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[칼럼] 예측은 왜 하는가 데이터를 수집하는 이유도 결국은 ‘예측’을 하기 위해서다. 우리는 예측이란 말을 많이 사용하며, 실제로 살면서 많은 예측을 한다. 그렇다면 우리는 예측을 왜 하는지를 알고 있을까. 상당수 사람들은 예측보다는 예언에 환호한다. 그러나 본능적으로 양자를 구별하기는 한다. 가령 정봉주 전 의원의 입담은 매력적이지만, 그렇다고 작은 단위 선거에 직접 출마하려는 사람이 정 전 의원의 조언을 토대로 선거전략을 짜려고 할 것 같지는 않다. 정 전 의원의 판단과 예측은 기본적으로 그 본인의 ‘정치’를 위한 것이다. 그렇기에 그가 여러 가지 예측을 던져놓고 그중 제법 들어맞은 것들만 거듭 언급하여 신망을 쌓는 것도 일종의 정치행위
[칼럼] 여론조사에 나타나는 ‘맨스플레인’ 검색을 해보면 ‘맨스플레인’은 ‘남자(man)’와 ‘설명하다(explain)’를 합친 단어로, 어느 분야에 대해 여성들은 잘 모를 것이라는 기본 전제를 가진 남성들이 무턱대고 아는 척 설명하려고 하는 행위를 가리킨다. 자연발생적으로 생성된 단어로 2010년 뉴욕타임스에서 올해의 단어로 선정했으며, 2014년에는 옥스퍼드 온라인 영어사전에 등재됐다. 하지만 이 자연발생 단어를 활용한 에세이로 단어를 널리 알린 사람은 레베카 솔닛으로, 한국에서도 2015년 국내에 번역된<남자들은 자꾸 나를 가르치려 든다>를 통해 널리 알려졌다.데이터를 분석하다보면 별로 의식하지 않았는데도 저 단어를 떠올리게 되는 경우가 생긴다. 아직은 충분
[칼럼] ‘알파고 쇼크’는 우리에게 무엇을 남겼나 사실 나는 예전에 바둑을 잘 이해하지 못했다. 그런데 2016년 이세돌 구단과의 ‘구글 딥마인드 챌린지 매치’부터 올해까지 이어진 알파고와 바둑의 얘기를 복기하다 보니 반상에 비친 인간이 더 신기하다. 작대기로 줄을 긋고 그 위에 돌을 놓는다. 세상에서 가장 단순한 룰을 만들어, 확률적 변수를 무한대로 확장한다. 거기에 세상이 있다고 착각하고 서로 승부를 겨루고 밥도 먹지 않고 빠져든다. 　　그 돌들의 움직임에 따라 잘하는 이들은 허세를 부리고 그 위에 문화를 입힌다. 명인과 장인을 대접하고 스승으로 섬긴다. 그런 짓을 수천 년 하다 보니 기보가 쌓이고 거기서 아름다움과 숭고함을 발견한다. 결국 근대화 이후엔 프로화가
[칼럼] 알파고는 이세돌에게 일부러 져줬을까 지난 5월 중국 저장성에서 진행된 알파고와 커제 구단의 바둑 대국은 알파고의 전승으로 끝났다. ‘바둑의 미래 서밋’이란 이름이 붙은 이 이벤트는 지난 2016년 3월 이세돌 구단이 참여한 ‘구글 딥마인드 챌린지 매치’에서 사람들을 충격에 빠뜨렸던 결과를 재차 확인시켜줬다. 인간이 적어도 바둑의 영역에서는 인공지능을 당할 수 없다는 사실이 확인되었다.한국의 한 IT 전문가는 지난해 이세돌 구단의 4국 승리조차 구글이 편의를 봐준 것이라고 주장한다. 한편 이세돌 구단 역시 커제 구단 대국 이후 인터뷰에서 알파고가 아마도 한집 반 정도를 이기도록 설계되어 있는 것이 아니겠느냐는 추측을 했다.내 경우엔 기술적인 측면과 바둑
[칼럼] 한국에서도 빅데이터가 가능해? 오히려 IT 업계 사람들은 한국에서 빅데이터란 말이 사용되는 현실을 냉소하기도 한다. 한국에선 ‘빅데이터’라 칭하는 게 어울릴 만한 분량의 데이터가 공개되지 않았다고 평하기도 하고, 의사결정 방식에 계량적 분석 방법이 적용되지 않는 한국적 조직문화에서 빅데이터 분석이 무슨 의미가 있겠느냐고 푸념하기도 한다. 한편으론 ‘빅데이터’란 말의 정의도 시시각각 바뀌거나 늘거나 확장되고 있기에, 이런 지적에 대한 반론도 만만치 않다. 빅데이터뉴스에 합류한 입장이니 어깨가 무겁다. 어찌 됐건 기술혁신은 우리에게 주어진 현실이며, 닥쳐올 파도와도 같다. ‘빅데이터’나 ‘4차산업혁명’과 같은 말들이 오용되고 남용되는 상황은