-- 갈등의 사회적 비용

문제는 갈등이 곧 비용으로 직결된다는 사실이다. 

삼성경제연구소에 따르면, 우리나라는 1인당 GDP의 27퍼센트를 갈등비용으로 지출한다. 

이를 계산해보면, 모든 국민이 사회갈등으로 매년 900만 원씩 꼬박꼬박 손해 보는 셈이다. 

국가 전체로 따지면 그 비용이 무려 82조 원에서 최대 246조 원에 이른다. 

한 해 국가예산의 60퍼센트에 이르는 금액이 갈등비용으로 낭비되는 것이다. 

-- 합의의 기술 필요성

우리가 기억해야 할 것은, 갈등은 그 자체로 선도 악도 아니라는 사실이다. 

갈등은 분열과 폭력의 도화선일 수도 있고, 발전과 통합의 씨앗일 수도 있다. 

때문에 '합의의 기술'이 무엇보다 중요하다. 

갈등으로 인해 낭비되는 비용을 줄이고 분열된 사회를 합의의 기술로 잘 봉합해야 우리 경제도 다시 살아날 수 있다. 

그렇다고 '합의'라는 결과만 강조하고 그 절차를 무시한다면 또 다른 억압을 동반할 수밖에 없다. 

이제 과거에 우리가 머릿속에 갖고 있던 '합의'의 개념을 바꾸어야 한다. 

합의의 문화, 갈등의 관리는 모든 이해 당사자들이 공평하게 자기 권리를 주장하는 것에서부터 시작되어야 한다. 

-- 인생 설계 변화

지금까지 우리는 대략 25세에 취업해서 40대에 최고의 성취를 이루고 55세쯤 은퇴하는 패턴으로 살아왔다. 

그런데 120세까지 늘어난 시간과 소요비용을 모두 감당하려면, 이러한 패턴의 경제활동이 한 번 더 필요하다. 

즉 40대 후반부터 준비를 시작해 55세에 은퇴하기 전에 새로운 경제활동에 들어가서, 

50대 중반에 경제활동의 정점을 찍고 75세에 은퇴를 하는 이모작 인생 설계가 필요하다.

-- 연령별 능력에 따른 세대 간 분업시스템

김태유 서울대 산업공학과 교수는 "국가경제를 연령별 능력에 따른 세대 간 분업 시스템으로 바꾸자"고 제안한다. 

"이모작 그래프가 가능하려면 먼저 연령에 따른 직업의 재배치가 필요합니다. 

사람의 능력이 연령에 따라 달라진다는 것은 이미 수많은 논문을 통해 학계에서 증명된 정설입니다. 

즉, 새롭고 추상적인 문제를 해결하는 능력인 유동지능은 20대까지 계속 발달하다가 그 이후 서서히 떨어지는 반면에, 

획득한 기술, 지식, 경험을 사용하는 능력인 결정지능은 20대 이후에 점점 더 높아지죠. 

다시 말해서 젊은 시절에는 유동지능이 뛰어나고, 나이가 들면 결정지능이 발달한다는 뜻입니다. 

이것을 이모작 경제와 연결해 생각해보면, 청년기에는 활동적이고 창의성을 발휘할 수 있는 직업, 

고령기에는 연륜과 판단력을 발휘할 수 있는 직업을 선택한다면, 성공적인 이모작 경제를 실현할 수 있을 겁니다."

-- 벌링턴 시의 처치 스트리트

벌링턴은 버몬트 주에서는 가장 큰 도시이지만, 인구가 4만 명에 불과해 미국 전체로 봐서는 아주 작은 도시에 지나지 않는다. 

그러나 벌링턴 시는 미국에서 꽤 특별한 위치를 차지하고 있다. 

바로 비즈니스의 97퍼센트가 소상공인에 의해 이루어져, 미국에서 자영업하기 가장 좋은 도시로 평가받는 곳이다. 

-- 미래의 꿈과 희망

어쩌다 우리 청년들이 미래를 기대하지 않고, 꿈도 희망도 가지지 않게 되었을까?

그 이유는 명확하다. 

청년들은 기성세대가 만든 틀에 갇혀버렸다. 

지금까지 우리 사회는 청년들 스스로 자신이 진짜 무엇을 좋아하는지, 또 무엇을 잘하는지 고민할 시간과 기회를 주지 않고 사회가 정한 정답만을 좇아오게 만들었다. 

돈과 안정이 최고라고 가르쳤다. 

그런데 오늘날 그 정답이 현실에서 소용이 없어지고 있다. 

그로 인한 고통은 오로지 청년들의 몫이다. 

-- 기초연구의 중요성

서울대 자연과학대 학장 김성근 교수는 2016년 10월 중앙일보와의 인터뷰에서 

"많은 돈을 투자할 테니 인공지능을 어서 빨리 개발하라고 정부가 판을 만들어준다고 해서 한국이 갑자기 세계 최고의 인공 지능을 만들 수 없다. 

한국의 인공지능 기반이 약한 이유는 기초가 없기 때문이다. 

기초 연구에 투자하지 않으면 계속 선진국 뒤를 따라갈 수밖에 없다. 

연구비를 많이 타는 교수들의 특징이 해외 연구를 벤치마킹하는 것인데, 그래서야 따라하기밖에 더 되겠나. 

기초라는 건 당장의 사용처를 생각하지 않고 궁극적인 호기심으로 하는 연구다. 

