그쵸, 사람들이 참 단순하게 Ai라 하면 다 옳다고 보는 경향이 있는데, 과학을 조금이라도 공부했다면 그게 얼마나 큰 Bias인지 알겠죠. 결과만 놓고 봐서 아직까지 Ai 쪽이 더 잘 맞추더라도, 그 과정 상의 태생적 한계가 존재하니깐요. 혹시 기상 모델링을 형성하기 위해, 티 분야가 지금 그렇듯 빅데이터 분석의 도구로 쓴다면 유용하긴 하겠네요.
결국에는 AI한테 학습시키기 위해서는 "이 사건은 A라는 이유 때문에 B라는 법률을 위반한다"라는 데이터가 필요한데 결국에 이 데이터를 얻기 위해 이전에 판례들을 가져오는 방법밖에 없습니다. ChatGPT같은 모델에 넣어서 하면 되지 않냐고 하실 수 있지만 아직까지 나온 언어모델 중 편향되지 않은 모델은 없습니다.
대체하기 힘들죠... Ai와 기상청관측 같이해서라도 기상을 정확하게 해야하죠.... 현재 기상관측 방정식이 나비에-스토크스 방정식이라 복잡한 수식이기도 하지만 아직 풀리지 않은 난제로 더 잘 알려져 있지요... 그래서 정확한 값이 아닌 근삿값이라 기상을 예측만 할 수 있기에 통계로만 학습한 Ai가 이기는게 당연하죠... 그러나 이 난제가 풀리면 100%확률로 기상예측이 가능하기에 그전까진 다 사용해서 기상관측해야 더 좋죠..
기상청 직원은 공직자기 때문에 AI 도입을 이유로 해고될 위험은 없습니다. 계약직 연구원이라면 해고 위험성이 있겠으나, 어차피 계약직이 AI 도입 여부에 큰 영향력을 행사할 수는 없습니다. 물론 일부 직원이 해고 위험성과 관계 없이 신뢰성 문제로 AI 도입을 반대할 수는 있겠으나, 실제로 그런 직원이 있는지는 모르겠습니다.
이미 ai쓰이고 있음 좀만 찾아보면 돈받고 팜 물론 대부분은 ai가 아니라 수식 넣고 돌리지만 펀드 이런애들은 이미 쓰고 있음. 대신 ai에 의한 예측에 의해 투자를 하는 시람들이 생기고 그거에 따라 주가가 움직이게되니 ai의 예측이 점점 엇나가서 지속적으로 최신화해야함
슬프지만 우리 역량 탓! 투표는 최선이 없으면 차선을 선택하는 것임을 항상 상기해야 하는 법! 자신의 투표 행위(기권 포함)가 결국 최악이나 차악에 동조하는 행위가 되는 것 아닌지 판단이 중요!! 결국, 비례뿐 아니라 지역구도 투표 포기는 최악이나 차악이 더 유리해지게 자신이 돕는 게임 행위인 것!!! 설사 때론, 차악일지라도 그게 차선이면 분명한 최악을 피하기 위해선 그걸 선택해야 하는 게 게임 이치!!
@@gold9874 둘 다 물가에 관심이 없구나라는 부분에는 공통점이 있지만... 아무래도 비싼 것을 싸다고하는 것하고 비싼 것을 더 비싸다고 하는 것은 받아들이는데 임팩트가 좀 다르지... 이걸 굳이 비교하자면... 설사똥을 뱉는 놈과 그냥 똥을 뱉는 놈의 차이 정도랄까?
근데 이게 기상은 맞는 방향이 아닐 수도 있음. 빅데이터의 장점은 기전을 알지 못해도 결과만 증요한 학문에 방법론적으로 매우 강력함. 그 대표적인 케이스가 바이오라서 젠슨황이 언급한 이유임. 기상도 일일히 계산하면 복잡해서 원리를 다 파악 하기 힘들고 빅데이터로 하는게 매우 좋음. 근데 문제는 과거의 데이터가 틀리면 의미가 없을 수 있다는것. 사람의 몸은 똑같아서 바아오는 그럴일이 없는데. 지금 지구는 기상이 지구온난화로 변화고 있음. 과거의 데이터로 추론하는 식의 방법이 유효하지 않을 수도 있다는 거고. 이게 기상이변을 예측 못한다는 전문가들의 견해가 내가 풀어서 한 이야기임. 원리를 탐구하면, 기상 데이터 수집만 잘되면 힘들어도 해결 할 수도 있는데. 과거 데이터로만 판단하는 AI 방식은 안된다는 것. 뭐 나중에 추론 까지 가능한 기상 AI가 나오면 되겠지만. 이 이야기의 핵심은 이이야기인듯.
현재 ai가 무섭게 발달 중이고 ai에 기반한 GraphCast, AIFS 같은 새로운 수치모델들이 사용되기 시작하고 있고, 아마 기상청에서도 예의주시 할 것 같긴 합니다. 그럼에도 불구하고 예보가 이렇게 빗나가는 건, 근본적으로 저런 모델들은 해상도가 좋아봐야 10km 안팎(국지모델 같은 것 제외)으로 인간 입장에서 매우 넓고, 그러면서 전지구의 대기흐름을 싹다 예측합니다. 그런데 예를 들어 어떤 수치모델에서 서울에 집중호우 예측이 나오면, 대략 오차가 서울 바깥으로 50km 정도만 벌어져도 전지구 모델 기준으로는 잘 맞힌 겁니다. 지구가 워낙 크니... 그러나 좁아터진, 인구밀도가 극한인 서울에선 집중호우가 50km만 벗어나서 서울 대부분에서 비가 안왔다 하면 엄청나게 많은 사람들의 불만이 터져나올 수밖에 없습니다. 가뜩이나 기상청 예보관들이 다양한 요소를 고려해 그 오차를 20km로 줄인다 한들 서울 같은 곳에 그렇게 집중호우 구역 오차가 생기면 당연히 엄청나게 많은 불만이 쏟아지겠죠. 인구밀도가 너무 높으니. 분명 전지구 모델 기준으로는 매우 잘 예측한 건데도요. 현재 정확도 1위로 평가받는 ECMWF(유럽중기예보센터) 모델도 그거 그대로 따라서 예보한다면 상당히 예보가 더욱 자주 바뀌고 그래서 다양한 모델들의 장점만 골라서 토의를 통해 생산하는 게 현재의 일기 예보인 겁니다. 슈퍼컴만 좋아서 되는 게 아니라 그 슈퍼컴의 근본적인 오차를 바로잡고 우리나라에 맞게 바꾸어 예보를 생산하는 건 AI만 가지고 하기엔 아직은 부족할 것 같다는 생각이 듭니다. 또한 3일 이상의 먼 시일에 수치모델들은 다 비를 예상하는데 왜 기상청만 흐림 예보냐? 기상청도 다 모델들 보면서 감시하고 있습니다. 다만 모델들의 예상이 시간이 지나면서 바뀔 수 있고, 불확실성이 크기 때문에 가능성이 제일 높은 구역부터, 거의 확실해졌을 때 신중하게 차근차근 비 예보를 집어넣는 겁니다. 예보 발표 때마다 모델들 그대로 따라서 발표한다면 비 구역, 시간 등의 예측이 시시각각 바뀔 수밖에 없고, 그러면 사람들의 혼란만 늘어날 테니... 그런데도 기상청에서 먼 시일의 비 예보가 생겼다 사라졌다 하는 경우가 있는데, 그건 진짜 예측이 안 되고 결정하기 엄청 애매한 경우일 때 가끔 그렇습니다. 어쩔 수가 없습니다... 한국은 다른 나라에 비해 유독 너무 정교한 일기예보가 필요한 나라라고 항상 생각이 듭니다...
