“알고리즘” 이라는 용어는 오늘날 일반적으로 사용됩니다. 하지만 많은 기술 용어와 마찬가지로 일반인들이 그 의미를 제대로 이해하지 못하는 경우가 많습니다. 알고리즘이란 사람들이 수행하는 많은 작업에 존재하기 때문에 대부분의 개인이 이 알고리즘의 기능을 정확히 아는 것도 놀라울 일이죠.
그렇다면 이 알고리즘은 어떤 기능을 할까요? 단어만 친숙하고 정확히 무엇을 하는 지 잘 모르셨다면 알고리즘이란 정확히 무엇인지 보이지 않는 곳에서 하는 일과 알고리즘이 중요한 이유에 대해 알아가시기 바랍니다.
알고리즘이란 무엇일까요?
알고리즘이란 컴퓨터가 정보를 관리하고 이해하는 방법을 알려주는 일련의 지침입니다. 그러나 이 말은 불분명합니다. 알고리즘의 방향은 숫자 집합을 자동으로 큰 그룹과 작은 그룹으로 분류하는 것과 같은 간단한 프로세스부터 웹사이트 데이터를 검토하여 검색 순서대로 정렬하는 구글 검색 엔진의 알고리즘과 같은 복잡한 시퀀스까지 다양할 수 있습니다.
알고리즘은 복잡하더라도 항상 동일한 작업을 수행합니다. 알고리즘은 특정 프로세스를 사용하여 데이터 세트에서 가치 있는 정보를 추출한 다음 사람들이 사용할 수 있도록 만듭니다. 수학 기반 문제 해결 프로세스의 알고리즘은 프로그래밍 언어를 사용하여 작성되며, 일반적으로 많은 양의 수학 방정식, if-then 문 및 많은 세부 사항을 파악할 수 있는 유사한 도구를 포함합니다. 따라서 알고리즘을 만들려면 상당한 노력이 필요하고 여러 구성 요소가 필요합니다.
알고리즘이 작동하는 방식
알고리즘은 수학과 컴퓨터 프로그래밍을 사용하여 문제를 해결하고 데이터를 처리하는 일련의 지침입니다. 이에 대해 좀 더 자세히 살펴봅시다. 한 모델에 따르면 알고리즘은 정의를 충족하기 위해 다섯 가지 필수 특성을 가져야 합니다.
- 정의 가능성: 알고리즘은 명확하게 설명할 수 있는 프로세스여야 하며, 지침의 각 단계에 엔드포인트를 달성하기 위해 수행하는 작업이 정확히 명시되어 있어야 합니다.
- 데이터 입력: 알고리즘은 어딘가에서 데이터를 수신하여 입력을 얻습니다. 알고리즘이 데이터를 이해하고 분류하려면 그에 따라 레이블을 지정하거나 정의해야 합니다.
- 결과: 알고리즘은 결과 또는 계산 결과를 제공합니다. 결과 값은 알고리즘의 목적, 의사 결정에 사용되는 데이터(자동화 또는 비자동화)를 나타냅니다.
- 제한성: 중단점이 있는 알고리즘을 만들어야 합니다. 이 지점은 다시 시작할 때까지 작동이 중지되는 지점입니다. 일정하고 끝없는 루프에서 작동하는 프로세스는 비슷한 작업을 수행할 수 있지만 엄밀히 말하면 알고리즘이 아닙니다.
- 효율성: 알고리즘은 실제 애플리케이션에서 작동해야 합니다. 알고리즘은 단순한 이론적 개념이 아닙니다. 알고리즘은 구현 시 가시적인 결과를 도출하는 실용적인 도구입니다.
알고리즘에 대한 훌륭한 예시
이진 검색이라고 하는 검색 방법입니다. 알고리즘의 기본 설계로 자주 가르치는 기본적인 알고리즘입니다. 이 알고리즘은 일련의 값(예: 숫자)에서 특정 값(예: 숫자 7)을 검색하라는 지시를 받습니다. 내장된 규칙에 따라 알고리즘은 숫자 집합을 내림차순으로 정렬합니다.
그런 다음 알고리즘은 집합의 중간 값을 결정하고 이를 검색 중인 값(이 경우 7)과 비교합니다. 중간 값이 검색된 값보다 낮으면 알고리즘은 데이터 집합의 아래쪽 절반을 버리고 위쪽 절반의 중간 값을 계산하여 다시 시도합니다. 알고리즘은 검색된 값과 배열 내 해당 위치를 찾을 때까지 필요에 따라 데이터 집합을 계속 반으로 나눕니다. 마지막으로 알고리즘은 검색 결과와 데이터 세트에서 검색된 요소의 위치에 대한 정보를 반환합니다.
YouTube에서 동영상을 추천하는 데 사용하는 알고리즘입니다. 유튜브에서 사용하는 알고리즘은 사용자가 시청하는 동영상과 관련 태그 또는 설명에 대한 정보를 수집합니다. 또한 조회 수, 동영상 클릭 수, 좋아요 수, 댓글 수, 동영상 시청 시간 및 동영상 공유 수와 같은 요소도 고려합니다. 이를 통해 알고리즘은 사용자가 시청한 동영상과 유사하고 사용자 행동에 따라 비슷한 시청 패턴을 보이는 인기 동영상을 찾을 수 있습니다. 그런 다음 사람들이 동영상을 시청할 때 이러한 추천 동영상이 자동으로 표시됩니다.
