프루스트가 독자에게 던지는 문답집

프루스트의 질문
이화열 편역 / 앤의서재 / 2022년 12월

  이 책은 일단 읽는 책은 아니다. 그래서 리뷰를 남기기 쉽지 않다. 프루스트의 100가지 질문이지만 어떻게 보면 답이 있는 질문이다. 너는 어떻게 생각하느냐를 묻는 질문이다. 평범한 질문도 있지만 꽤나 철학적 질문도 있다. 문답집이 정말 새로운 형태는 아니라서 어색하거나 하진 않는다.

  이 책은 앤의서재에서 제공을 받았다. 그렇다고 마냥 좋게 리뷰하는 건 아닌 듯하다. 책의 대한 생각은 명확해야 한다는 게 기본적인 생각이다. 

  이 책은 기본적으로 작다. 어떻게 보면 예쁜 다이어리 정도로 사용할 수 있을만하다. 좋은 질문에 기발한 코멘트가 담겨 있는 곳에 제법 된다. 프루스트 질문에 다른 저자의 답을 찾아 달아 둔다는 건 꽤나 노력이 필요했을 것이기에 이해가 된다.

예를 들면 이런 거,

당신이 생각하는 최고의 덕목은?
없다. 모든 덕목은 권태롭다(카미유 클로델)

당신 인생에서 가장 성공했다고 생각하는 건은?
생존한다는 것 (해리슨 포드)

가장 좋아하는 단어는?
오늘 (베르나르 피보)

당신이 생각하는 지상의 행복은?
스스로에게 행복한지 묻지 않은 한 나는 완벽하게 행복하다 (칼 라거펠트)

어떤 존재가 되고 싶은가?
이미 되었다 (알랭 들롱)

당신이 소유하는 가장 소중한 것은?
기억 (말랄라 유사프자이)

그리고 많은 부분은 내가 채워야 한다. 비워 있는 칸에 나의 이야기를 적어야 한다. 문제는 가격인 듯하다. 이런 종류의 책을 즐기지 않는 사람이라면 집어들 수 없을 만큼 부담스러울 수 있다. 프루스트의 이름 때문인지 꽤 괜찮은 코멘트를 찾았을 역자의 노력 때문인지는 잘 모르겠다. 그래서 약간 갸우뚱할 수밖에 없는 듯하다.

  책의 가치는 질문을 진지하게 마주할 독자로 인해 결정되지만 얼마나 많은 사람에 닿을지는 사실 의문이 드는 것도 사실이다. 자신과의 문답을 좋아한다면 권해볼 만 하지만 읽음으로써 뭔가를 얻기는 어려운 책이었다.

2024년 기술 트렌드의 방향을 알아보는 책

한경무크 : CES 2024 (표지 3종 중 1종 랜덤) ㅣ 한경무크
손재권 외 지음 / 한국경제신문 / 2024년 1월

  라스베이거스의 경이로운 랜드마크 스피어 옆에서 매 년 열리는 CES는 올해도 어김없이 1월에 개최되었다. 가장 혁신적인 제품들을 만날 수 있는 전시회이기 때문에 세상의 이목이 집중된다. 세상이 어느 방향으로 흘러가는지 알 수 있기에 천문학적인 인파가 몰린다. 한 번쯤은 가보고 싶은 전시회지만 늘 영상으로만 만난다. 올해는 책으로도 만나볼까 싶다.

  CES 2024의 핵심 키워드를 정리해 놓은 이 책은 한국경제신문의 지원으로 읽어볼 수 있었다.

  얼마 전까지 CES의 핵심 키워드는 AI였다. 하지만 chaGPT 이후 AI는 더 이상 핵심 키워드가 아니다. 그냥 깔고 가는 기술이 되어 버렸다. 대부분의 기술에서 AI는 기본이 되어 있다. 그래서 CES 2024의 주된 키워드는 AI이면서도 AI가 아니다.

