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할리우드의 대박 법칙이 수치화될 수 있을까. 여기서 대박은 대중적 성공을 말한다. 그동안 할리우드의 대박 법칙은 '아무도 모른다'가 정답이었다. 하지만 빅데이터 숭배자들과 통계학 맹신자들은 영화의 흥행 여부를 열정과 직관은 배제한 채 과학적으로 예측할 수 있다고 장담했다. 가령 랠러티비티 미디아의 설립자인 라이언 카바노가 그러했다. 카바노는 정량적인 의사결정 시스템인 '애널리틱스'를 이용해 영화의 수익률 암호를 풀 수 있다며, 앞으론 흥행작만 만들 수 있다고 호언장담했다. 하지만 결과는 대박이 아닌 쪽박이었다.
분야를 잘못 골랐다. 데이터와 숫자, 코드로 이루어진 애널리틱스가 야구판에선 제대로 작동해도, 영화판에선 아니었다. 영화판은 "숫자로 설명되지 않는 뜨거운 세계"이기 때문이다. 이런 걸 '범주오류'라고 한다. 그리고 수학적 예측이 아무리 정교해도 사각지대가 없을 수는 없다. "아무리 최첨단 알고리즘이라 해도 우리의 욕망을 수치화하기란 어렵다."
"애널리틱스 지지자들은 숫자를 확실성으로 혼동하는 경우가 너무 많으며, 숫자만이 우리가 던지는 질문에 만족스러운 답을 줄 수 있다고 착각한다. 왜 딱 떨어지는 정답을 찾기 어려운 문제에도 같은 방법으로 답을 찾으려 하는 걸까? 그 대신 무엇을 어떻게 다르게 봐야 하는지 이해하려 노력하고, 세상의 아름다움과 혼란스러움을 바라보는 자신만의 특별한 시각을 길러야 한다."(62쪽)
물론 할리우드 업계에 영화 제작의 기본 공식이 없는 것은 아니다. 이건 저렇게 되어야 하고 저건 이런 구조를 갖춰야 하며, 등장인물에게는 이런 일이 일어나야 한다는 기본 흥행 공식은 있다. '사람들이 보고 싶어 하는 영화'의 기본에 충실한 서사 공식 말이다. 하지만 획기적인 창의성은 이런 정해진 틀에서 벗어날 때 촉발된다. 결국, "우리는 같으면서도 다른 것을 보고 싶어 한다." 기분좋은 서프라이즈를 마다할 사람은 없다.
앞서 범주오류를 언급했다. 애널리틱스가 필요한 분야가 있고, 인공지능과 알고리즘이 필요한 분야가 있다. 하지만 데이터와 알고리즘이 제대로 먹히지 않는 영역도 있는 법이다. 저널리스트 크리스 존스는 엔터테인먼트, 스포츠, 날씨, 정치, 범죄, 돈, 의학 등 다양한 분야에서 활약하는 크리에이터들의 작업을 통해서, 알고리즘과 인공지능이 우리 삶에 미치는 영향을 분석하고, 아울러 데이터와 숫자가 예측하지 못하는 1%의 비밀이 바로 '인간의 안목'에 있다고 강조한다. 그리고 틀에서 벗어나 새로움을 보는 안목은 사상마련, 즉 학습과 실천을 통해 습득 가능하다. 저자의 말대로, "창의성은 우리가 잘 가꾸고 연마하여 불꽃을 피워야 할 덕목이다." |
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빅데이터, AI, chatGPT의 부상.
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요즘 자동화시스템이 너무 발전해서 '생각'을 하기전에 결과가 나와버리는 세상이죠. 모든 것은 인간의 창의성과 상상력으로 시작된 거지만 지금은 기계에 점점 지배받고 있다는 느낌이 들어요. '1%를 보는 눈'에서는 잊고 있었던 인간의 본 모습을 알게 해주는 책이었어요. 자동화 시스템에 익숙해져 데이터 기반으로 기계적 판단을 하시는 분들께 추천드려요!! |
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기계가 도달할 수 없는 '창의성'과 '예외성'은 어떻게 나오는가? 데이터는 거짓말하지 않는다. 자신이 무슨 말을 하는지 모를 뿐이다.
