기초가 흔들릴 때: 데이터, 알고리즘, 그리고 오래된 확실성

스위스 연방이 자신의 유출을 발견하고, AI가 수학자와 개발자를 대체하겠다고 약속하며, 모두가 아직 무엇이 남아 있는지 궁금해하는 날. 몸값, 인용문, 통금 사이에서 현실은 선의를 가진 이들에게 자신의 존재를 상기시킨다.

분노를 불러일으키는 유출부터 시작하자. 티에리 베버는 연방의 현직 및 전직 직원 10만 명 이상의 데이터에 대한 몸값을 요구하는 아키라 갱단의 사건을 전한다. 이 데이터는 연금 기금용 소프트웨어 공급업체인 PK 소프테크에서 유출되었다. 여기서 신뢰의 사슬이 눈에 띄지 않는 고리에서 끊어지고, 국가의 안보가 이름도 알려지지 않은 공급업체에 달려 있다는 사실을 문득 깨닫게 된다. 전혀 다른 이야기로, 카롤린 미뇨는 소비 사회가 사람들을 미치게 만든다고 관찰하며, 이자벨 부이유는 테렌스 타오의 분석을 바탕으로 인공지능이 수학자를 대체할 수 있는지 질문을 제기한다. 우리의 시스템, 즉 경제적, 인지적, 디지털적 시스템이 여전히 유효함을 증명하라는 요구를 받고 있다는 세 가지 방식의 표현이다.

바로 신뢰는 인용문과 인식 속에서도 표현된다. 로랑 바비키안은 넬슨 만델라와 증오와 사랑은 배우는 것이라는 그의 생각을 언급하며, 이 모든 것이 당연한 것이 아님을 상기시키는 방식이다. 파스칼 바그너-에거는 동료이자 친구인 피터 배럿과 앙투안 마리가 프랑스의 폭력과 시위에 대한 인식에 관해 쓴 흥미로운 글을 지적하며, 이는 현재 사건과 공명한다. 그리고 위고 클레망은 논쟁을 연다. 여성의 대의를 옹호하기 위해 포르노를 금지해야 하는가? 세 가지 항목, 우리가 본다고 생각하는 것과 금지하고자 하는 것에 대한 동일한 질문, 감정을 가르치는 것과 시선의 정치 사이에서.

시선은 바로 언론인의 직업이며, 아멜 드베는 권력과 관련된 언론인의 역할이 투명성과 견제력에 관한 근본적인 질문을 제기한다고 상기시킨다. 특히 중요한 정보가 맥락이나 수치 없이 제시될 때 그러하다. 리오넬 지라르는 ChatGPT가 아마존 없는 세상을 준비하고 있는지 궁금해하며, 이는 줄다리기를 상업 쪽으로 옮긴다. 프랑크 리바는 더 어두운 어조로 성찰을 확장한다. 프랑스의 이 도시적, 경제적 전쟁이 주말마다 크리스마스까지, 혹은 무디스의 부정적 등급 발표에 이어 다음 대통령 선거까지 계속될 것인가? 텔레비전 화면에서 장바구니까지, 누가 서사를 통제하는지 묻는 세 가지 방식이다.

기계는 그 자체로 누구의 허락도 구하지 않는다. 윌프리드 드 랑티는 AI 에이전트가 자리 잡으면서 은행들이 통제력을 잃기 시작했다고 경고한다. 피에르 장 뒤비비에 디 세이지는 마크롱 체제 아래 여성 권리의 "위대한 대의"에 대해 아이러니하게 논평하며, 브뤼엘 사건, 영부인, 강간범의 극히 일부만 유죄 판결하는 사법 시스템, 시위자들에게 발사되는 유독 물질 등을 뒤죽박죽 나열한다. 그리고 그는 파리에서 티라나에서 일어나는 일을 논평하는 CNEWS를 조롱하며, 인력 수준이 분명히 명료성을 보장하기에 충분하지 않다고 지적한다. 기술은 발전하고, 정치은 비틀거리며, TV 패널의 스포츠 해설은 격투기가 된다.

