이런저런 자리에서 ‘4차 산업’에 관한 설왕설래를 자주 접한다. 그런데 뭔가 이상하다. ‘4차 산업혁명’ 아니었나? 이건, 농업과 공업 및 서비스업을 구분하는 1차, 2차, 3차산업 분류와는 하등의 관련이 없는데. 이래서 띄어쓰기가 중요하다. ‘4차산업’의 혁명이 아니라 네 번째의 산업혁명이다. 인류 역사에서 생산성의 폭증을 불러일으킨 사건이 3번 있었는데, 인류가 이전에 경험해보지 못한 수준의 새로운 생산성 폭증이 일어나고 있다는 뜻이다.생산성 폭증의 동력은 뭘까. 가축이나 인간의 노동력에 의존하던 제조 방식에서 증기나 전기 같은 새로운 에너지원의 출현으로 생산성이 크게 올라간 처음 두 번의 사건은 이해가 쉽다. 디지털 혁명으로 불리는 3차 산업혁명에서는 컴퓨터의 도입으로 출현한 ‘계산력’이 생산성 폭증의 연료였다. 공장자동화를 가능하게 했으니까. 그럼 지금 새로운 생산성의 폭증을 일으키는 연료는 뭘까. 중국의 마윈 알리바바 회장은 DT(Data Technology), 즉 데이터 기술이 미래 변화를 선도할 것이라고 말한다. 가상세계와 현실세계를 연결하는 통로인 데이터가 4차 산업혁명의 연료라는 것이다. 글로벌 주가 최상위 10대 기업의 면면이 아마존, 구글, 페이스북, 알리바바처럼 대부분 데이터 기반의 기업인 것을 보면 마윈의 주장에 일리가 있다.그러니 4차 산업혁명으로 불리는 변화의 흐름에서 뒤처지지 않으려면 데이터를 다루는 전략이 필요한데 두 가지 문제가 등장한다. 데이터를 생산해 내는 것이 그 하나이고, 만들어진 데이터를 활용해 부가가치를 만들어내는 것이 다른 하나다.우리나라는 첫 번째 측면인 데이터의 생산에서는 발 빠르게 대응하고 있다. 공공 데이터의 공개도는 세계 최상위다. 데이터 공개의 표준이 부재한 데다 공개 데이터의 질에서 아쉬움이 크고 갈 길이 멀지만 적어도 데이터의 생산이 중요하다는 것은 인지하고 대응하고 있다. 하지만 만들어낸 데이터를 활용하는 것에서는 첩첩산중이다. 당장 데이터 사이언스를 위해 필요한 인적 자원이 부족하고, 더욱 치명적인 문제는 비식별 정보까지 개인정보보호의 범주에서 규제하는 포지티브 규제 탓이다.일자리가 부족하고 청년실업이 우리 사회가 당면한 큰 문제인 시대이지만 신생기업부터 대기업까지 데이터 사이언티스트가 부족하다고 토로한다. 좋은 학생 있으면 소개시켜 달라는 청탁 아닌 청탁도 자주 받는다. 여러 분야의 전공자를 재훈련시키는 방식으로 대응하고 있지만 장기적으로는 대학에 별도의 융합 교육 과정이 자리 잡도록 해야 한다. 데이터 사이언티스트는 통계, 전산, 수학 등의 기본 과목에 대한 이해뿐 아니라 의료나 금융 등의 특정 영역에 대한 도메인 지식도 필요하므로, 이를 위한 프로그램은 다양한 학문 분야가 참여하는 융합적 속성을 가질 수밖에 없다.박형주 아주대 석좌교수·수학과도한 규제의 문제는 어제오늘의 일이 아니다. 법적 근거가 마련돼 출범한 인터넷 은행은 평범한 사람의 일상을 바꾸는 수준이다. 오죽하면 카카오 뱅크의 출현이 기존 금융권에 준 충격을 아이폰 출현의 충격과 비교하겠는가. 인증서도 없고 액티브엑스도 없이 이렇게 쉽게 잘 되는데 왜 그동안 못한 걸까. 보안과 개인정보보호라는 이유로 법이 강제한 탓이 크다. 규제 문제가 해결되니 즉시 금융의 혁신이 일어난 것이다. 의료 데이터를 사용한 진단과 처방의 정확도도 날로 높아가고 인공지능(AI) 의사가 출현하고 있지만, 비식별 처리된 의료 데이터조차도 사용이 힘든 상황이어서 혁신적인 의료 스타트업은 해외로 진출할 수밖에 없다. 규제 합리화를 통해 의료의 혁신이 기대되는 이유다.최근 정부는 4차 산업혁명위원회를 출범시켰고, 국회에서는 4차 산업혁명특위가 발족됐다. 각계의 의견을 듣고 전략을 수립해 실행할 틀은 마련된 셈이다. 이런 새로운 논의와 정책 결정의 틀을 잘 활용해 우리나라가 당면한 시급한 숙제 두 가지인 데이터 마인드를 가진 인재 양성 전략을 수립하는 것과 과감한 규제 제거를 통해 다양한 혁신의 시도가 가능하도록 하는 일에 가시적인 진전이 있기를 기대한다. 또 한 해를 맞은 신년의 소망인 셈이다.박형주 아주대 석좌교수·수학

인류가 만들어낸 위대한 발명품 리스트를 만들면 아마도 화폐가 최상위에 나오지 않을까. 고대 교역의 중심이었던 바빌로니아나 페르시아의 상인들은 물물교환을 솜씨 있게 해서 이익을 남기는 게 유능함의 잣대였다. 수학의 비례식 또는 선형방정식을 풀어야 했고, 기준치를 정하는 어려움은 본격적인 교역의 최대 장애였다. 화폐의 도입에는 그 가치를 보증하는 국가나 신용도 최상의 기구가 필요했다. 지금도 위조화폐 제작을 중범죄로 다루고, 과도한 화폐 발행 국가는 화폐가치의 급락을 겪게 되는 이유다.장구한 인류 역사에서 화폐는 항상 손으로 만져지는 것이었다. 시대 상황이 어수선하면 현금을 장롱 속에 쌓아두면 됐고, 기존 질서를 뒤집는 정변이 일어나면 화폐개혁을 시도했다. 그러다 신용카드가 나왔다. 은행 이체로 돈이 오고 가기 시작했다. 