알고리즘 리더(마이크 월시 지음)

세상은 빠르게 변하고 있다.

당신은 자신의 중심을 유지하며 세상의 변화에 대응해 나가야 한다.

아무리 AI 시대가 오더라도 핵심적인 방향의 결정은 인간이 해야한다.

AI는 인간이 결정할 이슈들에 대해 정제된 정보를 제공하는 역할을해야 한다.

 

위대한 비젼이 위대한 정원사를 만든다.

하나의 생태계를 구성하여 그 성질을 이해하고 영양분을 공급하며 잘 돌봐서 불확실한 상황에 직면해서도 꿋꿋이 버텨 풍성한 결실을 보게 하라.

 

세상에 변하지 않고 그대로 유지되는 것은 없다.

 

사고를 전환하라

일을 재해석하라

세상을 바꿔라

 

변혁의 대상은 바로 자기 자신이다.

이 무서운 사실을 받아들이지 않고 파괴적 기술혁신을 도모하는 실수를 범하지 말아야 한다.

 

세상 모든 것이 알고리즘으로 돌아간다고 해도 과언이 아니다.

세상에 대한 정보는 데이터를 통해 우리에게 도달한다. 또한 우리가 세상을 변화시키려고 하는 판단과 시도가 데이터로 표현된다. 알고리즘은 결코 추상적인 개념에 머물지 않는다. 알고리즘은 현실 세계의 도전을 컴퓨터 계산으로 이어주는 기능을 한다... 어떤 면에서 알고리즘은 잘 정리되면 구체화된 논리의 형태를 띤다. 요컨대 알고리즘은 세상에 대한 지식과 경험, 통찰을 우리 대신 자체적으로 문제해결에 나서기도 한다.

 

알고리즘 리더는 자신의 의사결정과 운영방식, 창의적 결과를 디지털 시대의 복잡성에 성공적으로 적용한 사람이다.

 

알고리즘 시대의 리더는 명확히 정립된 위계질서나 구조 없이 성장한다. 또한 통제자가 아닌 연결자다.

알고리즘 시대의 리더는 뿌리 시스템의 핵심 부분이다. 뿌리 시스템은 중앙도 없고 변두리도 없으며, 리더에게 의존해 영양소를 공급하고 그 연결성을 확장한다... 자신이 늘 옳은 모습을 보여야 한다는 생각에서 벗어나야 한다. 이뿐만 아니라 기존보다 더 열린 형식의 업무제휴와 작업처리 방식을 기꺼이 받아들이고 생소하고 불확실한 미래를 수용해야 한다.

 

똑똑함이란 불필요한 단계를 피하고, 시간이나 자원을 허비하지 않고, 새로운 접근법과 신선한 아이디어에 열린 태도를 갖는 등 일처리에 적합한 방법을 아는 능력이다.

 

우리는 끊임없이 의사결정을 한다. 어떤 옷을 입을지, 무엇을 살지, 무엇을 먹을지, 어디에 갈지, 누구와 대화할지, 무엇에 관심을 기울여야 할지 등 삶 자체가 고민과 선택의 연속이다.

 

우리 삶에 알고리즘이 깊숙이 자리 잡고 나면 사람들의 행동에 상당한 영향을 미칠 것이다.

그때쯤에는 기억과 경험, 체험, 취향, 심지어 정체성이 어디까지가 자신의 것인지, 기술적으로 확장된 것인지 구분하기 어려워진다. 알고리즘이 우리의 행동을 어떻게 형성하는지 살펴보려면, 사물인터넷의 급속한 성장부터 이해해야 한다. 사물인터넷은 각종 기기와 교통수단, 각종 센서, 웨어러블 기기 등이 서로 연결된 광대한 네트워크로 2020년 인터넷에 연결된 기기만 3천억 개에 달한다.

 

장차 블록체인 기술 기반의 분산 자율형 사회가 도래할 것이다.

그런 미래에 대비하여 우리 조직이 현재 준비하는 일은 무엇인가?

 

컴퓨팅 사고력은 데이터와 기술을 이용해 역량을 높여 문제를 해결하고 의사결정을 내리는 방법이다.

 

주장하는 유사성을 뒷받침하는 데이터가 없으면 잘못된 결론에 이를 수 있다.

 

.문제를 부분이나 단계로 나눈다.

.패턴이나 드랜드를 인식하고 찾는다.

.문제 해결 지침 또는 임무 수행 단계를 만들어낸다.

.패턴과 드랜드에 규칙과 원칙, 현상을 꿰뚫는 통찰을 이끌어 낸다.

 

컴퓨팅 사고력은 수학적 사고나 이론적 사고와 달리 일상생활에 유용하게 활용되는 이유가 있다.

어려운 점을 구체화하기 때문이다.

