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2015년 03월 19일 12시 23분 KST | 업데이트됨 2015년 05월 19일 14시 12분 KST

나는 데이터다 고로 존재한다

돌칼과 돌도끼를 만들어 쓰기 시작한 석기시대 이후 부단히 발달해온 도구의 역사는 곧 인류 문명의 역사다. 현실의 삶과 생활 조건을 개선하기 위한 인간의 노력은 더 나은 도구를 만들기 위한 생각과 시도로 나타났으며, 삶은 날로 개선되고 있다. 무수한 도구가 명멸하면서 사람과 사회에 영향을 끼쳐왔지만, 지금 우리가 당면한 상황과 견줄 만한 때는 유사 이래 없었다.

인간을 보조하고 인간을 대체하는 데서 더 나아가 데이터로 환원되지 않으면 의미와 가치를 가질 수 없는 미래, 설계자를 압도하는 디지털 기술에 관해 알아야 할 몇 가지

인간이 지구상의 나머지 생물종들과 다른 진화의 길을 걷게 된 걸 설명하는 개념의 하나가 '호모파베르'(Homo Faber)다. 아리스토텔레스가 기술을 힘의 하나로 분류하고, 앙리 베르그송이 구체적으로 개념화했듯이 '도구를 만들어 쓰는 존재'(호모파베르)는 인간의 가장 두드러진 특징이다. 돌칼과 돌도끼를 만들어 쓰기 시작한 석기시대 이후 부단히 발달해온 도구의 역사는 곧 인류 문명의 역사다. 현실의 삶과 생활 조건을 개선하기 위한 인간의 노력은 더 나은 도구를 만들기 위한 생각과 시도로 나타났으며, 삶은 날로 개선되고 있다. 무수한 도구가 명멸하면서 사람과 사회에 영향을 끼쳐왔지만, 지금 우리가 당면한 상황과 견줄 만한 때는 유사 이래 없었다.

먹방은 그대로, 젓가락이 바뀐다?

디지털 기술의 등장이다. 디지털은 모든 것을, 뿌리부터 바꾸고 있다. 인류가 만들고 사용해온 거의 모든 기존 도구들을 변화시키고 있으며, 사람이 도구와 관계 맺는 방식을 달라지게 했다. 사람과 사람, 사람과 사회가 관계 맺는 방식 자체를 새롭게 변화시키고 있다. '인간을 압도하는 인공지능' 또한 디지털에 뿌리를 둔 기술이다. 누구나 스마트폰을 보유하고 있으며 하루에 서너 시간을 인터넷과 모바일 기기에 접속해 살면서 우리는 디지털 문명에 깊이 의존해 있다. 하지만 사용량과 의존성이 해당 분야에 대한 이해와 통제를 수반하는 것은 아니다. 차량을 운전하고 탑승하는 데 자동차의 구조나 동력학을 반드시 알 필요는 없다. 다수의 사람들은 전기나 화학 등 현대의 생활 조건을 근본적으로 바꾼 기술들에 대해서도 깊은 이해 없이 살아왔다. 전문가와 공동체가 안전성을 검토하고 사용 규약을 만들고 이것이 대중화되기까지는 시간이 걸렸다.

하지만 디지털 기술은 다르다. 역사상 이토록 광범하고 동시에 깊게 의존하면서, 그에 대한 사용자의 이해와 통제 수준이 낮은 기술은 일찍이 없었다. 농경술·인쇄술·산업혁명 또한 인류에게 지대한 영향을 끼친 기술임이 틀림없으나, 지금의 디지털 기술과 몇 가지 점에서 다르다. 현재뿐만 아니라 미래의 삶까지 규정하는 디지털 기술의 속성을 알아야 비로소 생존이 가능해졌다. 이미 우리의 통제를 넘어서 그 설계자를 압도하는 디지털 기술에 관해 알아야 할 몇 가지를 살펴보자.