웹에는 불가사의가 있기 때문에, 세이지는 멋진 이야기 하나를 들려준다. 10월 21일, 많은 IT 전문가들처럼 그는 새로운 취약점 발견 후 PHP 서버를 패치하려 했으나, 자신의 데비안 머신에 올바른 저장소가 없다는 것을 발견했고, 이는 언제나처럼 그를 온드르제이 수리에게로 되돌린다. 개발자로서 25년 동안 그의 삶에 반복되어 온 이름이지만 얼굴은 한 번도 본 적이 없는 그 이름으로. 그는 수천억을 회전시키면서도 소수의 열정가, 때로는 자원봉사자들에게 의존하는 산업에 대한 성찰을 이끌어낸다. 모두가 혜택을 받지만 아무도 모르는 이들에게서, 어느 좋은 아침 이 사람들이 멈춘다면 무슨 일이 일어날까라는 현기증 나는 질문과 함께. 숀 B.는 그날 PHP에 도착한 두 CVE에 대한 무기화된 익스플로잇을 GitHub에 게시했으며, 최신 WordPress를 대상으로 하고, 설명이 필요 없는 "Enjoy!"와 함께. 고치는 손과 부수는 손은 때때로 같은 저장소에서 교차한다.

AI는 더 이상 패치 코딩에 만족하지 않는다. 카미유 루는 에픽 게임즈가 디즈니와 함께하는 마블/스타워즈 슈터에서 "AI 우선"으로 전환한다고 보도한다. 더 이상 손으로 작성된 코드는 없으며, Claude 같은 모델이 코드를 생성하고 에셋을 안내한다. 장 피에르 메이어 장군은 AI 시대의 정보, 지휘, 의사 결정에 대해 논하며, 이 주제가 스튜디오를 떠나 참모부로 가고 있음을 증명한다. 그리고 세이지는 더 평범한 영역에서 가브리엘 아탈에게 짜증을 내며, 시앙스 포에서 "조정된" 학위와 거의 없는 직업 경험을 고려할 때 그의 능력을 의심하고, 내재적 무능력이 훨씬 더 많은 사람들에게, 그리고 우리의 세금으로 결과를 초래한다고 상기시킨다. 알고리즘에서 이력서까지, 능력에 대한 질문은 동일하게 남는다.

남는 것은 조직도에서 크게 잊힌 요소인 신체다. 실리콘밸리의 두 억만장자가 유전자 변형 전쟁견을 만들기 위해 2억을 모금하고 있다고 퓌튀라가 보도하며, 이는 인류가 지루할 때 무엇에 자금을 대는지에 대한 아이디어를 제공한다. 뱅상 플리뷔스티에는 흐릿한 이미지를 ChatGPT에 통과시키면 모델이 문자 그대로 픽셀을 발명하고 어렴풋이 비슷한 얼굴을 만들어내며 잠재적으로 위험할 수 있다고 상기시킨다. 마지막으로 필리프 두알은 화면에 표시된 게시물이 다른 사람의 것이고 댓글이 가시성의 부메랑이 되는 시각 자료를 보여준다. 흐림은 확실히 더 이상 누구도 보호하지 않는다.

생물학자의 지친 눈으로 군중을 바라보는 이들도 있다. 세이지는 오전 10시 전에 일하는 것이 우리의 생물학적 리듬에 반한다고 지적하며, 옥스퍼드 대학의 연구원 폴 켈리를 인용한다. 그에 따르면 우리의 내부 시계와 단절된 전통적 일정은 만성 수면 부족을 초래하며, 피로, 집중력 문제, 불안, 약화된 면역력, 심혈관 위험을 동반한다. 그리고 Frontiers in Human Neuroscience에 발표된 연구는 오전 10시 수업 시작이 13세에서 16세 학생들의 건강과 성적을 향상시킨다고 보여준다. 같은 저자는 MAGA 현상이 서구 문해력의 위기를 보여주며, 무지가 미덕이 된다고 관찰한다. 그리고 그는 경영, 인적 자원, 기업 문화에 관한 영화의 기억을 소환하여 톱니바퀴가 되기를 거부하는 젊은이를 묘사하면서, 부조리하고 잔인한 세상이 한때보다 덜 끔찍하다는 것, 그리고 교육적 실패는 아마도 복잡성에 맞서는 법을 배우기를 멈추고 그것으로부터 자신을 보호하는 데 있는 것일 수 있다고 상기시킨다.

정치 전선에서는 잔이 넘친다. 세이지는 자기만족에는 국가가 더 이상 감당할 수 없는 비용이 따른다고 주장한다. 영구적 통금, 부상당한 경찰관, 잘린 손, 상인들이 잃은 주말, 도망치는 관광객, 멈춘 기업, 그리고 그에 따르면 LFI에서 RN까지 마크롱에게 떠나라고 말하는 합의가 있다. 그는 이 체제에서 구할 것이 아무것도 남지 않았다고 덧붙이며, 이는 장을 쓰는 것이 아니라 닫는 방식이다.

