인공지능 알고리즘과 다양성 그리고 편향

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

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