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■ 책 소개

보다 나은 미래를 위해 우리는 무엇을 어떻게 준비해야 할까?

빌 게이츠나 마크 주커버그처럼 명문대를 중퇴하고 스타트업에 뛰어들어 최고의 성공을 거둔 후 ‘일본을 구할 기업가 베스트 10’에 선정된 저자 사토 가츠아키는 이 책에서 우리가 어떤 사고방식과 지식으로 무장해야 미래를 앞서갈 수 있는지 알려준다. 저자는 미래 세상이 어떻게 전개될 것인지 알아내기 위해 선사시대부터 현대에 이르기까지 인간과 테크놀로지의 역사를 연속선상에 놓고 분석하여 변화의 패턴을 찾아낸다.

■ 저자 사토 가츠아키
1986년 후쿠시마 현 태생. 일본 명문대인 와세다 대학교 법학부를 중퇴하고 대학 재학 중 2007년에 주식회사 미탭스 metaps를 설립하여 대표이사에 취임했다. 미탭스는 인공지능을 활용한 애플리케이션 수익화 플랫폼을 사업화하여 일본 스타트업 기업 중에서는 역사상 가장 큰 금액인 5,000만 달러의 자금을 조달했다. 미탭스의 성공으로 사토 가츠아키는 <포브스 재팬> 선정 ‘2014년 일본 최고의 스타트업 CEO’ ‘2015년 일본을 구할 기업가 베스트 10’에 이름을 올렸다. 미탭스는 현재 미국, 중국, 일본, 한국, 싱가포르 등 세계 8개국에서 사업을 전개하고 있으며, 2014년 스파이크(Spike)라는 이름으로 온라인 결제 시스템 사업에도 뛰어들었다. 사토 가츠아키는 구글, 애플, 아마존과 같은 세계적 기업을 목표로 현재 기계학습과 우주 산업에도 관심을 가지고 사업 영역을 확장하고 있다.

■ 역자 양필성
일본 공업대학교 건축학과를 졸업하고, 중앙대학교 신문방송 대학원에서 출판미디어를 전공했다. 출판사 편집부에서 기획 및 편집 일을 하던 중 번역의 세계에 발을 딛게 되어, 다양한 분야에 관심을 가지고 출판기획과 전문번역가로 활동 중이다. 현재 IT 관련 벤처기업에서도 일하면서 미래시대의 변화에 대해 깊은 관심을 가지고 일본을 비롯한 해외 동향에 대해 조사하고 학습 중이다. 옮긴 책으로는 『쓰는 힘은 읽는 힘』『123인의 집 vol1.5』『1일 1줄 돈 버는 습관』『창조적 발견력』 등이 있다.

■ 차례
머리말 : 왜, 사람들의 99.9%는 미래를 오판하는가?

제1장 테크놀로지 진화의 패턴
- 테크놀로지의 3가지 ‘본질’
1.인간의 확장/2.인간에 대한 교육/3.손바닥에서 우주로
- 스마트폰 : 전화기가 달린 초소형 컴퓨터
- 모든 사물과 연결되는 인터넷
- 인공지능이라는 출구를 발견한 빅데이터
- 모든 사물이 지성을 갖는다
- 수많은 ‘천재’를 만들어 내는 테크놀로지
- 인간은 패턴의 집합체
- 눈과 귀가 세상 모든 곳에 생겨난다
- 우주산업과 융합하는 인터넷
- 상상 가능한 기술의 대부분은 실현된다
- 모든 기업의 ‘목적지’는 하나
- 타이밍이 모든 것을 결정한다
- 니콜라 테슬라의 불행

제2장 모든 것을 ‘원리’에서 생각하자
- 모든 것은 ‘필요성’에서 시작된다
- 혁신이 일어나지 않는 진짜 이유
- 원리를 생각하라
- 사고의 보조선이 되는 3가지 사회 유형
1.혈연형의 봉건사회/2.허브형의 근대사회/3.분산형의 현대사회
- 테크놀로지가 경계선을 ‘지운다’
1.국가와 기업/2.사내와 사외/3.자신과 타인
- 다시 그려지는 근대의 사회 시스템
1.국가/2.정치/3.자본주의
- 가치주의의 특징
1.목적으로의 회귀/2.선택의 자유가 넓어진다
- 주의나 사상의 ‘유통기한’
- 자본과 정보의 가치가 역전하는 세계
- 변화의 속도는 ①개인 ②법인 ③행정·사법

제3장 테크놀로지는 인류의 적인가
- 기업가들도 못 따라가는 테크놀로지의 진보
- 불안의 대상이 된 혁신
- 과연 로봇에게 일자리를 빼앗기게 될 것인가
- 모든 것이 무료가 된다
- 기업에 의한 기본소득제
- 생활비를 줄이기 위한 방법, 공유경제
- 인공지능은 인간을 새롭게 정의한다
- IT는 인간의 ‘엄지손가락’
- 개인 맞춤형의 오류
- 인간의 최대 위협은 인간 자신
1.사이버 보안/2.글로벌 IT 기업과 정부의 협동/3.전쟁과 로봇
- 테크놀로지는 신을 대신할 것인가

