딥페이크
'딥러닝(deep learning)'과 '거짓(fake)'의 합성어. 컴퓨터가 데이터를 축적해 스스로 학습하는 딥러닝 기술을 이용, 거짓 정보를 만든다는 의미이다. 처음 주목받은 것은 연예인 얼굴을 합성한 불법 음란물이 유포되어 논란이 생기면서이다. 현재 영상에 따라 입 모양, 눈 움직임 등에 약간의 어색함이 있지만 1~2년 안에 기술이 완성될 것으로 업계는 예측한다. 지난해 7월 AP통신은 딥페이크 기술이 1~2년 안에 정치판과 외교판을 뒤흔들 변수가 될 것이라고 보도했다. 딥페이크는 인공지능(AI)에 합성하고자 하는 사람의 다양한 각도로 찍은 사진 수백 장을 입력시켜 영상으로 만들어낸다. 온라인에서 사진을 손쉽게 구할 수 있는 유명인일수록 합성 대상이 되기 쉽다.
젠트리피케이션 (gentrification)
낙후된 변두리 지역이 번성해 중산층 이상의 사람들이 몰리면서 기존의 주민이 내몰리는 현상. 영국 사회학자 루스 글래스가 1964년 처음 사용했다. 당시 런던 빈촌에 중산층 이상의 사람들이 이주하고 고급 주거지역이 생기자 기존 거주자들은 주거 비용을 감당하지 못하고 떠났다. 원래는 낙후된 지역에 외부인이 들어오고 지역이 활성화되는 현상을 뜻했지만 최근에는 원주민들이 밀려난다는 부정적인 뜻으로 많이 사용한다. 젠트리피케이션이 발생하면 해당 지역의 기반 시설이 개선되고 지역 경제가 살아난다는 긍정적 효과가 있다. 그러나 부동산 가격이 올라 값싼 주택이 사라지고 임대료가 올라 쫓겨나는 사람도 생긴다. 대형 프랜차이즈와 같은 거대 자본이 들어와 지역의 정체성을 잃는 문제점도 발생한다.
더닝 크루거 효과
능력이 없는 사람이 잘못된 결정을 내려 부정적인 결과가 나타나도 스스로의 오류를 알지 못하는 현상을 뜻한다. '더팅 크루거' 이론에 따르면 능력이 없는 사람은 자신의 실력을 실제보다 높게 평가한다. 반면 능력이 있는 사람은 오히려 자신의 실력을 과소평가한다. 능력이 없는 사람은 타인의 능력을 알아보지 못하며, 자신의 능력부족으로 발생한 결과 또한 알지 못한다. 훈련을 통해 능력이 향상된 후에야 이전의 능력 부족을 깨닫고 인정하는 경향을 보인다.
미스터리 쇼퍼
미스터리 쇼퍼(Mystery Shopper)는 일반 손님으로 가장해 직원의 고객 응대 태도, 판매기술, 사업장의 분위기 등을 평가하는 사람을 의미한다. 사업장의 전반적인 상태를 평가하고 개선점을 제안하기 때문에 내부 모니터 요원이라고도 부른다. 직원의 서비스에 따라 기업 매출이 달라지면서 생긴 직업으로 기업을 대신해 소비자의 반응을 수집하고 기업에 전달한다. 한국에서는 프랜차이즈 외식업체와 금융회사, 백화점, 병원, 관공서, 판매업체 등에서 미스터리 쇼퍼 방식으로 매장직원을 평가하는 경우가 많다. 지난 5월에는 서울시가 미스터리 쇼퍼 방식을 이용해 학교보안관 실태를 점검했다.
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