[오늘의 한문장] 난처한 동양미술 이야기 2

양편에 새기는 갑골문은 서로 반대되는 뜻입니다.
한쪽에는 ‘전쟁을 한다.‘다른 한쪽에는 ‘전쟁을 하지 않는다‘라는 식으로요. 갑골로 점을 치는 방법은 간단해요. 우선 중간 부분에 구멍을 내고 불에 달군 막대를 댑니다. 그러면 갑골이 쩍 갈라져요. 갈라지는 방향을 따라 하늘의 뜻이 무엇인지 알아내는 거죠. 갑골을 단단한 거북배딱지나 동물 등뼈로 만든 이유도 뜨거운 막대가 닿았을 때 부서지지 않아야 했기 때문입니다. - P111

콘텐츠 기반 필터링 방식(content-based f...

콘텐츠 기반 필터링 방식(content-based filtering)은 추천알고리즘 중에서 좀 더 고전적인 방식으로, 사용자의 특징이나 선호에 관한 프로필을 만든 뒤에 이를 주어진 데이터베이스에 담긴 콘텐츠의 속성과 매치해서 추천하는 방식이다. 예를 들어, 사용자가 어떤 노래를 들었는지 파악하여 그 중 많이 들은 장르가 힙합이라고 하면 사용자의 노래 취향을 힙합이라고 판단해서 새로운 힙합 노래가 나오면 추천해주는 방식이다. 구체적인 추천의 과정에서는 ‘유사도similarity" 점수를 계산하여 추천의 순위를 정하게 된다.
이 방식이 잘 작동하기 위해서는 사용자의 특징이나 선호를 잘 파악하여 정확한 프로필을 만들어두는 것이 중요하다. 또한 이와 매치가 되는 데이터베이스에 담긴 콘텐츠에 대해 정확한 분류가 되어 있고 그에 대해 레이블링이 잘이루어져 있다는 것이 중요한 전제가 된다. 이러한 전제가 제대로 충족이 되지 않는다면, 추천 알고리즘이 작동하더라도 사용자가 관심을 보이지 않을 법한 엉뚱한 추천이 발생할 확률이 커질 것이다.
- P98

콘텐츠 기반 필터링과는 차별화되는 중요한 방식으로 협업 필터링collaborative filtering 방식이 있다. 이 방식은 상대적으로 최근에 들어와서 고도화되었고 그러면서 활용도가 더욱 높아진 알고리즘이다. 유사한 속성을 가진 사용자들사이의 선호나 취향에 관한 데이터를 추출하여, 이로부터 개별 사용자의 선호나 취향에 관한 예측을 하는 방식이다.
예를 들어 사용자 A와 B의 구매 패턴을 비교했을 때, 10개의 물건 중 1~8번까지는 구매 패턴이 똑같은데 9번의 경우 사용자 A는 구매하고 사용자 B는 구매하지 않았다면 사용자 B에게 9번 구매를 권유하는 것이다. 반대로 10번 물건에 대해 사용자 B는 구매했는데 사용자 A는 구매하지 않았다면 10번 물건은 사용자 A에게 추천하는 것이다. - P100

이를 사회적 맥락을 고려하여 해석해보자. 오프라인 점포를 어렵지 않게 찾을 수 있는 곳은 전문직 종사자가 많이 거주할 법한 지역이다. 사무용품에 대한 수요가 많을 것이기 때문이다. 다른 한편, 오프라인 점포를 찾기 어려운 곳은, 수요가 적은 것을 반영하여 사회적, 경제적으로 어려운 환경에 놓인 사람들이 사는 지역일 확률이 높다. 결과적으로, 전문직 종사자가 많이 거주하는 지역은 근처에 오프라인 점포도 많을뿐더러 온라인상에서도 상대적으로 물건값이 저렴하게 나타난다. 반면에 사회경제적 취약계층이 사는 곳은 거주지 근처에서 오프라인 점포를 찾기도 어려운데다 온라인상에서도 더 비싼 가격에 물건을 주문해야 하는 상황에 직면하는 것이다.
이러한 현상은 인공지능 알고리즘의 활용도가 높아지면서 계속해서 나타날 가능성이 있다. 이는 개별 기업을 비난한다거나 도덕적 책임을 부과한다고 해서 해결될 수 있는 유형의 문제가 아니다. 다만 어떤 변화가 나타나고 있는지, 변화의 소용돌이 속에서 편리함과 불이익이 어떤 형태로 발현되어 각각의 사회구성원들에게 어떤 영향을 미는지에 대해 지속적으로 관심을 가질 필요가 있다.  - P106

 안면인식은 기본적으로 데이터베이스에 저장된 이미지와 새로이 확보된 이미지를 비교하여 동일인인지 확인하는 역할을 한다. 실무적으로는 흔히 ‘1대1 매칭one-to-one matching‘과 ‘1대 다 매칭one-to-many matching‘으로 구분한다. ‘1대1 매칭‘은 휴대폰의 잠금장치를 여는 것과 같이, 저장된 이미지와 새로이 입력된 이미지 사이의 유사성을 확인하여 검증하는 방식이다. 한편, ‘1대 다 매칭‘은 새로이 확보된 이미지와 데이터베이스 안의 여러 인물의 이미지를 비교하여 이 중 동일인을 찾을 수 있는지에 관한 것이다. - P107

