우리 대학이 인공지능 기술의 윤리적 활용을 주제로 한 국제 세미나 ‘인공지능 길들이기 : 공학, 윤리, 정책’을 21일(목) 오전 11시 서울 웨스틴 조선호텔에서 개최한다.
이번 세미나는 급속도로 발전하는 인공지능을 책임 있게 개발해 윤리적으로 활용하기 위한 공학적, 정책적 방안을 논의하는 자리로 과학기술정보통신부의 지능정보기술 플래그쉽 감성 디지털 동반자 과제 연구단(연구책임자 : 이수영 교수)이 주최하고 우리 대학 인공지능연구소와 4차 산업혁명 지능정보센터가 공동 후원한다.
알파고-이세돌 대국을 기점으로 인공지능에 대한 관심이 고조되며 사회 전 분야에 고도로 학습된 알고리즘이 도입될 미래에 대한 여러 전망이 나오고 있다.
인공지능의 적극적 도입을 통한 효율성 증대가 새로운 경제적 기회가 될 것이라는 희망적인 전망이 제시되는 한편 알고리즘에 의한 사회적 차별, 자동화에 따른 노동 대체, 자율적 로봇으로 인한 생명과 안전의 위협 등 새 위험요소가 등장하고 위기가 심화될 것이라는 우려 또한 존재한다.
이번 세미나에선 인공지능이 보여줄 새로운 기회와 위험 사이에서 파괴적 혁신의 속도와 방향을 조절하기 위한 방안을 모색한다. 영국, 일본, 호주 등에서 인공지능의 윤리에 관한 선도적 활동을 벌여온 학자들을 초청해 기술의 책임 있는 개발과 활용을 위한 공학적, 정책적, 윤리적 의견을 들을 예정이다.
이를 통해 위협이 될 수 있는 인공지능의 기술을 인간의 가치에 맞춰 길들이기 위해 학계, 산업계, 정부의 각 주체들이 실천할 수 있는 다양한 방안에 대해 토론한다.
호주 뉴사우스웨일즈 대학의 토비 왈시(Toby Walsh) 교수는 ‘자율적 살상 무기 : 인공지능 연구자는 무엇을 해야 하는가?’를 주제로 인공지능의 군사적 활용 사례 및 이에 대한 UN의 선제적 대처 등을 소개한다. 이어 연구 현장의 공학자들이 가져야 할 윤리적 실천에 대해 토론한다.
영국 노팅엄 대학의 안스가 쿠너(Ansgar Koene) 교수는 ‘자율 및 지능 시스템의 윤리에 관한 IEEE의 국제 이니셔티브’라는 제목으로 세계 최대 전기전자공학자 단체인 IEEE가 인공지능의 윤리적 개발을 위해 추진하는 산업 표준 제정 사례에 대해 발표한다. 공학자가 활용할 수 있는 디자인 가이드라인 개발에 대해서도 토론한다.
일본 동경대 에마 아리사(江間 有沙) 교수는 ‘일본의 인공지능 윤리 및 정책 : 일본 인공지능 학회가 주는 교훈’이라는 제목으로 발표한다. 로봇 및 인공지능 분야를 국제적으로 선도하고 있는 일본의 학계 및 대학의 윤리 관련 활동과 교훈을 소개한다.
마지막으로 이수영 교수는 ‘어떤 인공지능 윤리를 어떻게 가르칠 것인가?’라는 제목으로 발표하며 사용자의 감정을 인식하는 대화형 인공지능을 직접 개발하는 과정에서 마주친 윤리적 문제를 사례로 들 예정이다.
각 연사의 발표 이후 국내 인공지능 연구자 및 정책 연구자의 논평과 종합토론을 통해 인공지능의 책임 있는 개발을 위한 국내 학계의 실천 가능 정책과 국제 윤리 담론에 기여할 수 있는 방안을 심도 있게 논의할 예정이다.
신성철 총장은 “인공지능 기술이 가져올 파괴적 혁신은 경제적 기회뿐만 아니라 다양한 사회적 위험을 불러일으킬 수 있다. 변화하는 기술 및 사회 패러다임에 신속하게 대응하기 위한 선제적 전략이 시급하다”며 “KAIST는 첨단 인공지능의 개발은 물론 기술의 윤리적 사용에 대해서 역시 국제적 선도 연구를 꾸준히 수행하겠다”고 말했다.
이번 세미나의 참가는 사전 등록(링크: https://goo.gl/forms/vvvcYV7TzjpVFgB53 )를 통해 신청할 수 있다.
