(원문 출처)
http://www.toronsil.com/gnu5/bbs/board.php?bo_table=englishdebate&wr_id=1624
토론 주제: 본 의회는 정부들이 인간의 판단(예: 사법 제도 정책, 건강보험 자원 분배, 주거 개발)을 대신해서 빅데이터에 기초한 예측 모델을 의사결정에 활용하는 것을 크게 증가시키는 것을 지지한다.
Motion: This House supports governments significantly increasing their use of big data-based predictive models in decision-making to replace human judgements (e.g. criminal justice policy, allocation of healthcare resources, housing development).
원본 동영상 링크 1(Original Video Link): https://www.youtube.com/watch?v=HaCfnpRiru8
원본 동영상 링크 2(Original Video Link): https://www.youtube.com/watch?v=iCTdpvQqncY
주제 설명: 빅데이터에 기초한 예측 모델이라고 하면 인공지능 및 데이터 분석 기술 등 관련 기술이 굉장히 발달하고, 데이터의 규모가 이전과는 비교할 수도 없이 커진 상황에서 예측 모델의 정확성이 과거보다 훨씬 높아진 것을 전제로 할 수 있습니다. 인간의 판단을 보조한다는 것이 아니라 인간의 판단을 대신(대체)한다는 토론 주제의 용어 선정에 주의를 기울여야 합니다. 현실적으로야, 0대 100과 같은 극단적인 논리가 설 자리가 없고 인간과 기술이 서로 협업하면서 가야 한다고 이야기를 할 수 있으나, 토론에서는 설령 협업을 한다고 해도 그 협업의 중심에 인간이 있어야 하느냐, 아니면 보다 기술 중심적으로 바뀌어야 하느냐와 같이 51대 49의 상황을 검토해야 하며, 50대 50과 같은 행복한 상황이 나오기 어렵다는 것을 염두에 둘 필요가 있습니다. 더군다나 대회 토론의 경우 승리 또는 높은 순위를 확실히 거머쥐어야 하기 때문에 인간의 판단이냐 빅데이터 예측 모델의 정확성이냐 중 택1을 하고 주장의 선명성을 강화할 필요도 있는 상황입니다.
찬성 측 입장에서는 개별 인간의 편견과 특정 이해집단의 폭주가 정책의 공정성 등에 악영향을 끼칠 수 있기 때문에 모든 이해관계자들의 의사를 광범위하게 포함할 수 있는 빅데이터가 보다 공정할 수 있다는 주장을 할 수 있습니다. 물론 빅데이터의 경우에도 그 빅데이터를 구성하는 데 기여한 사람들 가운데 다수파와 소수파가 누구고 그들의 성향이 어떻게 되느냐에 따라 그 내용과 품질이 바뀔 수는 있으나, 적어도 개별 인간이나 특정 이해집단의 제한된 지식, 시각, 또는 경향에 비해서는 현실의 복잡성과 사회의 일반적인 요구를 정책에 더 잘 반영할 것이라는 주장을 할 수 있습니다. 찬성 측에서는 빅데이터가 객관성과 보편타당성을 추구하는 통계 기법의 강화판이라는 이야기를 할 수도 있습니다. 반대 측 입장에서는 빅데이터도 결국 데이터를 수집해서 정리하는 사람과 알고리즘을 만들고 작동시키는 사람의 주관적 편견이 개입될 수 밖에 없는데 과연 해당 정책 분야의 전문가보다 공정하고 정확한 예측을 할 수 있느냐는 반론을 제기할 수 있습니다. 쉽게 말해, 인간이 주도해서 의사결정을 할 때는 해당 인간 정책결정자가 누구인지 언론 등에 공개해서 견제를 할 수 있지만, 빅데이터 알고리즘의 구현 방식 등을 대중에게 공개하고 어떤 데이터가 빅데이터 예측 모델의 의사결정에 보다 큰 영향을 끼쳤는지와 같이 설명이 가능하냐는 반론을 할 수 있습니다. 결국 대중이 쉽게 이해할 수 있는 수준의 설명이 어렵다면, 민주주의에서 말하는 견제와 균형이 이뤄지기는 더 어렵다는 결론을 도출할 수 있습니다.
(참고자료)
1. https://en.dict.naver.com/#/entry/koen/9b8d46c6cce946998769be1e762e63d0
2. https://en.dict.naver.com/#/entry/enko/5e74cc97d2ef4285ad3930f92fee4fa3
3. https://en.dict.naver.com/#/entry/enko/112d6f772f184defb66ecffc86f5b470
토론 대회 소개: World Universities Debating Championships, 세계 대학교 토론 대회는 영어로 진행되는 세계에서 가장 큰 대회입니다. 대학생이 주로 참가하며(대학원생도 참가할 수 있겠습니다만...), 참가자 수로나 참가 대학 수로만 따졌을 때 지역 대회나 국내 대회가 더 클 수도 있기는 하나, 전 세계의 모든 대학교 학생들이 참가 자격을 가지고 있고 대학 졸업 후 일반인들이 정기적으로 참가할 수 있는 세계 토론 대회가 있느냐고 물을 경우 가장 큰 대회가 맞다고 할 수 있습니다. 한국에서는 동북아시아 최초로 세계 대학교 토론 대회가 https://blog.naver.com/debatekorea1/221460296356 와 같이 개최될 예정입니다. 원래는 2020년 12월부터 2021년 1월까지 진행될 예정이었으나 코로나 바이러스 사태로 인해 https://www.facebook.com/koreawudc2021/posts/2723951557863380 와 같이 2021년 7월 초로 연기되었습니다. 세계 대학교 토론 대회는 https://blog.naver.com/debatekorea1/221987802656 에 제시된 영국 의회식 토론 형식으로 진행됩니다. 현재 https://www.youtube.com/c/CapeTownWUDC2019/videos 의 2019년 세계 대학교 토론 대회 토론 동영상을 올리고 있으며, 2018년, 2017년과 같이 점차 거슬러 올라가는 식으로 게시물을 올릴 예정입니다. 2021년 한국 세계 대학교 토론 대회 및 그 이후 대회 동영상이 나올 경우 어떤 순서로 게시물을 등록할지는 고민해보도록 하겠습니다.
토론 주제: 본 의회는 정부들이 인간의 판단(예: 사법 제도 정책, 건강보험 자원 분배, 주거 개발)을 대신해서 빅데이터에 기초한 예측 모델을 의사결정에 활용하는 것을 크게 증가시키는 것을 지지한다.
Motion: This House supports governments significantly increasing their use of big data-based predictive models in decision-making to replace human judgements (e.g. criminal justice policy, allocation of healthcare resources, housing development).
1. 찬성합니다(I agree the motion).
2. 반대합니다(I disagree the motion).
3. 기권합니다(I abstain the motion).
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