9강 어휘 적절성 파악
Gateway 인간 사고의 비합리성과 인지적 편향
We all like to think of ourselves as rational actors, careful and considered in our thinking, capable of sound and reliable judgments.
우리는 모두 자신을 신중하고 사려 깊이 생각하며 타당하고 신뢰할 수 있는 판단을 내릴 수 있는 합리적인 행위자라고 여기기를 좋아한다.
We might believe that we generally consider different points of view and make informed decisions.
우리는 우리가 일반적으로 다양한 관점을 고려하고 정보에 입각한 결정을 내린다고 믿을지도 모른다.
We are, in fact, “predictably irrational,” as psychologist Dan Ariely titled his book on the topic.
사실, 우리는 심리학자 Dan Ariely가 이 주제에 관해 자신의 책에 제목을 붙였듯이 ‘예측할 수 있게 비합리적’이다.
All of us engage in automatic, reflexive thinking, typically taking the easier path and conserving mental effort.
우리는 모두 자동적이고 반사적인 사고를 하며, 일반적으로 더 쉬운 길을 택하고 정신적 노력을 아낀다.
Although we each may have the subjective impression that we are careful thinkers, we often make snap judgments or no real judgments at all.
우리는 각자 자신이 신중하게 생각한다는 주관적인 인상을 가질 수도 있지만, 흔히 성급한 판단을 내리거나 실질적인 판단을 전혀 하지 않는다.
In addition, numerous biases inhibit or override reflective, deliberative thought; intuitive theories can also interfere with acceptance of accurate scientific explanations.
게다가, 수많은 편향이 사려 깊고 신중한 사고를 억제하거나 무시하는데, 직관적인 이론도 정확한 과학적 설명의 수용을 방해할 수 있다.
Understanding more about how our minds work and how biases may operate can make us each less subject to fallacious reasoning, more rational, and more aware of the problems in others’ thinking.
우리의 마음이 어떻게 작용하고 편향이 어떻게 작동할 수도 있는지 더 많이 이해하는 것은 우리 각자가 잘못된 추론에 덜 빠지고, 더 합리적이며, 다른 사람의 사고의 문제점을 더 잘 인식하게 할 수 있다.
Learning to understand the built-in limitation of our mental processes can also help us improve our ability to inform others more effectively.
우리의 정신 과정에 내재한 한계를 이해하는 법을 배우는 것은 우리가 다른 사람들에게 더 효과적으로 정보를 전달하는 능력을 향상하는 데 또한 도움이 될 수 있다.
1 떼 지어 모이는 새 현상의 증거
Michal Kosinski and colleagues, in 2017, had concrete evidence to prove that birds of a feather do indeed flock together.
Michal Kosinski와 동료들은 2017년, 같은 깃털의 새들이 정말 떼 지어 모인다는 것을 입증할 구체적 증거를 확보했다.
In his research with over a hundred universities, he analysed the digital footprint left on Facebook by student participants and concluded that most people interact with others who are similar to them online.
100개가 넘는 대학과 함께 진행한 그의 연구에서, 그는 학생 참가자들의 페이스북에 남겨진 디지털 발자국을 분석했으며 대부분의 사람이 온라인상에서 그들과 비슷한 타인들과 상호작용을 한다고 결론지었다.
Essentially, we all develop a sense of belonging through membership in certain groups.
본질적으로 우리는 모두 특정 집단의 구성원이 됨으로써 소속감을 갖기 시작한다.
Flocking together can have several consequences.
함께 떼 지어 모이는 것은 몇 가지 결과를 낳을 수 있다.
It leads to the formation of cliques, echo chambers and in-group biases, all of which can reinforce existing attitudes and beliefs that are already exclusive or marginalizing.
그것은 파벌, 반향실, 그리고 내집단 편향의 형성으로 이어지고, 그것은 모두 이미 배타적이거나 주변화시키는 기존의 태도와 신념을 강화할 수 있다.
Polarization online and in real life is, in part, a symptom of the ‘birds flocking together’ phenomenon — not helpful.
온라인 및 실제 삶에서의 양극화는 부분적으로 ‘떼 지어 모이는 새’현상의 증상인데, 이는 도움이 되지 않는다.
At the same time, however, sticking together with your tribe can foster a sense of support and belonging.
하지만 동시에 자기가 속한 집단에 붙어 함께 있는 것은 지지와 소속감을 촉진할 수 있다.
2 인공지능의 편향성
It was thought at first that AI would end discrimination and bias, by taking human bigotry out of the loop.
처음에는 인공지능이 인간의 편협함을 (정보) 순환에서 제거함으로써 차별과 편향을 끝낼 것으로 생각했다.
Unfortunately, some famous studies have indicated that bias can still occur.
안타깝게도, 일부 유명한 연구는 편향이 여전히 일어날 수 있음을 보여주었다.
For example, AI was shown to do a better job of recognizing white people, as compared to dark-skinned people.
예를 들어, 인공지능은 피부색이 어두운 사람들에 비해 백인을 더 잘 인식한다는 것이 밝혀졌다.
The bad performance was blamed on biased training data for the machine learning algorithm.
그 나쁜 성능은 기계 학습 알고리즘을 위한 편향된 훈련 데이터 탓으로 돌려졌다.
