빅 데이터와 인공지능에 대한 사람들의 ‘맹신’은 거의 종교수준이다. 오죽하면 유발 하라리는 ‘호모 사피엔스’라는 책에서 사람들이 ‘데이터 교’를 믿고 있다고 비꼬았을까.

데이터를 신앙처럼 믿는 것은 아니지만, 이미 우리 사회 곳곳에는 빅 데이터와 이를 처리하는 인공지능을 활용한 다양한 '알고리즘'은 보이지 않는 힘을 이용해서 막강한 영향력을 행사한다.

한 젊은이가 이유도 모르고 입사 시험에서 계속 떨어졌다. 알고보니 적성검사 시험에서 낮은 평가를 받았는데, 이 결과가 여러 회사에서 사용하는 자동면접프로그램으로 채택되는 바람에 아무도 모르게 탈락하는 불이익을 받고 있었다.

그런데 그 적성검사가 과연 사람의 적성과 인격과 능력과 성격을 올바르게 판단할 수 있을까? 절대 아니다.

재판에서의 법률적 판단을 지원하는 서비스 프로그램 역시 매우 불의한 판단을 제공하면서도 이를 합리화하는 모순을 안고 있다.

이런 모든 잘 못 된 판단을 제공하는 ‘인공지능’과 ‘빅 데이터’의 핵심에는 무엇이 숨어있을까? 바로 수학이다. 수학적 지식을 바탕으로 하는 모델링에 따라 만들어진 알고리즘이 숨어있다.

알고리즘의 피해를 고발하고 나선 수학박사    

수학자로서 교수로 일하다가 실제 자기가 가진 지식을 활용하고 적용하고 싶어서 금융기관과 IT기업에 들어갔다가 수학으로 얼마나 많은 사람들을 파멸로 이끄는지 깨달은 한 여자 수학자가 사람들을 파멸로 이끄는데 수학이 오용되는 것을 참을 수 없어서 경고를 날리기 시작했다.

그리고 쓴 책이 ‘대량살상 수학무기’ (Weapons of Math Destruction WMD)이다. 보통 대량살상무기를 Weapons of Mass Destruction(WMD)라고 하는데 여기에서 Mass를 수학을 뜻하는 Math로 바꿔서 제목으로 사용하고 있다.

그리고 제목 그대로 어떻게 요즘 시대에 수학이 익명의 사람들을 대량으로 파괴시키는 그 끔찍한 실상을 아주 다양한 사례를 들어 설명해준다.

아마도 이 책이 많은 독자들의 공감을 쉽게 얻어내는 것은 모든 사람들이 당할 수 있는 거의 모든 사회제도에 수학을 기반으로 하는 대량 학살 시스템이 이미 침투했기 때문이다.

수학으로 대량학살하는 대표적인 곳은 아마도 금융기관일 것이다. 입사시험에는 적성검사 결과가 젊은이들을 대량 학살하고, 범죄를 낮추기 위한 불심검문은 백인이 아닌 미국 시민들에게 불쾌감을 줄 뿐 아니라, 범죄를 더욱 부추기는 역작용을 낸다.

학생과 학부모로부터 매우 좋은 평판을 받던 교사도 역시 이유를 알지못하는 기계적인 칼에 의해서 나쁜 교사로 찍혀 해고된다.

저자인 캐시 오닐(Cathy O'Neil)은 UC버클리를 졸업하고 하바드 대학에서 대수학 정수론으로 박사학위를 땄다. 버나드 칼리지 수학과 종신교수로 재직하다가 수학을 현실사회에 활용하자는 생각에 헤지펀드 디이쇼(D.E.Shaw)의 퀀트(quant)로 활동한다.

이때 2000년대 글로벌 금융계의 호황과 붕괴를 겪으면서 수학과 금융의 결탁이 불러온 파괴적 힘에 실망해서 사임하고, IT업계에서 데이터과학자로서 금융상품의 위험도 소비자 구매패턴 등을 예측하는 수학모형개발했다.

그러면서 빅데이터 경제가 불평등을 확산하고 민주주의를 위협한다는 사실을 깨닫는다.

사람들을 가난하게 만드는 약탈적 마케팅    

캐시 오닐은 데이터를 바탕으로 수학적 원리르 이용해서 만든 ‘알고리즘’이 얼마나 잘 못 됐는지 수없는 경고를 날리고 있다. 사람들은 알고리즘이 과학적이고 믿을만하며 전문적이라고 잘 못 된 신뢰를 가지고 있다고 말한다.

저자가 보기에 알고리즘은 어떤 의견을 가진 사람들이 자기 의견을 더욱 확고한 기준으로 만들기위해 포장한 마케팅 전략일뿐이다.

그런데 알고리즘은 만들 때 부터 편견이 들어 가 있고, 한 번 만들어지면 확대재생산한다. 더욱 파괴적인 것은 마케팅을 위해서 사용될 때, 다시 말해 무슨 수단을 다해서라도 소비자들을 현혹해서 돈을 이끌어내려고 할땐 무자비한 약탈자로 변한다는 점이다.

알고리즘은 게다가 미래를 예측할 능력이 없다. 과거의 데이터를 가지고 해석하고 판단하기 때문에 사람을 과거에 묶이게 한다.

사람들의 삶을 더욱 황폐하게 만들고, 사람을 위너와 루저로 구분하는데 루저는 입사시험에서 면접을 볼 기회조차 박탈당한다.

이쯤해서 이런 질문이 떠오른다. 과연 우리나라 기업들은 입사면접시험에서, 금융기관은 대출심사에서, 기업은 마케팅에서, 기타 공공기관들은 민원을 판단할 때 있어서 빅데이터를 자의적으로 해석한 잘못된 알고리즘에 의해서 사람들을 곤경에 빠뜨리고 있지는 않을까?

우리나라에서도 빅데이터와 알고리즘의 폐해를 정확히 꿰뚫어보는 전문가의 내부 고발이 필요하다.

법률적으로는 알고리즘을 공개하도록 의무화하는 법안이 필요할 것이다.