디지털 화폐가 이끄는 돈의 미래 : 비트코인에서 구글페이까지

디지털 화폐가 이끄는 돈의 미래 - 비트코인에서 구글페이까지
라나 스워츠 지음, 방진이 옮김 / 북카라반 / 2021년 2월

비트코인의 가격이 5만 달러를 넘었다고 한다.

몇년 전 가상화폐 열풍이 불고 잠잠해 지면서 한 순간의 유행으로 그치는 줄 알았다.

하지만 유행이 아니라, 트렌드이고, 변화이다.

이 책 '디지털 화폐가 이끄는 돈의 미래'는 그 이유를 명확하게 설명하고 있다.

'돈'은 자본주의 사회를 이끌어 가는 근간이다.

자본주의가 아니라면 의미없는 종이 조각을 모으기 위해 그토록 열심히 노력하지는 않을 것이다.

하지만 우리가 사는 세상에서는 그 어떤 물건보다고 귀한 대접을 받고 있는 종이 조각이 지폐, 곧 돈이다.

이 돈은 국가가 사회를 지배하고 관리하는 기본이다.

절대 무너지지 않을 것 같았던 미국 달러의 지위는 중국의 부상으로 위협받고 있다.

미,중간의 보이지 않는 전쟁으로 치닫고 있는 와중에 강력한 적수가 나타났다.

바로 가상화폐이다.

특정 국가의 지배를 받고 있는 돈으로 부터 벗어나 자유롭고 투명한 거래를 위한 도구의 탄생을 반기고 있는 이들이 많다.

특히 특정 국가에 종속적이지 않은 글로벌 기업들이 그러하다.

세계적인 기술 기업들은 모두가 자신만의 가상화폐를 준비하고 있다.

미래 패권을 장악하기 위해 국가에서도 이런 변화에 동참하고 있다.

아직까지 절대적 패권을 보여주는 가상화폐가 없기에 그 경쟁은 더욱 치열하다.

이 책에서는 돈을 단지 경제적인 부분에서 보고 있지 않다.

그보다는 오히려 커뮤니케이션이나 미디어의 관점에서 바라보고 있다.

가상화폐의 유통 방식에 주목하고 있는 것이다.

정부 발행 화폐나 비자카드,마스터카드 같은 보편적이고 상호 호환이 되는 현재의 결제 서비스 시스템이 각각의 서비스업체 고유의 설계, 비전, 사업 모델, 관리 체제를 갖춘 틈새 플랫폼에 자리를 내주고 있다.

돈이 소셜미디어, 즉 사회적 매체로 탈바꿈하고 있는 것이다.

빅데이터가 이런 결제 산업의 변화를 주도하고 있지만, 그에 못지않게 스스로 결제 산업을 주도하려고 하는 사람들이 있다.

무정부 자본주의자들의 암호화폐인 비트코인에서 한걸음 더 나아가 국가의 통제를 받지 않는 민간 화폐, 중개인을 배제한 직접적인 경제 커뮤니케이션, 완벽한 사생활 보장 또는 완벽한 거래 투명성 보장 등 다분히 정치적인 목적을 추구하는 사람이 많다.

앞서 말했듯이 돈은 단지 경제적 부만 가져다 주는 것이 아니라, 명예와 권력에도 영향을 미칠 수 있다.

그렇기에 '돈'의 기준 자체를 바꿔 새로운 권력을 누리려는 이들이 있다.

최근 몇 년간 결제 산업은 '파괴적 혁신'의 대상이었다.

결제 산업의 중심이 월스트리트에서 실리콘밸리로, 금융 서비스에서 소셜미디어로 옮겨가고 있다.

이 문구가 현재 가상화폐의 변화를 잘 보여주고 있다.

단지 '금융'이 아니라, 커뮤니케이션과 같은 소셜미디어로 이동하고 있다.

페이스북의 '리브라'가 이를 잘 보여주고 있다.

