ABOUT THE SPEAKER
Kevin Slavin - Algoworld expert
Kevin Slavin navigates in the algoworld, the expanding space in our lives that’s determined and run by algorithms.

Why you should listen

Are you addicted to the dead-simple numbers game Drop 7 or Facebook’s Parking Wars? Blame Kevin Slavin and the game development company he co-founded in 2005, Area/Code, which makes clever game entertainments that enter the fabric of reality.

All this fun is powered by algorithms -- as, increasingly, is our daily life. From the Google algorithms to the algos that give you “recommendations” online to those that automatically play the stock markets (and sometimes crash them): we may not realize it, but we live in the algoworld.

He says: "The quickest way to find out what the boundaries of reality are is to figure where they break."

More profile about the speaker
Kevin Slavin | Speaker | TED.com
TEDGlobal 2011

Kevin Slavin: How algorithms shape our world

케빈 슬레이븐: 알고리즘은 어떻게 우리의 세계를 변화시키는가

Filmed:
4,199,898 views

슬레이븐은 우리가 알고리즘을 위해 디자인된 세상에 살고 있으며, 또한 우리는 점점 더 알고리즘에 의해 컨트롤 받고 있다고 주장한다. 그는 이 흥미있는 TEDGlobal 토크에서 그는 이러한 복잡한 컴퓨터 프로그램들이 어떻게 스파이 전략, 주식시가, 영화 스크립트, 그리고 건축양식을 결정하는지 말한다. 그는 또한 우리는 지금 우리 자신도 이해하지 못하는, 따라서 우리가 컨트롤 할 수없는 컴퓨터 코드를 쓰고 있다고 경고한다.
- Algoworld expert
Kevin Slavin navigates in the algoworld, the expanding space in our lives that’s determined and run by algorithms. Full bio

Double-click the English transcript below to play the video.