결국 차별이라든가 공정성 개념을 논할 때 고민하게 되는 것 중의 핵심 영역 하나는 어떤 데이터에 기초해서 판단할 것인가 하는 문제다. 학습 데이터나 입력값input data을 어떤 식으로 규제할 것인가? 또는 학습 데이터나 입력값은 가급적 규제하지 않고 결과값ouput data에 초점을 두는 규율을 할 것인가? 이것이 인공지능 시대에 차별, 공정성을 바라보는 핵심적 정책 변수가 되는 것이다. - P130

처음의 레스 내가 앉아 있는 곳에서는 아서 레스의 ...

처음의 레스

내가 앉아 있는 곳에서는 아서 레스의 이야기가 그리 나쁘지 않다.
레스를 보면, 호텔 로비의 둥근 플러시 천 소파에 앉아 파란색 정장에 흰 셔츠를 입고 윤이 나는 한쪽 구두가 발꿈치에서 떨어져 달랑거리도록 다리를 꼬고 있다. 청년의 자세, 사실 날씬한 그림자는 아직 젊은 시절과 같지만 거의 쉰 살이 된 그는 공원에 있는 청동상, 그러니까운 좋게도 초등학생들이 반들반들하게 닦아놓은 한쪽 무릎을 빼면 나무 색깔에 필적할 만큼 아름답게 색이 바랜 그런 청동상 같다. 그렇듯 아서 레스는 한때 젊음으로 분홍색 황금색이었던 그는 자신이 앉아있는 소파처럼 색이 흐려져 한 손가락으로 무릎을 톡톡 두드리며 괘종시계만 빤히 보고 있다. 1년 내내 햇볕에 탄 길고 도도한 코(이곳은 뉴욕의 흐린 10월인데 말이다). 정수리 쪽은 너무 길고 양옆은 너무 짧은 빛바랜 금발-그의 할아버지 초상화, 그와 똑같은 눈물을 머금은 푸른 눈, 귀를 기울이면 그가 문제의 괘종시계를 뚫어지게 바라보는 가운데 초조함이 째깍, 째깍, 째깍 흘러가는 소리가 들릴지도 모른다. 불행히도 문제의 시계는 째깍거리지 않고 있다. 15년 전에 멈췄다. - P9

결혼식 날 아침에 맞추기 위해 오사카의 오카요네 가...

결혼식 날 아침에 맞추기 위해 오사카의 오카요네 가발점에 주문해 둔 가발이 완성되어 배달되었으므로 사치코는 잠깐 써보고 그대로 도코노마에 놓아 두었다. 학교에서 돌아온 에쓰코가 금방 가발을 발견하고, 언니 머리는 정말 작구나하면서 써보고는 일부러 부엌으로 가지고 가 보여 주며 식모들을 웃겼다. 혼례식이 끝나고 갈아입을 의상은 고즈치야에 부탁해 놓았는데 그것도 완성되어 그날 배달되었다. 유키코는 그런 것을 보고도 이게 혼례의상이 아니라면, 하고 중얼거리고 싶었다. 그러고 보면 옛날 사치코가 데이노스케에게 시집갈 때도 전혀 즐거운 기색을 보이지 않았고, 동생들이 물어봐도 기쁘지도 아무렇지도 않다고 하면서,

오늘도 옷을 고르느라 날이 저무누나
시집가는 몸의 공연한 서글픔이여

하는 노래를 써서 보여준적이 있었는데, 사치코는 뜻밖에 그 일이 떠올랐다. 결국 설사는 그날도 멈추지 않았고, 기차에 오르고 나서도 여전히 계속되었다. - P911

우리가 인터넷 포털에서 검색을 하고, 유튜브에서 동...

우리가 인터넷 포털에서 검색을 하고, 유튜브에서 동영상을 보고, 넷플릭스를 통해 영화를 보는 모든 과정에 인공지능 알고리즘이 중요한 역할을 한다. 알고리즘의 부작용을 강조하는 시각에서는, 추천 알고리즘으로 인해 이용자들이 편향적 사고에 빠지게 되면서 이른바 필터 버블filter bubble이나 확증편향confirmation bias에 빠지게 된다는 주장이 반복적으로 나타난다. 필터 버블은, 예를 들어 이용자에게 검색의 결과를 보여주는 과정에서 이용자의 관심사, 성향, 철학, 이념 등을 고려하여 최적의 결과를 찾아서 보여주는 것이, 개별 이용자를 다른 이용자들로부터 소외시키는 결과를 가져올 수 있다는 주장이다. 그리고 확증편향은 이용자들이 자신의 생각에 부합하는 정보를 더 빈번하게 또는 선택적으로 접하게 되면서 자신의 평소 선호나 성향을 더욱강화하게 되는 경향에 관한 것이다. - P31

