꿈꾸는코난

< 타겟티드 > | 브리태니 카이저 지음 | 고영태 옮김 | 한빛비즈

IT 기술이 발전함에 따라 새로운 기술들이 속속 나오고 있다. 특히 요즘 중요한 기술 중몇가지는 빅데이터와 머신러닝이다.

빅데이터란 디지털 환경에서 생성되는 데이터로 그 규모가 방대하고, 생성 주기도 짧고, 형태도 수치 데이터뿐 아니라 문자와 영상 데이터를 포함하는 대규모 데이터를 말한다. 빅데이터 환경은 과거에 비해 데이터의 양이 폭증했다는 점과 함께 데이터의 종류도 다양해져 사람들의 행동은 물론 위치정보와 SNS를 통해 생각과 의견까지 분석하고 예측할 수 있다.

머신러닝은 50년대 이후부터 시작되어 오래되었지만 80~90년대까지 발전 후 답보상태를 이루다가 2000년대 중반에 들어와서 현저한 발전이 이루어졌다. 기계학습의 하나의 기술인 인공 신경망 분야에서 두드러진 발전이 이루어졌는데 바로 딥러닝(Deep Learning)이 탄생한 것이다. 사물인터넷이 활성화되면서 가장 두드러지는 현상은 엄청난 데이터가 발생하게 된다. 이 빅데이터를 이용하여 학습할 데이터들을 사전 처리하여 최적화함으로써 학습효과를 극대화하면 실용화가 가능한 기계학습 결과가 나오는 것이다.

만약 이러한 기술들이 순수한 의도를 가지지 않고 특정한 목적으로 이용되면 어떻게 될까? 물론 우리는 개개인에 맞춘 맞춤형 광고를 종종 보게 된다. 페이스북에서 이전에 구매한 적이 있는 싸이트의 유사 광고가 뜬다든가, 넷플릭스에서 본인의 취향에 맞는 드라마나 영화가 추천된다거나 하는 경우는 순수한 의도(?)에 가깝게 느껴진다. 반대로 특정한 사람을 선거에서 당선시키기 위해 수많은 사람들에 대한 정보를 모으고, 그 사람에 대한 유형을 분석하고, 그 사람에게 맞춘 광고를 전달함으로써 본인도 모르게 특정 사람에게 투표하게 되도록 유도할 수도 있다. 과연 이런 일이 현실 세계에서 가능할까? 이 책은 실제 이러한 일이 일어났고 또한 의도한 당선자(트럼프)가 실제 대통령에 당선된 실제 사례였음을 보여준다.

이 책의 저자인 브리태니 카이저는 2016년 트럼프 대선 승리의 유력한 배후로 지목된 영국 데이터 분석 기업인 케임브리지 애널리티카에서 사업개발 이사로 일했다. 그 과정에서 소셜미디어 사용자들의 사상, 정치 성향, 성생활 등 민감한 개인정보가 광범위하게 수집되어 정치공작과 여론조작에 활용되는 것을 목격했다. 나아가 이것이 트럼프 대통령 당선이나 브렉시트와 같은, 누구도 예상치 못한 결과를 불러올 수 있는 파괴력이 있음을 목격하고 데이터 산업의 비윤리적 관행에 문제를 제기하며 내부고발자가 되었다.

페이스북은 모든 곳에서 데이터 법률을 위반하는 악명 높은 그래프 API(Graphs API)를 통해 이런 식의 접근이 가능하도록 만들었는데 케임브리지 애널리티카에서는 이 그래프 API를 통해 광범위한 개인 정보를 수집했다. 사람들이 페이스북의 어떤 게임을 하려고 접속할 때 서드파티 앱(제 3자가 제공하는 앱)에 대한 서비스 이용약관에 동의할 경우, 앱 개발자가 정보를 공유하겠다고 하는 모든 사람에게 자신과 친구들의 데이터를 몽땅 무료로 제공하는 것에 동의하게 되는 것과 동일하다. 더 큰 문제 중의 하나는 케임브리지 애널리티카는 삭제해야 하는 개인 정보를 계속 보유하고 있으면서 트럼프 선거 운동에까지 사용한 것이다. 그리고 이러한 개인 정보 수집을 모니터링하고 컨트롤 해야 하는 페이스북은 이를 방관한 책임을 가지고 있었다.