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This is a photograph사진
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2000
이것은 마이클 나자라는 예술가의
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by the artist예술가 Michael남자 이름 Najjar나 자르,
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작품인데 그가 실제로 아르헨티나에
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and it's real레알,
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4000
2000
가서 찍은 사진이니까
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in the sense감각 that he went갔다 there to Argentina아르헨티나
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6000
2000
실제 사진이라고도
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to take the photo사진.
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8000
2000
말할 수 있죠.
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But it's also또한 a fiction소설. There's a lot of work that went갔다 into it after that.
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10000
3000
하지만, 이 사진은 많은 작업을 한 사진이기 때문에 가짜 사진이라고 말할 수도 있죠.
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And what he's done끝난
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13000
2000
이것은 사실 디지털 작업을 통해
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is he's actually사실은 reshaped모양을 바꾼, digitally디지털로,
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다우존스 지수가 변동한
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all of the contours등고선 of the mountains산들
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모양에 따라 산의 등고선을
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to follow따르다 the vicissitudes변방 of the Dow다우 Jones존스 index색인.
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조작한 사진이지요.
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So what you see,
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22000
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여기에 보이는 계곡의
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that precipice절벽, that high높은 precipice절벽 with the valley골짜기,
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24000
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높은 절벽은
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is the 2008 financial재정적 인 crisis위기.
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26000
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2008년 금융위기를 나타내죠.
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The photo사진 was made만든
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이 사진은 우리의 경제가 저 깊숙한
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when we were deep깊은 in the valley골짜기 over there.
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30000
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계곡안에 있었을때 찍은것이지요.
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I don't know where we are now.
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32000
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요즘 요즘 다우존스는 어떤지 모르겠습니다.
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This is the Hang다루는 법 Seng index색인
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이 사진은 홍콩
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for Hong Kong.
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항생지수인데
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And similar비슷한 topography지형.
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전체적 양상이 비슷하네요.
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I wonder경이 why.
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40000
2000
왜 그럴까요?
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And this is art미술. This is metaphor은유.
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42000
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이것은 예술인 동시에 메타포죠.
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But I think the point포인트 is
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그런데 이 메타포에는 알고리즘 자체가
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that this is metaphor은유 with teeth,
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47000
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실세계에 영향을 미친다는 의미가 있지요.
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and it's with those teeth that I want to propose제안하다 today오늘
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49000
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알고리즘은 실세계에 영향을 미치기 때문에 저는
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that we rethink재고 a little bit비트
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금융수학 같은 현대 수학 뿐만 아니라
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about the role역할 of contemporary동시대의 math수학 --
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일반적인 수학의 역할도
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not just financial재정적 인 math수학, but math수학 in general일반.
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57000
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재고할 것을 저는 여러분께 건의합니다.
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That its transition전이
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저는 또한 우리가 세계로 부터 추출하고
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from being존재 something that we extract추출물 and derive파생하다 from the world세계
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유도해 내는 데이터가 우리의 생활과
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to something that actually사실은 starts시작하다 to shape모양 it --
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우리를 둘러싸는 세계를
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the world세계 around us and the world세계 inside내부 us.
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68000
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실지로 만드는 전이 과정, 그리고
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And it's specifically구체적으로 algorithms알고리즘,
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71000
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컴퓨터가 결정을 내릴 때 사용되는 수학,