테슬라,트위터, 페이스북 등 세계적인 테크기업들의 가상화폐에 대한 사랑을 점점 노골적으로 보여주고 있다.

'화폐'는 단지 경제적인 수단뿐만 아니라, 통치수단이기도 하다.

정치적 배경이 필요한 '국가'들이 과연 어떻게 대응할 것인지 그 추이가 궁금하다.

이 전쟁의 승자는 누가 될 것이며, 어떻게 대응할 것인지 생각해 보면 좋을 것 같다.

초역, 아리스토텔레스의 말 : 현대인들의 삶에 시금석이 될 진실을 탐하다

초역 아리스토텔레스의 말 - 현대인들의 삶에 시금석이 될 진실을 탐하다
이채윤 엮음 / 읽고싶은책 / 2021년 2월

아리스토텔레스.

소크라테스 철학의 계보를 이은 플라톤의 제자이며, 알렉산더 대왕의 스승이다.

그는 철학뿐만 아니라 정치, 문학 등 다양한 분야에서 재능을 나타내었다.

이토록 왕성한 활동을 한 그의 작품이나 책을 본 기억이 없다.

이 책 '초역, 아리스토텔레스의 말'은 그의 저서 중 좋은 문장을 모아 만든 책이다.

앞서 말했듯이 아리스토텔레스가 대단한 인물임은 알고 있었지만, 그의 저서에 대해서는 몰랐다.

이 책을 통해 다양한 그의 저서가 있음을 알게 되었다.

윤리학, 형이상학, 정치학, 수사학 등 다양한 분야의 그의 높은 식견을 직접 감상할 수 있다.

가장 고귀한 것은 정의로운 것이고

가장 좋은 것은 건강이다.

그러나 가장 즐거운 것은 우리가 바라던 것을 얻는 것이다.

그래서 최선의 활동에는 이런 속성이 모두 포함되어 있다.

그리고 우리는 이 활동 가운데 가장 뛰어난 것을 행복이라고 부른다.

당시에도 인간이 추구한 최고의 활동은 행복이였던 것 같다.

그리고 그 행복의 정의는 지금까지도 변하지 않고 있다.

바라는 것을 얻기 위해 우리는 오늘도 최선을 다하고 있다.

행복은 오락이 아니다.

사실 우리의 목적이 즐거움뿐이라면 이상할 것이다.

우리가 단지 우리 자신을 즐겁게 하기 위해 평생 노동을 하고 고난을 겪는다면 정말 이상할 것이다.

행복은 삶의 미덕에 부합하는 삶이어야 한다.

그것은 노력이 수반되는 삶이고 재미로 소비되는 인생이 아니다.

- 윤리학

확실하지 않은 내일의 행복을 얻기 위해 오늘 열심히 노력하고 있는가?

지금 당장 누릴 수 있는 즐거움, 행복이 있다면 그것을 취하는 것이 많다.

즐거움, 오락이 아니라 삶에 부합하는 미덕이어야 한다.

인간인 한, 우리는 철학하지 않을 수 없다.

- 형이상학

철학의 이유를 이보다 간결하게 표현할 수 있을까?

인간이기에, 인간만이 할 수 있는 것이 바로 철학이다.

우리가 살아가면서 해답을 찾는 그 모든 과정을 철학이라 할 수 있을 것이다.

그렇기에 모두의 철학은 다르다.

인간은 본래 사회적 동물이다.

비사교적이고 고립되어 사는 사람일지라도 사회 안에 존재한다.

사회는 개인 앞에 있는 것이다.

공통의 삶을 영위할 수 없거나, 그렇게 할 필요가 없을 정도로 자급자족하고 사회에 참여하지 않는 사람은 짐승이거나 신이다.

- 정치학

'인간은 사회적 동물이다'

아리스테텔레스의 말 중 가장 많이 회자되는 말이다.

이 말의 기원이 바로 '정치학'이다.

이 말의 출처를 찾았다는 것, 그리고 정확한 그 의미를 이해할 수 있어서 좋았다.

