[독서 기록📚] 데이터는 예측하지 않는다: 데이터 사이언스 더 잘하기

3부 데이터 사이언스 더 잘하기 

16. 효용성 높이기

데이터 사이언스를 하고자 다양한 도구들을 사용할 줄 아는 것도 중요하지만, 효율적으로 하기 위해서는 최신 데이터 분석 도구 대신 문제의 본질에 따라 그에 맞는 적절한 자원과 도구를 분배할 수 있어야 한다. 이것이 데이터 사이언스의 효용성을 높이는 가장 확실한 방법이다.

 

19 인지적 편향 깨기

행동경제학은 인간들이 이성적이고 합리적인 판단을 한다는 전제를 부수고 들여다보는 학문이기에, 개인이나 집단에서 표출되는 인간 습성의 데이터를 다루는 사회과학분야에서는 꼭 필요한 학문적 도구이다. 이러한 인지적 편향을 깨는 것들(행동경제학, 게임이론 등)을 잘 이용해야 데이터 리터러시를 갖게 된다.

 

23 문제의 본질 읽기 

리터러시는 정보를 읽고 이해하는 능력이다. 그 정보가 어떤 경로(책인지, 모니터인지, 킨들인지, 휴대폰인지 나아가 빅데이터인지, AI인지, 챗GPT인지)를 통해서 만들어지는지는 중요한 요소가 아니다. 리터러시를 향상하기 위해서는 주어진 문제의 문맥(상황)이나 인과관계를 논리적으로 추론할 수 있는 기본적인 소양을 갖추는 것이 중요하다. 이때 필요한 것이 수학적 사고력을 포함한 리버럴 아트, 인문학이다.

4부 데이터 사이언스와 인문학

24. 데이터사이언스와 챗 GPT

일반인들 입장에서 중요한 것은 인공지능을 습관처럼 사용하는 버릇을 들이는 것이 중요하다(배운다는 것과는 약간 차별점을 두고서). 챗GPT를 사용하는 습관을 만들기 위해서는 “(챗GPT를 이용해) 무엇을 할 것인가?”에 대한 고민이 우선 되어야 한다.

25. 인공지능의 비합리성

챗GPT가 사람들이 가지는 미래의 가치관을 어떤 식으로 변화시킬까? 

Creativity에 대한 새로운 정의

챗GPT는 앞으로 크리에이티비티Creativity(창의성/창조성)를 새롭게 정의할 것이다. 우리가 창조적이라 여겼던 많은 것들이(글, 음악, 그림, 디자인, 심지어 혁신 활동까지) 더이상 창조적인 것과 전혀 관련이 없는 “조합”의 영역임을 깨닫게 해준다.

예술적 가치에 대한 몰락

앞으로의 예술 작품에 대한 가치는 오로지 대중들에게 얼마나 오랫동안 인기가 있느냐 없느냐로 판단이 될 것이다(가치 = 인기×지속 시간). 
앞으로는 인공지능이 예술 전반을 향해 그 가치를 사라지게 만들지도 모른다. 오직 인간에 의해 창조되었다는 이유만으로 부여되는 절대적인 예술적 가치 따위는 더이상 존재하지 않을 것이다.

챗GPT와 천동설

챗GPT의 특성 즉, 기존의 데이터(학습)를 기반으로 답을 구하는 것이 아니라 데이터를 기반으로 답을 조합한다는 점은 문학, 사회, 예술과 같이 딱히 정답이 없는 분야에서 더 나은 답을 구하기 위한 집단 지성을 무력화시킨다. 

 

 

26. 인문학적 소양

그럼 대체 무얼 배워야 하느냐? 

1) 인문학

2) 열린 사고와 호기심 

시간이 지나면서 쉽게 내용이 변하는 분야가 있는가 하면, 오랜 세월을 두고 체계화되면서 지금 세상을 구성하는 데 근간이 된 기초 분야가 있다. 이 책을 처음부터 읽어 온 독자들은 이미 눈치 챘겠지만, 바로 이런 기초 분야가 인문학Liber Arts이다.

 

앞서 인문학이 데이터 리터러시에 중요한 분야라고 이야기했지만 단순히 데이터 리터러시, 데이터 사이언스를 위해서만 필요한 것은 아니다. 인문학이 사실상 기본이 되는 이유는 바로 새롭게 접하는 세상을 판단하고 의사결정을 하는 데 있어서, 논리적이고 합리적으로 생각하는 데 필요한 최소한의 자원이 되기 때문이다.