잠들지 않는 토끼

잠들지 않는 토끼 - 1등 기업을 만드는 기계 뇌의 비밀
가토 에루테스 사토시 지음, 이인호 옮김 / 한즈미디어(한스미디어) / 2018년 10월

혹시 여러분은 웹서핑을 하시다가 눈에 익은 상품 배너를 보신 적이 있나요? 특히 포털사이트의 뉴스를 볼때면 일전에 내가 검색했던 상품이 배너 광고로 올라오는 것을 보신 적이 있을겁니다. 이는 내가 방문했던 상품을 데이터로 자동수집하여 분석해 놓은 알고리즘을 통한 포털사이트의 '애드테크(AD-Tech)' 전략 입니다.

비단 광고 뿐 아니라 우리 생활의 전 분야에 걸쳐 데이터와 기술(인공지능) 그리고 알고리즘이 근간에 자리하고 있음을 알아차리기는 어렵지 않습니다. 페이스북의 안면인식 기술이라던지, 인터넷 서점에서 취향에 맞는 서적 추천 알고리즘 그리고 유행하고 있는 AI 스피커와 같은 음성인식 플랫폼을 통해 이러한 트렌드를 서서히 몸에 익혀 나가고 있지요.

특히 기계(인공지능)가 스스로 학습(기계학습; Machine Learning) 하여, 방대한 개인의 데이터를 분석하고 맞춤화와 최적화를 진행하는 알고리즘이 점점 고도화되고 있습니다. 이는 곧 인간과 기계의 역할 분담의 획기적인 변화로 말할 수 있습니다.

기계가 인간의 노동력을 대신하는 물리적인 변화에서 한 걸음 더 나아가 역사상 처음으로 '생각하는 일' 그리고 '판단하는 일' 자체를 대신하는 혁명적인 변화를 겪고 있다는 이야기입니다.

오늘 소개해 드릴 <잠들지 않는 토끼 : 1등 기업을 만드는 기계 뇌의 비밀>의 저자 '가토 에루테스 사토시' 는 이렇게 이야기 합니다. 현 시대를 '딥러닝의 시대'나 '인공지능의 시대'가 아닌 '기계뇌의 시대'라 부르는 이유는 초기 산업혁명을 '역직기 혁명' 이나 '증기 기관 혁명' 이라 부르지 않고 '산업혁명'이라 부르는 것과 같다는 것입니다.

즉, 딥 러닝이나 인공지능은 이를 포괄하는 기계뇌의 시대를 구성하는 한 가지 기술 요소일 뿐 우리가 경험하는 이러한 변화는 산업혁명과 마찬가지로 일하는 방식, 교육제도, 법 제도, 국가의 전략 등 사회전체에 광범위한 영향을 미친다는 것입니다. 그래서 일개 기술 발전에만 초점을 맞춘 '딥러닝과 인공지능의 시대'가 아닌 지능을 담당하는 이가 인간에서 기계로 바뀌는 '기계 뇌의 시대'로 인식해 달라는 것이죠.

그렇다면 인간의 생각하는 능력과 판단 능력을 기계가 빠른 속도로 대체해 나가고 있는 기계 뇌의 시대에 기업과 개인의 생존전략은 어떻게 바뀌어야 할까요?

첫째, 인간과 기계의 역할 분담이 지각 변동을 겪고 있는 '기계 뇌의 시대'의 근본기술인 기계학습의 본질을 이해해야 합니다.
둘째, 기계 뇌를 구축하고 활용하는 일은 개인 경기가 아닌 팀 경기라 할 수 있습니다. 데이터 과학자, 데이터 GM, 데이터 엔지니어  그리고 이를 비즈니스에 녹여낼 수 있는 코디네이터의 역량이 어우러져야 합니다. 당연히 팀워크와 프로토콜에 대한 근본적인 이해가 선행되어야 하겠죠.

그렇다면 기계 뇌가 인간을 대신해 좀 더 고도화 할 수 있는 작업은 어떤 일이 있을까요? 단순히 표현하자면 '데이터를 가시화한 다음 분류하고 예측하는 프로세스' 를 밟게 됩니다.

1. 가시화 : 데이터를 인간이 감각적으로 파악할 수 있는 형태로 가공하거나 번역하는 기능
2. 분류 : 성질이 같은 것과 다른 것을 구별하는 기능
3. 예측 : 과거를 바탕으로 미래에 어떤 일이 일어날 확률이 얼마나 되는지 계산하는 기능

본서의 전반부는 이러한 '가시화와 분류 그리고 예측'을 통한 기계 뇌의 작업방식을 여러 기업의 실제 적용사례와 함께 설명하고 있습니다. 고마쓰 제작소의 콤트랙스, 히타치 제작소의 비즈니스 현미경, 페이팔의 부정검출 알고리즘, 파친코 카지노 산업의 얼굴 인식 기술 그리고 아마존/라쿠텐의 구매 예측과 추천 알고리즘 등이 그것입니다.

후반부에는 다분히 기술적인 측면과 비즈니스적인 측면을 함께 고찰하고 있습니다. 즉, 데이터 과학자나 데이터 엔지니어로서 기계 뇌를 실제 설계하는 ABCDE 프레임워크라든지 설계시 자주 저지르는 실수나 신경써야할 포인트 등에 대해 상세히 설명해주고 있습니다.

또한 전체적인 관점에서 기계 뇌를 운용하는 조직을 위한 Player들 (데이터 과학자, 데이터 GM, 데이터 엔지니어, 경영 코디네이터, 경영자)의 필수 교양과 팀워크를 위한 프로토콜 학습과 함양에 대한 내용들로 지면을 할애하고 있죠.

저자가 본서를 위해 상정하는 독자 층은 아래와 같습니다.

1. 통계학, 컴퓨터 과학 활용에 관한 직집 책임자
2. 시스템 도입과 운용을 담당하는 사람
3. 비즈니스 측면에서 매상과 이익에 직접적으로 공헌해야 하는 사람

참... 제목의 '잠들지 않는 토끼'는 무슨 뜻일까요?

옛날 이야기인 토끼와 거북이에서는 토끼가 잠을 자는 바람에 거북이와의 경기에서 지고 말죠? 그러나 본서에서의 토끼는 24시간 365일 쉬지 않고, 학습하며 자신의 능력을 업그레이드하는 알고리즘을 운영하는 회사를 일컫는 비유입니다.

데이터를 집약할 수 있는 플랫폼과 데이터와 알고리즘에 따라 자동으로 개선이 이뤄지는 시스템을 갖춘 구글이나 아마존과 같은 기업이 그 대표적 사례입니다. '잠들지 않는 토끼'와 같이 피곤하거나 잠들지 않는 그리고 자만하지 않고 방심하지 않는 이들 기업은 좀 더 고도화된 알고리즘과 대용량 처리기술의 발전을 통해 결과물의 정확성이 나날이 현저하게 높아지고 있음을 주목해야 합니다.

데이터 경쟁 시대의 본질에 입각한 경영 전략, 비즈니스 전략 그리고 데이터 전략을 전체적으로 조망하는 책입니다. 다분히 기술적인 측면과 비즈니스 적인 측면 그리고 실제 기계 뇌를 설계하고 조작하는 조직을 위한 안내와 조언이 가득합니다.
관심있는 분들의 일독을 권합니다 !