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which어느 are basically원래 the math수학
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2000
특히 알고리즘에 대해
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that computers컴퓨터들 use to decide결정하다 stuff물건.
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75000
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말씀드리고자 합니다.
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They acquire얻다 the sensibility감수성 of truth진실
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컴퓨터의 알고리즘은 계속 반복적으로
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because they repeat반복 over and over again,
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80000
2000
사용되기 때문에 그들이 옳다는 인상을 주며
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and they ossify골 형성하다 and calcify석회화하다,
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시간이 흐름에 따라 그들에 대한
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and they become지다 real레알.
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신뢰도가 더 증가하고 결국에는 진실이 되죠.
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And I was thinking생각 about this, of all places장소들,
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87000
3000
저는 한 2년전에 대서양을 건너는 비행기 안에서
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on a transatlantic미국인 flight비행 a couple of years연령 ago...전에,
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90000
3000
바로 이런 생각을 하고있었는데
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because I happened일어난 to be seated앉아있는
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93000
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마침 제 옆에 제 나이 정도되는
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next다음 것 to a Hungarian헝가리 인 physicist물리학 자 about my age나이
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헝가리인 물리학자가 앉았었지요.
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and we were talking말하는
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우리는 냉전 당시 헝가리에서
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about what life was like during...동안 the Cold감기 War전쟁
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물리학자로 일하는게
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for physicists물리학 자들 in Hungary헝가리.
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101000
2000
어땠는가 하는 대화를 나눴는데
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And I said, "So what were you doing?"
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그사람에게 무슨일을 했냐고 물었더니
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And he said, "Well we were mostly대개 breaking파괴 stealth몰래 하기."
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105000
2000
주로 스텔스를 잡는 일을 했다고 하더군요.
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And I said, "That's a good job. That's interesting재미있는.
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107000
2000
그래서 저는 흥미있는 직업같다고 말했죠.
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How does that work?"
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109000
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그런데 그건 어떤 기술인가요?
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And to understand알다 that,
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111000
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그 기술을 이해하려면
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you have to understand알다 a little bit비트 about how stealth몰래 하기 works공장.
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113000
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스텔스의 작동원리를 좀 알아야 하죠.
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And so -- this is an over-simplification지나친 단순화 --
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3000
아주 간단히 말하자면 레이더 신호가
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but basically원래, it's not like
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하늘에 뜬 156톤의 철 덩어리를
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you can just pass패스 a radar레이다 signal신호
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뚫고 나가거나
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right through...을 통하여 156 tons of steel강철 in the sky하늘.
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123000
3000
또는 그냥 사라지게
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It's not just going to disappear사라지다.
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126000
3000
만들 수는 없죠.
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But if you can take this big, massive거대한 thing,
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129000
3000
그렇지만 이렇게 큰 비행기를 수만개의
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and you could turn회전 it into
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132000
3000
작은 조각으로 쪼갤 수 있다면
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a million백만 little things --
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2000
- 예를들면 새 떼 같은 것으로요 -
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something like a flock대군 of birds조류 --
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137000
2000
이런 비행기를 추적하는
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well then the radar레이다 that's looking for that
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139000
2000
레이다는 날라다니는
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has to be able할 수 있는 to see
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141000
2000
모든 새 떼들을
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every...마다 flock대군 of birds조류 in the sky하늘.
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143000
2000
다 볼 수 있어야 겠지요.
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And if you're a radar레이다, that's a really bad나쁜 job.
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145000
4000
레이더로 그런 일을 하는것은 참 어렵죠.
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And he said, "Yeah." He said, "But that's if you're a radar레이다.
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149000
3000
