“굉장히 흥미롭고 대단히 심란케 하는 책”
《사피엔스》 저자 유발 하라리 강력 추천

아마존닷컴 52주 연속 분야 1위, 2016 내셔널 북어워드 선정작
[뉴욕타임스] [네이처] [보스턴글로브] [포춘] [커커스리뷰] 등
12개 주요 매체 ‘올해의 책’ 선정(2016)

수학과 데이터, IT기술의 결합으로 탄생한 빅데이터 모형은 편견에 사로잡힌 인간보다 공정하며, 개인의 권리와 이익을 보호한다고 알려져 있다. 그러나 현실은 정반대다. 정부, 기업, 사회에 도입된 데이터 기반의 알고리즘 모형들은 인종차별, 빈부격차, 지역차별 등 인간의 편견과 차별, 오만을 코드화해 불평등을 확대하고, 민주주의를 위협하고 있다. 하버드 출신의 수학자이자 세계 최고의 헤지펀드 퀀트, 실리콘밸리의 데이터과학자였던 캐시 오닐은 수학과 빅데이터의 결합으로 탄생한 ‘대량살상수학무기’가 어떻게 교육, 노동, 광고, 보험, 정치에 이르기까지 우리의 삶을 파괴하는지 날카롭게 파헤친다.

대량살상수학무기(Weapons of Math Destruction)란?
수학과 데이터, IT기술의 결합으로 탄생해 교육, 노동에서 광고, 보험, 정치에 이르기까지 우리 삶의 다양한 영역에 걸쳐 불평등을 조장하고 민주주의를 위협하는 알고리즘 모형.

『대량살상수학무기』는 출간된 후 지금까지 아마존닷컴 52주 연속 분야 1위를 자리를 지키고 있으며, 2016 ‘내셔널 북어워드’ 선정작에 올랐다. 또한 [뉴욕타임스]를 비롯한 수많은 매체에서 ‘올해의 책(2016)’으로 선정했다.

A former Wall Street quant sounds an alarm on the mathematical models that pervade modern life - and threaten to rip apart our social fabric

We live in the age of the algorithm. Increasingly, the decisions that affect our lives - where we go to school, whether we get a loan, how much we pay for insurance - are being made not by humans, but by mathematical models. In theory, this should lead to greater fairness: everyone is judged according to the same rules, and bias is eliminated.

And yet, as Cathy O'Neil reveals in this urgent and necessary book, the opposite is true. The models being used today are opaque, unregulated, and incontestable, even when they're wrong. Most troubling, they reinforce discrimination. Tracing the arc of a person's life, O'Neil exposes the black box models that shape our future, both as individuals and as a society. These "weapons of math destruction" score teachers and students, sort CVs, grant or deny loans, evaluate workers, target voters, and monitor our health.

O'Neil calls on modellers to take more responsibility for their algorithms and on policy makers to regulate their use. But in the end, it's up to us to become more savvy about the models that govern our lives. This important book empowers us to ask the tough questions, uncover the truth, and demand change.