피할 수 없는 미래의 기술 트렌드

안녕하세요 GDI의 H입니다. 4차 산업혁명이라는 키워드가 유행하듯 쏟아지는 요즘입니다. 서점에서도 미래의 기술 흐름을 예측하는 많은 책들이 나오고 있습니다. 그 중에서 “인에비터블 미래의 정체”는 미국의 테크 매거진인 Wired의 창간자인 케빈 켈리가 기술 트렌드를 12가지의 키워드로 정리한 책입니다. 12가지 키워드는 바로 “BECOMING”, “COGNIFING”, “FLOWING”, “SCREENING”, “ACCESSING”, “SHARING”, “FILTERING”, “REMIXING”, “INTERACTING”, “TRACKING”, “QUESTIONING”, “BEGINNING” 입니다. 이 12가지 키워드와 함께 제가 생각하는 기술의 흐름을 정리해 보려고 합니다.

기술의 발전은 결국 최적화/효율화

일반적으로 어떤 기술을 평가할 때 두 가지 기준이 사용됩니다. 첫 째는 같은 자원에서 이전 기술보다 (양적으로 혹은 질적으로) 더 좋은 결과를 내는지, 두 번째는 이전보다 더 적은 자원으로 이전 기술과 동일한 효과를 낼 수 있는지 입니다. 결국, 자원 활용의 최적화/효율화가 이미 어떠한 기술을 평가하는 기준으로 사용되고 있습니다. 이는 덜 일하고, 더 많은 것을 갖고 싶은 인간의 본성이 기술의 좋고 나쁨을 평가하는 기준으로 나타나고 있는 것인지 모릅니다. 이러한 최적화, 효율화를 실현하기 위해 빠질 수 없는 개념이 바로 협업(분산 처리)과 공유(sharing)라고 생각합니다.

최적화, 효율화를 위한 공유와 협업

어느 한명이 어느 하나의 자원(집, 자동차와 같은 물질이든 디지털 컨텐츠와 같은 무형의 자원이든)을 100% 사용할 수 없다면 다른 사람과 나누어 쓰는 것이 경제적이고 효율적입니다. 많은 사람이 나누어 쓸 수록 자원을 획득하고 유지하기 위한 비용을 분담할 수 있기 때문입니다.

에디슨의 발명 중 가장 값진 것은 집단 연구라고 많이 이야기 합니다. 에디슨은 연구소를 만들어 뛰어난 연구자 한명이 연구하는 것보다 조금은 덜 뛰어날지 모르는 여러 명이 협업하고 같이 연구하는 것이 더 효율적일 수 있음을 증명했습니다. 인간의 일뿐만 아니라 기계의 동작에서도 이러한 원리는 동일하게 적용되고 있습니다. 슈퍼컴퓨터 한 대보다는 성능이 조금 떨어지는 컴퓨터 여러 대가 역할을 나누어 처리하는 분산 처리가 경제적으로나 처리 성능 면에서 더 효율적이 있음은 이미 잘 알려진 사실이 되었습니다. 이렇게 협업과 공유가 좋은 것임에도 모든 일에 공유와 협업이 적용될 수 없고 오히려 비효율적이 될 수 있는 여러가지 장애물이 있었습니다.

공유와 협업의 걸림돌과 걸림돌의 해체

어떤 자원이 성공적으로 공유되기 위한 전제 조건을 몇 가지로 정리해 볼 수 있습니다. 공유에 참여하는 주체가 공유된 자원을 필요로 할 때 언제든지 사용할 수 있어야 합니다. 또한, 공유를 위해 소요되는 경비가 개인이 해당 자원을 소유하기 위한 경비보다 저렴해야 합니다. 결국 공유자 간의 자원 배분을 공평하고 최적으로 결정 해줄 누군가와 공유된 자원을 전달하기 위한 비용을 최소화하기 위한 수단이 필요합니다. 컴퓨터의 연산 능력의 발달함에 따라 우리는 공유 자원을 최적으로 계산해주고, 우리가 알지 못하고 상상할 수 없던 것까지 발견할 수 있는 최적화된 알고리즘을 갖게 되었습니다. 또한, 통신의 발달은 디지털 자원은 물론 차와 같은 자원도 실시간으로 공유될 수 있는 토대(실시간 위치 추적 등)를 제공해주었습니다.

