알고리즘 책임으로 변명해서는 안된다

정치인들은 사실에 얽매이지 않는다. 헛소리로 특정한 사안에 관해 사람들을 호도함으로써 우리 세계를 오염시키고 정보를 신뢰하는 우리의 능력을 전반적으로 약화시킨다.  - 7쪽

 

정교한 헛소리를 하려면 정신적인 이론이 필요하다. 자기가 한 말을 믿는 척할 수 있어야 한다.  - 23쪽

 

거짓말은 (뛰어)달아나고 진실은 절뚝거리며 그 뒤를 따라간다.  - 34쪽

 

기술은 헛소리와 관련된 문제를 불식하기는 커녕 오히려 더 악화시킨다.  - 47쪽

 

현대식 선전의 핵심은 허위 정보를 전달하거나 어떤 의제를 추진하는 게 아니라 비판적 사고를 탈진시키고 진실을 말살하는 것이다.  - 68쪽

 

우리는 다량의 정보를 받는 데 익숙하지만 일단 정보를 받은 뒤에는 거기에 의문을 제기하는 걸 주저한다.  - 87쪽

 

상관관계의 증거는 있지만 인과관계의 증거가 없을 때는 규범적 주장을 해서는 안된다.  - 111쪽

 

수학의 오용 사례는 대부분 무작위로 구성되지 않고 어떤 시스템의 기본 진실을 표현하기 위해 고안됐다.  - 116쪽

 

측정치가 목적이 되면 올바른 측정은 불가능하다.  - 193쪽

 

가장 선한 이들은 확신이 부족한데 가장 악한 자들은 열정적인 강렬함으로 가득 차 있다.  - 210쪽

 

데이터의 우측 중도절단은 분석이 제시한 결론과 일치하지 않는 예가 되기도 한다.  - 215쪽

 

헛소리란 진실과 논리적 일관성을 노골적으로 무시하면서 청중의 관심을 다른 데로 돌리거나 압도, 위협하는 방법으로 그들을 설득하거나 깊은 인상을 주기 위한 것이다. 데이터 시각화의 오리는 우리 정신에 작용하는 클릭 미끼와 같다.  - 238쪽

 

오리는 귀여워 보이려는 목표 때문에 그래프의 의미있는 데이터를 쓸데없이 꾸미다가 모호하게 만들고 우리 구두는 한 유형의 데이터를 완전히 부적합한 데이터의 시각화에 집어넣어 정확성에 관한 잘못된 인식을 만들어냈다.  - 251쪽

 

데이터 시각화는 전하고자 하는 얘기가 있다.

 

 AI에 대한 약속은 경제활동을 촉진하고 흥미진진한 공상과학 소설 줄거리에 영감을 불어넣는다. 그러나 한편으로는 불합리한 기대를 낳고 업계와 학계에서 무책임한 연구를 추진하여  개인의 사생활과 관련해서는 그 어떤 희망도 남기지 않을 것이라고 위협하는 잘못된 정책에 동기를 부여한다.  - 291쪽

 

기계는 인간의 편견에서 자유롭지 않다. 그들은 공급받은 데이터에 의지해 편견을 영속한다.  - 316쪽

 

기업과 기관은 알고리즘 책임으로 변명해서는 안된다.  - 316쪽

 

과학은 인류의 가장 위대한 발명품이다. 하지만 과학이 궁극적인 현실의 심장부를 향하는 확실한 통로를 제공한다고 결론 짓는 건 실수일 것이다.  - 324쪽~325쪽

 

우리는 선택 편향 문제에 정면으로 부딪힌다. 유의한 결과는 문헌에서 크게 과장되고 유의하지 않은 결과는 과소 표현된다.  - 350쪽

 

헛소리 알아차리기 ① 정보의 출처에 의심을 품어라 ② 불공평한 비교를 조심하라 ③ 너무 좋거나 너무 나빠서 도저히 사실일 것같지 않다면 확인하라 ④ 자릿수를 생각하라 ⑤ 확증 편향을 피하라 ⑥ 복수의 가설을 고려하라  - 382쪽~408쪽

 

정보 출처 알기 ① 누가 이런 말을 했나 ② 이 사람은 어떻게 알았나 ③ 그들이 내게 팔려는 건 무엇인가  - 383쪽~384쪽

 

인터넷에서 헛소리 찾기 ① 꼼꼼이 다각도 ② 정보 출처 주의 ③ 얘기의 기원 ④ 역추적 이미지 검색 ⑤ 딥페이크와 기타 합성 ⑥ 팩트 체크 기관 활용 ⑦ 상대자 파악 ⑧ 웹사이트 행적 ⑨ 진실 착각 효과 주의 ⑩ 정보 섭취량 줄이기  - 409쪽~412쪽

 

거짓이 진실보다 유리한 점이 하나 있다면 진실은 복잡한 경우가 많지만 거짓은 단순하게 꾸밀 수 있다는 것이다.  - 439쪽

 

근거 없는 믿음 버리기 ① 간단히 말한다 ② 사적으로 이야기 한다 ③ 공통점을 찾는다 ④잘못된 믿음을 너무 강조하지 않는다 ⑤ 지식 격차를 다른 설명으로 메운다  - 439쪽~441쪽

 

똑똑하게 생존하기, 칼 벅스트롱/제빈 웨스트, 박선령 옮김