#29. 인공지능과 인간
세상 바쁜 당신을 위한 독서 뉴스레터 백일생각
이 글은 백일간 세 권의 책을 읽는 온라인 독서모임 백일생각 멤버에게 발송되는 뉴스레터입니다. 뉴스레터에서 두번째 책인 <아주 작은 습관의 힘>를 함께 읽어보세요 :)
● 이번주 독서 내용을 정리하면요,
① 서로 다른 영역을 연결할때 창의성이 발휘된다.
② 인공지능과 우리 뇌의 구조는 아예 다르다.
③ 현실세계와 가상세계가 점점 같아지고 있다.
● 아래의 경험이 있다면 더욱 와닿을거에요.
① "새로운 아이디어 가져와!" 라는 말에 지쳐 있다.
② 인공지능이 일자리를 없앤다는데 정말 그럴까? 궁금하다.
③ 4차 산업혁명이 무엇인가? 정말 오는 것인가? 궁금하다.
창의적인 사람들의 뇌에서는 무슨 일이 일어나는가
번뜩이는 아이디어로 가득찬 사람들은 똑똑한 사람일까요? 흔히 똑똑함의 지표로 사용되는 지능은 기존에 존재하는 지식&절차를 빠르게 습득하는 능력입니다. 반대로 창의성은 지식과 절차를 모를 때 문제를 해결하는 능력이에요. 지능이 높다고 창의성이 높은 것은 아닙니다. 창의적이려면 어느 정도의 지능이 필요하기는 하지만, IQ 110을 넘으면 지능와 창의성은 조금도 관계가 없습니다.
창의성은 사용하는 뇌의 영역과 관계되어 있습니다. 독창적인 발상을 할 때, 굉장히 멀리 떨어져있는 뇌 영역들이 신호를 주고받게 됩니다. 즉 어떤 문제를 다른 각도로 바라보거나, 상관없는 개념을 서로 연결하고, 추상적인 두 개념을 이을때 창의성이 발현됩니다.
그래서 세상과의 의미있는 충돌을 경험하며 좋은 영감을 받으라고 제안합니다. 남과 다른 생각을 갖고 있는 사람들과 대화를 나누고, 강의를 듣고, 동종업계 사람들이 찾아보는 영역이 아니라 새로운 영역을 공부하면서요. 운동, 수면, 독서, 여행 같은 개인의 활동도 세상과의 의미있는 충돌을 만들 수 있습니다. 특히 운동을 하면 신경세포가 많이 만들어진다고 해요. 창의적인 발상을 자전거 위에서 했던 아인슈타인처럼요!
● 에디터가 밑줄 친 문장 : 마케팅과 진화심리학의 연결
진화심리학과 마케팅, 서로 상관이 없어 보이죠? 이 둘 사이를 한번 연결해봅시다. 이번에 BMW에서 새 스포츠카 모델이 나왔다고 가정해봅시다. 가격은 10억 원. 이 차를 우리나라에서 홍보하고 판매하는데 마케팅 비용으로 50억 원을 쓸 수 있다면, 여러분은 이 돈을 어디에 어떻게 쓰시겠습니까? 한 200명 정도에게 이 차를 팔 수만 있으면 충분히 이익이 남는 상황입니다.
우리나라 럭셔리 제품의 마케터들은 대개 비슷한 접근을 합니다. 이 제품을 구입할 수 있는 상위 0.1퍼센트의 부자들, 최상위 계층에게만 아주 특별한 엽서를 보내 그들만을 위한 파티에 초대하죠.
과연 이런 전략은 유효할까요? 진화심리학자들은 이런 식의 럭셔리 마케팅이 최선의 전략이라고 생각하지 않습니다. 럭셔리 마케팅이란 잠재적 구매자뿐만 아니라 나머지 99퍼센트의 구경꾼들도 꿈꾸게 만드는 일이라는 거죠. 그래야 1퍼센트가 비싼 대가를 지불할 이유가 생기니까요.
