네 가지 눈
「소프트웨어가 세상을 바꿨다」는 말은 자주 듣지만, 그 말만으로는 무엇이 어떻게 바뀌었는지 손에 잡히지 않습니다. 바뀐 것을 갈래별로 나누어 보면 훨씬 또렷해집니다. 여기서는 네 가지 눈으로 나누어 보겠습니다.
하나씩 살펴보기
자동화(automation)
차례가 정해져 있고 계속 반복되는 일을 기계가 대신 하는 것입니다. 사람이 하면 지치고 실수가 나지만 기계는 같은 일을 같은 속도로 계속합니다. 대신 차례를 적어 줄 수 있는 일에만 쓸 수 있습니다.
개인화(personalization)
사람마다 다른 것을 보여 주는 것입니다. 예전에는 같은 신문을 수많은 사람이 똑같이 읽었지만, 지금은 같은 앱을 열어도 화면이 저마다 다릅니다. 그러려면 그 사람에 대한 기록이 먼저 있어야 합니다.
연결화
떨어져 있던 것들이 서로 데이터를 주고받게 되는 것입니다. 사람과 사람, 사람과 사물, 사물과 사물이 모두 이어집니다. 거리가 멀어도 곧바로 닿으므로 시간과 장소의 제약이 줄어듭니다.
지능화
기계가 미리 정해 두지 않은 상황에서도 무엇을 할지 스스로 고르는 것입니다. 로봇 청소기가 집 안 지도를 만들어 두고, 처음 놓인 가구를 피해 아직 청소하지 않은 곳으로 가는 길을 스스로 짜는 일이 그렇습니다. 고르는 힘은 사람이 적어 준 지식에서 새 상황의 답을 이끌어 내는 추론에서 올 수도 있고, 「사진 속에 고양이가 있으면 알려라」처럼 규칙을 적기 어려운 일에서는 많은 예시를 보여 주어 기계가 스스로 기준을 찾게 하는 학습에서 올 수도 있습니다. 예시로 배우는 이 방식을 기계학습(machine learning)이라고 합니다.
자동화와 지능화를 헷갈리기 쉽습니다. 둘을 구분하는 기준은 하나입니다. 상황마다 할 일을 사람이 미리 적어 두었으면 자동화, 미리 정해 두지 않은 상황에서도 학습이나 추론으로 스스로 고르면 지능화입니다. 상황에 따라 다르게 움직이는 것만으로는 부족합니다. 「장애물에 부딪히면 방향을 바꾼다」처럼 상황과 할 일을 짝지어 적어 둔 규칙을 따르는 것은 자동화입니다. 학습하느냐도 기준이 아닙니다. 사람이 적어 준 지식으로 새 상황의 답을 추론해 내도 지능화이고, 예시로 배워서 고르는 기계학습도 지능화입니다.
학교 급식실의 식권 발급기와 남은 반찬 사진을 보고 무엇이 남았는지 알아내는 장치 — 둘은 각각 어느 눈에 해당할까요? 구분하는 기준을 그대로 대어 보세요.
전과 후
변화를 붙잡는 좋은 방법 하나는 도입 전과 도입 후를 나란히 놓는 것입니다. 「편해졌다」로 끝내지 말고, 누가 무엇을 하던 일이 누구에게 넘어갔는지까지 적어 보면 무엇이 달라졌는지가 분명해집니다.
왼쪽에서 오른쪽으로 넘어가면서 일 자체가 사라진 것은 아닙니다. 책을 빌리고 돌려주는 일은 그대로입니다. 달라진 것은 그 일을 누가 하느냐이고, 그 결과 언제 할 수 있느냐도 달라졌습니다. 사서가 퇴근한 뒤에도 반납함에 넣으면 처리됩니다.
네 가지 눈으로 각각 하나씩
| 보는 눈 | 어떤 일 | 도입 전 → 도입 후 |
|---|---|---|
| 자동화 | 책을 빌리고 돌려주기 | 사서가 대출 카드에 적어 처리했다 → 기계가 처리하고, 사서가 퇴근한 뒤에도 반납할 수 있다. |
| 개인화 | 무엇을 읽을지 고르기 | 게시판에 붙은 이달의 추천 목록을 모두가 함께 보았다 → 내가 빌린 기록을 바탕으로 사람마다 다른 목록이 뜬다. |
| 연결화 | 모둠 과제를 함께 쓰기 | 파일을 주고받으며 차례로 고쳤다 → 같은 문서를 동시에 고치고, 누가 어디를 고쳤는지가 남는다. |
| 지능화 | 사진 속에서 사람 찾기 | 사람이 한 장씩 눈으로 확인했다 → 많은 사진을 보고 배운 프로그램이 후보를 골라 준다. |
표를 세로로 읽어 보면 공통점이 하나 보입니다. 네 줄 모두 「사람이 손으로 하던 것」이 「프로그램이 하는 것」으로 옮겨 갔습니다. 다만 옮겨 간 방식이 저마다 달라서 네 가지 이름이 붙은 것입니다.
