<대량살상 수학 무기> 독후감

    '4차 산업혁명의 석유와 같다고 하는 빅데이터는 사회의 악이다' '빈부격차를 더 극대화하고 비공정성을 유발한다.' 이 책은 서론부터 이렇게 빅데이터를 대량살상 수학 무기로 정의한다. 넷플릭스와 유튜브 같은 매체로 우리 생활속에서 미래 예측 및 맞춤형 등 다양한 서비스를 제공하는 빅데이터를 보고 매력에 폭 빠져 전공으로까지 정한 나에게는 매우 공감할 수 없고 반감까지 생기게 만들었다. 하지만, 빅데이터의 아름다움만 바라보고 진로를 나아간다면, 그 뒤에 있는 그림자는 더 넓어지고 짙어질 것이라는 생각을 하게 되었다. 현재 현장의 빅데이터의 그림자를 공부해 보고 그림자를 좁힐 수 있는 내가 되어보자고 결김했다. 이 책은 뜻밖에 많은 교훈과 지식을 줬다.

 

    <대량살상 수학 무기> 책은 대량살살 수학 무기가 우리를 어떻게 겨냥하는지 다양한 사례를 통해 몸소 느끼게 해준다. 가장 인상 깊었고 큰 문제가 되고 있어 배울 점글이 많았던 한 사례만 설명하겠다. 이 사례는 범죄 예측 소프트웨어에 관한 내용이가. 범죄 예측 프로그램은 시간대별로 범죄 발생 가능성이 높다고 예측한 지역들에 경찰 인력을 집중으로 배치할 수 있도록 도와준다. 그 덕분에 범죄율이 감소된 것도 사실이다. 이 모형은 피부색과 민족성을 구분하지 않는다고 강조한다. 대신 지리적 데이터에 온전히 집중한다. 핵심 변수는 각 범죄의 유형과 발생 장소, 그리고 발생 시점이다. 이는 언뜻 보면 아주 공벙한 것처럼 생각된다. 이 예측 프로그램을 중범죄에만 사용했으면 매우 유용한 프로그럄이 됐을지도 모른다. 하지만, 경찰 측에서는 가난한 동네에서 자주 발생하는 적극적인 구걸, 마약 소량 판매, 부랑죄 같은 경범죄를 포함하명서 분석을 왜곡시키는 위험을 가져왔더. 이런 경범죄를 프로그램에 포함하면 많은 경찰이 가난한 동네로 출동하게 되고 당연하 그런 동네에서 더 많은 사람들이 체포될 것이다. 그러면, 프로그램에서는 가면 갈수록 가난한 동네 지역으로만 예측할 것이다. 이는 바로 유해한 피드백 루프가 활성화되는 전형적인 과정이다. 또한, 피부색과 소득 수준에 따라 거주 지역이 뚜렷이 구분되는 오늘날 미국 도시에서 지리적 요소는 인종에 대한 유효적절한 대리 데이터다. 이 사례는 대량살상 수학 무기가 부적절한 대리 데이터와 유해한 피드백 루프로 사회를 겨냥한 사실을 보여준다. 이 책에는 더 다양한 사례인 '부적절한 변수로 매겨진 보험료 산출', '원하지 않는 맞춤형 광고', '아동학대 예방 프로그램', '나쁜 교사 색출 평가기법' 등이 포함되어 있다.

    위와 같은 모든 사례를 통해 빅데이터의 그림자를 간접적으로 경험할 수 있었다. 동시에 빅데이터의 그림자를 좁히는 방법이 무엇이고 어떤 점을 조심하여야 하는지 스스로 생각하고 정리할 수 있었다. 지금부터 책을 읽고 스스로 생각하고 정리한 것을 설명하겠다.

    대량살상 수학 무기는 대표적으로 '불투명성', '유해한 피드백'이라는 피해를 탄약으로 가지고 사회를 겨냥한다. 이 탄약들의 피해가 생기지 않기 위해서는 아래와 같은 방어 대책이 있어야한다. 첫번째, 프로그램을 걸명할 수 있고 타인이 이해할 수 있게 객관적이고 논리적으로 만들어야한다. 그래야만, 불투명성으로 인한 억울한 피해자가 생기지 않게 된다. 두번째, 모델을 만들어도 계속 피드백하며 수정하여 동적 모형을 만들어야한다. 그렇지 않으면 부정적 피드백 루프가 활성화된다. 즉, 좋지 않은 데이터 분석은 다음 분석에 더 악조건 환경에 의해 더 좋지 않은 결과를 초래한다는 것이다. 네 번째, 데이터 분석과정은 현실을 반영하여 수정하는 것이지 원하는 현실을 창조해서는 절대 안 된다. 오직 과거를 코드화할 뿐, 미래를 창조하지 못한다. 미래를 창조하려면 도덕적 상상력이 필요한데, 그런 능력은 오직 인간만이 가지고 있다. 그러므로 인간은 도덕적 함양을 쌓은 상태로 데이터분석에 임해야 할 것이다. 다섯 번째, 편견은 금물이다. '흑인은 범죄를 자주 저지른다.', '남성이 성범죄를 더 많이 한다.' 등의 편견은 데이터 분석을 할 때 절대해서는 안 된다. 오직 데이터 있는 그대로를 받아들이고 분석하여야한다. 마지막으로 국가의 개입도 필요하다. 공정성을 보장하는 '투명성 요구권'. '건강문제 차별 금지법'등과 같은 법률을 만들어 차별되지 않도록 해야한다.

 

    <대량살상 수학 무기> 책을 읽기 전에는 빅데이터는 광물인 '데이터'에서 아름다운 다이아몬드인 '결과'를 찾아내는 것으로만 알고 있었다. 위 사례들을 통해 빅데이터는 다이아몬드에서 끝이 아닌 가동인 '도덕적 상상력'을 통해 액세서리를 만드는 모든 과정임을 알았다. 이 책에 매우 고맙다. 현장에서 진행되고 있는 데이터들의 오류들을 확인할 수 있게 해주었다. 그러나. 현장에 나가면 이런 오류들은 기업들의 이기적인 이윤 착취 등으로 인해 다시 재발할 우려가 매우 높다. 개인적인 변화로는 재발을 억제하기가 힘든 상황이 생길 것이다. 그러므로 국가는 적극적으로 개입하여야한다. 이에 적합한 법률을 만들어 4차 산업 시대에 각 태어난 빅데이터가 밝은 길로만 갈 수 있도록 도와야 한다. 나는 올바른 목적으로 피해자가 생기지 않고 선한 영향을 주는 프로그램을 개발할 것이다. 위 사례로 배운 것들을 통해 4차 산업혁명의 석유인 빅데이터를 분석할 것이다. 이 책을 읽고 빅데이터 분야에 대해 더 자신감이 생겼고 옳지 않았던 지식들을 바로잡을 수 있도록 기뢰를 주어 감사했다. 빅데이터의 매력에 더 빠져버렸고 더 알아가고 싶어졌다. 나는 꼭 그림자가 없는 아름다운 빅데이터 건축물을 지을 것이다. 한국에서도 하루빨리 4차 산업혁명에 맞는 빅데이터 개발을 하여 4차 산업시대의 선두 국가가 될 수 있도록 이바지할 것이다.