기상 데이터의 수요자는 여러 니즈가 있겠지만, 대부분에겐 “맑음”, “비옴”이 필요한 것이겠죠. 북태평양 고기압에 의한.. 해석에 대한 부분은 사실 그렇게 관심사항은 아닙니다. 딥러닝 베이스의 최근 모델들의 특징은 기존의 머신러닝 방식에 비해 성능은 높으나, 해석 가능성이 적은게 문제이죠. 그럼에도, 앞서 말했듯 수요자의 니즈는 충족시키니, 적극 도입해도 된다고 봅니다.
그런데 한편으로 현상에 대한 관찰 분석과 이를 토대로 한 이론의 형성은, 다수의 관심사가 아니더라도 결코 간과할 수 없는 것이기 때문에 쉽사리 놓을 수 없는 건 맞습니다. Ai 기상예측이 발전 확대도입 되더라도, 완전 대체라기보단 모델링 형성에 도구로 쓰이는 등 인간의 수고를 덜며 효율을 높이는 식으로 작용하게 되지 않을까 싶네요.
구글 날씨랑 기상청에서 제공하는 날씨 둘다 사용하는데 대체적으로 구글 날씨가 더 정확함. 무슨 차이가 있나 싶어서 알아보니 구글날씨는 정보 데이터를 기반으로 AI가 예측한 날씨를 알려주고 한국 기상청 날씨는 정보 데이터를 사람이 나름대로 해석하고 변경한 정보를 준다고 적혀있었음. 둘다 동시에 사용하는 입장에서 AI 예측이 더 정확한거같다고 느끼는데 만약 둘이 예측률이 비슷비슷하다고 해도 기상청에 사람이 필요한가....? 어차피 비슷하다면 AI로 대체되어도 괜찮은거 아닌가? 싶긴 하네. 이상기후는 사람이나 AI나 둘다 처음 겪어보는 사태이니 어차피 예측이 불가능하지 않을까.
가끔 회귀식을 써서 프로그램을 할 때, 가중치가 기존 이론과 반대로 적용될 때 난감함. 연료를 더 주입했는데, 온도가 떨어진다던지 하는 식으로 엉터리 처럼 보이는 경우가 더러있음, 문제는 이걸로 제어를 하면 더 잘되는 경우가 있다는 거. 이처럼 인간의 상식을 부정당하는 경우가 생기기 때문에 적용하기 어려움, 성능은 떨어지더라도 사람이 이해할 수 있어야 시스템을 통제할 수 있음. 성능이 좋다고 ai를 무턱대고 쓰면 예상할 수 없는 재난을 겪을 수도 있을 듯.
이게 빅데이터가 강력한 방법론적 이유임. 빅데이터는 과정은 의미가 없음. 결과만 맞게 내는게 ai 이유는 몰름 이런 과정은. 이유는 역으로 추정. 그래서 기상, 바이오 같은 분야에서 강력함. 잰슨황도 이래서 바이오 ai를 주목하는 거고. 바이오에서 기전은 잘모르거든 아무도. 실증으로 결과로 개발하지. 비아그라 비만약이 그래서 나온거지.
그리고 카이스트 교수라는 작자가 뭘 이해를 못해서 블랙박스 핑계를 대고있어 ㅋ 바둑은 그럼 ai가 내놓는 수들을 사람들이 이해해서 받아들이냐? 그게 훨씬 좋은 수니까 이해는 못하지만 너무 우수하니까 받아들이는거지 ㅋ 이미 ai는 인류의 지적 능력으로는 이해 불가능하고 따라잡을수 없어.
그리고 한 시간 뒤의 날씨도 못 맞힌다는 분들이 엄청 많은데, 저도 그렇게 생각합니다. 근데 세세하게 뜯어보면, 아직 기술의 한계 때문인 것 같습니다. 우선 현재부터 6시간 뒤까지는 '초단기예보' 영역이고, 그 뒤부터 3일 뒤까지는 '단기예보' 영역인데 이 두 영역의 예보 생산 방식이 많이 다릅니다. 초단기는 10분마다 업데이트 되는데요. 실황을 기반으로 빠르게 바뀌는 날씨를 예보관님들이 일일이 10분마다 전지역 예보를 적어 낼 수 없으니, 초단기 모델과 단순 구름(강수) 이동 방향을 고려한 레이더의 단순 움직임 예측 등을 섞어 자동적으로 생산하게 됩니다. 그러다보니 갑작스럽게 발달하는 소나기 구름 등을 예측하는 데 한계가 있고, 구름대 이동 예상도 너무 기계적이고 부자연스럽다보니 초단기 > 단기로 넘어가는 시간대의 예보 지도도 일관적이지 않습니다. 그래서 서해상에서 비구름이 갑자기 발달할 경우 없던 비예보가 갑자기 6시간 내에 생기는 이유가 초단기 예측의 한계 때문이죠. 이런 건 사실 어떤 나라가 와도 여름철에 급격히 발달하는 호우 이런 걸 정확히 예측해서 10분마다 업데이트해 발표... 이런 것들은 현재로서는 사실상 불가능할 겁니다. 특히 갑작스럽게 발달하는 소나기구름(적란운)의 규모가 너무 작아서 수치모델에서 예상도 제대로 못할 뿐더러, 현재 그러한 적란운의 발생 발달 메커니즘도 확실하게 정립이 안 되어 있고 아직 연구 중인 걸로 알고 있습니다. 기상청에서도 아마 이 점을 많이 고민하고 있을 거 같고요... 그러니까 항상 특히 여름철에는 레이더 영상을 수시로 참고하라는 말이 괜히 있는 게 아닙니다...
