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한국어판 서문
1장 숫자로 가득 찬 어느 하루 인간성과 자율성을 되찾기 위한 수학 / 험난한 세상에서 숫자가 내 편이 된다면 2장 순위를 믿을 수 있을까: 가중합 표준편차를 활용해 Z점수 내기 / 나에게 딱 맞는 순위 선정 시스템 만들기 / 대학은 어떻게 순위를 조작했는가 / 순위 선정 스캔들이 세계은행을 집어삼키다 / 가중합 방식은 어디에나 존재한다 3장 프로처럼 예측하기: 가중평균과 예측 단지 안의 구슬은 몇 개일까? / 내 삶에 가중평균을 활용하는 방법 / 가중평균이 무너지는 순간 / 코로나19 팬데믹 시기의 예측 시스템 / 재판에서 다양한 배심원단을 두는 이유 / 민주주의와 투표 / 프로는 이렇게 예측한다 4장 확률에 대한 기대: 기대값 아인슈타인이라면 거부했을 확률의 세계 / 동전 던지기부터 카지노까지, 기댓값의 힘 / 룰렛과 기댓값의 비밀 / 로또, 두 얼굴의 기댓값 / 어차피 잃을 걸 뭐 하러 시도하는가? / 이익 극대화에만 몰두했던 도박꾼의 파산 / 기댓값을 언제 믿고, 언제 내려놓아야 할까 5장 위험을 계산하는 법: 분산, 공분산, 로그 평균의 함정을 벗어나 그 너머를 읽는 법 / 분산투자의 진짜 원리 / 로그로 생각해 보는 돈과 행복의 관계 / 어떻게 위험에 가격을 매길 수 있을까? / 위험과 보상의 균형을 잡는 공식 / 드문 일은 생각보다 자주 일어난다 6장 더 명확한 사고를 도와줄 도구: 베이즈 공식 확률에는 두 가지 얼굴이 있다 / 250년 된 베이즈 공식 / 베이즈 공식을 쉽게 쓰는 방법 / 베이즈 공식이 가르쳐 주는 생각법 / 새로운 증거에 압도되지 않는 법 7장 소셜미디어의 비밀 공식: 알고리즘 페이스북을 뒤흔든 스캔들 / 알고리즘은 반응을 먹고 자란다 / 왜 이런 영상이 자꾸 뜨는 걸까 / 트위터의 비밀 점수표 / 당신이 먹는 것이 곧 당신이다 8장 거대 테크기업에 맞서는 수학: 머신러닝 아마존의 정글에서 길을 잃다 / 검색 뒤에 숨은 광고의 수학 / 광고가 만든 문제를 광고세로 풀 수 있을까 / 소외된 사람들을 돕는 수학의 힘 에필로그 감사의 말 주 |
Noah Giansiracusa
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수치화가 어제오늘의 이야기는 아니지만, 요즘에는 그 규모가 정말 정신이 아찔할 정도로 크다. 스마트폰과 컴퓨터 그리고 자동차에 탑재되어 있는 앱이 우리 삶을 편안하게 하고, 활동을 더 편리하게 만들어 준 것은 사실이지만, 그것을 통해 엄청난 양의 개인 데이터도 수집할 수 있게 되었다. 이런 데이터가 좋은 수학적 재료로 활용되어 권력자들이 전례 없는 규모로 예측하고, 최적화하며, 이윤을 추구할 수 있게 해준다. 인간성과 자율성을 되찾기 위해 우리가 할 수 있는 일이 무엇이 있을까? 현재 공공 부문과 민간 부문 모두에서 수학적 도구를 이용해 우리를 조작하고 착취하고 있다. 나는 우리가 이 수학적 도구를 반드시 되찾아 와야 한다고 믿는다. _ 25쪽, 〈1장 숫자로 가득 찬 어느 하루〉
자유롭게 개인 맞춤형 순위 선정 방식을 실험하며 즐거움을 느껴보자. 비평가나 대중의 평점만 따를 게 아니라 자신에게 정말로 중요한 부분이 무엇인지 따져가며 관람했던 영화나 가봤던 식당의 순위를 매겨볼 수도 있다. 다음에 어디로 이사 갈지 결정해야 한다면 도시들의 순위를 매겨보자. 어떤 요인을 포함할지 결정할 때는 겁내지 말고 마음껏 창의력을 발휘해 보자. 날씨, 음악적 환경, 먹거리 환경, 대중교통, 생활비 수준, 일자리 전망 등을 고려해 볼 수 있다. 이런 각각의 요인에 대해 개별적으로 도시의 순위를 매기는 작업은 보통 크게 어려울 게 없다. 