"IT" 분류의 글

  • 2019년 7월 31일. 페이스북의 알고리듬 업데이트가 언론과 민주주의에 주는 영향

    페이스북의 뉴스피드 알고리듬은 이용자들이 플랫폼에서—웃긴 밈(meme)이나 친구가 남긴 댓글 등— 다양한 게시물 중 무엇을 보게 되는지를 결정합니다. 페이스북은 사람들의 정보 소비에 큰 영향을 끼치는 이 알고리듬을 정기적으로 업데이트합니다. 2020년 선거가 다가오며 2016년 대선 당시 러시아의 선거 개입이 다시 일어날지에 대한 걱정이 증가하고 있습니다. 이에 비해 페이스북의 알고리듬 업데이트가 선거에 어떤 영향을 끼칠지에 대해서는 충분한 토론이 이루어지지 않고 있죠. 신뢰할 만한 출처에서 전하는 사실에 근거한 보도는 러시아의 허위정보 캠페인의 대조적인 예죠. → 더 보기

  • 2019년 7월 24일. 역추적이 가능한 익명화된 데이터의 개인정보

    현대 의학 연구부터 맞춤형 추천, 현대 인공지능 기술 등 모든 것의 중심에는 익명화된 데이터가 있습니다. 불행하게도 최근 발표된 연구에 의하면 데이터를 성공적으로 완전히 익명화하는 것은 어떤 데이터에서도 현실적으로 가능하지 않습니다. 익명화된 데이터에는 개인을 찾아낼 수 있는 모든 정보가 삭제되어 있어야 합니다. 이는 연구자에게 프라이버시를 침해한다는 두려움 없이 데이터를 분석해 유용한 정보를 이용할 수 있게 만들어줍니다. 예를 들면 환자의 이름, 주소, 생년월일이 제거된 건강 기록 데이터를 분석해 연구자들은 변인 간 감추어진 → 더 보기

  • 2019년 7월 17일. “가짜 뉴스”를 범죄로 규정할 경우 나타날 수 있는 문제들

    급속하게 퍼져나가는 가짜 뉴스는 선거와 금융 시장에 영향을 주며 수백만의 사람들에게 영향력을 행사하고 있습니다. 한 연구는 2016년 미국 대선에서 힐러리 클린턴에 대한 가짜 뉴스가 버락 오바마를 지지했던 사람의 전향 내지는 탈당과  “매우 강하게 연결되어 있다”는 사실을 발견했죠. 점점 증가하는 가짜 뉴스의 영향을 줄이기 위해 몇 국가들은 거짓 정보를 만들거나 전파하는 것을 범죄로 규정했습니다. 독일, 말레이시아, 프랑스, 러시아 등 다른 국가에 더해 싱가포르 역시 최근 가짜 뉴스를 막기 위한 법을 통과시켰죠. → 더 보기

  • 2019년 7월 11일. 딥페이크에 대한 페이스북의 달라진 접근

    최근 마크 저커버그는 페이스북이 다른 거짓 정보에 취하던 자세와 달리, 소위 딥페이크라고 부르는 인공지능을 이용해 생산된 가짜 비디오에 다른 접근법을 취할 수도 있다는 신호를 보냈습니다. 거짓 정보나 부정확한 정보에 관해 그동안 페이스북은 사용자들이 허위 진술을 만들 수 있는 많은 공간을 주었습니다. 잘못된 게시물을 삭제하지도 않았죠. 하지만 딥페이크는 다릅니다. 아스펜연구소와 아틀란틱이 공동 주최한 아스펜 아이디어 축제(Aspen Ideas Festival)에서 저커버그는 “일반적인 거짓 진술과 딥페이크가 실제로 완전히 다른지에 대한 의문이 있다.”라고 하버드대 교수 → 더 보기

  • 2019년 6월 26일. 가짜 사진을 구분하는 일은 생각보다 쉽지 않습니다

    어떤 사진이 진짜인지를 구분하는 일은 우리가 생각하는 것보다 어려울 수 있습니다. 최근 우리 실험에 참여한 사람처럼 두 이미지 중 어떤 것이 조작되었는지 판단해보세요. (출처: Mona Kasra, CC BY-ND) (출처: Mona Kasra, CC BY-ND) 당신은 이미지의 시각적 정보에 대한 평가, 출처의 평판, 사람들이 해당 이미지에 “좋아요”를 눌렀거나 공유한 횟수에 기초해 판단을 내릴 것입니다. 저와 공저자는 최근 사람들이 어떻게 온라인 플랫폼에 있는 이미지의 신뢰성을 평가하는지, 특히 어떤 요인이 평가 과정에 중요하게 작용하는지에 대한 연구를 했습니다. 우리는 → 더 보기

  • 2019년 6월 20일. 자동화 저널리즘이 보여주는 지식 경제의 미래

    로봇이 제조 경제의 전체 흐름을 바꾼 것처럼 인공지능과 자동화 기술은 그동안 사람이 수행했던 인지 노동을 컴퓨터에 맡기며 정보 처리 작업에 변화를 가져오고 있습니다. 언론 분야를 예로 들자면, 데이터 마이닝 시스템은 기자들에게 잠재적인 기삿거리를 알려주고, 뉴스봇 역시 독자들이 정보를 탐색하는 새로운 방식을 제공합니다. 자동화 기사 작성 시스템이 금융, 스포츠, 선거 관련 기사를 작성하기도 하죠. 인공지능 기술이 다양한 산업으로 흘러들어오며 가장 흔하게 제기되는 질문은 인공지능이 일과 노동에 어떠한 영향을 주는지에 대한 것입니다. → 더 보기

