빅테크가 바꿀 부의 지도
미래 기술은 우리 삶에 어떤 변화를 가져올지 상상의 나래를 펼쳐보자.
[ 글을 시작하기 전에 ]
클라우드, 사물인터넷, 인공지능 처음 들었을 때에는 그 내용도 모르겠고 특별히 무엇을 말하는지도 몰랐다.
그런데 지속해서 정리된 정보를 접하면서 이해도가 조금씩 생기고 있다고 나름 만족하고 있다.
하지만 그 변화가 어떤 식으로 우리 삶에 파급력을 가지게 될 것인가에 대해서는 상상력이 부족한 관계로 현재의 방향성에 대해서만 겨우 이해하는 수준이라고 생각한다.
이 때문에 앞으로 변화하게 될 미래상을 다양한 견해를 접하는 것은 부족한 상상력을 채워주는 매우 좋은 방법이 된다.
그럼 빅테크가 바꿀 부의 지도는 어떤 모습일지 부족한 상상력을 메꿔볼 수 있도록 한 번 들여다보자.
Ⅰ. 우리는 이미 기술 중심의 세상에서 살고 있다.
10년이 걸려도 힘든 도약이 단 1년 만에 이뤄졌다. 바로 코로나 19 팬데믹 때문이다.
기술이 미래를 바꿀 수 있다는 가능성을 보여준 상황이다. 팬데믹의 영향으로 재택근무나 원격 교육이 활발해지면서 새로운 기술이 일상생활을 변화시켰다.
궁하면 통한다고 인간은 어떻게든 미래를 위한 길을 낸다. 그렇게 난 길은 새로운 습관이 되고 문화가 되기도 한다. 온라인 쇼핑이 할 만하다 아니 오히려 즐겁다고 느낀 어르신들도 늘었다.
그들은 날이 갈수록 거동이 점점 불편해질까 불안한 마음 한편에서 새로운 희망을 봤을 수도 있다.
골목에서 뛰놀던 어른들의 추억 대신에 아이들은 이제 줌을 켜놓는다. 줌을 켜고 친구와 공작을 하거나 침묵 속에서 서로의 숨결을 느끼며 공부한다. 그들은 지금의 날들을 기억할 것이다.
일터도 변했다. 굳이 한 곳에 모여서 일하지 않아도 된다. 원격회의와 재택근무를 적절히 조합함으로써 생산성이 높았다고 털어놓는 기업도 적지 않다.
디지털에 익숙한 기업들, 특히 빅테크 기업 및 스타트업 회사 중에는 재택근무가 끝나고도 회사로 출근하는 일정을 늦추거나 트위터, 네이버 라인처럼 원격근무를 선언하기도 한다.
그런데 모든 기업, 모든 직군이 원격근무를 할 수 있는 건 아니다. 누군가는 고객이나 현장과 대면해야 한다. 소위 말하는 필수 노동은 현장을 떠날 수 없다.
이들을 조종하거나 그들에게 명령을 내리기 위한 소프트웨어를 짜는 사람들만 집에 머물 수 있다.
그렇다고 집에서 일하는 것이 무조건 좋은 것도 아니다. 공과 사의 구분이 어려워지면서 집이라는 공간이 스트레스를 주는 공간이 되기도 하고 신입일수록 선배에게 배울 수 있는 기회를 얻지 못할 수도 있다.
여러 의미에서 오늘이 고착화될 수도 있다.
Ⅱ. 딥러닝이 그렇게 대단하다면, 이제 기계도 지능을 지닌 걸까?
딥러닝은 감각기관의 탄생
딥러닝은 지능의 탄생이라기보다는 감각기관의 탄생이라고 보는 편이 적합하다. 컴퓨터에 눈과 귀가 생긴 셈이다.
길고 긴 지구의 역사에서 눈을 지닌 생명체가 등장했을 때의 충격은 엄청났을 것이다. 압도적 우위를 획득하게 된 생명체의 등장은 전체 생태계에 엄청난 진화압을 가했을 것이다.
