빅데이터와 알고리즘에 대한 시각 변화

 

최근 몇 년 동안 빅 데이터와 알고리즘이 사회에 미칠 수 있는 부정적인 영향에 대한 인식과 우려가 커지고 있다. 여기에는 개인 정보 보호, 편견, 소수의 기술 회사에서의 권력 집중과 같은 문제가 포함된다. 그 결과, 투명성, 책임성 및 윤리적 고려 사항에 대한 강조와 함께 빅 데이터 및 알고리즘에 대한 관점의 변화가 있었다. 또한, 현재 사용 중인 지배적인 독점 시스템에 대한 분산형 및 오픈 소스 대안을 홍보하려는 움직임이 증가하고 있다

이러한 윤리적 우려 외에도 빅데이터와 알고리즘의 한계에 대한 인식도 커지고 있다. 많은 양의 데이터와 복잡한 알고리듬에 대한 의존은 모델이 훈련 데이터에서는 잘 수행되지만 보이지 않는 새로운 데이터에서는 잘 수행되지 않는 과적합으로 이어질 수 있다. 이로 인해 더 단순하고 해석 가능한 모델에 대한 관심이 새롭게 높아졌으며, 복잡한 알고리듬에 의한 결정을 설명하고 이해하는 기술이 개발되었다.

더욱이 빅데이터와 알고리즘은 형사사법, 의료, 금융 등 민감하고 고위험 분야에서 점점 더 많이 사용되고 있어 이러한 시스템이 윤리적이고 공정한 방식으로 사용되고 있음을 보장하기 위해 더 큰 규제와 감독이 요구되고 있다.

전반적으로 빅데이터와 알고리즘은 많은 이점을 가져올 수 있는 잠재력을 가지고 있지만, 빅데이터의 한계와 잠재적인 부정적 영향을 인식하고 이러한 위험을 완화하기 위한 조치를 취하는 것이 중요하다

빅 데이터 및 알고리듬 분야의 또 다른 관점 변화는 이러한 시스템의 개발, 배포 및 사용에서 다양성, 형평성 및 포함(DEI)의 중요성을 인식한 것이다. 데이터와 알고리듬의 편향은 소외된 그룹에 상당한 영향을 미치고 기존의 불평등을 영구화할 수 있다. 예를 들어, 얼굴 인식 기술은 어두운 피부색을 가진 사람들에게 정확도가 떨어지는 것으로 나타났으며, 예측 폴리싱 알고리즘은 저소득층과 소수자 커뮤니티를 불균형적으로 겨냥한다는 비판을 받아왔다.

이러한 문제를 해결하기 위해 빅 데이터 및 알고리즘의 개발 및 구축에 다양한 관점이 제시되도록 하고, 편향 및 차별을 완화하기 위해 DEI 정보 접근법을 사용해야 한다는 요구가 증가하고 있다. 여기에는 데이터 과학 및 AI 분야에서 과소 대표 그룹의 대표성을 높이기 위한 이니셔티브와 데이터 및 알고리듬의 편향을 감지하고 완화하기 위한 새로운 기술 개발이 포함된다.

마지막으로, 기술이 발전하고 생성되고 처리되는 데이터의 양이 계속 증가함에 따라 빅데이터와 알고리즘의 환경적 영향을 고려하는 것이 중요합니다. 데이터 센터와 클라우드 컴퓨팅 인프라의 에너지 소비와 탄소 배출량은 크고 증가할 것으로 예상된다. 따라서 데이터센터에서 에너지 소비를 줄이고 재생에너지원을 활용하려는 노력과 알고리즘과 모델의 에너지 효율을 최적화하기 위한 그린 AI 분야의 연구가 진행되고 있다.