  • 2019년 6월 12일. [가디언 사설] 민주주의를 위협하는 안면인식 기술

    *영국 일간지 가디언이 안면인식 기술에 대한 사설을 게재했습니다. 다음은 가디언 사설을 번역한 글입니다. 영국 압력 단체 리버티(Liberty)는 자동 안면인식 기술이 “민주주의 상수도의 비소” 같은 존재라고 비난했습니다. 해당 기술이 공공장소에서 프라이버시를 침해할 가능성이 있기 때문이죠. 영국은 이미 서구 사회에서 가장 높은 CCTV 카메라 설치 밀도를 가지고 있습니다. 현 상황에서 안면인식 기술의 도입은 얼굴을 가리지 않은 모든 사람이 국가의 어느 곳에서나 경찰에게 잠재적으로 포착될 가능성이 있다는 것을 의미합니다. 우리는 웨일스에서 에드 브리지스가 → 더 보기

  • 2019년 6월 6일. 페이스북이 다른 사람에게 미치는 영향에 대한 걱정

    페이스북의 공동 창업자 크리스 휴즈나 페이스북의 초기 후원자였던 벤처 투자가들을 비롯한 많은 영향력 있는 인물들이 페이스북 규제에 대한 목소리를 높이고 있습니다. 그동안 페이스북에 대한 비판은 페이스북 알고리듬이 이용자들에게 맞춤형 광고를 보내고, 사상적으로 편향된 콘텐츠만을 보여줘 “에코 챔버(echo chambers)”를 만드는지와 관련되어 있었습니다. 하지만 사람들의 비판에도 불구하고 회사는 기록적인 수익을 기록했죠. 또한, 미국 성인의 2분의 3을 포함하는 수십억의 사람들은 아직 규제받지 않고 있는 현 상태의 페이스북을 여전히 이용하고 있습니다. 저는 지난 30년 → 더 보기

  • 2019년 4월 30일. 민주주의를 위협하는 인공지능

    미국의 거대 기술 기업인 마이크로소프트는 정부의 감시와 검열 능력 향상을 돕는 인공지능 체계를 만들기 위해 중국 군부 산하 대학과 협력하고 있습니다. 두 명의 미국 상원 의원은 이를 공개적으로 규탄했죠. 하지만 중국의 국방과학기술대학과 마이크로소프트 간 협력 외에도 우리가 걱정해야 하는 일이 많이 벌어지고 있습니다. 제 연구가 보여주듯 디지털을 통한 억압은 시민과 국가 간 관계에 많은 영향을 끼치고 있습니다. 새로운 기술은 정부에게 개인을 감시하고 추적할 수 있는 능력을 주었죠. 심지어 법의 지배에 → 더 보기

  • 2019년 4월 19일. 사람들이 가짜 뉴스와 거짓 정보에 속는 이유

    가짜 뉴스는 어떻게 머릿속에 들어오고, 어떻게 우리는 이를 막아낼 수 있을까요? 가짜 뉴스란 용어는 과거에도 존재했습니다. 하지만 최근 가짜 뉴스는 전 세계 사회에 점차 큰 위협을 가하고 있습니다. 적은 수의 가짜 뉴스만으로도 사람 간의 대화는 어려워집니다. 극단적으로는 선거와 같은 민주적 절차에도 가짜 뉴스는 영향을 끼치고 있죠. 주류 언론과 소셜네트워크는 이 문제를 해결하기 위해 애쓰고 있습니다. 그동안 우리는 어떻게 가짜 뉴스를 피할 수 있을까요? 심리학적 관점에서는 가짜 뉴스에 맞서기 위해 거짓 → 더 보기

  • 2019년 4월 8일. 소셜미디어가 부추기는 속단하고 분노하는 사회

    만연한 당파주의와 무엇이든 들불처럼 빠르게 퍼져나가는 소셜미디어 환경은 쉽게 속단하는 인간의 습성을 한층 강화시켰습니다. 제대로 알아보지 않고 판단을 내리는 것은 인간들의 오랜 결함이지만, 초고속으로 복잡한 시대를 살아가는 우리에게는 더욱 큰 문제가 되었습니다. 소셜미디어 환경은 불완전한 정보에 근거한 경솔하고 성급한 판단을 부추기고, 감정적 정체성이나 이데올로기적인 입장을 한층 강화시킨다는 연구 결과도 여럿 발표되었죠. 최근에는 전 국방장관인 애쉬 카터의 부인 스테파니 카터가 2015년에 찍힌 사진을 해명하고 나선 일이 있었습니다. 조 바이든 전 부통령이 → 더 보기

  • 2019년 4월 4일. 인공지능, 멋진 글을 써내기 시작하다

    인공지능(AI)은 우리 주변의 모든 것을 자동화시킵니다. 뉴욕타임스, AP, 로이터, 워싱턴포스트, 야후 스포츠를 비롯한 여러 언론의 기사도 예외는 아니죠. 영국 통신사 PA(Press Association)는 매달 기사 3만 건을 인공지능으로 써냅니다. 이런 기사는 누가, 무엇을, 언제, 어디서 했는지 규칙에 따른 정형화된 기사가 대부분이지만, 오늘날 인공지능은 시나 소설처럼 창의적인 글쓰기 작업으로 점차 영향력을 넓히고 있습니다.   인공지능은 어떻게 콘텐츠를 작성할까요? 데이터로부터 이야기를 자동으로 만들어내는 소프트웨어를 자연어 생성(natural language generation)이라고 합니다. 비즈니스 데이터 리포트, 이메일 → 더 보기