형 치안 시스템을 도입했고 LA 경찰도 예측 치안 시스템을 가동 중이다. 태풍과 지진 등 기상재해도 예측한다. 컴퓨터는 인간 두뇌의 본질인 예측지능을 모방하면서 두뇌 밖의 또 하나의 두뇌 엑소 브레인으로 발전하고 있다. 엑소 브레인의 핵심인 인공지능은 극강의 예측지능으로 발현된다. 이것이 인공지능의 진면목이다. 그렇다면 인공지능의 미래는 어떤 식으로 펼쳐질 것인가? 이 책 『프레디쿠스』를 통해 전말을 확인할 수 있다.
이 책은 3부로 구성돼 ‘욕망의 알고리즘’ ‘딥 체인지’ ‘메타 인텔리전스’를 다루고 있다!
1부 ‘욕망의 알고리즘’은 예측의 세계와 인공지능에 관한 이야기다. 이 두 분야의 발전 속에 숨어 있는 ‘컴퓨테이셔니즘’이라는 거대한 패러다임도 함께 소개한다.
2부 ‘딥 체인지’는 머신러닝과 딥러닝에 대한 이야기다. 저자는 “현대적 인공지능의 실체를 파악하기 위해서는 반드시 딥러닝을 이해해야 한다”면서 “딥러닝은 수학적으로나 기술적으로 복잡하고 난해한 측면이 있지만 직관적으로 이해할 수 있도록 했다”고 설명했다.
3부 ‘메타 인텔리전스’는 인공지능 판사와 인공지능 변호사에 관한 이야기를 담고 있는데 국내 최초로. 저자는 책에서 “법률 인공지능은 그 자체로도 흥미진진하고 인공지능의 특징과 미래를 알려주는 거울”이라고 했다. ‘법률 인공지능’에는 인공지능을 구현하기 위해 탄생했던 거의 모든 방법론이 등장하고 새로운 추론기능을 구현하기 위한 혁신적 알고리즘이 필요하다. 책은 마지막으로 메타 인공지능meta-AI이라는 생소한 개념을 소개한다. 메타 인공지능은 인공지능의 미래를 상징한다. ‘메타’는 스스로를 포함하며 전체를 아우른다는 것이다. 메타 인공지능의 예로는 '인공지능을 만드는 인공지능'이다. 데이터만 있으면 자동으로 딥러닝 모델을 디자인해 주는 구글의 자동화 머신러닝 클라우드 플랫폼, 마이크로소프트와 케임브리지 대학교가 공동으로 개발한 머신러닝 기반의 자동코딩기술 ‘딥코더’와 같은 개념이다. 외에도 다양한 메타 인공지능 사례를 통해 미래의 방향성을 암시한다.
저자는 “미래의 인공지능은 메타성의 획득이며 예측지능의 상징인 프레디쿠스가 출몰할 것”이라고 마무리한다.
◆ 저자 소개
임영익
법률 인공지능 기업인 인텔리콘 메타연구소의 창업자로 국내 최초로 컴퓨테이션 법률학Computational Law 및 법률 인공지능Legal AI 분야를 개척하였다. 서울대학교에서 생명과학을 전공하면서 수학, 물리학, 전자공학 등의 다양한 전공 분야를 공부하였다. 1990년대 후반 메타연구소를 설립하여 인공지능 수학교육시스템 연구 및 법률문서 전산화 사업에 참여하였고 미국으로 건너가 수리심리학과 뇌과학을 공부하다 귀국하여 사법시험에 합격하였다.
2010년 메타연구소의 후신인 인텔리콘 메타연구소를 설립하여 국내 최초로 법률에 수학, 물리학, 통계학, 인공지능 등을 결합하는 초융합적 연구를 진행하였다. 2015년 국내 최초로 인공지능 법률정보 시스템과 법률 챗봇 등을 개발하였다. 또한 ‘세계 법률 인공지능 경진대회’에서 2016년(일본 도쿄), 2017년(영국 런던) 2년 연속 우승하였다.
현재 인텔리콘의 대표이사로 인공지능 기반의 리걸테크 솔루션 개발 및 컴퓨테이션 법률학 연구를 진행하고 있으며 건국대 언론홍보대학원 겸임교수로도 재직하고 있다. 주요 논문으로는 「Ensemble Based Legal Entailment System」 외 다수가 있다. 주요 저서로는 『메타생각』(2013), 『인공지능과 법』 (공저, 2019) 등이 있다.