실제로 이런 전략을 사용해서 성공한 자동차회사가 바로 BMW코리아입니다. BMW코리아는 아무도 외제차 광고를 안 할 때 처음으로 매스미디어 광고를 하고, 차의 구매를 성공과 등식이 되도록 설정함으로써 많은 사람들이 BMW자동차를 '성공의 지표'로 삼도록 만들었습니다. 그렇게 되면, 충분히 성공하지 않은 사람들마저 차를 구매함으로써 마치 성공한 것처럼 보이게 하는 전략도 사용할 수 있게 되어 소비가 더욱 늘어납니다.
인공지능은 만능인가?
인공지능이라는 단어만 들으면, 마치 인간의 뇌가 발전하면 컴퓨터가 되는 것 같기도 한데요. 사실 인간의 뇌와 컴퓨터의 뇌는 작동 원리부터가 다릅니다. 컴퓨터가 처리하는 일은 계산입니다. 그래서 숫자와 문자로 표현 가능해야 하죠. 하드웨어와 소프트웨어로 나누어지며, 소프트웨어를 설치하면 기능이 추가됩니다. 저장하는 장치와 처리하는 장치가 서로 다르죠. 하지만 우리의 뇌는 숫자와 문자가 아닌것도 이해합니다. 뇌의 구성 자체가 바뀌면서 할 수 있는 기능이 추가되고요. 하나의 신경세포가 정보를 처리하기도 저장하기도 합니다.
인공지능가 인간만큼 일을 한 지는 얼마 되지 않았습니다. 2010년도에 빅데이터가 등장하면서 인공지능의 정확도가 95% 수준으로 향상되었죠. 인공지능의 부족한 점을 빅데이터가 보완하면서, 데이터를 하나씩 학습하게 된 겁니다. 그래서 지금도 사실 모든 영역에 인공지능이 적용 가능한건 아니에요. 데이터가 많아야 의미가 있죠. 다만 인터넷, 모바일, SNS에 데이터가 쌓여 있으니 데이터를 구하는 일도 빨라졌고, 그만큼 인공지능의 처리 속도도 빨라지고 있습니다. 그럼에도 컴퓨터는 아래 사진과 같은, 머핀과 치와와를 구분하지 못합니다. 인공지능은 이해를 못하니까요.
인공지능과 공생하려면
컴퓨터가 점점 작아지면서, 책상 위, 무릎 위, 주머니 속까지 옮겨왔죠. 그러다보니 우리가 뇌를 쓰는 방식이 이전과 달라졌습니다. 책을 꼼꼼히 읽기보다는 인터넷 검색을 하듯이 필요한 정보만 찾아서 읽습니다. 빠르게 스캔해서 필요한 정보만 파악하는게 능력이 되었고요. 글-동영상-글을 오가기도 하죠.
이전과 다른 방식으로 뇌를 쓰고 있지만, 예전보다 바보가 되거나 인지기능이 떨어진건 아닙니다. 뇌에는 가소성이 있으므로, 뇌를 쓰는 방식이 바뀌면 뇌 구조도 달라지니까요. 실제로 현대사회는 전두엽, 즉 정보를 빠르게 스캔하고 맥락을 이해하는 영역을 더 많이 쓰는 방식으로 인간의 뇌가 변화했습니다. 사실 인터넷 자료 조사에 1시간 집중하는건 쉽지만, 밑줄 그어가며 책을 1시간 읽기는 어렵기도 하죠. 일의 성격이 변화하였으므로 집중할 수 있는 일이 달라지는 것은 당연한 일이기도 합니다.그러니 혹시 내가 디지털 바보가 되는게 아닐까, 하는 걱정은 내려놓아도 될 것 같아요.
인공지능과 함께 살아가기 위한 방향성은 두 가지 입니다. 먼저, 인공지능을 제대로 이해해서 필요한 곳에 적재적소로 사용하는 것입니다. 두번째는, 인공지능이 못하고 인간이 잘하는 것을 찾아서 그걸 하는 겁니다.
