[아이티월드] “보안 제품에 인공지능은 없다, 2019년에도 없을 것이다”…포스포인트 정보보안 예측 보고서

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정보보안 영역에서도 예측이라고 하는 것은 어렵다는 내용의 기사이다. 이 기사를 보면서 나는 학습분석을 떠올렸다. 학습분석은 크게 2가지 역할을 잘 해내야 한다. 첫째는 현황에 대한 정확한 분석이고, 둘때는 예측이다.

현황 분석은 학습에 대한 분석이다. 일반적인 접속을 포함하여 학습활동에 대한 데이터를 얼마나 잘 정리하여 보여주느냐가 기본 기능이 될 것이다. 대부분 로그 기반으로 데이터를 저장하고, 분석하게 된다. 어떤 로직으로 데이터를 산정하느냐에 따라서 숫자가 달라질 것이다. 실제 이 기능을 돌려보니 구글분석, 네이버분석, 자체 로그분석 등의 숫자가 조금씩 다르다. 왜 다르냐고? 계산 방법이 다르기 때문이다.

예측은 더더욱 어렵다. 중도탈락자를 예측하고, 과정을 추천하는 것 모두 예측의 범위라고 할 수 있다. 과정 추천은 쉽지 않냐고? 물론 대충 비슷한 카테고리에 비슷한 태그를 가지고 있는 것을 추천하는 것은 예측이 아니다. 그렇게 하는 것 말고 행동패턴을 분석하여 추천하는 것, 이것은 정밀한 예측의 영역이다. 혹자들은, 아니 대부분의 사람들은 유튜브, 넷플릭스가 하고 있으니 누구나 할 수 있을 것이라고 생각하고 있다. 직접 해 보시라, 추천이 얼마나 허접하게 나오는지를.

얼마전에 페북에서 이런 글(원본은 트위터)을 봤다. 정말 촌철살인이 아닐 수 없다. 우리는 말로만 문서로만 혁신을 부르짓고 있지 않은지, 스스로 반성해 본다.

Difference between machine learning and AI:
If it is written in Python, it’s probably machine learning
If it is written in PowerPoint, it’s probably AI
https://twitter.com/matvelloso/status/1065778379612282885

관련 기사 : http://www.itworld.co.kr/news/111607

 

출처 : 오픈랩

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