문맥 (context)
집단 지성(集團知性, collective intelligence)이란 다수의 개체들이 서로 협력 혹은 경쟁을 통하여 얻게 되는 결과이다. 쉽게 말해서 집단적 능력을 말한다. 소수의 우수한 개체나 전문가의 능력보다 다양성과 독립성을 가진 집단의 통합된 지성이 올바른 결론에 가깝다는 주장이다. 월드와이드웹의 발전 방향인 웹 2.0의 핵심 키워드이다. 중지(衆智, 대중의 지혜), 집단 지능, 협업 지성, 공생적 지능이라고도 한다.
개요
집단적인 지적 능력을 통해 개체적으로는 미미하게 보이는 박테리아, 동물, 사람의 능력이 총의를 모으는 과정을 통한 결정 능력의 다양한 형태로 한 개체의 능력 범위를 넘어선 힘을 발휘할 수도 있다고 주장한다. 이 분야는 사회학, 경영학, 컴퓨터 공학 등에서 주로 연구 및 적용되다 이 모든 사회현상에 적용되고 있다.
역사
사회학, 컴퓨터과학, 군중 행동 연구 중의 세부 분야로 박테리아, 식물, 동물, 인간 사회의 행동까지 넓은 대상을 포괄하여 연구하고 있다. 1910년대 하버드 대학 교수이자 곤충학자인 윌리엄 모턴 휠러가 개미의 사회적 행동을 관찰하면서 처음 제시했다피터 러셀의 저작에서 사회학적 정의가 이뤄졌고(1983), 이후 사회학자 피에르 레비(Pierre Levy)가 사이버 공간에서의 집단 지성 개념을 정리했다. 존중을 바탕으로 한 다른 사람의 세계와의 불가해하고 환원적인 만남에 대해 피에르 레비는 오늘날 기업, 학교, 대학, 지역에서 자라고 있는 ‘지식의 나무’라고 설명하면서, 집단 지성에 대해 “그것은 어디에나 분포하며, 지속적으로 가치가 부여되고, 실시간으로 조정되며, 역량의 실제적 동원에 이르는 지성”이라고 정의한다.
피에르 레비는 디지털 테크놀러지의 문화적·인식론적 영향과 사회적 활용을 연구하면서 세계철학 World Philosophy(2000년)에서 '과학 기술을 이용해 인류사회는 공동의 지적 능력과 자산을 서로 소통하면서 집단적 지성을 쌓아 왔으며, 이 집단 지성을 통해 시공간의 제약을 극복한 인류의 진정한 통합으로 새로운 진화의 완성단계에 이를 수 있다'고 주장한다. 이는 프랑스의 가톨릭계 신학자이자 고고학자인 테야르 드 샤르댕(Pierre Teilhard de Chardin)의 말 noosphere(누스페어)에서 영향을 받은 것이다.
주요 연구자로는 피터 러셀(1983년), 톰 아트리(1993년), 피에르 레비(1994년), 하워드 블룸(1995년), 프란시스 헤이리엔(1995년), 더글러스 엥겔바트, 클립 조스린, 론 뎀보, 고트프리드 마이어크레스(2003년) 등의 학자들이 연구하고 있으며 노먼 존손은 이를 공생적 지능이라고 하기도 한다.
한편 이러한 집단 지성이 전 지구적 규모로 인간 사회에 일어날 때 월드 와이드 웹과 같은 소통 수단을 통하여 기존의 인간지능의 한계를 뛰어넘는 새로운 "지구적 지능"의 출현을 예고하는 프란시스 헤이리헨 같은 연구자도 있다.
제러미데실바 미국 다트머스대 등 연구자들이 과학저널에 집단지성과 두뇌 축소에 관한 논문을 실었다. 인류의 조상이 침팬지조상과 계통이 갈라진 이후 600만년동안 인류의 두뇌는 4배나 커졌다. 그러나 3천년전 두뇌의 증가에는 급격한 감소세로 바뀌었다. 제러미 등의 연구자들은 사회성 곤충인 개미 연구로부터 아이디어를 가져와서 "집단지성에 점점 더 의존하면서 뇌크기를 줄일 수 있다"는 가설을 세웠다. 또한 "무리속에서 가장 똑똑한 사람보다 무리 전체가 더 똑똑한법 " 이라고 덧붙였다.