99% 기계의 예측력을 능가할 1% 인간의 안목
저자 크리스 존스 Chris Jones 에스콰이어Esquire 수석 저널리스트 내셔널 매거진 상 2회 수상 (2004년 콜롬비아 왕복선이 폭발하면서 우주의 미아가 된 비행사들의 이야기를 다룬 ＜집으로Home＞와 2008년 이라크에서 사망한 군인들을 집으로 데려오는 과정을 그려낸 ＜그를 짊어진 것들The Things That Carried Him＞) '아메리칸 매거진 최고의 글'에 선정(복싱 선수들의 좌절과 영광, 고투를 그려낸 ＜폴링 하드Falling Hard＞를 비롯해 그가 쓴 다양한 기사와 작품) 2020년 그가 쓴 기사를 바탕으로 제작된 넷플릭스 시리즈 ＜어웨이Away＞
책 속 문장 많은 이들에게 창의성은 천재성의 발현이 아니며, 막 일을 시작했다면 더욱더 그렇다. 창의성은 우리가 잘 가꾸고 연마하여 불꽃을 피워야 할 덕목이다. p.26
우리를 완벽하게 사로잡을 수 있는 것을 알려주는 방정식은 세상에 없다. 여러분이 가장 좋아하는 노래는 여러분에게 필요한 무언가를 필요하다 느낀 그 순간에 주었기 때문에 가장 좋아하는 노래가 된 것이다. 비슷한 예술에 비슷한 반응을 보이지 않는 이유는 예술이 변해서가 아니다. 여러분이 변했기 때문이다. p.50
뇌가 알아내는 데 영원히 걸릴 수도 있는 무게, 지렛대, 공간을 몸은 이해하고 있습니다. p.104
일반적으로 입력값에 의존하는 컴퓨터 모델은 특별한 상황에선 제대로 작동하지 않는다. '전형적'이라는 말의 끝을 넘어 존재하는 빈 공간은 인간의 상상력으로만 채울 수 있다. p.126
끊임없이 변화에 적응해야 하는 시대에 자기 틀에 갇히는 것이 얼마나 위험한지 보여주었다. p.130
알고리즘은 '누가', '왜' 그랬는지 이해하기 어렵기 때문에 세상을 '무언가'의 기본 집합으로 분류한다. p.214
알고리즘은 인간이 만들었을 뿐만 아니라 사람들이 스스로 감시당하고 있다는 사실을 알지 못할 때 효과가 있다. p.216
그에게는 모든 가능성이 열려 있다. 규칙에서 벗어날 수 있는 수많은 방법을 스스로 찾았기 때문이다. p.256
좋은 취향이 있다면 믿어라. 과정에 대해 걱정하지 말고, 규율에 대해서도 걱정 말라. 여러분의 일이 여러분을 사랑하지 않을 때도 있을 것이고, 여러분이 성공을 추구하는 과정에서 외로움을 느낄 때도 있다는 것을 인지하라. 양보를 요청하는 쪽이 기계라면 타협하고 싶은 충동을 참아라. 좋은 것을 만들기 위해 노력하고, 좋은 것을 더 좋게 만들기 위해 노력하라. 그리고 다른 사람들과 달리 그렇게 행동하도록 노력하라. p.261
서사의학 전문가들은 누가 봐도 명백해 보이는 '사건event'이라는 말을 쓰지 말라고 경고한다. 그런 건 없다. 환자가 도착하는 순간은 환자가 전달하는 특정 경험의 시작일 뿐이지, 결코 질병 경험의 진정한 시작점이 될 수 없다. p.296
인공지능, 알고리즘은 '한계'가 있습니다. 기계는 인과관계를 이해하기 어려워서 예외적 상황을 대처하기 어렵습니다. 그리고 사람들의 취향을 알아냈더라도 사람들의 취향이 계속해서 변화하고, 인공지능과 알고리즘의 존재를 알기 때문에 완벽하기 어렵습니다.^^
이런 기계적 한계들을 이해하고 창의성은 천재가 아니라 노력에서 나오기 때문에, 잘 될 때나 잘 되지 못할 때나 계속해서 좋게 만들기 위해 믿고 노력하라고 조언합니다. ^^bb 자세한 내용은 책에서 확인하실 수 있습니다!^^
저자가 직접 인터뷰하고 연구했던 다양한 전문가들의 이야기로 기계들이 만드는 세상의 한계를 넘어설 인간이란 무엇인지 배울 수 있었습니다.
