企業, 非營利團體, 政府는 使用者의 選好를 學習하고 豫測하는 알고리즘을 設計한다. 이런 알고리즘은 推薦 시스템에 內裝돼 消費者가 어떤 製品이나 서비스를 購買할지, 어떤 映畫를 볼지, 어떤 職業을 가질지 等 모든 選擇을 도와준다. 알고리즘은 使用者의 行動을 基盤으로 使用者 選好를 推論하기 때문에 알고리즘 設計에도 人間의 偏向性이 內在된다. 使用者 選好를 더욱 效果的으로 豫測하고 消費者와 社會 全體의 웰빙을 向上시키는 알고리즘을 構築하려면 組織은 使用者 選好를 測定할 때 이러한 偏向을 考慮해야 한다.
저녁 食事에 革新을 가져다 줄 새로운 앱을 생각해 보자. 이 앱은 獨自的인 알고리즘을 使用해 使用者에게 꼭 맞는 飮食을 推薦한다. 이 앱을 使用해보고 싶다는 생각에 재빨리 加入한다. 하지만 推薦 飮食은 期待했던 것과 다르다. 月曜日엔 피자, 火曜日엔 햄버거, 水曜日엔 프라이드치킨, 木曜日엔 바비큐, 金曜日엔 스테이크. 混亂스러워 會社에 電話해 무슨 일인지 물어본다.
"저희 알고리즘은 顧客이 過去에 注文한 飮食을 分析해 가장 좋아하는 飮食을 골라냅니다"라고 說明한다. "그런 다음 다른 飮食은 推薦하지 않고 좋아하는 飮食만 推薦합니다. 完璧한 個人 맞춤型 食事 플랜이죠!"
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