@@ssaqss 지금 여기 원본댓글이 뭐라고했는지 다시읽어봐 ai만 기대고 지식체계를 버리면 안된다고 하잖아 발전하려면 ai에만 기대면 안됨 니가 이공계면 더 잘알텐데? 수학이든 코딩이든 다 깜지로 쓸줄알아야하고 그 감각을 잃으면 개발이나 연구를 할수가없음 창의력 뒤진다는거임 Ai가 인간수준이면 모를까 지혼자 자가복제하다가 이상한 부분이 점점 부각되는 치명적인 단점이 있음 그래서 현수준 ai로는 인간 없이는 퇴보함
블랙박스 문제는 AI 제작사 측에서 해당 AI의 개선을 통해 해결할 수 있는 부분이라고 생각합니다 단지 개선하는데 상당한 시간과 비용, 노력이 소비되는 게 문제긴 하죠.... 그리고 전례가 없던 기상이변은 솔직히 사람이라고 해도 예측이 불가능에 가까운 건 마찬가지라..... 사람이 예측했다고 해도 전례가 없다면 신뢰하기 어렵다고 반례당할거같은뎅.... 개인적으로 기존 기상청과 AI기상청을 병행해서 각각의 예보를 내면 사람들이 알아서 믿고 싶은 쪽으로 참고할거라고 생각합니다 비용이 감당이 된다는 전제하에 말이지만요ㅎㅎ
요새 일기예보라는 말쓰지마라. 실시간 일기 라고 바꿔서 말해라. 비가 온다고 해놓고 안오면 안온다고 기상 바꾸고... 비 안온다고 해놓고 비오면 비온다고 기상바꾸고... 이게 예보냐? 실기간 일기 관측이지... ai 기술 빠른 도입이 시급하다. 대한민국 기상청 직원들은 반성해라.
유례없는 기상이변을..기상청들은 할 수있나? ㄷㄷㄷ
제가 기후전문가는 아니지만 사람의 지혜는 아직 기술로도 모방 어려울 걸요. 기존 나와 있는 지식을 직관적으로 활용하는 문제는 어느 정도 다른 걸로 알아요.
@@썬연료전속모델 반대 아닌가 인공지능이 못 따라할거라 생각했던 지혜 창의성 분야부터 잠식해가고 있는데
기상이변 예보 안 보나?
유례가 있든없든 다 못해요
지금 AI도 기존의 방대한 데이타를 나노세컨드 단위로 수집 분석한 결과를 직관적 추론 및 예측하여 답하고 있는 겁니다.
AI하고 기상청 결과 둘다 발표해. 선택은 우리가 하면 되는 거니까~
뭔소리야 기상청에서 ai를 도입해서 발표하겠지
@@정현준-p1q도입하려면 시간이 걸릴거같다하니 하는 소리잖아요
너랑 나랑 같은 부류라 생각 하지 않는다 하류층아
그러면 기상청 처발릴텐데.... 그러면 기상청인원 대폭정리~~~
도입할 필요 없음. 그냥 결과값 받아오면 되는거임.
유례없는 기상이변은 어차피 인간도 못맞추잖아..? ㅋㅋㅋㅋ
너도 맞춤법 못 맞히는데?
@@김도현-x5j 메세지의 정보를 파악하는게 아니라 남까내리는것밖에 없는게 잘하는거임?
@@김도현-x5j 그래?? 어디가 틀림?
못 맞히다..?
@@stripe_sprite ㅇㅇ 구글 검색해보니 뭔가와 비교할땐 맞추다, 적중시키는건 맞히다라고 되있네. ㅇㅋ 이해함. 감사.
ai예측과 기존 예측을 동시에 발표하고 소비자가 알아서 판단하면 되지..
오 괜찮네요
이건 나름 괜찮은 듯 솔찍히 다들 기사만 보고 ai 도입 하자 이러고 있는데 ai만 도입하기에는 문제점이 너무 많음. 정확성 하나로 해결될게 아니라서 기존 예측을 포기하기에는 문제점이 많지
판사, 검사, 의사 부터 AI 대체 시급.
ai 가 수사를 할 수는 없죠
다만 검사의 기소업무중 일부는 대체할수도 있을것 같음
대체는 아니고 보조.. 사무장들 일자리가 위험하지.
미래에는 ai가 발전하면 의사보다 간호사의 역할이 더 중요해지고 간호사의 힘이 더 쎄질꺼같음.
@@오우투베 ai가 수사를 왜못함?????
ai로봇이 사람처럼 뛰어다니고 수사한다면..........
인간보다 검거율도 훨씬 좋아질거같은데 ㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋ
판사는 필수ai
기상은 난수를 예측해야해서 슈퍼컴퓨터도 계산이 개빡센데
AI는 데이터 대입해서 근사치 내놓으면 끝..기후가 점점 변해서 계속 맞을지는 아직 미지수
그쵸, 사람들이 참 단순하게 Ai라 하면 다 옳다고 보는 경향이 있는데, 과학을 조금이라도 공부했다면 그게 얼마나 큰 Bias인지 알겠죠.
결과만 놓고 봐서 아직까지 Ai 쪽이 더 잘 맞추더라도, 그 과정 상의 태생적 한계가 존재하니깐요.
혹시 기상 모델링을 형성하기 위해, 티 분야가 지금 그렇듯 빅데이터 분석의 도구로 쓴다면 유용하긴 하겠네요.
기상예보를 퀴즈쇼라고 생각하는 사람이 대부분이죠.
@@jpk7730bias 이러고 있네 ㅋㅋ 전청조임?
AI도 현재 날씨데이터 계속 수집해서 기후가 점점 변하는 것도 당연 수집될건데 계속 맞을지 미지수라는건 무슨 멍청한 소리임? 해가 가면 갈수록 정교해지는게 지금 AI인데;
변화율은 이미 수학적으로 정복한 분야
그렇다면 지난 70년이상 축적된 판례를 데이타화하여
A.I판새들을 대거 투입하라
간단한 사건까지 죄다 재판 3년씩 하는 것은 말도 안된다.
민사사건은 A.I가 하고 형사 12대강력범죄만 인간이 하고 그것도 나중에
모두 A.I로 바꾸자 판새들에게 들어가는 돈이 아깝다.
니가 뭔데 명령이냐....
AI는 죄인에게 사형 판결하고 그 이유를 설명 못한다잖어~
그래도 쓸래?
@@후루릅-n4x 과정, 이유 다 ai가 설명할 수 있습니다. 과정과 이유를 아웃풋에 포함시키지면 되고 이미 챗gpt는 과정에 대해 잘 설명함
결국에는 AI한테 학습시키기 위해서는 "이 사건은 A라는 이유 때문에 B라는 법률을 위반한다"라는 데이터가 필요한데 결국에 이 데이터를 얻기 위해 이전에 판례들을 가져오는 방법밖에 없습니다. ChatGPT같은 모델에 넣어서 하면 되지 않냐고 하실 수 있지만 아직까지 나온 언어모델 중 편향되지 않은 모델은 없습니다.
ㅋㅋㅋㅋㅋㅋ 인간이 하면 유례가 없는 기상이변을 예측할줄 아나보네 ㅋㅋㅋㅋㅋ 오히려 징후가 나타나도 무시해서 피해 더 키우겠지 ㅋㅋㅋㅋㅋㅋ
예측을 할 수는 있죠. AI는 아예 못 하는거고.