제4장 미래를 앞서가는 사고법
- 효율화의 ‘함정’을 피하는 방법
1.항상 원리를 생각하라/2.테크놀로지의 현재를 파악하라/3.타이밍을 가려내라
- 미디어와 주위 사람들을 이용하라
- 패턴이 보일 때까지 의도적으로 실패하라
- 논리적 사고를 의심하라
- 합리성은 나중에 만들어지는 것
- 자신을 믿지 않는 대형 투자자
- 내 능력을 기초로 의사결정하지 마라
- 규칙이 있는 곳에서 싸우지 않는다
- 자신의 생각보다 패턴을 믿어라
- 절반의 확률이면 결단하라
- 언젠가 다가올 미래를 앞당기는 방법

맺음말 - 평론가가 되지 말고, 실천가가 되라

내가 미래를 앞서가는 이유

테크놀로지 진화의 패턴

테크놀로지의 3가지 본질

테크놀로지의 변화를 점이 아닌 선으로 파악하기 위해서는 먼저 테크놀로지의 특징을 이해할 필요가 있습니다. 수많은 테크놀로지를 거시적으로 보면 그 본질적인 특징은 다음과 같은 3가지로 압축됩니다. "<1> 인간을 확장하는 것", "<2> 인간을 교육하기 시작하는 것", "<3> 손바닥에서 시작해서 우주로 넓혀 가는 것"이 그것입니다.

1. 인간의 확장

최초 테크놀로지는 무엇을 위해서 생겨난 것일까요? 석기에서 시작해서 인터넷에 이르기까지 모든 테크놀로지는 특정한 형태로 인간이 가진 기능을 확장해 왔습니다. 도끼나 활이 손이 가진 기능을 그대로 확장한 것이라고 생각하면 이해하기 쉬울 것입니다. 문자나 서적은 일찍이 개체의 뇌 속에서 완성된 정보를 물체에 기록하여 다른 개체와 공유할 수 있도록 한다는 의미에서 인간 두뇌의 확장이라 할 수 있습니다. 테크놀로지는 항상 인간의 능력을 확장하여 혼자서는 불가능한 것을 실현 가능하도록 만들었습니다. 테크놀로지의 규모가 커지고 그 구조가 복잡해질수록 인간의 어떤 부분을 확장했는지 실감하기 힘들어지지만 그 본질은 변하지 않습니다.

증기나 전력은 인간의 손과 발의 동력을 몇만 배 이상이나 확장시킨 테크놀로지입니다. 증기기관차의 동력을 인력으로 만들어 내고자 한다면 얼마만큼의 사람이 필요할지 상상하기조차 힘듭니다. 또 청소기나 세탁기가 하는 일을 전적으로 사람이 해야 한다면 우리의 생활은 불편하기 그지없을 것입니다.

그러나 컴퓨터나 인터넷은 전력이나 증기와는 근본적으로 완전히 다른 방향으로 인간의 기능을 확장시킨 테크놀로지입니다. 그 본질은 지성의 확장입니다. 컴퓨터가 발명됨으로써 인류는 자신의 뇌를 훨씬 뛰어넘는 계산 능력을 갖게 되었으며 인터넷에 의해 실시간으로 타인과 의사소통을 할 수 있게 되었습니다. 증기나 전력과 같은 테크놀로지가 현실 세계의 동력 혁명이라 한다면, 컴퓨터는 뇌에 있어서 지성 혁명이라 할 수 있을 것입니다.

2. 인간에 대한 교육

테크놀로지는 시간이 흐르면 인간을 교육하기 시작하는 성질을 가지고 있습니다. 새로운 테크놀로지가 사회에 보급되고 얼마 지나지 않으면 이번에는 인간이 그 테크놀로지에 맞춰서 생활 방식을 바꾸게 됩니다. 이 상황은 마치 테크놀로지가 인간을 교육하는 것과 같습니다.

원래 돈은 모든 물물교환의 비효율을 해결하기 위해서 만들어진 테크놀로지였습니다. 현대를 살아가는 우리에게 돈이 테크놀로지라 말하면 이상하게 들릴지 모르지만, 가치를 보존할 수 없었던 시대에 있어서 돈의 탄생은 가히 혁명적인 변화였을 것입니다. 그리고 그 탄생으로부터 얼마 지나지 않아 자본주의가 보급되기 시작하면서 돈은 인간을 교육하기 시작했습니다. 현대인의 가치판단 기준의 중심에는 반드시 돈이 존재하고 있습니다.

식사나 주거의 확보와 같이 인류의 생존 확률을 높이는 행위를, 돈을 통해 확보할 수 있게 되면서 모든 가치를 돈으로 환산하여 판단하는 것이 자연스러운 행위가 됐습니다. 그전까지 막연했던 가치라는 개념이 돈에 의해 수치화되고 비교 가능한 것이 됨으로써, 돈을 중심으로 손익계산을 판단하는 것이 효율적이라는 것을 알게 되었습니다. 최초에 돈은 우리의 물물교환을 손쉽게 하기 위한 테크놀로지였지만, 지금은 가치판단 기준 자체에 영향을 주고 있습니다.

인간은 과제를 해결하는 테크놀로지를 발명합니다. 그리고 시간이 지나면서 테크놀로지는 사회 구조에 깊이 파고들어 어느덧 그 테크놀로지의 존재 자체가 인간의 정신이나 행위를 구속하게 됩니다. 마치 인간과 테크놀로지의 주종 관계가 역전된 것처럼 말입니다.

