독서 리뷰 "AI, 나를 위해 일 하게 하라"

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moneyaong 2025. 1. 14. 22:48

책 제목

AI, 나를 위해 일 하게 하라

저자

Tsedal Neeley,Leonardi, Paul

출판일

2024.08.09

비 디지털 (Be Digital)

- 디지털을 단순한 도구로서만 사용하는 것이 아니라 사용자들도 모두 디지털로 사고하고 행동하는 것을 의미

디지털 마인드셋

1. AI가 인간처럼 행동할지라도 기계는 기계이다.

- 명령은 구체적으로하고 좁은 영역의 작업수행에 집중시켜야 한다

- '행간을 읽지' 못하고 뉘앙스를 알아채지 못하는 AI에게 명확한 신호를 주어야 한다

2. 데이터와 분석 (셀 수 있어야 중요하다)

- 데이터가 어디에서 오는지, 어떻게 그리로 갔는지 파악하라 (데이터의 한계와 오류 가능성을 인정하자)

- 데이터를 범주화하고 분석하는 블랙박스를 열라
(데이터의 범주화 방식과 데이터를 인과 모델로 분류하는 알고리즘 구축 방식을 모두 이해)

- 셀 수 있다는 것이 중요하다
(우리는 셀 수 있는 것을 원래의 가치보다 더 중요하게 여기기도 한다)
- 편향을 조심하라. "정확한 데이터일지라도 편향이 들어가면 편향이 나온다."

3. 데이터 시각화를 청중의 니즈에 매칭하라

- 심리학의 '해석수준이론'연구에 따르면 사람들은 어떤 사물이나 사건, 인물에 심리적 거리가 멀다고 느낄 때
그 대상을 더 고차원적이고 더 추상적인 수준에서 이해하려 한다

- 무조건 세부적이고 자세한 데이터가 좋은게 아니다
데이터를 통해 수학적인 분석이 필요한 경우와 다수의 의견을 듣고 정책을 결정해야할때 필요한 데이터의 세부성이 달라질 수 있다

"데이터는 우리가 만드는 인공적인 산물이다.

데이터는 숫자일 뿐이 아니고 틀릴 수 있다.

우리는 데이터를 더 비판적인 시각에서 바라봐야 한다."

4. 디지털 시대의 생각법 (통계학은 늘 도움이 된다)

데이터는 넘쳐 흐른다. 우리가 해야할 일은 데이터 "해석"과 "결론 도출"

- 기술 통계학 : 이 데이터의 기본 패턴은 무엇인가?

- 추론 통계학 : 이 데이터에서 어떤 결론을 도출할 수 있는가?

- 틀릴 가능성 : 어떤 데이터든 틀릴 수 있다는 것을 인정해야 함 "어쩌면 진짜 오류는 100% 정확한 통계분석을 기대하는 것"

- 예측 모델링 : 상관관계와 인과관계의 구분. 교란변수라는 다른 요인이 있을 수 있기때문에 '상관관계 -> 인과관계' 라는 오류 범하지 않도록 조심 할 것

이 책은 디지털마인드셋(Digital Mindset)을 기르고 디지털 문해력을 키우는 방향성에 대해서 설명해줌

그동안 나는 AI를 어떻게 바라보았는가? 하는 의문을 갖게 됨

나는 "틀리지 않는 완벽하고 똑똑하고 인간적인 비서" 를 원했던 것이 아닐지.

어느 순간부터 AI도 틀릴 수 있다는 것을 알게되었지만

그렇다고 의존도를 낮추거나 통계자료까지 의심하지는 않았음

숫자는 편향이나 의도에 따라 틀릴 수 있기때문에 데이터의 흐름에 대한 이해와 분석이 필요함

이 모든 과정이 디지털 마인드셋을 키우는 과정