[머신러닝] 머신러닝의 한계

머신러닝의 한계

1️⃣ 머신러닝 알고리즘의 한계
   • 알고리즘
      ✔ 데이터를 통해 미래 예측의 기초 패턴 식별
      ✔ 학습 내용을 정확하게 파악하고, 파라미터의 포괄적 영역에 실제로 적용
   • 머신러닝
      ✔ 인간 뇌의 상대적인 영역만 모방함
      ✔ 학습한 파라미터의 범위 내에서 추정하고 적용 범위가 유연함
   • 컴퓨터
      ✔ 경험의 축적이 없음
      ✔ 논리적인 단계를 상식적으로 추론하는 능력의 한계

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2️⃣ 머신러닝 광고의 문제점

   • 광고 방문 이력을 분석하여 학습한 데이터마이닝 패턴을 웹 사이트 광고 제시에 활용

     👉 웹 사이트 광고에 사용자의 관심 상품에 대한 광고를 제시함

      ✔ 고객은 광고 순환을 무한 반복하게 됨

      ✔ 사람의 언어를 이해하거나 번역과 음성을 인식하는 등의 기능은 머신러닝 능력의 한계

      ✔ 자신이 학습한 데이터만 중요한 사실로 인식함

      ✔ 입력 데이터가 명확하지 않을 경우 컴퓨터는 인간과 동일하게 최적화된 추측만 가능함

 

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3️⃣ 머신러닝 윤리 인식

   • 머신러닝의 핵심 : 복잡한 데이터의 이해도 향상에 기여

   • 기계적인 행동, 불합리한 소비자의 인식면에서 윤리적 문제 발생

   • 컴퓨터를 통한 자동화 측면에서 예상치 못한 결과 초래

   • 머신러닝 또는 데이터마이닝 사용자는 기술적인 면이 없어 불성실할 가능성이 있음

 

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4️⃣ 머신러닝 발전 속도

   • 머신러닝의 확산 및 발전 : 관련 법률과 사회 규범은 매우 불확실하고 유동적임

   • 일반 대중의 개인정보를 침해하지 않도록 데이터 분석에 주의

   • 머신러닝의 분석 결과 적용에 앞서 상식적인 면 반영(건강 데이터 등의 민감 정보)

   • 머신러닝을 통해 시나리오 예측이 가능하므로 발견한 패턴 노출면에 신중한 접근 필요

 

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5️⃣ 머신러닝의 부적절한 측면

   • 머신러닝의 알고리즘 보편화를 위한 컴퓨터는 성, 인종차별 등 부정적이고 고정화된 관념을 포함한 인류의 부적절한 측면을 학습할 수 있음

   • 머신러닝의 악의적인 공격은 치명적

   • '적대적 공격'과 악의가 없는 의도에 대한 잘못된 인식으로 치명적 사고 유발 가능

   • 실생활에서 잘못된 남용이 없도록 윤리 의식과 주의 필요