"알고리즘" 주제의 글

  • 2020년 8월 3일. 틱톡의 성공: 중국기업의 세계진출을 바라보는 서구의 시선

    이코노미스트 원문보기 본 기사는 지난 주 트럼프 대통령의 “미국 내 틱톡 사용 금지” 발언이 나오기 전인 올해 5월에 나온 기사입니다. “인터넷에 마지막 남은 밝은 구석”이라 불리는 틱톡(TikTok)은 중국산 소셜미디어 플랫폼으로 현재 페이스북과 그 자매 서비스인 인스타그램, 왓츠앱의 다운로드수를 뛰어넘었습니다. 틱톡의 모기업인 바이트댄스(ByteDance)는 비상장 테크 스타트업 가운데 가장 높은 몸값(900억~1000억 달러)을 자랑합니다. 하지만 중국 기업이 전세계적으로 이 같은 영향력을 미치고 있다는 사실에 서구 국가들은 꺼림직한 느낌을 받고 있습니다. 틱톡의 성공 비결은 → 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

  • 2017년 11월 22일. 디지털 시대, 학계의 더욱 적극적인 역할이 요구됩니다

    빅데이터나 인공지능에 기반을 둔 플랫폼 회사들은 최근 막대한 영향력과 힘을 발휘하고 있습니다. 알고리즘은 어떤 정보가 우리에게 보일지 선택함으로써 우리가 직업, 대학, 신용카드, 보험 등에 관해 내리는 중요한 결정에 큰 영향을 끼칩니다. 하지만 컴퓨터에 이 모든 결정을 의존하면 예상치 못한 많은 문제가 발생할 수 있습니다. 국회의원들은 알고리즘의 결정 과정이 어떻게 이루어지는지 알고 싶어 합니다. 적절한 규제를 통해 알고리즘 관련 기업들이 우리의 삶에 끼치는 영향에 책임을 지우려는 것이죠. 그러나 학계는 이런 문제에 별로 → 더 보기

  • 2017년 10월 18일. 가짜뉴스와 싸우는 구글, 우려의 목소리

    미국 사회주의 학자나 평론가들의 분석 기사를 소개하는 세계 사회주의자 웹사이트(World Socialist Web Site) 회장 데이비드 노스(David North)는 올해 4월 페이지의 트래픽이 감소했다는 사실을 발견했습니다. 처음에 그는 트럼프 대통령 관련 뉴스에 대한 피로감이나 정치의식의 변화를 이유로 생각했습니다. 하지만 숫자를 들여다보며 그는 곧 다른 이유를 찾아냈죠. 구글이 더 이상 사용자들의 검색어를 해당 사이트로 연결해주지 않았던 것입니다. 노스는 이것이 실수가 아닌 의도적인 개입이라고 주장합니다. 구글과 같은 거대 테크 기업이 검색 결과를 직간접적으로 조작하고 → 더 보기

  • 2017년 3월 14일. 보험 업계에 부는 혁신의 바람: 알고리즘

    보험 업계에도 혁신의 바람이 불고 있습니다. 뉴욕시를 기반으로 활동하는 스타트업 “레모네이드”가 그 바람의 중심인데요. 이들은 보험사가 직접 손으로 처리하던 보험금 지급 심사, 고객 요구사항 대응 등의 일을 알고리즘으로 대체하고 있습니다. 지난해 말, 레모네이드의 고객 브랜든(Brandon)씨는 도난당한 외투에 대한 보상금을 레모네이드에 청구했습니다. 브랜든씨는 모바일 앱상에서 몇 가지 질문에 대해 답을 했고, 3초 후 보험금이 지급되었다는 고지를 받았죠. 3초 동안 레모네이드의 챗봇(Chatbot) “A.I. Jim”은 브랜든이 작성한 보험금 지급 요청서를 검토하고, 내부 규정에 → 더 보기

  • 2016년 3월 17일. 구글 포토의 인종차별 논란, 기계가 편견을 학습한다?

    데이터에 기반한 컴퓨터 알고리즘은 우리 생활을 편리하게 해주지만, 우리가 갖고 있는 편견을 그대로 반영하고 나아가 강화시키기도 합니다.
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  • 2014년 7월 8일. (아직) 컴퓨터가 당신을 대체하지 못하는 이유

    -옮긴이: 이 글은 하버드 대학 경제학과 센딜 뮬레이네이선(Sendhill Mullainathan) 교수가 뉴욕타임스에 기고한 글입니다.     당신은 위의 두 가지 트윗 중에서 어떤 글이 더 많이 리트윗되었을 것으로 생각하나요? 세 명의 컴퓨터 과학자는 최근 발표한 논문에서 트위터에서 어떤 글이 더 많이 리트윗되는지를 예상하는 알고리즘을 만들었습니다. (이 알고리즘에 근거해서 뉴욕타임스는 25개 질문이 있는 퀴즈를 만들었는데, 관심 있는 분들은 직접 풀어보기 바랍니다. 앨 고어가 남긴 위의 트윗 중에는 첫 번째 트윗이 더 많이 리트윗되었습니다.) → 더 보기

  • 2012년 12월 31일. 온라인 공개 데이터 이용해 이윤 내는 스타트업 증가

    많은 기업들은 인터넷 이용자들의 상품 구매 기록이나 소셜 미디어 활동을 분석해 맞춤형 광고를 내보내 왔습니다. 최근에는 온라인에서 공개되어 있는 개인 정보를 분석한 뒤 이를 통해 이윤을 내는 스타트업들이 생겨나고 있습니다. 빅 데이터(Big Data)가 사업에 있어 점점 더 중요해지면서 생겨난 현상인데 스타트업들은 자신들만의 알고리즘을 이용해 의뢰인의 사업에 이윤을 가져다 줄 수 있는 특정 개인들을 찾아냅니다. 예를 들어 미국 오레곤 주 포틀랜드 시를 기반으로 하는 스타트업 Tellagence는 특정 이슈에 가장 영향력이 있는 → 더 보기