저물어가는 한 해의 마지막 해를 바라보는 일은 조금 특별합니다. 좋은 일 나쁜 일을 반복하며 우리는 그렇게 한 해를 마치고 있습니다. 쉽지만은 않았던 2014년이란 문장의 마침표를 찍고 새로운 시작을 준비합니다. 내년에도 힘차게 떠오를 해를 생각하며, 사람과 세상을 더욱 뜨겁게 사랑하는 삶을 살겠습니다.
중국 인공지능(AI) 스타트업 딥시크가 지난 20일 내놓은 AI 모델이 세계를 뒤흔들었다. 미국 빅테크에 견줘 10분의 1에 불과한 비용으로 오픈AI 챗GPT 최신 모델 못지않은 성능을 구현해서다. 미·중 AI 전쟁이 본격화했다는 분석이 나오는 가운데 딥시크발 쇼크는 AI를 둘러싼 논란에 다시 불을 붙였다. 개인정보 과다 수집, 거짓 정보 제공, 지식재산권 침해, 중국 정부 검열 의혹과 정치적 편향성 등 이 ‘저비용 고성능’ 모델이 드러낸 한계는 ‘AI 윤리’를 묻게 한다.국내에 최근 번역 출간된 <도덕적인 AI>는 AI를 두고 발생한 일곱 가지 윤리 문제에 질문을 던지고 답하는 책이다. ‘AI가 인간의 도덕을 이해할 수 있을까’ ‘AI는 프라이버시를 존중할 수 있을까’ ‘AI에 책임을 물을 수 있나’ ‘AI를 안전하고 공정하게 만들려면 어떻게 해야 할까’ 등이다. 미국 듀크대와 카네기멜런대 등에서 AI 윤리 분야를 연구하는 철학자(월터 시넛암스트롱), 신경과학자(재나 셰익 보그), 컴퓨터과학자(빈센트 코니처)가 지난해 함께 펴냈다.‘도덕적인 AI’라는 제목처럼 ‘AI가 도덕적이다’라는 식의 낙관론만 담은 책은 아니다. 도덕성과 자율성, 자유의지를 지닌 새로운 AI 출현을 예언하는 책도 아니다. 이 책에서 제안하는 도덕적인 AI는 ‘인간의 가치를 학습하고 구현하는 AI 개발’을 뜻한다. AI가 인간의 실수를 줄이고 판단을 보조하는 시스템이 되기 위해 도덕적인 AI로 개발돼야 한다는 얘기다.외과의사 대신 신장 이식 대상자를 선정하는 AI를 예로 든다. 한밤중 교통사고로 장기 기증자가 사망해 다른 환자에게 이식할 신장이 생겼을 때 ‘어느
도요타, 파나소닉, 소니 등 일본을 대표하는 기업 대부분은 1980년대 버블경제와 함께 성장했다. 유니클로는 다르다. 버블이 꺼지고 일본 경제가 침체기를 겪은 1990년대부터 본격 성장했다. 일본 거대 기업이 주춤할 동안 2010년, 2020년대에도 꾸준히 몸집을 키워 자라, H&M과 경쟁하는 세계 최고 의류 기업이 됐다.스기모토 다카시의 <유니클로>는 유니클로의 역사를 서술한 책이다. 저자는 일본 최대 경제신문 니혼게이자이의 편집위원이다. 2002년부터 기자로 일하기 시작해 오랜 시간 산업부(현 기업보도부)에서 취재했다.책은 창업자 야나이 다다시의 어린 시절부터 창업기, 유니클로의 발전 과정을 그린다. 이야기는 일본의 쇠락한 탄광촌 야마구치현 우베시에서 시작한다. 여느 세계적 기업의 창업 신화와 달리 야나이는 학창 시절 특출난 학생이 아니었다. 눈에 띌 만한 사건도 없었다. 같이 학교에 다닌 동문은 그를 조용하고 소극적인 친구로 기억할 뿐이다. 와세다대에 진학한 뒤에도 야나이는 크게 달라지지 않았다. 오후 느지막이 일어나 마작을 즐기고 재즈바를 오갈 뿐 열정과는 거리가 먼 청년이었다.고향으로 돌아온 그는 아버지에게서 양복점 오고리상사를 물려받았다. 손님 한 명 한 명 응대하며 맞춤형 서비스를 제공하는 기존 판매 방식으로는 경쟁할 수 없다고 생각한 그는 ‘언제든 누구나 원하는 옷을 고를 수 있는 거대한 창고’라는 콘셉트를 떠올린다. 1984년 히로시마에 문을 연 유니크클로딩웨어하우스를 시작으로 회사를 세계적 제조직매형의류(SPA) 브랜드로 키워낸다.유니클로 창업부터 발전 과정이 역사책처럼 펼쳐진다. 가업이 기업으로 성장하고, 그 기업이 새로운 산
영국 과학 저술가 톰 치버스가 쓴 <모든 것은 예측 가능하다>는 조건부 확률을 계산하는 공식 ‘베이즈 정리’를 다룬 책이다.18세기 장로교 목사 토머스 베이즈는 베이즈 정리를 고안했다. 이를 토대로 한 통계학을 베이즈 통계학이라고 부른다. 새로운 데이터를 얻어 사전 확률을 수정하는 것이 베이즈 통계학의 핵심 개념이다.학계에서는 꽤 오랫동안 무시당했다. 사전 확률이 주관적일 수 있는 점이 비과학적이라는 이유에서다. 유방암 유병률처럼 과거 데이터로 사전 확률을 가정하는 사례도 있지만 그렇지 못할 때도 많다. 거래 상대가 약속을 지킬 확률, 응원하는 스포츠팀이 우승할 확률, 내일 비가 올 확률, 주가가 오를 확률 등은 객관적인 사전 확률을 추정하기 어렵다.베이즈 통계학은 불확실하고 주관적일지라도 새로운 데이터(증거)로 업데이트한 사후 확률이 충분히 의미가 있다고 본다. 베이즈 통계는 스팸 필터, 법률 시스템, 의료 진단, 뇌과학, 인공지능 등 다양한 분야에서 핵심 도구로 사용된다. 우리 마음과 의식이 작동하는 방식을 설명하는 데도 쓰인다. 책은 베이즈 정리의 철학적 의미, 베이즈주의와 빈도주의 통계학 사이의 논쟁, 해킹 등 빈도주의 통계학의 문제점 등을 쉬운 말로 전달하려 노력한다. 아주 쉬운 책은 아니지만 베이즈 통계학에 관한 좋은 안내서 역할을 한다.임근호 기자