캄브리아기 대폭발은 생명의 다양성이 갑자기 증폭된 약 5억 4천만 년 전 일이다. 당시의 화석에서 감각기관의 분화가 처음 목격된 이유는 아마 그 때문일 것이다.
지금 우리는 컴퓨터에 감각기관이 등장하는 풍경을 목격하고 있는 것이다.
그렇기에 딥러닝은 산업 및 생활에서 검지, 검출, 인식이라는 단어가 어울리는 분야에서 대활약을 하고 있다.
자율주행처럼 경계를 게을리할 수 없는 보안이나 방위 분야에서도 유망주가 되었고 환자의 병소를 놓치고 싶지 않은 의료 연구 분야에서도 각광을 받고 있다.
근래 대중화된 인공지능 녹취 앱도 딥러닝으로 만들어져 있다. 음성의 어떠한 파형이 어떤 음소나 글자로 표현되는지를 묵묵히 학습한 딥러닝 모듈이 입력값을 받아 출력 값을 뱉어주고 있다.
한 번 잘 학습된 딥러닝의 함수들은 잘 짠 함수처럼 그 용도가 다양하다. 다만 함수를 짜는 주체가 프로그래머가 아니라 데이터와 알고리즘이라는 점이 다르다.
Ⅲ. AI 걸그룹이 신곡을 발표하는 시대
창작하는 인공지능
인간이 영위하는 창작이라는 것도 이미 있는 것들을 적절히 조합하는 것이 태반이다. 세상에 순도 100%의 오리지널리티란 있을 수 없기 때문이다. 기존 대상을 적절하게 합성해 허구의 요소를 만들어내는 일을 인공지능이 잘할 수 있다면 창작까지도 가능해진다.
AI 걸그룹이 등장했다는 뉴스를 본 적이 있을 것이다. 음성도 동영상도 기계로 합성될 수 있는 시대다운 전개이다.
하지만 AI걸그룹은 본질적으로 CG로 도배된 영화와 크게 다르지 않다.
다만 거대 자본과 긴 시간을 들여서 한 편을 겨우 만들어냈던 영화와는 달리, AI걸그룹은 수많은 스케줄을 동시다발적으로 소화하고 팬들과 일대일로 만날 수 있다.
허구의 걸그룹은 실시간으로 우리 눈앞에서 생성될 수 있다. 앞으로의 차별점은 인공지능의 생산성에 있다.
언제 어디서나, 동시에 촘촘하게 실시간으로 존재할 수 있는 아이돌이라면, 지금까지는 존재할 수 없었던 관계 비즈니스가 생길 수 있다.
이미 AI 가상 모델은 CF에서 다양하게 활용되고 있다. 고유의 이름이 있고, 인스타그램에서 활동까지 한다. 다만 아직 어떠한 인공지능 창작도 완전히 기계에만 맡기지는 못한다.
여전히 사람들이 후가공이나 후처리를 해줘야 한다. 그럼에도 불구하고 인공지능이 우리의 일자리를 뺏을 가능성은 다분하다.
여수 MBC에서는 가상 인간 공급 계약 체결이 되어 일기 예보를 하는 기상캐스터가 나온다고 한다.
Ⅳ. 클라우드는 데이터 센터와 어떤 관련이 있을까?
데이터 센터가 우리 지역에?
실제로 네이버가 데이터 센터를 용인에 주려다가 지역의 반대 때문에 세종으로 선회한 것이 있다.
그 이유는 춘천에 들어온 거대 데이터 센터의 실상을 목격했기 때문이다. 대부분의 데이터 센터는 기계가 주인이다.
물론 관리 인력이 있으나 고용 창출의 양이 많지 많아서 지역 상권에 크게 도움되지 않는다.