첫째, 디지털 기술은 모든 영역에 예외 없이 적용된다. 통신과 전기, 컴퓨터 등 특정한 영역에 제한적으로 적용되는 게 아니다. 기존의 모든 기술과 제품, 방식에 결합이 가능하기 때문이다. 디지털 기술은 모든 것을 0과 1로 치환해서 기계가 인식할 수 있는 방식으로 변환시키는 '기계화'의 문법이다. 최근 한 학습모임에서 미래의 변화를 다룬 책을 놓고 토론이 벌어졌다. 참여자들 대부분은 책에서 제시된 미래의 다양한 변화상에 동의하면서도 미래의 식생활이 달라질 것이란 예측에 대해선 '그렇지 않을 것'이라는 의견을 보였다. 현재 초기적 형태가 등장한 3D 프린터가 '요리용 3D 프린터'로 발전해 주방과 식당을 대체할 것이란 전망에 대해서였다. 미래에는 각자 요리법을 배워 조리하는 대신, 기본적 재료만 넣으면 요리용 3D 프린터가 나의 기호를 반영한 최적의 레시피에 따라 1인분 요리를 제공할 것이라는 게 책에 담긴 예측이었다.

나도 미래의 인류가 요리하고 먹는 즐거움을 알약과 3D 음식제조기의 편리함과 곧장 맞바꿀 것으로 보지는 않는다. 하지만 먹는 즐거움과 요리하는 기쁨이 포기할 수 없는 본원적인 생활 방식이라고 해서 미래의 식탁이 변화의 무풍지대는 아닐 게다. 우리는 계속 숟가락과 젓가락, 그릇을 이용해 식사를 하겠으나, 그 모습은 디지털화할 것이다. 지난 2월 유엔교육과학문화기구(UNESCO)는 '미래를 바꿀 10가지 정보기술(IT)'에 중국 바이두가 2014년 공개한 스마트 젓가락 '콰이서우'를 선정했다. 스마트 젓가락으로 음식을 집으면 음식의 성분과 온도, 열량 및 부패 등 안전성 등이 자동 감지·측정되는 기술이다. 2010년 일본의 변기 제조업체 토토는 소변을 분석해 당뇨 등 건강 상태를 체크해서 의료진에 자동 전송하는 기능의 스마트 변기를 선보인 바 있다. 주목되고 있는 미래의 스마트 홈과 원격의료 시스템의 일부분이다. 이처럼 요리하고 먹고 배설하는 것처럼 변화하지 않을 인간의 본능적 행위에도 디지털 기술은 다양한 형태로 결합하고 있다. 디지털 기술의 영향을 받지 않을 영역이란 없다고 생각하는 게 정확하다.

"너는 나를 창조했지만 주인은 나야"

둘째, 디지털 기술은 그 고안자이자 사용자인 인간으로 하여금 익숙한 모든 것을 바꾸도록 강요한다. 사람이 디지털 기술을 만들어냈지만, 불가사리처럼 모든 걸 먹어치운 디지털은 우리에게 '디지털에 맞출 것'을 요구한다. 거부하고 과거 방식을 고집하면 생존이 사실상 불가능해지고 있다. 마치 1818년에 발표된 메리 셸리의 과학소설 <프랑켄슈타인>에서 괴물이 자신의 창조자를 협박하며 "넌 나를 만들었지만 네 주인은 나야. 어서 복종해"라고 울부짖는 장면을 떠올리게 한다. 디지털 기술이 모든 영역에 영향을 끼친다는 것은 곧 인간이 생활하고 관계 맺는 모든 방식에 변화를 요구한다는 말이다. 전기와 전구의 발명 이후 밤마다 촛불과 호롱불을 밝힐 필요 없이 밤 시간을 다양하게 활용하듯, 새로운 기술로 생활 방식이 달라지는 것은 자연스러운 일이다. 디지털 기술은 예전과 같은 범위와 성격을 훨씬 넘어선다는 게 차이일 뿐이다.

올해 벽두 전국의 월급쟁이와 납세자 대부분을 흥분하게 만든 연말정산 사태를 살펴보자. 월급쟁이 증세 논란과 별개로 이번 사태는 우리가 의존하고 있는 디지털 세상의 단면도 드러냈다. 이번 파동에서 과거처럼 각자가 입력한 세무자료의 신뢰성에 대한 논란은 거의 없었다. 납세자들은 국세청의 연말정산 간소화 서비스를 이용해 각자 데이터를 입력한 뒤 추가로 부담하거나 환급받을 금액을 거의 오차 없이 알 수 있었다. 과거엔 업체별로, 회사 회계팀 사정에 따라 개인별로 연말정산 결과가 통보됐다. 납세자, 회계부서, 세무서 등 단계별로 오류와 부정확함이 존재하던 시절과 딴판이다. 방대한 규모의 개인별 연말정산 결과에 대해 진위 논란을 겪을 필요 없이 모든 사람들이 인터넷으로 각자의 내역을 확인하고 즉시 논쟁에 참여했다. 참여 공간도 포털 사이트 댓글이나 소셜네트워크서비스(SNS) 등 인터넷이었다.