시위는 국경에서 멈추지 않는다. 세이지는 프랑스, 스페인, 포르투갈, 이탈리아, 알바니아, 인도, 아르헨티나에 이어 세르비아가 이제 차례로 불타고 있다고 관찰하며, 우리 사회가 사회주의 스페인, 멜로니의 이탈리아, 세르비아 사이에 명백한 정치적 연결 없이도 매우 다른 국가들에 공통된 불안 유발 효과를 생산하는지 궁금해한다. 그는 또한 CNEWS가 파리 왼쪽과 알바니아 오른쪽에서 촬영된 3분 분량의 영상, 알바니아 국기를 포함하여 논평하는 것에 대해 다시 언급하며, 금지나 제재 요구를 이끌어낸다. 알렉상드르 포이다츠는 빌팽, 르펜, 추방에 관한 적절한 단어와 강력한 표현을 칭송하며, 언어가 여전히 전장임을 증명한다.

인도인을 위한 비자와 그린 카드에 대한 질문이 남아 있으며, 마리오 코차가 직설적으로 제기하며, 대이주 우려가 형태 속에서도 펼쳐진다는 것을 상기시키는 방식이다. 몸값, 익스플로잇, 인용문, 통금 후에 하루는 행정 양식으로 끝난다. 그것이 아마도 우리 사회의 진정한 얼굴일 것이다. 그 위기보다 덜 극적이지만, 그만큼 결정적이다.

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이번 호에서 교차한 목소리와 펜:

위에 나열된 출판물을 바탕으로 DeepSeek의 도움을 받아 작성된 편집 요약.

게시물 기초가 흔들릴 때: 데이터, 알고리즘, 오래된 확실성은 물어뜯는 펜들에 처음 게시되었다.

자주 묻는 질문
FAQs 기초가 흔들릴 때 데이터 알고리즘과 오래된 확실성

1 기초가 흔들릴 때는 무엇에 관한 것인가
데이터와 알고리즘이 오래 유지된 신념과 확립된 일 처리 방식을 어떻게 흔들고 있는지, 그리고 우리가 의지했던 확실성이 더 이상 유지되지 않을 때 어떻게 대응할 수 있는지에 관한 것이다

2 여기서 오래된 확실성이란 무엇을 의미하는가
사람들이 수년간 신뢰했던 가정, 경험 법칙, 전문가 판단, 예를 들어 경험이 최고로 안다거나 이것이 그냥 하는 방식이라는 것인데, 이제 데이터 기반 증거에 의해 도전받는 것들

3 왜 지금 기초가 흔들리는가
저렴한 컴퓨팅, 거대한 데이터셋, 강력한 알고리즘이 이전에는 불가능했던 규모와 속도로 사물을 테스트하고 질문할 수 있게 하기 때문이다

4 데이터와 알고리즘의 차이는 무엇인가
데이터는 원시 정보, 숫자, 텍스트, 기록이다. 알고리즘은 그 데이터를 처리하여 예측이나 순위 같은 결과를 산출하는 단계나 규칙의 집합이다

5 이 주제를 이해하려면 기술적이어야 하는가
아니다. 핵심 아이디어, 즉 데이터가 보여주는 것, 알고리즘이 하는 일, 오래된 가정이 왜 무너지는지는 코딩이나 수학 없이 이해할 수 있다

6 데이터와 알고리즘에 더 의존하는 것의 이점은 무엇인가
규모에서의 더 나은 결정, 인간이 놓치는 패턴 발견, 일관성, 속도, 단순히 주장하는 대신 신념을 테스트하는 능력

7 가장 흔한 문제는 무엇인가
나쁘거나 편향된 데이터, 평균적으로는 맞지만 특정 집단에는 틀린 알고리즘, 모델에 대한 과도한 신뢰, 그 과정에서 인간의 판단을 잃는 것

8 쓰레기 입력 쓰레기 출력이란 무엇인가
알고리즘 출력의 품질은 입력 데이터의 품질에 달려 있다는 뜻이다. 결함 있는 데이터는 모델이 아무리 정교해도 결함 있는 결과를 낳는다

9 알고리즘 편향이란 무엇인가
알고리즘이 체계적으로 불공정하거나 편향된 결과를 낳을 때, 종종 훈련 데이터가 과거의 편향을 반영했거나 모든 사람을 대표하지 않기 때문이다

10 오래된 확실성이 뒤집힌 실제 사례를 들 수 있는가
그렇다. 의학에서 채용에 이르기까지 여러 분야에서 오래 신뢰받던 방법이 증거에 의해 도전받은 사례가 있다

11 그렇다면 전문가와 경험이 더 이상 중요하지 않다는 것인가
아니다. 데이터와 알고리즘

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