만약 도입한다면 기상청의 가장 큰 문제
: 비가 온다고 합니다. 그거 말고는 말씀드릴게 없네요. 저도 왜 그런지는 모릅니다.
어쨌든 맞기만 하면됨
근데 이건 모든 AI기술의 문제점이긴 함.
결과를 도출하는 속도는 빠른데 왜 그런지를 설명할 수 없음.
그리고 틀려도 왜 틀렸는지 알 수가 없음 개선하려면 그냥 AI 모델 하나 더 만들어야 함
AI : 비가 온다고 하는데 왜 그런지는 모르겠습니다 -> 진짜 비 옴
??? : 분석해보니 이러이러해서 비가 오겠습니다 우산 챙기세요! -> 해 쨍쨍
ai가 왜 그런 결과를 줬는지 분석만하면됨
우리나라에게 시급하다!!!!!!!!!!!! 우리나라 AI 빨리 도입해라. 기상청 직원들 빨리 대체해야 된다.
이미 도입했어 징징그만대라
꼭 이렇게 공부도 안하고 방구석에 쳐박혀있는것들이 징징대더라
ai도 발전해야되서 ai가 직원들 대체하긴 아직 힘듬
@@coco-v6f9i 네다 기상청직원
대체하기 힘들죠... Ai와 기상청관측 같이해서라도 기상을 정확하게 해야하죠.... 현재 기상관측 방정식이 나비에-스토크스 방정식이라 복잡한 수식이기도 하지만 아직 풀리지 않은 난제로 더 잘 알려져 있지요... 그래서 정확한 값이 아닌 근삿값이라 기상을 예측만 할 수 있기에 통계로만 학습한 Ai가 이기는게 당연하죠... 그러나 이 난제가 풀리면 100%확률로 기상예측이 가능하기에 그전까진 다 사용해서 기상관측해야 더 좋죠..
@@판독기 농담으로 한말인께 너무 의기소침해하지말고 힘내유
와우~~~~기상청 직원들 짤리는거야~~~
응안짤려 공무원들이야
으휴 왜이렇게 못됐어요
서버가 잘돌아가서 문제 없는거 아니냐며 서버관리 직원 다 짤랐다는 썰 생각나네ㅋㅋㅋ 그걸 돌리는 직원이 있어야 돌아가는데 문제가 없는거임
ㅋㅋ좋아요?
AI가 학습할 기상데이터는 누가 수집합니까…. 기상청이 기존에 일기예보만 하는게 아니잖아요…
그저 새로운 것을 받아들일 준비가 안되었고 자기 직장 짤리기 싫다고 말하는게 맞을듯
기존에도 매번 틀린는 예상보다는 나을 것 같은데
이 보도 내용 자체가 새로운 것을 받아들이는 과정이고 그 새로운 것이 기존 것을 완전히 대체하기에는 아직 보완되어야 할 점들이 있다는 겁니다
틀린 내용이 있던가요?
기상청 직원은 공직자기 때문에 AI 도입을 이유로 해고될 위험은 없습니다. 계약직 연구원이라면 해고 위험성이 있겠으나, 어차피 계약직이 AI 도입 여부에 큰 영향력을 행사할 수는 없습니다. 물론 일부 직원이 해고 위험성과 관계 없이 신뢰성 문제로 AI 도입을 반대할 수는 있겠으나, 실제로 그런 직원이 있는지는 모르겠습니다.
주가 분석 진짜 기대된다
주가가 AI대로 움직이진 않을 듯. 대신 금리보다 더 중요한 지표가 되겠지.
이미 ai쓰이고 있음 좀만 찾아보면 돈받고 팜 물론 대부분은 ai가 아니라 수식 넣고 돌리지만 펀드 이런애들은 이미 쓰고 있음. 대신 ai에 의한 예측에 의해 투자를 하는 시람들이 생기고 그거에 따라 주가가 움직이게되니 ai의 예측이 점점 엇나가서 지속적으로 최신화해야함
안해봄? 오르는 주식은 오를거라 하고 내리는 주식은 내릴거라 하고 다만 변동성 크니 조심하라는 말만 앵무새처럼 반복함.
@@빵우유-m9l설마 GPT에 주식 가격 예측해달라고 요청 보낸걸 ai로 주식 분석 해봤다고 하는건 아니지...?
ㅈㄴ 그런거 같은데
@@하늘색고양이-y1l ㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋ
나비에 스토크스 방정식 근사해 구하기 vs 기상 패턴학습해서 다음에 올순서 맞추기
밥그릇 빼낄까바 노심초사하것노 ㅋ ㅋ ㅋ 60프로만 정확해도 기상청보다 나을듯 ㅋ
일기예보는 부정편향때문에 못맞춘다는 이미지가 있지만 기상청 정확도는 지금까지 최소 90%였음
60%로는 당 멀었다
ai도 적어도 90%이상의 정확도를 보여야 그나마 기존 방식을 대체할만 함
유례없는기상이변 예측이 힘들다고 했는데
학습을 하게 되면 가능성을 제시할수 있는 데이터 지표도 보여주겠죠
오히려 인간의 방정식으로 계산하는 형식보다
더 높은 확률로 기상이변을 예측하리라고 생각합니다.
말 그대로 기상이변임...정보를 받을수가 없음
매번 다른 산출 값이 나오는데 ㅋㅋ 그걸 예측 한다는건 사람이라 가능하지 ㅋㅋ 감이라는 경계선임
다른 나라는 AI 고민하는데 우리나라는 대파 가격으로 싸우고 앉았으니 ㅅㅂ
슬프지만 우리 역량 탓! 투표는 최선이 없으면 차선을 선택하는 것임을 항상 상기해야 하는 법!
자신의 투표 행위(기권 포함)가 결국 최악이나 차악에 동조하는 행위가 되는 것 아닌지 판단이 중요!!
결국, 비례뿐 아니라 지역구도 투표 포기는 최악이나 차악이 더 유리해지게 자신이 돕는 게임 행위인 것!!!
설사 때론, 차악일지라도 그게 차선이면 분명한 최악을 피하기 위해선 그걸 선택해야 하는 게 게임 이치!!
조선시대 붕당정치를 못잊고 되살려놓은 느낌
그러게.. 이재명이는 사과 하나 만원이라 했는데도 아무도 암말도 안하네.
@@gold9874 지금 대통령이 이재명이냐
@@gold9874 둘 다 물가에 관심이 없구나라는 부분에는 공통점이 있지만...
아무래도 비싼 것을 싸다고하는 것하고 비싼 것을 더 비싸다고 하는 것은 받아들이는데 임팩트가 좀 다르지...
이걸 굳이 비교하자면... 설사똥을 뱉는 놈과 그냥 똥을 뱉는 놈의 차이 정도랄까?
