품목정보
발행일	2022년 10월 14일
쪽수, 무게, 크기	104쪽 \| 128*188mm
ISBN13	9791128864681
ISBN10	1128864681

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저자 소개 (1명)

저 : 이재신 이동 관심작가 알림신청

인간은 귀납법과 연역법을 통해 지식을 얻는데 귀납법은 풍부한 경험을 통해 올바른 원칙을 도출하는 방법이다. 인공지능 알고리즘은 귀납적 방식을 이용한다. 따라서 인공지능을 이용해 올바른 결정을 내리기 위해서는 먼저 인공지능에게 풍부한 경험을 제공해야 한다. 즉 다양한 자료를 확보해 미리 인공지능을 학습시켜야 하는 것이다.
---「“02 인공지능 알고리즘과 학습”」중에서

인공지능은 학습한 대로 판단한다. 따라서 어떤 자료를 이용해 인공지능을 학습시키는가는 올바른 판단결과를 얻기 위한 선결조건이 된다. 학습에 사용하는 자료는 실제 현실의 자료를 이용하는 것이 일반적이다. 문제는 실제 현실이 편향되어 있거나 다양성이 유지되지 못할 때에 이러한 자료를 학습에 그대로 이용할 수 있는가다.
---「“04 인공지능의 학습과 다양성”」중에서

뉴스 소비의 창구가 종이신문에서 온라인 포털로 이동하면서 다양한 관점의 뉴스들이 한데 모여 제공될 수 있었다. 하지만 인간이 아닌 인공지능이 뉴스 추천과 뉴스 편집까지 담당하게 되면서 예상치 못한 부작용이 나타나고 있다. 특정 정치적 성향의 뉴스를 선택적으로 소비하는 일이 증가하고 알고리즘을 악용하는 기사들이 양산되고 있다.
---「“06 온라인 뉴스 서비스”」중에서

미디어 이용과정에서 추천 시스템에 대한 의존은 선택적 노출로 이어질 수 있다. 이는 개인을 필터 버블 안에 가두고 세상을 자신의 시각으로만 보며 자신의 의견만이 옳다고 생각하는 확증 편향에 빠지게 만들 수 있다. 이로 인해 타인에 대한 관용, 나와 다른 의견에 대한 존중은 약해지고 다양한 사회적 문제들이 야기될 수 있다.
---「“08 선택적 노출과 편향”」중에서

인공지능 알고리즘과 결합된 뉴미디어는 사회구성원들이 저마다의 방법으로 미디어를 이용할 수 있게 해주었다. 이를 통해 미디어 이용의 다양성은 증가한 것처럼 보인다. 하지만 개인수준에서 살펴보면 각 사용자는 자신이 좋아하는 방식으로만 미디어를 이용하고 있다. 전체적으로 볼 때에는 다양화 된 듯이 보이지만 실제로는 미디어 이용이 획일화된 상황인 것이다.

---「“10 다양화된 획일성”」중에서

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