Weapons of Math Destruction

1. 빅데이터 알고리즘이 수학적 파괴 무기(WMD)가 될 수 있다

"나는 이러한 해로운 모델들을 '수학적 파괴 무기(Weapons of Math Destruction, WMD)'라고 부르기로 했다."

WMD 정의. 수학적 파괴 무기(WMD)는 개인과 사회에 상당한 해를 끼칠 수 있는 수학적 모델이나 알고리즘을 의미한다. 이러한 모델은 세 가지 주요 특징을 가지고 있다:

• 불투명성: 모델의 내부 작동 방식이 영향을 받는 사람들에게 숨겨져 있다.
• 규모: 모델이 많은 사람들에게 영향을 미친다.
• 피해: 모델이 개인이나 그룹에 부정적인 결과를 초래한다.

실제 영향. WMD는 다양한 분야에서 발견될 수 있다:

• 교육 (교사 평가)
• 형사 사법 (재범 예측)
• 금융 (신용 점수)
• 고용 (자동화된 채용)
• 광고 (타겟 광고)

이러한 알고리즘은 종종 좋은 의도로 만들어지지만, 편견을 지속시키고 불평등을 강화하며, 적절한 감독이나 책임 없이 사람들의 삶에 중요한 결정을 내릴 수 있다.

2. WMD는 종종 가난한 사람들을 처벌하고 불평등을 강화한다

"WMD의 세계에서 가난하다는 것은 점점 더 위험하고 비용이 많이 드는 일이 되고 있다."

피드백 루프. WMD는 종종 저소득 개인과 커뮤니티에 불균형적으로 영향을 미치는 해로운 피드백 루프를 생성한다. 예를 들어:

• 낮은 신용 점수 → 높은 이자율 → 더 많은 부채 → 더 낮은 신용 점수
• 범죄율이 높은 지역에 거주 → 더 많은 경찰 배치 → 더 많은 체포 → 더 높은 범죄율 인식

빈곤의 대리 변수. 많은 WMD는 다음과 같은 빈곤의 대리 변수를 사용한다:

• 우편번호
• 교육 수준
• 고용 이력

이러한 대리 변수는 모델이 인종이나 소득을 명시적으로 고려하지 않더라도 차별적인 결과를 초래할 수 있다.

제한된 구제책. 저소득 개인은 WMD가 내린 결정을 이의 제기하거나 항소할 자원이 부족하여 불리한 위치에 더 깊이 빠지게 된다.

3. 대학 순위는 WMD가 전체 시스템을 왜곡할 수 있는 예시이다

"U.S. 뉴스 대학 순위는 큰 규모를 가지고 있으며, 광범위한 피해를 입히고, 거의 끝없는 파괴적인 피드백 루프를 생성한다."

의도하지 않은 결과. U.S. 뉴스 & 월드 리포트 대학 순위는 예비 학생들에게 유용한 정보를 제공하려는 의도로 만들어졌지만, 고등 교육에 광범위하고 종종 해로운 영향을 미쳤다:

• 대학들은 교육의 질보다 순위를 높이는 요소에 우선순위를 둔다.
• 표준화된 시험 점수와 선택성에 대한 집중 증가
• 높은 점수를 받은 학생들을 유치하기 위해 편의 시설에 투자하면서 학비 인상

시스템 조작. 일부 기관은 순위를 높이기 위해 비윤리적인 관행에 의존했다:

• 데이터 허위 보고
• 입학 절차 조작
• 졸업 전에 성적이 낮은 학생들에게 전학을 권장

불평등 강화. 순위 시스템은 부유한 기관과 학생들에게 유리하며, 자원이 부족한 대학과 저소득 지원자들에게 불리하다.

4. 약탈적인 영리 대학은 취약한 인구를 착취한다

"영리 대학들은 더 취약한 인구를 대상으로 집중했다. 그리고 인터넷은 이를 위한 완벽한 도구를 제공했다."

타겟 마케팅. 영리 대학들은 정교한 데이터 분석을 사용하여 취약한 개인을 타겟으로 한다:

• 저소득 커뮤니티
• 군인 출신
• 한부모 가정
• 실업자

기만적인 관행. 이러한 기관들은 종종 오도하는 전술을 사용한다:

• 부풀려진 취업률
• 비현실적인 급여 기대치
• 숨겨진 비용과 수수료

부채 부담. 영리 대학의 학생들은 종종 가치 있는 자격을 얻지 못한 채 상당한 부채를 쌓는다:

• 높은 학생 대출 채무 불이행률
• 고용주가 인정하지 않는 학위

데이터 기반 착취. 영리 대학들은 WMD를 사용하여:

• 등록 가능성이 높은 잠재 학생 식별
• 최적의 모집 전략 개발
• 학생당 최대 이익 창출

5. 알고리즘 채용 관행은 편견과 불공정을 지속시킬 수 있다

"다른 많은 WMD와 마찬가지로 자동 시스템은 신용 점수를 효율적으로 대규모로 처리할 수 있다. 하지만 나는 그 주된 이유가 이익과 관련이 있다고 주장할 것이다."

