데이터를 철학하다(2019.1.7.)
어떻게 데이터는 지혜가 되는가
장석권 지음
머리말
우리는 누구인가
관찰이 있는 곳에 데이터가 있다. 인간은 역사 시대 이전부터 주위의 자연 현상, 그리고 그 속에서 함께 살아가는 동식물의 생활상을 관찰하고 기록해 왔다.
데이터의 유용성은 단연 해석에서 나온다. 자연환경에서 관찰한 데이터를 해석하기 위해 철학과 자연과학이 필요하듯, 인간의 심리, 행동, 성과를 해석하기 위해서는 심리학, 경제학, 사회학, 경영학 등 다양한 사회과학이 필요하다.
데이터를 모아 실체를 파악하는 것과, 데이터를 모아서 실체를 재구성하는 것은 하늘과 땅 차
이만큼이나 다르다.
1부 데이터의 탄생_태초에 데이터가 있었으니
1장 데이터에 대한 오해와 진실
무엇인 데이터인가: 데이터는 사물, 현상, 사건, 인간관계 등에 관한 관찰 기록이다.
객관적인 데이터는 없다: 데이터의 원천은 관찰자의 마음이다. 데이터는 사물이나 현상, 사건에 대한 주관적 관찰이라는 시각을 가지고 데이터 해석에 주체성을 확보하는 것이야말로, 데이터를 올바르게 인식하는 첫걸음이다.
데이터의 계층 구조와 불확정성: 데이터의 수집과정에는 불확정성 원리가 작동한다. 그 불확정성은 세 가지 한계에서 비롯되는데, 관찰 행위의 간섭에 의해 나타나는 관찰 효과, 관찰 대상 자체에 내재된 본원적 불확실성인 확률 효과, 여러 계층을 동시에 관찰할 수 없는 구조적 한계인 계층 효과가 바로 그것이다.
2장 존재하나 보이지 않고, 보여도 보이지 않는
데이터의 사각지대: 존재하나 보이지 않고 보여도 보지 못하는 것이 데이터이다.
데이터와 예술, 그 흐릿한 경계: 데이터는 전달 과정에서 창의적 인위적으로 표현되면 예술이 된다.
인간은 140만 4,000킬로미터로 달리고 있다: 불안정한 좌표로 인한 측정의 왜곡은 때론 데이터를 무의미하게 만든다.
사람마다 하루의 길이가 다른 이유: 인지가 곧 사실이고 진실이다. 따라서 인지 영역에서의 사실과 진실은 사람마다 다르다.
3장 양치기 데이터
통계학은 거짓말을 하지 않는다: 통계학은 이론적으로 옳다.
그러나, 통계는 거짓말을 한다 :통계에도 신의 성실의 의무가 필요하다.
보고 싶은 대로 보이는 데이터: 데이터는 무색무취다. 그러나 우리의 마음은 무념무상이 아니다.
왜곡의 유혹: 데이터 영역에도 보이지 않는 손이 존재한다. 진솔한 데이터보다 왜곡된 데이터로 사람들은 훨씬 많은 사적 집단적 이익을 얻으려 하기 때문이다. 현상을 관찰하면서 늘 유혹을 극복하려는 의지가 필요한 이유다.
4장 데이터가 가치를 가지려면
실체를 규명한다는 것, 그 어려운 도전: 아무리 많이 알아도 전혀 모를 수 있고, 조금만 알아도 다 알 수 있다
빅 데이터: 왜곡에서 자유로워지다- 빅 데이터는 데이터 우주를 밝히는 우주망원경이다.
데이터 짝짓기: 데이터는 모든 것을 알고 있다- 데이터 짝짓기가 데이터를 값진 정보로 바꾼다
연금술: 개방이 가치를 생산한다- 연금술은 금을 못 만들었지만 데이터 연금술은 데이터 금을 만들 수 있다
2부 정보의 지도_데이터가 힘이 되려면
5장 이 정보는 얼마인가요?
데이터는 잘 정리되지 않은 원천 자료로서 처리 대상이 되는 기록
정보는 가공 처리하여 유용한 형태로 잘 정리된 것
아는 것이 힘이다: 아는 것이 힘이다. 그런데 정도와 깊이에 따라 힘의 크기는 천차만별이다.
승자는 불확실성을 통제하는 자: 정보가 있어서 우리는 불확실성에 대비할 수 있다
윤식당으로 알아보는 정보와 생산성의 상관관계: 정보는 미래 사회에서 생산 활동의 핵심이다.
나비 효과: 정보 없는 자율 조종은 없다
6장 정보의 지도를 그리는 법
나는 어디에 서 있는가: 세상은 어디에서 바라보느냐에 따라 전혀 다르게 보인다
나는 어떤 경쟁 관계를 맺고 있는가
STEEPLEV :숲을 보는 법: 거시 환경을 바라보는 관점으로 STEEPLEV를 기억하라
대체재를 만들어내는 혁신은 미시 환경내에서 조성되기보다는 거시 환경 요인에 의해 조성되는 것이 일반적이다.
나는 누구인가: 아는 듯 잘 모르는 것이 나다. 정보 탐색에서도 지피지기면 백전백승이다.
7장 정보의 바다에서 유영하기
정보를 탐색하는 4가지 방법: 정보 탐색에는 스캐닝, 모니터링, 개관, 연구, 네 가지 종류가 있다.
스캐닝: 위험 감지와 기회 포착: 뉴스가 대부분 나쁜 뉴스로 채워지는 것은 나쁜 뉴스가 좋은 뉴스보다 잘 팔리기 때문이다.