이것의 무서운 점은 언젠가 쓸모가 있다는 점"이라며 추격형 연구, 단기 성과형 연구가 아닌 호기심을 파고드는 창의적 연구를 할 수 있는 환경이 되어야 한다고 강조했다. 

-- 호기심

영국의 작가 이언 레슬리는 저서 큐리어스에서 호기심이 '특질'이라기보다는 '상태'라고 말한다. 

즉 호기심은 환경이나 상황에 크게 좌우되기에, 사람은 자신의 삶을 호기심에 불을 지피는 쪽으로도, 호기심을 억누르는 쪽으로 이끌어갈 수 있다. 

사회 전체적으로도 양육 습관, 교육 제도, 교육 방식, 사회가 호기심에 보이는 태도 등의 요인에 따라 호기심의 수준이 달라진다. 

어쩌면 우리 사회가 달려온 방향은 우리 안에 숨어 있는 호기심을 짓누르는 쪽이었는지 모르겠다. 

정해진 목표까지만 힘껏 달리고 그만 멈춰 서버리지 않았는지 되돌아볼 때다.

시간과 돈이 비례한다는 보편적인 착각은 '수확체감의 법칙(자본과 노동 등 생산 요소가 한 단위 추가될 때 이로 인해 늘어나는 한계생산량은 점차 줄어드는 것)'을 기준으로 봤을 때 전혀 근거가 없다. 

사람들은 조금 더 많은 돈을 벌기 위해 초과근무를 한다. 

초과근무를 해서 더 많은 돈을 벌고 있다고 생각하는 것 역시 착각이다. 

시간은 되찾을 수 없다. 

오스트리아의 실존주의 심리학지 빅토르 프랭클은 실존분석적 정신요법인 의미치료라는 학설을 만들어냈다. 

인간의 근본적인 동기는 성과 공격성이라고 말한 지그문트 프로이트와 달리 프랭클은 인간을 지배하는 원동력은 인생에서 의미를 찾는 것이라고 주장했다. 

그는 나치 수용소에서 포로로 잡혀 수년간 참혹한 현실을 견뎌냈다. 

모든 것을 잃어버리는 공포를 느끼고, 온갖 잔혹 행위를 당하면서도 생을 향한 치열한 싸움을 포기하지 않았던 것은, 그가 삶의 목적을 가지고 있었기 때문이었다. 

당신의 가치는 상호 연결된 문제를 해결하여 사회에 기여하는 것으로써 결정된다. 

소득 창출 가치(IGV)와 공헌은 직접적으로 연결되어 있다. 

사회의 크고 작은 문제들을 회피하지 말고 그 문제를 공격하여 해결하라. 

그러면 당신의 가치는 높아질 것이다. 

부를 원한다면 더 많은 사람에게 기여하라. 

행복을 원한다면 더 많은 사람을 도와라. 

성장과 발전은 도전을 받아들이고 더 많은 사람을 위해 문제를 해결하는 것으로부터 비롯된다. 

복리의 법칙으로 최대의 레버리지를 얻으려면 가능한 한 장기적인 관점을 가져야 한다. 

당신이 나중에 열심히 일하지 않기 위해 지금 열심히 일해야 한다면, 시간과 성과는 반비례할 것이다. 

당신은 처음에 가장 낮은 성과를 얻기 위해 가장 열심히 일해야 한다. 

그러나 마지막에 당신은 가장 적게 일하고 가장 높은 수준의 일을 수행하게 되고, 성과는 복리 효과로 증가할 것이다. 

평균적인 수준에서 장기적으로 한 일은, 단기적으로 잘하다가 포기한 일보다 좋은 결과를 가져온다. 

사람은 죽을 때 다섯 가지 후회를 한다고 한다. 

그렇게 열심히 일만 하지 말았어야 했는데...

다른 사람의 기대에 부응하는 삶을 살지 말았어야 했는데...

감정을 표현할 용기가 있었어야 했는데...

친구들과 계속 연락하며 지냈어야 했는데...

자신을 더 행복하게 했어야 했는데...

당신은 어려운 일이나 힘든 일을 미루지 않아야 한다. 

지금 당장 정면으로 공격해서 돌파해야 한다. 

"개구리를 먹어라" 브라이언 트레이시는 당신이 어떤 일에서 빠져나올 수 없게 되거나, 일의 크기가 너무 커지거나, 

곪거나, 견딜 수 없을 정도로 당신을 압박하기 전에 먼저 처리하라는 의미로 이런 비유를 했을 것이다. 

내가 아는 성공한 기업가나 운동선수는 모두 코치와 멘토를 갖고 있다. 

모든 해답이 거기에 있다. 당신을 앞서간 누군가는 이미 당신이 원하는 일을 해냈다. 

혹은 다른 분야에서 성공한 기업가들의 책을 읽고 연구할 수도 있다. 

때로는 멘토가 됨으로써 멘티가 되는 것만큼 많은 것을 얻을 수 있다. 

사람은 아예 모르는 분야에 대해서는 질문조차 할 수 없다. 

일과 삶을 분리하지 않고, 시간을 조정하여 열정과 직업, 일과 휴가를 통합하는 방법을 터득한다면 당신은 더 오래 일할 수 있고, 더 많은 재산을 남길 수 있고, 가족들과 더 좋은 관계를 유지할 수 있다. 

나는 사람을 고용할 때 몇 가지 기준을 세우고 체크한다. 

