AI는 인문학을 먹고 산다

AI는 인문학을 먹고 산다 - 인문학으로 인공지능 시대를 주도하라
한지우 지음 / 미디어숲 / 2021년 11월

4차 산업혁명, 디지털 경제 시대, 그리고 언택트 시대의 핵심역량은 무엇일까요? 이런 질문에 많은 사람들은 인공지능(AI)을 떠올리며, 디지털 기술 역량 혹은 이공계적 마인드를 가진 기술 인재를 이야기합니다.

물론 디지털 기술이 견인해나가는 4차 산업혁명 시대라는 말처럼 디지털 기술을 정확히 이해하고 활용하는 능력은 미래를 위한 필수 불가결한 역량입니다만, 그에 앞서 이러한 기술의 알맹이 즉, 컨텐츠를 만들어 낼 줄 아는 (스토리를 만들 줄 아는) '인문학적 소양'에 대한 관심이 높아지고 있는 것도 사실입니다.

끝없이 진화하는 인공지능에 대체되지 않는 직업의 공통점으로 '창의성', '창조성', '통찰과 직관력'을 이야기할 만큼 오히려 기술의 정교함 보다는 직관과 감성이 우위를 점함에 따라 자연스럽게 인문학적 소양을 이야기하는 거라 봅니다.

오늘 소개해 드리는 <AI는 인문학을 먹고 산다>에서는 "기술이 아닌 편집과 창의의 시대"를 미래 핵심 비전으로 상정하고, AI에 대체되지 않는 인문쟁이(Fuzzy)가 될 것을 호소하고 있습니다.

유럽을 일순간 공포의 도가니로 몰아간 16C의 페스트 이후 르네상스가 열린 것 처럼 위기 속의 펜데믹 상황에서 또 다른 세상이 준비되고 있습니다. 새로운 혁신을 도모하는 주체들이 급속히 성장하고 있다는 이야기 입니다.

인문학을 부흥시킨 르네상스 시대 처럼 팬데믹이 창조한 제2의 르네상스를 맞이 할 것을 예단합니다. 팬데믹을 통해 인류는 깨닫게 됩니다. 과학 기술 만능 주의와 물질 중심 주의에서 벗어나 인간의 행복과 생명가치가 중심이 되는 사회가 바로 그것입니다.

이제 인류는 그동안 줄기차게 매달렸던 기술혁신에서 우회해 환경과 자연의 가치에 중점을 두고 지구를 위한 미래 지향적 발전을 꾀할 것이 자명해 보입니다. 인류는 위기가 닥치면 새로운 패러다임을 모색해 왔습니다.

저자는 이러한 미래사회 패러다임의 변화를 미래학자인 '롤프 옌센'의 입을 빌어 아래 3가지로 정의하고 있습니다.

1. 기술 발전에 따른 위험성이 커지는 리스크 소사이어티 (Risk Society)

2. 기후위기에 대응해 지속가능성을 이야기하는 그린 소사이어티 (Green Society)

3. 꿈과 이야기를 파는 즉, 콘텐츠를 창조하는 드림 소사이어티 (Dream Society)

특히 저자는 인공지능이 불러올 예측 불가한 미래 사회에는 궁극적으로 꿈과 이야기를 파는 자들이 승리한다고 지적합니다. 이는 곧 글로벌 문화전쟁터에서 아이디어와 가치관으로 승부하는 '콘텐츠 전쟁(Contents War)'의 비전을 의미하며, 가장 훌륭한 스토리를 가진 문화가 세계를 지배하게 됨을 의미합니다.

그래서 미래학자들은 앞으로 가장 가치 있는 일은 다른 사람들을 즐겁게 하고 감동을 주는 일이라 예측하는 이유이기도 합니다. 기계는 결코 공감과 감동을 주는 일을 할 수 없기에 '즐거움', '행복함', '의미', '유대'와 같은 인간적인 가치는 결국 인문학적 소양을 가진 인문쟁이(Fuzzy)들의 몫이 될 것입니다.

여기서 중요한 사실은...

인문쟁이는 기술쟁이와 경쟁할 것이 아니라 서로 보완하고 협력하는 관계에 있음을 알 필요가 있습니다. 인문쟁이의 창조적 컨텐츠를 가지고 기술쟁이들이 기술을 통해 표현하고 구현해 내는 것이 핵심이므로, 서로 간의 의사소통을 위한 최소한의 상대방에 대한 지식 함양은 필수임을 인식해야합니다.