누군가와 같이 일하는 것은 필연적으로 누군가와의 커뮤니케이션을 동반합니다. 통신의 발달과 보편화는 동일한 장소에 모여서 이야기 하지 않더라도 커뮤니케이션이 가능하게 했습니다. 단순한 음성, 글뿐만 아니라 영상 이미지를 통한 커뮤니케이션도 가능해 졌습니다. 또한, 작업물 자체가 디지털화 됨에 따라 동일한 장소에 모이지 않더라도 서로의 작업물을 교환하고 편집, 결합(remixing)할 수 있게 되었습니다.

또한, 협업이나 공유는 이에 참여하는 사람들이 선하다는 믿음이 전제되거나 합의된 계약관계 혹은 규칙을 필요로 합니다. 사람들이 선하다는 믿음 하에 행해진 여러가지 실험들은 실패로 끝난 경우가 많습니다. 그렇다면 결국 합의된 계약관계 또는 규칙이 요구되고, 참여자들의 규칙 위반 또는 일탈을 감시할 수 있는 수단이 필요합니다. 정보의 공개와 흔히 별점으로 이야기되는 참여자 간의 리뷰는 원활한 공유와 협업을 위한 감시와 제재 수단을 제공해주고 있습니다. 이에 따라 절대적인 통제자 혹은 절대적으로 선한 사람들만으로 이루어진 집단이 아니더라도 그럭저럭 공유되고, 협업이 이루어지고 있습니다. 이러한 수단/도구의 발달로 공유와 협업을 통한 최적화, 효율화는 점점 가속화될 것입니다.

'나'라는 가장 중요한 자원의 최적화

물질과 정보라는 자원이 넘쳐날 수록 '나' 자신이라는 가장 중요하고도 대체 불가한 자원을 효율적으로 사용할 필요가 있습니다. 공유와 협업은 자원과 정보의 홍수를 가져왔습니다. 이제 우리가 선택할 수 있는 영화는 넘쳐나고, 사용할 수 있는 자동차는 무한합니다. 자원과 정보의 홍수 속에서 정작 자원이나 정보를 받아들일 수 있는 인간이 사용할 수 있는 시간과 지각 능력은 유한합니다. 따라서 이 유한한 인간의 처리 능력안에서 다시 한번 효율을 추구할 필요가 있습니다. 이 효율을 위해 우리는 우리가 정말로 필요로 하고 좋아하는 것, 즉 제한된 시간과 지각 능력안에서 최대 만족(가치)을 줄 수 있는 것은 무엇인가라는 질문(questioning)할 수 있는 법을 배울 필요가 있습니다. 질문하지 못한다면 우리 대신 알아서 걸러 줄 필터(filtering)라도 필요합니다. 또한, 이러한 질문과 필터링을 위해 나 자신을 끊임없이 추적(tracking), 분석하려는 시도는 계속될 것입니다.

거대한 변화의 흐름 속 표준 기술

앞서 설명한 이러한 기술 변화의 흐름은 모두 통신의 발달, 디지털 컨텐츠 특성이 뒷받침되기에 가능한 것 입니다. 4차산업 시대에도 표준 기술의 중요성은 변화 없을 것이며 오히려 더욱 중요해질 수 있습니다. 골드러시 때 금광을 찾아 나선 사람보다 금광을 찾아 나선 사람에게 청바지를 파는 사람들이 더 많은 돈을 번 원리가 동일하게 적용될 수 있다 생각합니다. GDI는 통신, 디지털 컨텐츠에 대한 표준 기술에 대한 연구를 통해 4차 산업 시대를 준비해 나갈 것 입니다.

또한, 먼 미래의 변화에 대한 예언보다는 관찰, 예측 및 적응이 중요하다고 생각합니다. 케빈 켈리가 1990년대후반 VR에 대해 오판 했던 것과 같이 또 AI가 사람보다 더 잘 할 수 있는 분야는 아직 모르는 분야일 수 있다고 말하는 것처럼 너무 먼 미래에 대한 예언은 누구라도 정확히 맞추기 힘들 것 입니다. 다만, 현재의 변화를 끊임 없이 관찰하고, 관찰을 바탕으로 2~3년 후를 예상해보는 것에 대한 우리의 적중 확률은 그리 낮지 않을 수 있습니다.