- 원하는 유형의 사람과 원하지 않는 유형의 사람을 명확히 파악한다. 

- 같은 유형의 사람을 고용하지 않고, 역할에 알맞은 사람을 고용한다. 

- 부적응자로 보이는 사람, 스타일이 확실한 사람, 서로 다른 기술과 전문성을 가진 사람으로 팀을 구축하고, 다양성이 산출할 창의적인 결과를 예측한다. 

거절하지 못하는 태도 때문에 불행과 분노를 느낀다. 

다른 사람들을 위해 좋아하지도 않는 일을 하기 때문이다. 

직장에서도 마찬가지다. 

마치 순교자라도 된 것처럼 과도한 업무를 떠맡고, 어떤 것도 제대로 해내지 못하고, 거절하지 못하는 자신과 그런 자신을 이용하는 상대방을 원망한다. 

이런 상황을 다시 만들지 않기를 원한다면 정중하게 거절하라. 

거절 없이는 발전도 없다. 

돈을 사용하는 데는 여섯 가지 단계가 있다. 

이 단계를 알맞은 순서로 실행하면 당신은 부를 만드는 지렛대를 형성할 수 있다. 

1. 소비 : 소득을 생산적인 상품에 소비하고 남은 소득을 소모적인 상품에 소비

2. 저축 : 돈 관리의 첫 단계는 저축

3. 투자 : 투자할 때는 상대적으로 지식 장벽과 리스크가 낮은 투자처를 찾아야 한다. 

4. 투기 : 투기는 더 큰 보상 가능성과 리스크가 있는 투자 

5. 보험 : 돈을 버는 것 못지않게 손실이나 공격에 대비하여 보험을 드는 것이 중요

6. 기부 : 소득의 일부를 기부할 만한 여유와 의미 있는 일에 당신의 시간을 투자할 자유를 얻을 수 있다. 

소비를 투자로 바꾸는 법

1. 이 물건 없이는 살 수 없는가? 

2. 다시 되팔 때 손해가 큰가? 

3. 이 물건을 샀을 때 발생할 기회비용은 얼마인가? 

나는 지구 상에서 가장 부유한 사람들을 관찰하고 연구하여 다음과 같은 공식을 만들었다. 

부(W) = [가치(V) + 교환(E)] x 레버리지(L)]

레버리지를 풀어 말하면 '가치 창출을 위한 규모와 속도의 법칙'이다. 

-- 트렌드의 의미

이렇듯 소비, 정치, 문화 등 다양한 분야에서 생겨나는 각종 트렌드는 미래를 향한 여정에서 풍향계 역할을 한다. 

따라서 트렌드를 포착하고 이에 숨어 있는 변화의 방향을 읽어냄으로써 사회 전체의 아젠다를 제시하는 것은 매우 중요한 의미를 가진다. 

-- 업사이클링과 퍼네이션

프라이탁 가방과 같이 버려지거나 쓸모없는 물건을 전혀 새로운 가치를 지닌 제품으로 재탄생시키는 것을 업사이클링(up-cycling)이라고 한다. 

개선(upgrade)과 재활용(recycling)의 합성어다. 

한편 기발하고 재미난 방식의 기부도 있다. 

재미(fun)와 기부(donation)를 합친 퍼네이션(funation)이라는 새로운 용어까지 등장했다. 

-- 최후통첩게임

그동안 경제학에서는 합리적인 선택을 하는 것, 즉 자신에게 가장 이익이 되는 쪽을 선택하는 것이 '호모 에코노미쿠스'인 인간의 본성이라고 여겨 왔다. 

경제학의 아버지라 불리는 애덤 스미스는 역시 1776년 발간한 국부론에서, 

우리가 저녁식사를 기대할 수 있는 것은 정육점 주인이나 양조업자, 제빵업자의 자비심 때문이 아니라 그들이 자기 이익을 중시하기 때문이라고 했다. 

그런데 1982년 독일 훔볼트 대학의 베르너 구스 연구팀이 개발한 최후통첩 게임은 인간 본성에 관한 또 다른 접근법을 제시한다. 

실험 방법은 이러하다. 

피실험자를 A(제안자)와 B(응답자)로 구분한 뒤, A에게 10만 원을 주고 B와 나눠갖게 한다. 

얼마를 주든 A의 마음대로다. 단, B가 돈을 받기를 거절하면 두 사람 모두 한 푼도 받을 수 없다. 

과연 A는 B에게 얼마를 제시할까? 

B는 A가 제시한 금액이 0원이 아닌 이상 무조건 받는 것이 이득인데도 거절할까?

경북대 최정규 교수가 성인 50명을 대상으로 최후통첩 게임을 실험했다. 결과는 놀랍다. 

A집단 25명 가운데 무려 21명이 5만 원 이상을 건넸고, 2~3만 원을 나눠준 경우에는 B가 돈을 거부하기도 했다. 

그냥 받으면 공돈이 생기는데도 그저 불공정하다는 이유로 거부한 것이다. 

이 실험은 인간의 행동과 의사가 매우 다양한 요인에 의해 결정된다는 사실을 알려준다. 

지금까지 최소 비용으로 최대 만족을 얻으려 하고 이기심을 가진 것이 인간의 본성이라고 여겼지만, 

인간은 때로 이익을 포기하더라도 공정함을 기준으로 행동하고, 자신의 선택이 사회적으로 어떤 영향을 미칠지를 고려해 행동한다. 

