무자비한 알고리즘 - 카타리나 츠바이크

2002년 대니얼 카너먼(Daniel Kahneman)이 인간의 비합리성에 대한 연구로, 2017년 리처드 탈러가 '넛지 Nudge'에 대한 연구로 노벨상을 수상한 이래 우리는 인간을 굉장히 비합리적이고 조작당하기 쉬운 존재로, 주관적이고 편파적인 존재로 여기게 되었다. 물론 우리 각자는 자신보다 타인을 더 비합리적이라고 여긴다. 타인이 자신의 개성이나 복합성을 잘못 판단하는 경우를 곧잘 겪기 때문이다.

 

자연과학 전공 커리큘럼에 통계학이나 과학 이론이 누락되어 있는 것이 자못 위험한 학문적 공백을 초래하고 있다고 본다.

 

이 책은 독자들에게 컴퓨터가 인간에 대해 판단할수 있는지, 현재로서 그 일을 그리 잘 할 수 없는 이유가 무엇인지, 그것을 어떻게 개선시킬 수 있는지를 보여줄 것이다.

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인공지능의 목표 : 인지능력을 모방하는 것. 즉, 데이터로부터 인식을 얻는 것

 

기계를 통한 결정의 질의 요소

1. 투입되는 데이터의 질과 양
2. 사안의 특성에 대한 기본적인 가정
3. 사회가 '좋은' 결정이라고 여기는 것

 

OMA 원칙 : 인간에 대한 결정을 기계에게 위임할 수 있을지 판단하기 위한 법칙

1. Operationalization (운영화)
2. Model of the problem (문제 모델)
3. Algorithm (알고리즘)