무슨 페이라는 이름 붙은 전자화폐가 우후죽순이어서 스마트폰만 가지고 다니면 웬만한 건 다 살 수 있다. 명동에 오는 중국 관광객들이 알리페이를 쓰는 통에 예전의 환전상도 보기 힘든 시대가 됐다. 박형주 아주대 석좌교수 수학그러더니 아직도 실체가 모호한 비트코인이 대유행이라는 소리가 들리기 시작했다. 어느새 이런저런 가상화폐가 나오더니 여기에 투자한 일확천금 성공담이 나돈다. 돈 번 사람이 있으면 돈 잃은 사람도 있을 것인데, 블록체인이다 뭐다 하는 개념 설명은 외계어 같아서 무슨 말인지 알아듣기 힘들다. 가상화폐 광풍이라고 불릴 정도로 가치의 폭등에 따른 우려도 점증하고 있다. 가상화폐의 원조 격인 비트코인은 2009년 1월에 나카모토 사토시라는 가명을 쓰는 개인 또는 그룹에 의해 공개 소프트웨어의 형태로 등장했다. 1비트코인의 가치는 2010년 3월에 0.003달러였으나 최근엔 8000달러를 넘어서 연내 1만달러를 넘을 것이라는 소문이 무성하다. 2010년에 1달러를 투자했다면 지금은 300만달러쯤 됐을 것이라는 소리다. 천정부지로 가격이 치솟다가 어느 날 붕괴해버린 17세기 네덜란드의 튤립 버블과 비교되곤 하는 이유다. 기축통화라거나 중앙은행의 통화정책 같은 개념을 아예 상정하지 않는 가상화폐를 화폐로 볼 수 있는가는 분명치 않다. 가상화폐의 큰손이던 중국은 초기화폐제공(ICO)을 금지했고, 우리나라에서도 비슷한 논의가 시작됐다. 가상화폐에 사용되는 암호화 기술이 제공하는 익명성 때문에 범죄집단에 의한 오용 문제도 지적된다.이러한 논란의 와중에도 주류 금융시장에서 가상화폐를 수용하는 움직임이 곳곳에서 감지된다. 최근 세계 최대 파생상품 거래소인 미국 시카고상품거래소(CME)가 비트코인 선물 상장을 결정했다. 며칠 전엔 스위스 중앙은행 총재는 “가상화폐는 화폐라기보다는 투자대상”이라고 발언해서 주목을 받았다. 가상화폐를 금융시장에서 인정하기 시작한 것이라는 견해도 있지만, 화폐성을 부정한 측면에 더 주목하는 견해도 있다. 우리나라에서도 가상화폐 거래에 대한 거래세 도입 논의가 시작됐는데, 화폐가 아닌 투자 대상으로 보는 견해다. 대부분의 가상화폐는 암호화와 분산화라는 요소를 가진 블록체인 기술에 기반해 있어 암호화폐라고 불리기도 한다. 암호화는 보안을 보장하고 분산화는 안정성을 보장한다. 블록체인 개념은 중앙 통제가 아닌 분산 저장을 통한 투명성이 핵심이다. 일정 기간의 거래 정보가 모여 암호화된 블록을 형성하고, 이 블록은 모두에게 공유된다. 각종 보안 장치로 철통같이 보호되는 중앙의 단일 서버는 007 같은 해커가 들어오면 깨지지만, 암호화된 분산 공개는 이런 해킹에서 안전하다는 철학이다. 이러한 블록체인 개념은 당연히 암호화폐뿐만 아니라 다양한 분야에서 사용될 수 있다. 블록체인화된 납세 기록이나 학교 생활기록부는 조작이나 해킹이 거의 불가능한 투명한 보관시스템이 된다. 익명성을 가진 조작 불가능한 직접투표시스템도 블록체인으로 만들 수 있다. 지불의 수단이자 투자의 대상으로 자리 잡는 데 성공한 가상화폐가 이제 화폐의 영역으로 들어가려면 국경을 넘는 공동화폐의 존재에 대한 국제적 논의와 컨센서스가 다음 숙제가 아닐까 싶다.박형주 아주대 석좌교수 수학

진화한 새 알파고 제로가 최근 네이처 논문으로 발표됐다. 인간 기보를 참조하지 않고 스스로 두어보며 자체 학습만 했는데 이세돌을 이겼던 작년의 알파고와 백번 싸워 백번 이겼다고 한다. 오히려 이전보다 인간의 기보와 더 닮은 방식으로 두더라는 관찰도 나왔다. 흔히 통찰로 여겨지는 영역조차도 어느 정도는 학습될 수 있는 건가. 인공지능(AI) 시대는 이제 눈앞의 현실이 됐다. 바둑에서 검증된 기계학습 방법이 자율주행차나 지식 검색 등에 사용될 것은 분명하다. 이런 시대의 교육은 무엇이 바뀌어야 할까. 기계와 구별되는 창의성과 상상력의 중요함에는 이견이 없지만 무엇을 어떻게 고칠지는 십인십색이다. 서술식 평가 확대와 코딩 교육이 나오더니, 입시에서 수시의 확대인지 수능으로의 회귀인지 주장이 엇갈리고, 예정됐던 입시개혁안 발표는 1년 유보됐다. 코딩교육의 의무화가 내년부터 시작된다. 아직 가보지 않은 미래이지만, 입시 관련성에 대한 확인되지 않은 예측이나 또 다른 사교육 문제에 대한 우려는 벌써 시작됐다. 우리나라는 1990년 정규 과정에서 컴퓨터 교육을 시작했다가 2008년 완전히 폐지하는 곡절을 겪었다. 그 와중에 우리는 아이폰 충격을 겪었고, 영화 아바타를 보며 가상현실 기술의 힘을 남의 일로 구경해야 했다. 우리나라가 하드웨어의 경쟁력에서는 세계 최고를 다투지만 소프트웨어 경쟁력에서는 뒤처진다는 걱정은 현실로 나타났다. 전 세계에 수천만 명의 이용자를 둔 온라인 코딩 교육 기관인 코드카데미의 창업자 자크 심즈는 작년 방한했을 때 컴퓨팅 문해력을 강조했다. 이는 주어진 목표를 달성하는 최적의 방법을 찾는 과정인 알고리즘 설계 능력을 말한다. 