선택이란 욕망, 분노, 소망 또는 일종의 의견이라고 말하는 사람들이 있는데 그것은 틀린 생각이다.

욕망과 분노는 동물들에게도 있지만 합리적인 선택은 그들에게는 없다.

또한 자제력이 없는 사람은 욕망에 의해 행위 하는 것이지 선택에 의해 행위 하는 것은 아니다.

분노는 더욱 선택과 거리가 멀다.

왜냐하면 분노 때문에 행하는 행위야말로 가장 합리적인 선택에 의하지 않은 행위이기 때문이다.

- 윤리학

인간과 동물을 구별하는 특성에 대해 말하고 있다.

우리 주변에 '선택'이 아닌 '욕망'에 근거한 선택을 하는 사람이 없는가?

나는 그러지 아니한가?

무엇보다 분노로 인한 선택의 유해성을 말하는 글이 인상적이다.

꼭 유념해야 할 글이다.

우리는 평화를 얻기 위해 전쟁을 하듯이 여가를 갖기 위해 여가를 포기한다.

- 윤리학

이 짦은 글을 오랫동안 봤다.

역사를 통해 평화를 지키기 위한 전쟁을 얼마나 많이 봐왔는가?

그리고 여가를 얻기 위해 포기한 여가는 얼마나 많은가?

문장 하나하나를 읽으면서 왜 아리스토텔레스가 그토록 대단한 사람인지를 새삼스럽게 깨달았다.

직접적인 그의 문장을 처음 봤는데, 너무 인상적이다.

당분간 곁에 두고 계속 들여다 볼 생각이다.

10대를 위한 자기주도학습 실천노트 : 스스로 공부법

10대를 위한 자기주도학습 실천노트 - 온라인 시대, 자기주도학습에 더 강해져라
정형권 지음 / 더메이커 / 2021년 2월

코로나19가 가져온 변화는 너무 크고 많다.

그 중 대표적인 것이 바로 '교육'일 것이다.

평소에 공교육이 제대로 되지 않음을 토로하는 이야기를 많이 들었다.

그런데 제대로 된 공교육없이 비대면 방법인 온라인으로 수업을 진행하니 학습격차는 더욱 커지는 것 같다.

그렇다면 이 격차를 줄일 수 있는 방법은 무엇일까?

학생 혼자서 공부하는 것이다.

최소한 온라인 수업을 '제대로' 듣고 이해할 수만 있어도 격차를 상당히 줄일 수 있다.

이 책 '10대를 위한 자기주도학습 실천노트'는 혼자서 공부하는 방법을 알려주고 있다.

저자는 '자기주도학습' 전문가다.

그동안의 자기주도학습의 노하우와 핵심 방법을 설명하고 있다.

책은 크게 4부로 나누어져 있다.

1부에서는 '자기주도학습'의 핵심 원리에 대해 말하고 있다.

공부도 그냥 하는 것이 아니라 '공부법'을 제대로 이해하면 더 효율을 높일 수 있다.

2부에서는 멘탈 관리를 말하고 있다.

'자기주도학습'은 이름에서 알 수 있듯이 자기 스스로 하는 학습이다.

즉, 자신과의 싸움이 가장 중요하고 크다는 의미이다.

그 싸움에서 이기기 위해서는 자신의 마음을 잘 관리해야 한다.

성공한 인물들의 이야기와 함께 말하고 있어 더욱 집중할 수 있었다.

3부에서는 본격적으로 자기주도학습법을 알려주고 있다.

저자가 개발한 공부법, 3SR2E를 소개하고 있다.

마지막 4부는 자기주도공부를 넘어 자기 스스로를 다스리는 자기 경영을 말한다.

2부부터는 각 장의 마지막에 '실천노트'를 두어 독자가 직접 자신의 생각을 적을 수 있게 했다.

단지 보는 것으로 그치는 것이 아니라, 생각하고 적는 행동을 통해 몸으로 공부법을 익히도록 하고 있다.