  이제는 AI 넘어서 세계를 준비해야 한다. AI가 가져올 미래에서 인간을 지켜야 한다. 새롭게 보이는 키워드는 '인간 안보'다. 정확하게 무슨 의미인지 읽어보면서도 모르겠지만 속도가 붙은 AI를 날뛰게만 두면 안 되겠다는 생각은 확산되는 것 같다. 

  가장 중요한 화두는 ESG인 듯하다. 이 키워드로 인해 식량안보와 환경, 에너지 전환, 규제 변화 등이 함께 요동치는 모양새다. 기후변화 완화 실패는 지금 당연히 보이며 기후 위기는 빠르게 악화될 거라는 시각은 이제 주도적인 시각이 되는 듯하다. 위험 준비가 부족한 이때 이에 대한 대비를 해야 한다는 목소리가 높아지고 있다. 그리고 패권 전쟁이 이뤄진 가운데 이런 협업은 전 세계적일 수 없는 듯해 보이기도 하다. RE100을 몰라도 된다고 말하는 우리 정부지만 세계는 이미 RE100을 디폴트로 생각하고 있다. AI의 급속한 성장은 데이터 센터와 같은 대규모 전력 소모 시스템이 늘어나게 만들었다. 우리에게는 여전히 더 많은 에너지가 필요하다.

  AI와 ESG를 빼면 단연 SDV(Software Defined Vehicle)가 대세라고 할 수 있다. 기존의 하드웨어 중심의 차량은 소프트웨어가 중심으로 변화하고 있다. 이제 차는 단순한 이동수단이 아니라 하나의 컴퓨터가 되어가고 있다. 이제는 차량이 아닌 이동수단으로 명칭도 불리고 있다. 바로 모빌리티다. 이제 땅 위를 구르는 것만이 차량이 아니다. 하늘을 날고 바다를 건넌다. 구르는 차량도 앞으로만 가지 않는다. 옆으로도 가고 제자리에서 뱅글뱅글 돌기도 한다.

  AI와 로봇, IOT들과의 콜라보는 더 빠른 기술 변화를 가져오고 있다. 스마트 홈이나 스마트 팜에도 AI는 기본적용 되어 있으면 가전제품들에도 AI는 기본 장착 되었다. AI 기술을 빠르게 하기 위한 컴퓨팅 회사들의 발전도 빼놓을 수 없다. 그 선두에는 엔비디아가 있다. 삼성과 퀄컴은 AI를 칩에 장착하는 device on ai를 진행하고 있고 제품으로 만들었다.

  기술의 발전을 꼭 알 필요는 없다. 결국 쓰는 건 사람이기 때문이다. 모든 건 사람이 편한 세상을 위해 만들어져야 하는 것이기 때문이다. 그래도 그 산업의 중심에 있다면 트렌드 변화는 늘 주목해야 한다. 이건 먹고사는 문제가 되기 때문이다. AI가 주도하는 세상이 되고 있지만 우리 삶은 크게 변화한 게 없는 듯하다. 물속의 오리 다리처럼 보이지 않는 곳이 더 치열하기 때문이다.

  이런 책을 한 번쯤 읽어보면 세상이 얼마나 치열하게 변하고 있는지 알 수 있어 좋다.

신입과 경력, 교육과 능력에 대한 고민

기획회의 604호 : 2024.03.20 - #지금 편집자의 학교는
한국출판마케팅연구소 지음 / 한국출판마케팅연구소 / 2024년 3월

  기획회의 604호는 교육에 관한 얘기다. 교육은 편집자에 한해서만 얘기할 문제는 아니다. 산업 전반적으로 신입보다는 경력을 원하고 있다. 평생직장이 없다는 생각은 회사를 다니려는 사람의 태도뿐만 아니라 회사의 태도도 바뀌었다. 떠날 사람 교육시켜 뭐 하냐라는 생각이 팽배하다. 그래서 교육비용을 아껴 경력을  채용하는 것을 더 원한다. 하지만 그것이 진정 바람직한 자세일까? 시간이 지날수록 능력 없는 경력자가 늘어간다. 몇 해 전까지 3년 경력을 찾았다면 이제 5년 경력을 찾는다. 최근에는 아예 십수 년을 일한 프리랜서와 일하기를 더 원한다. 산업과 그 산업의 역량은 노후화되고 쪼그라든다.