-- 인공지능 발전

연산 능력은 컴퓨터가 사람을 앞선 지 오래지만, 인간이라면 세 살짜리 어린아이도 쉽게 해내는 개와 고양이 구분은 인공지능에게 너무도 어려운 과제였다. 

이 때문에 인간에게 쉬운 것은 인공지능에게 어렵고, 반대로 인공지능에게 쉬운 것은 인간에게 어렵다는 '모라벡의 패러독스'라는 말까지 생겨났다. 

인공지능이 비약적으로 발전하면서 갑자기 똑똑해진 것은 불과 최근 몇 년 사이의 일이다. 

빅데이터와 딥러닝 이라는 두 날개 덕분이다. 

-- 로봇의 3원칙

인공지능 개발자가 반드시 염두에 두어야 할 로봇 3원칙도 있다.

미국 SF의 거장 아이작 아시모프가 자신의 소설에서 제안한 로봇의 작동 원리인데, 다음과 같다. 

제1원칙, 로봇은 인간에게 해를 입혀서는 안 되며 위험에 처한 인간을 모른 척해서도 안 된다. 

제2원칙, (제1원칙에 위배되지 않는 한) 로봇은 인간의 명령에 복종해야 한다. 

제3원칙, (제1원칙과 제2원칙에 위배되지 않는 한) 로봇은 로봇 자신을 지켜야 한다. 

-- 강한 인공지능

미래학지 레이 커즈와일은 이미 기술의 발전이 엄청난 가속도를 내기 시작한 '특이점'에 들어섰다고 말한다. 

이러한 추세가 계속된다면 '강한 인공지능'이 등장하는 것도 시간문제라는 전망을 하는 전문가들이 늘어나고 있다. 

현재의 인공지능이 사람이 시키는 일, 사람이 정해놓은 일만 할 수 있는 약한 인공지능이라면, 

강한 인공지능은 자의식을 가지고 자기가 필요하다고 생각한 일을 할 수 있다. 

즉, 인간이 만들어낸 기계가 스스로 의지를 갖게 된다는 뜻이다. 

-- 플랫폼

제품만 만들지 말고, 플랫폼을 만들어라.

과거의 경쟁이 누가 더 빨리 더 많은 기술을 집약적으로 선보이는가를 겨루었다면,오늘날의 경쟁은 누가 더 많은 동반자와 함께 성장하는가에 초점을 맞추고 있다. 

-- 4차 산업혁명의 주요 키워드

이제까지 살펴본 4차 산업혁명의 주요 키워드들을 정리해보자. 

하드웨어와 소프트웨어의 결합, 모든 사물이 인터넷을 연결되며 데이터를 만드는 초연결사회, 데이터가 지배하는 산업 현장, 고객의 욕구를 충족하는 똑똑한 제품과 공장 등이 그것이다. 

3차 산업혁명까지는 제품 혁신, 공정 혁신이 중요했으나 4차 산업혁명에서는 IT를 결합한 비즈니스 모델 혁신이 중요하다. 

-- 방 안의 코끼리

결국 방 안의 코끼리에 밟히지 않기 위해서는 코끼리 등에 올라타야 한다. 

위기란 위험과 기회가 합쳐진 말이라고 한다. 

우리가 이 코끼리 위에서 그들보다 더 거시적인 시각을 가지고 그들의 강점을 직시해야 한다. 

-- 수동적 강의

반면 텔레비전을 볼 때와 수업을 들을 때는 교감신경계가 거의 활동하지 않았다. 

여기서 말하는 수업은 일방적으로 듣고 적기만 하는 식의 수동적 강의다. 

즉, 일방적이고 수동적인 강의식 수업에서 학생은 어떠한 자극도 각성도 없이 멍하게 있는 상태였다. 

그러나 아직까지도 우리나라 대학 교실에서 이루어지는 수업 대부분은 이러한 수동적 강의식 수업이다. 

-- 수학 개념 

어려운 수학 개념을 누가 왜 만들었는지, 어디에다 쓰는지도 모른 채 배워야 한다. 

다른 과목에 비해서 훨씬 더 많은 노력을 해야 하는데 얻는 결과물은 너무 적다. 

그러나 수학이 싫어지는 건 당연하다. 

수학의 본질은 원리와 개념을 이해하고 추론하여 결론을 도출해내는 데 있을 터인데, 우리의 수학 교육은 그것과는 거리가 많이 멀다. 

-- 미래 교육

미래 교육은 그러한 능력, 바로 '생각의 힘'을 키우는 방향으로 나아가야 한다. 이제 그 변화의 길을 찾아 나가야 할 때다. 

알고리즘은 계산을 하고 문제를 풀고 결정을 내리는 데 사용할 수 있는 일군의 방법론적 단계들이다. 

지난 몇십 년 동안 생물학자들은 버튼을 누르고 차를 마시는 사람 역시 알고리즘이라는 확고한 결론에 이르렀다. 

사람은 자판기보다 훨씬 더 복잡한 알고리즘이지만, 그렇다 해도 알고리즘인 것은 확실하다. 

에덴동산 신화에서 인간은 호기심을 참지 못한 탓에, 그리고 지혜를 얻고 싶다는 소망을 품은 탓에 벌을 받는다. 

신은 그들을 낙원에서 추방한다. 

하지만 울즈소프 정원의 신화에서는 아무도 뉴턴을 벌하지 않는다. 오히려 정반대이다. 

