기계와의 경쟁(3)

기계와의 경쟁 - 진화하는 기술, 사라지는 일자리, 인간의 미래는?
에릭 브린욜프슨 & 앤드루 매카피 지음, 정지훈 외 옮김 / 틔움출판 / 2013년 12월

p.87

경제학자인 대런 애쓰모글루Daron Acemoglu와 데이비드 오토David Autor는 고학력 근로자와 저학력 근로자 사이의 임금 격차가 갈수록 커지고 있다고 강조했다. 지난 40년 동안 고졸자의 주당 임금은 계속해서 하락해 왔고, 전문대학 졸업자의 임금도 제자리에 머물렀다. 반대로 대학 교육을 받은 근로자는 상대적으로 주목할만한 혜택을 누려왔는데, 특히 대학원 과정을 마친 사람들이 혜택이 가장 컸다.

흥미로운 것은, 높은 교육을 받은 근로자의 경우 공급이 늘어도 이들의 임금은 계속 올랐다는 것이다. 공급이 늘고 있는 상황에서도 급여가 계속 올랐다는 것은 숙련된 근로자에 대한 상대적 수요가 증가했음을 의미한다. 결국, 최소한의 교육을 받은 사람들은 가장

낮은 임금을 받게 되었고, 이 같은 변화는 전체적으로 소득 불균형을 심화시켰다.

p.88

p.97

기계와의 경쟁(2)

기계와의 경쟁 - 진화하는 기술, 사라지는 일자리, 인간의 미래는?
에릭 브린욜프슨 & 앤드루 매카피 지음, 정지훈 외 옮김 / 틔움출판 / 2013년 12월

p.50

엄청난 기술 진보를 확인하기 위해서는 두 가지 개념을 먼저 이해해야만 한다.

첫 번째 개념은 무어의 법칙Moore's Law이다. 이것은 마이크로프로세서를 만드는

인텔의 공동창업자 고든 무어Gordon Moore가 주장한 것으로, 1965년 <전자공학 매거진 Electronics Magazine>에 발표한 기사에서 무어는 집적회로integrated circuit에 있는 트랜지스터의 수가 12개월마다 두 배씩 늘어난다고 주장했으며, 실제로 반도체와 집적회로의 발전은 이런 속도로 최근까지도 진행되어 왔다.

p.51

최근 컴퓨팅 기술의 발전과 관련된 두 번째 개념도 무어의 법칙과 밀접한 관게가 있다. 혁신가이자 미래학자인 레이 커즈와일Ray Kurzweil이 밝힌 개념으로 수학에 대한 고대 이야기에서 비롯되었다. 이 이야기는 체스 발명가와 그 나라 통치자와의 거래에서 시작되었다.

그 나라 황제는 체스 게임을 너무나 좋아해서 체스 발명가에게 어떤 보상을 해 주고 싶었다. 그래서 갖고 싶은 것을 말하라고 물었다. 그러자 체스 발명가는 다음과 같은 규칙에 따라 쌀을 달라고 했다. 체스판의 첫 번째 사각형에 쌀을 한 톨 놓고, 두번째에는 두 톨, 세 번째에는 네 톨 ... 이렇게 정확히 두 배씩 늘어나도록 쌀을 다음 사각형에 쌓아서 달라는 것이었다.

p.53

커즈와일은 무엇인가 두 배씩 지속해서 증가하면, 즉 기하급수적으로 증가한다면, 처음에는 그리 눈에 띄지 않지만 뒤로 갈수록 엄청난 결과를 가져오기 때문에 속임수처럼 느껴진다는 것을 지적했다. 기하급수적 증가의 초기 단계에서는 선형적 증가 곡선과 별로 달라 보이지 않지만 시간이 흐를수록(체스판의 후반부를 넘어갈수록) 그 증가 폭은 우리의 직관과 기대를 크게 무너뜨린다. 작은 한 톨의 쌀이 에베레스트 산 크기의 쌀더미를 만들 듯, 컴퓨터 기술의 기하급수적 발전은 과거엔 불가능하게 여겨졌던 여러 가지 일들을 가능하게 만들었다.

p.69

우리는 지금 이름조차 생소한 새로운 병을 앓고 있다. 하지만 앞으로는 자주 듣게 될, 이 병의 이름은 바로 기술적 실업technological unemployment이다. 이 병은 인간이 노동의 새로운 용도를 찾아내는 것보다 노동을 절약하는 방법을 더 빠른 속도로 찾아내고 있기 때문에 생긴다.

