딥러닝의 한계로 본 카카오 알고리즘 윤리헌장

카카오의 알고리즘 윤리 헌장 [https://brunch.co.kr/@kakao-it/186]을 개리 마르커스 뉴욕대 교수의 관점에서 해석해보는 것도 의미가 있을 겁니다. 개리 마르커스 교수는 지난 1월 발표한 에세이 ‘Deep Learning: A Critical Appraisal'(딥러닝 : 비판적 평가) [https://arxiv.org/ftp/arxiv/papers/1801/1801.00631.pdf]에서 딥러닝의 한계를 10가지로 정리했습니다. 제목만 열거하면 다음과 같습니다. 1. 너무나 많은 데이터를 필요로 한다. 2. 얕은 지식을 배우고 지식 재활용이 힘들다. 3. 위계적 구조(주로 언어학) 다루는데 자연스럽지 않다 4. 개방적 문제 해결에 취약하다. 5. 충분히 투명하지 않다 6. 이전(기 구축된) 지식과의 통합이 쉽지 않다. 7. 인과관계와 상관관계의 구분이 어렵다. 8. 문제가 될 수 있는 방식에서 안정적인 환경을 가정한다. 9.