프로그래밍 기술의 개선으로 원래 프로그램의 속도를 수십 퍼센트 개선할 수 있겠지만, 수십 배 또는 수백 배의 개선은 알고리즘의 개선에서 온다는 것이다. 여러 방법 중에서 최적인 것을 찾아내고 판단하는 능력은 수학 교육이 지향하는 논리적이고 합리적인 사고 능력과 다르지 않다. 박형주 아주대 석좌교수·수학야심 차게 시작하는 코딩교육에는 넘어야 할 현실의 벽이 크다. 촘촘히 짜인 교과과정에서 시수를 짜낼 방법이 없다 보니 초등학교의 경우 연 17시간, 즉 격주 1시간에 불과하다. 기존 주요 과목과 연계해 녹여내지 않으면 불편한 과목 하나 더 생기는 것에 그칠 수도 있다. 5~14세의 아동을 대상으로 매주 1시간을 교육하는 영국의 컴퓨팅 과목은 1~2단계에서는 논리적 생각의 방식을, 3~4단계에서는 생각의 표현(프로그래밍 언어)을 가르치는 방식이다. 흥미롭게도 이런 단계론에 반기를 드는 새로운 시각도 있다. 7세 이상의 학생에게 프로그래밍을 가르친 세계 최초의 국가인 에스토니아는 2013년 컴퓨터 기반 수학(CBM) 교과과정을 시작했다. 기존의 수학교육과 코딩교육을 통합하는 교육 실험이다. 인구 130만명의 소국 에스토니아는 유럽에서 가장 창업이 많은 나라다. 교육에 대한 국가적인 관심과 투자로 경제협력개발기구(OECD)가 시행하는 국제학업성취도평가(PISA)에서 최상위인데, 2015년 과학 분야에서는 11위 한국을 크게 제치고 3위를 했다. CBM을 설계한 주인공인 콘래드 울프람 박사는, 기존의 코어 과목과 긴밀하게 연결해 학습해야 하는 컴퓨팅적 사고는 4개의 단계로 나누어진다고 말한다. ‘이 자전거 헬멧은 조금 불편한데 어떻게 개선하지’와 같이 애매하게 표현된 문제를 기계가 이해할 수 있도록 명료하게 정리하는 게 1단계다. 불편이나 개선이 뭔지를 정량화하는 과정이다. 2단계에서는 이를 알고리즘 또는 코딩으로 번역한다. 3단계서는 인간이나 기계의 계산력으로 알고리즘을 수행한다. 마지막 4단계에서는 이 결과를 원래의 상황에 맞추어 해석한다. 즉 향상된 헬멧 설계로 가시화한다. 그는 이러한 CBM이 과학교육이나 역사교육 등과도 결합해 컴퓨팅적 사고의 향상이 전방위적으로 이루어져야 한다고 주장한다. 우리나라의 코딩교육도 독립교과의 성격을 넘어 기존 주요 과목에 녹여내는 방식을 고민해 보면 어떨까. 담임 교사가 여러 과목을 가르치는 초등학교의 경우는 특히 효과가 있을 것 같다.박형주 아주대 석좌교수·수학

얼마 전 인도 뭄바이 학술회의 도중에 초청자인 인도 교수가 한반도의 위기 상황 때문에 마음고생이 많겠다고 위로의 말을 건넸다. 무슨 말인지 잠깐 당황했다. 수십년간 한반도의 긴장상황을 겪으며 몸에 익은 관성 탓일까. 서아시아 사람들이 한반도 상황에 대한 언론 보도에 보이는 긴박감이 생경했다. 그날 이후에도 여러모로 배려해 주는 게 부담스러워서 내내 어색하게 지내다 돌아왔다. 해외에 가면 한반도 위기에 대한 우리의 무덤덤함에 깜짝 놀랄 때가 있다. 안보 불감증이라는 말조차도 진부할 정도로 전 세계에서 한반도의 위기를 가장 못 느끼는 사람들이 한국인이라는 얘기도 들었다.어떤 문제가 생겼지만 당사자들이 이러지도 저러지도 못하는 상황을 흔히 ‘고착상태’라고 표현한다. 한쪽에서 먼저 변화를 시도하면 무조건 손해 보는 상황이 연출되므로 옴짝달싹 못하는 상황, 그래서 지금이 일종의 평형상태가 된 것을 말한다. 이런 상태를 수학에서는 ‘내시평형’이라고 하는데, 게임이론의 주요 개념이다. 경제현상의 분석에 많이 쓰이는 게임이론은 경제학의 한 분야로도 간주되지만, 기본적으론 바둑이나 체스와 같은 게임의 승리전략을 수학적으로 분석하는 이론이다.폰 노이만이나 영화 ‘뷰티플 마인드’로 잘 알려진 존 내시 같은 수학자들이 이론적 토대를 만들었고, 내시는 이 업적으로 노벨경제학상까지 받았다. 특이하게도 원자폭탄을 개발한 맨해튼 프로젝트의 주요 멤버였으며, 최초의 수소폭탄 개발에 지대한 역할을 했던 폰 노이만과 게임이론의 대가인 폰 노이만은 동일인이다. 게임이론뿐 아니라 수학의 거의 전 분야에 달통해서 ‘보편가’라고 불리는 노이만은 나치의 유대인 박해를 경험한 탓에 전쟁 억지를 위한 무기개발에도 적극적으로 뛰어들었던 것이다.박형주 아주대 석좌교수·수학뭄바이에 다녀온 뒤에 상황은 빠르게 악화됐다. 북한은 태평양으로 미사일을 발사했고, 수소폭탄이라고 주장하는 6차 핵실험을 감행하더니 다시 일본 상공을 넘는 중거리탄도미사일을 발사했다. 핵탄두, 그리고 이를 실어서 멀리 보내는 탑재체라는 쌍두마차가 완성된 것이다.우라늄처럼 무거운 원자핵이 가벼운 원자핵으로 갈라지면서 질량 결손이 생기고, 이 사라진 질량이 에너지로 변환돼 쏟아지는 게 핵분열이다. 질량이 에너지로 변환되는 현상을 설명하는 아인슈타인의 이론은 그래서 인간이 판도라의 상자를 연 것으로 비유된다. 핵분열 과정에서 방출되는 방사선이 인체에 위해하기에 핵분열을 사용하는 원자력발전의 안전 논란도 지속되고 있다. 