  출판산업과 같이 쪼그라들고 있는 시장에서 이런 일은 더욱 심하다. 대부분의 이직은 산업 내에서 움직이지만 산업 파이가 줄어들면 산업 밖으로 튀어나가는 경우가 생긴다. 생태계 안에서 투자했는데 다른 생태계를 키우는 꼴이 되어 버리는 것이다. 언젠가 경력자가 되어 돌아올 거란 기대마저 사라져 버린다.

  게다가 최근의 태도에는 단숨에 뭔가를 해내고 싶다는 분위기가 팽배하다. 투자하면 부자가 될 것이고 몇 가지만 익히면 일잘러 소릴 들을 수 있다고 유혹한다. 월에 천만 원은 우습게 벌 수 있다고 얘기한다. 하지만 세상에 그런 일이 얼마나 될까? 복권 당첨 정도의 확률로 몇몇이 그런 큰 행운을 만날 순 있다. 그것을 마치 법칙이 있는 것처럼 퍼 나르는 인간들이 문제겠지만 성공에 왕도는 없다.

  결국 무언가를 잘하기 위해서는 부단히 노력해야 한다. 좋은 편집자가 되려면 책을 많이 읽고 실무에서 많이 깨져봐야 한다. 이건 대부분의 일에서 마찬가지다. 머리로 배운 것이 몸으로 체화되기까지는 많은 시간이 걸린다. 그럼에도 금방 멋져 보이는 일을 못한다고 허드렛일 한다고 생각한다. 능력이 없는데 능력이 있다고 생각하는 인지부조화가 발생하면 회사에 불만이 쌓인다. 

  가르쳐야 할 사람의 마음과 배워야 하는 사람의 마음의 차이가 너무 커서 어떻게 시작해야 할지 막막하다. 지금의 위치에서 커리어 관리가 되지 않는 후배들이 안타깝지만 뾰족한 방법이 없다. 그들의 태도 또한 바뀔 거라 생각되지 않는다. 배우려고 하는 사람에게만 가르치는 선택적 교육이 일어나기도 한다. 정말 답이 없는 걸까? 꾸준히 교육을 실시하고 있는 다산북스와 편집자 매뉴얼을 발간하고 있는 열린 책들의 이야기를 읽어도 뾰족한 방법은 보이질 않는다.

  돌파구로는 아마추어리즘에 기대해 보는 방법이 조금 신선했다. 전문 편집자는 아니지만 책을 좋아하고 글쓰기를 좋아하는 사람 중에는 그 능력이 준전문가 수준에 닿은 사람들이 있다. 이들과의 연결점을 만들어 업무에 이용할 수 있진 않을까? 샤오미가 추구하는 '참여감'이라는 코드를 여기서 또 발견한다. 뛰어놀 공간을 제공한다. 그리고 즐기며 나오는 많은 아이디어는 자신들에게 도움이 된다. 나쁘지 않을 것 같다.

  그러려면 좋은 일의 정의를 새로이 해보는 것도 방법일 것 같다. 지금은 단순히 돈 많이 주고 편한 일이라는 단순한 정의가 있기 때문이다. 시간, 문화, 복지, 편의 등의 문제를 모두 따져 보며 어떻게 N잡이라는 것이 더 편한 일이 된다면 자신의 고정된 시간을 할애하는 파트타임 편집자가 많이 나타날지도 모르겠다. 편집자만이 아닌 많은 업무에서 분산형 접근이 가능하다면 좀 더 유연하게 그리고 수월하게 일할 사람을 구할 수 있을지도 모르겠다.