그의 호기심 덕분에 인류는 우주를 더 잘 알게 되고, 더 막강한 힘을 가지고, 기술 낙원을 향해 또 한 걸음을 내디딘다. 

전 세계 수많은 선생님들이 호기심을 가지라며 학생들에게 뉴턴 신화를 들려주는 것은, 

우리가 충분한 지식을 갖추기만 하면 이곳 지상에 천국을 건설할 수 있음을 암시한다. 

농업혁명이 유신론적 종교를 탄생시킨 반면, 과학혁명은 신을 인간으로 대체한 인본주의 종교를 탄생시켰다. 

유신론자들이 '테오스(신을 뜻하는 그리스어)'를 경배하는 반면, 인본주의자들은 인간을 경배한다. 

자유주의, 공산주의, 나치즘 같은 인본주의 종교들의 창립이념은 호모 사피엔스는 특별하고 신성한 본질을 지니고 있으며 우주의 모든 의미와 권위가 거기서 나온다는 것이다. 

돌촉을 붙인 창으로 매머드를 사냥하던 인류가 2만 년만에 우주선으로 태양계를 탐사하게 된 것은 더 능란한 손재주나 더 큰 뇌 덕분이 아니었다. 

우리가 세계를 정복한 주요 요인은 여럿이 소통하는 능력이었다. 

한쪽에서는 과학과 종교가 앙숙이고 과학적 지식과 종교적 미신 사이의 목숨 건 투쟁이 근대사를 만들었다고 말한다. 

얼마 지나지 않아 과학의 빛이 종교의 어둠을 쫓아버렸고, 세계는 점점 세속적, 이성적이 되고 물질적으로 풍요로워졌다. 

그런데 일부 과학적 발견들이 종교적 교의를 뿌리째 뒤흔든 것은 사실이지만, 그것은 논리적 필연이 아니다. 

더 중요한 사실은, 과학이 잘 작동하는 제도를 만들기 위해서는 종교의 도움이 항상 필요하다는 것이다. 

과학자들은 세계가 어떻게 작동하는지 연구하지만, 인간이 어떻게 행동해야 하는지 결정하는 과학적 방법은 존재하지 않는다. 

근대사를 과학과 종교 사이의 투쟁으로 그리는 것은 관례처럼 되어 있다. 

종교는 다른 무엇보다 질서에 관심이 있다. 

종교의 목표는 사회 구조를 만들고 유지하는 것이다. 

한편 과학은 다른 무엇보다 힘에 관심이 있다. 

과학의 목표는 연구를 통해 질병을 치료하고 전쟁을 하고 식량을 생산하는 힘을 획득하는 것이다.

과학자와 성직자 개인이 다른 무엇보다 진리를 우선시할 수는 있겠지만, 집단적인 제도로서 과학과 종교는 진리보다 질서와 힘을 우선시한다. 

그러므로 이 둘은 의외로 잘 어울리는 짝이다. 

근대성은 일종의 계약이다. 

우리 모두는 세상에 태어나는 날 이 계약에 서명하고, 죽는 날까지 이 계약의 통제를 받는다. 

근대 계약은 한 문장으로 요약하면, 인간은 힘을 가지는 대가로 의미ㅣ를 포기하는 데 동의한다는 것이다. 

그러면 무엇이 근대사회를 붕괴에서 구했을까? 근대사

인류를 구원하는 것은 수요공급의 법칙인 자본주의가 아니라 새롭게 떠오른 혁명적 종교인 인본주의였다. 

과학의 가장 위대한 발견은 무지를 발견한 것이다. 

세상에 대해 아는 것이 얼마나 없는지 깨달았을 때 비로소 인간에게 새 지식을 찾아나설 매우 타당한 이유가 생겼고, 이것은 진보를 향해가는 과학의 길을 열었다. 

우리는 나노기술, 유전공학, 인공지능이 다시 한 번 생산혁명을 일으켜, 영원히 팽창하는 초대형 시장에서 완전히 새로운 분야들을 개척할 거라고 믿는다. 

근대 계약은 인생에 의미를 부여하는 장대한 우주적 계획에 대한 믿음을 포기한다는 조건으로 우리에게 힘을 제공한다. 

하지만 이 계약을 자세히 살펴보면 교묘한 면책조항을 하나 발견할 수 있다. 

인간이 어떻게든 그 우주적 계획에 바탕을 두지 않고도 의미를 찾을 수 있다면 계약 위반으로 간주하지 않겠다는 것이다. 

근대 이후 사회를 구원한 것은 이 면책조항이었다. 

의미없이 사회 질서를 유지하기란 불가능하기 때문이다. 

오늘날 인류는 그 어느때보다 막강한 힘을 가졌을 뿐 아니라, 모든 예상을 뒤엎고 신의 죽음이 사회붕괴로 이어지지도 않았다. 

이 책은 21세기에 인간이 불멸, 행복, 신성을 추구할 거라는 예측으로 시작했다. 

이 예측은 그리 독창적인 것도 대단한 선견지명도 아니다. 

그저 자유주의적 인본주의의 전통적 이상들을 반영한 것일 뿐이다. 

인본주의가 인간의 생명, 감정, 욕망을 신성시한 지 오래되었음을 고려하면, 인본주의 문명이 앞으로 인간의 수명, 행복, 힘을 극대화하려 할 거라는 점은 불 보듯 훤하다. 