그리고 그 헝가리 물리학자가 말했죠,
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So we didn't use a radar레이다;
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152000
2000
"그래서 우리는 레이더를 만들지 않고
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we built세워짐 a black검은 box상자 that was looking for electrical전기 같은 signals신호들,
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154000
3000
전기통신이나 전기신호를 감지하는
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electronic전자 communication통신.
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157000
3000
블랙박스를 만들었죠. 그리고는,
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And whenever할때는 언제나 we saw a flock대군 of birds조류 that had electronic전자 communication통신,
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160000
3000
새 떼들이 전기통신을 할때 마다 미국인들과
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we thought, 'Probably'아마 has something to do with the Americans미국인.'"
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163000
3000
무슨 연관이 있을지 모른다고 생각했죠".
03:01
And I said, "Yeah.
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166000
2000
그래서 제가 그랬죠.
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That's good.
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168000
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"좋군요.
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So you've effectively효과적으로 negated무효의
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170000
2000
당신네들이 60년간의 항공학
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60 years연령 of aeronautic항공학의 research연구.
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172000
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연구를 무효화한 셈이네요.
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What's your act행위 two?
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174000
2000
그럼 당신의 제2장은 뭐죠?
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What do you do when you grow자라다 up?"
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176000
2000
그럼 지금은 무슨일을 하세요?"
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And he said,
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178000
2000
그가 이렇게 답했죠,
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"Well, financial재정적 인 services서비스."
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180000
2000
"금융서비스에서 일해요".
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And I said, "Oh."
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182000
2000
근데 그 당시에 그런 이야기들이
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Because those had been in the news뉴스 lately최근.
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184000
3000
뉴스에 보도되고 있었기 때문에 제가 물었죠.
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And I said, "How does that work?"
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187000
2000
"그게 뭐하는거죠?"
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And he said, "Well there's 2,000 physicists물리학 자들 on Wall Street거리 now,
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189000
2000
그가 말하길, "월스트리트엔 저같은
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and I'm one of them."
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191000
2000
물리학자들이 약 2000명 일하고 있죠".
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And I said, "What's the black검은 box상자 for Wall Street거리?"
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193000
3000
제가 물었죠. "월스트리트의 블랙박스가 뭡니까?"
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And he said, "It's funny이상한 you ask청하다 that,
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196000
2000
그가 말하길, "말그대로 블랙박스예요.
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because it's actually사실은 called전화 한 black검은 box상자 trading거래.
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198000
3000
사실 블랙박스 트레이딩이라고 말하죠.
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And it's also또한 sometimes때때로 called전화 한 algo알 고 trading거래,
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201000
2000
어떤 사람은 알고 트레이딩, 즉
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algorithmic알고리즘의 trading거래."
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203000
3000
알고리즈믹 트레이딩이라고 하죠".
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And algorithmic알고리즘의 trading거래 evolved진화 된 in part부품
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206000
3000
알고리즈믹 트레이딩이 발달되게 된 이유의 하나는
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because institutional제도적 traders상인 have the same같은 problems문제들
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209000
3000
월스트리트의 기관투자자들이 미국 공군이 가졌던
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that the United유나이티드 States Air공기 Force had,
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212000
3000
똑 같은 문제를 가지고 있기 때문이었는데 -
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which어느 is that they're moving움직이는 these positions직책 --
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215000
3000
그들은, 예를들면 프록터 앤 갬블
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whether인지 어떤지 it's Proctor대리인 & Gamble갬블 or Accenture액센추어, whatever도대체 무엇이 --
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218000
2000
또는 액센쳐 같은,
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they're moving움직이는 a million백만 shares주식 of something
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220000
2000
회사들의 수많은
03:57
through...을 통하여 the market시장.
94
222000
2000
주식을 사고 팔지요.
03:59
And if they do that all at once일단,
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224000
2000
그런데 이들이 주식거래를 한꺼번에 한다면
04:01
it's like playing연주하다 poker포커 and going all in right away.
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226000
2000
포커를 할때 올인하는거나 마찬가지죠.
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You just tip your hand.
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228000
2000
있는 돈을 한꺼번에 다 거는 거니까요.
04:05
And so they have to find a way --
98
230000
2000
그래서 그들은 큰 금액을
04:07
and they use algorithms알고리즘 to do this --
99
