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인공지능 시대의 도래

01 두 가지 정보처리 알고리즘
02 인공지능 알고리즘과 학습
03 인공지능과 편향
04 인공지능의 학습과 다양성
05 콘텐츠 추천 시스템
06 온라인 뉴스 서비스
07 SNS와 가짜 뉴스
08 선택적 노출과 편향
09 뉴미디어의 역설
10 다양화된 획일성

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인공지능 알고리즘과 다양성 그리고 편향 이용현황 표 - 등록번호, 청구기호, 권별정보, 자료실, 이용여부로 구성 되어있습니다.
등록번호 청구기호 권별정보 자료실 이용여부
0002946690 303.483 -22-117 서울관 서고(열람신청 후 1층 대출대) 이용가능
0002946691 303.483 -22-117 서울관 서고(열람신청 후 1층 대출대) 이용가능
B000130260 303.483 -22-117 부산관 주제자료실(2층) 이용가능

출판사 책소개

알라딘제공
편향으로 가는 인공지능 추천 버스
인공지능 알고리즘, 스토킹에 다양성 역행하기도

페이스북에서 우연히 광고 하나 열어봤다가 이용할 때마다 원하지 않는 광고가 따라다니며 괴롭힘을 당한 적이 있다. 사이버 스토킹에 버금가는 수준이다. 또 인공지능 알고리즘이 추천하는 영화나 도서, 유튜브 영상이 취향을 저격할 때도 있지만 쏠림 현상으로 선택을 제한하기도 한다.
이처럼 디지털 뉴미디어 시대를 맞아 미디어 이용 방식의 다양성이 증가하고 있는 한편에서 인공지능 알고리즘이 곳곳에서 다양성을 훼손시키는 편향을 일으키고 있다. 일정한 규칙에 의한 계산을 바탕으로 구성되는 일반적인 컴퓨터 알고리즘과 달리 인공지능 알고리즘은 학습에 의해 변화되며 어떤 자료를 통해 학습했는가에 따라 정보처리 방식이 달라진다. 인공지능의 학습에 사용된 자료가 특정 방향으로 편향되어 있다면 인공지능은 사회의 다양성 유지에 반하는 방식으로 정보를 처리하게 돼 결국 이용자의 편향으로 귀결된다.

인공지능은 미디어 이용 방식을 분석하여 사용자에게 최적화된 미디어 환경을 꾸며주고 좋아할만한 콘텐츠를 추천해 준다. 이러한 점에서 양방향적 환경의 디지털 뉴미디어와 인공지능의 등장은 미디어 이용의 다양성 증가에 긍정적인 역할을 할 것으로 기대됐다. 하지만 인공지능이 각 개인에게 맞춤화된 미디어 이용만을 유도한다면, 그리고 이를 통해 개인의 미디어 이용이 특정 방식으로 정형화된다면 다양성의 증가보다는 오히려 특정 방향으로 편향된 미디어 이용을 유도하게 된다.

이 책은 미디어 이용과 관련된 다양성의 관점에서 알고리즘에 대한 이야기를 제공한다. 또한 인공지능 알고리즘이 어떠한 점에서 미디어 이용의 다양성을 훼손시킬 수 있는가에 대해 살펴본다. 책의 전체적인 논의가 인공지능 알고리즘의 원리에 기반을 두고 있는 만큼, 독자들이 인공지능 알고리즘의 원리와 역할에 대한 이해의 폭을 넓히게 될 것이다.

책속에서

알라딘제공
인간은 귀납법과 연역법을 통해 지식을 얻는데 귀납법은 풍부한 경험을 통해 올바른 원칙을 도출하는 방법이다. 인공지능 알고리즘은 귀납적 방식을 이용한다. 따라서 인공지능을 이용해 올바른 결정을 내리기 위해서는 먼저 인공지능에게 풍부한 경험을 제공해야 한다. 즉 다양한 자료를 확보해 미리 인공지능을 학습시켜야 하는 것이다.
_ “02 인공지능 알고리즘과 학습” 중에서
인공지능은 학습한 대로 판단한다. 따라서 어떤 자료를 이용해 인공지능을 학습시키는가는 올바른 판단결과를 얻기 위한 선결조건이 된다. 학습에 사용하는 자료는 실제 현실의 자료를 이용하는 것이 일반적이다. 문제는 실제 현실이 편향되어 있거나 다양성이 유지되지 못할 때에 이러한 자료를 학습에 그대로 이용할 수 있는가다.
_ “04 인공지능의 학습과 다양성” 중에서
뉴스 소비의 창구가 종이신문에서 온라인 포털로 이동하면서 다양한 관점의 뉴스들이 한데 모여 제공될 수 있었다. 하지만 인간이 아닌 인공지능이 뉴스 추천과 뉴스 편집까지 담당하게 되면서 예상치 못한 부작용이 나타나고 있다. 특정 정치적 성향의 뉴스를 선택적으로 소비하는 일이 증가하고 알고리즘을 악용하는 기사들이 양산되고 있다.
_ “06 온라인 뉴스 서비스” 중에서

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