그렇다면 인공지능이 못하는건 뭘까요. 우선 인공지능은 데이터의 판단 기준을 만드는 능력이 없습니다. 더하여 인간이 어떤 감정을 갖고 있는지 읽고 공감하기는 어렵죠. 인간처럼 주변 사람, 물건, 환경과 상호작용하는 것은 굉장히 어려운 일이거든요. 데이터 자체를 검토하거나 결과를 해석하는 데이터 사이언스, 통계학, 블록체인 같은 분야도 인간이 더 잘 하는 영역이 아닐까 싶습니다.
● 에디터가 밑줄 친 문장 : 인공지능은 데이터의 판단 기준을 만들지 못한다
인공지능은 민주적으로 데이터에 의존합니다. 많은 데이터가 하는 얘기가 옳다고 믿습니다. 데이터 자체가 잘못됐다고 생각하거나, 데이터에 반대하는 의견을 내거나, 데이터가 없는 영역을 찾아 데이터를 스스로 만드는 능력은 아직 부족합니다. 우리는 데이터가 성차별적이거나 인종차별적이면 바로 알아채고 문제를 제기할 수 있지만, 인공지능은 그런 판단의 주체가 되지 못합니다. 스스로 생각하는 의식이, 감정이나 욕구를 통해 판단 기준을 만드는 능력이 없습니다. 그러니 우리는 인공지능을 도구로서만 사용할 수 있습니다.
▶ 더 자세히 보기 : 기계학습의 맹점, '흑인=고릴라' 오류가 알려주는 것
4차 산업혁명을 마주하는 자세
우리는 두 가지 세상에 동시에 살고 있습니다. 실제 시공간을 점유하는 현실 세상은 아톰세계, 사이버속에 있는 가상 공간은 비트세계라고 부릅니다. 우리는 이 아톰과 비트를 넘나들면서 삽니다. 하루 일상 속에서 여러 기계를 사용하면서(스마트폰, 태블릿, 노트북 등등) 비트세계에 접속하려고 애씁니다. 다 같이 모여 있을때 무언가를 검색한다거나 하는 식으로 잠시 현실을 멈추고 비트 세계로 들어가기도 합니다.
그래서 현실의 단절 없이 비트세계와 상호작용할 수 있다면 사람들은 훨씬 매력적이라고 느낄 겁니다. 이런 기술을 일상몰입 기술이라고 부릅니다. 사용자 주변의 아톰 세계의 정보를 모두 숫자와 문자로 만들어서 비트세계로 보내줘야 하죠. 도로 위의 장애물 정보를 파악해야 자율주행 운전이 가능한 것처럼요.
그래서 4차 산업혁명의 시대정신은 "연결"입니다. 현실과 가상을 연결해서 가상세계에서 현실세계를 분석하고, 현실을 예측할 수 있게 변화할거라는 거죠. 한 문장으로 아톰 세계와 비트 세계의 일치를 바탕으로 한 제조업과 유통업의 혁신을 말합니다. 사실 이미 일어나고 있는 일입니다. 전 세계의 모든 도로 정보가 비트화되어 데이터로 저장되어 있고, 이를 통해 구글어스, 지도 어플, 우버 같은 일이 가능하게 된 것처럼요.
그렇다면 앞으로는 어떤 변화가 일어날까요? 먼저 제조업 분야입니다. 핸드폰을 사용할때 뜨는 소프트웨어 업데이트. 기계는 그대로지만, 소프트웨어를 업데이트해서 계속 새로운 기능을 추가합니다. 그런데 제조업에는 아직 이런 기능이 없습니다. 제품을 팔고 나면, 고객이 찾아오는 A/S가 아닌 이상 더 이상의 개선이 없는거죠. 그래서 저자는 제조업에도 업데이트가 적용되어 새로운 서비스가 제공될 것이라 예측합니다.