학교 출결을 표의 형식으로 적어 보세요. 도입 전에는 누가 무엇을 했고, 도입 후에는 그 일이 어디로 옮겨 갔나요?
겹치는 변화
네 가지 눈은 서로 배타적이지 않습니다. 하나의 서비스를 두고 「이건 자동화야」 하고 딱 하나만 고르려 하면 오히려 답이 나오지 않습니다. 실제로 우리가 쓰는 것들은 대개 두세 가지가 겹쳐 있습니다.
보기 — 동영상 서비스 하나를 네 눈으로 보기
- 연결화 — 어디에 있든 같은 영상을 받아 볼 수 있다. 예전에는 방송 시각에 맞춰 그 자리에 있어야 했다.
- 개인화 — 첫 화면에 뜨는 목록이 사람마다 다르다. 내가 본 기록이 바탕이 된다.
- 지능화 — 무엇을 권할지는 규칙으로 적기 어려워, 많은 사람의 시청 기록을 보고 배운 프로그램이 고른다.
- 자동화 — 올린 영상을 여러 화질로 바꾸어 저장하는 일은 차례가 정해져 있어 사람 손을 거치지 않는다.
그러니 네 가지 눈은 서랍이 아니라 손전등이라고 생각하는 편이 낫습니다. 하나를 골라 넣는 것이 아니라, 네 번 비추어 보면서 각 눈에 무엇이 걸리는지 찾는 도구입니다. 아무것도 걸리지 않는 눈이 있어도 괜찮습니다.
겹칠 때 순서가 생긴다
겹쳐 있는 것들 사이에는 대개 앞뒤 순서가 있습니다. 개인화를 하려면 그 사람의 기록이 있어야 하고, 기록이 쌓이려면 먼저 연결되어 있어야 합니다. 지능화 가운데 예시로 배우는 기계학습도 예시가 쌓인 뒤에야 가능합니다.
다만 이 순서는 반드시 지켜지는 법칙이 아닙니다. 연결되지 않은 채 안에서만 도는 자동화도 많습니다. 정해진 시각마다 저절로 울리는 학교 종이 그렇습니다. 그러니 이 그림은 「대개 이런 차례로 넓어졌다」 정도로 읽어 두면 충분합니다.
자주 쓰는 앱 하나를 골라 네 눈을 차례로 비추어 보세요. 걸리는 것이 몇 가지인가요? 아무것도 걸리지 않는 눈이 있다면 그 까닭은 무엇일까요?
함께 온 문제
여기까지 읽으면 소프트웨어가 세상을 좋게만 바꾼 것처럼 보입니다. 그런데 「네 가지 눈」 절의 네 가지 변화는 편리함과 문제를 한 몸으로 가져왔습니다. 부작용이 따로 생긴 것이 아니라, 편리하게 만든 바로 그 구조가 문제도 함께 만듭니다.
| 보는 눈 | 얻은 것 | 같은 구조가 만든 문제 |
|---|---|---|
| 자동화 | 지치지 않고 빠르게 처리한다 | 그 일을 하던 사람의 일자리가 줄어든다. 또 기계가 멈추면 대신할 사람이 남아 있지 않을 수 있다. |
| 개인화 | 나에게 맞는 것을 먼저 보여 준다 | 맞추려면 기록이 쌓여 있어야 한다. 어디까지 알고 있는지 쓰는 사람은 알기 어렵다. |
| 연결화 | 멀리 있어도 곧바로 닿는다 | 이어져 있으므로 한 곳이 뚫리면 여러 곳이 함께 뚫린다. 연결에서 밀려난 사람은 더 크게 밀려난다. |
| 지능화 | 정해 두지 않은 상황에서도 스스로 고른다 | 예시를 보고 배운 기계학습이라면 예시가 치우쳐 있을 때 판단도 치우친다. 왜 그렇게 판단했는지 설명하기도 어렵다. |
쉽게 답이 나지 않는 문제
이 문제들이 어려운 까닭은 나쁜 사람이 있어서만이 아닙니다. 지키고 싶은 것이 둘인데 둘을 동시에 지킬 수 없어서 어렵습니다. 개인화 하나만 놓고 보아도 그렇습니다.