컴퓨터야말로 그 전형적인 예라 할 수 있습니다. 초기 컴퓨터는 대량의 데이터를 신속하게 처리하는 단순 계산 기능을 확장하기 위한 물건이었습니다. 그러나 컴퓨터는 사회 전체에 침투하여 방대한 데이터를 학습하고, 지능을 발달시켜 이제는 사람들에게 가장 효율적인 행동을 알려주기에 이르렀습니다. 처음에는 인간이 입력한 명령대로 움직였던 컴퓨터가 시간이 흐르면서 사람들이 어떻게 행동할 것인가를 가르쳐주는 교사로 진화하고 있습니다. 그 주종 관계가 역전되는 장면에 지금 우리가 서 있는 것인지도 모릅니다.

3. 손바닥에서 우주로

물리적인 관점에서 보더라도, 테크놀로지가 발달해 가는 과정에는 나름의 규칙이 존재합니다. 앞에서 테크놀로지는 인간이 가진 기능의 확장이라고 했는데, 그 확장은 항상 신체 가까이에서 시작되었습니다.

가장 먼저 손과 발의 확장입니다. 둔기(鈍器) , 도끼, 활과 같은 무기는 손을 확장한 것이고, 짚신은 발을 확장한 것입니다. 그리고 그 후 신체에서 벗어나 물리적으로 떨어진 공간으로 인간의 기능을 확장해 나갑니다.

손바닥 위에 있었던 도구는 신체를 벗어난 기구로서 실내에 배치되고, 한걸음 더 나아가 실외에서 기차나 자동차와 같이 이동 수단이 되어 거리를 극복하였으며, 마지막에는 중력을 극복하는 비행기로 하늘을 날고, 이제는 지구를 벗어나 우주를 향해 가고 있습니다.

전기라고 하는 테크놀로지 역시 그 과정은 똑같습니다. 초기에는 실험실에서 시작하여 일반 가정의 실내를 비추는 전구가 됐고, 그 후로 시간이 흘러 사회의 구석구석까지 전기가 들어가게 되었습니다. 그리고 최종적으로 전기는 사회의 모든 도구와 연결된, 마치 공기와 같은 존재가 되었습니다. 이와 같이 테크놀로지는 일정한 순서를 거쳐 물리적으로 멀리까지 침투하고, 시간이 지나면 지날수록 우리의 일상 풍경이 되어 그 존재감을 지워 갑니다.

인공지능이라는 출구를 발견한 빅데이터

다양한 디바이스가 인터넷으로 연결되고, 그로 인해 발생하는 로그 데이터는 방대한 양입니다. 이렇게 엑셀로 처리하기 벅찬 데이터는, 수년 전부터 빅데이터라 불리며 비즈니스의 효율화에 도움이 될 것으로 기대되고 있습니다.

그렇지만 실제로 빅데이터를 활용하여 가치를 창출하고 있는 기업은 그다지 많지 않습니다. 활용하고자 하는 의지는 있지만 어떻게 해야 할지 모르는 것이 현실입니다. 그러나 최근에 빅데이터는 새로운 활로를 찾아냈습니다. 바로 인공지능입니다. 인공지능이라는 단어는 다양한 입장의 사람들이 서로 다른 정의로 사용해 왔습니다. 인공지능은 미래사회에 있어 대단히 중요한 요소이기 때문에, 여기에 그 역사적 경위와 앞으로의 전망을 간단하게 정리해 볼까 합니다.

인공지능에 대한 구상 자체는 새로운 것이 아닙니다. 인간의 지능을 재현하고자 하는 실험은 이미 50년 전부터 이루어지고 있었습니다. 당시의 연구자들은 강한 인공지능 파와 약한 인공지능 파 이렇게 크게 두 가지 입장으로 나뉘어 있었습니다.

강한 인공지능 파란 지능을 재현하기 위해서는 먼저 인간의 정신이란 무엇인가?라는 질문에 대한 답을 찾고, 그것을 바탕으로 정신을 프로그램으로 재현해야 한다는 입장입니다. 한편, 약한 인공지능 파는 인간의 정신이란 무엇인가?라는 질문은 너무 어려워서 풀 수 없기 때문에, 결과적으로 인간과 같은 능력을 보여주면 그것을 지능이라 불러도 된다는 현실적인 입장이었습니다. 인간의 정신 구조를 재현하고 있는가는 문제 삼지 않습니다.

긴 시간의 논쟁 끝에, 현재 인공지능이라 하면 대부분 약한 인공지능을 가리키게 되었습니다. 인간의 정신은 대단히 복잡해서 그 구조를 이해하고, 더욱이 그것을 재현하고자 하는 강한 인공지능은 현실적이지 못하기 때문입니다.

그렇다면 약한 인공지능에 대해 무엇을 기준으로 그 인공지능이 지성을 가지고 있다고 판단할 수 있을까요? 영국의 천재 수학자 앨런 매티슨 튜링Alan Mathison Turing이 고안한 튜링 테스트는 지성의 유무를 확인하는 몇 가지 조건을 만들었습니다. 음성이 들리지 않게 격리된 환경에서 문자만으로 인간에게 기계와 채팅을 하게 하고, 채팅을 하고 있는 인간이 상대가 기계라는 것을 모르는 것. 이것이 그 기계가 지성이 있다고 판단하는 조건입니다.

약한 인공지능에 대해 지성이란 통계학의 연장입니다. 먼저 방대한 샘플 데이터를 컴퓨터에 입력한 후, 거기에서 일정한 패턴을 찾아내고 그 패턴을 통해 미래를 예측하여 다음 행동을 하도록 합니다. 우리도 무언가 실행할 때는, 다음의 4단계 과정을 거치게 됩니다.