비대면 수업이 진행되면서 학생들의 학습 격차가 더 커졌다는 사실이 널리 알려졌다.

학습 격차가 커질 수밖에 없는 이유는 혼자서 공부하는 능력의 차이가 크기 때문이다.

그렇다면 혼자서 공부하는 능력의 차이를 만드는 것은 무엇일까?

학습 격차를 만드는 것은 무엇일까?

바로 '읽기 능력'이다.

실시간 온라인 수업이든, 인터넷 강의든 텍스트를 얼마나 소화할 수 있느냐가 중요하다.

교제를 혼자서 보고 반도 이해할 수 없는 학생이라면 온라인 수업을 따라가기 힘들 뿐 아니라, 수업이 끝나도 혼자 공부할 엄두를 못 낼 것이다.

그 출발은 읽기다.

텍스트에 강해져야 한다.

비문학 중심으로 구성된 교과서를 읽어내는 힘을 기르자.

그러기 위해서는 교과서를 제대로 읽는 훈련이 필요하다.

교과서를 읽을 때는 '천천히 제대로 읽기'에 중점을 두어야 한다.

천천히 읽어야 내용을 잘 이해할 수 있고, 자기 것으로 만들 수 있다.

저자가 자기주도학습 방법으로 가장 강조하는 것이 바로 '읽기'다.

올바른 읽기를 통해 제대로 이해할 수 있고, 그 이해를 바탕으로 공부의 능률이 오르기 때문이다.

읽기를 통해 문맥을 올바르게 이해하는 능력부터 키워야 한다.

혼자 하는 연습이 실력 향상에 지대한 영향을 미치는 이유는 무엇일까?

단지 '혼자 하는 연습에 바친 총 시간'만 늘리면 실력이 향상될까?

에릭슨 박사는 연구에 참여한 학생들과 심도 있게 인터뷰 하는 과정에서 그들이 '의도적인 계획된 연습'을 하고 있음을 밝혀냈다.

이들의 '의도적인 계획된 연습'은 연습 시간 동안의 '집중력'의 차이로 나타났고, 결국에는 실력 차이를 만들어냈던 것이다.

의도적인 계획된 연습.

습관적으로 책상에 앉아 무의식적으로 문제를 푸는 것은 의미가 없다.

조금은 다른 유형의, 조금은 더 어려운 문제를 찾아 풀기 위해 노력해야 한다.

그래야 실력이 늘어난다.

매일 구구단만 열심히 외우는 사람은 구구단 전문가일 뿐이다.

그 이상이 되기 위해서는 더 높은 난이도에 도전해야 한다.

학생들은 그날 공부한 내용을 표현해보도록 힘써야 한다.

표현하는 방법은 말로 설명하거나 글로 적어보는 것이다.

표현할 때 공부가 완성된다.

그런데 많은 학생이 표현하는 공부를 할 시간에 새로운 것을 배우느라 시간을 보내는 것을 볼 수 있다.

공부는 반드시 배운 것을 표현해보는 시간을 가져야 한다.

지식을 입력만 할 것이 아니라 반드시 출력해서 확인하는 시간을 가져야 한다.

나 또한 내 공부를 할 때보다 과외하기 위해 한 공부가 더 잘 되었던 기억이 있다.

새로운 것을 배웠으면 반드시 출력해 봐야 한다.

그 출력을 통해 내가 얼마나 정확하게 이해하고 있는지를 알 수 있다.

출력이 거의 없는 공부만 하는 아이에게 꼭 이 방법을 권하고 싶다.

예습-수업-복습의 흐름은 자기주도학습자가 되는 정석이요, 지름길이다.

예습으로 수업에 집중할 수 있고, 수업에 집중하고 나면 복습하기가 쉬워진다.

여유 있게 복습하면 공부한 내용이 완전히 자기 것이 된다.

공부에는 정도가 없다고 한다.

그런데 '예습-수업-복습'은 예나 지금이나 강조하고 있는 공부법이다.

지금까지 내가 해 온 공부법은 대부분 피라미드 상단에 위치하고 있다.