그리고 가중합을 이용하면 여러 가지 개별 순위를 모두 합쳐서 하나의 전체 순위를 산출할 수 있다. _ 48쪽, 〈2장 순위를 믿을 수 있을까〉 가중평균은 좀 더 개인적인 성격의 예측이 필요한 의사결정에도 활용할 수 있다. (중략) 돈에 대해서만 예측하는 것은 아니다. 다음 주말 날씨를 알고 싶은데, 스마트폰 기본 날씨 앱, 웨더언더그라운드, 아쿠웨더 같은 사이트의 일기예보가 제각각일 수 있다. 야외 결혼식을 하기로 했든, 골프 코스를 돌기로 했든, 그 주말이 특별히 중요한 주말이라면 한 가지 정보 출처만 믿고 위험을 감수하는 것은 현명한 생각이 아니다. 몇 가지 다른 예보를 찾아서 최고 기온을 평균 내고, 최저 온도를 평균 내고, 강수 확률도 평균을 내라. _ 82~83쪽, 〈3장 프로처럼 예측하기〉 직장으로 차를 몰고 가면서 나는 보통 두 경로 중 하나를 선택한다. (중략) 이 경우에 기댓값을 계산해 보면, 고속도로가 막히는 경우가 절반 이상이라면 시골길이 나은 선택이고, 그렇지 않다면 고속도로가 나은 선택이다. 예를 들어 고속도로가 막히는 경우가 25퍼센트라면, 고속도로로 출근할 때의 기댓값은 0.75×15+0.25×45=22.5분으로 30분 걸리는 시골길 출근보다 짧다. 이것은 기댓값을 합리적으로 이용한 경우다. 위에 나열한 기준을 모두 충족하기 때문이다. 나는 똑같은 출근길을 자주 사용하고, 양쪽 선택지에 대해 필요한 것은 모두 정량화할 수 있고, 걱정해야 할 복잡한 장기적 영향도 없다. 반면 아침에 반드시 참석해야 하는 회의가 있는데 시간이 빠듯하다면 나는 공식을 버린다. (중략) 수학을 잘한다는 것은 때로 수학에 기대지 않아야 할 때가 언제인지를 아는 것이다. _ 136~137쪽, 〈4장 확률에 대한 기대〉 투자뿐만 아니라 삶의 전반에서 위험을 줄일 수 있는 한 가지 방법은 분산투자를 하는 것이다. 그리고 공분산이 가장 낮은 선택지들을 선택하여 신중하게 분산해야 한다. 돈과 관련해서 결정을 내릴 때는 로그를 기억해라. 가장 중요한 것은 액수가 아니라 자릿수의 변화와 두 배 증가다. 위험이 존재하는 상황에서 서로 다른 선택지를 저울질할 때는 로머의 비용-편익 분석 레시피를 시도해 보라. 켈리 공식을 기억하거나 사용하지 못하더라도, 그 뒤에 자리 잡고 있는 핵심 원리는 기억해라. 뭔가가 잘 풀릴 확률이 높을수록, 거기에 더 크게 베팅해야 한다는 것을 말이다. 그리고 마지막으로 불운을 자신의 탓으로 돌리지 마라. 드문 일이라도 실제로는 빈번하게 발생한다. 이는 모순도 역설도 아니다. 수학이다. _ 188쪽, 〈5장 위험을 계산하는 법〉 ‘좋아요’는 1점, 하트 이모티콘은 5점, 댓글은 30점이라고 해보자. 그리고 당신의 친구 중 한 명이 방금 입양한 강아지 사진을 올리고, 또 다른 친구는 새 직장을 구했다는 글을 올렸다고 해보자. 두 친구 모두 좋아하지만, 당신은 취업 소식보다는 강아지 사진에 더 끌린다. 당신이 강아지 사진에 ‘좋아요’를 누를 확률이 50퍼센트, ‘하트’ 이모티콘을 누를 확률이 20퍼센트, 댓글을 작성할 확률이 10퍼센트라고 한다면, 강아지 게시물의 점수는 1×0.5+5×0.2+30×0.1=4.5이다. 당신이 취업 소식 게시물에 ‘좋아요’를 누를 확률이 20퍼센트, ‘하트’ 이모티콘을 누를 확률은 10퍼센트, 댓글을 달 확률은 5퍼센트라면, 그 게시물의 점수는 1×0.2+5×0.1+30×0.05=2.2이다. 4.5 〉 2.2이므로 강아지 사진의 점수가 높아서 취직 소식보다 피드의 더 위쪽에 배치된다. _ 235쪽, 〈7장 소셜미디어의 비밀 공식〉 --- 본문 중에서 |
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“일상에서 마주하는 숫자들은 과연 진실일까?”
