[무브먼트] ‘합리적인’ 빅데이터 세상의 그늘

‘데이터는 거짓말을 하지 않는다.’ 방대한 양의 데이터를 분석함으로써 편견에 지배받는 인간이 미처 보지 못하는 사실이나 법칙을 밝혀낼 수 있다는 것이 빅데이터에 대한 통념이다.

그러나 책 <대량살상 수학무기>는 빅데이터와 알고리즘이 갖는 근본적인 위험성에 주목한다. 저자가 빅데이터 시스템의 어두운 면에 눈을 뜨게 된 데는 개인적인 경험이 작용했다. 하버드 출신의 수학자였던 그는 교수직을 떠나 유수 헤지펀드의 퀀트(수학 모형 기반의 계량분석기법을 활용하는 금융분석가)로 일하게 된다. 그리고 2008년 서브프라임 모기지 사태가 닥쳤을 때, 금융과 수학이 결탁한 기존 시스템이 무너지는 것을 생생히 목격한다.

이후 실리콘밸리에서 데이터과학자로 일하면서, 저자는 금융 시장의 동향을 파악하기 위해 쓰였던 수학 모형이 대중을 광범위하게 분석하고 있음을 깨닫게 된다. 기업이 알고리즘을 통해 사람들의 욕망과 소비력, 경제적 신뢰도 등을 파악하고 있었던 것이다.

저자는 소위 빅데이터 경제의 근간이 되는 수학 모형이 불완전한 인간의 선택에 기반을 둠을 강조한다. 대다수의 모형이 인종차별, 지역감정 등 인간의 편견과 차별을 그대로 코드화하고 있다는 것이다. 저자는 이런 알고리즘 시스템이 대량살상무기(Weapons of Mass Destruction)만큼이나 나쁘다고 보고, 대량살상수학무기(Weapons of Math Destruction)라는 명칭을 붙인다.

그리고 교육, 광고, 노동, 정치 등 다양한 영역의 사례를 통해 알고리즘의 해악을 보여주고, 빅데이터가 세상을 더 나은 곳으로 만들어 줄 것이라는 낙관론에 대항한다.

WMD의 세 가지 특징은 불투명성, 확장성 그리고 피해다. 즉, 알고리즘은 전문가가 아니면 숨겨진 의도를 읽어낼 수 없게 구성되고, 낙인 효과로 개인의 삶을 점차 악화시킬 수 있으며, 이익을 얻는 소수를 제외한 대다수 사람들에게서 기회를 박탈한다.

한국 또한 민간과 공공 영역에서 빅데이터를 적극 활용하고 그 성과를 활발히 홍보한다. 하지만, 빅데이터를 효율적이고 공정한 만능 도구로 간주하고 전적으로 의존하기 전에, 시스템이 말하지 않는 문제점을 인식하고 대안을 마련해야 한다. 영화 매트릭스에 등장한 알약처럼 빅데이터의 이면을 보여주는 <대량살상 수학무기>는 좋은 가이드북이 될 것이다.