연료라고 불리는 가벼운 수소 동위원소들을 초고온 플라스마 상태에 두면 합쳐져서 무거운 원자핵이 되는 게 핵융합인데, 이 과정에서도 질량 결손이 생겨서 에너지로 변환된다.플라스마 상태가 너무 고온 고압이라서 이를 안정적으로 담아둘 용기가 없기에 아직 핵융합 발전은 실현되지 못했다. 방사능 방출이 없는 핵융합 발전은 꿈의 에너지원이 될 수 있어서 관련 연구는 계속되고 있다. 액체 이중수소를 연료로 사용하는 열핵무기는 폭발력은 크지만 너무 무거워 발사체에 탑재하는 게 불가능하다. 고체 연료를 사용해 무게를 줄이면 탄두로 탑재가 가능해지는데, 폭발력의 크고 작고보다는 경량화가 더 중요하고 어려운 기술로 알려져 있다. 핵분열을 일으켜 초고온 고압상태를 만들어서 핵융합을 유도하는 게 열핵무기, 즉 수소폭탄인데 북한이 경량화까지 성공했다는 보도가 있었다.지금의 핵위기 상황은 어렵게 유지되던 한반도 평형상태에 변화를 초래하는 수준으로 보인다. 통상의 게임이론 관점으로는 먼저 움직인 측이 손해를 보게 되지만, 수천 ㎞를 날아가는 미사일과 열핵무기 기술 같은 전략자산의 보유는 기존 내시평형의 조건을 넘어서는 것으로 볼 수 있다. 새로운 평형점에 다다르려면 무엇을 해야 할까. 양측 모두의 핵 자산 보유나 일시 핵 자산 보유 후에 협상을 통한 동시 폐기 같은 방안이 가능성으로 거론된다.박형주 아주대 석좌교수·수학

방대한 데이터를 의미하는 빅데이터라는 말이 일상어가 됐지만 그 뜻이 천차만별이고 종종 혼란스럽다. 정보량의 폭증은 엄청난 수준이어서, 매킨지 보고서에 따르면 최근 2년 동안 전 세계 휴대전화를 통해 오간 데이터의 총량이 그 이전 인류 문명 2000년 동안 축적된 정보량보다 많다고 한다. 확보된 방대한 빅데이터에는 유의미한 정보와 무의미한 정보가 혼재돼 있다. 여기서 유의미한 정보를 끄집어내기 위해 각종 수학 알고리즘이 사용된다. 관찰자의 관점에 머물며 과장이라고 치부하기에는 세상의 변화가 너무 가파르다. 중국의 알리바바 그룹의 마윈 회장은 이미 2년 전에 ‘정보기술(IT)의 시대에서 데이터기술(DT)의 시대로’라는 말로 이러한 변화를 표현했다. 구글 최고경영자(CEO) 순다르 피차이가 말한 ‘모바일에서 인공지능(AI)으로’도 맥락은 같다. 단지 기업가의 수사가 아니다. 마윈은 빅데이터와 클라우드를 활용한 상거래 분석으로, 중국 같은 거대한 국가에서 현금 없이 소비가 가능한 알리페이(온라인 간편결제시스템)의 세상을 구현해 냈다. 구글은 방대한 데이터를 학습하는 딥러닝 알고리즘을 구글 포토에 적용해 사진을 비교하고 자동 분류한다. 구글 번역은 웬만한 사람에게도 외국어 문서가 공포스럽지 않는 시대를 만들었고, 자회사인 딥마인드는 알파고로 세계를 깜짝 놀라게 했다. IT 선진국이라는 우리나라의 기업들이 친숙한 IT와 모바일의 세상을 벗어나서 그 이후를 준비하지 않는다면 위기가 올 수밖에 없다. 게다가 이런 변화는 연구개발과 기업의 혁신만으로 가능하지 않다. 온 국민이 싫어하는데도 줄기차게 버텨온 공인인증서나 액티브엑스(ActiveX)가 대표적인 예다. 법과 제도를 통해 의무화되고 규제되는 바람에 이를 대치할 만한 혁신 자체가 불가능했다. 우리나라에 인터넷 전문은행이 출현했다. 예상을 뛰어넘는 바람몰이로 기존 금융권에 충격이 큰 모양이다. 대면 창구가 없는 은행이라니. 사용자의 컴퓨터에 여러 프로그램을 강제로 깔지 않고도 금융 거래할 수 있는데 왜 진작 이런 방식이 도입되지 않았을까. 기존의 기술적 방식을 강제하지 않고 새로운 시도가 가능하도록 하는 규제 완화가 이런 변화를 만든다. 새로운 시도의 근저에는 빅데이터가 있다. 금융거래의 위험도를 줄이는 사기성 금융거래 탐지시스템(FDS)은 기존에 쌓아둔 개인별 금융거래 패턴을 분석하는 것이라서 대표적인 빅데이터의 활용이다. 정부의 정책에 따라 우리나라 공공영역 데이터의 공개는 크게 확대됐다. 하지만 제각기의 방식으로 공개하는 혼란 때문에 효율적으로 활용하기 어렵다. 단순 개방 정도를 측정하는 공공 데이터 개방지수에서 한국이 1위인데도, 개방형 데이터의 품질까지 고려한 세계 공공 데이터 지수에서는 한국이 23위에 그치는 이유다. 데이터의 표준화된 공개 정책을 수립하고, 개인식별정보를 삭제한 금융정보나 의료정보를 공개할 수 있게 해서 공공영역 데이터의 활용도를 늘려야 한다. 이렇게 확보된 데이터의 협력 활용을 위해서는 클라우드 저장이 필수적이다. 하지만 보안을 이유로 공공기관의 클라우드 사용이 금지된 우리나라에서는 민간의 클라우드 사용에도 한계가 있다. 암호 기술을 활용하는 클라우드 보안 표준을 수립해 공공기관의 클라우드 사용 규제를 완화하고 클라우드 후진국의 오명을 벗어야 한다. 인터넷 기업 아마존의 매출 대부분은 전통적인 판매업이 아니라 클라우드 부분에서 온다는 걸 상기하자. 일자리 전문기업 ‘글라스도어 닷컴’의 2015년 자료에서 미국의 가장 좋은 직업 25개 중 1위인 데이터 사이언티스트의 연봉은 20위인 데이터 분석가의 2배이다. 빅데이터를 모아서 분석하는 수준에 머무르지 않고, 데이터의 의미를 읽어내고 미래 전략을 도출하는 수준이 되면 그 가치가 두 배로 뛴다는 것이다. 이젠 빅데이터의 과장을 논할 때가 아니라 여기에서 어떻게 의미를 읽어내고 실행할 것인지를 논해야 할 때가 아닐까. 박형주 아주대 석좌교수·수학