Today, the conventional wisdom holds that biased training data are what cause AI bias, implying that unbiased training data will solve the problem.
오늘날, 일반 통념은 편향된 훈련 데이터가 인공지능 편향을 일으킨다는 것이며, 이는 편향되지 않은 훈련 데이터가 그 문제를 해결할 것임을 암시한다.
This is false. Although biased training data can, in fact, be a source of algorithmic bias, such bias can emerge even from unbiased data.
이것은 사실이 아니다. 비록 편향된 훈련 데이터가 실제로 알고리즘 편향의 원인이 될 수 있지만, 그런 편향은 편향되지 않은 데이터에서도 생겨날 수 있다.
For example, Lambrecht and Tucker showed that a gender-neutral ad could nevertheless discriminate against women, for the ironic reason that targeting women is sometimes more expensive, leading to fewer ads that target women.
예를 들어, Lambrecht와 Tucker는 성별 중립적인 광고임에도 불구하고 여성을 차별할 수 있는데, 그 이유는 아이러니하게도 여성을 대상으로 하는 것이 때때로 더 비용이 많이 들어, 여성을 표적으로 하는 광고 수가 더 줄어들기 때문이라는 것을 보여 주었다.
3 감기의 원인과 치료
The common cold, one of our most common illnesses, affects American adults 2 to 4 times per year and children 6 to 10 times per year.
가장 흔한 질병의 하나인 일반 감기는 미국 성인을 1년에 2회에서 4회 걸리게 하고, 어린이를 6회에서 10회 걸리게 한다.
Colds are even more frequent in young children in day care settings and preschools.
감기는 보육 시설이나 유치원에 다니는 어린아이들에게 훨씬 더 자주 발생한다.
Because of missed work and decreased productivity, colds can be economically costly as well as a physical nuisance.
결근과 생산성의 저하로 인해, 감기는 신체적 불편함뿐 아니라 경제적으로도 비용이 많이 들 수 있다.
A cure for the common cold would be of great benefit, and scientists have long pursued this goal.
감기를 치료할 수 있다면 큰 도움이 될 것이며, 과학자들은 오랫동안 이 목표를 추구해 왔다.
Although scientists have suggested several hypotheses, the mechanism underlying a person’s vulnerability to contracting a cold remains unclear.
과학자들이 여러 가설을 제시해 왔지만, 사람이 감기에 걸리는 것에 대한 취약성에 내재하는 메커니즘은 여전히 불분명하다.
Zinc deficiency is known to impair immune function, but could all these people have been zinc deficient? This is doubtful.
아연 결핍이 면역 기능을 손상하는 것으로 알려졌지만, 이 모든 사람이 아연 결핍 상태였을까? 이것은 의심스럽다.
Some speculate that zinc can reduce the severity and duration of cold symptoms by inhibiting viral replication.
일부 사람들은 아연이 바이러스 복제를 억제함으로써 감기의 증상의 심각도와 지속 기간을 줄일 수 있다고 추측한다.
This is why products such as zinc lozenges and zinc syrups are under investigation.
이러한 이유로 아연 캔디나 아연 시럽과 같은 제품이 연구되고 있는 것이다.
4 자유 놀이와 장소 인지 능력
‘Free play’ teaches an awareness of space and the confidence to move about in it, important skills that are fundamental to navigation and wayfinding.
‘자유 놀이’는 공간 인식과 그 안에서 움직일 수 있는 자신감을 가르치는데, 위치 탐색과 길 찾기의 기본적인 중요한 기술이다.
Research shows that children who are allowed to roam free have a better sense of their surroundings, and a better sense of direction.
연구는 자유롭게 돌아다니는 것이 허용되는 아이들은 주변 환경에 대한 더 좋은 감각과 더 나은 방향 감각을 가진다는 것을 보여준다.
This may explain why people who grow up in rural areas tend to be better navigators than those who grow up in cities.
이는 시골에서 자란 사람들이 도시에서 자란 사람들보다 길을 더 잘 찾는 경향이 있는 이유를 설명할 수도 있다.
One study found that nine-year-olds who regularly cycle around their home towns are able to sketch them in greater detail than those who don’t.
한 연구는 자주 자전거를 타고 자신이 사는 시내를 돌아다니는 9세 어린이가 그러지 않는 어린이들보다 그곳을 더 자세하게 그릴 수 있다는 것을 알아냈다.
This suggests an advanced level of spatial cognition for their age.
이는 그들의 나이에 비해 뛰어난 공간 인지 능력을 시사한다.
Others have shown that eleven-year-olds who make their own way to school can draw more accurate maps of their local area than their peers who are accompanied by an adult or travel by car.
또 다른 연구는 스스로 통학하는 11세 어린이가 성인이 동행하거나 자동차로 이동하는 또래보다 자신이 사는 지역의 지도를 더 정확하게 그릴 수 있음을 보여주었다.
This is the difference between active and passive learning: children who are driven everywhere never get the opportunity to make their own decisions or draw their own maps.
이것이 능동적 학습과 수동적 학습의 차이인데, 어디든 차로 이동하는 아이들은 그들 스스로 결정을 내리거나 그들 자신의 지도를 그릴 기회를 한 번도 갖지 못한다.
They cease being explorers.
그들은 탐험가가 되기를 멈춘다.