[목 차] 엔터테인먼트 - 취향은 계산될 수 없다 스포츠 - 열정은 데이터를 이긴다 날씨 - 단 하나의 100%, 불확실성 정치 - 거짓말, 뭐 같은 거짓말, 그리고 통계 범죄 - 숫자로 살인하기 돈 - 시장 조정은 인간의 몫이다 의학 - 모든 병은 질문을 던지며, 치료만이 그 대답이다
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반복작업을 하는 단순 기계에서부터 사람보다 똑똑하다는 인공지능까지. 인간의 설 자리는 없는 걸까? 란 물음표와 두려움에 대답하는 듯한 이 책은 기계가 도달할 수 없는 인간만이 가능한 그 한 끗, 1%에 대한 이야기를 엔터테인먼트, 스포츠, 날씨, 정치, 범죄, 돈, 의학과 같은 여러 분야의 사례를 들어 풀어나가고 있다. 책은 기계는 과거의 누적된 것들을 통한 예측만을 다루지 그 이상의 것을 다루기는 어렵다고 말하고 있다. 그럼 읽으면서 인상깊었던 부분을 남겨보겠다. P. 48 기계라는 필터와 인간의 기교를 이토록 세심하게 조합해도 우리의 마음은 여전히 미지의 표적으로 남아 있다. P. 53 텔러는 예술을 만든느 예술가의 가치를 알고 있었다. 그가 '섀도' 마술을 선보일 때면 공연장 안에서 거의 문자 그대로 따닥 하는 소리가 난다. 낯선 이에게서 다른 낯선 이에게로 전류가 흐르는 것이다. P. 191 우리는 냉소적인 기계가 빚어내는 독기 어린 환상에서 벗어나 우리의 눈을 믿어야 한다. 아날로그 식, 즉 사람의 손때가 묻은 작업이야말로 가장 정직하고 신뢰할 수 있다. P. 281 이는 그들이 크레인앤코의 부드러우면서 튼튼한 지폐를 완벽하게 복제하기란 불가능하다는 사실을 의미했다. 그 창구 직원이 지폐를 세다가 멈춘 건 손끝에 낯선 감각이 느껴졌기 때문이다. 그냥 느낌이 이상했던 것이다. 성공한 영화의 공식만을 따르던 카바노도, 텔러의 마술을 훔친 바카디도 그들이 카피한 성공 이상의 성공을 이룰 수 없었다. 유능한 기상캐스터 테리는 온도만으로 폭설을 예측할 수 없었다. 강수량이란 변수가 있었기 때문이다. 또한 안면인식 알고리즘이 얼굴을 잘못 식별해 무고한 사람을 범죄자로 만들기도 했다. 기술은 비약적인 발전을 이루었고 이루고 있음은 분명한 사실이다. 그럼에도 불구하고 인간이 가진 감각과 통찰, 안목같은 것을 무시할 수는 없는 거 같다. 그리고 창의성과 직관을 더욱 발달시키고 싶다. AI 홍수에 대비는 하되 인간만이 가질 수 있는 특별함을 상기시켜준 책. |
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안녕하세요 :D 원하는대로 이루어지는 깡꿈월드입니다.
일상생활에 퍼진 알고리즘과 인공지능은 스스로 생각하는 시간을 줄여버렸습니다. 이런 세상에서 우리는 어떻게 '예외성'을 발견하고 '창의성'을 발휘할까요?
1129. " 1%를 보는 눈 "입니다.
1829년 세계 최초의 근대 경찰대로 알려지는 런던광역경찰대가 설립되었다. 회의적인 대중의 시선 속에서 경찰은 무겁고 가차없는 폭력과 범죄 해결을 위한 체계적인 접근법을 구축해나갔다.
런던경찰국뿐 아니라 세계는 범죄학이라는 과학을 발전시키기 위해 끊임없이 노력했다.
