하버드비즈니스리뷰

어떤 지원자를 면접에 부를지, 누구에게 의료 서비스를 제공할지, 대출을 할지 말지 결정하는 일은 이제까지 인간의 영역이었다. 어느새 기계 학습^{ML, machine Learning} 알고리즘이 이 일을 하기 시작했다. 뉴밴티지^{New Vantage}에 따르면 올해 기업 10곳 가운데 8곳은 ML에 투자 계획이 있다고 답했다. 이때 가장 중점적으로 투자하는 분야가 바로 데이터다.

기업은 합법적인 범위 내에서 고객, 잠재 고객, 직원, 조직 등에 관한 모든 데이터를 수집한다. ML 알고리즘에 데이터를 입력하면 알고리즘은 데이터에서 패턴을 찾거나 예측을 생성한다. 이 결과는 비즈니스에서 누구에게 또는 무엇에 집중할지 결정하는 데 활용된다.

최근 맥킨지 보고서에 따르면 ML 알고리즘에 대한 투자가 꾸준히 늘면서 비즈니스 효율성이 30% 이상 높아졌다. 하지만 ML 모델과 개별 데이터의 사용에는 윤리적 위험이 따른다. 세계경제포럼^{World Economic Forum}은 인공지능AI과 ML 사용에 따르는 중대한 위험으로 실업, 불평등, 인간 의존, 보안을 꼽았는데 실제로 가장 심각한 윤리적 위험은 차별이다.

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