지식과 무지

데이터와 로직 그리고 알고리즘

제목 그대로 나에게 적용해보자면

나는 AI나 빅데이터나, 알고리즘 이런 것에

거의 무지에 가깝다.

그저 그러한 것들에 대해서 무지한 이의 시선으로 바라본

느낌 정도로 설명할 수 있을 것 같다.

지식의 가치가 정보로 축소될 위험,

그리고 빅데이터가 가지는 무한대의 가치와

반대급부인 위험성 우리가 우려하고 있는

지식에 대한 내용들인 것 같다.

하지만 마땅히 아무 영향도 미치지 않는 지식보다는

많은 결과를 초래하는 무지를 오히려 더 경계해야 할 것이다.

여기서 무지란 단순히 알지 못함을 벗어나

정보에 대한 인지 및 분류에 대한 자기기준이

없다는 이야기도 포함된다.

지식은 결코 너무 비싸지 않다.

무지가 결국 더 비싸다. 누군가 이야기했다.

‘교육보다 유일하게 비싼 것은 교육하지 않는 것이라고’

그러나 사람들은 교육의 가치보다

트레이닝의 가치를 더욱 우선시하다보니

지금은 AI가 가치판단을 하고 논리를 구성하고

데이터를 분류 및 재생산을 하는 인간의

가장 고도의 교육결과와 인지능력과 감정능력을

포함해야하는 분야까지 AI에 맡기고 열렬히 환호하며 따라다니고 있다.

- 빅데이터와 정보 -

빅데이터 정보의 축적은 결코 안전하지 못하다.

정보의 선점으로 인한 독과점 시장의 시장 형성은

결국 수요자의 부담인 것이다.

실질적인 수요 보다는 창출되어지는 수요의 규모가

커져가면서 데이터의 가치는 순수하게 가지고 있는 가치보다

창출되어지는 수요에 따라 그 가치가 변하고 있다.

그것은 곧 가치의 변동이 시장성을 가지게 된다는 이야기와 일맥상통한다.

주식이나 채권의 가치처럼 데이터 또한 창출되어지는

수요의 변동에 따라 그 가치가 변하게 되는 것이다.

진실로 가치를 가지고 있는 인간성에 대한 회복은

땅바닥으로 전락하고, 인간의 기본적인 존재수단인

의식주에 대한 지독한 불평등, 젠더 갈등과

집단간의 갈등이 첨예하고 대립하고 싸우고 있지만

누군가에게는 제3자의 문제이기에 방관자의 입장을 최대한 취하게 되고,

결코 드러나지 않는 자기의 가면뒤에서 침이나 뱉고,

욕이나 해대는 그런 상황이 일상적인 상황이 되고,

그 가면은 절대 없앨 수 없는 가면이 되어간다.

왜냐하면 그가 가면을 벗으면 나도 가면을 벗어야

하기에 보호막이 없애는 일은 스스로 하기에 어려운 일이기 때문이다.

- 알고리즘 -

또한 특정 알고리즘을 적용한 데이터 분석은

방향성을 가진 지식 즉 이용가치를 따라 분류되어지고

집적되어지는 결과가 나타날 것이다.

알고리즘을 경계해야한다.

논리로 알 수 없는 은유된 내용과 비유는 결코

알고리즘으로 해결 할 수 없다.

많은 은유와 비유로 구성되어지는 우리의 감정은

전기적신호의 알고리즘으로 이해되어지지는 못한다.

알고리즘이란 결국 전기적 신호에 대해서

표출되는 결과물에 대하여 최초로 구성된 로직에 따라

해당내용이 은유, 비유를 따지지 않고 1%의 분류기준만

해당하더라도 얼른 분류를 해서 수요자에게 마구마구

데이터를 던져주게 되는 것이다.

데이터의 선별이나 가치부여는 수요자가 해야 하는 것이 당연하지만

지금은 던져진 데이터를 선별도 하기 전에 엄청난 양의 데이터가

쏟아져 들어와 미쳐 그 시간을 주지 않는다.

알고리즘이란 하나의 로직이며,

목표를 지향하는 하나의 루트 중 가장

효율적인 루트를 찾아내는 것이라고 볼 수 있다.

거기에 적합한 분야는 있다.

논리와 로직이 필요한 무한반복 루틴에 대한 적용은 가능 할 것이나,

트렌드라는 미명하에 누군가의 목표를 향한 빅데이터의 활용

.. 그리고 찬양하는 사람들... 결국 빅데이터의 바다에서

기분좋게 헤엄치다 자기도 모르게 해안에서 멀어져

망망대해에 이르러 결국 허망함을 느끼게 될 수도 있다.

시덥지 않은 지식의 비용에 대하여 견제해야 할 것인가?

무지에 대한 비용을 견제해야 할 것인가?

무지란 알지 못한다는 말도 되지만

정보에 대한 인지와 분류 기준에 대한 자기기준이 없다는 이야기도 된다.