B2C에서 가장 중요한 대상은 '고객'입니다. 인터넷이 발달하기 전 모든 서비스는 '고객'을 중심에 두고 설계하는 것이 이익을 얻는 가장 기본적인 방법이라고 생각해 왔습니다.
하지만 B2C가 인터넷 환경으로 옮겨 가면서 서로 얼굴을 보지 않아도 된다는 특징에 관한 부작용이 나타나기 시작했습니다. 세일즈 주체는 어차피 매출과 이익을 높일 수 있다면 도덕적인 규범을 경시한 채 고객을 상대해도 된다고 생각하기 시작했습니다. "법을 지킨다면 무엇이 문제인가?", "속는 사람이 바보"라는 말은 이를 대표적으로 나타내는 말입니다. 이러한 분위기에서 사용자가 쉽게 속을 수 있는 교묘한 인터페이스를 설계하는 다크패턴이 탄생했다고 생각합니다.
이 책은 여러분이 인터넷 서비스를 활용하면서 한 번쯤은 겪어보았던 속임수나 불쾌했던 UX 경험을 '다크패턴'이라는 이름으로 정의하고 다크패턴에 이르게 되는 의사결정의 심리와 다크패턴의 여러 가지 유형을 알려줍니다. 그리고 다크패턴의 유해성과 동시에 다크패턴을 예방하는 방법까지 구체적으로 소개합니다. 서비스의 고객이라면 다크패턴을 잘 알고 이를 피하는 방법을 알 수 있고, 세일즈 주체라면 결국 고객 중심 사고가 비즈니스의 영속성을 보장한다는 깨달음을 얻을 것입니다.
2010년대 후반 IT 분야에서 가장 주목받은 키워드는 누가 뭐라든 '인공지능'이 아닐까 합니다. 처음에는 어려워만 보였던 기술이 많은 사람에게 자연스럽게 받아들여지고 있으며, 이 분야에 자신의 인생을 건 개발자도 많이 늘었다고 생각합니다. 옮긴이도 이러한 흐름에 따라 앞으로 인공지능 기술의 발전에 많은 관심을 두고 다양한 기술을 살펴보는 중입니다.
이 책은 여러 가지 인공지능 기술 중 딥러닝에 집중합니다. 그럼 "이미 많은 딥러닝 관련 책이 출간되었는데 굳이 또 이 책을 읽어야 하나요?"라는 의문이 들 수 있습니다. 그래도 이 책은 한 번 읽을 가치가 있습니다. 딥러닝을 처음 배우려는 사람을 배려하면서도 2020년 기준 현업에서 사용하는 최신 이론과 함께 딥러닝을 알려주기 때문입니다.
알파고가 처음 나왔을 때의 딥러닝 기초와 현재의 딥러닝 기초를 비교하면 그간 많은 발전이 있었습니다. 물론 과거의 기초 개념도 중요하지만 앞으로 딥러닝을 진지하게 파고들려는 분이라면 최신 이론을 접하는 것이 매우 중요합니다. 이 책은 그러한 점을 반영해서 순전파, 역전파, RNN 같은 전통적인 딥러닝 기초는 물론이고, LSTM, GRU, VAE, GAN같이 2020년 현 시점에서 알아두면 좋은 딥러닝의 기초를 함께 담으려고 노력했습니다. 저처럼 딥러닝에 뒤늦게 관심을 갖게 된 분이라면 이 책이 많은 도움이 될 것입니다.
- 장건희