은행과 카드사 등 각종 금융기관에 기록된 개인별 정보는 물론이고 스마트폰과 각종 센서 등의 도구를 통해 과거엔 상상도 못했던 개인들의 미세한 자료까지 수집해서 전산처리하고 인터넷에 연결하고 있다는 걸 알게 된다. 지난 1년간 어디에 지출하고 다녔는지 나는 기억하지 못하지만, 기계와 세무 당국은 1원 한 푼 빠뜨리지 않은 채 고스란히 기록으로 보유하고 있다는 사실을 확인하면 섬뜩해진다. 교통카드 이용 내역을 인터넷으로 조회해볼 때도 비슷하다. 내가 교통카드를 이용해 이동한 시각과 위치가 오차 없이 정확하게 기록돼 있다.

자동화와 전산화의 위력은 놀랍다. 해마다 업그레이드되는 연말정산 간소화 서비스를 경험하게 되면, 왜 미래에 사라질 직종으로 세무사와 회계사가 자주 언급되는지 이해할 수 있다. 많은 업무가 알고리즘 방식으로 처리되는 추세다. 증기기관 등 동력과 기계에 의해 인간의 육체노동을 대체했던 산업혁명과 유사한 제2의 기계혁명이 컴퓨터에 의해 일어나고 있다는 게 에릭 브린욜프슨과 앤드루 맥아피가 최근작 <제2의 기계시대>에서 강조하는 바다.

두려움은 더 커진다. 인터넷과 컴퓨터는 기존의 다양한 장벽을 없애고 세상 모든 정보와 사람을 연결시킨 마법처럼 편리한 도구로 다가왔으나, 일자리를 없애며 많은 직업 종사자들을 위협하고 있다. 물론 컴퓨터를 통한 자동화와 기계화가 사람들의 일자리를 빼앗기만 하는 게 아니라, 산업구조를 바꿔 새로운 일자리를 창출한다는 전망도 적지 않다. 그러나 정보화 사회가 새 직종과 일자리를 만들어낸다는 것 역시 분명한 사실이지만, 이는 일자리의 전체 차원과 장기적 관점에서의 통계이자 전망이다. 당장은 과거 방식대로 일해오던 직무와 그 종사자들의 지위가 위협받는 걸 피할 수 없다. 2014년 12월 국내 금융·보험 분야 취업자는 80만7천 명으로, 1년 전에 비해 5만2천 명이 줄어들었다. 2009년 국제 금융위기 이후 최저치다. 은행과 증권 업무의 대부분이 창구가 아닌 온라인으로 처리되는 세상에서 불가피한 현실이다.

서울 강남경찰서 역삼지구대의 방범용 폐회로텔레비전(CCTV) 관제센터 모니터에 비친 강남 거리의 모습

사람도 데이터, 데이터일 때 출입이 가능

단일 규모로 세계 최대인 한국타이어 금산공장이 2011년 준공한 제3공장의 자동화율은 98%에 이른다. 거의 모든 공정이 로봇에 의해 자동화돼 있고, 작업자는 검수와 관리 등 최소한의 업무만을 수행한다. 로봇은 조립·운반·포장·청소 등의 업무를 넘어 금융거래와 기사 작성의 영역에까지 진출했다. 아마존은 무인배달을, 구글은 자율주행 자동차를 선보이며 인간을 과거의 노동과 직무로부터 분리시키고 있다. 편리함과 동시에 다양한 산업의 일자리들이 로봇에 의해 대체될 운명이다. 미국의 보스턴컨설팅그룹은 지난 2월10일 펴낸 보고서에서 2015년 현재 세계적으로 로봇은 기계가 담당하는 제조 공정의 약 10%를 수행하는데, 2025년에는 그 비중이 25%까지 늘어날 것으로 전망했다. 산업용 로봇 채택에 어느 나라보다 적극적인 한국의 경우, 로봇으로 인해 앞으로 10년간 인건비가 33% 줄어들 것이라는 게 보고서의 내용이다.