모니터링: 지속적으로 관찰하기: 모니터링에는 스토킹에 버금가는 프로 기질과 끈기가 필요하다.
개관: 전체적으로 살펴보기: 개관은 광범위한 정보 탐색 대상의 다양한 면모를 전후좌우로 살펴보는 활동이다.
연구: 아는 것을 이해하는 것: 정보 탐색 활동 중 가장 어려운 것이 연구다. 연구는 아는 것을 이해하는 것으로 전환하는 과정이기 때문이다.
8장 정보의 가치를 높이려면
가치를 결정하는 조건: 희소성, 비대칭성: 지피지기면 백전백승이라는 명언도 상대적 우월성이 전제되지 않으면 거짓 명언이 된다.
가치를 지탱하는 안전망: 믿음 신뢰: 믿음이 손상된 사회에서는 제대로 된 정보조차 제 값을 받지 못한다.
많다고 좋은 게 아니다: 정보도 때로는 소화제가 필요하다
정보에도 유통기한이 있다: 정보에도 유통기한이 있다는 인식은 정보를 소중히 여기는 마음에서 나온다.
3부 지능의 미래_신의 영역에 도전하기
9장 신의 선물
파리지옥도 지능이 있다?: 지능은 자연의 섭리 안에서만 가치를 갖는다.
뇌과학으로 알아보는 지능: 시냅스 가소성이야말로 지능을 구현하는 핵심 원리다
대립되는 두 세계: 지능을 제대로 탐구하려면 세상을 바라보는 균형 잡힌 세계관이 필요하다.
10장 신, 인간 그리고 기계
인식: 가장 필수적이며 가장 원초적인: 생존에 필요한 능력 중 으뜸가는 능력은 인식 능력이다
분석: 신을 이기는 길: 분석 능력을 실체적 진실을 파헤치려는 핵심적 수단이다
검증: 진짜와 가짜 구별하기: 논리적 검증을 실행하기 위해서는 수학과 자연법칙이 필요하다.
추론: 기계는 추론할 수 있는가: 추론은 인간이 가지고 있는 가장 고차적인 지능 활동 중 하나다.
예측: 미래 훔쳐보기: 미래에 관한 예측은 과학이면서 동시에 예술이다.
판단과 의사결정: 가장 좋은 답 찾기: 판단과 의사 결정의 주체는 인간이다. 인공 지능의 역할은 어디까지나 위임한 범위 내에 머물러야 한다.
11장 지능과 알고리즘
신경 회로와 의미 네트워크: 지능은 신경 회로와 의미 네트워크로 표현할 수 있다.
내 주위의 알고리즘: 우리가 주위를 알고리즘으로 채우면, 알고리즘으로 채워진 환경은 다시 우리를 변화시킨다
모사 현실: 모사현실은 다가올 미래에 지능을 가장 포괄적으로 담을 수 있는 그릇이 될 것이다. 모사 현실의 미래가 궁금하면, 지금부터 사이버 물리 시스템의 발전 방향에 주목하라.
12장 신의 알고리즘
자연 선택: 자연 선택은 자연 생태계의 지속 가능 알고리즘이다.
보이지 않는 손: 보이지 않은 손은 사회 생태계의 지속 성장 알고리즘이다.
집단 지성: 집단 지성은 군집 속에서 구현되는 시냅스 가소성의 다른 표현이다.
4부 지혜의 시대_데이터가 지혜가 되는 순간
13장 데이터 시대, 지혜란 무엇인가
지혜는 지능을 사리에 맞도록 올바르게 사용하는 마음이다. 지혜는 지능을 사용하는 데 있어서 올바른 가치관, 세상 이치에 관한 깊은 이해가 있어야 한다.
어떤 가치를 우선순위에 둘 것인가: 지혜의 출발점은 큰 가치와 사소한 가치를 구별할 줄 아는 것이다.
신뢰와 주도권을 확보하라: 생태계를 지배하고자 하는 자는 자신의 가치보다는 생태계의 가치를 추구해야 한다.
나만의 역할을 구축하라: 생태계 지혜를 확보하려면 생태계적 사고가 필요하다. 자신만의 차별적이고 독자적인 정체성과 역할로 생태계 파트너십의 성과를 높이기 위해 노력하라.
14장 빅 데이터를 넘어 빅 인텔리전스로
특이점: 초지능을 향한 기술 혁신과 수용 태세가 빅 인텔리전스 세상의 향방을 가른다.
4가지 갈림길: 빅 인텔리전스의 미래는 인간이 되고픈 인공 지능, 인공 지능이 감시하는 사회, 증강 휴먼의 등장, 신이 된 인공지능, 네 가지 선택지가 있다.
에이 아이: 인간이 되고픈 인공 지능
이글 아이: 인공 지능이 감시하는 사회
리미트리스: 증강 휴먼의 등장
트렌센던스: 신이 된 인공 지능
우리의 선택:인공 지능은 우리의 인간성, 정체성 자체에 변화를 일으킬 잠재력을 가지고 있다
15장 호모 소포스, 현명한 기업 그리고 국가
호모 소포스: 포스트휴먼이 차세대 인류라면 호모 소포스는 인류의 바람직한 미래상이다.
위대한 기업에서 현명한 기업으로: 현명한 기업은 통찰력, 예지력, 유연성, 여유, 화합, 역할, 책임에 기반을 두고 기업을 생태계의 동반 성장을 도모한다.
학습 사회와 모범 국가: 빅 데이터와 인공 지능의 편재로 인간 사회를 새로운 학습 사회로 만들 기회가 왔다. 그 기회를 활용하여 모범 국가로 가느냐 못 가느야의 선택은 순전히 우리의 몫이다.