경찰 업무의 근본은 신원 확인이다. 누가 누구에게 무슨 짓을 했는지 조사하는 것이다. 19세기 후반 경찰은 알퐁스 베르티옹이라는 프랑스 인류학자가 제시한 특정 방법에 의해 오른쪽 얼굴에 사람들의 이름을 표시해 분류하기 시작했다. 그러나 이것은 인간 신체 범위한 제한된 탓에 한계를 드러냈다.
시간이 지나도 변하지 않는 신체 부위가 있었으니 그것은 바로 지문이었다. 1880년 영국 출신의 의자이사 선교사 헨리 폴즈는 처음으로 지문이 범죄자들을 식별하고 더 중요하게는 무고한 사람들의 무죄를 밝히는 데 사용될 수 있다고 제안했다.
그렇게 법의학 분야는 의미 있는 발걸음을 떼기 시작했다. 1988년 영국 레스터셔에서 아동 강간범이자 살인자인 콜린 피치포크를 유죄로 판결하기 위해 DNA를 처음 사용하면서 법의 심판은 점점 더 엄격해졌다.
과학이 발전하며 긍정적인 면도 많았지만 '과학'의 희생자이자 경찰 심문의 피해자인 사람들도 늘기 시작했다.
어떤 면에서 거대한 재능이자 저주인 동시에 진실이자 거짓인 법의학이라는 학문 전체는 오늘날까지 내려오고 있다.
예측 소프트웨어에 따르면 공격적인 구걸행위나 사소한 약물 행위 같은 경범죄는 더 가난한 지역에서 발생할 가능성이 크다. 그리고 이 알고리즘은 더 많은 경찰을 해당 지역으로 안내한다. 그럼 그곳 사람들은 더 많은 혐의를 받게 되는데, 다시 말해 감옥에서 더 많은 시간을 보내게 된다.
이 말은 그들이 일자리를 구할 가능성이 더 낮다는 의미이기도 하며, 결국 그들은 더 많은 범죄를 저지르게 된다.
경찰 업무에 정확성을 가져오기 위한 노력이 지문과 DNA 증거 사용이라는 중대한 발전으로 이어졌다. 기술은 고유의 작동 원리에 따라 움직이고 우리가 여기에 적응해야 하는 것은 맞다. 다만 기술에 이끌려가기보다는 더 좋은 세상을 만들기 위해 문제가 있다면 멈추고 해체하여 다시 만들어야 한다.
우리는 우리의 인간성을 기억하기 어려운 때일수록, 인간성을 잊지 않아야 최선의 결과를 낼 수 있다.
# 이 책은 추수밭출판에서 제공받아 작성한 리뷰입니다.
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이 책은 '인간의 눈, 손, 발이 데이터의 실패를 뛰어넘는 위대한 순간'을 담고 있다. 빨간색 표지에 녹색 토마토 꼭지와 동그란 손은 그냥 봐도 토마토가 연상된다. 이렇듯 인간의 창의력은 실로 대단하다.
데이터를 통해 우리는 많은 정보를 얻는다. 그 데이터는 100% 정확할 수도 아닐 수도 있다. 그럼에도 우리의 일상에서 통계는 떼놓을 수 없는 존재이다. 저자는 '인공지능 시대를 살아가고 있는 현 시대에서 99% 기계의 예측을 능가할 1% 인간의 안목'에 대해 다양한 실 사례를 바탕으로 이야기를 이끌어 나간다. 1장 '엔터테인먼트'- '취향은 계산될 수 없다'라는 말에서 알 수 있듯 인간의 취향은 다양한 요인이 작용함에 시시각각 변한다. 결국 인간의 욕망을 수치화할 수 있다는 착각, 이 말에 대한 반론을 제기하는 건 어리석다. - 하지만 관객들은 인간이며, 우리가 소비하는 영화나 노래, 책보다 훨씬 복잡하고 다양한 존재다. p 45 - 라이언 카바노의 단순한 몬테카를로 방법은 차치하고, 아무리 최첨단 알고리즘이라 해도 우리 욕망의 변화를 수치화하기란 어렵다. p 46 - 우리가 좋아할 것이라고 예상한 것과 실제로 우리가 좋아하는 것 사이의 괴리는 라이언 카바노와 렐러비티를 집어삼켰다. p 49 날씨만큼 정확히 예측하기 어려운 것이 또 있을까. 3장은 '날씨'를 주제로 한 '단 하나의 100%, 불확실성에 대한 내용이다. 