232000
2000
한꺼번에 거래하지 않고,
04:09
to break단절 up that big thing
100
234000
2000
많은 수의 적은 금액으로 나눠서 거래를 하는데
04:11
into a million백만 little transactions업무.
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236000
2000
그럴때 알고리즘을 사용하죠.
04:13
And the magic마법 and the horror공포 of that
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238000
2000
그런데 한가지 흥미있는 동시에 두려운 사실은
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is that the same같은 math수학
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240000
2000
큰 금액의 거래를 많은 여러개의 작은 거래로 갈를때
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that you use to break단절 up the big thing
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242000
2000
사용한 똑같은 수학방식을 사용하면
04:19
into a million백만 little things
105
244000
2000
수많은 작은 금액의 거래들을 원래의
04:21
can be used to find a million백만 little things
106
246000
2000
큰 금액으로 다시 조립시켜서
04:23
and sew꿰매다 them back together함께
107
248000
2000
주식 시장에서 실지로 무슨일이 벌어지고 있는지
04:25
and figure그림 out what's actually사실은 happening사고 in the market시장.
108
250000
2000
알아낼 수 있다는 것입니다.
04:27
So if you need to have some image영상
109
252000
2000
즉, 지금 주식시장이 어떻게 돌아가는지 이해하려면
04:29
of what's happening사고 in the stock스톡 market시장 right now,
110
254000
3000
주식거래를 숨기는 목적의 알고리즘이 있는가 하면,
04:32
what you can picture그림 is a bunch다발 of algorithms알고리즘
111
257000
2000
그와는 정반대로 숨겨진 거래들을 찾아내서
04:34
that are basically원래 programmed프로그래밍 된 to hide숨는 장소,
112
259000
3000
적절한 조치를 취하는 것을 목적으로 프로그램된
04:37
and a bunch다발 of algorithms알고리즘 that are programmed프로그래밍 된 to go find them and act행위.
113
262000
3000
여러개의 알고리즘이 있다는 사실을 알아야 합니다.
04:40
And all of that's great, and it's fine.
114
265000
3000
자, 여기까지는 뭐 큰 문제가 없죠.
04:43
And that's 70 percent퍼센트
115
268000
2000
그렇지만, 이런 기관투자자들의
04:45
of the United유나이티드 States stock스톡 market시장,
116
270000
2000
거래액이 총 증시거래액의
04:47
70 percent퍼센트 of the operating운영중인 system체계
117
272000
2000
70%에 달하는데
04:49
formerly전에 known알려진 as your pension연금,
118
274000
3000
이게 다 여러분의
04:52
your mortgage저당.
119
277000
3000
연금이고 모게지죠.
04:55
And what could go wrong잘못된?
120
280000
2000
이것처럼 안전한게 있겠어요?
04:57
What could go wrong잘못된
121
282000
2000
그런데 1년 전에 전 증시 거래액의
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is that a year ago...전에,
122
284000
2000
9%가 5분 동안에 갑자기
05:01
nine아홉 percent퍼센트 of the entire완전한 market시장 just disappears사라지다 in five다섯 minutes의사록,
123
286000
3000
사라지는 사태가 벌어졌었는데
05:04
and they called전화 한 it the Flash플래시 Crash추락 of 2:45.
124
289000
3000
그들은 그 사건을 '2:45 플래시 크래쉬'라고 부르죠.
05:07
All of a sudden갑자기, nine아홉 percent퍼센트 just goes간다 away,
125
292000
3000
그런 사태가 벌어질 만한 주식거래를
05:10
and nobody아무도 to this day
126
295000
2000
했던 사람도 없고 요청한 사람도 없었는데
05:12
can even agree동의하다 on what happened일어난
127
297000
2000
왜 그런 사태가 발생했었는지 아직까지도 전문가들 끼리
05:14
because nobody아무도 ordered주문한 it, nobody아무도 asked물었다 for it.
128
299000
3000
그 사건의 발생 원인에 대해 동의조차 못하고 있죠.
05:17
Nobody아무도 had any control제어 over what was actually사실은 happening사고.
129
302000
3000
실제로 벌어지는 상황을 아무도 컨트롤 할 수 없었죠.
05:20
All they had
130
305000
2000
기관투자자들이 가졌던 컨트롤이라고는
05:22
was just a monitor감시 장치 in front of them
131
307000
2000
모니터에 표시되는 숫자들과
05:24
that had the numbers번호 on it
132
309000
2000
'스톱'이라는 글이 적힌
05:26
and just a red빨간 button단추
133
311000
2000
빨간 버튼 밖에
05:28
that said, "Stop."
134
313000
2000
없었으니까요.
05:30
And that's the thing,
135
315000
2000
그러니까 우리는 우리가
05:32
is that we're writing쓰기 things,
136
317000
2000
더 이상 읽을 수 없게
05:34
we're writing쓰기 these things that we can no longer더 길게 read독서.
137
319000
3000
된 것 들을 쓰고 있었다는 거죠.
05:37
And we've우리는 rendered렌더링 된 something
138
322000
2000
우리가 그 무엇인가를 더 이상
05:39
illegible읽기 어려운,
139
324000
2000
읽을 수 없게 만들었다는 것이죠.
05:41
and we've우리는 lost잃어버린 the sense감각
140
326000
3000
그래서 우리는 우리가 만든
05:44
of what's actually사실은 happening사고
141
329000
2000
이 세계에서 실지로 무슨일이 발생하고 있는지를
05:46
in this world세계 that we've우리는 made만든.
142
331000
2000
모르게 됐지요.
05:48
And we're starting출발 to make our way.
143
333000
2000
그러나 인젠 형편이 나아지기 시작했죠.
05:50
There's a company회사 in Boston보스턴 called전화 한 Nanex나노 넥스,
144
335000
3000
보스턴에 나넥스라는 회사가 있는데,
05:53
and they use math수학 and magic마법
145
338000
2000
그 회사는 수학과 제가 모르는 어떤 마술을 사용해서
05:55
and I don't know what,
146
340000
2000
증권시장의 모든 데이터를 읽고
05:57
and they reach범위 into all the market시장 data데이터
147
342000
2000
항상 그런것은 아니지만
05:59
and they find, actually사실은 sometimes때때로, some of these algorithms알고리즘.
148
344000
3000
가끔 이런 알고리즘들의 일부를 찾아내지요.
06:02
And when they find them they pull손잡이 them out
149
347000
3000
그들은 그런 알고리즘을 하나 찾으면
06:05
and they pin them to the wall like butterflies나비.
150
350000
3000
그걸 종이에 적어서 나비처럼 벽에 붙이지요.
06:08
And they do what we've우리는 always done끝난
151
353000
2000
우리는 이해하지 못하는 엄청난 량의
06:10
when confronted마주 친 with huge거대한 amounts금액 of data데이터 that we don't understand알다 --
152
355000
3000
데이터를 이해해야 할때는 언제나
06:13
which어느 is that they give them a name이름
153
358000
2000
그래왔듯이 이런식으로 그런것에
06:15
and a story이야기.
154
360000
2000
이름과 스토리를 붙이죠.
06:17
So this is one that they found녹이다,
155
362000
2000
그들이 찾아낸 것들은 다음과 같죠.
06:19
they called전화 한 the Knife,
156
364000
4000
이것은 나이프,
06:23
the Carnival사육제,
157
368000
2000
카니발,
06:25
the Boston보스턴 Shuffler실업자,
158
370000
4000
보스턴 셔플러,
06:29
Twilight어스름.
159
374000
2000
트와일라이트.
06:31
And the gag개그 is
160
376000
2000
그런데 웃기는건 일단 이런 알고리즘이
06:33
that, of course코스, these aren't있지 않다. just running달리는 through...을 통하여 the market시장.
161
378000
3000
있는가를 알아내는 방법을 터득하면
06:36
You can find these kinds종류 of things wherever대체 어디에 you look,
162
381000
3000
증시 뿐만아니라 모든 곳에서 알고리즘이
06:39
once일단 you learn배우다 how to look for them.
163
384000
2000
사용되고 있다는걸 알 수 있다는 거죠.
06:41
You can find it here: this book도서 about flies파리
164
386000
3000
이 책도 그런 예의 하나죠:
06:44
that you may할 수있다 have been looking at on Amazon아마존.
165
389000
2000
이건 아마존에서 팔았던 건데
06:46
You may할 수있다 have noticed알아 차 렸던 it
166
391000
2000
시작가가
06:48
when its price가격 started시작한 at 1.7 million백만 dollars불화.
167
393000
2000
170만 달러였지요.
06:50
It's out of print인쇄 -- still ...
168
395000
2000
절판이었는데도 말이예요.
