2024년 고2 3월 모의고사 34번 지문 해설

1) Technologists are always on the lookout for quantifiable metrics.
(기술자들은 항상 정량화할 수 있는 측정 기준을 찾고 있다.)

 

기술자들은 데이터를 기반으로 한 의사결정을 위해 정량화, 다시 말해 수치로 표현할 수 있는 측정 기준을 찾는 데 항상 주의를 기울이고 있습니다.

2) Measurable inputs to a model are their lifeblood, and like a social scientist, a technologist needs to identify concrete measures, or "proxies," for assessing progress.
(모델에 측정 가능한 입력은 그들의 생명줄이며, 사회 과학자와 마찬가지로 기술자는 진척 상황을 평가하기 위한 구체적인 측정 방법, 즉 '프록시'를 식별할 필요가 있다.)

 

모델에 필요한 측정 가능한 입력은 기술자들에게 매우 중요하며, 사회 과학자처럼 기술자도 진척 상황을 평가하기 위해 구체적인 측정 방법, 즉 '프록시'를 찾아야 합니다.

여기서 프록시란 데이터를 정량화할 수 있는 일종의 측정 기준이 되겠죠.

3) This need for quantifiable proxies produces a bias toward measuring things that are easy to quantify.
(이러한 정량화할 수 있는 프록시에 대한 필요성은 정량화하기 쉬운 것들을 측정하는 쪽으로 편향을 만든다.)

 

어떤 데이터를 수치화하고 싶어서 프록시를 찾고 있는데...이게 참 쉬운 일은 아니겠죠.

그러다보니 본인도 모르게 수치화 하기 쉬운 데이터를 측정하고 있는 것입니다.

이러면 프록시를 찾기 쉬워지니까요.

4) But simple metrics can take us further away from the important goals we really care about, which may require complicated metrics or be extremely difficult, or perhaps impossible, to reduce to any measure.
(하지만 단순한 측정 기준은 우리가 정말로 신경 쓰는 중요한 목표로부터 우리를 더 멀어지게 할 수 있는데, 이 목표는 복잡한 측정 기준을 요구하거나, 또는 어떤 하나의 측정 방법만으로 한정하기가 어렵거나 아마 불가능할 수도 있다.)

 

단순한 측정 기준은 우리가 진정으로 중요하게 생각하는 목표에서 멀어지게 할 수 있습니다.

복잡한 측정 기준을 통해서 이 데이터를 분석해 나가야하는데 단순한 측정 기준으로는 이 데이터 본래의 값을 분석할 수 없는 것이죠.

5) And when we have imperfect or bad proxies, we can easily fall under the illusion that we are solving for a good end without actually making genuine progress toward a worthy solution.
(그리고 우리가 불완전하거나 잘못된 프록시를 가지고 있을 때, 우리는 가치 있는 해결책을 향한 진정한 진전을 실제로 이루지 못하면서 좋은 목적을 위해 문제를 해결하고 있다는 착각에 쉽게 빠질 수 있다.)

 

불완전하거나 잘못된 프록시를 사용할 때, 일단 데이터를 측정해서 수치화는 하고 있으니까 잘하고 있다고 느낄 수 있겠지만, 사실은 그게 아니라는 거죠.

6) The problem of proxies results in technologists frequently substituting what is measurable for what is meaningful.
(프록시의 문제는 기술자들이 흔히 의미 있는 것을 측정 가능한 것으로 대체하는 결과를 낳는다.)

 

이처럼 적절한 프록시를 찾기 어렵기 때문에 기술자들은 차라리 프록시를 찾기 쉬운 데이터를 모으기 시작하는 거죠.

당연히 이는 올바르지 못한 것이겠죠?

7) As the saying goes, "Not everything that counts can be counted, and not everything that can be counted counts."
(흔히 말하듯이, "중요한 모든 것들이 셀 수 있는 것은 아니고, 셀 수 있는 모든 것들이 중요한 것도 아니다.")

 

마지막으로, "중요한 모든 것들이 셀 수 있는 것은 아니고, 셀 수 있는 모든 것들이 중요한 것도 아니다"라는 말이 잘 보여주듯이, 우리는 정량화에 매몰되어선 안됩니다.

수치화 할 수 있는 데이터라고 해서 그 데이터가 매우 중요하고 의미있는 것은 아니라는 겁니다.

일부로 수치화하기 쉬운 데이터를 모았다면 그 데이터는 당연히 쓸모가 없겠죠.

이 글은 기술자들이 정량화할 수 있는 측정 기준을 찾는 과정에서 발생할 수 있는 문제와 그 한계를 잘 설명하고 있습니다. 

정량화의 필요성이 중요한 목표를 간과하게 만들 수 있음을 상기시켜 주죠.

 

소재: 기술자와 정량적 측정 기준

주제: 정량화의 필요성과 그에 따른 한계