 학습 ->  패턴 인식 ->  예측 ->  실행

예를 들어 누군가에게 말을 걸기 위해서는 그 대상이 인간인지 아닌지를 식별해야 할 필요가 있습니다. 그러기 위해서는 인간의 특징을 학습하여 패턴으로 인식해야 합니다(눈은 두 개, 코가 하나,

머리카락이 있으며, 입이 움직인다. 등). 그리고 지금 눈앞에 있는 물체가 아마도 인간일 것이라는 예측이 이루어진 후에, 말을 한다는 동작을 무의식중에 실행하고 있습니다.

우리의 무의식적인 행동 패턴을 기계에 학습시키기 위해서는 막대한 양의 샘플 데이터가 필요합니다. 과거에는 몇 백, 몇 천 개의 샘플을 모으는 데만도 대단히 많은 비용이 들었습니다. 더욱이 그 데이터를 집계하고 대량의 계산 처리를 통해 패턴을 유출하기 위해서는 훨씬 더 많은 노력과 비용이 필요했지요.

그러나 최근 20년 동안 인터넷의 급속한 보급으로 인해, 개인이 인터넷을 매개로 쌍방향 소통을 할 수 있게 되었으며, 그 결과 서버상에 방대한 로그 데이터가 축적되었습니다. 그리고 동시에 컴퓨터는 고성능화/소형화되어, 뛰어난 계산 처리 능력을 갖춘 컴퓨터를 싼 가격에 구입할 수 있게 되었습니다.

이 두 가지 변화에 의해 인공지능은 다시금 주목을 받게 되었습니다. 이제 더 이상 방대한 샘플 데이터를 모으는 데도, 그것을 분석해서 패턴을 유출해 내는 데도, 이전만큼 비용이 들지 않습니다. 지금까지 활용되지 못했던 빅데이터는 인공지능이라는 출구를 찾아냈습니다.

그리고 최근 인공지능의 세계에 또 하나의 새로운 돌파구가 나타났습니다. 심층 학습Deep Learning이라는, 기계 학습이 가진 결점을 보충할 수 있는 방법이 고안된 것입니다. 기존 기계 학습의 경우 아무리 계산 능력이 뛰어나도 특징량特徵量이라 불리는 개념을 인식하기 위한 변수는 결국 인간이 생각해야만 했습니다.

예를 들어 지금까지는 기계에 인간을 인식시킬 때 머리가 하나고, 눈이 둘, 코와 입이 하나, 손과 발이 두 개씩...이라는 인간의 특징을 변수로 직접 설정해서 기계에게 알려 줬어야 했습니다. 다시 말해, 어떤 데이터를 학습시키고 어떤 지표를 봐야 하는가는 결국 인간에게 의존해야 했기 때문에 자동화가 되지 못했습니다. 그러나 심층 학습은 인간의 손을 빌리지 않고 특징량 자체를 기계가 자동으로 유출할 수 있도록 했습니다.

2012년에 구글이 유튜브에서 대량의 고양이 영상 데이터를 컴퓨터가 학습하게 한 후, 컴퓨터가 고양이를 인식하는 데 성공했다.라고 발표하여 큰 화제가 된 바 있습니다. 이 배경에는 심층 학습의 발달이 있었습니다. 이 컴퓨터는 고양이란 무엇인가.를 인간에게 배우지 않고 자력으로 막대한 데이터를 학습한 후 고양이를 인식한 것입니다. 그리고 2015년, 구글에 매각된 딥마인드Deep Mind라는 심층 학습 전문 기업은 게임을 자기 학습하여 공략하는 인공지능 DQN을 발표했습니다. 딥마인드에 따르면 DQN은 49개의 게임 중 절반 이상의 게임에서 인간이 기록한 점수의 75% 이상을 획득하는 데 성공했다고 합니다.

구글뿐만이 아닙니다. 마이크로소프트, 중국의 바이두, IBM과 같은 거대 기업들도 인공지능에 관한 연구에 빠짐없이 자본을 투자하고 있습니다. 그들이 주목하고 있다는 것은 학문적인 분야만이 아니라 비즈니스의 세계에서도 인공지능을 대단히 주목하고 있다는 것을 의미합니다.

인공지능은 현 단계에서도 광고의 효과를 극대화한다., 개인에게 최적화된 정보를 추천한다., 바둑을 이긴다.와 같이 하나의 목적에 특화된 작업에 대해서는 인간 이상의 능력을 발휘합니다. 그러나 복잡한 상황을 이해해서 최적의 판단을 하는 범용적인 지성으로서는 아직 해결해야 할 과제가 산더미처럼 많습니다.

그러나 최근 수년 동안의 눈부신 진화와 엄청난 자금의 유입이 말해주듯이, 앞으로 인공지능의 개발은 급속도로 빨라질 것이 틀림없습니다. 과거 SF 영화에 등장한 계산이 아닌, 의사결정이 가능한 기계는 이제 머지않아 현실이 될 것입니다.

테크놀로지는 인류의 적인가

기업가들도 못 따라가는 테크놀로지의 진보

IT를 주축으로 사업을 전개하면서 느끼는 것은, 2013년경부터 테크놀로지의 진화에 기업가나 투자가들조차 쫓아가지 못하고 있다는 것입니다. IT 분야에 승부를 건 기업가나 투자가는 인터넷에 대해서 누구보다도 자세히 알고 있는 사람들임에도 불구하고 그들조차 기술의 진보 속도에 보조를 맞추지 못하고 있습니다.