다음은 일자리입니다. 인공지능이 일자리를 대체할 거라는 이야기 많이 하죠. 실제로 노동생산성은 증가하고, 고용과 가계소득은 점점 줄어들고 있습니다. 저자는 일자리의 변화는 직업이 생기고 없어지는 정도가 아니라, 업의 형태가 변화할 것이라고 예측합니다. 예를 들어, 지금의 약사는 약을 조제하여 판매하지만, 앞으로는 맞춤형 고객관리로 환자를 보살피는 역할을 할 것이라는 겁니다. 지금의 슈퍼마켓은 물건을 사고 파는 장소지만, 앞으로는 사람들이 교류하는 문화공간이 되는 식으로요. 전혀 다른 산업이 영향을 미칠 수도 있습니다. 파파고같은 인터넷 번역 어플이 있으니, 전자책이 얼마나 성장하는지가 통번역 일자리 지형도에 영향을 미칠 수도 있죠. 그래서 일자리가 아니라 업무의 변화에 주목하라고 말합니다.
그렇다면 우리는 무엇을 준비해야 할까요. 우선 기업의 입장에서, 인공지능-빅데이터-서비스기획 3가지의 팀이 함께 일하게 해야 한다고 조언합니다. 특히 제조업 분야에서요. 인간에게는 뇌와 몸의 균형이 필요하다고 조언합니다. 뇌만 자극하는 디지털을 넘어서, 뇌와 몸을 동시에 움직일 수 있는 아날로그 경험도 충분히 누리라고요. 우리에겐 치열하게 정보를 얻는 시간과, 몽상을 하며 휴식하는 시간 모두 필요합니다.
에디터의 한 마디
자몽 says
창의적, 이라는 단어를 들을때마다 항상 그 정의에 대해 회의적이었어요. 세상에 절대 새로운 건 없다는 말이 있듯이 모든 것들은 조금씩 닮아있기 마련인데 창의적이라는 말엔 무엇인가 전례없는 새로운 것을 내놔야하는 압박이 은연중에 묻어있는 것처럼 보였거든요. 그래서인지 일곱번째 발자국에서의 '창의적'에 대한 정의는 그간 제가 봤던 그 어떤 정의보다 가장 와닿는 정의였던 것 같아요. 멀리 떨어져있는 연결하는 은유의 능력. 이미 알고있기에 익숙하지만 다른 각도에서 바라보기에 새로움을 느끼게 하는 능력. 여러분들도 와닿는 정의였는지 궁금해지네요 :) 요즘 꽤나 심심한 삶을 살고 있는데 일곱번째 발자국을 읽으면서 좀 더 새로운 자극을 찾아 밖으로 나가보자고 다짐해봅니다. 이번 주말엔 태풍때문에 멀리는 못가겠지만요^.ㅠ 다들 안전한 주말 보내시길 바라요!
민트 says
업이 변화하면서 약사가 맞춤형 서비스 제공자가 되고, 슈퍼마켓은 커뮤니티가 될 것이다, 이런 이야기를 들으니 공공기관 직원의 역할은 어떻게 변할 것인가, 하는 생각이 들더라고요. 사실 제가 일하는 공공기관은 기술과는 먼 편이에요. 아직도 전산으로 되지 않는 자잘하고 귀찮은 일들이 많아요. 그런데도 지난 몇년간 많은것들이 자동화되었고, 앞으로는 그 속도가 빨라질것이라고 예측해요. 그러다보니 앞으로는 컨설팅의 역할을 해야 한다, 라는 본부의 주문이 늘어나고 있어요. 행정지원가는 전문가가 아니니 말도 안된다고 생각했는데, 오늘 읽으니 정말 그래야 할 때가 올지도 모른다는 생각이 들어요. 요즘 회사-집만 오가면서 늘 비슷비슷하게 살았는데, 남은 2019년은 새로운 분야를 접하며 보다 알차게 보내야겠다는 생각을 해봅니다.
백일생각 시즌2는 백일간 '배움'에 대한 세가지 책을 읽습니다.
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