머신러닝에서 로스함수를 최소화 하는 방향으로 최적화 하는데, 그 최적화 함수를
L=a* L1 + b*L2+ c* L3+d*L4,
여기서 a, b, c, d는 상수를 나타내고,
L1, L2, L3, L4는 각기 다른 로스함수를 나타낸다.
OP가 말한 인종차별은 L1 이라고 가정하더라도 인정 차별을 가장 적게하는 다른 후보가 있을수도 있지만, 전체 함수 L을 최적화를 트럼프가 더 잘한다면 트럼프를 지지할수도 있다고 생각한다. 즉 인종차별자를 어떻게 지지할수 있는가라는 질문은 머신러닝에서 어떻게 L1이 최소화 안되는 방향으로 갈수 있는가? 라는 질문 처럼 어리석은 질문이다. 전체 함수 L을 최소화하는것이 항상 L1을 최소화하는것과 일치하지 않는다.
물론 L1이 가장 중요한 요소라면 L1의 최소화가 L의 최소화와 일치하지만 대부분의 경우 의사 결정과정은 이것보다 훨씬 더 복잡하다. 1차원적으로 생각하지 말자.