반면에 진보를 견인하고 있는 주체는 구글, 애플, 아마존, 페이스북과 같은 IT업계의 거대 기업들입니다. 그들이 투자하는 영역은 다른 기업가나 투자가가 투자하는 영역과는 상당한 차이가 있습니다. 구글은 다른 기업가나 투자가가 관심을 갖기 훨씬 이전부터 로봇과 인공지능에 대한 투자를 적극적으로 해 왔습니다. 그리고 페이스북도 역시 상당히 빠른 시기에 가상현실 기기 제조 업체인 오큘러스를 2조 원에 인수했습니다. 구글 등의 움직임을 보면 화제가 되기 2~3년 전부터 이러한 영역에 대한 투자를 준비해 왔던 것을 알 수 있습니다. 다른 기업이 그 흐름을 따라가기에는 이미 몇 년 간의 시간적 간격이 발생했고, 그리고 이 간격은 점점 더 벌어지고 있는 것 같습니다.

왜 IT업계의 거인들만이 미래를 꿰뚫고 있고, 다른 기업이나 투자가들은 뒤처지고 있는 것일까요? 그 이유는 거인들이 최첨단의 연구자들을 사내에 숨겨 두고 폐쇄적인 상황에서 개발을 하고 있기 때문입니다. 이미 학술적으로 최첨단의 연구와 비즈니스는 끊으려야 끊을 수 없는 밀접한 관계에 있으며, 기업은 새로운 테크놀로지를 연구 단계에서부터 관여하지 않으면 경쟁에서 이길 수 없는 구조가 되었습니다.

최첨단을 달리는 기업은 대학의 교수나 연구자를 스카우트해서 기업 내의 연구소에서 그들이 원하는 연구를 할 수 있도록 합니다. 연구자의 입장에서도 대학 내에서 한정된 예산을 이용해 실험을 하는 것보다도 막대한 자금력과 대학의 몇 배나 되는 샘플 데이터를 가진 민간 기업의 경우가 보다 좋은 결과를 만들어 낼 수 있다고 생각할 것입니다. 사업화를 전제로 연구 주제가 선택되기 때문에 연구 정보가 외부로 새어 나갈 일이 없고, 결과적으로 외부 사람들이 알게 되는 것은 수년 후가 됩니다.

그런데 기업가나 투자가가 기술의 진보를 쫓아가기 어렵게 된 또 다른 이유가 있습니다. 인터넷이 데이터 사이언스에서 자동차나 금융까지 다양한 산업으로 마치 공기처럼 스며든 결과, 필요로 하는 지식이 보다 광범위해졌기 때문입니다. 현재, 테크놀로지의 변화 속도는 대부분의 일반인들이 생각할 수 있는 한계를 뛰어넘고 있습니다.

불안의 대상이 된 혁신

2010~2014년까지는 혁신이 예찬받던 시대였습니다. 오래된 산업에서 신규 참여자가 혁신을 만들어 냄으로써 업계 구조가 변화하여, 시장의 신진대사가 진행되고 그로 인해 경제 전체가 활성화되었기 때문입니다. 혁신가는 용감한 도전자이며, 시장을 빼앗긴 기존의 대기업은 낡아 빠지고 무너져야 할 존재로 취급되어 왔습니다.

그러나 2014년경부터 서서히 혁신도 무조건 좋아할 것이 아닌 일이 되었습니다. 예를 들어 배차配車 애플리케이션을 제공하는 우버UBER는 택시업계에 혁신을 일으켰지만, 기존의 업자들로부터 계속해서 비난을 받고 있습니다. 우버의 보급이 택시기사들의 일자리를 빼앗을 가능성이 있기 때문입니다.

새로운 시스템이 기존의 산업으로부터 반발을 사고 있는 패턴은 최근에 시작된 일이 아닙니다. 산업혁명 때에도 일자리를 빼앗긴 노동자가 기계를 부수고 러다이트 운동이라 불리는 폭동을 일으켰습니다.

한때, 아마존의 창업자인 제프 베조스가 창고에서 사원들을 하루에 24킬로미터 이상씩 걷게 하여 사람을 마치 로봇과 같이 취급하는 경영자라고 유럽에서 비난을 받았지만, IT 경영자들이 진정한 경영 노력을 통해 로봇에 의한 자동화를 추진한다면 창고에서 일하던 사람들은 일자리를 잃게 될 것입니다. IT 기업이 로봇 개발에 열의를 보이기 시작하면서 이런 무인화에 대한 흐름은 이미 현실화되고 있습니다.

테크놀로지에 의해 보다 효율적인 사회를 실현시키는 것은 지금까지는 아주 멋진 일이라고 생각돼 왔습니다. 그러나 앞으로는 테크놀로지가 노동과 같이, 지금까지 인간에게 있어서 존재 이유였던 것들을 빼앗아 가고, 끊임없는 혁신을 통해 인간의 존재 가치가 부정될 것이라는 불안감을 느끼는 사람들이 늘어갈 것입니다.

테크놀로지가 변혁하는 대상은 이미 산업에서 사회, 그리고 인간으로 옮겨 가고 있습니다. 우리가 지금 느끼고 있는 불안은 어떤 산업에서 혁신가에 의해 시장이 뒤집혔을 때, 기존 대기업의 사람들이 갖게 되는 불안과 같은 것입니다.

