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페미니즘 인공지능 오해와 편견의 컴퓨터 역사 뒤집기
- 메러디스 브루서드 저
- 고현석 역
- 이음
- 2019년 05월 10일
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회원리뷰
ISBN: 9788993166880
364쪽
140 x 210 (㎜)
지금 이책은
- 판매지수 : 1,111
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책 소개
출판사 리뷰
저자는 먼저 테크놀로지 산업과 학문, 법과 제도, 문화와 대중적 인식을 만들어온 책임자들을 찾아 나선다. 그리고 놀랍게도, 이 다양한 분야가 매우 소수의, 백인 남성 엘리트 집단에 의해 장악되어 있었음을 발견한다. 이들 집단의 특징은 ▲기술지상주의 ▲자유지상주의 ▲천재 숭배 ▲반문화 ▲성·인종 차별주의 등으로 요약할 수 있다. 그들만의 네트워크를 통해 강화된 편견과 편향이 현재의 테크놀로지 시스템에 고스란히 반영되었고 이 시스템이 사회 전반에 영향을 미치고 있는데, 이를 견제·제어하는 장치는 제대로 작동하고 있지 않다는 것이 근본적 문제다.
저자는 ‘인공지능의 아버지’로 불리는 수학자 마빈 민스키 사단으로부터 1차적인 이유를 찾는다. MIT 인공지능 연구소의 공동 설립자인 그는 각계각층을 넘나들며 사람과 자원을 연결하는 ‘커넥터’로 활동해 인공지능을 비롯한 첨단 테크놀로지 문화의 초석을 쌓은 인물이다. 공상과학 소설가인 아이작 아시모프와 친하게 지내며 꿈속에서나 가능한 (당연히 예산이 매우 많이 드는) 발상을 현실에 구현하는 데 애썼다. 국립 연구소 예산과 테크놀로지 기업의 기부금 등 막대한 자금이 그들의 ‘공상’을 뒷받침하는 데 쓰였다. 그렇지 않았더라면 현실 사회의 문제를 해결하는 데 쓰일 수도 있는 돈이었다.
민스키의 또 다른 ‘절친’은 인터넷 문화의 배후로 평가받는 스튜어트 브랜드다. 그는 사이버 공간을, 현실 사회를 부정하고 기존 정치 체제로부터 도피한 극단적 자유주의자들의 유토피아로 구상했다. 인터넷 게시판 문화에 대한 브랜드의 생각, “우리는 신처럼 되었고, 신 노릇을 잘 하는 법을 배워야 한다”는 선언에서는 그와 그를 추종하는 사람들의 천진난만한 반문화적 성향을 볼 수 있다.
저자는 이들의 오만과 편협함이 단순히 개인의 특성이 아님을 밝힌다. 기원은 잘못된 젠더 의식을 갖고 있었고 사회성이 없었던 ‘천재’ 수학자 앨런 튜링의 세대로 거슬러 올라간다. 19세기 수학자들은 폭발적으로 늘어난 ‘계산’ 업무를 맡길 노동력을 확보하기 위해 백인 남성 엘리트가 아닌 다양한 사람들에게 교육 기회를 확대하는 대신, 기계를 더 많이 만드는 방향을 택했다. 이런 방향성은 최근 ‘혁신’을 선도하는 테크놀로지 기업들로 이어지고 있다. 페이팔 설립자이자 ‘페이팔 마피아’라는 별명으로 유명한 피터 틸은 “1920년 이래로 복지 수혜자 수가 폭발적으로 증가하고 여성 참정권이 확대되면서 ‘자본주의적 민주주의’는 모순된 개념이 됐다”며 양성 평등과 정부에 대한 적대감을 드러낸 바 있으며, 우버는 지역별 택시 관련 규정과 사법 당국의 단속을 거의 무시하면서 사업을 확장해왔고 최근에는 심각한 성차별적 조직 문화가 드러나 지탄받았다.
저자의 지적처럼 “컴퓨터 시스템은 그것을 만드는 사람들을 대변”한다. 과연 사회에 관심이 없는 사람들이 만든 테크놀로지로 더 나은 사회를 만들 수 있을까?
저자 소개
저자 : 메러디스 브루서드
데이터 저널리스트이며 뉴욕대 아서 L. 카터 저널리즘 연구소 조교수로 재직 중이다. 인공지능과 데이터 분석을 활용한 탐사 보도가 주 연구 주제로 혁신적인 디지털 저널리즘 프로젝트를 다수 진행했다. 미국 필라델피아 지역 일간지인 『필라델피아 인콰이어러』 에디터, AT&T 벨연구소와 MIT 미디어랩의 소프트웨어 개발자로 일한 경력이 있다.
역자 소개
연세대학교 생화학과를 졸업하고 『서울신문』, 『경향신문』, <뉴시스>, <뉴스1>에서 과학 및 외신 담당 기자로 일했다. 현재는 과학 책 전문 번역가로서 우주물리학, 생명과학, 과학 문화 등 다양한 분야의 책을 번역하고 있다. 옮긴 책으로 『로봇과 일자리: 어떻게 준비할 것인가?』,『인종주의에 물든 과학』,『세상의 모든 과학』 등이 있다.
책 속에서
목차
컴퓨터와 나, 컴퓨터와 여성
1. 컴퓨터 소녀, 인공지능 전문가가 되다
2. 테크놀로지의 밝은 미래를 의심하게 된 이유
3. 젠더에 대한 전제부터 틀려먹은 인공지능 신화
4. 차별을 밝히는 데이터 저널리즘
남성 중심 컴퓨터 사회를 거슬러 오르기
5. 전자책으로는 교육 문제를 해결할 수 없다
6. 알고 보면 천방지축인 인공지능의 아버지들
7. 놀라울 정도로 편의적인 기계 학습
8. 자율주행 자동차로 누구를 구할 것인가
9. 편견과 오해에 가득 찬 알고리즘
페미니즘이 인공지능을 만나면
10. 뚝딱 만들어지는 혁신은 없다
11. 인간 중심 설계, 휴먼 인 더 루프 시스템
12. 포용하는 테크놀로지 사회는 가능한가
1. 컴퓨터 소녀, 인공지능 전문가가 되다
2. 테크놀로지의 밝은 미래를 의심하게 된 이유
3. 젠더에 대한 전제부터 틀려먹은 인공지능 신화
4. 차별을 밝히는 데이터 저널리즘
남성 중심 컴퓨터 사회를 거슬러 오르기
5. 전자책으로는 교육 문제를 해결할 수 없다
6. 알고 보면 천방지축인 인공지능의 아버지들
7. 놀라울 정도로 편의적인 기계 학습
8. 자율주행 자동차로 누구를 구할 것인가
9. 편견과 오해에 가득 찬 알고리즘
페미니즘이 인공지능을 만나면
10. 뚝딱 만들어지는 혁신은 없다
11. 인간 중심 설계, 휴먼 인 더 루프 시스템
12. 포용하는 테크놀로지 사회는 가능한가
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