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『혁명을 위한 수학』은 금융, 정치, 미디어, 정보, 쇼핑에서 지식 생산에 이르기까지 다양한 영역의 기저에 깔린 ‘지식에 대한 통계적 접근’의 비판적으로 탐색한다. 이 책에서 저자는 통계와 확률에서 일어난 변화의 과정을 탐색하며 그 과정이 단순한 기술적 변화가 아닌 지식생산과 가치를 산출의 철학적 변화임을 보여준다. 인공지능과 빅 데이터가 사회를 움직이도록 허락하는 것의 위험에 대한 새로운 관점을 제공한다. 데이터 과학의 급부상, 그리고 그 산물을 맹목적으로 신뢰하게 만들고, 오늘의 자본주의를 재편성하는 이데올로기와 철학의 변화를 살펴볼 수 있는 책이다.

“우리 세계를 작동시키는 숨겨진 코드에 대항할 수 있는 도구를 제공하는 도전적인 작품”
- 알렉스 윌리엄스(Alex Williams), 이스트 앵글리아 대학교

오늘날 우리는 인공지능, 자율주행, 데이터 사이언스, 기계학습, 그리고 디지털 인문학에 이르기까지 수많은 ‘혁신’ 속에 살고 있다. 그리고 많은 사람들에게 그 모든 것들은 이전에는 존재하지 않았고, 방대한 데이터 세트를 기반으로 새로운 ‘객관성’을 제공해줄 수 있는 도구로 여긴다. 그 믿음은 너무나 확고해서 흔들릴 여지도, 파고들 수 있는 빈틈도 허락하지 않고 있다.

그렇지만 이러한 기술, 그리고 그것을 뒷받침하는 방대한 데이터를 기반으로 한 판단이 ‘가치중립적’인가에 대해서는 의심의 여지가 남는다. 두 가지 사례를 살펴볼 수 있다. 최근 이상적인 사례로 언급되는 테슬라의 자율주행 시스템은 카메라를 활용한 도로 상황인식에서 모터사이클이나 자전거 같은 탈것을 무시하고 충돌하는 사례가 보고된다. ‘역사상 최초로 데이터에 기반한 용의자 정보’를 제공한다고 소개했던, 캐나다의 에드먼튼 경찰서의 사례는 범죄자가 ‘확률적으로 20대 중반의 흑인 남성일 가능성이 높다’는 분석을 내놓으면서, 인종차별 논란에 휩싸였다.

이런 사례들은 통계적 판단이 ‘빅 데이터’라는 알리바이 하에 저지르는 오류를 보여준다. 전자의 경우, 어두운 상황에서 이들 교통수단에서 새어나오는 작은 불빛을 멀리서 주행하는 자동차로 인식하고 정확한 거리를 추론하는데 실패한다. 도로 위를 이동하는 존재들이 다양할 것이라는 가능성을 염두에 두지 않고, 이를 보완할만한 데이터를 수집하지 않기 때문이다. 후자는 광범위한 특정 인종집단이 으레 범죄를 저지를 가능성이 높다는 인종주의적 편견을 낙인처럼 사용하는 사례다.

『혁명을 위한 수학』은 통계, 확률에 기반한 추론과정이 가지는 문제를 역사적으로 탐색하기 시작한다. 이 책을 쓴 기술, 미디어학자 저스틴 조크는 확률의 역사를 탐색하며 명백한 객관성의 영역이라고 여겨지는 수학적 지식이 우리 사회의 질서, 고정관념, 차별적인 구조를 재생산하고 있다고 지적한다.

저자는 수학적 추론과정이 그 자체로 가치중립적이고, 객관적인 판단 도구라는 선입견에 저항한다. 그리고 ‘코딩’이라고 하는 행위, 그것을 뒷받침하는 체계가 어떤 논리로 작동하는지 분석하고, 그것이 단순히 기술적인 차원의 문제가 아닌 우리 세계를 인식하고 작동시키는 철학적 문제라는 점을 강조한다.

감사의글

서론

1부 사라진 값들의 유령
1 ?자동으로 생성되는 지식?
2 ?컴퓨터는 논리적 연산을 할 수 있을까?
3 ?대상화 알고리즘

2부 빈도주의 지식의 가능성
4 ?죽은 물고기는 신을 믿는가?
5 ?귀납법과 행동, 빈도주의의 분열된 이론

3부 베이지안 통계의 꿈
6 ?베이지안 통계와 빈도주의의 문제점
7 ?베이지안 형이상학과 지식의 기초
8 ?자동화된 추상화와 소외

결론 혁명을 위한 수학으로

“이 책은 열병과도 같은 꿈, 더 정확히는 끊임없이 이어지는 꿈속에서 써내려갔다. 이 꿈들은 통계와 알고리즘에 기반한 기계적 연산이 필요한 이유를 설명하는 시도에 저주를 내리는 것처럼 보일 수 있다. 하지만 그 꿈은 책을 통해 밝히고자 하는 바를 명료하게 보여준다. 바로 기계적 연상은 아주 주관적이며 계시적인 어떠한 종교 못지않게 신비화된 것이라는 사실이다.”

“기업과 정부가 효율적이고 공정하게 재화와 기회를 분배한다는 공적인 명분을 들어 개인의 삶과 행동을 예측하고 점점 더 세분화하는 동안, 기 술은 인류의 생존 자체를 위협하고 있다. 익히 알려진 바와 같이 '인공두 뇌 시스템이 더 많이 필요하다'는 주장, '더 많은 데이터와 더 탁월한 알고리즘으로 이러한 모순을 해결할 수 있다'는 사이버 유토피아적 믿음은 분명 문제가 있다.”

“빅데이터 수집을 지지하는 사람이든 반대하는 사람이든 모두 빅데이터로 세상을 이해할 수 있다고 받아들인다. 빅데이터를 지지하는 사람들은 데이터와 알고리즘을 더 바람직하고 합리적인 사회를 위한 수단으로 보지만, 반대하는 사람들은 알고리즘 기반 시스템이 제공하는 통찰력이 사회를 통제하고 자유를 침범하는데 사용될까봐 두려워한다.”

“어느 기술혁명이나 과학기술혁명처럼, 통계적 인식론에서 일어난 혁명이 어떻게 생산혁명을 일으켰는지 이해하려면 바로 형이상학적 차원에서 생각해야한다. 형이상학문제는 데이터가 지식과 행동으로 변환되는 방식을 규정한다.”

“수학은 흔히 상대적으로 안정된 형태의 닫힌 체계로 보이고, 누군가에게는 심지어 보편적인 언어이기도 하지만, 실존하는 세계에서 보면 세계와 수학의 관계는 개방적이고 사회적이며 유동적으로 변한다.”

“대상화는 궁극적으로 형이상학적 과정이다. 물질세계에 형이상학적 구조를 접합하고, 개별 상품과 알고리즘으로 생성된 결과물은 네트워크로 연결된 다른 상품들의 세계에 접속하기 위해 한계를 넘어선다.”

“이 길은 혁명을 위한 수학으로 향한다. 즉, 형이상학적 수준에서 작업하고 새롭고 다른 신비에 기반하여 새롭고 다른 동등성을 창조하는 것이다. 이 목표는 과거를 버리는 미래주의와 혼동해서는 안 되고, 실제로도 불가능할 것이다. 모든 죽은 세대의 전통이 우리의 머리를 악몽처럼 짓누르고, 우리는 이 무게를 짊어지고 있기 때문이다.”