인터넷이라는 테크놀로지가 미치는 영향은 이미 사회의 핵심 부분까지 이르고 있고, 마침내 그 제작자인 인간에게까지 영향을 주고 있습니다. 지금 진행되고 있는 것은 휴대전화나 컴퓨터의 새로운 정의가 아니라 인간에 대한 새로운 정의입니다

미래를 앞서가는 사고법

패턴이 보일 때까지 의도적으로 실패하라

사람이 행동하기에 앞서 먼저 벽이 되는 것은 감정입니다. 사람은 자신의 행동이 타인에게 어떻게 보여지는지를 항상 생각합니다. 행동에는 위험이 따르기 마련입니다. 실패했을 때 받을 혹평과 비웃음을 생각하면 누구라도 두려움을 느낄 것입니다.

인간의 감정은 결정된 곳을 두드리면 일정한 소리가 나는 악기와 같습니다. 싫어하는 말을 들으면 우울해지고, 칭찬을 들으면 즐거워집니다. 언제나 누군가의 행동에 동조하고 영향을 받고 있습니다.

그러나 자기 눈앞의 현실이 어떻게 움직이고 있는지, 그 구조를 진정으로 이해하고 싶다면 일단 감정이라는 필터를 무시해야만 합니다. 객관적인 데이터를 바탕으로 사물을 주시하는 자세가 필요합니다. 그리고 전체의 패턴을 이해하기 위해서 필요한 것이 샘플의 변수입니다. 한 번의 시도만으로 패턴을 찾아내는 것은 무리입니다. 패턴을 제대로 이해하기 위해서는 여러 번의 시도를 반복해야 합니다.

예를 들어 어떤 프로젝트를 진행할 때 스태프의 모집공고를 낸다고 합시다. 당신은 그 프로젝트의 성공에 대한 확신을 가지고 열의를 다해 첫 번째 사람에게 참여 권유를 했습니다. 그런데 의외의 차가운 반응과 함께 거절당했습니다. 아마도 확신했던 것만큼 쇼크도 클 테고, 그만두고도 싶을 것입니다. 많은 사람들은 여기서 그만둡니다. 그러나 100명에게 계속해서 도움을 요청하다 보면 최종적으로 10명 정도는 협력해 줄지도 모릅니다. 이 경우 프로젝트에 협력해 줄 확률은 10%이니 50명이 필요한 경우는 500명에게 의뢰하면 된다는 생각으로 임하면 됩니다. 확률을 알면 적절한 대처법을 알 수 있습니다.

일이 잘 진행되지 않는 이유는 대부분 패턴을 파악하기 위해 필요한 시도를 충분히 반복하지 않았기 때문입니다. 샘플이 필요하다는 것을 머리로는 이해하면서도 감정적인 이유로 충분한 데이터가 모아지기 전에 포기해 버리곤 합니다. 목표 달성을 방해하고 있는 것이 실은 인간의 감정이라는 필터이기도 합니다.

물론 인간인 이상, 감정의 흔들림에서 벗어나기란 불가능합니다. 그래도 매번 결과에 일희일비하지 않고 패턴과 확률을 알 수 있을 때까지 실험이라 생각하고 횟수를 채우는 것이 중요합니다.

논리적 사고를 의심하라

현대사회의 의사결정 장면에서 논리적 사고는 대단히 중요한 스킬입니다. 사내에서 신규 사업에 대한 프레젠테이션을 하는 경우나 경영자가 투자가에게 사업 설명을 하는 경우 논리성을 갖추지 않고는 동의를 얻어내기 힘듭니다.

그러나 논리적 사고는 타인을 설득할 때에는 절대적인 힘을 발휘하지만, 일의 성패를 가늠하기 위해서는 그다지 도움이 되지 않습니다. 논리성이 높다는 것은 누구나가 납득할 수 있다는 것입니다. 그러나 타인도 자신도 납득한다.는 것이 정말로 성공의 가능성이 높다.는 말과 일치하는 것일까요?

비즈니스 서적에서는 논리적 사고에 대해 사물을 체계적으로 인식하여 전체상을 파악하고, 내용을 논리적으로 정리하여 정확하게 전달하는 기술이라고 설명하고 있습니다. 여기서 주목해야 하는 것은 체계적 또는 전체상을 파악이라는 말입니다. 인간이 전체상을 파악한다는 것이 애초에 가능한 일일까요? 여기에 함정이 있습니다.

예를 들어 신규 사업을 맡은 담당자가 사내 프레젠테이션을 하는 장면을 생각해 봅시다. 해외에서는 주목받고 있는 시장이면서 국내에서는 아무도 하고 있지 않은 비즈니스에 자사가 진출해야 한다고 담당자가 발표했다고 합시다.

담당자는 시장의 성장성과 자사가 진출했을 경우의 경쟁우위성 등을 재료로 그 비즈니스의 가능성에 대해 경영진에게 프레젠테이션을 했습니다. 경영진은 그 설명을 기초로 성공 확률을 가늠하여 진출 여부에 관한 의사결정을 할 것입니다.

그런데 만약 같은 시기에 같은 사업을 검토하고 있는 회사가 10개 정도 있다면 어떻게 될까요? 시장은 바로 경쟁 과다에 빠질 것이고, 가격경쟁으로 인해 충분한 이익을 내지 못하게 될 것입니다. 그러나 지금 누군가 어떤 일을 생각하고 무엇을 준비하고 있는가를 실시간으로 알 수 있는 것은 세상의 모든 일을 감시하지 않는 한 불가능한 일입니다. 이러한 관점에서 경쟁 환경을 판단하는 재료가 누락되어 있다는 것입니다. 이때 경영진 중에서 대기업이 다음 달에 같은 사업에 진출할 예정이다.라는 구체적인 정보를 입수할 수 있는 사람이 있다면 의사결정의 내용은 달라질 것입니다. 결국 어떤 사람이 구축할 수 있는 논리는 그 사람이 수집할 수 있는 정보의 범위에 의존하고 있다는 위험성을 내포하고 있다는 사실을 알아야 합니다.

