숫자가 세상을 지배하는 시대에서 살아 남기
변화에 가장 잘 적응하는 자가 살아남는다.
숫자가 세상을 지배하는 시대에서 살아남기
“ 살아남는 종은 가장 강한 것도 아니고 가장 똑똑한 것도 아니라 변화에 가장 잘 적응하는 종이다” (진화론 창시자 찰스 다윈)
예일대 법학대학 교수이자 경영대학 교수인 이안 아이레스(Ian Ayres)의 저서 ‘숫자 혁명시대’에서 “다양한 비즈니스 활동 분야에서 숫자 분석자(number cruncher)들이 전문 영역에서 뛰어난 기량을 꾸준히 선보여 이전 탁월한 결정을 위해 직관에 의존한 백발의 베테랑들을 밀어내고 있다.”고 한다.
인공지능(구글 딥 마인드)이 인간 고유의 영역이자 3,000년의 역사의 지식을 가진 바둑마저 정복한 것을 예측한 것이다.
예를 들면, 다음과 같다.
- 의학계에서는 "근거기반의학"이 실제적인 효과가 있는지에 대해 격렬한 논쟁이 있다.
- 와인 업계는 기계가 좋은 와인 제조법을 공식화할 수 있는지 활발하게 토론중이다.
- 프로 스포츠 분야에서 데이터 기반 분석은 전통적인 신인 발굴 시스템을 빠르게 바꾸고 있다.
- 렌트카 회사들은 신용 기록이 나쁜 사람들에게 차를 빌려주지 않는데 사고가 날 가능성이 많기 때문이다.
- 비행기 운항이 취소되면, 항공사는 다음 이용 가능한 좌석을 단골 고객이 아닌 가장 수익성 높은 고객에게 제공한다.
- 구글이나 아마존 같은 인터넷 사이트는 데이터가 아주 많아서 당신보다 당신의 취향을 더욱 잘 알 것이다.
- 비행기 티켓을 구입할 때 인터넷을 활용하면 티켓 가격이 오르거나 내려가는 때를 예측할 수 있다.
미래학자 케빈 켈리는 “앞으로 로봇과 얼마나 잘 협력하느냐에 따라 연봉이 달라질 것”이라고 말하듯이 인공지능에 대한 시각과 태도가 변화하고 있다.
전문가들의 역할과 영향력은 줄어드는 반면 거대한 숫자 분석가들의 영향력이 꾸준히 확대될 것이다.
특히 4차 산업혁명 시대의 도래는 영국 문학비평가인 허버트 웰스는 “숫자를 올바로 이해하는 능력이 쓰기나 읽기처럼 유능한 시민이 되는 데 꼭 필요할 것” 이라는 예언이 성취 되었다.
우리 삶의 많은 부분이 숫자의 숫자를 위한 숫자에 의한 행위들이 가득 차 있다는 것을 알게 된다. 정보화 시대에 대부분 숫자로 요약된다.
비올 확률에 따라 우산을 지참하고, 각종 사고 당할 확률로 인해 보험을 들고, 질병에 걸릴 확률에 의존하여 음식을 조절한다. 산업을 보더라도 보험, 복권, 카지노 사업들은 엄청난 빅데이터를 분석한 철저한 확률계산에 바탕을 두고 번성한다.
개인적 측면에도 확률에 의한 이해가 중요하다.
프랑스 수학자 피에르 라픞라스는 “ 인생에서 가장 중요한 문제들은 대부분 확률적 선택의 문제” 일뿐이기 때문이다.
확률이란 불확실한 것을 재는 것이다 0에서 1까지의 값을 갖고 그 갑이 커질수록 일어날 가능성이 높아진다.
일반적으로 확률게임은 상황이나 관점에 따라 선험적 확률, 경험적 확률, 주관적 확률로 나뉜다.