그냥 기상청에서도 인공지능 쓰면 되는 거잖아
인공지능이라고 해서 특별할 것도 없고 이전처럼 그냥 기술을 받아들이기만 하면 됨
AI가 기상청일을 대신한다해도
어차피 기존 기상청 직원들은 안 짤림.
쉬다가 퇴직하는 거지.
하지만 새로 기상청 직원을 안 뽑겠지.
즉 AI와의 싸움은 기성세대보다는
젊은 세대의 취업에 더 큰 영향을 미치겠지.
기상청이 기업이냐? 세금 축내는순간 바로 인력조정이지
@@ssaqss? 국가를 위해서 희생하는 공무원들을 니가 무슨 수로 짜름 ㅋㅋ
공무원을 쉽게 짜를 수 없다는건 동의하는데 공무원이 '국가를 위해서 희생한다'는 부분은 반대함. 자기가 공무원 하고 싶어서 시험준비하고 합격까지 한건데 그걸 희생이라고 표현할 순 없음.@@Rihdhac3i1k
그걸 ai 엔지니어들 기상학자들이 일하지
근데 이게 기상은 맞는 방향이 아닐 수도 있음.
빅데이터의 장점은 기전을 알지 못해도 결과만 증요한 학문에 방법론적으로 매우 강력함. 그 대표적인 케이스가 바이오라서 젠슨황이 언급한 이유임.
기상도 일일히 계산하면 복잡해서 원리를 다 파악 하기 힘들고 빅데이터로 하는게 매우 좋음.
근데 문제는 과거의 데이터가 틀리면 의미가 없을 수 있다는것. 사람의 몸은 똑같아서 바아오는 그럴일이 없는데. 지금 지구는 기상이 지구온난화로 변화고 있음. 과거의 데이터로 추론하는 식의 방법이 유효하지 않을 수도 있다는 거고.
이게 기상이변을 예측 못한다는 전문가들의 견해가 내가 풀어서 한 이야기임. 원리를 탐구하면, 기상 데이터 수집만 잘되면 힘들어도 해결 할 수도 있는데.
과거 데이터로만 판단하는 AI 방식은 안된다는 것. 뭐 나중에 추론 까지 가능한 기상 AI가 나오면 되겠지만. 이 이야기의 핵심은 이이야기인듯.
현재 ai가 무섭게 발달 중이고 ai에 기반한 GraphCast, AIFS 같은 새로운 수치모델들이 사용되기 시작하고 있고, 아마 기상청에서도 예의주시 할 것 같긴 합니다.
그럼에도 불구하고 예보가 이렇게 빗나가는 건,
근본적으로 저런 모델들은 해상도가 좋아봐야 10km 안팎(국지모델 같은 것 제외)으로 인간 입장에서 매우 넓고, 그러면서 전지구의 대기흐름을 싹다 예측합니다. 그런데 예를 들어 어떤 수치모델에서 서울에 집중호우 예측이 나오면, 대략 오차가 서울 바깥으로 50km 정도만 벌어져도 전지구 모델 기준으로는 잘 맞힌 겁니다. 지구가 워낙 크니...
그러나 좁아터진, 인구밀도가 극한인 서울에선 집중호우가 50km만 벗어나서 서울 대부분에서 비가 안왔다 하면 엄청나게 많은 사람들의 불만이 터져나올 수밖에 없습니다. 가뜩이나 기상청 예보관들이 다양한 요소를 고려해 그 오차를 20km로 줄인다 한들 서울 같은 곳에 그렇게 집중호우 구역 오차가 생기면 당연히 엄청나게 많은 불만이 쏟아지겠죠. 인구밀도가 너무 높으니. 분명 전지구 모델 기준으로는 매우 잘 예측한 건데도요.
현재 정확도 1위로 평가받는 ECMWF(유럽중기예보센터) 모델도 그거 그대로 따라서 예보한다면 상당히 예보가 더욱 자주 바뀌고 그래서 다양한 모델들의 장점만 골라서 토의를 통해 생산하는 게 현재의 일기 예보인 겁니다.
슈퍼컴만 좋아서 되는 게 아니라 그 슈퍼컴의 근본적인 오차를 바로잡고 우리나라에 맞게 바꾸어 예보를 생산하는 건 AI만 가지고 하기엔 아직은 부족할 것 같다는 생각이 듭니다.
또한 3일 이상의 먼 시일에 수치모델들은 다 비를 예상하는데 왜 기상청만 흐림 예보냐?
기상청도 다 모델들 보면서 감시하고 있습니다. 다만 모델들의 예상이 시간이 지나면서 바뀔 수 있고, 불확실성이 크기 때문에 가능성이 제일 높은 구역부터, 거의 확실해졌을 때 신중하게 차근차근 비 예보를 집어넣는 겁니다. 예보 발표 때마다 모델들 그대로 따라서 발표한다면 비 구역, 시간 등의 예측이 시시각각 바뀔 수밖에 없고, 그러면 사람들의 혼란만 늘어날 테니...
그런데도 기상청에서 먼 시일의 비 예보가 생겼다 사라졌다 하는 경우가 있는데, 그건 진짜 예측이 안 되고 결정하기 엄청 애매한 경우일 때 가끔 그렇습니다. 어쩔 수가 없습니다...
한국은 다른 나라에 비해 유독 너무 정교한 일기예보가 필요한 나라라고 항상 생각이 듭니다...
국가는 이공계분야에 더욱 더 투자해야합니다.
기상 데이터의 수요자는 여러 니즈가 있겠지만, 대부분에겐 “맑음”, “비옴”이 필요한 것이겠죠.
북태평양 고기압에 의한.. 해석에 대한 부분은 사실 그렇게 관심사항은 아닙니다.
딥러닝 베이스의 최근 모델들의 특징은 기존의 머신러닝 방식에 비해 성능은 높으나, 해석 가능성이 적은게 문제이죠.
그럼에도, 앞서 말했듯 수요자의 니즈는 충족시키니, 적극 도입해도 된다고 봅니다.
그런데 한편으로 현상에 대한 관찰 분석과 이를 토대로 한 이론의 형성은, 다수의 관심사가 아니더라도 결코 간과할 수 없는 것이기 때문에 쉽사리 놓을 수 없는 건 맞습니다.
Ai 기상예측이 발전 확대도입 되더라도, 완전 대체라기보단 모델링 형성에 도구로 쓰이는 등 인간의 수고를 덜며 효율을 높이는 식으로 작용하게 되지 않을까 싶네요.
구글 날씨랑 기상청에서 제공하는 날씨 둘다 사용하는데 대체적으로 구글 날씨가 더 정확함.
무슨 차이가 있나 싶어서 알아보니 구글날씨는 정보 데이터를 기반으로 AI가 예측한 날씨를 알려주고
한국 기상청 날씨는 정보 데이터를 사람이 나름대로 해석하고 변경한 정보를 준다고 적혀있었음.