대리 차별. 채용 알고리즘은 종종 차별적인 결과를 초래할 수 있는 대리 변수를 사용한다:

• 책임감의 척도로서의 신용 점수
• 신뢰성의 지표로서의 우편번호
• 직무 성과 예측 변수로서의 소셜 미디어 활동

맥락의 부족. 자동화 시스템은 다음을 고려하는 데 어려움을 겪는다:

• 개인의 상황
• 성장 가능성
• 데이터 포인트로 포착되지 않는 고유한 특성

피드백 루프. 알고리즘 채용은 자기 강화 주기를 생성할 수 있다:

• 특정 배경의 후보자가 지속적으로 거절됨
• 이러한 그룹은 지원하거나 필요한 경험을 쌓을 가능성이 낮아짐
• 알고리즘이 이러한 그룹이 덜 자격이 있다고 "학습"함

제한된 구제책. 구직자는 알고리즘 시스템에서 왜 거절되었는지 또는 기회를 개선하는 방법을 알 수 있는 방법이 거의 없다.

6. 예측 경찰 및 판결 모델은 인종 격차를 악화시킨다

"모델이 색맹일지라도 그 결과는 전혀 그렇지 않다. 우리의 대체로 분리된 도시에서 지리적 위치는 인종을 나타내는 매우 효과적인 대리 변수이다."

편향된 입력. 예측 경찰 모델은 종종 기존의 경찰 관행에서 비롯된 역사적 범죄 데이터를 사용한다:

• 소수 민족 지역의 과잉 경찰 배치
• 유색 인종의 높은 체포율

자기 충족 예언. 이러한 모델은 피드백 루프를 생성할 수 있다:

• 예측된 "고범죄" 지역에서 더 많은 경찰 배치 → 더 많은 체포 → 해당 지역에서 더 많은 범죄 데이터

판결 격차. 판결에 사용되는 위험 평가 도구는 인종적 편견을 지속시킬 수 있다:

• 위험의 대리 변수로서의 사회경제적 요인 사용
• 체계적 불평등을 고려하지 않음

투명성 부족. 이러한 알고리즘의 불투명성은 피고인이나 그들의 변호사가 평가를 이의 제기하기 어렵게 만든다.

7. 타겟 정치 광고는 민주적 과정을 위협한다

"우리는 자유 시장 자체가 이러한 잘못을 바로잡을 것이라고 기대할 수 없다."

마이크로 타겟팅. 정치 캠페인은 정교한 데이터 분석을 사용하여:

• 설득 가능한 유권자 식별
• 특정 인구 통계에 맞춘 메시지 전달
• 특정 그룹의 투표율 억제

에코 챔버. 타겟 광고는 기존 신념을 강화하고 유권자를 양극화할 수 있다:

• 다른 유권자에게 다른 버전의 후보자 제시
• 다양한 관점을 접할 기회 제한

책임 부족. 타겟 광고의 개인화된 특성은 다음을 어렵게 만든다:

• 거짓 또는 오도된 주장 추적
• 캠페인의 메시지에 대한 책임 추궁

데이터 프라이버시 우려. 캠페인은 종종 유권자의 동의 없이 방대한 개인 데이터를 수집하고 사용한다.

8. 보험 및 신용 점수 시스템은 해로운 피드백 루프를 생성할 수 있다

"보험 회사가 우리에 대해 더 많이 알게 되면, 그들은 가장 위험한 고객으로 보이는 사람들을 정확히 찾아내고, 그들의 요금을 천문학적으로 올리거나, 법적으로 가능한 경우, 그들에게 보험을 거부할 수 있을 것이다."

