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[리뷰] 알고리즘이 욕망하는 것들 | 기본 카테고리 2019-06-09 20:06
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[도서]알고리즘이 욕망하는 것들

에드 핀 저/이로운 역
한빛미디어 | 2019년 03월

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한빛미디어 리뷰어 미션을 통해 이 책을 읽게 되었습니다.


목차
1장. 알고리즘을 아는가
2장. 스타 트렉 컴퓨터 구축
3장. 하우스 오브 카드: 추상화의 미학
4장. 카우 클리커 코딩: 알고리즘이 하는 일
5장. 비트코인 헤아리기

수학이나 계산등이 발전해감에 따라 우리는 도구로서 계산기나 컴퓨터등을 이용해 원하는 결과들을 찾아내는 단계를 넘어서 
구글나우처럼 특정 시점에 유저가 필요한 정보를 예측하여 적절한 동작을 하는 단계에 이르렀다.
뭐를 할때 어디로 어떻게 가고, 무엇을 먹고 무엇을 투자할지등 (검색, 네비게이션이나 주식투자등)에서 인간보다 AI같은 알고리즘등에게 
주도권이 넘어가고 있는 중이다.

인간은 시리와 어울리는 것에서부터 검색창에 사적인 내용을 입력해 검색하는거에 이르기까지 알고리즘과 친밀함을 쌓기 위해 노력한다. 
이런 친밀함은 애플와치등 외부도구를 통해 운동정보 수면정보등을 기꺼이 제공해주고 바이오리듬 달리기 속도 운동일정표제공등의 보답으로
일종의 알고리즘 피드백 루프를 형성하는 식으로 확장되기도 한다.

영화 Her(그녀)를 통해
첫째 서맨사(인공지능)와 시어도어가 지적 경험을 공유하고 관계를 발전시켜 나가는것
둘째 '단어 사이의 공간' 같이 (인간으로서는 이해할 수 없는) 끝없는 지식탐구
들이 '알고리즘이 원하는 것'이라고 말하고 있다.
인공지능과 인간은 지적 역량차가 크기때문에 추상화를 통한 비유를 통해서만 이해할 수 있고 따라서 우리는 스스로 학습하는 기계와 더 나은 대화방법을 찾아내야한다.

넷플릭스는 구독자들로부터 얻은 평점, 이용시간 외에 스트리밍으로 전환하면서 어디까지 보다 중단하는지 끝까지 다 보는지, 몇 시쯤 주로 보는지 등 수많은 누적 데이타를 활용하여 사람이 직접 연관관계를 찾는게 아니라 데이타를 통해 연관관계를 찾아내고 이는 개개인별로 다 다른 추천작들을 소개해준다. 작품 추천 이외에 사람들이 좋아할 만한 요소(이런배우 저런작가)들을 알고리즘을 통해 찾아내고, 이를 믿고 실행할때 기존 틀을 깨고 '하우스 오브 카드' 같은 대작을 만들어내기도 한다.  시청만 해도 의도하든 하지 않았든 알고리즘에 피드백을 주고 받는것이다.
그 외 나에게 어떤 작품을 추천해주었는데 왜 추천해주었는지 알 수 없지만 이를 흥미롭게 여겨 사람들이 찾아보게 되면서 갑자기 인기를 끄는 페리메이슨 효과가 발생하기도 한다.

'팜빌'같은 소셜게임들은 시간적, 문화적, 금융적 가치 단위 간의 구분을 모호하게 만들어 반복적이고 무의미한 행동을 하거나 디지털 재화를 사거나 친구를 초대하는 등의 절차를 반복하게 하는 알고리즘 아비트리지(동일물건을 다른 시장에 팔아 가치의 차를 발생시켜 매매하여 수익창출하는) 시스템을 만들어낸다.
팜빌이 밤낮 작물재배등을 하게 만든다면 우버시스템은 승객은 택시를 찾아다닐 필요가 없고, 기사는 언제 어디서 운전해야할 지 걱정할 필요가 없게 만들어준다. 이런 알고리즘은 고객의 예약인터페이스/ 기사의 네비시스템 인터페이스를 통해 사용자가 특정행동을 하게 혹은 못하게 제약함으로써 이루어진다. 
서비스의 인터페이스가 게임처럼 추상화 단순화됨에 따라 그 시스템을 지탱하고 있는 노동자들은 감춰지게 되는 문제가 있는데 서비스에 대한 별점평가가 게임하는거처럼 가볍게 느껴져서 고객은 실수로 준 평점이 운전자등 서비스 제공자들에게 불이익이 발생한다든지 하는 일이 있을수도 있다

정리
알고리즘이 욕망하는것은 (인간 혹은 데이타와)지속적인 피드백을 통해 계산으로서 오류를 줄이며 더 나아지는 것이라고 본다면 순수하고 모두에게 평등한 결과가 나올 수 있다고 생각할 수 있지만, 알고리즘을 코딩하면서 변수등에 인간의 편향이나 특정 의도가 들어갈 수 있으므로 주의하고 검색시스템에 맞춰 자극적인 기사를 내는 기자들 처럼 알고리즘의 노예가 되지 않도록 노력하고, 직접적인 알고리즘을 이해할 순 없더라도 추상화를 통한 은유등으로 상상하며 받아들여야 한다는 내용같다.

단점
학술서적 같은 느낌이다. 무언가 용어나 개념들을 설명하려할때 수십페이지의 참고 문헌에서 인용 요약된 내용이 나오나 내용이 짧거나 두루뭉실하고 잘 이해가 가지 않는다.

ps) '알고리즘이 당신에게 이것을 추천합니다' 라는 책과도 비슷한 사례, 내용을 다루는 것 같다.


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