06:52
(Laughter웃음)
169
397000
2000
(웃음)
06:54
If you had bought샀다 it at 1.7, it would have been a bargain싸게 사는 물건.
170
399000
3000
그런데 만약 170 만달러에 샀다면, 잘 투자한거죠.
06:57
A few조금 hours시간 later후에, it had gone지나간 up
171
402000
2000
왜냐하면 불과 몇 시간 뒤에,
06:59
to 23.6 million백만 dollars불화,
172
404000
2000
2천360만 달러로 가격이 뛰었으니까요.
07:01
plus...을 더한 shipping배송 and handling손질.
173
406000
2000
운송비와 포장비는 별도였죠.
07:03
And the question문제 is:
174
408000
2000
그런데, 아무도 사거나 팔지 않았는데
07:05
Nobody아무도 was buying구매 or selling판매 anything; what was happening사고?
175
410000
2000
어떻게 그런일이 생겼을까요?
07:07
And you see this behavior행동 on Amazon아마존
176
412000
2000
즉, 월스트리트와 똑같은 현상을
07:09
as surely확실히 as you see it on Wall Street거리.
177
414000
2000
아마존에서도 볼 수 있다는 말이죠.
07:11
And when you see this kind종류 of behavior행동,
178
416000
2000
이런 사건이 생긴다는 것은
07:13
what you see is the evidence증거
179
418000
2000
알고리즘들이 서로 충돌하고 있다는 것을
07:15
of algorithms알고리즘 in conflict충돌,
180
420000
2000
증명해 주는데 간단히 말하면
07:17
algorithms알고리즘 locked잠긴 in loops루프 with each마다 other,
181
422000
2000
인간의 아무런 개입이나 감독이 없이
07:19
without없이 any human인간의 oversight감시,
182
424000
2000
알고리즘들이 서로 맞물고
07:21
without없이 any adult성인 supervision감독
183
426000
3000
루프에서 맴돌다가
07:24
to say, "Actually사실은, 1.7 million백만 is plenty많은."
184
429000
3000
"흠..170만 달러 정도면 됐어" 한거죠.
07:27
(Laughter웃음)
185
432000
3000
(웃음)
07:30
And as with Amazon아마존, so it is with Netflix넷플릭스.
186
435000
3000
네트플릭스도 아마존과 같은 형편에 있죠.
07:33
And so Netflix넷플릭스 has gone지나간 through...을 통하여
187
438000
2000
그래서 네트플릭스는 지난 수년간
07:35
several수개 different다른 algorithms알고리즘 over the years연령.
188
440000
2000
여러가지 다른 알고리즘을 써봤지요.
07:37
They started시작한 with Cinematch시네마틱, and they've그들은 tried시도한 a bunch다발 of others다른 사람 --
189
442000
3000
처음에는 Cinematch를 사용하다가
07:40
there's Dinosaur공룡 Planet행성; there's Gravity중량.
190
445000
2000
그후에 Dinasaur Planet, 그리고 Gravity를 사용했는데
07:42
They're using~을 사용하여 Pragmatic바쁜 Chaos혼돈 now.
191
447000
2000
지금은 Pragmatic Chaos를 사용하죠.
07:44
Pragmatic바쁜 Chaos혼돈 is, like all of Netflix넷플릭스 algorithms알고리즘,
192
449000
2000
Pragmatic Chaos도 네트플릭스가 사용했던
07:46
trying견딜 수 없는 to do the same같은 thing.
193
451000
2000
다른 알고리즘과 똑같은 일을 하려고 하지요.
07:48
It's trying견딜 수 없는 to get a grasp파악 on you,
194
453000
2000
이 알고리즘은 고객의 마음안으로
07:50
on the firmware펌웨어 inside내부 the human인간의 skull두개골,
195
455000
2000
파고 들어가서 어떤것을 좋아하는가를
07:52
so that it can recommend권하다 what movie영화
196
457000
2000
파악한 후에 다음번에 어떤 영화를
07:54
you might want to watch next다음 것 --
197
459000
2000
보고 싶어할지를 추측하려고 하는데
07:56
which어느 is a very, very difficult어려운 problem문제.
198
461000
3000
이건 엄청나게 어려운 문제지요.
07:59
But the difficulty어려움 of the problem문제
199
464000
2000
이것이 매우 힘든 일이고
08:01
and the fact that we don't really quite아주 have it down,
200
466000
3000
또 우리들 자체가 사실 이런 알고리즘을 아직 정확히
08:04
it doesn't take away
201
469000
2000
이해하지 못하지만 Pragmatic Chaos는
08:06
from the effects효과 Pragmatic바쁜 Chaos혼돈 has.
202
471000
2000
그래도 우리에게 영향을 미치고 있지요.
08:08
Pragmatic바쁜 Chaos혼돈, like all Netflix넷플릭스 algorithms알고리즘,
203
473000
3000
과거의 모든 네트플릭스 알고리즘들이 그랬듯이,
08:11
determines결정하다, in the end종료,
204
476000
2000
우리는 Pragmatic Chaos가
08:13
60 percent퍼센트
205
478000
2000
추천하는 영화의 약
08:15
of what movies영화 산업 end종료 up being존재 rented임대 된.
206
480000
2000
60%를 실제로 빌려서 보니까요.
08:17
So one piece조각 of code암호
207
482000
2000
이말은 즉, 여러분에 대해 지극히 단편적인
08:19
with one idea생각 about you
208
484000
3000
아이디어만 가지고 있는 컴퓨터 코드가
08:22
is responsible책임있는 for 60 percent퍼센트 of those movies영화 산업.
209
487000
3000
여러분이 선택하는 영화의 60%를 결정한다는 거죠.
08:25
But what if you could rate those movies영화 산업
210
490000
2000
그런데 영화를 만들기도 전에 그 영화에 대한
08:27
before they get made만든?
211
492000
2000
평가를 내릴 수 있다면 어떨까요?
08:29
Wouldn't하지 않을 것이다. that be handy능숙한?
212
494000
2000
그럼 아주 유용하지 않을까요?
08:31
Well, a few조금 data데이터 scientists과학자들 from the U.K. are in Hollywood할리우드,
213
496000
3000
영국 데이터 과학자들이 몇명이
08:34
and they have "story이야기 algorithms알고리즘" --
214
499000
2000
홀리우드에 이파고긱스라는회사를 차리고
08:36
a company회사 called전화 한 Epagogix에 파고 픽스.
215
501000
2000
스토리 알고리즘을 만들었죠.
08:38
And you can run운영 your script스크립트 through...을 통하여 there,
216
503000
3000
그 알고리즘은
08:41
and they can tell you, quantifiably양적으로,
217
506000
2000
영화 스크립트를 읽고
08:43
that that's a 30 million백만 dollar달러 movie영화
218
508000
2000
그게 3천만불 짜리 인지
08:45
or a 200 million백만 dollar달러 movie영화.
219
510000
2000
2억불짜리 영화인지 말해 주죠.
08:47
And the thing is, is that this isn't GoogleGoogle.
220
512000
2000
이건 구글같이 정보를 찾는것도 아니고,
08:49
This isn't information정보.
221
514000
2000
금융상태를 파악하는 것도 아니고,
08:51
These aren't있지 않다. financial재정적 인 stats통계; this is culture문화.
222
516000
2000
문화를 판단한다는 이야기죠.
08:53
And what you see here,
223
518000
2000
여러분이 지금 보시는 이 그림은,
08:55
or what you don't really see normally정상적으로,
224
520000
2000
사실 여러분이 흔히 보는 그림은 아니지만,
08:57
is that these are the physics물리학 of culture문화.
225
522000
4000
문명의 기본 원칙을 보여주는 그림이죠.
09:01
And if these algorithms알고리즘,
226
526000
2000
그런데 이런 알고리즘들이
09:03
like the algorithms알고리즘 on Wall Street거리,
227
528000
2000
월스트리트에 있는 알고리즘처럼
09:05
just crashed추락 한 one day and went갔다 awry틀려서,
228
530000
3000
어느날 갑자기 크래쉬 한다면
09:08
how would we know?
229
533000
2000
그걸 우리가 어떻게 알까요?
09:10
What would it look like?
230
535000
2000
또 어떤 일이 생길까요?
09:12
And they're in your house. They're in your house.
231
537000
3000
여러분들 집에 있는 이런 청소기의 알고리즘들은
09:15
These are two algorithms알고리즘 competing경쟁하는 for your living생활 room.
232
540000
2000
거실을 차지하려고 서로 경쟁하고 있죠.
09:17
These are two different다른 cleaning청소 robots로봇
233
542000
2000
그런데 이들은 깨끗하다는
09:19
that have very different다른 ideas아이디어 about what clean깨끗한 means방법.
234
544000
3000
것을 판단하는 기준이 서로 다르죠.
09:22
And you can see it
235
547000
2000
청소기의 속도를 줄이고
09:24
if you slow느린 it down and attach붙이다 lights to them,
236
549000
3000
라이트를 달면 그 차이를 볼 수 있죠.
09:27
and they're sort종류 of like secret비밀 architects건축가 in your bedroom침실.
237
552000
3000
이들은 여러분의 침실에 있는
09:30
And the idea생각 that architecture건축물 itself그 자체
238
555000
3000
일종의 숨어있는 건축가와 비슷하다고 볼 수 있겠는데,
09:33
is somehow어쩐지 subject제목 to algorithmic알고리즘의 optimization최적화