인문쟁이는 기술쟁이와 대화할 수준의 기술적 소양을, 기술쟁이는 인문쟁이들의 감성을 이해하기 위한 인문학적 소양을 평소에도 꾸준히 연마해야 한다는 이야기입니다. 이는 실리콘 밸리 기술자들이 시를 읽고, 철학 토론을 즐기는 이유이기도 합니다.

포스트 코로나 시대의 기술 중심 사회에서 인문학이 가야할 비전을 제시한 책이 아닌가 생각합니다. 관심있는 분들의 일독을 기대합니다.

[100자평] 마음 풍경

마음 풍경 - 식물의 사색과 명상으로 만난 마음 공부
김정묘 지음 / 상상+모색 / 2021년 10월

경이롭고 신비로운 식물의 세계와, 관련된 불교적 연관 속에서 마음의 사색과 명상을 구하는 분들의 일독을 권합니다.

마음 풍경

마음 풍경 - 식물의 사색과 명상으로 만난 마음 공부
김정묘 지음 / 상상+모색 / 2021년 10월

코로나 팬데믹으로 인해 '코로나 블루' 혹은 '코로나 블랙'이라는 신조어가 생겼습니다. 사람들과의 대면이 극히 제한되고, 집에서 생활하는 기간이 늘면서 생기게 된 우울증을 말합니다. 전 국민의 70%가 가벼운 우울증에서 부터 중증을 겪고 있다고 하니, 두렵고 불안한 마음은 누구에게나 느껴지나 봅니다.

코로나 바이러스 전염은 남녀노소 나이와 배경을 가리지 않고 찾아옵니다. 언제 어디서 전염될지 알지 못해 대비조차 할 수 없는 것이 사실입니다. 그래서 불안하고 두려움은 더욱 가중됩니다.

오늘 소개해 드리는 <마음 풍경>은 소설가 이자 시인인 김정묘 작가의 시산문집입니다. 오랜 기간의 불제자 수행과 문학적 탐구를 통해 다양한 시와 소설을 발표해오고 있는 저자는 코로나 블루로 정신적으로 고통 받고, 신음하는 많은 이들을 위해 선원 생활과 인근에 피어있는 나무와 식물들의 4계절을 통해 삶에 대한 감사와 세상에 대한 경이로운 시선을 이야기 하고 있습니다.

분명한 것은 코로나로 인해 우리가 겪는 불안과 두려움은 정상적인 경험이며, 우리의 몸은 자연스럽게 스트레스를 처리하기 위해 다양한 심리상태를 보이게 되고, 이를 짜증이나 기타 다양한 형태로 표현한다는 점입니다. 이러한 우울과 불안을 저자는 다음과 같이 표현합니다.

"전 세계가 혹독하게 치르고 있는 '코로나 19 바이러스' 습격에 '마스크의 봄'은 불안하고 두려웠고, '집콕의 봄'은 지루하고 갑갑했다. 하지만 아랑곳 없이 꽃이 거기 피어있었기에 우리 마음도 꽃처럼 피어날 수 있다는 희망을 갖는다." (p.155)

지구는 잠시 멈춤을 선택했고, 인류는 다시 한번 지구의 주인이 누구인지를 가늠하게 되었습니다. 저자가 노래하듯, '코로나의 역설' 이라 할 만큼 하늘은 푸르게 밝고, 물은 투명하게 맑아져 물고기는 반짝이는 비늘과 지느러미를 마음껏 흔들고, 꽃은 어느 때보다 희고, 붉고, 노랗게 피었고, 지구는 일찌기 보지 못한 푸른 지구의 빛깔을 드넓게 펼쳐 보이고 있습니다.

사람들이 거리에서 사라지고, 도심에서 멀어지니 자연히 동물들이 활보하고, 지구는 저절로 모든 생명체에게 자연의 행복을 가져다 주는 아이러니 앞에서 인류는 이제 "어떻게 살 것인가?"를 진지하게 고민해봐야할 시점임을 뼈저리게 느끼게 됩니다.

"우리는 이제 질문을 갖게 되었고, 그에 대한 해답을 선택해야 하는 시점이다. 마음속 발원을 우주에 전해 본다."