◆ 목차
프롤로그
1부 욕망의 알고리즘
1장 호모 프레디쿠스
함정
이혼 방정식 - 알파고 탄생 10년 전
이혼예측
연애예측
이혼 알고리즘
알고리즘 로펌: 위보스
알고리즘과 법률
예측 본능
예측하는 뇌
예측 분석의 시대
예측 치안
프레드폴과 오퍼레이션 레이저
예측 법률
예측 재판
2장 생각하는 기계
위험한 기계
튜링 테스트와 챗봇
언어지능과 챗봇
고도를 기다리며
인공지능의 탄생
파이겐바움과 초지능
전문가 시스템
전문가 시스템의 후예들
법률 전문가 시스템
최초의 법률 전문가 시스템
전문가 시스템의 한계
3장 컴퓨테이셔니즘
어디에 쓰는 물건인고?
컴퓨테이셔니즘
수학과 컴퓨테이션
컴퓨테이션 저널리즘
가짜뉴스
저널리즘 테크
법률 융합
컴퓨테이션 법률학의 탄생
법률 인공지능
2부 딥 체인지
4장 머신러닝과 딥러
인공신경망과 머신러닝
인공지능 체계도
인공신경망
인공신경망 구출작전
운명적인 DNA
딥러닝 4대 천왕과 인공지능 세계전쟁
머신러닝이란 무엇인가
과일 분류기
이미지 인식기
머신러닝 방식
특징학습
박스 1 눈으로 이해하는 머신러닝
5장 시각지능
딥러닝의 철학
컨볼루션 신경망의 직관적 이해
네오코그니트론
이미지 인식의 꽃 — 컨볼루션 신경망
예술과 컨볼루션 신경망
자율자동차와 컨볼루션 신경망
적대적 생성 네트워크의 등장
박스 2 컨볼루션 신경망과 표현학습
6장 언어지능
기계번역
위노그라드의 도전
언어지능과 자연어 처리
정보검색
질의응답 시스템
자연어 처리의 기초 개념
자연어 이해
자연어 처리와 딥러닝
언어표현
박스 3 워드투벡의 직관적 이해
3부 메타 인텔리전스
7장 인공지능 변호사
인공지능 변호사의 등장
로스 인텔리전스
두낫페이
리사
인공지능 변호사와 리걸테크
리걸테크의 서곡
리걸테크와 인공지능
8장 인공지능 판사
인공지능 판사의 등장
재판 예측의 원리
베이즈 추론
검사의 오류
베이즈 네트워크
머신러닝 재판 예측
인공지능 양형 판단기
컴퍼스
인공지능 판사의 전망
알고리즘 편견
용서받을 수 없는 것
9장 메타 인공지능
좀비지능
지능 모듈
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미래의 미래
미주
참고문헌
◆ 본문 중에서
그런데 우리는 대단한 물리법칙보다는 지극히 개인적이고 현실적인 것에 더 관심이 많다. 대학입학 예측, 회사입사 예측, 주식 예측, 부동산 예측, 고객 예측, 상품 예측, 건강 예측, 결혼 예측 등등 인생사와 관련된 모든 것에 대해 간절히 알고 싶어한다. 그러나 안타깝게도 인간이 만들어낸 복잡다기한 사바세계는 수학, 물리학 같은 학문이 도움되지 않으며 그런 학문이 애초 침투할 여지도 없어 보인다.
자연 그대로의 세계는 항상 법칙과 패턴이 존재하며, 과학과 수학을 통해 그것을 이해할 수 있다고 믿는다. 그러나 내 마음을 내가 모르듯 인간이 개입된 세계는 어떤 법칙이나 패턴이 없어 보인다. 따라서 미래를 예측하는 물리학이나 방정식 따위가 있을 수 없고 예측 본능은 아인슈타인보다는 점쟁이나 문어를 더 믿을 수밖에 없다. 그런데 패턴이나 규칙이 없어 보이는 인공적 현상들도 그에 대한 정보나 데이터가 늘어나면서 나름의 법칙과 패턴이 나타나기 시작한다. 인간의 생각과 행동이 만드는 데이터 속에 어떤 패턴이 보이면 우리의 예측 욕망은 ‘예측지능’으로 변신하며 즉시 새로운 눈을 만들어낸다.