존 메이너드 케인스 1930년

p.71~74

연간 생산성 증가율이 아주 미비한 퍼센트 포인트만큼 늘어난다 하더라도 시간이 지나면

부의 차이는 엄청나게 벌어진다. 예를 들어, 노동 생산성이 1800년대처럼 1%씩 증가한다면 생활 수준이 두 배에 이르는 데는 70년이 걸린다. 그러나 2010년처럼 노동 생산성이 4%씩 증가할 경우, 70년만에 우리 삶의 질은 16배나 높아질 수 있다. 4% 증가는 다소 예외적인 상황이라 하더라도 지난 10년간 노동 생산성은 1960년대 이후 최고였다. 최근 10년간 연평균 성장률은 2.5%를 기록하여 과거 1970년대와 1980년대보다 훨씬 높았고,

1990년대 2.1%보다도 높은 수치를 기록했다. 특히 1990년 중반 IT 거품으로 엄청난 성장세를 보였던 사실을 고려한다면, 이 같은 성장세는 기록적이라 할 수 있다.

p.75

p.77

p.79

p.79~80

미국 인구는 지난 10년 동안 3000만 명 가까이 증가했고, 2000년대와 같은 수준의 경제활동 인구를 유지하려면 적어도 1800만 개에 달하는 일자리가 필요하다. 그러나 실질적인

일자리 증가는 거의 없었고 인구 대비 고용률은 64%에서 58%로 떨어졌다.

기계와의 경쟁(1)

기계와의 경쟁 - 진화하는 기술, 사라지는 일자리, 인간의 미래는?
에릭 브린욜프슨 & 앤드루 매카피 지음, 정지훈 외 옮김 / 틔움출판 / 2013년 12월

p.9

'정보화' 인류를 얼마나 행복하게 만들었을까?

이에 대해서는 의견이 분분하다. 한 가지 확실한 것은 우리는 정보화가

세계 모든 공간에서 균질한 질과 속도로 이루어질 수 없다는 점을 확인했다는 것이다.

또한 특정 고간에 있는 모든 대상이 정보화 효과를 균등하게 누릴 수 없다는 점도 마찬가지로 알게 됐다.

p.12

인간 욕구발전에 단계가 있는 것처럼 인간은 특정 분야의 업무가 기계에 대체되는 만큼 새로운 욕망을 만들어내고 있다. 새로운 욕망을 충족시키기 위한 새로운 산업과 고용은 계속 창출된다. 문제는 이런 흐름이 매우 거시적이라는 것이다.

미시적 상황에서는 인력이 대체되는 분야가 반드시 생기고 고용도 감소한다.

p.15

로봇이 서비스 노동을 대체하는 것은 고용시장에 변화를 가져오는 측면도 있지만

복지 분야와 개인서비스 분야의 새로운 시장을 창출하기도 한다.

고령 사회 또는 초고령 사회에서는 혼자 사는 노인과 환자들을 보살피는 정보통신네트워크와 지능로봇의 수요가 급격히 늘어날 것이며, 이는 정보통신기술과 기계기술이 융합되면서 완성될 것이다.

p.21

사람이 직접 다루지 않아도 직조기가 직물을 짜고 활이 새로운 현악기를 연주한다면,

장인에게 일꾼은 필요없을 것이다.

