알고리즘 이라는 단어가 우리에게 유명해지게 된 일화는, 얼마전에 네이X 다X 에서 특정 언론사(기더기소굴)들의 기사들이 메인으로 지속적으로 올라오는 사태를 통해서 였는데요. 그당시 이 플랫폼들의 변명이라는 것이 '언론기사의 선정은 객관적인 컴퓨터 알고리즘에 의해 자동화 된것이라 우리가 어떻게 할수 있는 것이 아니다" 라는 새빨간 거짓말을 통해서 였습니다. 

 

알고리즘이라는 용어는 페르시아의 수학자 Muhammad al-Khwarizm, 알-ㅋ하리즈미의 이름을 서구식으로 발음하다보니 알고리즘 이라고 발음하게 되어 만들어 지게 되었는데요 (대수, 즉 알제브라 도 역시 같은 사람의 이름에서 유래된건 안 비밀!). 구지 정의를 내리자면 특정한 규칙들을 통한 연산과정 내지는 문제해결 방식을 이야기 하며, 컴퓨터 과학의 선구자 알란 튜링에 의해 컴퓨터에 의한 수학적 그리고 논리적 연산방식으로 정의 되게 되었습니다. 

 

스마트폰 이나 태블릿의 보급을 통해, 이제는 이런 알고리즘이 우리의 삶에 보다 직접적으로 광범위한 영향을 주게 되었는데요. 예를 들면 우리가 매일 마주하는 연관검색어, 유투브 추천영상, 이미지 검색, 그리고 오유의 광고창 등등.. 수많은 곳에서 알고리즘은 우리의 눈에 보이지 않게 작동 되고 있습니다. 뭐 수익구조를 분석하자면 근본적으로 광고회사 라고 정의 내릴수있는 구글, 트위터, 페이스북, 인스타그람, 페이트리온 등등의 소위 플랏폼 이라고 부르는 개채들의 작동방식이 이러한 알고리즘에 의한 것이니, 우리의 하루중에 얼마나 많은 시간들이 이런 알고리즘에 의해 영향을 받는지는 따로 언급할 필요도 없을 것 입니다.  

 

여하튼, 이러한 알고리즘의 일상화에 따라, 전에는 명확하게 정의내리기 힘들었던 사회적 현상들이 극명하게 그 모습들을 보이고 정의되고 또 연구되고 있는데요. 예를 들면 Filter Bubble 필터버블 Nazi Bar 나치 술집 (일베 닭집, 메갈 까페, 태극기 공원 정도,,) Echo Chamber 에코 채임버 현상 AlgorithmicBias 알고리즘적 편견 등등 이 있습니다.  이런 부분은 나중에 톰 스콧 이라는 언어학자가 로열 인스티튯에서 한 강연과 또 다른 영상을 통해 소개 할까 합니다. 

 

오늘은  알고리즘에 대해 경험을 토대로 간략하게 설명해 놓은 영상과 그에대한 해석+주석 을 통해 기본적인 문제점에 대해 생각을 나누어 보려 합니다.  

  

 

케이씨 오닐, 알고리즘에 대한 진실, RSA 

 

수학자로 일하다가 금융가에서 정량분석가 (Quantitative analysis)로 일을 했는데요, 일을 하면서 금융가의 최악의 모습을 보았어요.일을 시작하곤, 데이터 분석부서로 가게 되었는데요. 거기서 마치 객관적인 사실처럼 소개되고 광고되던 알고리즘이 결론적으론 완전히 거짓말이란걸 알게 되었고 엄청나게 충격을 받았어요.

사실 훨씬 정확한 알고리즘의 정의는 개인의견이 깊숙히 개입된 수학 이라고 할수 있어요. 알고리즘을 만들기 위해선 단지 두가지 가 필요할 뿐이에요: 역사적(시간적) 데이터들과 성공 혹은 목표에 대한 정의.

알고리즘은일반적인 개념은 우리가 우리 머리속에서 일상적으로 반복하고 있는 것 인데요.예를 들어 제가 가족을 위한 식사준비를 한다 라는 알고리즘을 만들어요. 데이터들은 우리집에 있는 재료들과 내 시간 그리고 요리를 하겠다는 마음가짐 등 이겠죠, 여기서 이제 이 식사의 목표와 성공에 대한 정의를 해야 되는데.

이것이 성공적인지의 기준은 결국은 내가 정하게 되는 거죠. 왜냐하면 내가 바로 요리사고 내 가족을 위해서 만드는 식사 라는 알고리즘의 주체이기 때문이에요(바로 이지점에 항상 권력관계가 형성되게 되지요). 그래서 나는, 내 입장에선 예를 들면, 아이들이 채소를 많이 먹게 만든다면 성공적인 식사가 되겠죠. 즉“아이들이 채소를 많이 먹도록 하는 식단을 준비한다”라는 알고리즘을 짜는 거지요.

 

만약 우리 아이들이 이 식사라는 알고리즘의 책임자가 되어 우리집의 식단을 짠다면 어떤 식사가 성공적인 식사가 될지는 당연히 아이들의 목표에 따라 달라지겠죠. 저의 경우엔 아이들의 건강을 위해서 매일 매일 내가 만드는 식사들을 그 목적에 맞추어 최적화 시킬것이고. 우리 아들의 경우 자기의 기준과 목표에 따라 식사구성을 최적화 시킬테니, 그래서 제가 날이면 날마다 계속 만드는 식사를 만약 제 아들이 만들기 시작한다면, 전혀 다른 구성의 식사가 될거에요.

이런일들은 우리의 일상 이에요. 무언가를 할때 알고리즘을 설계하고, 내가 가진 데이터들을 모으고, 이 데이터들을 각자의 규칙에 따라 배치하고, 어떤것이 알고리즘에 대한 목표인지, 성공인지를 결정하고, 우리의 개인적인 가치를 그 알고리즘에 새겨넣지요. 그래서 누군가 당신에게 “알고리즘은 객관적인 건가요?” 라고 질문하게 되면, 당신의 대답은, “전혀요. 알고리즘은 알고리즘을 만드는 사람의 목적을 달성하기 위해서 데이터들을 배치하고 규칙을 정해 주는 (목적성을 갖은 행동방식) 같은 것 입니다” 가 될꺼에요.

일반적으로, 이미 알고리즘은 우리의 일상생활에 깊숙히 개입되어 있어요. 하지만 우리와 이런 알고리즘을 설계하는 사람들 사이엔 장벽이 둘러쳐저 있지요. 알고리즘을 설계하는 사람들은 보통 일정 직업군의 특정한 사람들이고. 기업의 경우 보통 이윤의 창출에 대한 인센티브가 들어가게 되기 때문에, 이 알고리즘들의 대상이 되는 대중들에 대한 공정성은 그다지 고려 되지 않게 되요.

 

그래서 우리는 이 장벽을 허물고, 우리자신에게 이 알고리즘들에 대해 질문을 던져야 해요. 왜냐하면 이렇게 만들어 지는 알고리즘들이 점점더 우리 일상 생활에 있어 중요해 지고 있기 때문이지요. 알고리즘은 객관적이고 공정할 것 이라는 맹목적인 믿음을 버려야 되요. 알고리즘은 근본적으로 그리고 선천적으로 객관적 이거나 공정해 질 수 없어요! 우리는 알고리즘에 도덕성을 요구 해야하고, 알고리즘의 구상과 적용에 관계된 모든 사람들에게 마치 히포크라트 선서 와 같은 도덕성에 대한 선언에 동의하게 만들어야 하며. 그들이 무엇을 하는지 지켜보고 감시해야 해요.