둘다 동시에 사용하는 입장에서 AI 예측이 더 정확한거같다고 느끼는데 만약 둘이 예측률이 비슷비슷하다고 해도 기상청에 사람이 필요한가....?
어차피 비슷하다면 AI로 대체되어도 괜찮은거 아닌가? 싶긴 하네.
이상기후는 사람이나 AI나 둘다 처음 겪어보는 사태이니 어차피 예측이 불가능하지 않을까.
해당지역 기상청 직원 5명이 비온다 안온다 회의하고 투표한답니다 ㅋㅋㅋㅋ 뭔 비오는거 반장선거하는거도 아니고...
어느 공영방송인가 뉴스인가에서 다뤘던 내용입니다.
ㅠㅠㅜㅠ@@sky750n
@@sky750n 도출한 결과를 바탕으로 한명이 결론을 내리는 것이 아닌 여러명이 고안해서 더 정확한겁니다
사람들도 대통령 뽑을 때 그 나라 사람들이 누구 뽑을지 투표 한다네요 ㅋㅋㅋㅋ 뭐 반장선거도 아니고 그냥 1명에서 다 정하지 @@sky750n
그냥 윈디앱 깔아 써라 제일 정확하다
AI가 결과를 도출해내는 과정을 블랙박스처럼 담아낼 수 있는 방법이 필요할 듯
아직은 아니겟지만 시간이 지나면 대체될수잇지
아직은 아니겠지만???
1:12 이미 현재 수준의 AI로도 사람 수백명보다 더 정확했다고 결론 남.
AI는 학습에 의한 정보 송출이 가능합니다
기상예측수식까지 학습시켜면 사실상 기상청에서 할 일이 많이 줄어들죠
우리나라는 AI 개발에 주력해야 할 이유가 많다.
기상분석, 경제/증시분석, 정치/선거분석, 사법 판결 등 엉터리다.
대체는 아니라도 사회체계적으로 국민들이 비교, 참고할 수준까지는 올려야 한다.
도입비용 유지비용이 저렴하다면 기존 시스템과 같이 운용해보면되겠네..그러다가 몇년 몇십년 데이터가 쌓이면 그때 기존 시스템 죽이면 됨
장인의 경험이 이래서 중요하지
가끔 회귀식을 써서 프로그램을 할 때, 가중치가 기존 이론과 반대로 적용될 때 난감함. 연료를 더 주입했는데, 온도가 떨어진다던지 하는 식으로 엉터리 처럼 보이는 경우가 더러있음, 문제는 이걸로 제어를 하면 더 잘되는 경우가 있다는 거. 이처럼 인간의 상식을 부정당하는 경우가 생기기 때문에 적용하기 어려움, 성능은 떨어지더라도 사람이 이해할 수 있어야 시스템을 통제할 수 있음. 성능이 좋다고 ai를 무턱대고 쓰면 예상할 수 없는 재난을 겪을 수도 있을 듯.
요즘 날씨 예보 하나도 안 맞음...ㅋㅋㅋ
중계 수준임....
하나도 안맞다는 근거는 어디에 있죠? 그냥 느낌대로 비난하는 거죠?
@@hyunjaetv예상치못하게 비가내린다해도 현재 비가 내리고 있으면 적어도 예보에 실시간으로 반영이 돼야하는데 천둥번개치고있는데 예보는 흐림 이러고있으니까요..
본인은 뭔데 그런 근거를 요구 하세요???
@@hyunjaetv
@@tube-ch2nu주장에는 근거가 필요하니까
교차 검증이 최선이죠
뭐든 1가지에만 맹신하고 의지하면 망하거나 문제 생겼을 때 끝입니다
제갈량도 해마다의 기상을 관측하고 데이터를통해
다음 날의 기상을 예상했었지
엔비디아는 신이다
기상청을 없애쟈,,, 진짜 하는거 없다
이게 빅데이터가 강력한 방법론적 이유임.
빅데이터는 과정은 의미가 없음. 결과만 맞게 내는게 ai 이유는 몰름 이런 과정은.
이유는 역으로 추정.
그래서 기상, 바이오 같은 분야에서 강력함.
잰슨황도 이래서 바이오 ai를 주목하는 거고. 바이오에서 기전은 잘모르거든 아무도. 실증으로 결과로 개발하지.
비아그라 비만약이 그래서 나온거지.
기상청 직원들 대량해고 하자 ㅋㅋㅋ
ai가 확대되면 대량해고되는 직업들 많을껄요. 각자 본인들 직업들도 체크해 보세요
@@wolf-fs5hc ㄹㅇ..지금 애초에 Ai개발자들도 ai 확장되면 해고되고있는 상황임;;
기상청, 여가부 해체 필요
ai는 고연봉직 대체제임. 회사 입장에서도 고연봉주고 화이트칼라 고용할필요 없어서 좋지..
해고하는 게 왜 웃을 일인지 모르겠네
문제점
1. 유례없는 기상이변은 예측 불가. (기존 기상청처럼 계산식 산출이 아닌 빅데이터 기반 판단이기 때문)
2. 블랙박스 문제. (해당 ai는 도출한 판단결과에 대해서 그렇게 결론낸 근거는 제시하지 않기 때문에 그대로 믿기에 애매한 문제.)
우리나라 기상청은 너무한거 아닌가?
기술력이 문제인지 정신력문제인지
한국날씨를 일본보다 더 못보는게
말이되는건지 우리껀. 우리가 더 정확해야하는거 아닌가? 차라리 이럴꺼면 한국기상청. 없애고 일본꺼 돈주고 사오는게 더 좋을지도 구라청 ㅅㅂ
87년 일본 기상청은 태풍이 여수로 간다고 하는데 우리 기상청은 부산으로 간다고... 나중에 내부 발행지에 어느 직원이 양심고백, 슈퍼컴을 사달라고 했는데 안사줘서 마침 여수로 간다니까 고의오보를 했다고. 부랴부랴 거짓이라고 수습했지만 믿는 사람만 믿지.
@@seyeul-b6p 바다 어민들은 거의 일본기상봐요 일본에서 먼 연평도 인대도요 ㅡㅡ
실제로 최근 10여년부터 날씨 안맞기 시작한게 일본 기후모델 반일 한다고 버리고 영국꺼 가져왔다가 생긴 일... 그후로 한국에서 자체개발한 모델 쓰는데 그후로 정확도 더 개판남 ㅋㅋ
일기 예보를 하나만 하지말고 병행해서 하면되지 않나 1. 슈퍼컴 예상 2. 인공지능 예상 해서 차이가 이정도 나고 이에 따른 전망 예상해주면 둘중에 더 최악 고려해서 준비하지 않을까 싶은데
기상청은 그냥 셧더마우스하고 사라져라
느껴진다 지금까지의 분노가ㅋㅋㅋㅋㅋ
수식이 정확해도 예보관의 그날 컨디션이나 기분에 따라 해석이 변하니 ai랑 비교하면 정확도가 많이 차이나겠지
기상청은 나도 이김ㅋㅋㅋ 내 무릎이 더 정확함
이거 ㄹㅇ임 우리할머니 무릎이 더정확하더라
진짜 YTN이 제일 정확하고 제일 기사다운 기사를 내는듯.. 인공지능 관련 내용도 좋고 논문식으로 서술해서 술술읽힘
이미 주식시장에서도 기관들이 AI한테 돈 다 뜯기고 있는데 상대가 어떤 거물이라고 착각하고 있죠 😂
결국은 사람을 뛰어넘는건 시간 문제죠.