-아리스토텔레스-

p.22

경제학자인 로라 안드레아 타이슨 Laura D'Andrea Tyson은 신규 일자리의 수가 거의 두 배로 늘어, 2005년 월간 최고기록인 20만 8000개씩의 일자리가 매달 만들어진다 해도, 2023년이 되어서야 금융위기로 인해 발생한 실업의 간극을 메울 수 있다는 분석을 내놓았다.

p.26

실업의 재앙은 왜 끝나지 않는 것일까? 경제 분석가들은 이에 대해 세 가지 이론으로 설명한다. 이 세가지 이론의 핵심은 바로 순환성cyclicality, 침체 sagnation, 그리고 노동의 종말end of work이다.

p.41

기술이 충분히 발달하면 마술과 구분하기 어려워진다.

-아서 C 클라크 1962년

p.43

2004년 미국방위고등연구계획국DARPA이 개최한 첫 번째 그랜드첼린지 결과가 위와 같은 레비와 머레인의 결론을 뒷받침했다.

사람이 전혀 없는 모하비 사막의 길을 150마일 갈 수 있는 무인 자동차를 만드는 것이 이 대회의 목표였는데, 1등을 한 자동차가 간신히 8마일을 가는 데 그쳤고 그나마도 몇 시간이나 걸렸다.

p.45~46

하나의 언어를 다른 언어로 옮기는 것은 컴퓨터 과학자들의 오랜 목표였지만, 문법과 어휘가 워낙 복잡하고 모호해서 발전 속도는 매우 느렸다. 그러나 2011년 1월 번역서비스 회사인 라이온브릿지Lionbridge가 IBM과 공동으로 개발한 번역 솔루션 지오플루언트GeoFluent를 일부 고객에게 파일럿 형태로 공개했다. 지오플루언트는 고객이 온라인 채팅 창을 통해 도움을 요청할 경우, 그 고객이 쓴 단어를 다른 국가에서 일하는 상담원의 모국어 구어체로 즉시 번역해준다.

미래학자의 통찰법(3)

미래학자의 통찰법 - 보이지 않는 미래를 꿰뚫어보는 생각의 기술
최윤식 지음 / 김영사 / 2014년 2월

p.87

'변화의 힘들'을 찾았다면 어떻게 연결할지 생각해야 한다. 무언가를 연결할 때는 2가지 방법이 있다. 연속적 연결Sequence Link과 연관적 연결Correlational Link이다. 연속적 연결은 주로 말 그대로 사건들을 연결할 때 사용된다. 연속적 사건을 말할 때, 영어로 순서를 의미하는 '시퀀스Sequence'라는 단어를 쓰는데, 이 단어는 '뒤따른다'는 의미가 있는

라틴어 'sequo'에서 유래했다. 수학에서 수열도 '시퀀스sequence'이다. 연관적 연결은

단순히 사건들의 연결이 아니라, 주로 중요한 단서나 힘 들을 연결할 때 사용한다.

변화를 주도하는 주요한 힘들을 강도의 차이만 있을 뿐 서로 연관되어 있다.

변화를 주도하는 힘들의 연관관계를 눈여겨봐야 한다. 진정하고 거대한 변화는 느리지만 여기서 만들어진다. 겉으로 드러나는 수많은 새로운 사건은 이런 움직임이 무엇인지를 암시하는 실마리이다. 미래를 제대로 읽고 싶다면 변화의 겉모습에 속지 말아야 한다.

겉으로 보이는 변화만 보지 말고 속에 숨어 있는 변화의 힘을 찾아야 한다. 그리고 발견한 변화의 힘을 연결해보아야 한다.

p.112

하워드 가드너는 창조성을 다음의 3가지 독립적 요소의 상호작용 가운데 불시에 발생하는 특성으로 보았다.

첫째, 어떤 학과나 활동 분야에 통달한 개인이 현재의 작업, 현재의 기준, 현재의 문제, 현재의 답에 끝없이 불만을 느끼면서 꾸준히 다양한 변종적 시도를 한다.