이것이 노력에 비해 실력이 따르지 않았던 공부에 대한 변명이 될까?

공부도 '공부법'을 알아야 한다.

올바른 자기주도학습 공부법으로 적어도 노력한 만큼의 성과를 얻기를 바란다.

- 이 리뷰는 출판사로부터 도서를 제공받아 작성하였습니다.

[100자평] 10대를 위한 자기주도학습 실천노트

10대를 위한 자기주도학습 실천노트 - 온라인 시대, 자기주도학습에 더 강해져라
정형권 지음 / 더메이커 / 2021년 2월

자기주도학습의 모든 것을 알려주고 있다. 공부법을 알면 공부가 쉬워진다.

무자비한 알고리즘 : 왜 인공지능에도 윤리가 필요할까

무자비한 알고리즘 - 왜 인공지능에도 윤리가 필요할까
카타리나 츠바이크 지음, 유영미 옮김 / 니케북스 / 2021년 1월

코로나19로 인해 사회적으로 주목을 덜 받고 있지만, 4차 산업혁명은 계속 진행중이다.

4차 산업혁명의 핵심 주요 기술의 발전 방향에 대해 많은 이들이 기대와 우려를 표현하고 있다.

기술이 발전이 꼭 우리에게 편의만을 제공하지는 않음은 분명하다.

우리가 원하는 기술은 편리함과 함께 안전과 편안함까지 제공할 수 있어야 한다.

이 책 '무자비한 알고리즘'은 기술에 어떻게 편안함, 안전을 접목시킬 수 있는지를 말하고 있다.

책은 크게 3부로 나누어져 있다.

1부에서는 인공지능 시스템에 대해 이야기하고 있다.

인공지능 시스템의 기반이 되는 방법들을 소개하고, 어떻게 만드는지를 알려준다.

2부에서는 정보학의 ABC를 소개하고 있다.

ABC는 A(Algorithm, 알고리즘), B(Big Data, 빅데이터), C(Computer Intelligence, 컴퓨터 지능)를 뜻한다.

각각의 기능과 원리에 대해 설명하고 있는데, 인공지능을 만들기 위해 이 3가지가 유기적으로 잘 결합되어야 한다.

마지막 3부가 이 책의 핵심이자 주제이다.

이렇게 만들어진 인공지능에 앞서 말한 편리함과 안전과 같은 윤리적 기준을 어떻게 적용해야 하는지를 설명하고 있다.

정확히 말하면 적용이 아니라 개입이 맞는 표현이다.

알고리즘도 인간이 만들기에 오류가 있을 수 있지만, 오류가 없더라도 만든 인간이 의도한'대로만' 움직인다.

이것이 기계의 장점이자, 단점이다.

그렇기에 '적절한 시점'에 개입할 수 있는 여지를 두어야 하고, 해야 한다.

머신러닝에서는 원인을 탐구하는(인과 고리) 대신 중요한 사건과 종종 더불어 존재하는 행동양식이나 특성들을 확인한다.(상관관계)

그리고 알고리즘을 개발해 투입하기 전에 수학적 모델링을 거치는 고전적인 알고리즘 설계와는 달리, 머신러닝 알고리즘은 데이터로부터 세계의 모델을 만든다.

우리가 머신러닝의 효율성을 의미있게 활용하려면 컴퓨터가 발견한 상관관계에 대해 그간 해왔듯 자연과학적 의미에서 인과관계를 따져봐야 한다.

알고리즘을 만드는 방식의 차이를 설명하고 있다.

기존의 모델은 수학적 설계에 기반하였는데, 인공지능은 데이터를 기반으로 한다.

그렇기에 다양한 상관관계를 유추할 수 있다.

이는 우리가 몰랐던 것을 찾을 수도 있지만, 상당히 억지스러운(?) 것도 볼 수 있다.

대표적인 예가 '맥주-기저귀'의 관계일 것이다.

한때 마트에서 맥주 코너에 가면 기저귀를 볼 수 있었다.

