<부재하는 데이터셋>을 주제로 열리는 이번 포킹룸은 2번의 토크와 강연을 통해 이 주제를 보다 사회적 이슈와 연결 시킵니다. 전시작 스트릿스와이프(StreetSwipe)를 통해 소개되는 '배제의 미학' 프로젝트를 이끄는 쇼드 데르 보흐와의 토크를 통해서는 젠트리피케이션 현상을 바라보고 분석하는 다른 차원의 접근, 즉 데이터셋과 시각적 패턴 및 미학 분석의 방식으로 접근한 작업들을 중심에 놓고 이야기를 나눠 볼 예정입니다.
오요한 연구자의 강연을 통해서는 인공지능의 외면적 성과로는 쉽사리 드러나지 않는 데이터셋의 문제를 바라보기 위해 우리는 어떤 근거와 생각의 틀을 가지고 접근할 수 있을까에 대해 이야기 들어 봅니다. 최근 인공지능 학습에서 불거지는 논란으로 볼 수 있듯, 데이터셋은 기계 학습 모델이 가질 수 있는 다양한 결함의 한 원인으로 지적되고 있습니다. 또한 이런 사안들을 바라보는 의견도 윤리적 AI에 대한 요구부터 그저 코드 더미로 일축하는 의견까지 다양합니다. 앞으로 반복적으로 벌어질 이러한 기술적 사건들을 바라보는 틀로, 이 강연에서는 성찰적 컴퓨터 과학의 연구 사례들과 이론을 가져와 이야기 할 예정입니다.
배제의 미학
Aesthetics of Exclusion
3월 5일 (금) 7:00 쇼드 데르 보흐 Sjoerd ter Borg
토크는 영어-한국어의 동시 통역 혹은 순차 통역으로 진행됩니다.
(통역 강민형)
어떻게 컴퓨터 비전 기술과 기계 학습을 사용하여 젠트리피케이션과 가장 자주 연관되는 미적 스타일을 탐색하고 분석할 수 있을까? 오늘날 디지털 지도, 스트릿뷰 및 기계 학습을 통해 우리는 시간에 따라 변하는 도시를 탐색할 수 있고, 이것은 세계의 많은 도시들에서 나타나는 미적 변화를 분명히 보여준다. 나아가 인스타그램, 우버, 에어비앤비 등의 플랫폼은 도시에 대한 엄청난 양의 시각적 정보를 제공할 뿐만 아니라 도시에 영향을 미친다. 이러한 기술을 통해 우리는 도시에 대해 단순히 '뒤를 돌아보는' 것 이상을 할 수 있다. 이미지를 보다 높은 차원에서 이해하는데 사용되는 분야인 컴퓨터 비전은 이제 데이터셋을 기반으로 도시 성장 및 쇠퇴에 대한 추측과 시각화를 가능하게 하고 새로운 이미지를 생성할 수 있게 한다. 머신 러닝과 연산은 대규모로 '시각적' 연구를 할 수 있는 기회를 제공한다. 이러한 기술 자체가 도시 사용에 영향을 미치는 디지털 플랫폼에 점점 더 통합되고 있기 때문에, 이러한 접근은 도시 균질화를 연구하기 위한 수단일 뿐만 아니라 목적 자체가 될 수도 있다.
쇼드 데르 보흐는 예술가, 디자이너, 개발자, 과학자들의 콜렉티브인 '배제의 미학' 프로젝트를 통해 젠트리피케이션의 시각적 신호와 패턴을 연구한다. 이 토크에서는 '배제의 미학'이 진행하는 스트릿스와이프 프로젝트 등을 통해 데이터셋을 구성하는 과정, 그를 통해 발견하는 것들에 대한 이야기를 들려줄 예정이다.
쇼드 데르 보흐는 암스테르담을 기반으로 활동하고 있는 작가이다. 암스테르담 대학에서 정치학을 전공했으며 샌드버그 인스티튜드(Sandberg Instituut art academy)에서 인테리어 아키텍처 (Vacant NL master programme - interior architecture)를 공부했다. 여러 뉴미디어 관련 기관, 페스티벌에서 작품이 전시되었으며, 2018년에는 컴퓨터 비전과 스트릿뷰 기술로 젠트리피케이션의 미학적 현상을 다룬 <Beach Umbrella>로 네덜란드 이카루스 상을 수상했다. 현재 암스테르담 대학교 도시 연구 센터의 레지던시 예술가이다.
대규모 데이터셋과 데이터 과학에 비판적으로 개입하려면 :
사회이론들과 성찰적 컴퓨터 과학 연구들
3월 6일 (토) 2:00 오요한
이 강연은 접근성을 위해 슬라이드 자료(PDF)와 큰글씨 강연 전문(PDF)이 당일 제공됩니다.
대규모 데이터셋과 그 수집·처리 과정은 사회 주류의 편향적 판단, 차별적 가정, 혐오 의견이 반영될 수 있다. 또한 이를 기반으로 훈련된 딥러닝·기계학습 모델은 그 편향, 차별, 혐오를 재생산하거나 심지어 강화할 수 있다. 이 강연은 이런 문제의식을 출발점 삼아, 데이터 과학 및 관련 분야를 둘러싼 사회과학·역사 연구 및 컴퓨터 과학계의 성찰적 연구를 이모저모 살핀다. 예컨대 성차별·인종차별적·이성애규범적·빈곤혐오적 전제가 (대규모) 데이터의 수집·전/후처리·모델링 과정의 기저 논리로 상속·배태되어 온 과정, 특정 데이터셋이 부재 혹은 편재하게 되기까지 과정, 혼종적인 데이터셋을 합치려 할 때 동반되는 사회·기술·하부구조적 과제, 데이터 과학·산업에서 데이터 라벨링·어노테이션 등의 업무가 주변화되는 과정, 대규모 데이터셋에 의존하는 딥러닝 모델에 대한 컴퓨터 과학계의 성찰적 연구가 내놓는 대안, 비판이론·페미니즘·비판적인종이론·포스트식민주의·장애연구 등이 이끄는 데이터 과학 연구의 주장·함의 등을 따진다. 마지막으로 대개 영미권의 사회기술적 맥락에서 생산되는 이러한 논의 틀을 한국 맥락으로 가져와 당위적이지 않은 비판적 개입을 시도할 때에 마주치는 껄끄러움과 이를 생산적으로 전유할 방안을 생각해 본다.
오요한은 미국 렌슬리어 공과대학교(RPI)에서 과학기술학 (Science and Technology Studies; STS) 박사과정을 수료했고, 학위논문을 준비 중이다. 전기·컴퓨터공학 학사·석사, 과학기술학 석사를 마쳤고, 소프트웨어 리서치 엔지니어로도 근무했었다. 주된 연구 관심사는 포스트식민주의, 탈제국주의, 비판이론 관점에서, 사회적 산물, 인지적 도구, 탈정치화되어가는 담론, 물적 토대, 학제적 실행으로서의 정보기술, 컴퓨터과학, 플랫폼화된 대규모 소프트웨어의 사회·역사·초지역적(translocal) 함의이다.