우선 ＜더 프라이스 이즈 라이트＞라는 텔레비전쇼에서 일어난 일화를 들려준다. 테리와 린다가 잡은 기회(?)는 실로 대단했다. 물론 부단한 노력이 있었기에 가능한 일이었다. - 인간이 한 번도 일어난 적이 없는 사건을 예측하는 건 어렵지만, 컴퓨터가 그 일을 하는 건 아예 불가능하다. p 125 ~6 잘못된 기상 예보로 35년 기상 예보 경력 중 최악의 실패에 대한 대가를 톡톡히 치른 제임스 스팬. 그때 실패 이후 많은 생명을 구한 스팬을 통해 과거 자신의 성과와 날씨에 대한 자만심이 얼마나 위험한지를 교훈으로 알려준 인물이 되었다. 또한 예측 불가능한 순간 더욱 빛나는 인간의 가치는 에릭을 통해 확인할 수 있었다. 그는 날씨 예측 후 기계나 모델이 할 수 없는 일을 했다. 그것은 바로 사람들이 인생 최악의 폭풍우 속에서 외로움을 덜 느끼게 해 준 것이었다. 이 일화에서 인간적인 따뜻함이 느껴졌다. 'AI도 풀 수 없는 문제를 해결하는 인간의 창의적 방법'들은 흥미로웠다. 통계와 수치를 뛰어넘는 인간의 창의력이 궁금한 분들에게 추천한다. |
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＜본 포스팅은 출판사로부터 책을 지원받아 작성한 솔직한 후기입니다＞
현대의 데이터 통계 맹신주의를 뒤돌아보게 만드는 적지 않은 사례들이 가득하다.
데이터의 시대다. 러닝머신에서 딥러닝으로 넘어가면서 이 시대는 '데이터'가 관건인 시대가 되었다. 데이터가 있어야 인공지능이 인공지능다워진다.
엊그제 국내 최고의 공과대학 총장이 이른바 '특이점'이 2045년 경 정도면 거의 확실하게 다가온다는 취지로 적은글을 보게 되었다.
하루가 다르게, 센서와 사물인터넷, 5G, 인공지능 등 새로운 시대가 엄청난 파괴력으로 전개되고 있다. 수많은 일자리의 감소가 예상되고 아이러니하게도 현재 고소득인 법률가나 의사도 이 딥러닝으로 무장한 AI에 의해 대체될 것이 예측되고 있다.
많이들 얘기된다. 향후의 시대를 잘 살아내려면 기계와 다른 인간만의 고유 특성이라고 할 독창성, 창의성, 상상력 같은 역량을 축적하고 잘 발휘해야 한다고 주장된다.
이 책은 AI와는 결이 다르게 인간 고유의 특성이 여전히 유일하고 효과적으로 작동되는 많은 사례를 보여주면서, 여전히 우리만의 영역이 있고, 그 영역을 강화 확대해야 한다는 취지로 읽게 된다.
양자선택이 문제가 아닐 것이다. 현실은 현실이고 그 속에서 숨쉬며 살아낼 우리 평범한 사람들에게 일상의 유지와 평화, 경제력의 안정 그리고 일자리 등은 매우 중요하다.
디지털 기술의 이해도도 계속 늘려야 하고, 인간 고유의 마음챙김, 상상력, 공감, 선한 의지 등도 잘 가꿔나가야 할 것이다.
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과학기술이 발전한 이 시대에 살고 있는 우리의 삶은 어쩌면 과거보다 직감과 본능에 따르기보다는 컴퓨터가 만들어준 데이터에 의존성이 더 강해진 것이 아닐까 생각 한다. 이는 어느 분야를 막론하고 영향력이 막대한다. 본능과 직감이 많이 차지하는 스포츠에서도 최근에는 엄청난 세부 데이터들로 분석하는 트렌드를 보면 알 수 있다. 적어도 내가 어린시절 보아왔던 스포츠들에서는 볼 수 없었던 수많은 스탯들이 지금 그 엄청난 양을 뽐내는 것을 보면 시대가 많이 변했다고도 할 수 있다.