게다가 클라우드의 특성상 얼마든지 원격으로 근무할 수도 있다. 더불어 보안 시설이기 때문에 부지 자체가 지역의 랜드마크가 되기도 힘들다.
그리고 전기와 물을 많이 사용한다는 점도 지역에서는 부담이다. 데이터 센터를 중심으로 연관 선업이 함께 성장한다는 청사진이 실제로 이뤄지면 좋겠지만 쉽지만은 않다.
그래서 보통 어느 정도 면적이 되는 국가일수록 데이터 센터는 다소 휑한 지역에 설치되곤 한다.
데이터는 어디에 있어도 상관없기 때문이다. MS는 바다에 수장시키면 적어도 냉각만큼은 걱정하지 않아도 된다고 생각했다.
Ⅴ. 오픈뱅킹, 은행, 증권도 그저 하나의 모듈이 되는 세상
오픈뱅킹의 파급은 이제 시작
핀테크 스타트업들이 세계적으로 등장하면서 금융의 새로운 방식을 제안했다. 그러자 금융권, 그보다 금융당국이 움직이지 않을 수 없게 되었다.
하나의 앱만으로 다른 금융사에 개설한 내 계좌를 전부 조회하거나 이체할 수 있으면 좋을 텐데 왜 안될까?라고 생각했다.
오픈 뱅킹의 변화는 갈증에서 시작된 움직임이다. 바로 금융사에 오픈 API를 개방하라는 것이다.
2016년 영국의 공정위가 은행들에게 명령을 내리면서 물꼬가 트였다. 영미권에서는 주로 비영리 컨소시엄을 구성해 개방화를 추진해왔다.
국내에서도 오픈뱅킹이라는 동일한 이름으로 금융사들이 개방형 금융결제 인프라를 제공 중이다.
이제 개별 금융 회사들과 협업에 대한 교섭을 진행할 필요가 없어진다. 그저 제공된 API를 플러그 앤드 플레이해서 앱을 구성하면 된다.
서비스로서의 은행이라는 말도 생겨났다. 마치 클라우드에서 익숙한 각종 aaS들처럼 은행을 호출해 기능을 이용한다는 뜻이다.
오픈뱅킹의 파급은 이제 시작이다. 불과 2년도 되지 않아 국내 경제활동 인구의 70% 이상이 활용하고 있다.
오픈뱅킹은 코로나 19 사태 이전에 이미 계획되고 개시된 사안이지만 비대면 욕구가 커지면서 급물살을 타고 있다.
[ 글을 마치며 ]
다양한 기술의 변화에 대해서 정리를 해놓았는데 이 중 세 가지는 다시 한번 곱씹어 보고자 한다.
먼저 첫 번째 딥러닝에 대해서이다.
딥러닝은 감각기관의 탄생이라는 생각이 매우 놀라웠다. 딥러닝은 컴퓨터가 스스로 학습하는 것을 말하며 더욱 포괄적으로 생각해보면 기계가 스스로 학습하는 것을 말한다.
이는 기계가 수많은 데이터를 스스로 취합하고 학습한다는 것을 말하는데 이것이 가능해질 수 있게 된 것이 기계에 눈이 달리고 귀가 생겼기 때문이다.
학습에 필요한 것은 눈과 귀라는 감각기관이면 충분하다. 눈은 카메라가 되고 정보를 이미지나 동영상의 형태로 저장할 수 있게 해 준다.
귀는 스피커가 되어서 음성을 파악할 수 있게 해 준다. 이를 통해서 기계를 스스로 학습하고 발전시켜나갈 수 있는 것이다.
그리고 딥러닝을 통해서 인공지능은 생각하는 힘을 갖추게 되고 그것이 뇌의 기능을 하게 되는데 이 뇌의 용량은 급속도로 커지고 있고 사고를 하게 하는 알고리즘까지도 스스로 발전시켜나가고 있다.