1869년부터 1909년까지 하버드 대학교 학장을 지낸 찰스 W. 앨리엇은 1917년 8월 5일자 <뉴욕타임스>에 "귀족들이 조직하고 전제군주가 지배하는 군대보다 민주적인 군대가 더 잘 싸우"고 "민중이 입법을 결정하고 공무원을 선출하고 평화와 전쟁의 문제를 해결하는 나라들의 군대가 생득권과 절대자의 위임에 의해 통치되는 전제군주의 군대보다 잘 싸운다"라고 썼다. 

지금까지 존재한 모든 인류 종을 대상으로 조사한다 해도 마음의 스펙트럼을 완성하지는 못할 것이다. 

다른 동물들은 아마 우리 인간이 상상할 수 없는 경험을 할 것이다. 

예컨대 박쥐는 반향정위를 통해 세계를 경험한다. 

데이터교는 우주가 데이터의 흐름으로 이루어져 있고, 어떤 현상이나 실체의 가치는 데이터 처리에 기여하는 바에 따라 결정된다고 말한다. 

사람들은 스스로 데이터 흐름의 일부가 되기를 바란다. 

설령 그것이 자신의 사생활, 자율, 개인성을 포기하는 것을 의미한다 해도 상관없다. 

데이터교 혁명은 100~200년까지는 아니라도 몇십 년은 족히 걸릴 것이다. 

인본주의 혁명도 하루아침에 일어나지 않았다. 

오늘날 대부분의 데이터교도들은 만물인터넷이 신성한 이유는 인간이 스스로 필요를 위해 그것을 창조하기 때문이라고 말한다. 

하지만 결국 만물인터넷은 그 자체로 신성해질 것이다. 

인간 중심적 세계관에서 데이터 중심적 세계관으로의 이동은 그저 철학적인 혁명으로 그치지 않을 것이다. 

그것은 실용적인 혁명이 될 것이다. 

---p26

하버드 대학의 경제학자 줄리엣 쇼어가 "과로하는 미국인들"이란 책에서 서술한 바와 같이 

20세기 중반 이래 미국인들은 선택권만 주어지면 좀 더 높은 임금과 좀 더 많은 여가 시간이 주어지는 곳으로 끊임없이 옮겨 다닌다. 

하지만 그렇게 해서 과연 행복해졌을까?

여론조사 결과 절대다수가 'No!'라고 대답했다. 

때문에 우리는 더 많은 일, 더 많은 상품, 그리고 더 심각한 지구 파괴의 쳇바퀴 속에 갇혀버린다고 줄리엣 쇼어는 말한다. 

---p33

어째서 늘 '정상적으로만' 살아야 하나? 이제 과감히 달라져 보자. 

다르게 행동해 보는 것이다. 

10일간 매일 한 가지씩 일상에서 벗어난 일을 해보기로 하자. 

출근할 때 매일 가던 길이 아닌 다른 길로 가보는 것도 괜찮고, 

고릴라 옷을 뒤집어쓰고 사무실 사람들을 경악하게 하는 것도 꽤 그럴듯하다.

일상을 마구 뒤흔들어 보자는 것이다. 규범에서 일탈해 보자. 

틀에 박힌 일상에서 벗어나자. 

새로운 방식, 전과 다른 방식으로 뭔가를 할 때 어떤 느낌이 들지 궁금하지 않은가?

---p37

옥스퍼드 대학의 심리학 교수인 마이클 이가일은 "행복의 심리학"에서 이렇게 말했다.

"실질적으로 행복에 영향을 미치는 삶의 조건은 인간관계, 일, 여가, 이 세 가지로 요약된다. 

이 세 분야에서 만족의 경지에 이르는 데 있어 절대적 혹은 상대적 부는 그다지 영향을 미치지 못한다."

---p46

삶을 낭비하고 있다는 생각에서 벗어나기 위해서 가장 먼저 '좋아하는 일'을 해야 한다. 

버트런드 러셀은 이렇게 말했다.

"행복하다는 사람들을 자세히 살펴보면 공통적으로 지닌 것이 있다. 

그중 가장 중요한 것은 그들이 하는 일이다. 

일은 그 자체로도 즐거울 뿐 아니라 그것이 쌓여 점차 우리 존재를 완성하는 기쁨의 근원이 된다."

---p51

깨달음은 갑자기 온다. 

어느 순간, 그동안 지니고 있던 생각을 버리고 전혀 다른 시선으로 사물을 바라보게 되는 것이다. 

바람직한 삶을 만들어가는 과정도 깨달음을 얻는 것과 비슷하다. 

---p59

직장에서 중책을 맡을 때나 냉동식품을 포장할 때나 '피터의 법칙'이 적용된다. 

배낭을 꾸릴 때도, 라이프스타일을 바꿀 때도 마찬가지다.

"조직에 속한 사람들은 자신의 무능력 수준에 도달할 때까지 승진하려는 경향이 있다."는 것이 피터의 법칙이다.

즉, 승진을 거듭하다 보면 끝내는 처리할 수 없는 업무와 맞닥뜨리게 된다는 의미다. 

---p69

바보 네이빈의 어리석음을 범하지 않으려면 지금 당장 "딱 한 가지만" 생각해 보라. 

눈을 들어 주변의 모든 것을 살펴보고 마음으로 또 한 번 살펴보라. 

정말, 정말, 정말 내게 필요한 단 하나는 무엇일까?

다이아반지든 사진 한 장이든 상관없다. 