이들 주요 플랫폼들은 대다수가 기본적인 서비스를 무료로 제공한다. 그렇다면 이 회사들은 어떻게 비즈니스를하는 것일까? 구독subscription 모델을 전제하지 않는 한, 이 회사들의 핵심적 수입원은 광고다. 특히 이용자들의 특징이나 선호에 대한 분석을 전제로 한 맞춤형 광고가 중요하다. 그래서 이용자들에 관한 데이터를 수집하고 분석하고 프로파일링하는 것이 인터넷 플랫폼 생태계에서는 필수적인것이 된다. 이는 인터넷 공간에서의 무료 서비스의제공과함께 나타나는 동전의 뒷면 같은 것이다. 구글(알파벳)의 경우에는 수익의 80퍼센트 이상 그리고 페이스북은 수익의 95퍼센트 이상을 광고를 통해 얻는 것으로 알려져 있다. - P44

 이러한 장치들을 통해 구현되는 서비스들이 모두 자율주행차 기능과 직결되는 것은 아니지만, 운전자의 편의성을 높여주면서 자율주행차와 관련된 지속적인 기술 개발을 이끌고 구체화하는 역할 또한 수행하는 것이라 할 수 있다.
당연하게도 여러 센서를 통해 수집되는 정보는 대부분 운전자들에게 편의를 제공한다. 그런데 이렇게 수집된 정보는 의외의 곳에서 사용될 가능성도 있다. 예를 들어 외국에서는 운전대나 페달 등에 센서를 부착한 뒤 이를 통해 급가속이나 급감속을 포함한 운전자의 운전 습성을 파악하고 이를 활용하여 자동차보험료를 차등적으로 부과하려는 노력이 이루어지기도 했다. 이런 식으로 새롭게 제공되는 서비스는 일부 이용자들에게는 반가운 것이 될 것이고,
반면 또 다른 이용자들에게는 부담스럽고 부당한 것으로여겨질 가능성이 있다. 혹시라도 이러한 정보가 법 집행기관이나 다른 공공기관으로 흘러갈 가능성이 있다면 논란은 더욱 커질 것이다. - P56

 현재 우리나라에서는 금융 영역에 도입된 것으로 ‘마이 데이터‘라는 제도가 있다. 이 제도의 출발점이 되는 아이디어는 개별 금융소비자가 우리 일상생활에서 생성되는 여러 금융 데이터의 실질적인 주인이 되도록 한다는것이다. 즉 이 제도를 통해 금융정보의 주체인 개개인이 자신에 관한 개인신용정보를 자기 자신에게 또는 자신이 지정하는 기관에 전송하도록 요구할 수 있는 권리가 도입된것이다. 개인신용정보를 전송받을 수 있는 기관에는 금융기관(법적으로는 ‘신용정보 제공 · 이용자‘ 등 법에서 정한 기관들이다)과 마이데이터사업자(정확하게는 ‘본인신용정보관리회사‘)가 포함된다. 이를 통해 개인신용정보의 흐름을 개개인이 통제할 수 있게 하는 장치를 마련한 것이다. 이 제도를 금융 이외의 영역으로 확대하고자 하는 논의도 진행되고 있다. 2021년에 발표된 개인정보 보호법 개정안에는 ‘개인정보의 전송요구‘에 관한 조항이 포함되어 있다. - P60

프로파일링을 통해 이용자에 대한 인구통계학적 정보나 소비선호 등에 관한 추론을 하게 될것이다. 이러한 과정을 통해 인터넷 이용자를 유형화하여 분류하게 되고, 개별 유형별로 차별화된 광고를 송출하는 맞춤형 광고를 집행하게 된다. 이와 별도로 이용자들의 관심과 선호를 고려한 서비스 제공을 위해 프로파일링이 이용될 수도 있다. 또한 사회적 또는 정치적 맥락에서 활용되는 경우도 있을 수 있다. 예를 들어, 선거를 앞두고 유권자들의 성향을 파악하여 유형별로 서로 다른 메시지를 담아선거운동을 할 수도 있는 것이다. 동일한 SNS를 이용하는 이용자들에 대해서도 이용자 유형을 나누어 서로 약간씩다른 차별화된 선거운동을 할 수도 있다.
다음 그림은 2018년 영국의 개인정보 감독기관인 ICO가 발간한 「방해받은 민주주의 Democracy Disrupted」 보고서에 담긴 것이다. 이 그림은 선거운동의 과정에서 프로파일링이 어떤 방식으로 이루어질 수 있는지 보여주는 것이다. 선거를 앞두고 전 국민이 잠재적인 프로파일링 대상이 될 수 있을 텐데, 개개인의 인구통계학적 특징과 인터넷 활동 내역등을 반영한 분석 모형을 만들어 그룹화를 한 뒤 이를 기반으로 선거운동을 하는 것이 가능할 수 있다. - P63