데이터 과학(Data Science)은 데이터를 수집, 처리, 분석하여 의미 있는 정보와 인사이트를 도출하는 학문으로, 방대한 데이터로부터 숨겨진 패턴과 관계를 발견하고 미래를 예측하는데 활용됩니다. 통계학, 컴퓨터과학, 머신러닝, 도메인 지식 등 다양한 분야가 융합된 학제간 연구 분야라고 할 수 있죠. 데이터 과학의 목표는 의사결정권자들이 데이터 기반의 의사결정을 내릴 수 있도록 정보를 제공하는 것입니다. 이를 위해 데이터 과학자들은 방대한 양의 정형/비정형 데이터를 다양한 기술과 도구를 사용해 처리하고 분석합니다. 데이터 마이닝, 기계학습, 자연어 처리, 텍스트 마이닝 등 고급 분석기법이 사용되죠. 데이터로부터 유용한 정보를 추출하기 위해서는 데이터의 특성을 잘 이해해야 합니다. 따라서 데이터의 분포와 변동성, 이상치 등을 파악하는 탐색적 데이터 분석(EDA)이 선행되어야 합니다. 히스토그램, 박스플롯, 산점도 등 다양한 시각화 기법이 활용되죠. 데이터를 분석하기 전에는 데이터 전처리 과정이 필요합니다. 누락값 처리, 이상치 제거, 변수 변환, 파생변수 생성 등을 통해 분석에 적합한 형태로 데이터를 가공하는 작업입니다. 전처리 과정에서는 도메인 지식이 많이 요구됩니다. 어떤 변수가 중요한지, 어떻게 변환해야 할지 판단해야 하기 때문이죠. 데이터 분석에는 통계학과 머신러닝이 주로 사용됩니다. 데이터의 유형에 따라 회귀분석, 분류분석, 군집분석, 연관분석 등 다양한 기법이 적용되죠. 최근에는 딥러닝과 같은 고급 기계학습 기법도 많이 활용되고 있습니다. 회귀분석은 독립변수와 종속변수 간의 선형적 관계를 규명하는 방법입니다. 단순회귀, 다중회귀 등이 있죠. 분류분석은 범주형 종속변수를 예측하는 방법으로 로지스틱 회귀, 의사결정나무, SVM 등이 대표적입니다. 군집분석은 유사한 특성을 지닌 개체들을 그룹화하는 기법이고, 연관분석은 거래 데이터에서 상품간의 동시 구매 패턴을 찾아내는 분석입니다. 텍스트 데이터를 다루기 위해서는 자연어 처리 기술이 필요합니다. 단어의 출현 빈도를 기반으로 문서를 수치화하는 Bag-of-Words, TF-IDF 등이 있고, 단어를 임베딩 벡터로 변환하는 Word2Vec, GloVe 같은 방법도 있죠. 최근에는 BERT, GPT-3 등 강력한 딥러닝 언어모델이 각광받고 있습니다. 이미지/비디오 데이터 분석에는 컴퓨터 비전 기술이 사용됩니다. 이미지 분류, 객체 탐지, 얼굴 인식, 자율 주행 등 다양한 분야에 활용되고 있죠. CNN, R-CNN 등 딥러닝 알고리즘이 뛰어난 성능을 보이고 있습니다. GAN을 이용한 이미지 생성도 큰 주목을 받고 있습니다. 데이터 과학에서는 대용량 데이터를 다루는 빅데이터 기술이 매우 중요합니다. 하둡, 스파크를 이용한 분산 처리가 널리 사용되고, 최근에는 클라우드 기반의 빅데이터 플랫폼도 각광받고 있습니다. NoSQL, 스트림 처리, 실시간 분석 등 다양한 기술이 활용되고 있죠. 데이터 분석에 사용되는 대표적인 프로그래밍 언어로는 Python과 R이 있습니다. Pandas, NumPy, Matplotlib 등 방대한 라이브러리를 제공하는 Python은 데이터 과학 분야에서 가장 인기 있는 언어입니다. 통계와 시각화에 특화된 R도 많이 사용되고 있죠. 데이터 과학자는 프로그래밍 능력뿐 아니라 도메인 지식, 커뮤니케이션 능력도 갖춰야 합니다. 데이터 분석 결과를 비즈니스 관점에서 해석하고, 의사결정자들에게 명확하게 전달할 수 있어야 하죠. 시각화를 통해 복잡한 정보를 쉽게 이해할 수 있도록 표현하는 것도 중요한 역량입니다. 데이터 과학은 기업의 비즈니스 혁신을 이끄는 핵심 분야로 자리잡았습니다. 시장 예측, 고객 세분화, 맞춤형 마케팅, 이상 탐지, 추천 시스템 등 다양한 분야에서 데이터 과학이 활용되고 있죠. 데이터 과학을 통해 새로운 비즈니스 기회를 포착하고, 운영 효율성을 높일 수 있게 된 것입니다. 데이터 과학은 이제 모든 산업 분야의 필수 역량이 되었습니다. 기업이 경쟁 우위를 점하기 위해서는 데이터 기반의 의사결정이 필수적이기 때문입니다. 데이터 과학자는 단순히 통계나 코딩 능력이 아닌, 비즈니스 통찰력과 문제해결 능력을 갖춘 인재로 거듭나야 할 것입니다.