더욱이 논리적인지 아닌지에 대한 판단은 그 모집단의 응용력에 의존합니다. 예를 들어 페이스북은 2012년에 사원 13명, 매출 제로의 사진 공유 애플리케이션 인스타그램Instagram을 10억 달러에 인수했습니다. 당시 인스타그램의 사용자 수는 전 세계에서 3,000만 명 정도. 12억 명의 이용자를 자랑하는 페이스북에 있어서 그렇게 매력적인 규모는 아니었습니다.

많은 투자가들은 이 인수에 회의적인 반응이었으며, 미디어는 돈 낭비라고까지 혹평을 했습니다. 그러나 그로부터 3년이 지난 2015년 현재, 인스타그램의 월간 이용자 수는 3억 명을 넘었습니다. 거의 비슷한 월간 이용자 수를 자랑하는 트위터의 기업가치가 240억 달러인 것을 생각하면 당시 대단히 회의적으로 비춰졌던 인스타그램의 인수는 뚜껑을 열어 보았더니 엄청난 보물의 인수였다는 것이 밝혀졌습니다.

인스타그램은 현재도 페이스북의 주 수입원은 아니지만, 페이스북의 광고 수익 모델을 그대로 인스타그램에 적용하면 지금이라도 당장 수익화가 가능합니다. 3억 사용자들 간의 커뮤니케이션이라는 가치는 언제라도 자본으로 환산 가능한 것입니다.

아마도 페이스북의 경영진은 자사의 성장을 통해서 앞으로 어떠한 애플리케이션이 성장할 것인가를 누구보다도 잘 알고 있는 듯합니다. 사실 사진이 앞으로 SNS에서 킬러 콘텐츠가 되리라는 예측을 하고 있었다는 것은 페이스북 경영진의 과거 인터뷰에서 엿볼 수 있습니다.

페이스북의 성장을 통해 SNS에 대한 깊은 지식과 경험을 얻지 못했다면, 인스타그램의 인수에 10억 달러를 지불하겠다는 결정을 내리기란 어려웠을 것입니다. 주위에서 보면 비합리적으로 보이는 판단을 내릴 수 있었던 것은 경영진의 SNS에 대한 높은 응용력 덕분이었다고 할 수 있습니다.

논리적 사고에는 모든 정보를 얻을 수 없다는 정보의 벽과 의사결정자가 가진 응용력의 벽이라는 두 개의 장벽이 존재합니다. 문제는 그 두 개의 벽을 이해하지 못한 채로 자신이 이해할 수 있는 현실의 범위가 전부라고 생각해버리는 것입니다. 논리를 구축하는 바탕이 되는 재료가 정확하지 않기 때문에 종종 인간의 미래에 대한 예측은 쉽게 벗어나고 맙니다.

언젠가 다가올 미래를 앞당기는 방법

지금까지 말했던 바와 같이 사회가 진화하는 방향성에는 커다란 흐름이 있습니다. 사회를 보다 편하고 효율적인 곳으로 바꿔 나가기 위해서는, 시행착오의 단계에는 다양한 선택 사항이 펼쳐져 있지만, 최종적으로는 효율이 좋은 것만이 살아남아서 하나의 결론으로 정리됩니다. 사회의 효율이 점점 좋은 쪽으로 향해 간다면 그것은 그저 하나의 축을 왼쪽에서 오른쪽으로 이동시키는 것과 같은 변화로 다양성이 나타날 여지가 별로 없습니다.

순서를 따라 살펴봅시다. 먼저 기존의 시스템을 10배 이상으로 효율화할 가능성이 있는 테크놀로지가 탄생하면 그 테크놀로지를 기점으로 사회가 새롭게 구축되어 갑니다. 예를 들어 증기기관이 나 전력의 발명에 의해 산업의 중심은 농업에서 공업으로 바뀌고, 농촌에서 일했던 사람들은 도시의 공장으로 일을 찾아가게 되었습니다. 공장을 소유한 자본가와 그곳에서 일하는 노동자와의 관계가 일반적이 되고, 자본주의가 급속하게 보급됩니다. 그러나 새로운 시스템은 새로운 문제도 만들어 냅니다.

자본주의는 격차라는 문제를 만들고, 그 해결을 위해서 공산주의와 사회주의라는 시행착오를 겪게 됐습니다. 그러나 그것들은 결국 자본주의보다 효율이 떨어지기 때문에 최종적으로 사회는 다시 자본주의로 치우치게 됩니다. 이 확산과 수렴의 사이클을 반복함으로써 사회 전체는 보다 생산성이 높은 시스템으로 진화해 갑니다. 사회도 인간과 같이 자주 실패를 하고 반성도 합니다.

봉건사회에서는 신분이라는 제약이 많은 사람들의 생활을 억압했습니다. 세계대전은 많은 생명을 빼앗아갔고, 그 불행을 반성하고 같은 실패를 반복하지 않기 위해서 우리는 지금도 매일 시행착오를 거치며 좀 더 효율적인 사회로 나아가고 있습니다.