속은 것 같았다. 인터넷 판매점인 아마존이 물건 판매로 벌어들이는 돈은 기업 전체 수익의 4분의 1밖에 안 된다지 않는가. 아마존이 인터넷에서 물건 팔아서 돈 버는 회사가 아니라니.아마존 수익의 대부분은 아마존 웹서비스(AWS)라는 클라우드 기반의 소프트웨어 플랫폼에서 온다. 단지 데이터를 저장해주는 서비스가 아니라, 아마존이 인터넷 판매를 위해 구축한 재고관리와 빅데이터 분석 도구부터 인공지능(AI) 비서 알렉사 서비스까지 고객 기업 시스템에 맞춤형으로 쓰게 해준다. 홈페이지 방문자를 분석해서 누구에게 어떤 카탈로그를 보낼지를 결정하고 마케팅 전략을 수립하는 것까지 이런 도구로 해낼 수 있다. 그냥 서비스로 사서 쓸 수 있는데, 뭐하러 비싼 서버를 자체 구축하고 삼류의 소프트웨어를 자체 개발하겠는가. 그러니 아마존의 본업이었던 인터넷 판매업은 이제는 진짜로 중요한 AWS라는 플랫폼을 최고의 상태로 유지하기 위한 시험장 정도가 됐다. 주연과 조연이 바뀐 것이다.박형주 국가수리과학연구소장·아주대 석좌교수120년 전통의 다국적 제조 기업인 GE는 원래 토머스 에디슨이 만든 전기회사가 모태였다. 그 가전 부분을 작년 중국 기업 하이얼에 팔았다. 인류에게 백열전구를 선물한 위대한 발명가의 흔적은 이제 중국에 가야 볼 수 있게 됐다. 주인공이 바뀐 정도가 아니라 아예 사라져 버린 것이다.GE는 제조업을 넘어 세계 10대 소프트웨어 기업으로 성장하겠다는 계획과 플랫폼 전략을 선보였다. GE가 1000명 이상의 소프트웨어 인력을 신규 채용해서 개발한 프리딕스의 성공은 플랫폼의 중요성을 여실히 보여준다. GE는 프리딕스를 산업인터넷 소프트웨어 플랫폼이라고 부른다. 하드웨어에 센서를 달고 플랫폼 기반의 소프트웨어를 함께 판매한다. 자사 제트엔진 GE90에 프리딕스를 접목했는데, 엔진에 부착된 센서를 통해 얻은 빅데이터는 GE 소프트웨어 센터에 모여져서 분석된다. 현장에서 발생하는 각종 문제를 예상하고 조기 대응하는 게 가능해졌고, 고객은 항공기 가동률이 높아져서 수천만 달러의 운항 비용을 절감하게 됐다. 다양한 상황에서 엔진의 문제를 이해하고 개선할 수 있도록 해주는 빅데이터는 GE의 새로운 자산이 됐고, 이걸 분석해주는 프리딕스의 2015년 매출은 5조원 이상이었다.작년 다보스 포럼 이후로 우리 사회의 화두로 등장한 4차 산업혁명의 실체 논쟁은 여전히 진행 중이다. 그럴 때마다 외국에서 자주 사용하지 않는 표현이라는, 또 다른 새마을운동이라는 비판이 빠지지 않는다.프리딕스의 사례는, 사물인터넷(IoT) 플랫폼을 통해 실물세계(제트엔진)와 가상세계(빅데이터 분석)가 결합해서 만들어내는 새로운 혁신의 파장을 극명하게 드러낸다. 국가별로 표현의 차이가 있긴 하지만, AI와 같은 가상세계의 혁신을 제조와 같은 실물세계에 결합하려는 흐름은 곳곳에서 감지된다. 민간의 역할을 강조하는 미국에서는 산업인터넷으로, 스마트 팩토리와 플랫폼을 강조하는 독일에서는 인더스트리 4.0으로, 일본에서는 일본재흥전략에 이어 과학기술 이노베이션으로, 중국에서는 하드웨어 중심의 중국제조 2025와 이를 소프트 인프라와 연결하는 인터넷 플러스 정책으로.우리 정부는 작년에 지능정보기술 육성전략을 발표했지만, 실행에서 큰 문제에 봉착해 있다. 데이터의 수집과 클라우드 활용을 강조했지만, 우리나라에만 있는 공공 영역의 클라우드 사용 제한 조치와 과도한 개인정보보호 법규에 막혀 있다. 전체 인터넷 트래픽에서 클라우드가 차지하는 비율이 선진국의 경우에 비해 10분의 1도 안 되는 기막힌 현실을 해결할 방안도 없다. 무엇보다 AI와 제조 산업의 긴밀한 연계 방안이 불분명하다. 정부가 곧 4차 산업혁명 위원회를 발족시킨다고 한다. 표현 논쟁과 실체 논쟁에서 벗어나서, 가상과 실물의 결합을 위해 당장 필요한 일을 해주기를 기대한다.박형주 국가수리과학연구소장·아주대 석좌교수

돌아온 알파고 2.0이 바둑 세계 최고수라는 중국의 커제를 완파했다. 게임의 재미를 더하는 새로운 실험으로 인간과 알파고가 팀을 이루는 복식게임도 등장했고, 5명의 프로기사가 팀을 이루어 알파고와 대국하는 방식도 더해졌다. 여전히 적응하기 힘들지만 1년 전 이세돌을 연파할 때의 충격만큼은 아니다. 인공지능(AI)은 공상영화에나 나오는 것으로 알던 장삼이사도 웬만큼 익숙해졌다. 지난해 다보스포럼에서 등장한 4차 산업혁명이란 표현이 아직 서구에서 일상적으로 사용되지 않는데도 우리나라에서 유달리 수용이 빠른 이유가 우리 국민이 알파고의 충격을 목전에서 겪었기 때문이라는 해석도 있다.새 알파고는 무엇이 달라진 걸까. 기존의 기보를 안 보고 알파고끼리 대국을 반복하는 학습만 했다는 보도가 있었지만 구글 딥마인드의 정정 발표가 있었다. 