코로나19 확산 이후 처음 맞이하는 송년의 밤들이 어떤 모양새를 띠게 될지는 아직 아무도 모른다. 그런데도, 여전히 조직 내 송년회가 지닌 숱한 이미지는 ‘라떼’와 절대 무관하지 않을 것이다.
  송년회 시즌이 다가왔다.
  코로나19 확산 이후 처음 맞이하는 송년의 밤들이 어떤 모양새를 띠게 될지는 아직 아무도 모른다.
  그런데도, 여전히 조직 내 송년회가 지닌 숱한 이미지는 ‘라떼’와 절대 무관하지 않을 것이다.
  '라떼'는 이른바 '꼰대'들의 말버릇인 "나 때는 말이야~"를 유머러스하게 표현한 것이다.
   학습 메커니즘은 ‘과거의 경험’으로부터세상 신기술은 다 끌어모은 듯한 인공지능도, 잘 들여다보면 ‘라떼(나 때)는 말이야’ 와 꽤 가깝다.
  기본적으로 과거의 것을 분석해(데이터) 그 경험을 기반으로(트레이닝) 의견을 내놓는다.
  여기까지는 사람과 비슷하다.
  기계는 여기서 조금 더 나아간다.
  자기 확신을 종종 수치(정확도 등)로 환산하고 주장의 근거 또한 조목조목 제시한다(섀플리 밸류 등).
  “내가 과거 데이터를 열심히 파 봤는데 말이야.
  네가 지금 내린 결정은 영 옳지 않단 말이야.
  난 나 자신에게 70%의 확신을 하고 있는데 말이야.
  옳지 않다고 한 근거 중 가장 중요한 변수는 네 성급한 성미라고 생각한단 말이야”라는 식으로 말이다.
  그래서인지 인간 꼰대의 말은 안 들어도 인공지능의 말은 어쩐지 귀담아듣게 된다.
  이때 듣는 이를 사로잡는 것이 알고리즘의 정확도에 대한 것이다.
  인공지능이 스스로 70%라고 답한 정확도는 경우에 따라 각기 다른 신뢰도를 지니게 된다.
  로또 복권의 숫자를 알아맞힐 확률이 70%라면 비교적 알고리즘의 의견을 따를 것이다.
  그러나 병원에서 쓰는 알고리즘이 환자의 암 양성 확률을 70%의 확신으로 말한다면 이는 곧장 쓰기에 어려울 것이다.
  큰돈을 굴리는 자산 관리사들도 마찬가지다.
  7할 남짓한 정확도에 함부로 베팅할 수 없다.
  70은 누군가에겐 큰 수이고 누군가에겐 작은 수다.
  “찍는 거라도, 그래도 75%는 넘어야 하지 않을까요?”필자도 지난 겨울 이와 관련한 한 가지 모의 테스트를 진행한 적이 있다.
  AI에 대해 어렴풋이 아는 일반인을 대상으로 로또처럼 사실상 ‘찍는’ 이슈에 대해 실험 참가자에게 정답을 맞혀 보도록 했다.
  이후 전혀 다른 답을 제시하는 알고리즘의 결정을 보여주고 그가 자신의 선택을 바꾸는지 아닌지를 확인하는 실험이다.
  이때 사람에 따라 각기 다른 수치의 알고리즘 정확도(53%, 67%, 78%, 85%)가 제시됐다.
  테스트 참여자 수가 스무 명에 불과해 통계적으로 아주 유의하다고 볼 수는 없지만 생각보다 사람들은 자신의 확신과 관계없이 알고리즘의 정확도의 수치에 꽤 의존적인 경향을 보였다.
 