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왜 지금 ‘잉여 데이터’에 주목해야 하는가
01 생성형 AI와 데이터 생산 패러다임의 변화 02 잉여 데이터의 존재론적 지위 03 플로리디의 정보철학과 잉여 논리 04 실제 데이터 분석: 생성과 방치의 메커니즘 05 잉여 데이터 분석의 철학적 정당성과 가치 06 알고리즘 편향성과 ‘잉여’로 분류된 소외 07 정보적 엔트로피와 디지털 망각의 미학 08 잉여 데이터의 재해석 09 생성형 AI 시대의 데이터 거버넌스 10 정보적 존재자로서의 인간과 AI의 미래 |
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AI가 버린 데이터의 진실 생성형 AI는 놀라울 만큼 정교한 답을 만들어 내지만, 그 이면에는 수없이 버려지고 배제된 데이터가 존재한다. 이 보이지 않는 영역, ‘잉여 데이터’에 주목한다. 잉여 데이터란 단순히 남은 정보가 아니라, AI 학습 과정에서 선택되지 못하고 밀려난 채 축적되는 구조적 산물이다. 저자는 데이터가 넘쳐날수록 오히려 정보의 질이 저하되고, AI가 자신이 만든 데이터를 다시 학습하는 ‘자기 오염 순환’과 모델 붕괴 위험이 심화되는 현실을 진단한다. 나아가 무엇이 잉여로 분류되는가는 곧 무엇이 가치로 인정되는가의 문제이며, 어떤 데이터가 배제되는가는 어떤 목소리가 침묵되는가에 직결된다고 지적한다. 마르크스의 잉여가치, 다크 데이터, 폐기물 연구, 아카이브 이론, 정보 엔트로피 등 다양한 사유를 종합해 잉여 데이터의 존재론과 윤리를 재구성한다. 생성형 AI 시대의 데이터 생태계를 단순한 기술 문제가 아니라 권력, 기억, 윤리의 문제로 확장하며, 인포스피어 전체의 건강을 기준으로 데이터를 다시 사유할 것을 제안한다. |