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... 활용하는 연구를 영문으로 '게놈 에디팅(genome editing)'이라고 한다. 이를 언론이 유전자 조작 또는 편집 등 부정적인 어감의 용어로 번역하면서 일반 대중에 불필요한 오해와 반감을 불러일으키고 있다는 이유에서다. 김 단장은 “게놈 에디팅은 32억쌍의 염기로 구성된 인간 유전체에서 단 하나의 염기를 바꾸는 게 가장 일반적”이라며 “32억분의 1에 해당하는 변이를 놓고 조작이나 편집이라고 표현하는 것은 지나친 과장이자 오류”라고 지적했다.

... 노력하고 있다. 남녀의 성별 특성을 고려한 안전 표준이 개발 단계에서부터 적용돼야 한다는 목소리가 커지고 있다. 얼굴 식별도 문제다. 2019년 12월 19일 뉴욕타임스 보도에 따르면 컴퓨터에서 백인 남성의 얼굴을 판별할 때 오류율이 0.3%에 불과한 데 비해 유색 여성의 오류율은 34%에 달한다. 남성이 기술을 만들고 남성에게 우선 테스트해 시장에 나온 기술과 서비스 등에 결함이 있을 수 있다는 것이다. 구글 AI가 30·40대 백인 중심으로 학습했다가 ...

... 줄이는 작업. 선폭이 줄어들면 전자 이동이 쉬워져 전력소비가 줄고 작동 속도도 빨라진다. 더 많은 반도체를 만들 수 있어 생산단가도 낮아진다. 한 장의 웨이퍼(기판)에서 만들 수 있는 반도체 숫자가 늘어나기 때문이다. 삼성전자에 따르면 20나노 D램은 25나노보다 웨이퍼 한 장에서 찍어낼 수 있는 제품 수가 30% 이상 늘어난다. 하지만 선폭이 너무 좁아지면 전기적 간섭현상으로 데이터 저장 때 오류가 발생하는 등의 기술적 어려움이 발생하기도 한다.

한 국가경제의 일자리 수가 한정돼 있다는 전제 아래 장년 고용이 증가하면 청년 고용이 감소한다는 주장을 말한다. 그러나 이 이론에 대해 일자리 총 수는 임금수준·생산성 등에 따라 끊임없이 변화하는 속성을 간과한 것이라는 비판도 있다.

손(Sohn) 투자 콘퍼런스.1993년 29세의 나이에 암으로 세상을 떠난 월스트리트의 유명 트레이더 아이라 손을 기리기 위한 콘퍼런스. 영향력 있는 헤지펀드 매니저들이 매년 5월 미국 뉴욕서 투자 아이디어를 발표한다. 2008년 이 콘퍼런스에서 데이비드 아인혼 그린라이트캐피털 회장이 리먼브러더스의 회계 오류를 처음 밝힌 것으로 유명하다. 3개월 뒤 리먼브러더스는 파산했다. 콘퍼런스의 수익금은 소아암 치료를 위한 연구개발에 쓰인다.

... 과거 종이에 표시했던 상품명과 가격, 로고 등의 정보를 소형 디스플레이에 표시한다. 저전력 무선통신기술과 전자종이 디스플레이 기술을 활용한다. 대형마트 등 유통 부문에서 시작돼 공장, 병원, 물류센터 등 다양한 분야로 확장하고 있다. 인건비 절감, 실시간 변화 반영, 오류 최소화, 빅데이터 수집 등의 장점때문이다. 2022년 5월 현재 프랑스 이마고태그가 세계 1위 업체이고 한국의 솔루엠이 세계2위, 스웨덴의 프라이서가 세계3위 업체이다.

... 불완전한 정보를 토대로 판단을 내리는 것을 의미하기 때문에 한쪽으로 치우친(bias) 잘못된 결정이 내려질 수 있는 단점을 가지고 있다. 대표성 휴리스틱은 이러한 특징을 가진 휴리스틱의 한 종류다. 대표성 휴리스틱은 어떤 사건이 전체를 대표한다고 보고 이를 통해 빈도와 확률을 판단하는 것을 의미한다. '하나를 보면 열을 안다' 라는 속담이 대표성 휴리스틱을 표현하는 좋은 예다. 한두 가지 속성으로 전체를 판단하는 오류를 범하고 있는 속담인 것이다.

자신이 평균보다 더 낫다고 믿는 일반적인 오류를 말한다. 미국의 작가 게리슨 케일러가 1970년대 진행했던 미국 라디오쇼 ''프레리 홈 컴패니언(A Prairie Home Companion)''은 ''워비곤 호수''라는 가상의 마을을 무대로 한 프로그램 이다. 이 마을은 ''여자는 모두 강인하고,남자는 모두 잘 생겼으며,아이들은 모두 평균 이상인'' 허구의 세계다. 그런데 현실의 사람들도 이런 착각에 빠져 산다. 자신의 능력과 재능을 과대평가하거나 ...

자신의 예측, 실행, 판단능력을 과신한 결과 잘못된 미래 예측에 빠지는 것으로 특히 전문가, 경영자들에게 두드러지게 나타나는 현상이다. 자기과신에 빠진 예측자들은 자신의 정보량을 과대평가해 새로운 정보에 소홀해지거나 남의 말을 잘 듣지 않을 때 흔히 범하는 오류다.

과거 경험과 기존 예측 등이 고정관념으로 작용해 미래 예측 선상에 새로운 정보나 변화, 방향성을 제대로 반영하지 못하는 경우에 나타나는 오류다. 과거 부동산으로 손해 본 적이 없으니 앞으로도 부동산 투자는 매력적이라고 생각하는 부동산 불패신화가 대표적인 사례다.