셋째, 디지털 세계에서 모든 것은 데이터이고 모든 데이터는 처리(Processing)된다. 독일 관념론이 우리가 인식하는 모든 것을 인간의 정신적 작용이 만들어낸 의미와 개념으로 파악했다면, 디지털 세계는 모든 것을 데이터로 간주하며 0과 1의 전자적 형태로 치환한다. 이동성 있는 생물인 사람도 데이터에 불과하며, 데이터일 때만 비로소 디지털 세계의 출입이 허용된다. 데이터로 환원될 수 없는 존재는 디지털 세계에서 의미와 가치를 가질 수 없다. 미국 매사추세츠공과대학(MIT) 미디어랩 설립자인 니컬러스 네그로폰테가 1995년 저서 <디지털이다>에서 "아톰의 세계가 비트의 세계로 전환되는 걸 막을 수 없다"고 예측한 그대로다.

네그로폰테의 20년 전 예언을 현실로 만드는 결정적 도구는 스마트폰이다. 스마트폰은 시간과 공간의 제약 없이 언제 어디서나 인터넷에 접속해 정보화 세상을 향유할 수 있게 만들었다. 동시에 스마트폰은 사용자들이 접촉하는 모든 것을 데이터로 바꾸는, 미다스의 손과 같은 도구다. 데이터를 활용하는 사람은 대가를 치러야 한다. 스스로 데이터를 만들어 제공하는 게 대가이자 사용 조건이다. 피드백을 통한 서비스 개선을 위해, 개인별 맞춤형 서비스 제공을 위해, 또는 사용자 모르게 설계자가 만들어놓은 매트릭스에 따라, 사용자는 자신의 데이터를 만들어 제공해야 한다. SNS를 통해 일상의 대화와 사적 메모가 데이터로 변신하고, 인스타그램과 플리커 등의 이미지 공유 서비스를 통해 우리가 눈으로 보는 시각정보는 컴퓨터가 인식하는 픽셀 데이터로 변환된다. 비콘(Beacon)과 각종 센서, 웨어러블 기기, 생체이식형 컴퓨터 등 인간의 모든 활동과 상태를 데이터로 만들기 위한 경쟁과 상품화가 갈수록 확장되고 있다. 다음달 출시될 애플워치는 스마트폰에서는 불가능하던 개인의 신체 상태 데이터를 만들어내 활용하게 하는 도구다.

충남 금산군에 위치한 한국타이어 금산공장은 단일 규모로는 세계 최대를 자랑한다. 2011년 준공된 금산3공장의 자동화율은 98%에 이른다.

디지털 족적 없이 살 수 있겠는가

모든 정보가 데이터로 코드화돼 입력되는 세상이 빅데이터 세상이다. 우리는 데이터를 만들어내는 주체이지만, 사용하는 주인이 아니다. 이를 분류해 읽고 처리하는 능력은 거대 기업과 국가의 손에 있다. 기업과 국가는 빅데이터에 대한 접근과 이를 활용하는 알고리즘을 통해 가치를 만들어내고 힘을 행사한다. 거의 모든 것에서 알고리즘의 위력과 효과를 경험하게 된다.

마이크로소프트의 검색엔진 빙(Bing)은 지난 2월23일 열린 제87회 아카데미 시상식 결과를 뛰어난 정확도로 예측했다. 작품상, 감독상, 남녀 주연, 남녀 조연 등 주요 6개 부문의 결과를 정확히 맞혔고 전체 24개 부문 중 20개 수상자 예측에 성공했다. 84%의 적중률은 미국 카지노 업계의 예측보다 훨씬 정확했다. 구글의 자율주행 자동차도 방대한 데이터와 이를 처리하는 알고리즘으로 작동하는 기술이다. 레이더와 카메라를 통해 인지한 주변의 교통 상황과 운행 지역의 지리정보가 실시간 데이터로 만들어지고 이 데이터에 따라 자동차를 제어하는 알고리즘이 핵심 기술이다. 2004년 미 국방부의 방위고등연구계획국(DARPA)이 첫 무인자동차 대회를 열었을 때만 해도 132km 완주에 성공한 팀이 없었으나, 구글의 자율주행 차량은 2014년 110만km 무사고 운행에 성공하며 빠르게 기술을 개선하고 있다.