  한쪽에서는 일자리가 없다고 아우성이고 한쪽에서는 일할 사람이 없다고 아우성이다. 돈을 많이 줄 수 있는 회사는 많지 않다. 좋은 일의 정의가 돈에 고정되어 있다면 일류와 삼류의 경계의 선명함은 유지될 것이다. 

  잘하고 싶다는 생각은 투쟁심에서도 나오고 호감에서도 나온다. 빅 트렌드에서 벗어난 직종에서는 투쟁심보다 호감에 호소하는 편이 더 괜찮지 않을까라는 생각을 해보게 된다.

과학에서 시뮬레이션의 역할

상자 속 우주 - 우주론의 새로운 시대를 열다
앤드루 폰첸 지음, 박병철 옮김 / 알에이치코리아(RHK) / 2024년 3월

  상자와 우주. 언뜻 떠오르는 게 바로 양자 우주라고 할까. 다중 우주라고 할까. 그런 종류의 책이라고 생각했다. 책은 펼치면 바로 일기 예보 이야기가 나온다. 우주와 날씨는 어떤 관계가 있을까? 인간에게 날씨는 굉장히 어려운 문제였고 그건 지금 우주를 대하는 인간의 모습과 흡사하지 않았을까? 나비의 날갯짓이 태풍을 만들 수도 있다는 '카오스 이론'은 하나의 파라미터가 얼마나 큰 변화를 주는지 얘기하고 있다. 그럼 이 책은 어떤 얘기를 하고 싶은 걸까?

  날씨와 우주. 그것을 쫓는 사람들의 이야기는 알에이치코리아의 지원으로 읽어보았다.

  인간의 지식은 대부분 관측 후 이론을 꾸리는 일이 대부분이었다. 그것은 많은 부분 무지했기 때문이라고 할 수 있지만 지금의 인간도 크게 다르지 않다. 우리는 여전히 모르는 것 투성이며 우리가 모르는 어떤 존재하지만 알지 못하는 물질에 대한 영향을 알 수 없기 때문이다. 그래서 인간의 학문은 늘 '근삿값'을 이용할 수밖에 없다. 알지만 측정할 수 없는 것들도 많기 때문이다.

  일기 예보는 근사를 이용하는 대표적인 것이 아닌가 싶다. 지구 전체 대기를 파악하는 것은 어렵다. 그렇기 때문에 국소적인 데이터를 이용한다. 이를 서브 그리드라고 한다. 우주를 대할 때도 마찬가지다. 대기의 상태도 파악하지 못하는 인간이 우주 전체를 파악한다는 건 어불성설이다. 우주 또한 잘게 쪼개서 그 현상을 예측하고 관측한다. 

  아인슈타인에 이르러서야 이론은 현상을 예측했다. 아인슈타인에 말한 대부분의 현상들은 실제로 관측되었다. 눈으로 볼 수 있는 영역은 늘 관측되어야 인정된다. 하지만 어느 순간부터 우리의 과학은 관측할 수 없는 것들을 다루기 시작했다. 설명은 가능한데 볼 수가 없는 것들이 많아졌다. 양자가 그 대표적인 것이다.

  컴퓨터의 발달로 연산의 속도는 기하급수적으로 늘어났다. 손으로 계산하던 시절에 비해 더 많은 요소를 적용하여 계산할 수 있게 되었다. 하지만 세상은 우리가 감당할 수 없는 수준의 요소를 가지고 있다. 그래서 여전히 우리는 근삿값을 이용한다. 하지만 컴퓨팅 기술이 발달하면 그 오차도 점점 줄어들게 될 것이다.

  저자는 시뮬레이션 전문가다. 이런 여러 이야기를 한 이유가 바로 시뮬레이션의 중요성을 알리고자 하는 것이다. 시뮬레이션은 우리가 아는 세상을 예측하는데 중요하다. 이론과 실험을 잇는 중요한 역할을 한다. 실험이 어려운 경우에는 더더욱 시뮬레이션의 역할은 중요해진다.