우리 대학 전기및전자공학부 유회준 교수가 이끄는 PIM 반도체 설계 연구센터(AI-PIM)가 유수 학계에서 인정한 5종의 최첨단 인공지능 반도체 IP(지식재산권)를 개발했다고 29일 밝혔다. 대표적으로 심층신경망 추론 기술 및 센서 퓨전* 기술을 통해 사진으로부터 3차원 공간정보 추출하고 물체를 인식해 처리하는 인공지능(AI) 칩은 KAIST에서 세계 최초로 개발해 SRAM PIM** 시스템에 필요한 기술을 IP(지식재산권)화 한 것이다. * 센서 퓨전 : 카메라, 거리센서 등의 각종 센서로부터 얻은 데이터를 결합하여보다 정확한 데이터를 얻는 방식 ** SRAM PIM : 기존 메모리 SRAM과 DRAM 중 SRAM에 연산기를 결합한 PIM반도체 이 IP는 올해 2월 20일부터 28일까지 개최된 국제고체회로설계학회(ISSCC)에서 현장 시연을 통해 많은 주목을 받았으며, 이를 누구라도 편리하게 활용할 수 있도록 한 것이다. (웹사이트 : www.ai-pim.or
2022-12-29우리 대학 김재철AI대학원 윤세영 교수 연구팀이 세계 최고 수준의 인공지능(AI) 학회인 `뉴립스(NeurIPS, 신경정보처리시스템학회) 2022'에서 개최된 `세포 인식기술 경진대회'에서 취리히 리서치센터, 베이징대, 칭화대, 미시간대 등 다수의 세계 연구팀을 모두 제치고 1위로 우승을 달성했다고 28일 밝혔다. 뉴립스는 국제머신러닝학회(ICML), 표현학습국제학회(ICLR)와 함께 세계적인 권위의 기계학습 및 인공지능 분야 학회로 꼽힌다. 뛰어난 연구자들이 제출하는 논문들도 승인될 확률이 25%에 불과할 정도로 학회의 심사를 통과하기 어려운 것으로 알려져 있다. 윤세영 교수 연구팀은 이번 학회에서 `세포 인식기술 경진대회(Cell Segmentation Challenge)'에 참가했다. 이기훈(박사과정), 김상묵(박사과정), 김준기(석사과정)의 3명의 연구원으로 구성된 OSILAB 팀은 초고해상도의 현미경 이미지에서 인공지능이 자동으로 세포를 인식하는 MEDIAR(메디
2022-12-28우리 대학 유창동 전기및전자공학부 교수가 회장을 맡은 한국인공지능학회 지난 11일 2022 송년회를 개최하고 인공지능의 학술적 발전에 기여한 기업과 연구자에게 시상했다. 최근 5년 간 영향력이 큰 논문을 쓴 연구자에게 주는 학술상은 김준모 KAIST 전기및전자공학부 교수, 주재걸 KAIST 김재철AI대학원 교수에게 수여됐다. 서민준 KAIST 김재철AI대학원 교수는 신진연구자상을 받았다. 또한, 인공지능 및 학회 발전에 세운 공로로 김광수·장동의 KAIST 전기및전자공학부 교수, 석흥일 고려대 인공지능학과 교수, 백승렬 유니스트 AI 대학원 교수, 주재걸 KAIST 김재철AI대학원 교수에게 학회공로상이 부상과 함께 주어졌다. 이번 시상식에서는 학술분야의 높은 성과와 함께 인공지능 개발과 응용에 앞장서 국내·외 협력 사업을 활성화고 학회와의 협력을 위해서 노력한 기업인들의 공로도 치하돼 배경훈 LG AI 연구원장, 하정우 네이버 AI 연구소장, 배순
2022-12-19우리 대학 전기및전자공학부 서창호 교수와 최경철 교수가 국제전기전자공학자협회(IEEE)의 2023년 석학회원(Fellow)으로 선임됐다고 9일 밝혔다. 전기및전자공학부에서는 1995년 김충기 명예교수가 석학회원으로 선임된 이후 20명의 교수가 석학회원으로 선임됐다. 2023년처럼 2명의 석학회원이 동시 선임된 것은 2008년 이주장 교수와 유회준 교수, 2009년 경종민 교수, 김종환 교수, 송익호 교수, 2016년 조규형 교수와 김정호 교수가 동시 선임된 이래 7년 만이다. 서창호 교수는 무한용량 통신기법과 최적의 분산 저장시스템 개발 공로를 인정받아 석학회원으로 선정됐다. 서 교수는 KAIST 전기및전자공학부에서 학사 및 석사과정을 이수하고, 미국 캘리포니아대학교 버클리(UC버클리)에서 박사과정을 밟으며 정보이론의 선구자 클로드 섀넌이 제기한 해당 분야의 난제를 해결한 연구 실적으로 화제가 됐다. 국제전기전자공학자학회(IEEE)를 비롯한 UC버클리 등에서 각종 논문상을
2022-12-09우리 대학 신소재공학과 김경민 교수 연구팀이 낸드플래시(NAND Flash)의 전하 저장 방식을 활용하여 양산성이 높으며 높은 균일도를 갖는 고신뢰성 인공 시냅스 소자 개발에 성공했다고 6일 밝혔다. 최근 고성능의 인공지능 기술(Artificial Intelligence; AI) 구현을 위하여 인공 시냅스 소자를 통해 크로스바 어레이 구조에서 고밀도의 메모리 집적과 행렬 연산 가속을 동시에 구현하는 맞춤형 하드웨어를 개발하기 위한 노력이 계속되고 있다. 시냅스 소자의 후보 물질로 다양한 물질이 제시되었으나, 인공지능 가속기가 요구하는 다비트성 (Multi-bit), 보존성 (retention), 균일성 (uniformity), 내구성(Endurance) 등을 모두 만족하는 소자는 매우 드물었으며, 또한 제시되는 후보 물질들의 동작 방식도 기존 반도체 소자들과 매우 달라 반도체 소자로 활용함에 있어 양산성 및 수율 등에도 추가적인 검증이 필요하다는 한계가 있었다.
2022-12-06