모든 것을 기계가 처리 가능한 형태로 변환시키는 데이터화는 편리함만큼 정보화 사회에 대한 오랜 우려 또한 현실화한다. '빅브러더' 사회 말이다. 미국 국가안보국(NSA)과 한국 국가정보원이 각각 국가 안보와 정치 공작을 위해, 일반인들은 접근할 수 없는 영역을 들여다보면서 개입하고 조작하는 실상도 드러났다. 디지털 세상에서 스스로 만들었거나 누군가 나에 대해 생성한 데이터가 나의 발목을 잡을 수 있다는 사실은 이제 상식이 되었다. 디지털 세계에서는 아무리 프라이버시 노출과 위험성에 주의한다고 해도 안전함을 보장받을 수 없다. 우리의 모든 행위와 상태는 데이터로 탈바꿈하고, 권력은 데이터에 접근해 알고리즘을 만들 수 있다.

연말정산 과정에서 경험했듯, 구매와 대중교통 이용 등 경제적 활동과 조금이라도 연결된 우리의 일거수일투족은 모두 기록돼 있고 데이터 접근권을 가진 권력에 의해 활용되는 삽화를 수시로 만나게 된다. 지난 정권의 한 고위 공직자는 뇌물로 받은 억대의 백화점 상품권을 몇 년 뒤 사용하면서 포인트를 적립했다가 덜미가 잡혔다. 세월호 침몰 이후 장기간 도피 생활을 하던 유병언씨의 장남 유대균씨를 검거하는 데 결정적 도움을 준 정보는 도피 조력자가 물건을 산 뒤 무심코 발급받은 현금영수증 한 장이었다. 감시 대상인 사용자는 디지털 사회의 구조와 특성을 모른 채 조심스레 움직였지만, 보이지 않는 감시자의 네트워크와 알고리즘을 피할 수 없었다. 10년 넘게 미국 정보기관의 철통 감시망을 피해 은신한 오사마 빈라덴처럼 일체의 디지털 기기를 사용하지 않으면서, 디지털 족적 없는 삶을 살 수 있는 사람은 사실상 없다.

사고와 판단력 영역에서도 우위 넘겨줘

넷째, 컴퓨터는 사람을 모방하는 것을 넘어 인간을 능가하는 지능으로 진화하고 있다. 이제껏 기계의 역할은 사람이 할 수 없는 위험하고 힘든 일을 정확하고 효율적으로 처리하는 것이 핵심이었다. 앞으로의 기계는 인간의 지능과 감성을 모방하는 걸 넘어, 스스로 학습능력을 지닌 인공지능을 갖춘 로봇이다. 더 똑똑한 기계로 인해 누릴 편익보다는 인간의 지능을 능가하는 초지능(Superintelligence)적 존재가 인간을 압도할 수 있다는 음울한 전망이 떠돈다.

컴퓨터는 사람과의 대결에서 일찌감치 승리를 거뒀다. 1997년 IBM의 컴퓨터 딥블루는 체스 세계챔피언 가리 카스파로프를 눌렀고, 2011년 2월 컴퓨터 왓슨은 퀴즈쇼 <제퍼디>의 저명한 인간 우승자들을 잇따라 꺾었다. 사고와 판단력이 중요한 영역에서 사람은 컴퓨터에 대한 우위를 상당 기간 유지할 수 있을 것이라고 예상했지만, 허망한 기대였다.

구글의 자회사인 구글 딥마인드(Deep Mind)는 지난 2월 영국의 과학저널 <네이처>에 스스로 학습능력을 갖춘 인공지능 장치(DQN)의 개발 사실을 공개했다. 이 장치는 세계 최초의 비디오게임회사 아타리의 49종 고전적 비디오게임을 처음 실행하면서 보상을 극대화하는 전략을 통해 스스로 학습하는 인공지능의 모습을 보여줬다. 얼굴 표정을 분석하는 미국 기업 이모션트(Imotient)는 2014년 미세 표정 변화 연구의 대가인 폴 에크먼 박사의 '얼굴 움직임 부호화 시스템'(FACS) 연구를 바탕으로 구글 글래스용 '감정 분석' 소프트웨어를 만들었다. 매장에 들어온 고객의 표정을 분석해 감정을 파악한 뒤 마케팅에 활용할 수 있도록 해주는 기술이다. 페이스북은 지난해 7월 70만 명을 상대로 뉴스피드 조작을 통한 '감정 전염 실험' 결과를 자랑스레 학회지에 발표했다가 거센 반발에 직면한 바 있다. 컴퓨터의 지능과 알고리즘이 단순 연산 기능을 넘어 인간 고유의 특성으로 간주돼온 감정과 학습 기능마저 갖추려는 욕망이 드러난 사례들이다.