이미 뛰어 넘은거 같은데요
뛰어넘은지는 한참 전이고 ㅋㅋㅋㅋ
ㅋㅋ 이제 테이블에서 회의나 하고 종이나 만지는 공무원들 필요함???
군인 경찰 소방 같은 현장직 공무원만 남기는게 효율적이겠는데??? 심지어 국회의원도 필요함??? 그냥 사회현상 분석해서 필요한 법안 바로 뽑아내는게 더 효과적일텐데??ㅋㅋ
기상청 없애라
인간의 모든 경향성이 점차 배제되겠네 AI로 대체하니까.. 진짜 창의력, 아이디어, 통찰의 시대가 올듯
정확하고 저비용이지만 시기상조일 듯
기후변화나 인간에게 미치는 영향 등은 아무래도 힘들 것 같다
기후란 건 더더욱 최종귀착지가 인간이여야 하는데
목적에 보다 근접할 수 있다면 그게 정답이지.
기상청 폐쇄하고 AI 단 하나 도입하자
그게 뭔 개 똥같은 논리임? 법관 대신에 AI법관 도입하는 대신에 사법부 폐지하자는거랑 같은 말임?
슈퍼컴퓨터 갖다 팔어라 보도블럭이나 깔어그냥
기상예보는 최소한 그날 날씨는 90% 맞춰 줘야하는거 아니냐...
굴욕이 아니라 인공지능은 인간들의 정보 데이타베이스를 종합하고 시뮬하는 프로그램에 불과함. 당연히 정보의 종합이 빠르지만 인간 능력의 총합을 초과하는건 불가능함
글...세요...
저걸 비롯한 모든 AI가 학습하는 데이터는 우리가 만들었다는 걸 항상 생각하고 있어야 함.. AI가 어떤 분야에서 모든 걸 대체한다면 그 분야에 대한 인간의 창의적인 데이터 생산도 거기서 끝나는 거고
기상청 인원들 90% 짜릅시다... ㅡㅡ” 팔요없는데 세금만 오지게 퍼먹는 거머리들 ㅡㅡ”
다 완성한 다음에 대체하지 말고 미리미리 만들면서 기존 예측 결과랑 함께 옆에 함께 제공해서 유저 둘다 확인해볼 수 있도록 하고. 점점 모델을 개선해 나가야지.
이젠 기상청도 맑은 날에 소풍도 가능하고 체육대회도 가능하겠네요 ㅋㅋㅋㅋㅋㅋ
계속 나오고 있는 현상임 인공지능이 엄청난 데이터의 학습을 통해 정답을 맞추는데 인간은 어떻게 맞춘건지 중간 과정을 모름;;; 이 문제를 어떻게 해결해야 할지..
기상청 직원들이 댓글로 이 뉴스에 반대합니다.
맨날 기상청은 예보 틀리면서 하는 핑계가 "유례없는 기상이변"이라면서
정작 AI 정확도가 더 높은데도 "유례없는 기상이변 예측이 인간이 앞선다"라는
1도 근거 없는 핑계로 반대하네 ㅋㅋㅋ 그냥 대놓고 헛소리.
그리고 카이스트 교수라는 작자가 뭘 이해를 못해서 블랙박스 핑계를 대고있어 ㅋ
바둑은 그럼 ai가 내놓는 수들을 사람들이 이해해서 받아들이냐?
그게 훨씬 좋은 수니까 이해는 못하지만 너무 우수하니까 받아들이는거지 ㅋ
이미 ai는 인류의 지적 능력으로는 이해 불가능하고 따라잡을수 없어.
그리고 한 시간 뒤의 날씨도 못 맞힌다는 분들이 엄청 많은데, 저도 그렇게 생각합니다. 근데 세세하게 뜯어보면, 아직 기술의 한계 때문인 것 같습니다.
우선 현재부터 6시간 뒤까지는 '초단기예보' 영역이고, 그 뒤부터 3일 뒤까지는 '단기예보' 영역인데 이 두 영역의 예보 생산 방식이 많이 다릅니다.
초단기는 10분마다 업데이트 되는데요. 실황을 기반으로 빠르게 바뀌는 날씨를 예보관님들이 일일이 10분마다 전지역 예보를 적어 낼 수 없으니, 초단기 모델과 단순 구름(강수) 이동 방향을 고려한 레이더의 단순 움직임 예측 등을 섞어 자동적으로 생산하게 됩니다.
그러다보니 갑작스럽게 발달하는 소나기 구름 등을 예측하는 데 한계가 있고, 구름대 이동 예상도 너무 기계적이고 부자연스럽다보니 초단기 > 단기로 넘어가는 시간대의 예보 지도도 일관적이지 않습니다.
그래서 서해상에서 비구름이 갑자기 발달할 경우 없던 비예보가 갑자기 6시간 내에 생기는 이유가 초단기 예측의 한계 때문이죠.
이런 건 사실 어떤 나라가 와도 여름철에 급격히 발달하는 호우 이런 걸 정확히 예측해서 10분마다 업데이트해 발표... 이런 것들은 현재로서는 사실상 불가능할 겁니다. 특히 갑작스럽게 발달하는 소나기구름(적란운)의 규모가 너무 작아서 수치모델에서 예상도 제대로 못할 뿐더러, 현재 그러한 적란운의 발생 발달 메커니즘도 확실하게 정립이 안 되어 있고 아직 연구 중인 걸로 알고 있습니다.
기상청에서도 아마 이 점을 많이 고민하고 있을 거 같고요...
그러니까 항상 특히 여름철에는 레이더 영상을 수시로 참고하라는 말이 괜히 있는 게 아닙니다...
1:40 그러는 인간은 할 수 있냐?
인간이 유례없는 기상이변을 예측한 적이 있나?
Ai가 내놓은 결과값의 근거를 모르니까 학문적으로 써먹을수가 없고
Ai에만 기대고 지금의 지식체계를 버리면 발전이 아닌 퇴보만이 기다린다.
다른 나라들 다 계산기 쓸때 혼자 암산 고집하면 뭘 발전하는데?