무척 생뚱맞은 조합이라 생각했는데, 알고리즘은 맥주를 구입한 고객이 기저귀도 함께 구입한다고 판단했기에 그렇게 진열한 듯 하다.

단지 데이터만 가지고 추출한 관계에는 '인과관계'보다는 '상관관계'만 중요시 되기에 이와 같은 현상이 발생할 수 있다.

누가 알고리즘 사용에 책임이 있는가?

알고리즘 설계사들이 알고리즘을 정확히 어디에 사용할지를 잘 알고 사용을 감독할 수 있는 경우, 결과에 대한 그들의 책임은 크다.

내 알고리즘이 정확히 내가 알고 있는 맥락에서 사용되면, 그것은 내가 프로그래밍한 대로 행동한다.

그러면 그 결과는 내 책임이다.

알고리즘도 결국 사람이 만든다.

즉, 쓰임에 대해 정확히 인지하고, 그것에 맞게 적절하게 만들었다면 책임은 만든 사람의 몫이다.

하지만 의도하지 않은 곳에 사용되었다면 책임을 전가할 수 없다.

광산 폭파를 위해 다이너마이트르 만든 노벨이나 상댕성 이론을 발견한 아인쉬타인도 그들의 지식이 사람을 살상하는데 쓰이게 되리라 전혀 생각하지 못햇을 것이다.

빅데이터의 세 가지 주요 특징은 다음과 같다.

1) 정보량이 방대하다.(Volumn : 양)

2) 종종 단기간에 생성되고 처리된다.(Velocity : 속도)

3) 여러 혈태의 데이터가 섞여 있다.(Variety : 다양성)

빅데이터에 대한 오해 중 하나가 '모든 데이터'가 빅데이터라는 것이다.

절대 그렇지 않다.

위와 같은 특징을 가지고 있어야 '빅 데이터'로 인정받을 수 있다.

머신러닝은 다음 조건이 충족될 때 기본적으로 성공적일 수 있다.

1) 양질의 방대한 트레이닝 데이터가 있을 때

2) 측정가능한 실측자료, 즉 예측할 수 있는 것이 있을 때

3) 인풋과 예측할 수 있는 아웃풋 사이에 인과관계가 있을 때

머신러닝 알고리즘이 인간을 능가하는 면은 다음과 같다.

1) 임의의 데이터에서 상관관계를 찾을 수 있다는 점

2) 다양한 상관관계를 찾을 수 있다는 점

3) 약한 상관관계도 통계 모델에 집어넣어 유익을 이끌어 낼 수 있다는 점

추가적으로 다음에 해당될 때 머신러닝의 결과는 믿을 만하다.

1) 인풋과 예측되는 아웃풋 사이에 인과관계가 알려져 있어 관계자들이 쉽게 합의할 수 있는 명확한 인풋 데이터가 존재할 때

2) 두 가지 오류 유형(위양성/위음성 결정)에 대해 가급적 많은 피드백이 있을 때, 그로써 지속적으로 품질을 측정해 통계 모델을 역동적으로 개선할 수 있다.

3) 모든 관계자들이 쉽게 동의할 수 있는 명확한 품질 척도가 있을 때

머신러닝은 만능이 아니다.

머신러닝이 인간보다 잘하는 것이 있고, 그렇지 않은 것이 있다.

적절한 곳에 사용하여 생산성을 높이고, 그렇지 않은 곳에서는 인간이 개입하여 통제해야 한다.

이 책은 우리가 머신러닝에 대한 맹신과 우려를 함께 보여주고 있다.

머신러닝을 통해 얻을 수 있는 부분과 그렇지 않은 부분을 구분하여 사용하면 된다.

그리고 제대로 작동하고 있는지에 대해 철저한 모니터링이 필요하다.

알고리즘은 '무자비'한 것이 아니라, 입력하고 프로그래밍한 그대로 보여주는 '정확한' 것이다.

자비를 넣는 것은 아직 인간의 몫이다.