"고 앞에서

멈춤

새 생명의 시작이다." (p.159)

특히 불교 경전에 나오는 다양한 숲과 나무와 꽃을 주제 삼아 우주 질서에 순응하는 식물의 존재 방식을 통해 두려움과 불안을 진종일 안고 살아가는 우리 삶을 돌아보고, 지구 위의 모든 생명체와 함께 살아가는 그들의 성실함을 통해 코로나의 암울함을 극복하고 자연과 더불어 살아가는 지혜를 설파하고 있습니다.

"지구별에서 인류 보다 훨씬 먼저, 오래도록 삶을 이어오고 있는 식물은 그들의 존재 방식 즉, 성실함, 은밀함, 신중함, 용기, 순응, 나눔을 말없이 가르쳐 주었습니다. 별의 움직임 같이 알아챌 수 없는 느린 몸짓으로 우주 질서에 순응하는 식물의 지혜는 무한 경쟁 시대, 무한 속도의 질주에 사는 우리에게 자연 본래 생명력으 느끼게 해주리라는 믿음이 생겼습니다." (p.8)

'겨울 나무의 침묵을 통해', '춘절 다라니, 푸른 버드나무와 함께', '눈 속에 반짝이는 초록을 통해', '배움을 펼쳐보이는 열매와 함께', '아름다운 인연을 상징하는 원추리 꽃'과 함께 '위드 코로나(With Corona)' 시대의 우리들을 동심의 순수함으로 몰아가는 저자의 시적 운치와 깊은 서정을 느끼게 됩니다.

경이롭고 신비로운 식물의 세계와, 관련된 불교적 연관 속에서 마음의 사색과 명상을 구하는 분들의 일독을 권합니다.

* 출판사로부터 도서를 제공받아 주관적으로 작성한 리뷰입니다.

직장인의 교양 데이터 과학

직장인의 교양 데이터 과학 - 데이터 과학에는 데이터를 이해하는 당신이 필요하다
타카하시 이치로 지음, 윤인성 옮김 / 프리렉 / 2021년 10월

우리나라의 잡코리아와 비슷한 미국의 소셜 구인사이트인 '글래스 도어(Glassdor)'에서 2016년부터 내리 4년 간 연봉 및 직업 만족도에서 1위를 차지하고 있는 직업이 있습니다. 바로 '데이터 사이언티스트(데이터 과학자, Data Scientist)'가 바로 그들입니다.

미국 이외 지역에서도 이러한 '데이터 과학자'에 대한 수요가 빠르게 증가하고 있으며, 기업 내부에서 데이터 과학자를 자체 교육하거나, 사내 데이터 과학자를 인정하는 제도를 도입하는 기업이 늘고 있다고 합니다. 신입 데이터 과학자가 다른 직종의 신입과 비교했을때 대략 1.5~2배의 연봉을 받는 것으로 알려져 있어 앞으로 데이터 과학자에 도전하는 분들이 점차 많아지리라 예상됩니다.

오늘 소개해 드리는 <직장인의 교양 데이터 과학>에서는 기업의 생존전략으로서의 '데이터 비즈니스'에 중요한 포인트를 제시하고 있습니다. 바로 '데이터 과학자 만으로는 아무것도 할 수 없다는 것 입니다. 즉, 데이터 과학자만으로는 요즘 유행처럼 회자되고 있는 AI, IoT, 빅데이터에 대해서 무언가 만들 수 없다는 이야기입니다.

저자가 밝히는 성공하는 데이터 비즈니스는 결국 기술력 보다는 '팀의 힘'이라 주장하며, 아래와 같은 '인재의 필요성'을 역설합니다.

1. 데이터 과학자(AI/ML 엔지니어 포함)

2. 데이터 엔지니어

3. 도메인을 연결하고, 데이터 과학을 이해하고 있는 비즈니스맨

4. 회사 내부에서 정치력이 있으며, 데이터 과학을 이해하고 있는 비즈니스맨

5. 회사 내부 IT 전문가들과 소통하며, 데이터 과학을 이해하고 있는 비즈니스맨

실제로 현장에서 컨설팅을 진행하다보면, 데이터 과학자 이상으로 부족한 인력으로 데이터 과학을 이해하고 데이터 과학자와 함게 협력하는 비즈니스맨을 언급하는 경우가 많습니다. 본서의 주요 타깃도 바로 이러한 데이터 과학을 이해하고자 하는, 그래서 추후 데이터 과학자와 협력하고자 하는 일반적인 비즈니스맨이 되겠습니다.