239
558000
2000
사실은 건축 자체가 산술연산을
09:35
is not far-fetched멀리 가져온.
240
560000
2000
최적화 한 결과라고 해도 과언은 아니지요.
09:37
It's super-real슈퍼 리얼 and it's happening사고 around you.
241
562000
3000
이건 우리 주위에서 실제로 일어나고 있는 엄연한 사실이죠.
09:40
You feel it most가장
242
565000
2000
우리가 신형 '목적층선택 엘리베이터'의
09:42
when you're in a sealed봉인 된 metal금속 box상자,
243
567000
2000
철판 박스 안에
09:44
a new-style새로운 스타일 elevator엘리베이터;
244
569000
2000
같혀 있을때는
09:46
they're called전화 한 destination-control목적지 제어 elevators엘리베이터.
245
571000
2000
그런 생각이 더 나지요.
09:48
These are the ones그들 where you have to press프레스 what floor바닥 you're going to go to
246
573000
3000
타기 전에 승객이 밖에서
09:51
before you get in the elevator엘리베이터.
247
576000
2000
미리 목적층을 선택하는 이런 신형 엘리베이터는
09:53
And it uses용도 what's called전화 한 a bin-packing빈 포장 algorithm연산.
248
578000
2000
'빈 패킹'이라는 알고리즘을 사용하죠.
09:55
So none없음 of this mishegas불행 가스
249
580000
2000
승객들이 자기가 타고 싶은 승강기를
09:57
of letting시키는 everybody각자 모두 go into whatever도대체 무엇이 car they want.
250
582000
2000
마음대로 고르는 것은 옛말이죠.
09:59
Everybody각자 모두 who wants to go to the 10th floor바닥 goes간다 into car two,
251
584000
2000
10층으로 갈 사람들은 2번 승강기로,
10:01
and everybody각자 모두 who wants to go to the third제삼 floor바닥 goes간다 into car five다섯.
252
586000
3000
3층에 갈 사람들은 5번 승강기로...이런 식이죠.
10:04
And the problem문제 with that
253
589000
2000
그런데 문제는
10:06
is that people freak변덕 out.
254
591000
2000
사람들이 당황해서
10:08
People panic공포.
255
593000
2000
어쩔지 모른다는 것이죠.
10:10
And you see why. You see why.
256
595000
2000
그런데 당황해 하는게 당연하죠.
10:12
It's because the elevator엘리베이터
257
597000
2000
그 엘레베이터에는
10:14
is missing있어야 할 곳에 없는 some important중대한 instrumentation수단, like the buttons버튼.
258
599000
3000
층수가 적힌 버튼 같은게 없으니까요.
10:17
(Laughter웃음)
259
602000
2000
(웃음)
10:19
Like the things that people use.
260
604000
2000
일반 엘레베이터와는 아주 다르죠.
10:21
All it has
261
606000
2000
그저 윗쪽이나 아랫쪽으로
10:23
is just the number번호 that moves움직임 up or down
262
608000
3000
올라갔다 내려갔다 하는 번호와
10:26
and that red빨간 button단추 that says말한다, "Stop."
263
611000
3000
'스톱' 이라고 적힌 빨간 버튼만 있죠.
10:29
And this is what we're designing설계 for.
264
614000
3000
요즘 우리가 디자인하는 것들이 다들 이런식이죠.
10:32
We're designing설계
265
617000
2000
우리는 이런식의 인간기계
10:34
for this machine기계 dialect방언.
266
619000
2000
대화를 디자인 하고 있죠.
10:36
And how far멀리 can you take that? How far멀리 can you take it?
267
621000
3000
우리는 이런식으로 얼마나 더 나갈 수 있을까요?
10:39
You can take it really, really far멀리.
268
624000
2000
아마 거의 무한정 갈께에요.
10:41
So let me take it back to Wall Street거리.
269
626000
3000
월스트리트 이야기로 다시 돌아가죠.
10:45
Because the algorithms알고리즘 of Wall Street거리
270
630000
2000
월스트리트의 알고리즘에게
10:47
are dependent매달린 on one quality품질 above위에 all else그밖에,
271
632000
3000
그 무엇보다도 더
10:50
which어느 is speed속도.
272
635000
2000
중요한 것은 속도죠.
10:52
And they operate조작하다 on milliseconds밀리 초 and microseconds마이크로 초.
273
637000
3000
그들은 밀리세컨드와 마이크로세컨드를 따지죠.
10:55
And just to give you a sense감각 of what microseconds마이크로 초 are,
274
640000
2000
마우스를 한번 클릭하는데
10:57
it takes you 500,000 microseconds마이크로 초
275
642000
2000
걸리는 시간은
10:59
just to click딸깍 하는 소리 a mouse.
276
644000
2000
50만 마이크로세컨드죠.
11:01
But if you're a Wall Street거리 algorithm연산
277
646000
2000
월스트리트 알고리즘의 입장에서 볼때는
11:03
and you're five다섯 microseconds마이크로 초 behind뒤에,
278
648000
2000
단 5 마이크로세컨드만 뒤져도
11:05
you're a loser실패자.
279
650000
2000
패자가 되는 것이죠.
11:07
So if you were an algorithm연산,
280
652000
2000
여러분이 알고리즘이라면 아마도
11:09
you'd당신은 look for an architect건축가 like the one that I met만난 in Frankfurt프랑크푸르트
281
654000
3000
제가 프랑크프루트에서 만난 건축가 같은 사람들을 찾겠지요.
11:12
who was hollowing비어있는 out a skyscraper마천루 --
282
657000
2000
그 건축가는 알고리즘이
11:14
throwing던지는 out all the furniture가구, all the infrastructure하부 구조 for human인간의 use,
283
659000
3000
인터넷 케이블에 좀 더 가깝게 자리잡을 수 있게
11:17
and just running달리는 steel강철 on the floors바닥
284
662000
3000
다수의 컴퓨터 서버들을 들어갈 장소를 만들려고
11:20
to get ready준비된 for the stacks스택 of servers서버 to go in --
285
665000
3000
콘크리트 바닥만 남기고
11:23
all so an algorithm연산
286
668000
2000
사람들에게 필요한 모든 기반 설비와
11:25
could get close닫기 to the Internet인터넷.
287
670000
3000
가구들을 전부 다 뜯어내는 일을 했지요.
11:28
And you think of the Internet인터넷 as this kind종류 of distributed분산 된 system체계.
288
673000
3000
인터넷은 일종의 분산 시스템이지만 그것은
11:31
And of course코스, it is, but it's distributed분산 된 from places장소들.
289
676000
3000
일정한 장소들로 부터 분산되는 시스템이죠.
11:34
In New새로운 York요크, this is where it's distributed분산 된 from:
290
679000
2000
뉴욕의 인터넷은
11:36
the Carrier담체 Hotel호텔
291
681000
2000
허드슨 스트리트에 있는
11:38
located위치한 on Hudson허드슨 강 Street거리.
292
683000
2000
캐리어 호텔에서 부터 분배되지요.
11:40
And this is really where the wires전선 come right up into the city시티.
293
685000
3000
뉴욕시로 오는 모든 인터넷 케이블이 실제로 들어오는 곳이죠
11:43
And the reality현실 is that the further더욱이 away you are from that,
294
688000
4000
그래서 그곳에서 멀면 멀수록 모든 거래가
11:47
you're a few조금 microseconds마이크로 초 behind뒤에 every...마다 time.
295
692000
2000
몇 마이크로세컨드씩 늦어지지요.
11:49
These guys down on Wall Street거리,
296
694000
2000
마코폴로나, 치로키 네이션 같은
11:51
Marco마르코 Polo폴로 and Cherokee체로키 Nation민족,
297
696000
2000
월스트리트 부근의 빌딩에 있는 사람들은
11:53
they're eight여덟 microseconds마이크로 초
298
698000
2000
캐리어 호텔 부근에 빌딩 내부를 허물어내고
11:55
behind뒤에 all these guys
299
700000
2000
새로 인터넷 장비를 까는
11:57
going into the empty buildings건물 being존재 hollowed비어있는 out
300
702000
4000
사람들보다 8 마이크로세컨드
12:01
up around the Carrier담체 Hotel호텔.
301
706000
2000
더 늦게 되죠.
12:03
And that's going to keep happening사고.
302
708000
3000
이런 일은 앞으로도 계속 생길겁니다.
12:06
We're going to keep hollowing비어있는 them out,
303
711000
2000
그렇지 않고는 증시에서 거래를 할 때
12:08
because you, inch인치 for inch인치
304
713000
3000
보스톤 셔플러처럼
12:11
and pound파운드 for pound파운드 and dollar달러 for dollar달러,
305
716000
3000
마지막 한방울 까지의
12:14
none없음 of you could squeeze압착 revenue수익 out of that space공간
306
719000
3000
이익을
12:17
like the Boston보스턴 Shuffler실업자 could.
307
722000
3000
짜낼 수 없기 때문이죠.
12:20
But if you zoom out,
308
725000
2000
이제 줌아웃을 해보지요.
12:22
if you zoom out,
309
727000
2000
줌아웃을 해보면,
12:24
you would see an 825-mile-마일 trench도랑
310
729000
4000
뉴욕시와 시카고를 연결하기 위해
