172
1
실전 딥러닝
험을 치렀는지에 관한 매력적인 데이터셋을 보유하고 있었죠. 트리플바이트의 연구(
https
://
oreil
.
ly
/
2Wtw4
)에서 가장 두드러진 발견은 “각 회사가 원하는 개발자 유형은 해당 회사가
해야 하거나 현재 하는 일과는 거의 관련이 없었습니다. 오히려 회사 문화와 설립자의 배경을
많이 반영합니다”입니다.
오늘날 대다수 기업이 보유한 딥러닝 그룹은 학계 출신들이 만들었습니다. 따라서 배경이 다
른 사람들이 딥러닝의 세계에 뛰어들기란 쉽지 않습니다. 이런 그룹은 ‘자신과 같은’ 사람을 원
합니다. 즉 복잡한 수학 문제를 풀고 전문용어를 이해할 수 있는 사람을 찾는 경향이 있습니
다. 그들은 딥러닝으로 실제 현실의 문제를 잘 해결하는 사람을 발굴하는 방법을 잘 알지 못합
니다.
지위와 혈통을 넘어 결과에 집중할 준비가 된 회사는 큰 기회를 잡을 수 있습니다!
3.4.4
컴퓨터 과학자를 위한 전문 사회인
ACM
Association
for
Computing
Machinery
은
ACM
FAccT
(공정성
Fairness
, 책임성
Accountability
, 투명성
Transparency
)라는 데이터 윤리 콘퍼런스를 운영합니다. 이 콘퍼
런스는
FAT
라는 약어를 사용하다가 이제는 덜 불쾌한
FAccT
로 대체했습니다. 마이크로소프
트에도
AI
의 공정성, 책임성, 투명성, 윤리 (
FATE
)에 초점을 맞춘 그룹이 있습니다. 이 절에서
는 공정성, 책임성, 투명성의 개념을 지칭하는 약어로
FAccT
를 사용합니다. ...