개별화된 위험 평가. 보험 회사는 점점 더 세분화된 데이터를 사용하여 위험을 평가한다:

• 운전 습관 (텔레매틱스 장치를 통해)
• 생활 방식 선택 (소셜 미디어 및 구매 데이터에서)
• 유전적 소인 (DNA 테스트에서)

의도하지 않은 결과. 이러한 시스템은 다음을 초래할 수 있다:

• 취약한 인구에 대한 높은 요율
• 가장 필요한 사람들에게 보험 거부
• 사람들이 정보를 숨기거나 잘못 전달하도록 유도

위험 분산의 침식. 보험의 근본 원칙(대규모 그룹에 걸쳐 위험을 분산시키는 것)은 위험이 매우 개별화될 때 훼손된다.

신용 점수의 임무 확장. 원래 대출 결정을 위해 설계된 신용 점수는 이제 다음과 같은 용도로 사용된다:

• 고용 심사
• 주택 신청
• 보험 가격 책정

이러한 확장된 사용은 신용이 낮은 사람들에게 불리한 주기를 생성할 수 있다.

9. 직장 감시 및 최적화 알고리즘은 노동자를 비인간화한다

"데이터 과학자들이 '데이터 품질'에 대해 이야기할 때, 우리는 보통 데이터의 양이나 청결도를 의미한다. 알고리즘을 훈련시키기에 충분한가? 숫자가 우리가 기대하는 것을 나타내고 있는가 아니면 무작위인가? 하지만 이 경우 데이터 품질 문제는 없다. 데이터는 사용 가능하고, 사실 풍부하다. 단지 잘못된 것이다."

비용을 고려한 효율성. 직장 최적화 알고리즘은 다음을 우선시한다:

• 최대 생산성
• 최소화된 노동 비용
• 예측 가능한 인력 수준

인간적 영향. 이러한 시스템은 종종 다음을 무시한다:

• 노동자의 복지
• 일과 삶의 균형
• 직무 만족도

감시의 확산. 직원에 대한 모니터링 증가로 인해:

• 스트레스와 불안
• 자율성 부족
• 프라이버시 침해

알고리즘 관리. 노동자들은 점점 더 인간 관리자 대신 자동화 시스템에 답하게 되어:

• 융통성 없는 정책
• 의사 결정에서 맥락 부족
• 고유한 상황이나 개인적 필요를 해결하기 어려움

10. 알고리즘의 윤리적 사용을 위해 투명성과 책임이 중요하다

"WMD를 해체하려면 그 영향을 측정하고 알고리즘 감사를 수행해야 한다."

알고리즘 감사. 알고리즘 시스템의 정기적인 평가는 다음을 포함해야 한다:

• 공정성과 편향성 평가
• 의도하지 않은 결과 테스트
• 법적 및 윤리적 기준 준수 보장

설명 가능한 AI. 알고리즘은 다음을 제공할 수 있도록 개발되어야 한다:

• 결정에 대한 명확한 설명
• 인간의 감독과 개입 허용

데이터 투명성. 개인은 다음에 대한 권리를 가져야 한다:

• 자신에 대해 사용되는 데이터 접근
• 데이터의 부정확성 수정
• 데이터가 어떻게 사용되는지 이해

규제 프레임워크. 다음과 같은 민감한 영역에서 알고리즘 의사 결정을 규제하는 법률 및 지침 개발:

• 고용
• 형사 사법
• 금융 서비스
• 의료

11. 우리는 알고리즘 시스템에 인간의 가치를 내재시켜야 한다

"우리는 더 나은 가치를 알고리즘에 명시적으로 내재시켜야 하며, 우리의 윤리적 리드를 따르는 빅데이터 모델을 만들어야 한다. 때로는 공정성을 이익보다 우선시해야 한다."

윤리적 설계. 알고리즘은 다음을 고려하여 설계되어야 한다:

• 공정성과 비차별
• 투명성과 책임
• 프라이버시 보호
• 인권

다양한 관점. 알고리즘 시스템의 개발 및 구현에 다양한 목소리를 포함해야 한다:

• 윤리학자
• 사회 과학자
• 커뮤니티 대표
• 알고리즘의 영향을 받는 사람들

지속적인 평가. 알고리즘 시스템의 영향을 정기적으로 평가해야 한다:

• 개인의 권리와 자유
• 사회적 형평성
• 민주적 과정

교육과 인식. 디지털 리터러시와 알고리즘 의사 결정에 대한 이해를 다음과 같은 사람들 사이에서 촉진해야 한다:

• 정책 입안자
• 비즈니스 리더
• 일반 대중

이러한 윤리적 고려 사항을 우선시함으로써, 우리는 빅데이터와 알고리즘의 힘을 활용하면서 그들의 잠재적 해악을 완화하고 사회의 더 넓은 이익을 위해 그들이 봉사하도록 할 수 있다.

Last updated: August 31, 2024