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하버드 대학교는 연애와 연결에 관심이 많았나 보다. 1998년 하버드 대학교 수학과 출신의 크리스턴 러더Christian Rudder는 1960년대 방식보다 더 진화된 매칭 알고리즘을 개발한 후 오케이큐피트OKCupid라는 회사를 설립했다. 이 회사는 단순한 온라인 서비스에서 한발 더 나아가 ‘수학으로 당신의 짝을 찾아준다’고 선언할 정도로 알고리즘에 자신이 있었다. 러더는 이 회사를 통해서 모은 데이터를 분석해서 연애에 가장 중요한 요소를 발견하여 본격적인 결혼 예측 분석의 시대를 열었다. 그의 연구를 보면 음식, 영화, 여행 같은 항목보다는 종교와 정치 성향이 연애를 위해 체크해야 할 더 중요한 항목이라는 것이다. 이것은 오케이큐피트에 쌓인 방대한 고객들의 추이 데이터를 통계학적으로 정밀하게 분석한 결과이다. 이제 크리스턴 러더의 알고리즘은 예측 분석 연애학이라고 불러도 될 정도로 탄탄한 모델로 성장했다.
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우주의 모든 아톰만큼 방대한 데이터가 눈앞에 펼쳐지는 상황에서 예측 본능이 잠자고 있을 리가 없다. 예측 분석은 이런 데이터를 분석해 현재를 이해하고 미래를 예측하는 프레임을 제공한다. 분석은 데이터 안을 향하며 예측은 데이터 밖을 향한다. 데이터의 안과 밖을 넘나들면서 세상의 비밀을 찾아내기 위해 첨단 과학기술이 모두 동원된다. 여기서 컴퓨터는 인간을 대신해서 지루한 계산을 번개처럼 수행하는 절대적인 도구 역할을 한다. 예측 분석은 전통적으로 수학과 통계학을 중심으로 펼쳐지지만 머신러닝이나 딥러닝 같은 알고리즘 덕분에 더욱 강력한 힘을 가지게 되었다. 이제 예측 분석은 기업경영이나 마케팅뿐 아니라 거의 모든 영역에서 맹활약하고 있으며 예측 정치, 예측 치안, 예측 의료, 예측 법률 같은 분야를 만들 정도로 진화하고 있다.
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알파고로 난리가 난 그 해 인공지능 판사가 등장했다는 놀라운 소식이 들려왔다. 2016년에 발표된 인공지능 판사는 유럽인권재판소의 판결을 예측하는 알고리즘이다. 이 알고리즘은 머신러닝을 기반으로 만들어졌다. 머신러닝이라는 인공지능 기술을 적용하여 판결을 예측하는 연구가 확대되면서 전 세계 판사들은 술렁이기 시작했다. 예측 본능은 몇 개의 변수를 관찰하여 판결을 예측하는 단순한 방식으로 출발해 인공지능 기술을 도입하여 데이터 자체에서 인간이 놓치는 패턴을 찾아내고 재판을 정교하게 예측하는 시스템을 만들려고 한다. 이제 인공지능이 재판에 응용되면서 재판 예측의 시대가 열리고 있고 법률 생태계는 혁명적 국면을 맞이하고 있다. 먼저 인공지능의 세계로 이동해보자.
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대선 예측 분야에서는 앨런 릭트먼Allan Lichtman의 모델이 유명하다. 릭트먼이 개발한 모델은 현재 대통령의 카리스마, 도전자의카리스마, 군대・외교 문제, 스캔들 문제 등으로 구성된 단순한 질문 13개에 ‘예・아니오’를 체크하면 결과를 예측해준다. 릭트먼은 1860년대부터 1980년대까지의 모든 미국의 대선 관련 자료를 분석하여 13개의 특징을 선택했다. 기준점을 국내요소와 국외요소로 나누고 각 기준점의 핵심요소를 리더십과 영웅적 행위로 잡았다. 이 단순한 모델은 1984년부터 2012년 대선까지 8차례 연속으로 대통령 당선인을 정확히 예측했다.
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