실제 난관에 부딪쳤을 때 알고리즘 리더라면 문제해결이 얼마나 어려운지, 최선의 해결책이 무엇인지, 사용 가능한 컴퓨팅 자원이 얼마나 오래 가동될 수 있는지, 알고리즘의 결과가 만족할 만한 정도인지 고민한다....컴퓨팅 사고력은 영리한 리더로 만들어주는 점을 차치하고도 일처리 방식을 기존보다 큰 틀에서 바꾸고, 그렇게 함으로써 업종 전체를 탈바꿈하는 잠제력을 발휘한다.

 

컴퓨팅 사고를 하면 좋은 점이 있다.

전략(문제에 접근하는 방식)과 실행(데이터의 고속 처리)을 구분하는 능력이 생긴다.

전략과 실행을 잘 조합하면, 전혀 다른 성격의 문제도 다룰 수 있다.

 

사건이 몹시 복잡한 요인들로 결정되는 상황에서도 확률적 사고는 가능성이 가장 큰 결과를 찾아 최선의 결정을 내리는 일에 도움을 준다. 정보를 확률적으로 다룸으로써 여러 가능한 결과 중 다른 것들보다 좀 더 확률이 높은 것을 찾아 갈 수 있다. 확률적 사고의 최대 이점이라고 한다면, 새로운 정보가 제공 되었을 때 신중하게 점검하여 활용 가능한지를 판단하는 태도를 지니게 한다는 점이다.

 

정서적 안정감이란 직원들이 새로운 아이디어를 제안하거나 위험을 감수하는 결정을 내린다거나 다양한 질문을 자유로이 던져 팀의 프로젝트 진행 성과를 평가할 때 편안함을 느끼는 정도를 말한다.

 

인간의 머리가 가진 창의성과 영민함을 하찮게 여기는 건 오로지 자기 책임이다.

AI 기술이 발전해나감에 따라 기계가 하지 못해서 인간이 맡아야 할 일과 의사결정, 활동이 늘어날 것이다.

실제로 다른 모든 것이 자동화되더라도 인간만이 할 수 있는 일의 중요성은 날로 커질 것이다.

 

핵심적인 행동철학을 나누고 그것을 실천하는 자유를 부여하면 자연히 동기부여가 되어 능동적으로 움직이고 결국 뛰어난 성과를 낸다는 것이 넷플릭스의 논리였다.

중요한 것은 프로세스가 아니라 원칙이다.

원칙이 모호해서는 안된다.

실천할 수 있도록 구체적으로 명시해야 하고, 폭 넓은 상황에 적용할 수 있는 용이성이 있어야 한다....

프로세스보다 원칙을 바탕으로 한 조직의 운영 핵심은 간단하다. 직원들을 뒤에서 밀어주는 것이다.

 

삶의 궁극적 의미가 행복을 극대화하고 삶의 고통을 최소화하는 것임을.

요컨대 삶의 의미는 선을 극대화하는 데 있다.

 

증강현실 분양의 AI 스타트업 기업 코그니티브스케일에서 임원으로 있는 거네시 패드매나반은 설명 가능성(AI가 결정을 내린 이유를 설명할 수 있어야 한다는 개념)의 문제에 깊은 관심을 두다가 소위 설명 가능 인공지능(판단 이유를 사람이 이해할 수 있도록 제시하는 인공지능)을 중심으로 다루는 벤처기업을 설립한 적이 있다.

 

구글이 머신러닝을 이용하니 변호사를 고용할 일이 줄어들었냐고 오캐럴에게 물었더니 이런 답이 돌아왔다.

"그게 우리 목표는 아니예요. 우리는 현재 사람 손으로 하는 일 중 가치 창출이 낮은 일들을 없애고 있어요. 직원들이 꺼리는 업무를 자동화하는 일에 집중하고 있어요."... 구글이 자동화를 통해 법률 자문에 대한 접근성을 높였기 때문에 구글 내에서 법률서비스에 대한 전체 수요가 실제로 증가할 것으로 보인다.

 

자동화는 팀의 직능을 향상할 기회가 될 뿐 아니라 업무를 심도 있게 재해석하는 계기가 된다.

명백해 보이는 것이 전부가 아니라는 관점에서 현실에 이의를 제기해야 한다.

과거에는 할 수 없었지만 지금 할 수 있는 일은 무엇일까? 그간 고성능 알고리즘으로 문제를 해결하고 제품을 개발했다면 그와 관련한 새로운 접근법은 무엇일까?

 

어느 날 트레이너 600명이 사라지면서 수많은 데스크가 텅텅 비었다.

골드만 삭스는 데이터와 머신러닝을 활용하고자 소규모 사내 기술 스타트업 기업들을 유치했으며 남는 공간을 그들의 사무공간으로 활용했다.