책에서 다루는 전반적인 내용은 결국 일반적인 비즈니스맨으로 하여금 데이터 과학의 정의와 필요성, 데이터 과학자와 협력하기 위해 일반 비즈니스맨이 지녀야 할 다양한 데이터 과학 기술 그리고 데이터 과학을 실현하는 과정 등을 저자의 전문가적인 식견과 경험을 통해 상세히 기술하고 있습니다.

데이터 과학의 구동 프로세스 중 대표적인 PDCA사이클 X OODA루프 X CRISP-DM에 대해 그림과 함께 설명하고 있어, 데이터 과학의 모델 구축(CRISP-DM)->관리(PDCA사이클)->실무(OODA루프)의 3박자를 명확히 이해할 수 있어 초심자들에게 큰 도움이 될 것으로 보이며, 데이터 비즈니스의 효과적인 전개를 위해 자사의 흐름에 따라 취사선택하고, 수정 보완하는 작업이 필요할 것으로 예상됩니다.

특히 '통계 해석(다변량 분석 등)'과 '머신러닝(기계학습)'의 차이를 '회귀모델'을 통해 설명하면서, 전자는 '데이터 뒤에 숨은 메커니즘(데이터의 특징, 규칙성 등)에 대한 이해를 강조하며, 예측의 정확도가 조금 떨어지더라도 사람이 이해할 수 있는 부분들을 더 중요시 합니다.

이에 반해 후자는 '미래에 대한 예측'의 느낌이 강해서 컴퓨터의 연산능력을 다앙하게 활용하여 '어떻게든 예측이 마는 모델'을 만들어 내고자 하는 노력이 더 중요시 된다 하겠습니다.

그렇다면 데이터 과학을 쉽게 시작하는 방법은 무엇일까요?

본서에서는 작게 시작해서 크게 만들라로 이야기 합니다. 아마 처음 목표치를 크게 잡고 볼륨을 크게 가져가면 그만큼 리스크가 커지기 때문일 겁니다. 즉, 가능한 가볍고 간단하게 시작해서 (자신의 부서 + 타 연관부서 1~2곳 정도), 그 성과를 조금씩 키우는 것을 추천합니다.

작게 시작하는 시점에서 크게 아래와 같은 3가지 진화 축을 제안하고 있어, 처음 데이터 과학을 테스트하는 매뉴얼로 활용해도 좋을 것 같습니다.

1. 축1(테마의 크기) : 테마 설정을 작게 시작한다. (예: 어떤 한정된 테마)

2. 축2(영향 범위) : 영향 범위를 작게 시작한다. (예: 사람 수)

3. 축3(모델링) : 입수하기 쉬운 데이터 또는 간단한 데이터 과학 모델링 기술 부터 시작한다. (예: 과거부터 있는 간단한 수학 모델 등)

저자가 말하는 것처럼, 이제 데이터 기반의 비즈니스 전략은 전 산업을 불문하고 대세로 자리매김하고 있습니다. 이런 과정에서 핵심적 역할을 수행하는 데이터 과학자와 그들을 자신의 특정 업무( 특정 도메인)와 연결해 주고, 그들과 협업할 수 있는 일반 비즈니스맨들이 필요합니다.

본서를 통해 보통의 직장인이 그들의 업무 영역에서 어떻게 데이터를 비즈니스와 접목하고, 데이터 과학자들과 협업할 수 있을지 확인해 보실 것을 추천합니다.

언택트 교육의 미래

언택트 교육의 미래 - 왜 기술만으로 교실을 변화시킬 수 없을까
저스틴 라이크 지음, 안기순 옮김, 구본권 감수 / 문예출판사 / 2021년 10월

코로나 팬데믹으로 인해 많은 학교 시스템과 학습 기관이 온라인으로 전환됨에 따라 디지털 기술을 통한 온라인 도구와 플랫폼을 사용하여 학생들에게 일관성있는 교육을 진행하고자 하는 노력들이 주목을 끄는 요즘입니다.

코로나 이전 부터 소프트웨어 수업이나 다양한 디지털 기술을 적용하는 시도들이 '에듀테크(Edutech)'라는 이름으로 교육 현장에 적용되어 왔지만, 팬데믹 상황을 맞아 사상 초유의 '온라인 개학'과 더불어 '온라인 비대면 수업'을 모든 교실과 학생들에게 적용하기에 이르렀습니다. 이로써 온라인 교육을 포함한 '에듀테크'는 오프라인 교육을 대체할 구세주(?)로 자리잡아가는 모양새입니다.