무작위성 기법 사용을 중단했다는 소문도 있는데 신빙성이 높아 보이진 않는다. 새 알파고 알고리즘을 실행한 하드웨어는 가벼워졌다. 지난해에는 1920개의 중앙처리장치(CPU)를 가진 기계와 뇌 하나의 인간이 대결하는 것은 불공정하다는 기사가 있었다. 이번에는 새로운 텐서처리장치(TPU) 2개를 사용한 하드웨어 때문에 구글의 TPU가 커제를 눌렀다는 기사가 많았다. 점입가경이다. 강력한 슈퍼컴이 없어서 그동안 이세돌과 커제를 못 이겼던 것이라고 믿는 걸까. 큰 방을 가득 채운 장치는 눈에 딱 들어오지만 그 위에서 돌고 있는 알고리즘은 눈에 보이지 않으니 어쩌랴. 최신 TPU 두 개의 연산능력은 세계 500위권 슈퍼컴의 반도 안 된다. 기계학습은 소수점 아래로 길게 가는 계산이 필요 없으므로 이것을 줄여서 계산 효율성을 높인 게 TPU다. 기상예보 같은 수치계산은 잘 못한다. 박형주 국가수리과학연구소장·아주대 석좌교수지난해에 알파고가 이세돌을 이길 때 많은 사람은 1997년 IBM의 슈퍼컴퓨터인 딥블루가 체스 챔피언 게리 카스파로프를 이기던 장면을 떠올렸다. 딥블루는 체스게임에 특화된 슈퍼컴 하드웨어에 체스두기 알고리즘을 탑재한 일체형이고, 알파고는 범용 컴퓨터에 돌리는 바둑두기 알고리즘이다. 이 두 사건은 과연 닮은꼴 사건일까. 그렇지 않다. 체스 상대방이 한 수를 두면 내가 둘 수 있는 수가 몇 개로 정해진다. 그다음에 상대방도 둘 수 있는 수가 제한되고. 이런 방식으로 가능한 게임시나리오를 다 계산해 보면 평균 2억개쯤 된다. 모든 경우를 다 두어 보면 내가 둘 수 있는 각 점의 승리 확률을 계산할 수 있다. 딥블루는 전수계산으로 이걸 해냈다. 계산자원의 승리, 즉 하드웨어의 승리다. IBM은 체스게임 전용 슈퍼컴을 개발하는 데 큰돈을 퍼부었지만 광고효과로 슈퍼컴을 많이 판매했으니 아마도 남는 장사였던 것 같다.알파고는 다르다. 총 361개의 착점이 있는 바둑판에서 가능한 게임시나리오가 우주에 있는 원자의 수보다 많다. 무한정 하드웨어에 투자해도 이걸 다 두어볼 수 없으니, 착점별 승리확률을 계산해낼 방법이 없다. 알파고는 이길 가능성이 작거나 고려할 필요 없는 엄청나게 많은 시나리오를 제거하고 일부만 골랐다. 30초 동안 평균 10만번 정도만 두어 보고 각 착점의 승리 확률을 계산했다. 어떤 경우를 배제할 것인가를 결정하기 위해 딥러닝(심층학습)이나 무작위 검색 등을 조합한 알고리즘을 만들었다.그러니 알파고 사건은 하드웨어가 아니라 알고리즘의 승리다. ‘무엇을 버릴 것인가’를 잘 결정한 것이다. 그래서 AI기술의 핵심은 일부 언론이 그려낸 알파고처럼 1000여개의 두뇌를 가진 ‘계산자원’이 아니라 혁신적인 수학 알고리즘으로 ‘계산자원의 필요를 획기적으로 줄였다’라는 것이다. ‘큰 데이터를 적은 데이터’로 바꾼 것이다. 이러면 계산 안 되던 문제가 계산이 되는 기적 같은 일이 일어난다. 거대 문제를 작은 규모 문제로 바꾸면서도 정보손실을 최소화하는 수학적 알고리즘이 미래인공지능기술의 핵심인 셈이다.박형주 국가수리과학연구소장·아주대 석좌교수

예전에 ‘인프라’라는 단어는 도로나 교량 같은 사회간접자본, 즉 하드웨어를 의미했다. 사람들이 먹고살기도 힘들던 시절에 근대화의 선행 투자로 경부고속도로를 건설한 게 한 예다. 인터넷 시대의 인프라는 빠른 네트워크 구축을 의미했는데, 이것도 광케이블과 고속 무선통신 장비를 전국에 까는 하드웨어 투자였다. 창업 열기가 몰아닥친 후의 창업 인프라는 정부가 저렴한 공간 임차료와 초기 투자금을 제공하는 것으로 해석됐다. 이런 지원 정책은 민간 영역의 투자 생태계와 경쟁 구도를 만들거나 눈먼 돈을 일단 받고 보자는 도덕적 해이를 유발했다. 풍부한 창업자금의 유혹으로 주요 인력이 이탈한 탄탄한 기술기업이 휘청거린 사례도 나왔다.이러한 혼란의 원인에는 민간 영역에 맡겨야 할 인프라와 공공 영역이 맡아야 할 인프라의 차별성에 대한 혼선이 자리한다. 예전 산업화 시대의 인프라 개념이 여전히 유효한지에 대한 성찰이 필요한 이유다. 인공지능(AI)을 중심으로 하는 가상세계의 혁신과 실물세계의 로봇이 결합하면서 생산성 폭증이 현실화되는 시대가 도래했다. 독일의 스마트 공장 사례를 보면 인류가 이제까지 경험해 보지 못한 수준의 폭증일 것이라고 한다. 그래서 일자리 위기론이 출현했고, 작년 다보스포럼의 보고서는 세간의 우려를 데이터로 확인시켜 줬다.박형주 국가수리과학연구소장중국 관광객이 넘쳐나던 시절에도 서울 명동의 환전소는 늘어나지 않고 오히려 격감했다. 중국에서 알리페이가 일상화되는 등의 핀테크가 확산한 때문이다. 핀테크의 등장으로 2015년 한 해 동안 미국과 유럽의 은행원 중 10%인 10만명이 일자리를 잃었다. 이렇게 과학기술 혁신은 직업의 성격이나 업무 내용을 크게 바꾸기도 하고 기존 질서를 파괴하기도 한다. 