뉴 로봇 원칙

추천사 5

1장. 서론 7
2장. 인간의 치료 43
3장. 기계학습자를 넘어서 73
4장. 자동화된 미디어의 외계 지능 105
5장. 인간을 판단하는 기계 139
6장. 무인 병력 169
7장. 자동화의 정치 경제에 대한 생각 197
8장. 컴퓨터의 능력과 인간의 지혜 231

유비쿼터스 경영 컨설턴트들은 직업의 미래에 대해 “당신이 하는 일을 기계가 기록하고 모방할 수 있다면 당신은 기계로 대체될 것이다”라고 말한다. 대량 실업에 대한 이야기가 정책 입안자들의 주목을 받고 있다. 더욱 강력해진 소프트웨어와 로봇, 예측 능력이 뛰어난 분석 기법의 발전으로 인간 노동자가 불필요한 세상이 올 수도 있다. 여러 개의 카메라와 센서를 연결해 데이터 더블을 만들 수 있다. ‘데이터 더블’이란 우리의 모든 일을 대신할 수 있는 홀로그램이나 로봇을 말한다. 이런 상상은 곧 냉혹한 현실이 될 것이다.
- 1장 서론

구글은 매장에 전화를 걸어 인공지능 음성으로 사람 대신 예약을 해주는 비서 서비스를 시연하며 업계와 언론을 충격에 빠트렸다. 구글 같은 막강한 기업의 모습을 숨기고 대화 도중 사람이 망설이는 듯한 모습을 흉내 내며, 상대방에게 질문하고 마치 사전에 녹음된 음성이 아닌 것처럼 위장한다. 전화를 받는 입장에서는 자동화된 콜센터에서 걸려오는 전화가 넘쳐나는 등 좋지 않은 방향으로 악용될 수 있다.
인간의 모습을 위조하는 것은 단지 기만적인 행위일 뿐만 아니라, 인간의 모습을 위조하는 이들에게 지지와 관심이라는 혜택까지 주는, 진실하지 못하고 부당한 일이다. 로봇 교사와 군인, 고객서비스 담당자 등 여러 사례에서 보겠지만, 인간 모방이 실패했을 때 생기는 불편함은 단순히 기술이 불완전했기 때문만은 아니다. 오히려 기술이 나아갈 방향에 대해 현명한 주의가 필요하다는 생각을 하게 한다. - 1장 서론

어떤 학생은 안면 인식 시스템이 자신의 얼굴을 인식하지 못한다고 불평했다. 헤어스타일이나 메이크업을 바꾸면 알아보지 못한 것이다. 학교는 회사에 여러 개의 얼굴 사진을 보냈다. 그러나 어떤 학생은 카메라를 거부하고, 심지어 한 학생은 “카메라를 박살내고 싶다”고 말하기도 했다. 대규모 감시에 익숙한 나라에서도 초 단위로 모든 일상을 기록하는 것은 분노를 불러일으키기에 충분했다. 게이츠 재단이 미국에서 생체 인식 장치(Cognate Biometrics, 학생의 강의 참여도를 지속적으로 측정하기 위한 피부 반응 전기 팔찌)에 자금을 지원했다가 대중의 반발로 중단했다.
- 3장 기계학습자를 넘어서