12:28
between중에서 New새로운 York요크 City시티 and Chicago시카고
311
733000
2000
스프레드 네트워크라는 회사가
12:30
that's been built세워짐 over the last few조금 years연령
312
735000
2000
지난 몇년에 걸쳐 공사하고 있는
12:32
by a company회사 called전화 한 Spread전파 Networks네트워크.
313
737000
3000
825 마일 길이의 기반시설 공사 전경을 볼 수 있지요.
12:35
This is a fiber섬유 optic cable케이블
314
740000
2000
이것은 카니발이나 나이프 알고리즘 전용으로
12:37
that was laid놓은 between중에서 those two cities도시들
315
742000
2000
두 도시간에 깔린 광케이블 루트인데
12:39
to just be able할 수 있는 to traffic교통 one signal신호
316
744000
3000
마우스를 클릭하는 것보다
12:42
37 times타임스 faster더 빠른 than you can click딸깍 하는 소리 a mouse --
317
747000
3000
37배 더 빠른 속도로
12:45
just for these algorithms알고리즘,
318
750000
3000
신호를 전송하는
12:48
just for the Carnival사육제 and the Knife.
319
753000
3000
단 한가지의 목적을 위해 건설된 것이죠.
12:51
And when you think about this,
320
756000
2000
우리는 아무도 알지 못할
12:53
that we're running달리는 through...을 통하여 the United유나이티드 States
321
758000
2000
통신 프레임워크를 구축해서
12:55
with dynamite다이너마이트 and rock saws
322
760000
3000
주식거래를 3 마이크로세컨드
12:58
so that an algorithm연산 can close닫기 the deal거래
323
763000
2000
더 빨리 체결할 수 있게
13:00
three microseconds마이크로 초 faster더 빠른,
324
765000
3000
미국의 곳곳을
13:03
all for a communications연락 framework뼈대
325
768000
2000
다이나마이트와 암석톱으로
13:05
that no human인간의 will ever know,
326
770000
4000
폭발시키고 자르고하는데
13:09
that's a kind종류 of manifest명백한 destiny운명;
327
774000
3000
이것은 서부로 팽창하자는 우리의 '명백한 운명'이겠고,
13:12
and we'll always look for a new새로운 frontier국경 지방.
328
777000
3000
우리는 또한 앞으로도 계속 미개척지를 찾아 다니겠지요.
13:15
Unfortunately운수 나쁘게, we have our work cut절단 out for us.
329
780000
3000
앞으로 우리가 할일이 태산같지요.
13:18
This is just theoretical이론적 인.
330
783000
2000
이건 MIT의 수학자들이
13:20
This is some mathematicians수학자 at MITMIT.
331
785000
2000
작성한 단순히 이론적인 그림인데
13:22
And the truth진실 is I don't really understand알다
332
787000
2000
솔직히 말하면
13:24
a lot of what they're talking말하는 about.
333
789000
2000
전 그들이 무슨 말을 하는지 몰라요.
13:26
It involves관련 light cones and quantum양자 entanglement녹채,
334
791000
3000
'빛원뿔', '양자얽힘' 뭐 그런 말을하는데
13:29
and I don't really understand알다 any of that.
335
794000
2000
전 한마디도 이해를 못하죠.
13:31
But I can read독서 this map지도,
336
796000
2000
그렇지만 이 지도는 제가 이해하죠.
13:33
and what this map지도 says말한다
337
798000
2000
이 지도가 보여주는 것은
13:35
is that, if you're trying견딜 수 없는 to make money on the markets시장 where the red빨간 dots도트 are,
338
800000
3000
도시가 있는 증권시장이 있는
13:38
that's where people are, where the cities도시들 are,
339
803000
2000
빨간 점들에서 돈을 벌려면
13:40
you're going to have to put the servers서버 where the blue푸른 dots도트 are
340
805000
3000
푸른 점들에 서버를 설치하는 것이
13:43
to do that most가장 effectively효과적으로.
341
808000
2000
가장 효율적이라는 것입니다.
13:45
And the thing that you might have noticed알아 차 렸던 about those blue푸른 dots도트
342
810000
3000
그런데 이 지도에는
13:48
is that a lot of them are in the middle중간 of the ocean대양.
343
813000
3000
대양에도 푸른 점들이 많이 있죠.
13:51
So that's what we'll do: we'll build짓다 bubbles거품 or something,
344
816000
3000
그럼 이건 어떨까요?
13:54
or platforms플랫폼.
345
819000
2000
우리가 알고리즘이 되면
13:56
We'll actually사실은 part부품 the water
346
821000
2000
바다 한가운데 큰 공같은 구조물이나
13:58
to pull손잡이 money out of the air공기,
347
823000
2000
플랫폼을 만들고 거기서 바다를
14:00
because it's a bright선명한 future미래
348
825000
2000
가르는 기적처럼 대기로 부터
14:02
if you're an algorithm연산.
349
827000
2000
돈을 무진장 만들 수 있겠지요.
14:04
(Laughter웃음)
350
829000
2000
(웃음)
14:06
And it's not the money that's so interesting재미있는 actually사실은.
351
831000
3000
사실은 돈 자체가 흥미있는게 아니죠.
14:09
It's what the money motivates동기 부여하다,
352
834000
2000
돈이 어떤 의욕을 주는가가 중요하죠.
14:11
that we're actually사실은 terraforming테라포밍
353
836000
2000
우리는 알고리즘 같은 효율로
14:13
the Earth지구 itself그 자체
354
838000
2000
지구 자체를
14:15
with this kind종류 of algorithmic알고리즘의 efficiency능률.
355
840000
2000
실제로 바꾸고 있지요.
14:17
And in that light,
356
842000
2000
우리가 이런 생각을 염두에 두고
14:19
you go back
357
844000
2000
마이클 나자의 사진들을 다시 한번 본다면
14:21
and you look at Michael남자 이름 Najjar's나 자르 photographs사진들,
358
846000
2000
그것은 사실 메타포가 아닌
14:23
and you realize깨닫다 that they're not metaphor은유, they're prophecy예언.
359
848000
3000
예언이라는 것을 깨달을 수 있지요.
14:26
They're prophecy예언
360
851000
2000
그의 사진들은 우리가 만드는 수학이
14:28
for the kind종류 of seismic지진의, terrestrial지구의 effects효과
361
853000
4000
지구의 지형에 얼마나
14:32
of the math수학 that we're making만들기.
362
857000
2000
거대한 변화를 줄것이라는 것을 예언해 줍니다.
14:34
And the landscape경치 was always made만든
363
859000
3000
풍경이란 원래
14:37
by this sort종류 of weird기묘한, uneasy불안한 collaboration협동
364
862000
3000
자연과 인간의 괴상하고
14:40
between중에서 nature자연 and man.
365
865000
3000
거북한 협동으로 만들어 지죠.
14:43
But now there's this third제삼 co-evolutionary공동 진화론 force: algorithms알고리즘 --
366
868000
3000
그러나 이제는 풍경을 바꾸는 제3의 요소가 생겼는데
14:46
the Boston보스턴 Shuffler실업자, the Carnival사육제.
367
871000
3000
그것은 즉 보스턴 셔플러, 카니발 같은 알고리즘이죠.
14:49
And we will have to understand알다 those as nature자연,
368
874000
3000
우리는 이제 알고리즘을 자연이라고 생각해야 하는데 어떻게 보면
14:52
and in a way, they are.
369
877000
2000
사실 그말이 맞습니다.
14:54
Thank you.
370
879000
2000
감사합니다.
14:56
(Applause박수 갈채)
371
881000
20000
(박수)
Translated by Sue J. Hur
Reviewed by Young-ho Park

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ABOUT THE SPEAKER
Kevin Slavin - Algoworld expert
Kevin Slavin navigates in the algoworld, the expanding space in our lives that’s determined and run by algorithms.

Why you should listen

Are you addicted to the dead-simple numbers game Drop 7 or Facebook’s Parking Wars? Blame Kevin Slavin and the game development company he co-founded in 2005, Area/Code, which makes clever game entertainments that enter the fabric of reality.

All this fun is powered by algorithms -- as, increasingly, is our daily life. From the Google algorithms to the algos that give you “recommendations” online to those that automatically play the stock markets (and sometimes crash them): we may not realize it, but we live in the algoworld.

He says: "The quickest way to find out what the boundaries of reality are is to figure where they break."

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