앞으로 점점 더 많은 데이타가 생성되고 생성된 데이타를 자세히 분석하는 기술이 발전할 것이다. 또한 개개인이 가진 개인 데이트를 수집하기 위해 교묘하게 포장된 프로그램들이 사람들을 현혹시킬 것이다(현재도 페이스북에는 심리테스트로 위장한 정보 수집하는 앱이 돌아다니고 있다. 그리고 많은 사람들이 동의 버튼을 누르고 큰 의미없는 결과를 보곤 한다. 하지만 그 사이에 자신의 많은 정보가 무의식적으로 제공되는 것이라고 보면 될 것 같다).

70개의 좋아요는

그 사람의 친구들이 알고 있는 것보다 더 많은 것을 알아내기에 충분하고

150개의 좋아요로

부모보다 더 많은 것을 알아낼 수 있다.

300개의 좋아요로

배우자보다 더 많은 것을 파악할 수 있다.

300개 이상의 좋아요로는

사람들이 자기 자신에 대해 알고 있는 것보다 더 많은 것을 알아낼 수 있다.

우리가 페이스북 게시물에 대해 무심코 누르는 좋아요를 통해 개개인을 본인보다 더 많은 것을 분석할 수 있으며, 그 분석된 정보가 우리에게 맞춤형 광고로 다가 왔을때 우리의 정치적인 선택까지 이끌어내는 방향으로 유도한다는 것을 잘 드러내 준다(여기에는 반대표를 던질 사람에게 투표장에 가지 않도록 유도하는 것까지 포함한다). 우리는 무의식적으로 이렇게 타게팅된 광고(마이크로 타게팅)에 노출될 수 밖에 없고 우리의 선택을 지배받게 되는 것이다.

개인이 만들어내는 무수한 데이타의 주인은 그 누구도 아닌 본인이 되어야 한다. 그러기 위해서 우리 개개인은 무엇을 해야 할까? 첫번째는 디지털에 대한 지식을 습득하여 무엇을 대비해야 하는지 알아야 한다. 두번째는 국회의원들과 협력하여 더 많은 법을 만들고 통과되도록 해야 한다. 세번째는 기업들이 윤리적으로 옳은 선택을 하도록 도와야 한다. 네번째는 규제 당국에 권한 남용에 대한 책임을 묻도록 요구해야 한다. 마지막으로 디지털 생활 중에 윤리적으로 올바른 선택을 해야 한다.

우리를 보호하는 일을 거대 기술 기업과 정부에만 맡겨 놓을 수는 없다. 우리 자신을 위해 우리 권리를 주장해야 한다.

이 책을 읽으며 이전에 읽었던 두 권이 머리속에 떠 올랐다.

빅데이타에 속한 많은 데이트를 제대로 분석하기 위해서는 IT 기술과 함께 수학적인 뒷받침이 필요하다. 하지만 수학도 제대로 사용되지 않으면 사회적으로 많은 문제를 일으킬 수 있다(리먼 브라더스 사태도 한 부류이다). 그리고 마지막 부분에 케임브리지 애널리티카도 언급된다.

< 대량살상 수학무기 > | 캐시오닐 지음 | 김정혜 옮김 | 흐름출판

https://dreamkonan.tistory.com/549

영국의 브렉시트와 미국의 트럼프 당선은 그 누구도 예상하지 못한 놀라운 결과이다. 그러면 브렉시트와 트럼프에 표를 던진 사람은 도대체 어디서 나온 것일까? 하지만 아래 책에서는 그 결과를 예견할 수 있었다고 말한다.

< 모두 거짓말을 한다 > | 세스 스티븐스 다비도위츠 지음 | 이영래 옮김 | 더퀘스트

https://dreamkonan.tistory.com/353