오늘 소개해 드리는 <언택트 교육의 미래 Failure to Disrupt>의 저자인 MIT 교육시스템 연구소장인 '저스틴 라이시' 교수는 서문을 통해 다음과 같이 이야기 합니다.

"팬데믹 이후 많은 것을 재건해야 할 때 학습 기술은 유용하게 쓰일 것이다. 하지만 온라인 학습은 기존 학습 시스템을 효과적으로 대체하지 못한다."

저자의 주장은 팬데믹 때문에 기존 오프라인 수업을 받을 수 없던 시기에 원격 온라인 학습을 통해 학사일정을 꾸려나가며, 에듀테크의 낙관론과 기대감을 감추지 못하고 있는 교육 관련 종사자들에게는 엄청난 혼란으로 다가올 것입니다.

책에서는 대규모 학습환경의 3가지 유형 즉, '강사주도의 대규모 학습'으로서 온라인 대중 공개 강좌인 MOOC와 '알고리즘 주도의 대규모 학습'(ex. AI 기반의 개인 맞춤형 학습) 그리고 '동료 주도의 대규모 학습'(네트워크 학습 커뮤니티)를 심층적으로 분석하고, 이러한 다양한 대규모 학습이 마주하고 있는 다양한 딜레마를 고찰하면서 기술 기반의 교육 시스템의 한계를 적나라 하게 폭로함으로써 궁극적으로 기술 만으로는 교육 환경을 크게 변화시킬 수 없음을 지적하고 있습니다.

최근 수 십년 동안 대규모 학습 시스템이 반복적으로 직면해온 4가지 장애물이 그것으로, 저자는 이를 "친숙함의 저주", "에듀테크 마태 효과", "일상평가의 함정", 그리고 "데이터와 실험의 독성"으로 표현하고 있습니다.

기술을 통해 새롭고 혁신적인 새 도구를 만들때 교사와 학생은 혼란스러울 수 밖에 없습니다. 또한 기존 학교 관행을 디지털 화하는 기술을 구축하는 경우, 기존 관행 보다 학습 성과가 떨어지는 경향이 있습니다. (친숙함의 저주)

에듀테크 기술은 재정적, 사회적, 기술적 자원이 풍부한 학생들에게 더욱 유리하다는 결론입니다. 신기술은 일반적으로 교육 격차를 좁히기 보다는 그 간격을 더욱 확대하는 경향이 있다는 이야기입니다. (에듀테크 마태 효과)

학습에는 피드백이 필요하지만, 기술 설계자는 정답이 고도로 구조화된 영역에서만 인간의 성과를 평가하는데 능숙합니다. 예컨데, 컴퓨터는 수학문제에 대한 정답이나 정확하게 발음된 단어를 식별할 수 있지만, 에세이를 통해 학생이 효과적으로 추론하는지의 여부를 식별할 수는 없다는 것이죠. (일상평가의 함정)

마지막으로 에듀테크는 결국 데이터를 다루어야 하기 때문에 학생 데이터 수집의 강제성을 포함한 개인 정보 보호 이슈 및 각종 사생활 보호 문제 등을 기꺼이 감수하는 경우에만 유효한 솔루션이라는 점입니다. (데이터와 실험의 독성)

이를 통해 저자는 이러한 딜레마에 직면한 에듀테크로는 학교 시스템을 변화시킬 수 없으며, 기껏해야 교사와 커뮤니티가 더 나은 학습 시스템을 구축하는데 일말의 도움을 줄 수 있다는 입장입니다.

그렇다면 교육의 미래를 준비하는 최선책은 무엇일까요?

서문에서도 밝히고 있다시피, 저자는 기존의 정규 교육 시스템이 사회질서에 미치는 엄청난 중요성을 인식하고 이를 존중하며 여기에 적절한 자금과 지원을 제공하는 것을 우선으로 꼽습니다. 특히 에듀테크 사용을 주도하는 교육자 커뮤니티가 강력할 수록 학습 기술 또한 그 역할을 다할 것이라 강조하고 있습니다.

에듀테크가 기존 재래식 교육을 완벽히 대체할 것으로 생각하는 많은 분들의 생각에 물음표를 던져주는 책으로 평가합니다. 에듀테크로 대변되는 대규모 학습 시스템의 장, 단점과 성과 그리고 그 한계를 짚어보기를 원하는 분들의 일독을 기대합니다.