공유경제 개념을 자동차에 도입한 우버의 기업 가치는 현대자동차의 가치를 훌쩍 넘었고, 차량 보유 대수가 줄어드는 도시도 출현했다. 웨어러블 장치로 신체의 생체 데이터를 상시 수집하고 질병 유무를 빅데이터 방식으로 판단해 알려주는 무인진단법도 정교해지면서 실리콘밸리에 의료 분야 창업이 늘어나고 있다. 비노드 코슬라 같은 벤처 투자자가 의사를 위기의 직업으로 서슴없이 거론하는 근거다.빅데이터를 기반으로 수요자와 직접 연결되는 온디맨드 사업 구조를 가진 넷플릭스나 에어 비엔비 같은 회사는 중복되는 영역의 기존 사업자와 태생적인 갈등구조를 갖는다. 우리나라에서도 스마트폰 앱을 매개로 한 야간 콜버스와 중고차 매매업 같은 스타트업이 규제의 벽에 부딪혀 이슈가 됐다. 그래서 혁신과 규제의 대립은 숙명적이고 4차 산업혁명 시대의 인프라 개념은 규제 해소 인프라와 문제 해결 인프라라는 새로운 소프트웨어 차원을 포함해야 한다.규제 문제를 과감히 해결해 혁신이 일어날 수 있는 토양을 만들어야 창업을 중심으로 한 일자리 대책이 작동한다. 해킹 문제에 대한 기술적 대응책이 미미하던 시절에 만들어진 세계 최고 수준의 개인정보 관련 규제는 빅데이터와 클라우드 기반의 혁신을 가로막는 독소가 됐다. 창업가는 혁신적 아이디어와 상품으로 투자자를 설득하더라도 개발과정에서 튀어나오는 복합적 문제에서 주저앉곤 한다. 기술적 문제일 수도 있고 마케팅 문제이기도 하고 법 제도에 대한 무지 탓이기도 하다.그래서 문제가 생겼을 때 유사한 문제를 분석해 본 경험과 논리적 문제 해결 능력을 갖춘 문제해결사가 필요하다. 이를 체계적으로 제공하는 것이 문제 해결 인프라다. 최근 우리나라에는 수학적 방식으로 산업 현장의 문제를 분석하고 해결하는 산업수학이 인프라 역할을 해내기 시작했다. 자체 연구개발(R&D)을 갖춘 대기업에 비해 인력 부족에 시달리는 스타트업에 이러한 지원이 중요하다. 국가나 지방정부는 창업에 대한 재정적 지원을 민간 영역에 넘기고, 규제 해소와 공공재 성격의 문제 해결 인프라 구축에 집중해야 한다.박형주 국가수리과학연구소장

얼마 전 프랑스 수학자 여럿을 만났다. ‘수학의 노벨상’이라 불리는 필즈상에서 프랑스가 미국 다음으로 많은 수상자를 배출하게 된 동력이 화제가 됐다. 그 답으로는 나폴레옹 이후로 지속해 온 프랑스 교육체제에 있다는 의견이 많았다. 프랑스에선 수학과 철학을 중심으로 생각의 힘을 키우는 기초체력 중심의 교육제도가 200년 이상 유지되고 있다. 반면 우수한 학생에게 가르치는 수학 수준은 직업 수학자도 깜짝 놀랄 정도로 높다.내친김에 또 물었다. 4차 산업혁명이라는 변화의 파고가 닥쳐온다는데 기존의 교육제도가 여전히 유효한가. 이 표현을 처음 들어본다는 대답도 있었고, 아직은 많은 사람이 사용하는 표현이 아닐뿐더러 실체가 불분명해 보인다는 의견도 있었다. 가상세계와 실물세계 연결의 가속화와 이로 인한 제조 생산성의 폭증이 일상에서 선명하게 드러나는 건 아니지만, 거대한 변화가 오고 있다는 데에는 큰 이견이 없었다. 변화의 방향을 예측하기 힘든 시기일수록 지식전수보다 생각의 힘을 키우는 기초체력 교육이 더 중요하다는 데에도 의견이 같았다.박형주 국가수리과학연구소장·아주대석좌교수청년실업과 일자리 전반의 문제에 대한 우려 수준이 높은 우리나라에서는 4차 산업혁명으로 표현되는 변화의 흐름에 사회적 관심이 높다. 지금의 교육 방식이 아이들을 변화에 준비시키고 있느냐는 자성의 목소리도 높다. 기존 기술과 지식체계가 빠르게 새로운 것으로 대치되는 시대에는 많이 가르쳐도 금방 버려야 할 낡은 지식이 돼버린다. 그러니 학교는 지식전수기관이 아니라 ‘필요할 때 배우는 법’을 가르치는 학습법 전수기관으로 간주해야 한다. 생각의 힘을 키우는 ‘기초체력 단련소’라고 할까.이런 가운데 컴퓨터 프로그래밍을 가르치는 코딩 교육이 내년부터 점진적으로 의무화된다. 하지만 최근 코딩 사교육 열풍이 대변하는 접근 방식은, 프로그래밍 언어를 배워 소프트웨어를 만들어내는 능력에 집중하는 것으로 보인다. 프로그래밍 자체는 알고리즘을 번역하는 것으로 볼 수 있어서 기계학습으로 빠르게 자동화될 영역이고, 보통의 아이들이 숙련할 필요가 있는가에 논란의 여지가 있다.그러니 묻게 된다. 우리 아이들에게 스마트폰 앱을 잘 만드는 소프트 스킬을 가르치는 것에 만족하면 될까. 먼저 아이가 무슨 앱을 만들고 싶은지, 왜 그 앱을 만들고 싶은지 설명하는 것에서 시작하면 어떨까. 그냥 ‘멋있어 보여서요’도 좋을 것이고, ‘사회적 약자에게 도움이 되는 앱을 만들고 싶어서’ 같은 설명도 근사할 것이다. 이런 생각의 과정을 거치고 나면, 자신이 만들려는 앱이 다른 사람이 만드는 앱과는 어떤 차별성이 있는지 친구와 교사를 납득시키게 해야 한다.혼자 하기에는 벅찬 일일 테니 함께 앱을 만들 팀을 구성하게 하고 팀원 각자가 어떤 역할을 나눠 협업할지를 정하게 한 뒤에야 실제로 앱을 디자인하고, 프로그램을 하게 한다. 