둘째, 개인이 창조적 사고의 모델을 가지고 있다.

셋째, 창조적 활동의 기회와 새로운 교육 경험이 계속 제공되고 창조물의 가치를 평가해줄 수 있는 사람이나 집단이 존재하는 사회적 장이 있다.

p.114~115

창조성이 뛰어난 거장이라 불리는 이들에게는 독특한 공통점이 있었다.

첫째, 거장들은 자신의 강점이 최고로 발현될 수 있는 분야를 찾아갔다. 프로이트는 언어와 인성 지능이 뛰어났고, 아인슈타인은 논리와 공간 지능이 뛰어났다. 피카소는 공간, 인성, 신체 지능에서 탁월함을 보였고, 스트라빈스키는 음악 지능이 뛰어났다. 엘리엇은

언어 지능, 그레이엄은 언어와 신체 지능, 간디는 언어와 인성 지능이 탁월했다. 이들은 각기 다른 강점을 지녔고, 자신의 재능을 발견하는 시기도 각기 달랐다.

하지만 누구보다 자신의 관심사나 재능을 잘 알고 있었다. 자신의 재능을 발견한 후로는 그 재능이 최고로 발현될 수 있는 분야에 심취해 평생을 살았다.

둘째, 자기만의 독특함을 만들어내기 전에 그 분야에 관해 충분한 연구를 했다.

자기만의 독특하고 창조적인 세계를 만들었던 거장들은 자신이 선택한 분야에서 최소 10년 이상 전문적인 지식을 쌓았다. 자신만의 성찰적 지혜를 얻기 전에 철저한 선행 연구를 통해 객관적 지혜를 쌓는 데 충실했다. 절대 과거를 무시하지 않았다. 과거를 배우고, 과거를 재창조함으로써 자신들의 목소리를 한층 높일 수 있었다. 이것은 '자기다움'을 만들기 위한 준비 작업이다. 물론 이 수준에서 머무르면 그 분야의 전문가 혹은 모방가로 끝난다.

셋째, 거장들은 경계인이 되기를 즐겼다. 거장들은 원대한 포부를 가지고 기꺼이 홀로 일어서려고 몸부림을 쳤다. 전문가가 되는 것이 목표가 아니었다. 기존의 패러다임을 강화하거나 덧붙이는 대신 새로운 방향으로 나아가려는 대담한 목표를 가졌다. 처녀지와 같은 연구분야를 선택하거나 전혀 다른 방식으로 생각하는 것을 두려워하지 않았다. 그렇다고 막무가내로 자신의 주장만 고집하지 않았다. 자기주장을 굽히지 않았지만 논쟁을 즐겼다. 논쟁하면서 발전을 이루었다. 논쟁하지 않을 때는 스스로 까다로운 질문을 제기해놓고 그것에 골모랳ㅆ다. 그러면서 점점 더 아무도 가보지 않은 길에 매력을 느꼈다.

미래학자의 통찰법(2)

미래학자의 통찰법 - 보이지 않는 미래를 꿰뚫어보는 생각의 기술
최윤식 지음 / 김영사 / 2014년 2월

p.45~48

미래학자의 정보 수집 원칙

1단계 이미 실행된 사항, 즉 '사실'과 '숫자'를 우선 수집하라.

1-1단계 기사나 책 등의 원문에서 사실과 숫자만을 추출하는 단계이다. 세상에 존재하는 정보는 크게 2가지로 나뉜다. 하나는 '이성적 정보'이고 다른 하나는 '감성적 정보'이다. 세상은 이 2가지 정보의 상호관계를 통해 형성된다. 그러므로 세상을 좀 더 정확하게 이해하려면 이 2가지 정보를 균형있게 관찰하고 추출해보는 것이 아주 중요하다. 특히 감성적 정보의 경우, 다른 사람의 시선으로 상황을 재구성해보는 '공감' 능력이 있어야 그 핵심을

꿰뚫어볼 수 있다. 물론 이성적 정보는 수준 높은 사고의 기술을 활용해야 핵심을 놓치지 않는다. 이런 과정을 통해 이성적 사실과 숫자, 감성적 사실과 숫자를 균형있게 추출해야 한다.