값비싼 노트북일 수도 있고 추억이 담긴 커피 잔 일수도 있다. 

자, 지금 갑자기 집에 불이 난다면 당신은 무엇을 들고 나올 텐가?

---p76

자, 이제 바람직한 삶의 구성요소에 대해 '왜'라는 질문을 던져 보자. 

나는 '왜' 이 일을 하고 있는가? 

나는 '왜' 이 사람들과 관계를 맺고 있는가?

나는 '왜' 이곳에 살고 있는가?

나는 '왜' 이것을 나의 목적으로 삼고 있는가?

---p85

우리는 너무 바쁘고 성공의 무게에 짓눌려 있기 때문에 하던 일을 멈추고 돌아볼 여유가 없다. 

하지만 둘러보면 사방에 도움의 손길이 기다리고 있다. 다만 그것을 활용하지 않을 뿐이다. 

책꽂이에 꽃혀 있는 책들도 우리가 여행하고 있는 삶의 의미가 무엇인지 생각하는 데 큰 도움이 된다.

하지만 삶은 오직 살아봐야만 풀 수 있는 수수께끼로 가득 차 있다. 

"삶이 무엇인지는 삶의 뒤편에서 봐야만 알 수 있다. 하지만 삶은 반드시 앞을 향해 살아나가야 한다"라고 했던 키에르케고르의 말처럼.

---p102

사회학자 막스 베버의 말처럼 현대인의 딜레마는 "살기 위해서 일 하느냐, 일하기 위해서 사느냐?"하는 것이다. 

대부분 일하기 위해 산다고 대답할 것이다. 우리는 해야 할 일과 하고 싶은 일을 구분하는 버릇이 있다. 

하지만 결국 그런 구분 자체가 허울뿐이라는 사실을 깨닫게 된다. 

바깥세상과 내면세계를 모험하고 있을 때는 해야 할 일과 하고 싶은 일이 하나가 되기 때문이다. 

---p114

살아가는 동안 언제든 일자리를 구하기 위해 나설 태세를 늘 갖추고 있을 수밖에 없다. 

당신에게 일자리를 줘야 할 의무는 누구에게도 없다. 

현재의 고용주나 당신이 속한 노조, 심지어 당신의 부모가 회사의 주인이라 할지라도. 

자신의 미래를 창조하는 일은 오직 당신에게만 달려 있는 문제다. 

다가올 미래는 가장 꼭대기 자리를 차지하고 있는 전문가들조차도 어디서든 일할 수 있는 재능을 골고루 갖추어야 한다는 압박감에 시달리게 될 것이다. 

---p122

박물할자 앨리엇 포터는 "황무지 안에서 세상은 오롯이 지켜진다."고 말했다. 

내적 탐험은 내면의 세계를 지켜내기 위한 적극적인 행동이기도 하다. 

누구에게나 내면의 황무지가 펼쳐져 있다. 그리고 그 미지의 세계로 이어진 자기만의 길이 있다. 

지도에 표시되지 않은 땅, 그런 미지의 땅이 없다면 살아 있다는 짜릿한 느낌을 어떻게 맛볼 수 있겠는가?

내적 탐험을 떠나는 자들은 숱한 모험을 통해 성장해 간다. 결국 삶의 목적은 '성장하는 것'이다.

---p125

워크숍 때 우리는 종종 이런 말을 하곤 한다. 

"임종을 맞이하는 순간에 '더 많은 시간을 사무실에서 보냈더라면 좋았을 걸'하고 후회하는 사람은 아무도 없다."

---p132

사람들은 모두 의미 있는 일을 하고 싶은 욕구와 그 일을 통해 존중받고 싶은 욕구를 가슴 깊이 지니고 있다. 

E.F.슈마허는 "작은 것이 아름답다"에서 일의 중요한 세 가지 기능을 이렇게 밝혔다. 

"사람들에게 자신의 재능을 발휘하고 계발할 기회를 주는 기능, 

다른 사람들과 함께 일함으로써 자기 중심적인 태도를 극복할 수 있게 해주는 기능, 

그리고 인간다운 삶을 영위하는 데 필요한 재화와 서비스를 만들어 내는 기능이 그것이다."

---p152

당신 주변의 사람들을 둘러보라. 그리고 자신에게 이렇게 물어보자. 

"이 중 내 친구는 몇 명일까?"

시쳇말로 '영양가 있는 사람'은 과연 몇이나 될까?

영양가 있는 사람이란 말 그대로 나의 내면에 자양분을 공급해 준다. 

그들은 내가 꼭 하고 싶은 말을 할 때 진심으로 귀를 기울여주며, 

나의 내면 가장 깊숙한 곳에 있는 생각과 감정을 거울처럼 비추어 주는 사람들이다.

---p168

심리학자 시드니 쥬라드는 "유리알 자아"에서 누군가를 깊이 사랑하는 사람들이 더 오래 살 거라고 예언한 바 있다. 

서로에게 자신을 드러내 보이는 사람들은 질병에 걸릴 확률이 훨씬 낮을 뿐 아니라 더 건강하고 활기찬 삶을 살 수 있다는 이론이었다. 

1973년 딕의 연구를 비롯한 다른 연구 결과들을 통해 그것이 사실임이 입증됐다. 

---p181

미국 성인들은 하루 평균 5,000개의 단어를 말한다. 그리고 성공한 사람일수록 더 많은 말을 한다. 