정치(봉건제->민주주의), 경제(물물교환->돈), 테크놀로지(석기->컴퓨터)  모두 효율이 낮은 곳에서 높은 곳으로 하나의 흐름에 따라 진행되는 것에 지나지 않습니다. 그리고 사회의 진화에 흐름이 있다는 것이 사실은 씁쓸한 일이기도 합니다. 흐름이 한 사람의 인간에 의해 뒤집힐 수 있는 것이 아니라면 개개인이 존재하는 의미가 작아지기 때문입니다.

역사적인 발명을 살펴보면, 우리 눈에는 그곳에 있었던 당사자가 세상을 바꾼 것처럼 비칩니다. 그러나 만약 그들이 발명하지 않았더라도 다른 누군가가 그 조각을 끼워 맞췄을 것이라는 것은 쉽게 상상할 수 있는 일입니다. 그런 의미에서 그들은 미래를 만든 것이 아니라 "언젠가 닥칠 미래의 실현을 앞당겼다."고 말할 수 있을 것입니다.

구글, 아마존, 페이스북 등과 같은 거대 IT 기업의 창업자들이 생각하는 미래상은 놀라울 정도로 매우 닮았습니다. 그들은 언제 그곳에 발을 들일 것인지 타이밍을 읽고 있을 뿐입니다. 사회/경제/기술/경쟁력/자금 등을 종합적으로 판단하여 적절한 타이밍에 적절한 행동을 합니다. 그런 의미에서 혁신가란 완전히 제로에서 새로운 것을 창조하는 사람들이 아니라, 조금 앞의 미래를 내다보고 앞서갈 수 있는 사람이라 말할 수 있습니다. 누가 언제 현실화할 것인가는 마지막까지 알 수 없습니다. 그러나 어떤 일이 일어날 것인가에 대해서는 대략적인 흐름은 이미 결정되어 있습니다. 사람이 미래를 만드는 것이 아니라, 미래가 누군가에 의해 바뀔 것을 기다리는 것입니다. 적절한 타이밍에 능력이 갖춰진 사람이 그 성과를 손에 넣을 수 있습니다.

국가나 시대를 넘어 공통되는 진화의 원리에는 개인이 마음대로 바꿀 수 있을 정도의 자유는 없습니다. 그리고 사회에서 살고 있는 한, 누구도 그 법칙을 피할 수 없습니다. 물고기는 강물의 흐름을 거스르며 헤엄칠 수 있지만 강물의 흐름을 역행시킬 수 없는 것과 같은 것입니다. 한때 저는 강의 크기에 비해서 물고기에 불과한 제 자신이 할 수 있는 것의 초라함을 느끼고 대단히 낙담했던 적이 있었습니다. 자신이 존재하는 의미가 없는 것처럼 느껴졌기 때문입니다.

그럼에도 불구하고 자신이 존재하고 있는 의미를 찾기 원한다면, 그것은 다가올 미래를 가능한 빠르게 하는 것에 있다고 저는 생각합니다. 만약 봉건사회가 좀 더 빨리 끝나고 민주주의가 실현됐다면 보다 많은 사람들이 자신의 인생을 자유롭게 선택할 수 있었을 겁니다. 좀 더 빨리 천연두의 백신이 발견되었다면 몇 천만 명의 사람들의 생명을 구할 수 있었을 것입니다.

만약 좀 더 빨리 실현되었다면 생기지 않았을 불행은 대단히 많습니다. 현대사회도 아직 과제가 산더미처럼 쌓여 있습니다. 만약 인간이 돈에서 해방된다면 훨씬 많은 사람들이 불행으로부터 구원을 받을지도 모릅니다. 인간이 노동으로부터 해방된다면 가족과 많은 시간을 함께할지도 모릅니다.

이러한 과제는 그 과제가 크면 클수록 언젠가는 해결책이 발견되게 되어 있습니다. 자신이 하지 않았더라도 아마도 누군가가 해결할 것입니다. 다만 그 해결이 늦어지면 늦어질수록 불행한 사람은 늘어나게 됩니다.

우리가 할 수 있는 것은 드러나 있는 과제의 해결 방법을 가능한 빨리 찾아서 하나라도 많은 불행을 없애는 정도일 것입니다. 언젠가 누군가가 실현할 미래라 하더라도 그 도래를 빠르게 하는 것은 많은 사람들에게 가치가 있는 일입니다. 다가올 미래를 앞당기기 위해 노력을 하는 것은 그 시대를 사는 사람에게 주어진 유일한 일입니다. 우리들의 평범한 일상도 모두 그 일과 연관되어 있습니다.

기업이 하는 활동과 경쟁도 최종적으로는 세상을 보다 편리하게, 보다 쾌적하게 합니다. 검색엔진이나 SNS의 경우도 사회를 좋게 한다는 동기에서 시작된 것은 아니지만, 그곳에 비즈니스 기회가 있다고 생각한 기업과 투자자가 있었기 때문에 그만큼 거대해진 것입니다. 그리고 결과적으로는 많은 사람들의 생활을 편리하게 만들었습니다. 기업 활동뿐만 아니라, 가정생활도 그것을 의식했든 안 했든 상관없이, 차세대의 가능성을 만드는 것이라는 의미에서 본다면 다가올 미래를 앞당기는 일과 연관되어 있습니다.

미래의 방향성은 어느 정도 결정되어 있어서 개인은 컨트롤할 수 없습니다. 그래도 인간은 결국 감정의 동물이기 때문에 자신의 존재가 무의미하다고 생각하고 싶어 하지 않습니다. 자신이라는 존재에 의미를 부여하기 위해서라도, 저는 계속해서 조금 앞의 미래를 선점해 나갈 생각입니다.

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