쿠란은 여성의 지위에 대한 초기 이슬람의 관점이 복잡...

쿠란은 여성의 지위에 대한 초기 이슬람의 관점이 복잡했음을 보여준다. 여성을 재산이 아니라 존중할 반려자로 묘사한 대목이 종종 등장하며, 무함마드도 아내들에게 다정하고 존중을 표했다. 또 『쿠란』은 여아 살해를 불법화하고, 혼인은 신부의 동의가 필수적인 계약이라고 간주했다. 혼인 지참금을 남편이 아니라 아내가 받아야 한다고 촉구하며 여성이 집안에 가져온 부를 관리할 권한을 갖도록 허용했다. 이 대목들 때문에 일부 성역사학자는 당대의 많은 사회보다 이슬람 사회의 법이 여성에게 상당한 권리를 부여했다고 주장한다. 반면 다른 역사학자들은 여성의 성적·사회적 삶을 엄격하게 통제하고 여성은 남편을 1명만 얻을 수 있는 반면 남성은 아내를 4명까지 가질 수 있는 이슬람 법의 노골적인 가부장적 성격을 지적한다. - <빅 히스토리>, 데이비드 크리스천 외 2인 - 밀리의 서재
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로마공화국의 붕괴 귀족은 대량 실업, 엄청나게 많은...

로마공화국의 붕괴


귀족은 대량 실업, 엄청나게 많은 도시 빈민, 영향력이 강해지는 상인 계급의 요구에 대처할 능력이 없었기에 공화국이 붕괴하고 전제적 제국이 출현했다.

BCE 1세기 중반의 로마 도시 빈민 인구가 어느 정도였는지 알 수 있는 통계 자료가 약간 남아 있다. 율리우스 카이사르는 권력을 잡자 이탈리아 외곽에 퇴역병들을 위한 정착촌을 세우고, 원로원 땅에서 일하는 일꾼 중 3분의 1을 해방시키는 법을 제정했다. 그 결과 약 50만 명에 달하는 총인구 중 정부가 곡물을 지원하는 사람의 수가 32만 명에서 15만 명으로 줄었다. 따라서 카이사르의 법 이전에는 로마 인구의 약 64%가 정부의 지원을 받아야 생계를 유지할 정도로 가난했다고 볼 수 있다.

- <빅 히스토리>, 데이비드 크리스천 외 2인 - 밀리의 서재
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성평등 : 아테네 vs. 스파르타 - 민주적인 아테...

성평등 : 아테네 vs. 스파르타
- 민주적인 아테네가 더 불평등하다


역사적 증거를 살펴보면 여성에 대한 아테네와 스파르타의 인식이 달랐고, 일반화가 위험할 수도 있음을 알 수 있다. 아테네 여성들은 공적 생활에 참여할 기회가 거의 없었고, 집 안에 갇힌 채 살아가야 했으며, 가족 이외의 남성과는 말을 나눌 수 없었다. 반면 스파르타 여성들은 공적 활동과 스포츠 경기에 적극 참여했다. 아테네는 여성의 혼인 연령이 14~15세인 반면, 스파르타는 18세였다. 아테네는 여성의 재산 소유를 금지했지만, 스파르타에서는 많은 여성이 재산을 소유했고, 대부분 가정을 관리했다. 스파르타 여성들은 읽고 쓰는 법도 배운 반면 아테네에서는 그런 교육이 정상이 아니었다. 아테네 남성이 매춘부를 찾으면 누구도 뭐라고 하지 않았지만(외국인 여성은 대개 사회적 통제를 받지 않았다) 여성의 불륜은 용납되지 않았다. 반면 스파르타에서는 남편이 전쟁터로 떠난 지 너무 오래되면 여성이 다른 남편을 맞이할 권리가 있었다. - <빅 히스토리>, 데이비드 크리스천 외 2인 - 밀리의 서재
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[마이리뷰] 예측 기계

예측 기계 - 인공지능의 간단한 경제학
어제이 애그러월 외 지음, 이경남 옮김 / 생각의힘 / 2019년 1월

인공지능의 트레이드 오프

안면 인식 같은 특성을 추구할 때는 이 점이 특히 두드러진다. 미국과 달리 중국은 엄청난 양의 집중화된 신원 확인용 사진 데이터베이스를 보유하고 있다. 덕분에 중국의 스타트업 페이스++ Face++ 같은 기업들은 중국 최대의 라이드헤일링ride-hailing 업체인 디디를 이용하는 승객에게 택시 기사의 신분을 확인해 주는 안면 인식 인공지능을 개발해 라이선스를 받는 한편 알리페이 Alipay 를 통해 송금을 할 수 있게 했다. 알리페이는 중국에서 1억 2,000만 명 이상이 이용하는 모바일 결제앱이다. 이 시스템은 그들의 안면 분석 기술에 의존해 결제를 승인한다. 더욱이 바이두는 안면 인식 인공지능을 사용해 고객의 기차표를 수거하고 명승지를 찾는 관광객들의 신원을 확인한다. 

이와 달리 유럽에서는 프라이버시 규제로 인해 다른 어느 곳보다 데이터 액세스가 훨씬 더 엄격하기 때문에 유럽의 기업들은 인공지능에서 앞으로 치고 나가기가 처음부터 어렵다. - P300

인공지능의 등장은 사회에 많은 선택지를 제시한다. 각각의 선택에는트레이드오프가 담긴다. 현 단계에서 인공지능은 여전히 걸음마 단계지만, 사회적 차원에서는 트레이드오프가 두드러진다.