집단 지성을 발휘하기 위한 조건 >> 집단 지성의 문제점 >> 집단 지성의 사례 >> [[위키백과]]
집단 지성의 예로는 위키백과가 있다. 여러 사람이 자유롭게 열람하고 확실하지 않거나 잘못된 정보는 누구나 수정 및 삭제 할 수 있는 형태의 자료 열람 사이트이다.
다양한 사람들의 종합적 지식이 한데 모아져 있어 거의 정확한 정보가 산출되도록 노력한다.
[[구글]]
구글은 얻고자 하는 정보를 웹의 집단지성을 활용하여 찾을 수 있도록 한다.
사용자가 검색어를 치면 그들의 인덱스 서버에서 수십억 개의 웹페이지를 살핀 뒤, 가장 연관성 높은 것을 찾는다. 검색된 사이트의 방문자 수에 따라 순위가 매겨지는데 이때 가장 인기 있는 사이트는 신뢰성이 높기 때문에 높은 순위를 차지하여 검색결과에서 가장 먼저 나열된다.
[[크라우드소싱]]
롱테일 경제 원리를 바탕으로 한 다양한 지식 비지니스에서 효율성 향상을 위해 크라우드소싱을 통해 집단 지성을 활용하고 있다. 크라우드소싱이란 불특정 다수의 유저들로부터 아이디어를 얻어내는 활동으로 지식의 수요와 공급을 인터넷을 통해 쉽게 연결시켜준다는데 의의가 있다. 최근 P&G 등의 글로벌 기업은 효율성이 떨어지는 R&D 부서를 줄이고 크라우드 소싱을 통해 기술적인 문제를 해결해나가고 있으며 이를 C&D(Connect & Development) 라고도 한다. 집단 지성과의 차이점은 크라우드소싱은 불특정 다수의 아이디어에서 가장 효과적인 것을 찾아내는 반면 집단 지성은 크라우드소싱을 통해 모은 아이디어를 협력을 통해 통폐합해 최고의 안을 찾아내는 것이다.
IBM. Innovation Jam
IBM이 특허 최다 보유 기업이자 끊임없는 혁신을 지속하는 원동력은 이노베이션 잼(Innovation Jam)에 있다.
IBM은 2001년부터 해마다 웹을 통한 대규모 토론의 장을 제공하고 있는데 전 세계에 흩어져 있는 조직 내외 약 9만 명 이상의 많은 사람들이 몇 가지 주제와 관련한 문제점과 개선 방안에 대해 자신의 아이디어를 온라인 상에 게재하고 24시간 내내, 수일 간 집중 토론한다.
이를 통해 참여자들은 아이디어를 보완 및 수정하고 발전시키는데, 이 글로벌 온라인 컨퍼런스를 일컬어 이노베이션 잼이라 한다.
IBM은 2006년의 재밍으로 10가지 차세대 혁신 사업을 도출하였고 그 후 2년 동안 여기에 미화 1억 달러를 투자하였다.
오픈 소스
"오픈 소스(open source)는 소프트웨어 혹은 하드웨어의 제작자의 권리를 지키면서 원시 코드를 누구나 열람할 수 있도록 한 소프트웨어 혹은 오픈 소스 라이선스에 준하는 모든 통칭을 일컫는다." 라고 정의되어 있는 만큼 이용자들이 임의로 수정, 편집이 가능하고 토론이 가능하여 더 나은 발전을 낳게 된다. 리누스 토발즈가 시작한 리눅스가 한 예로서 여러 종류의 배포판이 나왔다.
네이버 지식iN
네이버 지식iN은 "네이버 사용자 사이의 지식 교류 서비스 "로 사용자가 올린 질문이나 궁금한 내용, 고민에 대해 다른 사용자들이 자발적으로 답을 달면서 지식을 주고 받고 있다. 2002년 10월 서비스를 시작했으며, 2012년 9월 기준으로, 올라온 질문의 수는 1억 건을 넘어섰다. 최근에는 변호사, 의사 등 전문가 상담을 도입하여 신뢰도를 높이고 있다.