인공지능(AI) 기술이 빠르게 발전함에 따라, 우리 사회에서 AI의 역할과 영향력은 점점 더 커지고 있습니다. 특히 아이들은 AI 기술과 함께 성장할 세대이기 때문에, 어린이들이 AI를 어떻게 인식하고 있는지를 파악하는 것이 중요합니다. 이 연구에서는 5세에서 12세 사이의 어린이들을 대상으로 텍스트 기반 AI 모델(ChatGPT)과 시각적 AI 모델(DALL-E)에 대한 인식을 조사했습니다. 연구 결과, 대부분의 어린이들은 AI를 긍정적으로 인식하고 있었으며, AI가 일상생활을 돕는 데 기여할 것이라고 기대하고 있었습니다. 어린이들은 AI를 친근하다고 여겼으며, 부정적인 특성보다는 긍정적인 특성을 AI와 연관 지었습니다. 그러나 동시에 AI가 인간과 같은 감정이나 신체적 감각을 가지고 있다고 생각하지는 않았습니다. 흥미로운 점은, 어린이들이 AI 모델을 사용할 때 시각적 AI 모델을 더 선호했다는 것입니다. 또한 텍스트 기반 AI 모델에서는 현실 세계에 존재하는 것들에 대한 질문이 많았지만, 시각적 AI 모델에서는 상상 속의 존재나 사물에 대한 질문이 더 많았습니다. 이는 시각적 AI 모델이 어린이들의 창의성과 상상력을 자극할 수 있음을 시사합니다. 연구팀은 이번 연구 결과를 바탕으로 어린이들을 위한 AI 도구 설계에 도움이 되기를 기대하고 있습니다. 시각적 AI 모델은 어린이들의 호기심과 창의성을 불러일으키는 강력한 도구가 될 수 있기 때문입니다. 앞으로 AI 기술이 더욱 발전함에 따라, 어린이들이 AI를 긍정적이고 창의적으로 활용할 수 있도록 하는 것이 중요할 것입니다.

요약: 인공지능 기술의 발전으로 아동 관련 유해 콘텐츠가 급증하고 있음. 주요 출처는 메타의 플랫폼(페이스북, 인스타그램, 왓츠앱)임. 생성형 AI를 악용한 아동 유해 콘텐츠(AIG-CSAM)의 급증이 문제를 더욱 심화시키고 있음. AI 도구의 악용을 막기 위해 AI 개발자, 플랫폼, 정부, 비영리단체, 법 집행기관, 부모 등의 공동 노력이 필요함. 아동 관련 유해 콘텐츠 문제는 어제오늘 일이 아니지만, 최근 인공지능 기술의 발전으로 그 심각성이 더욱 커지고 있습니다. 미국 실종 및 착취 아동 센터(NCMEC)에 따르면 2023년에만 3,600만 건의 의심 사례와 1억 개의 파일이 접수되었습니다. 특히 이 중 85%가 페이스북, 인스타그램, 왓츠앱 같은 메타의 플랫폼에서 발생했습니다. 이는 메타 플랫폼의 높은 접근성과 넓은 사용자 층을 악용한 결과입니다. 더욱 우려스러운 점은 누구나 쉽게 사용할 수 있는 인공지능 도구를 악용해 만들어진 아동 유해 콘텐츠(AIG-CSAM)가 급증하고 있다는 것입니다. 범죄자들은 인터넷에서 찾은 어린이들의 일상 사진이나 기존의 유해 콘텐츠를 조작해 딥페이크를 만들어내고 있습니다. 지난해 6월, FBI는 AI로 생성된 성 노출 협박 사건이 증가하고 있다고 경고했습니다. 이러한 AI 생성 아동 유해 콘텐츠의 급증으로 인해 실제 어린이가 피해를 입은 진짜 유해 콘텐츠를 구분해내기가 더욱 어려워지고 있습니다. NCMEC는 신고 양식에 "생성형 AI" 항목을 추가했지만, 많은 신고에서 이 정보가 빠져 있습니다. 