1-2단계 사실과 숫자를 기술할 때, 이해하기 쉬운 단어나 일상 언어 혹은 축약 등으로 문구를 조금씩 바꾸면 더 좋다.

1-3단계 1-2단계의 정보를 기초로 그와 비슷한 주제와 고나련된 정보를 시스템적으로 서로 결합한다. 즉 파편적인 조각을 이리저리 맞추어 연결해 완전히 새로운 정보, 큰 그림을 보여주는 정보를 만든다. 이를 위해서는 논리적 사고, 시스템 사고 등의 사고 기술과 인식 기술이 뒷받침되어야 한다.

1-4단계 1-3단계에서 작업했던 모든 정보를 종합해서 자신의 미래견해를 추가해 새로운 문맥(전후관계, 상황 등)을 만든다.

1-5단계 이렇게 만들어진 문맥을 다시 블록처럼 재조합해 스토리화한다.

2단계 스토리를 만든 후 DB를 구축하라

3단계 구축된 DB를 비교하면서 단일 사건이지만 의미를 가지면서 새로운 그림을 만들어내거나 만들어내는 힘이 있는지 분석해보라(이머징 이슈 발견).

4단계 변하는 것과 변하지 않는 것이 무엇인지 분석하라.

5단계 변화의 본질이 무엇인지 분석하라.

6단계 변하는 것과 변하지 않는 것의 상호 동역학적 관계를 상상해보라.

위의 과정은 다음과 같은 목적에 의해서 이루어진다.

1. 불완전한 견해에 휩싸이지 않고 좀 더 정확한 '사실'을 먼저 이해하도록

2. 파편적으로 흩어져 있는 정보를 좀 더 통합적으로 인식하도록

3. 현재의 정보를 통해 다가오는 미래에 대한 징후를 반 박자 먼저 발견하도록

4. 세상이 어떻게 흘러가는지를 좀 더 거시적, 통합적, 실제적으로 이해하도록

5. 좋은 정보를 공짜로 제공해 더욱더 많은 사람이 생존을 위한 최소한의 힘을 갖도록

p.63~64

독서는 마치 스펀지가 물을 빨아들이듯 책이 전달해주는 생각과 정보를 받아들이는 과정이지만, 동시에 편견을 제거하고 기존의 생각을 확장하고 새로운 생각을 만드는 과정이기도 하다. 그러니까 계속 생각해야 한다. "이것과 반대되는 일(사건)은?" "이것과 연결되는 것은?" "이것의 파급 효과는?" 등의 질문을 던져야 한다. 이런 과정을 통해 저자와의 가상 대화, 가상 토론을 진행할 수 있다.

예를 들어 독서하며 떠오르는 아이디어 중에서 '와일드카드Wild Card(일어날 가능성은 현저히 낮지만 미래를 지금과 아주 다른 방향으로 전환할 만한 힘이 있는 영향력 있는 사건)'로 바꾸어볼 수 있는 아이디어는 무엇인지 생각해보자. 중국의 장밋빛 미래를 다루는 책을 읽다가 잠깐 멈추고, 중국이 발전하는 도중 '특별한 어떤 사건' 때문에 갑자기 3~4개로 분리되는 일이 발생한다면 중국의 미래는 어떻게 바뀔지, 그에 따른 우리 기업의 미래는 어떻게 되맂 등의 질문을 해보자. 중국의 장밋빛 미래를 예측한 다양한 주장을 거꾸로 바꾸어보면서 '와일드카드'의 발생 가능성을 따져보는 것이다.

p.85

미래학자 존 나이스비트의 말을 기억하자. "변화는 대부분 '무엇'을 하는가가 아니라 '어떻게 하는가의 영역에서 발생한다"