만든 앱을 어떻게 마케팅할 것인지 전략까지 짜고 나서 최종 결과물과 마케팅 전략까지 발표하면 책거리를 할 만하다. 코딩교육이 이런 종합적인 과정을 전략적으로 수행하는 시스템 스킬을 길러내는 목표를 갖는다면 수학교육과 코딩교육이 상호 시너지를 내는 건 당연하다.그리고 이런 모든 과정에서 자기 생각을 기록하는 습관을 지녀야 한다. 수학 문제도 풀이의 과정을 기록하면 그게 생각의 기록이다. 선다형 문제에 답만 적는 건 피해야 한다. 기록해둔 풀이를 몇 달 뒤에 다시 보면 논리의 허점도 보이고, 한 줄이면 충분했을 내용을 중언부언 기록한 것도 보인다. 이게 보이면 그 사이에 성장한 것이다. 깔끔하게 다시 답을 적어나가면 훨씬 보기 좋은 아름다운 증명에 가까워짐을 느낄 것이다. 수학 증명이 아름다울 수 있다는 것을 이런 방식이 아니고는 설명하기 힘들다. 원래 수학은 우아함의 추구와 인류 문제의 해결이라는 양면성을 가지며 발전해 왔다.박형주 국가수리과학연구소장·아주대석좌교수

1979년에 개봉된 영화 ‘스타트렉’은 속편과 TV 시리즈로 이어지며 몇 세대에게 사랑받은 롱런 시리즈다. 영화 속의 카리스마 가득한 커크 함장은 컴퓨터에 말을 걸며 정보를 얻고 지시한다. 음성으로 기계와 소통한다니 초기 팬들에겐 어떤 느낌이었을까. 아마 영화적 상상력 정도 아닐까. 2007년 아이폰이 모바일 세상을 열고 나서 ‘스마트폰 위의 손가락’은 세상과 소통하는 주요 방식이 됐다. 애플의 ‘시리’가 나왔지만, 음성으로 기계와 대화를 나누는 것은 여전히 거추장스러웠다. 그러던 차에 얼마 전 미국 연례행사 세계가전박람회(CES)에 갔다. 드넓은 전시장에서의 첫 느낌은 ‘이거 뭐, 알렉사 판이네’였다. 스타트렉은 현실이 돼 있었다. 자동차뿐만 아니라 냉장고와 청소기, 냉난방과 조명까지 알렉사로 연결된 것 천지였다. 인터넷 판매점 아마존에서 상품 주문할 때나 쓰던 알렉사 음성 비서가 커넥티드 세상을 점령해 버리다니.박형주 국가수리과학연구소장·아주대 석좌교수작년에 알렉사로 자동차 내부를 통제하는 수준에서 올해는 다종 다수준으로 진화했다. 차와 집의 연결은 현실이 돼 차가 집에 가까워지면 음성으로 집 난방과 전등을 켠다. 삼성과 LG 같은 글로벌 기업도 ‘커넥티드 홈’을 최종적으로 사람과 연결하는 막 단에 알렉사를 배치했다. 단 두 나라에서만 에코 스피커라는 하드웨어로 서비스하는 알렉사가 커넥티드 카와 커넥티드 홈의 춘추전국시대를 이끌고 있었다. 오히려 세상의 연결자 구글이 따라잡는 모양새라니. 연결된 세상이 현실이 되는 현장에서 애플의 부재도 기묘했다. 시리를 등장시킨 애플 아닌가. 애플이 원래 CES에 참여 안 한다는 걸 고려해도 애플 홈의 추종자들은 가뭄에 콩 나듯 보였다. 이게 스티브 잡스 부재의 반증인가, 아니면 애플식 폐쇄 생태계의 한계인가. 인공지능(AI)이 우리 삶으로 들어오는 방식은 아직 유동적이고, 이 요동치는 변화의 시기를 이끄는 주역이 각자의 방식으로 부딪치는 현장은 긴 여운으로 남았다.직접 겪어보기로 했다. 아마존에서 스마트 전구와 전기 플러그와 스위치를 에코 닷과 함께 주문했다. 스마트 스위치는 배선을 손대야 해서 설치 난도가 조금 있지만, 다른 설치는 어릴 적 겨울 하늘에 날리던 방패연 만들기보다 훨씬 쉬웠다. ‘알렉사, TV와 거실 등 끄고 침실 등 켜줘!’ 마술이 현실이 됐다. 200달러로 구축한 음성 통제 방식의 스마트 홈은 내겐 호기심의 충족이지만 거동이 힘든 장애인이나 노인에게는 불가능을 가능으로 만들어주는 큰 변화다. 남의 도움 없이 생활이 가능해지는 삶의 질의 변화, 이래서 기술이 인간의 삶에 미치는 심대한 영향은 미리 재단하기 힘들다.이런저런 막연한 두려움에는 이유가 있는 법이다. 이세돌의 패배에서 인간지배 스카이넷을 떠올리고, AI가 인류의 미래를 위협할 것이라 걱정한다. 스티븐 호킹 같은 과학자도 자의식이 있는 AI의 출현을 경고한다. 가상세계와 실물세계의 결합으로 생산성이 급증해 부의 편재나 일자리 문제가 생길 것이라는 걱정도 팽배하다. 왜 이런 위험을 감수하며 세상은 빠르게 변할까. 거동이 불편한 사람의 삶에 미칠 긍정적 변화는 이런 수수께끼에 하나의 실마리를 준다. 작년에 테슬라와 구글의 자율주행 자동차가 사고를 냈다고 떠들썩했다. 길거리 빛이 반사돼 혼란에 빠지기도 하고 변덕스러운 운전 습성을 가진 인간과 도로를 공유하니 그러려니 했다. 하지만 최근 테슬라가 사고 책임을 벗은 데서 보듯 AI의 잘못으로 주행 사고가 날 확률은 아주 낮다. 주행 데이터가 쌓여갈수록 더 낮아진다. 자동차 보험료가 싸질 수밖에. 보험사들이 신사업을 찾느라 고심하는 이유다. 20년쯤 후에는 영화를 보며 ‘예전엔 길에서 자동차 사고가 나기도 했구나’라고 신기해할지 모른다. 인명사고를 줄여서 귀한 생명을 살리는 것만으로도 인류의 성취 아닐까. 이렇게 상상과 현실의 틈새는 좁혀져 간다. 오히려 터무니없는 상상을 하는 게 어려운 시절이다. 이젠 정말 새로운 상상을 할 때다.박형주 국가수리과학연구소장·아주대 석좌교수