결국 눈과 귀라는 감각기관을 가진 기계는 딥러닝을 통해서 무한한 학습을 진행해나갈 수 있는 것이다.
두 번째는 딥러닝을 통해서 개발된 인공지능을 활용하는 시대를 고민해야 한다는 것이다.
간단하게 이야기해서 인간이 할 수 있는 모든 것을 인공지능이 대체할 수 있게 될 것이라는 점이다.
글을 쓰기 위해서 타자를 치는 것을 이제는 음성을 통해서 글로 변환시킬 수 있게 되었고 좀 더 시간이 지나면 생각과 기계를 연결시켜서 말을 하지 않아도 생각이 글로 전환될 수 있게 될 것이다.
그렇게 되면 수많은 상상력이 더 많은 글로 저장이 될 수 있고 이는 다시 데이터로 저장되어 인공지능이 더 많은 생각을 할 수 있는 기반이 되어준다.
이런 인공지능은 오늘도 전 세계에서 파생되는 수많은 정보를 모으고 학습하는 과정을 거쳐서 발전하고 있는데 그 발전 속도는 시간과 비례해서 더 빨라지게 된다.
이 때문에 개인의 능력을 발전시켜서 인공지능을 이기려는 노력은 바람직하지 못하다고 생각한다.
그럼 어떻게 해야 할까? 현재 우리가 하고 있는 일을 조금이라도 더 체계화시키고 기계에 맡기려는 노력을 더 잘할 수 있어야 한다고 생각한다.
바로 인공지능을 경쟁자로 생각할 것이 아니라 인공지능을 활용할 수 있는 사람이 되어야 한다는 것이다.
이를 위해서는 새로운 기술을 받아들이고 사용하는 것을 익숙하게 사용할 수 있는 사람이 되어야 한다.
마지막 세 번째는 기존의 습관을 의심해 봐야 한다는 것이다.
대표적인 예로 오픈뱅킹을 들 수 있다. 은행에 직접 가는 것이 당연시되었던 시절은 이미 너무 오래전 이야기가 되었다.
인터넷 뱅킹을 활용해 24시간 어느 때나 송금이 가능한 시대이다. 나아가 주거래 은행이 아니더라도 교차해서 송금이 가능해지고 이 과정에서 수수료가 발생하지 않는 서비스까지 나오고 있다.
여기에 코로나로 인해 비대면 활동이 많아진 덕분에 대출이라는 것도 비대면으로 가능해지는 서비스가 속속들이 나오고 있다.
이런 상황에서 우리는 한 번쯤은 의심을 해볼 필요가 있다. 그동안 왜 우리는 수수료를 낸 것이며 대출을 받기 위해서 은행 창구에 갔어야 했던 것일까 하는 합리적인 의심 말이다.
기술이 2020년에 나타난 것이 아닌데 2020년부터 이런 급작스러운 변화가 탄생되었다.
이는 코로나 덕분이라고 볼 수 있다. 사람들의 대면 활동이 줄어들자 인터넷 은행들은 비대면으로 대출을 하는 서비스를 만들어냈고 저금리에 중도상환 수수료도 없어 더 많이 사용하게 되었다.
결국 기존 은행들도 발맞춰 변화할 수밖에 없었고 이를 수용하게 된 것이 비대면 서비스가 발전하게 된 계기라고 생각한다.
이 현상을 좀 더 고민해보면 우리가 세상을 바라보는 시선을 어떻게 가져야 하는지에 대한 해법이 나오게 된다.
당연하게 받아들이고 있는 관습을 더 편리하게 바꾸는 것이 기술의 발전이라면 그 관습을 유지하는 것보다 변화에 빨리 적응하는 편이 더 효율적이라는 점에 대해서 생각할 필요가 있다.
어떤 것이 바뀌게 될 것인지 그리고 어떤 변화를 또 만들어낼지 상상해봐야겠다.
참고 도서 : 빅 테크가 바꿀 부의 지도
