6번째 이야기 - Text to Image, 범용기계(General machine)

● 그려주니까 더 잘 보이고,, 좋은 거 아냐?

● 이 그래프는 적은 규제가 더 많은 산업 투자로 이어지게 한다는 것을 얘기하고 싶은 것 같습니다.

● 그런데 이 그림은 뭔가 잘못된 부분이 있는것 같군요.

● 그게 뭘까요?

...

..

● 기간 산정이 한쪽은 3년, 다른 쪽은 4년이군요. 동일한 기간을 산정해주어야합니다.

● 1997, 1998년의 데이터가 빠져있습니다.

● 그린 분께서 이 데이터를 의도적으로 숨긴 것이라 추정해볼 수 있습니다.

● 사람은 누구나 훌륭한 스토리텔러입니다.

● 문제는 그 스토리로 다른 이를 속일 수 있고, 심지어 자기 자신이 속는다는 점이죠.

● 마인드버그마인드 버그(MIND BUG)를 조심합시다.

 

 

● 바야흐로 Text to Image 모델의 전성시대입니다.

● 오픈 AI의 Dall-E2에 이어 구글에서 이매젠이라는 모델을 내놨습니다.

● 오픈 AI의 이미지 생성 인공지능 달리 2(DAll-E2)2(DAll-E2) 등이 생성한 이미지와 비교했을 때 더 높은 선호도를 달성했다고 합니다.

● 다만 연구팀은 연구 논문과 예시 이미지를 공개했지만, 상세한 코드 및 대중이 사용해 볼 수 있는 데모 버전은 제공하지 않기로 결정했습니다.

● 악용으로 인한 사회적 해악에 대한 우려 때문이라고 하네요.

● 편견이 있는 데이터를 무작위로 썼다고 쿨하게 인정하고, 데모 버전 그래서 안 내놓을 거야!라고! 밑밥을 깐 것 같습니다.

● 편안한 마음으로 홈페이지에 가서 구글의 이 모델이 생성한 작품 감상을 해보시죠.

https://news.v.daum.net/v/20220524180034194

"말하는 대로 그려드립니다"..구글, 언어→그림 AI 공개

 

 

● 내신이 좋은 아이 VS 수능을 잘 보는 아이

● 내신이 좋은데 수능이 안 좋은 학생이 있고, 그 반대의 경우도 있습니다.

● 수능이 최종 목표라'가정'해봅시다. 수능을 결국 잘 보는 게 장땡일 겁니다..

● 내신을 잘 봤는데 수능을 잘못 보는 건 일반화 성능이 낮다 할 수 있습니다..

● 인공지능은 범용기계(General machine)를 지향합니다.

● 특수한 상황에만 들어맞는 게 아니라 일반적인 현실세계에서 성능 발휘를 기대합니다.

● 내신 공부만 너무 많이 하면 거기에만 최적화됩니다. 이를 과대 적합(오버 피팅)이라(오버피팅) 합니다.

● 그렇다고 내신 공부 하나도 안 했는데 수능을 잘 볼 기적은 잘 일어나지 않습니다. 너무 공부가 안된 상태를 과소 적합(언더 피팅)이라(언더피팅) 합니다.

● 정확도와 일반성의 트레이드오프(Trade off)를 이해합시다.

● 충분히 공부한 다음 적당한 시점에 종료해주는 것이 일반성을 확보하는데 도움을 줄 수 있습니다.

 

 

 

● 설득은 나의 생각을 상대에게 이해시키는 기술입니다.

● 어떻게 하면 설득을 잘할 수 있을까요?

● 여기에서 필요한 것이 바로 스토리텔링입니다.

● 스토리텔링은 말 그대로 상대에게 알리고자 하는 바를 이야기로 설득력 있게 전달하는 행위입니다.

● 이야기를 통해 전달하면 상대는 큰 거부감 없이 나의 의견을 들어줍니다.

● 나이팅게일은 장미 도표를 만들어 크림 전쟁의 사망률을 시각화하고, 위생 상태의 개선이 가장 시급함을 스토리 텔링 했습니다..

● 나이팅게일의 설득의 기술은 데이터 스토리텔링이었고, 이것이 근현대적인 병원 공간으로의 혁신으로 이어져 수많은 사람들의 목숨을 살렸습니다.

● 이쯤 되니 백의의 천사였던 그녀가 달리 보입니다.. 그녀는 이성과 감성을 동시에 잘 갖춘 데이터 스토리텔러였던 것이죠.

● 스토리텔링은 시각화+줄거리+특정 상황을 포함합니다.

● 데이터 스토리는 가치를 제공하고, 청중의 참여를 유도합니다.