
즉, 인공지능이라는 새로운 물결이 가져다준 것은 지능이 아니라 지능의 중요한 요소인 '예측'이다. 아이가 질문을 했을 때 알렉사가 했던 것은 소리를 듣고 아이가 한 말을 예측한 다음 그 말이찾고 있는 정보가 무엇인지 예측하는 행위였다. 사실 알렉사는 델라웨어의 주도를 '알지' 못한다. 그러나 알렉사는 사람들이 그런 질문을 할 때 그들이 특정한 대답, 즉 '도버'를 찾는다는 사실을 예측할 줄 안다.
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인공지능이 조직에 어떤 식으로 영향을 미치는지 이해하려면 어떤 가격이 바뀌었고그런 가격 변화가 어떻게 경제 전반으로 화갓ㄴ되느지 꼼꼼히 살펴야 한다. 그래야 조치를 취할 수 있다. ... 인터넷의 등장으로 유통과 통신과 검색 비용이 크게 떨어졌다. 기술의 진보를 비싼 것에서 싼 것으로, 희귀한 것에서 풍요로운 것으로 의 변화로 다시 정의하게 되면 그것이 사업에 미칠 영향을 다시 생가할 수밖에 없었다. ... 검색 비용이 크게 떨어지자 전화번호부나 여행사나 구인구직 광고 등으로 검색 기능을 제공해 돈을 벌던 회사들은 위기감을 느꼈다. 동시에 자가출판 작가나 희귀한 물건을 파는 상인이나 직접 영화를 만드는 개인처럼 정해진 고객들이 찾는 회사들은 물 만난 고기처럼 활기를 찾았다. - 24p
한 세기 반 뒤에 연산 비용이 크게 떨어지자 사람들은 그동안 꿈도 꾸지 못했던 갖가지 방식으로 연산을 활용하기 시작했따. 연산은 아주 많은 작업에 입력되는 중요한 데이터였기 때문에, 빛처럼 값이 싸진 연산은 세상을 밑바탕부터 바꿔나갔다. 어떤 대상을 순전히 비용의 관점으로 환원한면 덧씌워진 과대포장을 걷어 낼 수 있다. 물론 그렇게 하면 최신 기술에 대한 흥미는 반감될 수도 있다. 잡스의 새로운 계산기는 어떤 중요한 것의 비용을 줄임으로써 세상으 모습을 크게 바꿨다. - 27p
98퍼센트에서 99.9퍼센트로 바뀌었다고 하면 대수롭지 않게 보일지 모르지만, 오류의 대가가 클 경우에는 조그만 변화도대단한 의미를 갖는다. 정확도가 85퍼센트에서 90퍼센트로 향상되면 오류가 3분의 1 정도 줄어든다. 98퍼센트에서 99.9퍼센트로 향상되면 오류는 20분의 1로 떨어진다. 즉 오류 제거율이 20배 좋아지는 것이다. 20배 향상은 결코 완만한 변화가 아니다. -47p
실패의 원인은 자료 부족이 아니라 분석가들이 예측을 하기 위해 데이터를 사용한 방식에 있었다. 신용평가 기관들은 다중회귀 같은 모델을 근거로 예측을 내놓았는데 그 모델은 여러 시장의 주택 가격이 아무런 관련이 없는 것으로 추정하고 있었따. 사실 이런 추정은 2007년뿐 아니라 그 전에도 틀린 판단이었다. 하나의 충격이 동시에 많은 주택시장을 강타할 가능성을 포함시키면, 시장이 아무리 많은 도시에 분산되어 있따고 해도 CDO로 손해를 볼 확률은 크게 올라간다. - 59p
"우리는 감각 전반에서 병렬적으로 끊임없이 낮은 수준의 예측을 한다. 그러나 그것이 전부는 아니다. 나느 훨씬 더 강력한 명제를 내세우려 한다. 예측은 우리 두뇌가 하는 많은 일 중 한 가지가 아니다. 예측은 신피질의 주도니 기능이며 지능의 기반이다. 피질은 예측 기관이다." - 62p
예측이 지능이든 아니든, 이처럼 컴퓨터가 결정론적 프로그래밍에서 확률론적인 프로그래밍으로 발전한 것은 불연속적 비약을 보여 주는 매우 중요한 계단함수적 이행이다. 비록 그것이 사회학과 물리학의 발전과 일치하는 현상이라고 해도 말이다. 철학자 이안 해킹은 그의 책 "우연을 길들이다"에서 19세기 전까지만 해도 확률은 도박의 영역이었다고 지적했다. 19세기에 정부가 인구통계 자료를 만들 때 학자들은 사회학에 처음 등장한 확률 수학을 적용했다. 20세기에 물리적 세계에 대한 지식이 근본부터 재정립 되면서 뉴턴의 결정론적 관점은 양자역학의 불확실성으로 이동했다. -63p
대니얼 카너먼과 아모스 트버스키는 사람들이 통계적 사고를 못하는 것을 입증했따. 매일 마흔다섯 명의 아기가 태어나는 병원과 매일 열다섯 명의 아기가 태어나는 병원이 있다. 그런 다음 신생아 중 60퍼센트 이상이 남자 아기인 날이 더 많은 병원이 어느 병원인지 물었다. 정답을 맞힌 사람은 거의 없었따. 답은 작은 병원이다. 경우의 수(여기서는 신생아 수)가 클수록 결과가 평균(이 경우 50퍼센트)에 가까울 확률이 크기 때문이다....