  앞으로 우리가 밝히려고 하는 건 어쩌면 실험의 영역에서는 어려울지 모른다. 너무 미시적인 세계이거나 너무 오랜 시간을 기다려야 하는 일뿐이다. 측정하고 증명하는 것이 과학의 역할이지만 그 자체가 어려운 일인 것이다. 매초 수 조개의 미자가 우리를 통과하고 있지만 아무런 일이 일어나지 않고 있다고 해서 아무 역할을 하지 않는 게 아닐지도 모른다. 이제부터 이론의 파트너는 시뮬레이션이 될지도 모를 일이다.

딥러닝의 모든 것

딥러닝의 정석 - 2판 ㅣ O'reilly 오라일리 (한빛미디어)
니틴 부두마 외 지음, 최재훈 외 옮김, 성태응 외 감수 / 한빛미디어 / 2024년 2월

  정석이라는 제목답게 이 책은 쉽지는 않다. 언제부터인가 오픈소스를 기반으로 사용 측면에서만 스킬을 익혀 빠르게 결과물을 만들어 내는 것이 익숙해져서 그 바닥에 흐르는 이론에 대해 굳이 알 필요가 있을까라는 생각이 드는 것도 사실이다. 하지만 새로운 뭔가를 만들어 내지 않는다고 해서 그 원리를 정확하게 해 두면 가끔 자신이 필요한 형태로 커스터마이징이 가능하다. 그런 실력을 얻기 위한 '정석'이다.

  딥러닝의 알고리즘을 수학적 이론과 함께 코드로 보여주는 이 책은 한빛미디어의 지원으로 읽어볼 수 있었다.

  알파고 이후로 딥러닝에 대한 관심은 점점 높아지고 있다. 수많은 플랫폼과 모델들이 등장하고 그것을 개선한 많은 것들이 등장했다. 이후에는 그냥 학습까지 마친 형태로 제공을 시작했다. 어떻게 보면 컴퓨팅을 위해 로직을 짜던 시절에서 고급 코딩 언어로 바뀌었을 때처럼 되었다고 생각할 수 있다. AI 프롬프트는 어떻게 보면 새로운 코딩 형태라고 이해할 수도 있다. 이런 시대에 밑바닥에 흐르는 것을 공부하는 게 얼마나 도움이 될까라는 생각을 해보게 된다.

  그럼에도 지금의 고급 언어가 필요한 시대에도 분명 어셈블이나 기계어를 하는 사람들이 존재할 것이다. 어떻게 보면 스마트하지 못해 보일지도 모르겠지만 그 희소성은 점점 높아지는 게 아닐까 싶다. (더 발전이 필요 없다면 다른 얘기지만) 그런 의미에서 딥러닝의 모든 것을 보여주는 이 책이 소중한 사람이 분명 존재할 것이다.

  이 책은 기본적으로 쉽지 않다. 행렬의 연산부터 확률, 선형대수학까지 수학적 베이스가 필요하다. 그런 수학적 모델링 위해 학습을 위한 코드를 올린다. 그럼에도 읽을 수는 있다. 수학적 이론을 이해하려 들지 않고 그 원리와 사용에 집중하면 이해가 전혀 가지 않는 것은 아니기 때문이다. 그리고 코드는 PyTorch로 보여주기 때문에 실행에 대한 부담감은 일단 적은 편이다.

  조금 더 깊은 공부가 필요하다면 어김없이 꺼내드는 책들이 바로 '정석' 혹은 '바이블'이다. 이 책은 그런 책 중에 하나가 될 것이다. 가볍게 읽어도 남는 것이 있고 깊이 있는 이해가 필요할 때에도 남는 것이 있다. 딥러닝의 핵심과 본질을 다루는 '딥한' 책이다. 

  사실 겉핥기 하고 있는 나는 반에 반에 반도 이해를 못 했고 여러 방법들의 종류와 원리를 이해하는 정도로 마무리했다.