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품목정보
| 발행일 | 2021년 11월 29일 |
|---|---|
| 쪽수, 무게, 크기 | 128쪽 | 154g | 128*188*20mm |
| ISBN13 | 9791191652406 |
| ISBN10 | 1191652408 |
오세욱 저
|
스리체어스(threechairs)
|
2021년 11월 29일
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- 사회학 top100 2주
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문제는 기계 학습 알고리즘이 베일에 가려진 블랙박스라는 점이다. 컴퓨터가 수천 테라바이트의 정보를 수집하여 새로운 결과물과 통찰력을 제시하더라도 실제로 무슨 과정을 거치는지는 아직 아무도 제대로 알지 못한다.
--- p.11
인간이 다룰 수 없는 방대한 양의 데이터를 바탕으로 통찰력 있고 효율적인 정보를 제공하는 것처럼 보이지만, 알고리즘은 결코 중립적이지 않으며 통제의 목적으로도 사용될 수 있다.
--- p.15
수용자들은 미디어의 매개 과정에서 무의식적으로 선택한 결과에 따라 자신이 알고 싶지 않은 것도 알게 되는데, 그 과정에서 사회적 생존을 위해 필요한 정보 이상을 습득하게 된다. 이는 얼마든지 거부할 수도 있는 선택의 영역이지만, 그 거부가 쉽지 않다. 표상된 현실을 다수가 실재로 받아 들이면서 일상이 점유되고 있기 때문이다.
--- p.26~27
알고리즘이 정보를 다룰 때, 그들은 동시에 관계와 연결을 재구조화하고 무언가를 선호하도록 독려하며, 우연한 만남을 만든다. 그 과정을 통해 우리의 생각과 정체성을 다시 형성하는 것으로 늘 끝을 낸다.
--- p.47
알고리즘은 통계 기반이기 때문에 99퍼센트의 효율성을 위해 1퍼센트를 배제한다. 이 배제는 강력한 권한을 행사하는 것이지만 우리는 무엇이 배제되는지조차 알 방법이 없다. (중략) 미디어는 강력하지만 배제의 결정을 내릴 권한까지 위임된 권력은 아니다.
--- p.61
우리는 알고리즘을 단지 절차에 따른 코드의 집합으로 봐서는 안 된다. 이것이 사회적으로 구성되었으며, 제도적으로 운영되고 있는 하나의 체제로 봐야한다. 알고리즘은 새로운 지식 논리다. 이는 기존 미디어의 편집 논리와 경쟁하는 논리다.
--- p.64
자동화 알고리즘의 결과물들에 대한 문제 제기가 이루어지는 가장 큰 이유는 인공지능 등 기술이 자동화를 위해 학습하는 기존 데이터들이 대부분 인간이 만들어 낸 것이기 때문이다. 인간이 역사적으로 갖고 있던 젠더 편향, 인종 편향 등이 담긴 데이터들을 학습하고 데이터로 변환이 불가한 것들은 학습하지 못한 결과다.
--- p.70~71
알고리즘을 비롯한 기술은 답을 찾는 데 익숙해 있으며, 항상 인간에게 무언가 답을 제시하고 있다. 기술과 구별되는 인간의 가장 큰 특징은 그 대답을 끌어내기 위해 질문을 한다는 점이다.70 자동화 알고리즘이 내린 답에 질문함으로써 우리는 사후적이라도 편향 등의 문제 해결을 위한 시작점을 찾을 수 있다.
--- p.11
인간이 다룰 수 없는 방대한 양의 데이터를 바탕으로 통찰력 있고 효율적인 정보를 제공하는 것처럼 보이지만, 알고리즘은 결코 중립적이지 않으며 통제의 목적으로도 사용될 수 있다.
--- p.15
수용자들은 미디어의 매개 과정에서 무의식적으로 선택한 결과에 따라 자신이 알고 싶지 않은 것도 알게 되는데, 그 과정에서 사회적 생존을 위해 필요한 정보 이상을 습득하게 된다. 이는 얼마든지 거부할 수도 있는 선택의 영역이지만, 그 거부가 쉽지 않다. 표상된 현실을 다수가 실재로 받아 들이면서 일상이 점유되고 있기 때문이다.
--- p.26~27
알고리즘이 정보를 다룰 때, 그들은 동시에 관계와 연결을 재구조화하고 무언가를 선호하도록 독려하며, 우연한 만남을 만든다. 그 과정을 통해 우리의 생각과 정체성을 다시 형성하는 것으로 늘 끝을 낸다.
--- p.47
알고리즘은 통계 기반이기 때문에 99퍼센트의 효율성을 위해 1퍼센트를 배제한다. 이 배제는 강력한 권한을 행사하는 것이지만 우리는 무엇이 배제되는지조차 알 방법이 없다. (중략) 미디어는 강력하지만 배제의 결정을 내릴 권한까지 위임된 권력은 아니다.
--- p.61
우리는 알고리즘을 단지 절차에 따른 코드의 집합으로 봐서는 안 된다. 이것이 사회적으로 구성되었으며, 제도적으로 운영되고 있는 하나의 체제로 봐야한다. 알고리즘은 새로운 지식 논리다. 이는 기존 미디어의 편집 논리와 경쟁하는 논리다.
--- p.64
자동화 알고리즘의 결과물들에 대한 문제 제기가 이루어지는 가장 큰 이유는 인공지능 등 기술이 자동화를 위해 학습하는 기존 데이터들이 대부분 인간이 만들어 낸 것이기 때문이다. 인간이 역사적으로 갖고 있던 젠더 편향, 인종 편향 등이 담긴 데이터들을 학습하고 데이터로 변환이 불가한 것들은 학습하지 못한 결과다.
--- p.70~71
알고리즘을 비롯한 기술은 답을 찾는 데 익숙해 있으며, 항상 인간에게 무언가 답을 제시하고 있다. 기술과 구별되는 인간의 가장 큰 특징은 그 대답을 끌어내기 위해 질문을 한다는 점이다.70 자동화 알고리즘이 내린 답에 질문함으로써 우리는 사후적이라도 편향 등의 문제 해결을 위한 시작점을 찾을 수 있다.
--- p.99
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