 

인간은 예외적인 것을 관리하고 문재의 맥락을 이해하는 일을 매우 잘하는 것으로 밝혀졌다.

특히 데이터를 구하기 어렵고 매우 모호하며 모순적인 상황에서 인간의 능력은 빛을 발한다.

 

기존 업무를 없애기보다는 자동화로 업무를 변화시켜야 한다.

"언제 내 업무가 사라질까?가 아니라 내 기존 업무 안에 새로운 업무는 무엇일까?라는 질문을 자시에게 던져야 한다.

 

기계가 인간보다 더 공정하며 편향에 쉽게 빠지지 않는다고 생각하는 것은 데이터와 프로그램의 실체를 이해하지 못하는 데서 비롯된다. 알고리즘에 개발자의 편향이 반영되고 또 무심코 그러한 편향을 적정 규모로 자동화할 여지가 충분히 존재한다.

 

컴퓨터는 판단력이 부족하기 때문이다.

우리는 머신러닝 알고리즘을 훈련시켜 팬턴을 발견하고 신호를 감지하게 할 수 있지만, 전후 사정을 파악할 능력까지는 부여하지 못했다.

 

인간의 삶을 형성하고 지배하는 의사결정권을 알고리즘에 위임하는 경향이 늘어나는 현실에서 알고리즘 시스템에 인간 삶의 복잡성을 정확하게 반영하거나 아무리 못해도 인간이 자신의 실수를 확인하고 수정하는 수단을 제공하는 일 또한 매우 중요해질 것이다. 인간은 예기된 규칙에서 벗어나 사고하고 행동하는 습관이 있다.

 

삶은 기계가 아니라 창문 밖을 바라보며 상황을 면밀히 살피는 사람의 역량에 따라 달라질 것이다.

 

알고리즘 시스템에는 일반상식이 부족해 심각한 오류와 편견, 예상치 못한 선택이 도출되지 않도록 대개 인간의 판단이 개입되어야 한다.

 

급진적 방법으로 경제 환경을 설계하고 기술을 이용하여 우리의 물질적 필요를 채운다고 해도 평소 하던 일이 사라지면 사람들은 상실감, 절망, 의욕 저하, 공허함에서 벗어나지 못할 것이다. 단순히 일만 하면서 사는 삶이 아니라 인간이라면 누구나 목적의식이 있는 삶을 살고 싶어 한다. 뇌의 생물학적 기능과 보상체계를 이해하면 할수록 일을 하면서 삶에서 의미와 목적을 찾을 수 있다는 사실은 더욱 분명해진다.

우리는 일을 하면서 정체성을 형성한다. 오랫동안 일을 하면서 습득한 기술과 경험을 활용하는 방식이라든가 노력의 결과를 바라보는 관점에서 정체성이 드러난다...우리 자신과 일과의 연결고리를 놓치지 않기만 해도 삶의 목적과 의미를 찾을 수 있다.

 

자동화 덕분에 곧 세상이 풍요로워진다는 말은 믿을 수 없다.

알고리즘 시대를 살아가는 우리에게 닥칠 실제 위험은 시간이 남아돌고 할 일이 사라지는 현상이 아니라 일하는 이유를 망각하는 수준까지 일의 본질이 갑자기 흐트러지는 현상이 될 것이다.... 노동자 소외는 산업혁명이 일어나고 곧이어 노동의 본질이 흐트러지면서 생긴 결과였다.

 

"직원들이 특별한 존재라고 인식하도록 하는 방법의 하나는 직원들에게 부담을 주지 않는 것이지요.직원들에게 목표를 부여하는 것입니다. 이를 테면 다리를 만들어야 한다고 하지 말고 강을 건널 방법을 함께 생각해보자고 하는 것입니다."

 

알고리즘은 도구일 뿐이다. 우리가 만들지 않으면 인간의 직업세계로 들어올 로봇 지배자는 없다.적어도 현재는 인간들이 지배권을 쥐고 다음 일을 결정해나가고 있다.우리가 직접 결정을 내릴 때도 있고 우리를 위해 의사결정이 이루어질 때도 있다.어떤 결정을 하느냐에 따라 가까운 미래에 우리 자신의 삶과 진로가 달라질지도 모른다.수년이 지난 후에 결과가 나타날 수도 있다.이런 모든 요인을 통제할 수 없기에 더더욱 문제에 접근하고 의사결정하는 방식을 달리 하면서 '지금 시작'해야 한다.

 

우리는 단지 물질적 필요를 충족하고자 일을 하는 것이 아니다.우리가 하는 일은 정체성과 목적의식과 연결되어 있다.작업 환경에 알고리즘이 확산하면서 노동 이면의 가치와 근본 이유를 상실할 위험에 처했다.

 

미래에는 알고리즘의 통제를 받거나 알고리즘 속에서 일하게 될 것이다.