인간적 AI를 위하여

프롤로그 / 서문

1부_예언들(“인간은 AI가 학습하는 세계를 잘 표본화하는가?”)
1장_표현
2장_공정
3장_투명성

2부_행위자(“현실 세계와 AI 세계를 정렬하기 위해 인간은 어떤 노력을 하는가?”)
4장_강화
5장_조형
6장_호기심

3부_규범성(“AI의 발전을 위해 인간에게 필요한 자격은 무엇인가?”)
7장_모방
8장_추론
9장_불확실성

결론 / 고마움의 말 / 주 / 참고문헌

구글 포토의 사진 인식 툴은 사진을 주제별로 자동 분류해 앨범마다 제목을 달았다. 어떤 앨범에는 “졸업”이란 제목이 붙었다. 앨신은 사진 속 동생이 쓴 학사모를 식별했음을 알고 깊은 인상을 받았다. 그런데 어떤 앨범에 붙은 제목을 보고 얼어붙었다. 앨범에는 친구랑 같이 찍은 사진이 있었다. 참고로 앨신은 아이티계 미국인어서 사진 속 둘은 모두 흑인이었다. “고릴라” 이게 앨범 제목이었다.
- 1부 1장 “표현” 중에서

예를 들어, 가장 무모한 운전자를 남성이라 파악하는 예측 툴이 있다고 하자. 결과적으로 남성 운전자를 공격적으로 단속하면 그들의 무모함이 상당히 줄어들 수 있다. 하지만 여성 운전자는 자신이 단속당할 가능성이 더 적음을 깨닫고 무모하게 운전할 수도 있다. 결과적으로 도로는 평균적으로 덜 안전해진다. 하코트는 이렇게 썼다. “과거나 현재, 미래의 범죄에 더 높은 점수를 부여하는 것이 법 집행의 핵심 목적, 즉 범죄를 최소화한다는 목적에서는 완전히 역효과를 낳을 수도 있다.”
- 1부 2장 “공정” 중에서

무엇보다도 우리가 의사 결정을 ‘통계 모형에 떠맡길 때’ 직면할 수많은 문제가 무엇이든 간에, 인간의 판단만 고집하는 것 역시 바람직한 방안이 아니라고 시사하는 듯하다. 또한 인간의 예측 능력에 맞먹거나 더 나은 예측을 하는 데 굳이 복잡하고 정교한 모형까진 필요하지 않다는 점도 시사하는 듯했다. 그러나 여기에는 감질나는 질문 몇몇이 숨었다. “이 놀라운 결론은 대체 무엇을 설명하는 걸까?”, “인간의 판단은 정말로 나쁜 걸까?”, “몇 개의 변수를 쓰는 단순한 선형 모형이 정말 좋은 걸까?”, “우리가 예상하지 못한 어떤 지점에서, 인간의 지식이 그 단순한 선형 모형에 들어간 것은 아닐까?”, “아니면 인간이 엉뚱한 곳을 보던 게 아닐까?”
- 1부 3장 “투명성” 중에서