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본 고의 내용은 다음과 같다. 먼저, AI 시스템 관점에서 빅데이터, 알고리즘, 데이터마이닝(Data Mining), ML(Machine Learning, 기계학습) 등의 용어를 체계적으로 구분하고 정리한다. 또한, NP-Complete 알고리즘 복잡성(Algorithm Complexity), 최적화(Optimization)와 휴리스틱(Heuristic), 정규화(Regularization) 등과 같이 알고리즘 전문가에게는 익숙하지만 세간에는 잘 알려지지 않아서 알고리즘에 관해 오해를 초래할 수 있는 주요 개념들을 정리하여 소개한다. 사실 이에 대한 이해는 알고리즘 책임성을 위한 올바른 논의를 정초함에 있어서 중요하다. 이제 보편적으로 사용되는 알고리즘이라는 용어는 경영과학(Management Science) 또는 OR(Operations Research)이나 응용 최적화 관점에서는 적절하지 못하다. 이들 분야에서 볼 때 본 고의 알고리즘이라는 용어는 휴리스틱(Heuristic)으로 대체되는 것이 더 타당할 것이다. 이런 관점에서 본 고의 알고리즘은 좁은 의미의 알고리즘과 휴리스틱을 포괄하는 넓은 의미의 알고리즘이다. 좁은 의미의 알고리즘과 휴리스틱의 차이와 각각의 의미와 응용에 대해서는 튜링상(Turing Award, 1975년)과 노벨 경제학상(1978년)을 수상한 Herbert A. Simon이 이미 1970년대에 설파하였다. 이를 바탕으로 알고리즘 책임성에 관한 최근의 논의를 살펴보고 이 이슈를 보다 생산적인 방향으로 이끌 수 있는 방법을 모색해본다. 본 고의 접근법은 컴퓨터과학 및 경영과학과 법제도에 관한 사회과학적 시각 사이의 간극을 메우면서 소모적인 논쟁을 줄이는데 도움을 줄 수 있을 것이다.
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