그렇다면 이렇게 데이타들로 이루어진 세상과 그것을 토대로 결정하는 인간은 완벽에 가까울까? 아마 많은 사람들도 느꼈겠지만 이것이 꼭 100%맞는다고 생각하지 않을 것이다. 때로는 데이타로 인해 혼란을 겪거나, 심지어 는 잘못된 선택등을 할 수 있다는 것을 우리는 미디어를 통해서나, 아마 실생활을 살면서 느꼈을테니 말이다.
이 책은 바로 이러한 점을 지적하며 우리가 잃어버렸던 데이타에서 벗어난 것들 그 이외에 것들에 주목할 것을 저자는 전달하고 있다. 내 개인적 생각으로는 데이터를 기반으로 하는 것은 매우 훌륭하지만, 저자가 이 책에서 전달하고자 하는 바를 무시하지 않는 다면 더욱 괜찮은 분석을 할 수 있지 않을까 이 책을 읽으며 생각했다.
"컴퓨터 모델링은 입력값이 전형적이고 결과가 예상 범위 안에 있을 때 가장 잘 작동한다. 하지만 우리는 극단의 시대에 살고 있다. 기후가 명백한 예다. 극단의 시대는 우리가 적응력을 발휘할 수 있게 해준다. 인간은 긍정적 부정적 가능성을 모두 상상할 수 있지만, 컴퓨터 모델은 이를 헤아릴 수 없다. 이는 인간이 더 많은 기회를 볼 수 있고 더 나은 해결책을 상상할 수 있음을 의미한다. 실제로 비정상적인 상황일수록 노련한 인간이 기계를 능가한다." P108
"우리는 냉소적인 기계가 빚어내는 독기 어린 환상에서 벗어나 우리의 눈을 믿어야 한다."P191
나는 이 책을 읽으며 지금의 첨단 과학의 부산물로 나오는 통계의 오류들에 대해서 많은 생각을 해보았다. 특히 내가 직접하고 있는 투자의 세계를 떠올려봤다. 기업의 가치 와는 상관없이 인간의 광기로 이루어지는 주가의 움직임이 그러했다. 아마 현재까진 이러한 부분을 캐치해내는 프로그램은 없으리라 생각한다. 그리고 눈으로 본 플레이와 실제 데이타 값이 다른 선수들에 대해서도 생각했다. 스탯과 내가 실제본 플레이의 괴리감 같은 것을 말이다. 이 책에서는 그러한 선수들을 언급하며 설명해주고 있는데 이 부분이 정말 좋았다. 그저 숫자가 모두를 설명해주지 않는 다는 부분이 그래서 더 와닿았다.
나는 이 책을 읽으며 과학이 인간의 욕망과 본능, 직감 을 데이터화를 시켜서 그야말로 괴물, 혹은 구원자가 될지에 대해서도 생각도 해보았다. 또한 이 세상을 바라보는 눈을 그저 숫자에 100%의존하지 말아야 겠다는 생각도 가지면서 말이다.
여러모로 이 복잡한 세상을 보는 눈, 그리고 데이터화되지 않는 것들에 대한 것을 이 책을 통해 느끼게 되었다. 폭넓은 시야를 늘리고 싶은 이들에게 추천하고픈 책이다. |
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와우~~
엔터테인먼트, 스포츠, 날씨, 정치, 범죄, 돈, 의학의 총7개 분야로 나누어 각 분야마다 기계의 판단보다 인간이 지닌 ‘1%의 안목’이 나았음을 보여주고 있다.
야구의 역사를 잘 모르는, 야구에는 배경지식이 부족한 나에게는 현실과 인식의 차이를 의미하는 ‘지터격차’라는 단어 하나만을 가지고, 양키스의 최고 유격수 데릭지터를 찾아보게 되었다.
데이터를 만들어내는 것도 사람이고, 그 데이터를 활용하는 것도 사람이다. 데이터의 분석 능력이 중시되는 요즘에, 사실이 왜곡되는 데이터를 만들어내는 얼토당토하지도 않는 그런 가짜 말고, 진짜로 사람에게 응원이 될 수 있고, 도움이 될 수 있는, 인간적인 데이터 분석이 절실하게 필요해진 듯 하다.
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