선험적 확률[prior probability ]
동전을 던질 때 앞면이 나올 확률은 모든 사람들이 2분의 1 이라는 것을 알 수 있다. 이처럼 경험하기 전에 미리 알 수 있는 확률로 경험하지 않고도 이론적으로 알 수 있는 것이다.
경험적 확률[empirical probability, 經驗的確率 ]
윷을 던질 때 윗면이 나올 확률은 동전 던지기와는 달리 사전에 알 수 없다. 어느 공장에서 1년 동안 화재가 발생할 확률도 알 수 없다. 이 때 오랜 기간에 걸쳐 동일한 상황이나 조건하에서 어떤 사건이 일어날 상대적 비율로 확률을 해석하는 것이다, 조사한 수가 많으면 많을수록 경험적 확률은 그 신뢰성이 높아진다.
정의는 다음과 같다
무한히 많은 시행에서 어떤 사건이 일어날 확률이 일정한 값에 한없이 가까워졌을 경우, 그 값을 말한다. 수학적 확률에 대응하는 말로서 통계적 확률이라고도 한다. N 회의 시행에서 어떤 사건 E를 관측한 횟수를 r 라 하자. N → ∞일 때, r/N(사건 E의 상대도수)가 일정한 값 p 에 한없이 가까워졌을 경우 p 를 사건 E의 경험적 확률이라고 한다.(출처: 네이버 지식백과, 두산백과)
주관적 확률[subjective probability ]
주관적 확률은 한 개인이 어떤 사건이 일어날 것으로 믿는 정도가 곧 그 사건의 확률이 된다. 예를 들어 동전을 던지는데 앞면이 9번 계속 나왔다면 사람들은 이번에는 뒷면이 나올 확률이 높다고 생각하지만 여전히 1/2이다.
중요한 결정을 내릴 때 주관적 확률의 객관성과 정확성이 의사결정의 성공여부를 좌우하기 쉽다. 1995년 노벨수상자로 ‘합리적 기대이론'을 주창한 미국 시카고 대학교수 로버트 루커스가 선정되었다.
이 소식은 루커스 교수보다 이혼한 전 부인 리타 루커스가 더 좋아했다.
노벨상 상금 100만 달러 중 절반을 그녀가 1988년 합의 이혼하면서 조건으로 달았기 때문이다.
루커스 교수가 젊은 여교수와 바람나서 합의이혼을 했는데 이혼 당시 재산을 꼼꼼히 살피고 나눠 가지는 데 신경을 쓰기 보다는 루커스 교수가 노벨상을 수상한다면 전 부인에게 상금의 50퍼센트를 줘야 한다는 조항을 놓았기 때문이다.
전 부인의 주관적 확률이 루커스 교수의 ‘합리적 기대’보다 더 정확한 것이다.
우리는 빅데이터 시대와 4차 산업혁명의 시대에 어떻게 대응해야 할까?
첫째 거의 모든 산업과 경영의 기능을 변화시키고 혁신을 이루는 것은 빅데이터의 숫자의 중요성을 깨달아야 한다.
둘째, 경영자는 데이터 분석 지향 리더십을 무장하여 분석의 조직문화를 구축할 수 있도록 발휘해야 한다.
셋째, 개인이나 기업도 공히 주관적 확률이나 선험적 경험에 의한 의사결정이 아닌 분석 지향적 의사결정의 근거를 중시하고 분석 결과를 잘 활용해야 한다.
넷째, 대부분 사람들은 숫자에 약하고 숫자를 꼼꼼히 분석하는 근거를 가지면 능력을 발휘할 수 있다. 숫자가 어렵다고 생각하는 고정 관념을 버리고 데이터를 이해하고 처리하는 가치를 찾아냈으면 한다.
다섯째, 우연의 일치란 단지 운일 뿐이다. 오늘 날의 문맹은 글자를 모르는 게 아니라 숫자를 이해하지 못하는 것이다.
숫자에 대한 두려움을 극복하고 숫자 속에 숨어 있는 진실과 가치를 간파하는 미래의 주인공이 되었으면 한다.