집단 지성 실험
제임스 서로위키(James Surowiecki)는 ''Wisdom of Crowds''라는 책에서 재미있는 실험 결과를 소개했다. 구슬이 가득 든 작은 공들을 유리병 안에 넣어 두고 맞추는 게임이었다. 주식 등 직감이 높다는 투자 예측 전문가 한 명과 다수 비전문가들의 결과를 비교하였다. 비교 결과로 얻은 결론은 다음과 같다. 재미있게도 비전문가 여러 명의 의견을 종합한 예측 결과가 정답에 거의 들어맞았다. 전문가의 의견이 비전문가 각 개인보다는 정답에 더 가까운 경우가 존재하지만 집단의 결과를 조합한 예측보다는 항상 정확도가 떨어진다는 점이었다. 이는 우수한 한 명의 직감보다는 덜 우수한 여러 명의 직감의 조합이 더 우수한 결과를 만든다는 집단 지성의 이론을 잘 뒷받침하고 있다. 본 실험은 원숭이와 투자자의 결과를 비교하는 실험과 다른 실험이다.
-다만 이 결과는 전문가의 전문성이 잘 드러날 수 있는 상황이 아니고, 비전문가의 비전문성이 판단에 영향을 줄 수 있는 상황이 아닌 상황에서 나온 결과이기 때문에 전문가 1명보다 다수의 비전문가가 특정 상황에서 내릴 수 있는 결론에서 비전문가 다수의 의견이 최적의 결론이라는 절대 명제가 될 수는 없다.
지시문 (instruction)
주어진 원문을 읽고 필요한 정보를 파악하여, 원문에 근거해 질문에 답하라.
질문 (question)
크라우드소싱과 집단 지성은 아이디어를 다루는 방식에서 어떤 차이가 있는가?
추론 과정 (compact_reasoning)
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1과제 해석
task_interpretation크라우드소싱과 집단 지성 사이의 방법론적 차이점을 비교 분석한다.
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2정보 추출
information_extraction크라우드소싱의 정의와 작동 방식을 추출한다.
- 크라우드소싱은 불특정 다수의 아이디어에서 가장 효과적인 것을 찾아내는 반면
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3근거 선택
evidence_selection집단 지성의 작동 방식을 추출한다.
- 집단 지성은 크라우드소싱을 통해 모은 아이디어를 협력을 통해 통폐합해 최고의 안을 찾아내는 것이다.
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4논리 통합
logical_integration두 개념의 차이점을 '아이디어의 선별'과 '아이디어의 통합/발전' 관점에서 대조한다.
- 크라우드소싱은 불특정 다수의 아이디어에서 가장 효과적인 것을 찾아내는 반면 집단 지성은 크라우드소싱을 통해 모은 아이디어를 협력을 통해 통폐합해 최고의 안을 찾아내는 것이다.
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5결론 도출
conclusion_formulation크라우드소싱은 효과적인 아이디어를 찾아내는 데 집중하고, 집단 지성은 모인 아이디어를 협력으로 통폐합하여 최선의 안을 도출한다는 결론을 도출한다.
- 크라우드소싱은 불특정 다수의 아이디어에서 가장 효과적인 것을 찾아내는 반면 집단 지성은 크라우드소싱을 통해 모은 아이디어를 협력을 통해 통폐합해 최고의 안을 찾아내는 것이다.
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6답변 생성
answer_generation두 개념의 차이점을 명확히 기술하여 답변을 작성한다.
- 크라우드소싱은 불특정 다수의 아이디어에서 가장 효과적인 것을 찾아내는 반면 집단 지성은 크라우드소싱을 통해 모은 아이디어를 협력을 통해 통폐합해 최고의 안을 찾아내는 것이다.
최종 답변 (final_answer)
크라우드소싱은 불특정 다수의 아이디어 중에서 가장 효과적인 것을 찾아내는 활동인 반면, 집단 지성은 크라우드소싱을 통해 수집된 아이디어들을 협력을 통해 통폐합함으로써 최고의 안을 찾아내는 과정을 의미한다.
핵심 해석 (core_interpretation)
크라우드소싱은 불특정 다수의 아이디어 중에서 가장 효과적인 것을 찾아내는 반면 집단 지성은 아이디어들을 협력을 통해 통폐합하여 최고의 안을 찾아낸다는 점에서 차이가 있다.