또한, 모든 앱의 추천 또는 검색 결과 뒤에는 항상 알고리즘이 있습니다. 이는 페이스북 게시물, Spotify 라디오, GPS 지도에도 적용됩니다. 온라인에서 사용되는 더 복잡한 알고리즘은 다양한 플랫폼에 표시되는 광고와 콘텐츠를 제어하여 수익원을 상당 부분 통제합니다.
따라서 구글과 같은 기업이 알고리즘의 세부 사항을 면밀히 파악하고 있는 것은 놀라운 일이 아닙니다. 그럼에도 불구하고 테스트를 통해 이러한 알고리즘이 어떻게 작동하는지에 대해 많은 것을 추론할 수 있습니다.이는 상당히 복잡하고 정교한 알고리즘이 지속적으로 개선되고 있음을 의미합니다.
개발자는 알고리즘의 중요도 평가, 특정 요소에 대한 가중치, 고려해야 할 추가 측면을 수정합니다. 예를 들어, 유튜브의 알고리즘은 처음에는 동영상의 시청 시간을 고려하지 않거나 부적절한 콘텐츠를 감지하지 못했습니다. 현재는 감지합니다. 이론적으로는 알고리즘이 더 정확해졌습니다. 하지만, 항상 작동하는 것은 아니며 오류도 많이 발생합니다. ( 구글 검색 결과가 엉망이 되는것과 마찬가지로.)
알고리즘이라는 단어의 어원은 무엇인가요?
알고리즘은 원래 10진수를 사용하는 산술 체계를 가리키는 오래된 수학 용어입니다. 이 용어는 9세기 페르시아의 수학자 아부 아부둘라 무하마드 알 콰리즈미라는 이름에서 유래한 것으로 추정됩니다. 여러 번의 번역 끝에 그의 이름의 마지막 부분이 “알고리즘” 처럼 번역되기 시작했습니다. 그래서 수학자들은 더 복잡한 과정을 설명하는 약어로 사용했습니다. 알콰리즈미는 오늘날 우리에게 친숙한 대수학을 창안한 공로도 인정받았습니다.
알고리즘의 단점
데이터 배포 시스템: 알고리즘은 처리하는 정보가 적절하고 올바른지, 윤리적인지 판단하기 어렵습니다. 추천은 일반적으로 다른 사용자의 행동에 기반합니다. 플랫폼에 잘못된 정보를 제공하거나 부적절한 행동을 하는 사용자가 많으면 알고리즘은 이러한 문제를 증폭시킵니다. (챗GPT로 인해 검색 결과가 엉망이 되는 것처럼.) 또한, 알고리즘이 의심하지 않는 사용자는 항상 건전하거나 정직하지 않은 추천을 받을 수 있습니다. 이것이 바로 틱톡에서 위험한 트렌드와 소셜 미디어 선전을 접하는 방식입니다. 알고리즘에 신고 프로토콜을 포함하면 일부 콘텐츠를 필터링할 수 있지만, 그 효과는 아주 더디게 개선되고 있습니다.
본질적으로 존재하는 편견: 알고리즘은 인간이 설계합니다. 때때로 인간은 매개변수를 효과적으로 설정하지 못하기도 합니다. 의도적인 것이 아니라 타고난 편견, 인식 부족, 부실한 품질 관리로 인해 발생합니다. 구글의 이미지 감지 알고리즘이 흑인을 고릴라로 분류한 것이 대표적인 사례입니다. 이 문제는 알고리즘 개발 단계부터 뿌리 깊게 자리 잡고 있었기 때문에 장기적으로 구글의 유일한 해결책은 고릴라 알고리즘을 완전히 중단하는 것이었습니다.
법률 및 개인정보 보호 문제: 자동화된 프로세스를 통해 사용자가 범죄를 저지를 가능성을 판단해야 할까요? 향후 구매 가능성이 가장 높은 제품을 비즈니스에 알려야 하나요? 투표할 장소를 결정해야 할까요? 알고리즘이 인간과 비교했을 때 공정한 결정을 내릴 수 있을까요? 많은 사람들이 이러한 질문에 대해 걱정하지만, 그 해답을 찾기가 항상 쉬운 것은 아닙니다. 알고리즘이 더 중요한 결정을 내리면 사람들의 삶에 심각한 간섭을 일으킬 가능성이 더 커집니다.
AI도 알고리즘의 한 형태인가요?
이 질문에 대한 대답은 ‘그렇다’입니다. AI 기술은 일종의 알고리즘입니다. 머신 러닝과 ChatGPT에서 활용되는 것과 같은 대규모 언어 모델을 포함한 AI 소프트웨어는 여러 계층의 알고리즘을 사용하여 작동합니다. 이러한 알고리즘은 가능한 경우 데이터를 스스로 정의하고 점점 더 많은 정보를 분류하여 오류를 수정하도록 설계되어 있습니다.
결국에는 인공지능이 너무 복잡해져서 더 이상 알고리즘으로 분류할 수 있는지, 그리고 아마도 별도의 범주로 분류해야 하는지 의문을 품기 시작할 수 있습니다. 현재 알고리즘은 우리가 알고 있는 거대한 인공지능 구조의 기본 구성 요소로 볼 수 있습니다.