로봇이 그 설계자인 인간이 입력하지 않은 지식을 스스로 학습해서 알아가고, 인간의 감정까지 파악해서 판단하는 미래는 재앙이 될 것이라는 경고가 쏟아지고 있다. 미래학자 레이 커즈와일은 2005년 출간한 <특이점이 온다>에서 현재의 기술 발전 속도로 볼 때, 2045년이면 인공지능이 사람의 지능을 능가할 것이라고 예측했다. 미국의 전기자동차 업체 테슬라의 최고경영자 일론 머스크는 "인류 최대의 실존적 위협은 인공지능이 될 것"이라고 말했다. 영국의 천체물리학자 스티븐 호킹도 "인공지능은 스스로를 개량하고 도약할 수 있는 반면, 인간은 생물학적 진화 속도가 늦어 인공지능과 경쟁할 수 없고 대체되고 말 것"이라며 인공지능이 인류를 멸망시킬 수 있다고 경고했다. 영국 옥스퍼드대학 미래인간성연구소장인 닉 보스트롬은 2014년 펴낸 <초지능>에서 "인공지능이 인간 지능을 능가하는 순간 로봇은 인간의 통제를 벗어나 자신들의 계획에 따라 미래를 만들어나갈 것"이라며 이에 대한 적절한 통제 장치의 필요성을 강조했다. 이와 달리, 저명한 인지과학자 스티븐 핑커는 단순해 보이는 인간의 인지와 판단 기능을 인공지능이 대체하는 것은 앞으로도 여전히 매우 어려운 일일 것이라고 본다. 주식 분석 직종은 컴퓨터와 알고리즘에 대체돼도, 요리사나 정원사의 직업은 적어도 수십 년간 흔들리지 않을 것이라는 게 핑커의 예측이다.

인간과 기계의 공생 혹은 경쟁

MIT의 사회심리학자 셰리 터클은 2010년 펴낸 <외로워지는 사람들>에서 미래에는 사람들이 사람들과의 친교보다 사람을 닮은(휴머노이드) 로봇과 교감하며 자연스럽고 친밀한 관계를 형성할 것이라고 봤다. 하지만 자율적 학습능력과 감정 인식 기능을 갖추고 사람을 능가하는 인공지능의 등장을 걱정하는 2015년 시점에서 보면, 로봇과의 친교는 지나치게 낙관적이다. 일찍이 1930년 영국 경제학자 존 메이너드 케인스는 기술 발달에 따른 실업을 일시적 현상으로 봤다. 기계의 효율성과 기술 진보 덕분에 미래에 인간은 일자리에 대해 걱정할 필요가 없고 생계를 위한 노동에서 벗어날 것이란 게 그의 전망이었다. 미래 인간이 해결해야 할 과제는 "무한한 여가시간을 어떻게 활용할지"라는 얘기였다. 하지만 현실은 딴판이다.

컴퓨터와 인터넷 등 정보기술은 우리에게 '또 하나의 두뇌'를 선사한 것처럼 막강하고 편리한 기능을 제공했지만, 신화 속 미다스처럼 손이 닿는 모든 것의 물성을 바꿔버린다. 인공지능이 인간의 지능을 능가하는 시점이 언제가 될 것인지에 대한 논란은 그다지 유용하지 않다. 브린욜프슨이 역설한 것처럼 이미 인간과 기계의 공생이 시작됐기 때문이다. 새로운 직무와 직업 또한 탄생하겠으나 그렇다고 해서 현재 내가 하고 있는 일과 생활 방식이 과거처럼 유지될 수 있다는 걸 의미하지 않는다. 모든 것의 물성이 디지털로 변화하고 지능적 기계와의 공생이 시작되었다는 것은, 그 사실을 인지하는 자에겐 기회일 테지만 그렇지 못한 사람에겐 위기다. '기계와의 공생'은, 다르게 말하면 '기계와의 경쟁'이다.