@@ssaqss 니가 말한 그 계산기만 쓰면 수학 능력이 퇴화됨 공학용 계산기가 간단하게 미분 적분 때려주는데 계산법 알필요가 있음?
@@eoikdllao 그래서 실무볼때 계산기 거부하고 깜지 쓰면서 함? 아니잖아 교육은 교육이고 현장에선 ai를 최대한 활용해야지
@@ssaqss 지금 여기 원본댓글이 뭐라고했는지 다시읽어봐
ai만 기대고 지식체계를 버리면 안된다고 하잖아
발전하려면 ai에만 기대면 안됨
니가 이공계면 더 잘알텐데?
수학이든 코딩이든 다 깜지로 쓸줄알아야하고 그 감각을 잃으면 개발이나 연구를 할수가없음
창의력 뒤진다는거임
Ai가 인간수준이면 모를까 지혼자 자가복제하다가 이상한 부분이 점점 부각되는 치명적인 단점이 있음
그래서 현수준 ai로는 인간 없이는 퇴보함
@@ssaqss 애초에 현장에서 계산기 처럼 보조장치로 쓰지말라고 한적도 없고
그냥 ai에만 기대면 안된다고 한건데
왜 혼자 긁혀서 동문서답 한거임?
이제 기상청 직원들 전부 빈밥그릇행
받아들일건 받아들여야죠...기존 예보 또한 변수를 예측 못하기는 마찬가지 인데요..
일단 우리나라가 먼저 써볼께
블랙박스.... 인공지능이 맞춘 답의 과정을 인간이 이해할 수 없다니... 벌써 그정도까지 발전했구나
10일 예보따위 보다 그냥 내일 날씨라도 좀 정확 했음 좋겠다!!
현재의 ai방식은 진짜 지구의 날씨가 아닌 데이터상의 과거로 예측하는거라 진짜 날씨가 아님.. 날씨모듈 연구 더해서 보완하면 대박일거같은데
어마어마하구만
인류 역사를 학습 시키면 앞으로 미래에 인류가 어떻게 될지 미리 예측 할수 있겠네 40년 날씨 패턴만 학습하고도 정확히 날씨를 예측하니 인류의 패턴은 훨씬 단순하잖아
판사 판사 판사 판사 부터 AI로가자. 문제점이 많다고 해도 평등하다
기상청 공무원 1/10 로 줄이고 빨리ai 도입하라
한국기상청에 도입이 시급합니다.
대세를 거를긴 힘들고 이젠 '얼마나 정확하게 예측하냐' 보다 로우데이터 확보를 위해 '얼마나 정확하게 데이터를 기록하고 저장하냐'가 중요해지겠네요
머든컴퓨터 관련 진입초기엔 인간만 할수잇는 어쩌구 저쩌구 말나오는데 결국은 그 직종은 사라져감
블랙박스 문제는 AI 제작사 측에서 해당 AI의 개선을 통해 해결할 수 있는 부분이라고 생각합니다
단지 개선하는데 상당한 시간과 비용, 노력이 소비되는 게 문제긴 하죠....
그리고 전례가 없던 기상이변은 솔직히 사람이라고 해도 예측이 불가능에 가까운 건 마찬가지라.....
사람이 예측했다고 해도 전례가 없다면 신뢰하기 어렵다고 반례당할거같은뎅....
개인적으로 기존 기상청과 AI기상청을 병행해서 각각의 예보를 내면 사람들이 알아서 믿고 싶은 쪽으로 참고할거라고 생각합니다
비용이 감당이 된다는 전제하에 말이지만요ㅎㅎ
유례없는 기상이변은 어차피 기존 기상청도 못 맞추는데 유례없는 것 빼고라도 쫌 잘 맞추는 AI가 차라리 좋은거 아닌가?
기상청 틀리면 쉬지 않고 욕먹는데 AI가 틀리면 그럴 수도 있다고 반응한다. ㅋㅋㅋ 그게 제일 문제 같은데? 나는.
요새 일기예보라는 말쓰지마라. 실시간 일기 라고 바꿔서 말해라. 비가 온다고 해놓고 안오면 안온다고 기상 바꾸고... 비 안온다고 해놓고 비오면 비온다고 기상바꾸고... 이게 예보냐? 실기간 일기 관측이지... ai 기술 빠른 도입이 시급하다. 대한민국 기상청 직원들은 반성해라.
비도 못맞춰서 맨날 30% 이러면서 ㅋㅋㅋ
밥그릇 지키려고 인공지능은 뭐가 안되고 이러네 ㅋㅋ
AI가 기상청을 대신 할 수 없는 이유는
기상청 고액 연봉자들이 도입을 반대하기 때문이겠지.
도출 과정은 궁금하지 않다. 정확하기만 하면 된다.
기상 이변이야 예측하지 못하는 게 정상이니 이유도 되지 않는다.
일기 예보 30%나 맞나? 그냥 참고만 할뿐... AI vs 현재 예보 두가지다 해라. 선택은 보는 사람들 몫으로 두자.
더 정확하고 빠른데 우리가 이해할 수 없는 수준까지 ai가 발전되어있내
유례없는 기상예보는 지금도 안하고 있다는게 문제지
블랙박스 문제는 어쩔수없음... 인공지능 수식 자체가 가중치와 미분, 활성화함수를 통해 계산을 하니까. 만약 블랙박스 문제를 해결하려면 XAI인 SHAP 써야지 뭐
기상청 없애고 이런걸 빨리 대체하기만 해도 예산 많이 아낄텐데
기상청 없애고 그냥 AI수퍼컴을 넣는 게 이제 싸겠네요..ㅎㅎ
확률은 결국 과거의 데이터를 기반으로 가장 높은 결과값을 도출해내는건데
문제될게있나
결국 데이터가 쌓이면서 변수를 줄이거나 특정상황을 예측하는거지
오히려 데이터가 있음에도 정확한예측을 못하는 기상센터가 무능하다는 반증이지
저걸 그대로 가져다 쓰면 저게 터미네이터의 스카이넷이다....제어 할수 있어야된다
인공지능은 계산 따위 필요없지
기상청 직원들....ㅠㅠ
ai 발전하면 왼만한 직업들은 다 사라질듯.
전문가들은 학습능력때문에 간호사보다 의사가 먼저 사라질것이라고 예측함..
이제 싸그리 짤리겠네~
기상 예보를 2가지로 발표해야할듯. 계산식은 이렇고 AI에선 이렇다
나라꼴 돌아가는거 보믄 정부와 정치인을 ai로 바꿨음 좋겠다..
슈퍼컴퓨터보다 더 정확하면 ai로 교체하고 보완 할 요소만 프로그래밍 하면 되는걸 주절주절 문제점 지적한답시고 도입하기엔 아직 이르다?
입은 삐뚤어져도 말은 바로하자..
그동안 수 천, 수 조 들여 개발 or 구매한 슈퍼컴퓨터가 아까워서 그런거라고…