첫 번째 트레이드오프는 생산성 대 분배다. 인공지능으로 우리의 형편이 더 안 좋아질 것이라고 주장하는 사람들이 많다. 그렇지 않다. 경제학자들은 기술이 진보하면 우리의 형편은 더 나아지고 생산성이향상된다고 생각한다. 인공지능이 생산성을 향상시킨다는 점은 의심할 필요가 없다. 문제는 부의 창출이 아니라 부의 분배다. 인공지능은 두 가지 이유에서 소득불평등을 악화시킨다. 첫째, 인공지능은 어떤 과제를 떠맡음으로써 남은 과제를 놓고 인간끼리 치열한 경쟁을 벌이게 만들어 임금을 떨어뜨리고 자본이 벌어들이는 소득에 비해 노동으로 벌어들이는 소득을 더욱 줄인다. 둘째, 예측 기계는 다른 컴퓨터관련 기술과 마찬가지로 매우 숙련편향적이어서 인공지능 툴은 숙련도가 높은 노동자의 생산성을 불균형적으로 높이 끌어올릴 것이다.

두 번째 트레이드오프는 혁신 대 경쟁이다. 소프트웨어와 관련된 기술이 대부분 그렇듯, 인공지능에는 규모의 경제가 적용된다. 더욱 인공지능 툴은 어느 정도 수익을 증가시키는 것이 특징이다. 그래서 예측이 정확해질수록 사용자가 많아지고, 사용자가 많으면 데이터가 많아지며, 데이터가 많아지면 예측이 더 정확해진다. 해당 분야에 한 기업의 지배력이 강화되면 예측 기계를 구축할 동기가 더 많아지만, 그렇게 되면 규모의 경제로 인한 독점이 야기될 것이다. 혁신속도가 빠르면 단기적으로 사회에 혜택이 되지만 사회적 관점이나 장기적 관점에서 볼 때는 바람직한 현상이 아니다.

세 번째 트레이드오프는 성능 대 프라이버시다. 데이터가 많을수록 인공지능의 성능은 좋아진다. 특히 개인적 데이터에 쉽게 접근할 수있다면 인공지능의 예측을 더욱 개별화할 수 있다. 개인적 데이터를 제공할 때는 프라이버시의 침해를 감수해야 한다. 유럽에서는 시민들에게 프라이버시를 더 많이 보장해 주는 환경을 선택했다. 그 혜택은 시민들에게 돌아가 사적 데이터 시장을 크게 활성화시킬 것이고, 그곳에서 사람들은 자신의 사적 데이터를 거래하거나 팔거나 기증하는 문제를 좀 더 쉽게 결정할 수 있도록 환경을 바꿀 수 있을 것이다. 반면에 그렇게 되면 진입하기 위해 비싼 대가를 치러야 하는 환경이 조성되어 갈등이 심해지고, 그로 인해 상대적으로 데이터 액세스가 쉽지 않은 유럽 기업과 시민들은 데이터에 쉽게 접근할 수 있는 인공지능이 경쟁력을 갖춘 강한 시장에서 불리한 처지에 놓일 것이다.

세 가지 트레이드오프에도 불구하고, 해당 지역의 정부는 거래의 양쪽 당사자를 모두 중시해야 하고 그들의 전반적인 전략과 시민의 선호도가 가장 조화를 이룰 수 있는 정책을 설계해야 한다. - P306

[마이리뷰] 예측 기계

예측 기계 - 인공지능의 간단한 경제학
어제이 애그러월 외 지음, 이경남 옮김 / 생각의힘 / 2019년 1월

반사실적 추론

차별적 요소를 피하려면 인공지능 지능이 내놓은 결과에서 본의 아닌 차별을 찾아내는 즉시 바로잡아야 한다. 그리고 왜 인공지능이 차별적인 예측을 생성했는지 알아내야 한다. 그러나 인공지능이 블랙박스라면 어떻게 하겠는가

컴퓨터과학커뮤니티에서는 이것을 인공지능 신경과학자이라고 부르기도 한다. 

핵심 툴은 어떤 것이 차별을 조장한다고 가정해 그 가정을 검증하는 다양한 입력 데이터를 제공한 다음 결과로 나온 예측을 비교하는 것이다. 람브레흐트와 터커가 그 일을 한 것은 남성에게 보여 주는 STEM 광고비가 상대적으로 쌌기 때문에 여성들이 그런 광고를 많이 보지 못했다는 사실을 알아냈기 때문이었다. 문제는 인공지능이라는 블랙박스가 잠재적 차별을 소홀히 하는 구실이 될 수 없고.
또 차별이 중요 이슈가 되는 상황에서 인공지능의 사용을 피하는 것도 좋은 방법이 아니라는 점이다. 실제로 인간은 기계보다 훨씬 더 많이 차별한다. 인공지능을 배치하려면 차별을 검사하는 데 더 투자해 차별을 줄이도록 힘써야 한다. - P271

광고가 효과가 있는지 알고싶다면, 광고가 판매로 이어지는지를 지켜보아야 한다. 그러나 그것이 전부는 아니다. 광고를 내지 않았을 때 판매가 어떻게 달라지는지도 역시 알아야 한다. 광고와 판매에 관한 정보가 많이 담긴 데이터로 훈련을 받은 인공지능은 광고를 하지 않을 경우 어떤 결과가 나오는지 알지못한다. 그런 데이터는 빠져 있다. 안다는 사실을 모르는 것은 인간의 판단이 개입되어야 극복할 수 있는 예측 기계의 중요한 약점이다. 인공지능이 그 덫에 걸릴 경우, 지금으로서는 생각을 할 줄 아는 인간만이 해결책이다 - P273