PROLOGUE
PART 1. 증거와 데이터에 기초한 추론
1. 인공지능과 노동
2. 데이터 과학의 세계: 행렬과 벡터공간
3. 불확실성과 데이터 과학
4. 토마스 베이즈와 계몽주의 철학
5. 우리는 모두 베이지언이다
6. 확률이론과 기계학습
7. NC다이노스 박석민의 시즌 타율 예측
8. 호수 속 물고기 수를 아는 방법
9. 랜덤 워크와 샘플링
10. 인지와 추론
PART 2. 인공지능이 일하는 방식, 그리고 사람과 데이터
1. 모든 것은 집합 공간에서 시작된다
2. 주제 분류(토픽 모델링와 깁스 샘플링
3. 의사결정과 베이지안 추론
4. 분류, 같음과 다름
5. 추천과 매칭
6. 주성분분석(PCA과 신경망 모델
7. 딥러닝, 인공지능의 미래
8. 기획, UX에서 시작, UX에서 끝난다
9. 데이터를 만드는 방법
EPILOGUE
데이터와 인공지능의 시대
- 인공지능과 사람은 어떻게 공존해야 하는가? -
데이터의 시대가 이미 왔다. 엄청난 데이터가 날마다 생산되고 사용된다. 하루가 다르게 데이터를 활용하는 영역이 넓어지고 있다. 곧 우리의 생활과 생산 현장에 확산돼 삶을 편리하게 하고 더 많은 가치를 만들 것이다. 데이터의 능력에 대한 환상에 빠질 법하다. 그래서 오히려 우리는 지금 데이터를 더 냉정한 시선으로 바라봐야 한다. 데이터가 실상을 온전히 담고 있는지 낱낱이 살펴볼 필요가 있다. 흔히 데이터는 ‘객관적이다, 과학적이다, 오류가 없다’고 맹신하지만 잘못된 인식이다. 사람이 만들어낸 데이터에는 사람의 편견과 오류가 그대로 담겨있다. 이것을 바로잡지 않으면 사람의 편견이 그대로 담긴 데이터가 지배하게 될 것이다. 페이스북의 광고 노출이 유색인종을 폄하하는 인식을 드러낸 것이나, 아마존의 인공지능 채용시스템이 여성을 차별하는 일이 생겼던 것도 알고리즘이 아니라 알고리즘을 움직이는 데이터의 탓이 크다.
훌륭한 알고리즘을 개발해도 좋은 데이터가 없으면 헛일이다. 그리고 데이터가 만들어지는 과정과 사람을 이해하지 못하면 그 함의를 알기 어렵다.
지금까지는 인공지능과 데이터 과학의 기술적 발전과 성취에 모든 관심이 집중돼있는 것 같다. 사람과 공존하는 방법에 대한 관심은 적다. 이제는 이 문제에 집중해야 할 때가 아닌가 싶다. ‘제2의 기계시대’라 일컫는 지금 시대에 우리의 삶과 사회를 더 나은 방향으로 진전시키려면 새로운 기술과 사람에 대한 이해가 함께 가야 한다.
