알고리즘

정뢰

우리 이 시대에 사는 사람들은 대부분 산법을 들었을 것이다.이메일을 열면 우리는 자주 정향 발송된 광고를 볼 수 있다. 인터넷에서 책을 사면, 뒤에 추천하는 일련의 추천 도서, 웹 페이지를 열어 가장 눈에 띄는 위치는 당신의 읽기를 추천합니다.데이터 시대이자, 데이터 시대다.

'산법 조작된 생활'의 작가는 영국, 스웨덴에서 정착된 수학 교수, 편집 편집, 수학 교과 출신, 그리고 금융과학기술 연구에 종사하기 때문에 좀 도와주세요.수학자가 과학책을 쓰는 것은 자체가 매점이다. 나는 수학 교재를 제외하고는 수학 교수가 쓴 베스트셀러를 거의 읽지 않는다.이 책은 많은 재미있는 예들이 있는데, 어떤 관점은 우리가 생각할 만하다.

개인의 데이터가 개인의 프라이버시를 언급하고 개인적인 데이터에 대한 분석도 개인의 프라이버시: 소비자화상과 광고의 정향은 합법적인 것일까?개인의 데이터 분석에 따라 어떤 효과에 달할 수 있을지 판단된다.이러한 산법은 일반적으로 주성분 분석과 컴백 분석을 채택하는 것으로, 이 두 가지 방법 자체는 매우 첨단이 아니다. 많은 소셜 사이트들이 사용하고 있으며, 예를 들어 페이스북, 트위터 등 주로 사용자에게 분류하는 데 사용된다.우리 일상 인터넷의 각종 활동은 사실상 개인적인 행동 데이터에 속하여 사이트에 기록을 남기고 우리의 생활 상태를 그대로 반영했다.예를 들어 우리가 발표한 내용, 짱, 정보 공유 등 개인적 행위, 관점, 취향, 지적, 개성과 관련이 있다.산법과 이 누적된 해량 데이터를 이용하면 가장 냉정하고 가장 이성적인 각도에서 모든 사람을 관찰할 수 있다.

우리 뇌도 다른 사람에게 견해를 형성할 수 있지만 뇌는 최대 3가지 차원을 처리할 수 있지만, 컴퓨터는 산법에 의존하면 수백 개 차원에서 각각 분류할 수 있다.이론적으로는 사람들의 행동 데이터가 우리의 모든 정서를 추적할 수 있으며, 소비선택, 인간관계와 작업 기회 등을 측면에서 예측할 수 있으며, 이런 데이터가 많을수록, 분류할수록 믿을 만하다.소셜네트워크 수집과 사용자의 이러한 데이터를 분석하는 것은 아직 법적 측의 명확한 규정이 없고 윤리 차원에서 논란이 되고 있다.모두가 주목하는 사례는 검교 분석사가 선거 조작 사건을 분석하는 것이다.이 회사는 인터넷으로 마케팅과 소규모 민의조사 데이터가 유권자들에게 영향을 준다고 고발됐다.2019년 7월 페이스북은 이 일에 대해 50억 달러의 벌금을 납부한 것은 지금까지 세계 최대 규모의 개인정보 위반 과태료다.

각종 시장연구와 데이터 분석회사와 수십 년 전 연구원들이 채택한 방법은 결코 구별이 없다. 정교한 설계의 산법은 각 차원에서 정렬 또는 확률을 계산할 뿐, 현재 사용하는 데이터량은 많기 때문에, 심지어 큰 데이터를 채택하는 것이다.이런 규모로 사람들은 컴퓨터와 계산법을 빌려 분석해야 한다.예를 들어 페이스북의 귀환 계산법은 2만 명에 가까운 하트 데이터를 분석해 9회 동안 개인의 정치적 입장을 예측하고 정확한 확률과 신뢰성이 높다.래디가가가가가나 시골 음악을 좋아하는 사람이 공화당인 것 같다.이런 공화당은 지지를 얻기 위해 스타벅스 커피를 마시는 사람에게 관심을 가져야 한다.

사용자 의 소셜네트워크 데이터 수집 을 목표 사람들 의 개성 특징 에 따라 특정 수취 관점 과 취향 의 내용 을 투입 하 고 목표 사람들 의 행동 을 이끌 고 이 수준 으로 발전 하면 분명 개인 권리 범위 를 침범 했 다.광고를 방출할 수 있고 특정 수신에 도움이 될 수도 있고 불안감까지 무모할 수도 있다.알고리즘이 개인데이터를 이용하여 개인행위와 취향에 대한 정확한 예측도가 85%에 달하는 가운데 개인 데이터의 합리적인 합법적인 합법적 여부가 두드러지게 된다.나는 개인적으로 계산법을 기반한 이런 상업 패턴은 반드시 먼저 개인의 동의를 받아야 한다고 생각한다.

데이터산법은 대부분의 사람들이 ‘ 흑상자 ’ 이다. 사실 현재 인공지능 발전의 단계도 마찬가지다. 예를 들면 심도 학습에 무의식적으로 인류 사회를 보편적으로 존재하는 각종 차별 문제를 산법에 도입할 수 있다.산법 차별은 사회 격차가 더 커지고 사회 공평에 심각한 영향을 미친다.책에서 알고리즘 결함의 많은 예를 들어 선거 예측을 예를 들어 인공 추출 조사는 계산법보다 실질적인 결과에 가깝다.갤로프 민의는 미국 대통령 선거의 오차를 조사해 1940년부터 2020년까지 줄곧 낮춰 현재 거의 5% 이하이다.산법이 예측하는 최악의 상황과 고릴라가 다트를 던지는 것이 가장 좋다.데이터 산법도 빈틈을 타서 도서 판매 방면에서 검색 최적화 산법 허점을 이용해 차트 상위권 도서 를 확실히 올리고 있지만 결과는 독자들의 피드백 평가가 점점 낮아지고 있다.같은 방법은 학술 논문의 인용량을 높여 이 지표를 심사 학술 성과의 유일한 기준으로 삼으면 학술계의 반향 격려와 역도태현상을 초래할 수 있다.우리는 그 중 존재할 수 있는 문제를 알아야 하며 오도나 조종을 피해야 한다.