기록을 더 많이 모으는 쪽을 고르면
- 지킨 것 — 추천이 더 잘 맞고, 필요한 것을 덜 찾아다녀도 된다.
- 내려놓은 것 — 내가 무엇을 보고 어디에 갔는지가 남는다. 지운 줄 알았던 것이 남아 있을 수도 있다.
기록을 덜 모으는 쪽을 고르면
- 지킨 것 — 내 자취가 덜 남는다. 어디까지 알려졌는지 걱정을 덜 한다.
- 내려놓은 것 — 모두에게 같은 화면이 뜬다. 나에게 꼭 필요한 정보를 내가 직접 찾아야 한다.
두 칸 가운데 어느 쪽이 옳다고 여기에 적지 않겠습니다. 사람마다, 상황마다 다르게 고르는 것이 자연스럽기 때문입니다. 다만 「그때그때 다르다」로 덮어 두면 아무것도 배우지 못합니다. 고를 때 무엇을 얻고 무엇을 내려놓는지 알고 고르는 것과, 모르고 고르는 것은 전혀 다릅니다.
줄일 수는 있다 — 다만 남는 어려움도 있다
- 모을 것을 미리 알리고 고르게 한다. 다만 안내문이 길고 어려우면 읽지 않고 누르게 되어, 알린 것이 알린 구실을 못 한다.
- 누구인지 알아볼 수 없게 바꾸어 저장한다. 다만 여러 기록을 겹쳐 보면 누구인지 다시 드러날 수 있다.
- 연결에서 밀려난 사람을 위한 다른 길을 남겨 둔다. 다만 그 길을 유지하는 데 사람과 비용이 계속 든다.
셋 다 문제를 없애지는 못하고 줄입니다. 「이렇게 하면 해결된다」고 말하는 대신, 무엇이 남는지까지 함께 보아야 다음 판단을 할 수 있습니다.
학교가 출입문에 얼굴로 확인하는 장치를 들이려 한다고 합시다. 이때 지키려는 것과 내려놓게 되는 것을 각각 한 가지씩 적어 보세요.
핵심 정리
네 가지 눈
- 자동화는 반복되는 일을 기계가 대신하고, 개인화는 사람마다 다른 것을 보여 준다.
- 연결화는 떨어진 것을 잇고, 지능화는 미리 정해 두지 않은 상황에서도 무엇을 할지 스스로 고른다.
- 자동화와 지능화는 상황마다 할 일을 미리 적어 두었는가, 정해 두지 않은 상황에서도 학습이나 추론으로 스스로 고르는가로 구분한다. 상황에 따라 다르게 움직이는 것만으로는 지능화가 아니다. 학습 여부도 기준이 아니다. 적어 준 지식으로 추론할 수도, 예시로 배울 수도(기계학습) 있다.
전과 후
- 변화를 붙잡으려면 도입 전과 후를 나란히 놓는다.
- 대개 일 자체가 사라지는 것이 아니라 그 일을 누가 하느냐가 바뀐다.
- 맡는 쪽이 바뀌면 언제 · 어디서 할 수 있느냐도 함께 바뀐다.
겹치는 변화
- 네 가지 눈은 서랍이 아니라 손전등이다. 하나만 고르려 하지 않는다.
- 겹칠 때는 대개 연결화 → 자동화 → 개인화 → 지능화 차례로 넓어진다.
- 다만 이 순서는 법칙이 아니다. 연결되지 않은 채 안에서만 도는 자동화도 많다.
함께 온 문제
- 문제는 따로 생긴 것이 아니라 편리하게 만든 그 구조가 함께 만든다.
- 어려운 까닭은 지키고 싶은 것이 둘인데 동시에 지킬 수 없기 때문이다.
- 줄이는 방법은 있지만 없애지는 못한다. 남는 어려움까지 보아야 다음 판단을 할 수 있다.
확인 퀴즈
배운 내용을 확인해 봅시다.
자동화와 지능화를 구분하는 기준으로 알맞은 것은?
같은 앱을 열었는데 친구와 첫 화면이 다르게 뜹니다. 어느 눈에 가장 가까운가요?
네 가지 눈을 쓰는 법으로 알맞은 것은?
개인화가 사생활 문제와 함께 오는 까닭으로 알맞은 것은?