디지털화에 따른 격차 확대는 지식정보 사회가 가져온 역설적 현상이다. 인터넷과 디지털화는 지식과 정보 등 전통적 희소자원에 대한 장벽을 낮춰 거의 모든 구성원에게 접근권을 허용했으나 그 결과는 부나 권력과 같은 자원의 분배에서 격차가 더욱 확대되는 것으로 나타나고 있다. 일자리를 놓고 경쟁하는 개인들만이 아니라, 기업과 국가 차원에서도 마찬가지다.

반복되는 역사다. 미국 프린스턴대학의 경제학자 폴 크루그먼은 2013년 6월 <뉴욕타임스>에 실은 '가련한 러다이트'라는 칼럼에서 산업혁명 당시를 언급하며 "기계를 다루는 법에 대해 재교육을 받지 못한 대다수는 장인으로 대우받던 과거의 지위를 회복하지 못하고 단순 반복 업무의 저임금 노동자로 전락했다"고 지적했다. <제2의 기계시대> 저자들은 산업혁명이라는 제1의 기계시대에는 동력기계가 육체노동자의 일자리를 빼앗았다면, 정보화라는 제2의 기계시대에는 자동화와 알고리즘이 지식노동자들의 직무를 대체하고 있다고 말한다.

디지털 사회는 정보와 지식이 무엇보다 중요하고 역할이 커진 사회다. 지식과 정보의 속성은 고정된 것이 아니라, 끊임없이 증가하고 변화한다는 게 중요하다. 모든 사람이 연결돼 정보생활을 누리면서 지적 생산에 참여하는 오늘날의 사회구조에서는 새로운 지식과 정보가 끊임없이 만들어진다. 이는 지식의 유효기간, 즉 지식의 반감기가 지속적으로 단축된다는 걸 뜻한다. 과거엔 처음 선택하는 직장이 평생직장이 될 가능성이 높았지만, 이제 그렇게 생각하는 사람은 거의 없다. 대학 등 전문 교육기관에서 배운 지식을 활용할 수 있는 기간도 단축되고 있다. 거대한 조류 위에서 경제활동을 하자면 누구나 일생 동안 새로운 지식을 학습해 직무를 전체적으로 또는 부분적으로 지속 변경해야 하는 세상이다. 디지털과 인터넷은 구성원 모두에게 엄청난 편리함을 누리게 함과 동시에 전에 없던 지속 학습 스트레스를 가져왔다. 지식의 반감기가 단축됨에 따라, 고등교육을 이수한 사람도 누구나 새로운 평생학습 필요를 절감하게 된다. 새로운 정보 습득을 넘어, 거대한 물결이 된 디지털 세계를 이해하고 적응하는 태도가 요구된다. 물리학자 새뮤얼 아브스만은 2013년 저서 <지식의 반감기>에서 "단순히 지식을 습득하는 것보다 중요한 일은 변화하는 지식에 어떻게 적응해야 할까를 배우는 일"이라고 말한다.

기계가 압도하는 '특이점'은 올까

기계가 인간 지능을 압도하는 때라는 '특이점'이 올지 안 올지, 그 시점이 언제일지, 그때 인류는 로봇의 지배를 받게 될지는 알 수 없다. 하지만 이미 우리는 지능적 기계에 의존하면서 더불어 살고 있다. 디지털화가 진전할수록 점점 더 자동화와 알고리즘이 일상 업무를 편리하게 처리하는 세상이 될 것이다. 지능적 알고리즘이 사람의 노동과 판단을 대체하는 상황에서 인간은 어떤 존재가 되는가? 인공지능과 알고리즘 시대에 사람만이 할 수 있는 일은 무엇인가? 디지털 환경에서 인간의 본질을 묻는 거대한 질문이 제기되는 이유다. 컴퓨터와 알고리즘이 처리할 수 없는 사람만의 영역과 '사람다움'은 무엇이 될 것인가? 디지털 사회에 사는 우리 모두에게 실존적이면서 철학적인 질문이 던져졌다. 사실은 현실화된 기계와의 경쟁에서 살아남기 위한 절박한 생존의 물음이기도 하다.

* 이 글은 한겨레21에 게재된 글입니다.