오랜만에 <스켑틱>을 읽었습니다. 커버스토리는 AI에 대한 내용입니다. 요즘 AI에 대해 관심이 커져서 읽게 되었습니다. 26년 6월 <스켑틱 46>은 'AI를 어떻게 통제할 것인가'를 주제로 하네요. 이것도 읽어보고 싶습니다.
이런 표식들은 통증을 느낄 수 없을 것이라고 무시하던 무척추동물에 대한 생각을 바꿔놓았다. 문어, 게, 바닷가재는 이제 영국 법에 따라 감응력이 있는 동물로 인정받는다. 동물 복지 단체들은 이러한 움직임이 전 세계로 확산되기를 바란다. -p86
생물의 역할을 인정하면 남성과 여성에게서 나타나는 통계적인 차이가 예측 가능할 뿐만 아니라 바람직한 결과일 수 있다는 가능성을 인정할 수 있게 된다. 성평등 gender equality의 역설을 한번 살펴보자. 성격과 직업에서 나타나는 성차는 이상하게도 여성에게 더 많은 기회가 주어지는 나라에서 더 높다. 성평등이 높은 핀란드 같은 국가에서는 전형적으로 남성적인 학문으로 알려진 STEM(과학, 기술, 공학 및 수학) 분야에서 대학 학위를 받는 여성의 비율이 낮다. 반면 성평등이 가장 낮은 사우디아라비아 같은 국가에서는 그 비율이 가장 높다. 마찬가지로 여성의 전형적인 직업으로 여겨지는 간호사에서 여성 대 남성의 성비는 스칸디나비아에서는 40대 1이지만, 모로코 같은 국가에서는 2대 1밖에 되지 않는다.
앞서 설명한 수치는 여성이 사람을 상대하는 의학이나 생물학 관련 직업에 평균적으로 더 매력을 느끼고, 남성은 평균적으로 수학과 공학 분야의 직업을 더 매력적으로 여긴다는 비교 문화 연구와 일치한다. 이러한 발견은 논쟁의 여지가 없지만 여성과 남성에게 선택권이 주어졌을 때 선호하는 행동이 다른 것임을 나타낸다. -p174
남성과 여성의 능력이 같은 분야일지라도 선호도는 다를 수 있다.
가설연역법을 따르는 과학자들은 하나의 가설에서 나오는 하나의 결론을 탐구하며 다른 대안 가설은 고려하지 않는다. 가설연역법이 과학 방법론으로 더 적절하다고 생각하는 과학자들은 자신의 가설이 예측한 증거가 나타나면 곧 해당 가설이 입증했다고 주장하기 쉽다. 가설연역법을 사용하는 과학자는 다른 가설이 데이터를 더 훌륭하게 설명할 가능이나 수집한 자료가 전체 그림의 아주 작은 부분에 지나지 않을 가능성을 그리지 않는다.
반면 다중가설법을 과학 방법론으로 채택하는 경우, 상황이 조금 바뀐다. 과학자들은 자신이 선호하는 가설이 주어진 데이터를 정확하게 예측했다는 이유만으로 해당 가설이 입증되었다고 주장할 수 없다. 다중가설법 기준을 적용하면 다른 가설들보다 자신의 가설이 모든 자료를 더 훌륭하게 설명할 때만 가설을 승인하도록 이끈다. 두 방법 사이의 이 같은 차이점은 유사과학과 수상한 믿음을 조사할 때 특히 중요하다. -p219
다중가설법이랑 하나의 현상을 설명하는 다양한 가설들 가운데 가장 나은 가설을 수용하는 방법이다.
주관적 주장은 '나는 배가 아프다'와 같이 당사자만이 입증할 수 있는 주장, 혹은 오직한 사람이 지지하거나 이제까지 다른 사람도 평가한 적이 없는 주장이다. 반면에 객관적 주장은 '지구는 팽팽하지 않고 둥글다' 같이 주장하는 사람뿐만 아니라 다른 사람들도 그 견해나 타당성을 검증할 수 있는 주장이다. -p226-227
과거 객관과 주관의 차이에 대해 궁금했는데 명쾌한 정의이다.
이후 다른 환자들의 뇌에 같은 부위를 자극해도 유체 이탈 현상이 나타난다는 사실이 확인되었다. -p260
유체 이탈은 뇌에서 일어나는 현상이다. 과학이 발달할 수록 마법, 신비의 영역이 줄어드는 거 같다. 세계의 차원에서도 그렇고 개인적 차원에서도 마찬가지다.