[우리문화신문=정운복 칼럼니스트] 모든 사람은 자신의 방식대로 아름답습니다. 마치 캔버스 위에 펼쳐진 다채로운 빛깔들처럼, 세상에는 저마다 다른 모습과 개성을 가진 사람들이 존재합니다. 우리는 흔히 아름다움이라는 기준을 외모나 재능에 한정시키곤 합니다. 잡지나 영화 속 완벽한 비율의 모델, 뛰어난 재능을 가진 예술가들을 보며 우리 자신을 비교하고 부족하다고 느끼기도 합니다. 하지만 진정한 아름다움은 외적인 조건에 국한되지 않습니다. 아름다움은 내면의 빛깔입니다. 따뜻한 마음씨, 긍정적인 태도, 끊임없이 배우려는 열정, 자신만의 고유한 이야기 등이 만들어 내는 아름다움은 외적인 아름다움보다 더욱 깊고 진솔합니다. 조용히 책을 읽는 모습, 열정적으로 일하는 모습, 사랑하는 사람을 위해 헌신하는 모습, 모두가 각자의 방식으로 아름다운 빛을 발하고 있습니다. 우리는 사회가 정해놓은 틀에 맞춰 살아가려고 노력합니다. 남들과 비슷해지려고 애쓰고, 다른 사람의 시선을 의식하며 살아갑니다. 하지만 진정한 행복은 남들과 비교하며 얻을 수 있는 것이 아닙니다. 자신만의 개성을 존중하고, 있는 그대로의 모습을 사랑할 때 비로소 진정한 아름다움을 발견할 수 있습니다. 마치 꽃들이
[우리문화신문=정운복 칼럼니스트] 언제부턴가 인공지능이 우리 생활에 깊숙이 스며들고 있습니다. 심지어 네이버나 다음처럼 포털사이트의 검색 기능까지 대체하고 있지요. 그런데 인공지능 알고리즘은 결코 중립적이지 않습니다. 인공지능은 편향된 데이터를 제공하는 경우가 많습니다. 왜냐하면 주어진 데이터만을 기반으로 학습하기 때문이지요. 만약 특정 성별, 인종, 사회경제적 계층의 데이터가 부족하거나 편향된 데이터만 존재한다면, 알고리즘은 그러한 편견을 학습하여 차별적인 결과를 내놓을 수 있습니다. 또한 과거의 데이터에는 사회적 불평등, 차별 등의 역사적 편견이 반영되어 있을 수 있습니다. 이러한 편견이 학습된 알고리즘은 현실 사회의 불평등을 심화시킬 수 있습니다. 그리고 알고리즘을 설계하는 개발자의 의도, 가치관, 그리고 무의식적인 편견이 알고리즘에 반영될 수 있습니다. 예를 들어, 특정 집단에 대한 선호나 편견이 알고리즘에 스며들어 불공정한 결과를 초래할 수 있지요. 인공지능은 사용자의 되먹임(피드백)을 통해 학습하는 강화 학습을 통해 더욱 정교해집니다. 사용자의 되먹임 자체가 사회적 편견을 반영하고 있을 수 있으며, 이는 알고리즘의 편향성을 심화시킬 수 있습니다.
[우리문화신문=정운복 칼럼니스트] 중국 속담에 다음과 같은 말이 있습니다. "영웅은 자금성에서 태어나지 않는다." 곧 특권층이나 특정 환경에서 영웅이 탄생하는 것은 아니라는 말씀이지요. 곧 개인의 잠재력이나 능력, 노력이 중요하다는 이야기입니다. 중국 춘추전국시대에는 왕족이 따로 없었습니다. 능력이 있고 세력을 규합하고 힘이 있으면 스스로 임금이 될 수 있는 사회였지요. 물론 임금과 영웅은 다른 개념일 수 있지만 노력 여하에 따라 상한선 없는 사회적 사다리는 그 사회의 역동성을 말해 줍니다. 요즘을 개천에서 용 나는 시대가 아니라고 합니다. 계급의 상향 이동이 쉽지 않은 시대라는 것이지요. 권력이, 부유함이, 사회적 강자가 신분 상승의 사다리를 흔들고 있으니까요. 고등학교 다닐 때는 정말 죽기 살기로 공부했던 것 같습니다. 공부가 아니면 미래가 없었으니까요. 그런데 요즘은 사회적 자본 등 다양한 불평등이 심화하면서 개인적인 노력만으로는 성공하기 어려운 구조가 되었습니다. 부동산 가격 상승으로 인해 부유층과 중산층의 격차가 너무 커졌죠. 아무리 발버둥 쳐도 늙어 죽을 때까지 월급으로는 서울에 집 한 채 장만할 수 없는 세상이 되었습니다. 동일한 출발선에서 경주