소수에게 유리하게 설계된 수학을 역이용해야 하는 이유 우리는 각종 데이터가 좋은 수학적 자료로 활용되고, 이를 통해 만들어진 알고리즘이 객관적.과학적이며 공정하다고 믿는다. 예를 들어 대학 입시를 앞두고, 어느 대학에 입학하면 좋을지 고민한다고 가정해보자. 이때 참고할 만한 자료는 우수 대학 순위 자료일 것이다. 이 순위는 다양한 평가 항목으로 가중치를 종합해 점수를 매기고, 그 결과에 따라 순위가 결정된다. 이 과정에서 여러 변수에 중요도를 부여하는 가중치 합산은 객관적인 것 같지만, 각 대학의 규모, 학생 수, 교수진의 급여와 같이 각각의 평가 항목들은 주관적인 가치로 결정된다. ‘가중합’은 대학 순위뿐 아니라 주식시장과 인플레이션, 국제 여행과 소비자 신용평가점수 등 여러 상황에 적용될 수 있다. 그러므로 정해진 숫자에 기대지 않고 자기만의 기준으로 순위 선정 시스템을 만들어 계산하면, 스스로 만족할 수 있는 결과를 얻을 수 있다. 안전한 베팅이 필요한 주식, 복권, 카지노 등은 ‘기댓값’으로 접근해 볼 수 있다. 기댓값은 결과의 확률을 고려해 가중치를 부여함으로써 장기적으로 추구할 가치가 무엇인지 결정하게 해준다. 큰 액수에 당첨되기 희박하지만, 잠재적 가능성을 포기할 수 없는 사람들은 쉽게 기댓값을 원하며 베팅하기 쉽다. 그러나 무분별한 베팅은 위험하다. 전설적인 투자자 워런 버핏은 “손실 확률에 손실 가능한 액수를 곱하고, 이익 확률에 이익 가능한 액수를 곱해서 둘을 더하라”는 말로 좀 더 가치 있는 투자 관점을 제시한 바 있다. 기댓값은 나올 수 있는 경우의 수가 적을 때, 각 경우의 발생 가능성과 가치를 비교적 명확하게 정량화할 수 있을 때, 고차원적인 효과나 후속 결과를 고려할 필요가 없을 때, 결정을 여러 번 반복할 때, 단 한 번의 결정이 자신을 파멸로 이끌지 않을 때와 같은 상황에서 가장 실용적으로 고려할 수 있는 수학 공식이다. “위험을 어떻게 관리하고 예측할 수 있을까?” 불확실한 상황을 더 명확하게 규정해주는 수학적 사고방식 인생에서 마주하는 위험 상황을 관리할 때도 수학 공식은 필요하다. 이 위험은 지진과 같은 재난뿐 아니라 주가 폭락으로 파산의 위협에 처하거나, 실직으로 일을 하지 못해 돈을 벌지 못하는 상황, 불의의 사고로 크게 다칠 확률 등 일상에서도 언제든 일어날 수 있다. 이와 같은 위험한 상황에서는 평균이나 기댓값 중심의 사고방식이 아니라 전체적인 분포를 고려하는 ‘분산’의 사고방식으로 전환하는 게 중요하다. 위험은 일반적으로 예상하지 못했던 일이 발생할 때 생긴다. 불확실성에 직면해 결정을 내려야 할 때, 우리는 행동하는 경우와 행동하지 않는 경우를 모두 고려해야 한다. 그렇다면 무작위성 사건을 어떻게 확률적으로 명확하게 규정할 수 있을까? 이때 ‘베이즈 공식’을 이용하면 의사결정을 정교하게 다듬을 수 있다. 베이즈 공식의 핵심은 조건부 확률로, 어떤 사건이 이미 일어났거나 어떤 조건이 성립하는 상황일 때 무슨 일이 일어날 가능성을 말한다. 이 공식의 진정한 힘은 수식 자체가 아니라 그것을 어떻게 해석하느냐에서 나온다. 예를 들어 AI가 우리를 노예로 만들 확률의 경우, 최신 버전의 챗GPT가 사용자들을 위험하고 기만적인 방식으로 조작한다는 보고서가 등장할 것이다. 또 다른 예로 선거에서 어떤 후보가 당선될 확률의 경우, 새로 나온 여론 조사, 공개 토론, 선거판을 뒤흔들 만한 사건 등이 등장할 것이다. 이처럼 정량적 계산이 아니더라도, 우리가 고려하고 있는 사건의 확률에 영향을 미칠 만한 요소들은 ‘베이즈 공식’을 이용해 걸러낼 수 있다. “알고리즘의 영향에서 자유로울 수 있는 방법은 무엇일까?” 