[읽어봤어요_📖]_눈 떠보니 선진국 앞으로 나아갈 대한민국을 위한 제언박태웅 저 | 한빛비즈 | 2021년 08월 01일
.📝독서 후기
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국내도서 > 사회 정치 > 사회비평/비판 > 한국사회비평
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머리말 대한민국은 정말 선진국이 된 것일까
제1부 선진국의 조건?
눈을 떠 보니 선진국이 되어 있었다?
신뢰자본을 제대로 쓸 때다?
참된 선진국의 조건, 뉴런의 자유결합?
셰익스피어가 필요한 때?
제2부 고장난 한국 사회?
물은 땅이 패인 모양을 따라 흐른다?
- 한국 사회의 고장난 인센티브 시스템
AI 시대의 교육
- 한국 교육의 치명적인 3가지 결핍
경로의 저주
- 사람이 길을 만들고, 길이 사람을 만든다 ?
3개의 질문
코로나 시대의 재정 정책?
제3부 AI의 시대?
과학기술정보통신부장관께?
In the age of AI
AI와 알고리듬의 작동원리
기계가 읽을 수 있어야 한다?
- 데이터 공개의 제 1원칙
컴퓨팅적 사고능력의 시대
- 소프트웨어가 세상을 집어삼키고 있다
문제는 생태계다
- 한국 소프트웨어 산업의 쇠락의 원인들
네트워크의 시대, 암호의 시대?
멈출 수 없다?
저 : 박태웅
한빛미디어 이사회 의장. KTH, 엠파스 등 IT 분야에서 오래 일했다. 2021년 정보통신분야 발전에 기여한 공로를 인정받아 동탑산업훈장을 수여하였다. [눈을 떠보니 선진국이 돼 있었다] 등 여러 칼럼을 썼다.
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신뢰자본을 제대로 쓸 때다.
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공시족들은 왜 이렇게 많은가
-부실한 사회 안전판
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프로그래밍 작업의 90% 이상은 이뤄진다. 따라서 '경청하기'와 '논리적으로 말하기'는 AI에 필수적인 역량이 된다. 문제를 의식하고 되짚어 중요한 오류를 찾는 것 디버깅 debugging,상대의 요구를 듣고 관찰해 세밀하게 이해하는 것 요구사항명세 Requirement Specificaiton, 있을 수 있는 경우를 생각해 그려보는 것 사용자 시나리오 User Scenario, 반복되는 일들에게 공통점을 찾아내는 것 알고리듬 Algorithm 들을 할 수 있는 능력을 길러주는 게 말하자면 AI 교육의 핵심이 된다
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역시나 어렵다요. 어려워 프로그래밍이라, 그래도 문과적으로 참고 될만해 남겨놓습니다.
디버깅 debugging <> 요구사항명세 Requirement Specificaito <> 사용자 시나리오 user Scenario <> 알고리듬 Algorithm
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견제 받지 않는 권력은 반드시 부패한다 (...)
민주주의 기본은 견제와 균형, Check & Balance다, 민주국가의 정부가 입법, 사법, 행정의 3권 분립 체제를 갖추고 있는 것도 바로 그 때문이다.
'권력은 부패하기 쉬운 경향이 있고, 견제 받지 않는 권력은 반드시 부패한다'라고 에이브러햄 링컨이 말했다. 이 말에 따르면 현재의 검찰은 절대 부패할 수 밖에 없는 구조가 되어 있다는 것이다. 개개 검사의 도덕성과의 무관한 얘기다.
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부패할 수 밖에 없는 구조, 현존한다.
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한국, 오래된 맛집의 비밀
(...) (연구진에서) 막상 연구 결과가 나온 뒤 이 업체는 발표를 하지 못하고 접었다. 비밀을 발견하긴 했는데, 전혀 자영업자들에게 알려줄 만하지가 않았던 것이다. 이 연구 결과는 오래된 맛집의 비밀로, 압도적인 단 하나의 변수를 가리켰다. '자가 점포'. 자기 점포에서 영업을 하지 못한 거의 대부분의 맛집들이 장사를 이어가지 못했던 것이다.
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맛집의 비결은 결국 자가영업장의 소유 유무에 따라 갈린다니, 참으로 웃프죠.
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독일의 진보,보수를 대표하는 정치인 지식인들이 조그마한 시골 도시인 보이텔스바흐Beutelsbach에 모인다. 그리고 '이념과 정파를 뛰어넘는 정치교육 3원칙'에 합의한다. 그 이름을 따 '보이텔스바흐 협약'으로 불린다.
협약엔
>강제적인 교화와 주입식 교육을 금지하고, 학생의 자율적 판단을 중시하며,
>논쟁적인 주제는 다양한 입장과 현실이 그대로 드러나도록 하고
>학생의 상황과 이해관계를 고려해 스스로 시민적 역량을 기르도록 돕는다는 내용이 담겼다.
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#보이텔스바흐협약 언제고 다녀오고 싶네요.
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'기존의 질서를 깨트리거나 심하게 변형할 것을 요구하는 새로운 기술이 나타났을 때 사회는 어떻게 그 기술과 화해를 할 수 있느냐, 법적, 제도적, 사회문화적 해답은 어디에 있고, 그 해답을 찾는 사회적 논의구조는 어떻게 마련되어야 하느냐. 기존의 이해관계가 부를 불가피한 저항은 어떻게 해소해나갈 수 있느냐."
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불가피한 저항은 어떻게 해소해날 수 있느냐. 사회적 관심에서 뻗어나오는 저항은 언제나 비용과시간적 측면에 신경써야 하는 부분이다. 처음부터 이를 잘 적용할 수 있다면, 이런 시간과 비용은 줄어들 수 있겠죠.
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<인공지능의 시대>에서도 썼듯이 유명한 애플과 아마존 사례가 있다. 몇 년 전 애플의 신용카드 발급을 위한 신용평가 알고리듬이 동일한 조건의 남성에 비해 여성에게 더 낮은 신용한도를 부여하고 있다고 드러났다.
첫 번째, 처음부터 애플이 사용한 금융 데이터에는 고객이 남성인지 여성인지는 들어 있지 않았다. 그러니까 고객이 남자인지, 여자인지를 인공지능은 애초에 알 수가 없다는 것이다. 두번째, 애플 스스로도 왜 자신들의 알고리듬이 이런 평향된 결과를 불렀는지를 설명하지 못했다. (...)
아마존도 몇 년 간 개발해서 채용에 적용해오던 인공지능 툴을 폐기 했다. 최근 10년간의 채용 데이터를 근거로 수많은 채용 후보자 중에서 적합한 사람을 가려내는 툴이었는데, 그 결과가 남성 편향적이었다는 게 드러난 것이다.
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알고리듬의 한계라고 해야 할까요. 불합리한 사례가 이미 존재하지만, 곧 이를 뛰어넘는 AI 가 분명 만들어내리라는 건은 이견이 없을거라는 생각.
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함께 만들어가야 할 규율
인공지능은 만능이 아니다. 집어넣는 데이터가 오염이 되어 있거나, 알고리듬을 잘못 짜면 편향되고 공정하지 않은 결과를 뱉어낼 수밖에 없다. AI가 사회의 전 영역에 침투하고 있는 이즈음, 편향성과 불공정성을 체크하고, 투명하고 믿을 수 있는 인공지능을 만드는 것은 시급한 과제다.
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AI 와 함께할 세상은 이제곧 다가오고 있다. 프로토콜도 규율도 아직은 없지만, AI가 만능은 아님을 결국 효율적인 판단의 보조 역할로 시작되지 않을까요.