이는 AI로 만든 것과 진짜를 구별하기 힘들기 때문입니다. AI로 만들어진 유해 콘텐츠도 여전히 불법이며, 이를 소지하는 것 또한 범죄입니다. 이 문제를 해결하기 위해서는 여러 조치가 필요합니다. 첫째, AI 개발자들은 아동 유해 콘텐츠 생성에 자사 도구가 악용되지 않도록 보다 엄격한 설계 방식을 도입해야 합니다. 예를 들어, 유해 콘텐츠 관련 데이터를 AI 모델의 학습 데이터에서 제거하고, AI 모델이 아동과 관련된 콘텐츠를 생성하지 못하도록 제한하는 것입니다. 또한, 개발자들은 AI 모델이 어떻게 악용될 수 있는지를 이해하고, 이를 방지하기 위한 스트레스 테스트를 진행해야 합니다. 둘째, 플랫폼은 디지털 지문 해싱, 머신러닝 알고리즘, AI 생성물 탐지 모델 등에 더 많은 투자를 해야 합니다. 이는 기존의 아동 유해 콘텐츠를 식별하고, 새로운 AI 생성물을 탐지하는 데 중요한 역할을 합니다. 메타와 같은 플랫폼은 AI 생성 콘텐츠를 감지하고 표시하는 시스템을 도입하고 있지만, 여전히 많은 부분에서 개선이 필요합니다. 예를 들어, 메타의 시스템은 주로 무해한 콘텐츠를 탐지하는 데 집중되어 있어, 진짜 아동 유해 콘텐츠를 찾는 데 어려움을 겪고 있습니다. 셋째, 정부는 REPORT법을 제정하는 등 노력을 기울이고 있지만, NCMEC 같은 기관에 급증하는 신고를 처리할 수 있는 충분한 예산을 지원해야 합니다. REPORT법은 모든 종류의 아동 유해 콘텐츠를 신고하도록 규정하고 있지만, AI 생성물의 급증으로 인해 NCMEC의 업무 부담이 증가하고 있습니다. 이를 해결하기 위해서는 정부가 NCMEC와 같은 기관에 충분한 자원을 제공하여 이들이 효과적으로 대응할 수 있도록 해야 합니다. 마지막으로, 부모님들도 아이들과 온라인 위험에 대해 소통하고, 가족사진 공개에 신중을 기해야 합니다. 부모들은 자녀들에게 온라인 상의 위험성에 대해 교육하고, 자녀들의 소셜 미디어 프로필을 비공개로 설정하는 등의 조치를 취해야 합니다. 또한, 부모들은 자신의 소셜 미디어 계정도 비공개로 설정하고, 자녀의 사진을 온라인에 올릴 때 신중을 기해야 합니다. 아동 유해 콘텐츠 문제는 우리 모두가 힘을 합쳐 대응해야 할 시급한 과제입니다. AI 기술이 빠르게 발전하는 만큼, 우리의 대응 노력도 그에 맞춰 진화해야 합니다. AI 개발자, 플랫폼, 정부, 비영리단체, 법 집행기관, 부모 등 모든 이해관계자가 협력하여 아동 유해 콘텐츠 문제를 해결하는 데 앞장서야 합니다. AI 기술이 우리 사회에 가져다주는 혜택을 최대한 활용하면서, 그로 인한 부작용을 최소화하기 위해 모두가 힘을 모아야 할 때입니다. #아동보호 #인공지능 #생성형AI #아동유해콘텐츠 #사이버범죄 원문:https://www.fastcompany.com/91136311/were-unprepared-for-the-threat-genai-on-instagram-facebook-and-whatsapp-poses-to-kids