더 의도적이고 적극적으로 삶을 주도하게 만드는 숫자의 힘 소셜미디어의 피드 상단 콘텐츠는 어떻게 노출되는 것일까? 예를 들어 페이스북은 댓글보다 공유가, ‘좋아요’보다 댓글이 더 큰 비중을 차지한다. 틱톡은 각 동영상 시청 시간을 추적하거나 사용자의 주의를 더 오래 끄는 콘텐츠에 보상을 준다. 각 SNS의 시스템을 이해하면 사용자는 많은 통제권을 가질 수 있다. 즉, 싫어하는 콘텐츠는 빠르게 넘겨서 관심을 끊고, 선호하는 콘텐츠에만 관심을 보이는 ‘의식적인 참여’가 가능하다. 한편, 아마존이나 구글과 같은 거대 테크기업 또한 가시성과 이익을 통제하기 위해 수학을 무기로 삼아왔다. 이 기업들은 스폰서 콘텐츠와 광고에 유리한 알고리즘을 유도하기 위해 머신러닝 형태로 고객의 행동을 분석하고 추적한다. 그러므로 특정 제품을 검색할 때 나만의 검색 조건을 추가하거나 카테고리 정렬을 바꾸는 등 사소한 시도는 곧 주도적인 저항으로 이어질 수 있다. 저자는 수학을 소수의 거대 권력에서 개인으로 재분배한다면, 많은 사람이 알고리즘의 조작에 현혹되지 않고 정보에 입각한 결정을 내리며, 더 주도적으로 자신의 삶을 살아갈 수 있다고 강조한다. 이를테면 가중합은 우선순위가 바뀔 수 있음을 상기시키고, 평균은 집단의 통찰력이 강력하다는 것을 일깨워준다. 베이즈 공식은 유연성을 유지하는 법을 알려주고, 알고리즘에 대한 인식은 자유를 되찾을 수 있는 계기를 제공한다. 인생에는 헤쳐나가기 어려운 우여곡절이 가득하다. 이 책을 통해 우리를 더욱 유리하게 만드는 수학 도구를 이해하고 적용한다면, 삶의 선택지에서 내 편이 되어주는 숫자의 힘을 경험할 수 있을 것이다. |
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우리를 평가하고 행동을 예측하며 선택을 유도하는 알고리즘은 수를 언어로 삼는다. 이 책은 그 숫자 뒤에 숨은 선택을 살피고, 스스로 판단하는 힘을 되찾는 법을 차분히 알려준다. - 허준이 (필즈상 수상자, 프린스턴대학교 교수)
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이 책은 독자가 약간의 수학 훈련만 거치면 알고리즘이 숨기려는 것을 파악할 수 있을 뿐 아니라, 더 나아가 자신의 의사결정권을 되찾을 수 있다고 안내한다. - 조던 엘렌버그 (《틀리지 않는 법》 저자)
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누구나 거대 테크기업이 조종하는 수학을 이해할 수 있으며, 알고리즘을 활용할 수 있고, 급증하는 디지털 포식자들에 대해 신중하게 대응할 수 있음을 보여준다. 흥미로운 이야기와 명쾌한 설명을 덧붙여 실용적인 조언과 낙관할 만한 근거를 제공한다. - 폴 로머 (노벨경제학상 수상자)
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수학이 개인이 자율성을 되찾는 데 어떻게 도움이 될 수 있는지 낙관적으로 설명하며, 수학이 ‘여러분이 선택지를 더 명확하게 고려하고 결정을 더 신중하게 내리는 데 도움이 될 수 있다’는 점을 탄탄하게 입증한다. - 《퍼블리셔스 위클리》
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매우 명료하고 이해하기 쉬운 예시, 풍부한 유머가 돋보인다. 수학을 잘 모르는 독자도 접근하기 쉽고, 수학에 흥미를 느끼고 자신감을 얻을 수 있을 것이다. - 《라이브러리 저널》
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