자, 그렇다면 이제 경청의 자리에서 24시간 동안 침묵에 잠겨보는 것은 어떨까?

오로지 침묵을 위한 이 짦은 휴가를 통해 당신은 정말로 들어야 할 침묵의 소리를 만나게 된다. 

침묵 휴가는 당신에게 '내가 처해 있는 이 상황이, 혹은 내가 관계 맺고 있는 사람들이 나에게 가르쳐 주려는 게 무엇인지' 곰곰이 생각하게 해준다. 

그리고 무엇보다도 진정으로 그 대답을 듣기 위해 필요한 여유를 만들어준다. 

---p215

나는 매일매일 축복에 감사해한다. 감사의 세 가지 주제는 다음과 같다. 

재능을 소중히 여길 것, 현재를 받아들일 것, 가진 것을 나눌 것

재능을 소중히 여긴다는 것은 잠재된 재능을 완전히 발휘함으로써 타고난 끼와 능력을 만끽하겠다는 뜻이다. 

현재를 받아들인다는 것은 새로운 가능성 앞에 마음의 문을 열고, 내게 다가오는 가능성들을 기꺼이 받아들이겠다는 뜻이다. 

가진 것을 나눈다는 것은 함께하는 다른 사람들을 위해 내 몫의 일을 해야 한다는 준엄한 책임감을 느낀다는 뜻이다. 

---p225

우선 모래시계를 떠올려보자. 

사람들은 대부분 삶이 마치 모래시계의 위쪽에 있는 것처럼 살아간다. 

우리는 모래성을 쌓기 위해서 분주히 돌아다니지만 바쁘게 돌아다닐수록 모래의 양은 줄어든다. 

오래 기다리면 기다릴수록 모래는 점점 줄어들어 1분 1초 흘러가는 시간이 더욱 소중해지고 촉박해진다. 

하지만 생각의 틀을 바꿔보는 건 어떨까?

모래시계의 아래쪽에 살고 있다고 상상해 보는 것이다. 

그럼 시간이 흐를 때마다 우리의 재산도 늘어간다. 경험도 풍부해진다. 

어떤 성을 쌓든 그것을 쌓는 실력도 향상된다. 

---p251

길을 잃은 듯한 느낌이 들더라도 자기 자신을 완전히 잃지 않도록 도와줄 비법들을 몇 가지 소개한다. 

1. 하루의 흔적을 기록하자

2. 자신을 '성공'에 놔둬보자

3. 떠나온 곳을 되밟아보자

4. 거울 앞에 서자

5. 한 가지, 오로지 한 가지에만 집중하자

6. 돌다리도 두드리고 건너자

7. 밖으로 나가고, 안으로 들어오자

8. 한숨 돌리고 가자

---p256

"행복이나 불행은 우리가 사랑하는 대상의 물질에 의해 결정된다"

순간의 매력이나 일시적인 가치를 사랑한다면 행복 또한 순간적이고 일시적인 것이 된다. 

하지만 좀 더 지속적인 가치를 사랑한다면 행복 또한 좀 더 오래갈 것이다. 

---p264

도넛츠(Doughnuts)라 불리는 아이들에 대해 들어본 적이 있는지? 

이들은 엄청나게 성공한 부모와 모든 것을 다 가진 아이들, 언제나 갖고 싶은 것은 모두 가질 수 있는 아이들이다. 

그들은 자신을 '도넛츠'라 부른다. 

'돈(dough)'은 넘치지만 실상은 모두가 '바보(nuts)'이기 때문이다. 

성공이라는 겉포장이 내면의 실패를 채워주지는 못한다. 

'도넛'은 가운데가 뻥 뚫려있지 않은가

---p34

플랫폼 효과는 시장을 지배하는 강력한 몇몇 소수 플랫폼으로의 집중 현상을 초래한다. 

특히 소비자에게는 높은 가치와 합리적이고 저렴한 가격이라는 명백한 혜택이 존재한다. 그러나 동시에 사회적 위험도 발생한다. 

가치와 힘이 소수에게 집중되는 것을 막기 위해 공동 혁신에 대한 개방성과 기회를 보장하고, 

(산업 플랫폼을 포함한) 디지털 플랫폼의 혜택과 위험성 사이에서 균형을 이루는 방법을 모색해야 한다. 

이 모든 상황은 정치, 경제, 사회 체제에 영향을 미치는 본질적인 변화다. 이는 세계화 과정 자체가 역행한다 해도 되돌리기 어려운 현실이다. 

이제 모든 산업과 기업은 '파괴적 혁신을 해야 하는가?'가 아닌, 

'파괴적 혁신은 언제, 어떤 형태로 올 것이며 우리 자신과 조직에 어떤 영향을 미칠 것인가?'를 생각해야만 한다. 

---p37

이러한 메가트렌드를 정확히 이해하고, 제4차 산업혁명을 이끌 과학기술 요인들을 조망하기 위해 물리학 기술, 

디지털 기술, 생물학 기술로 분류했다. 

이 세 분야 모두 서로 깊이 연관되어 있으며, 각 분야에서 이루어진 발견과 진보를 통해 서로 이익을 주고받는다. 

---p58

일부 경제학자들은 '센터니얼 슬럼프(100년 동안 계속되는 슬럼프)'의 가능성을 제기하며, '구조적 장기침체'에 대해 언급하고 있다. 

이는 1930년대 경제대공황 당시 경제학자인 알빈 한센이 만든 용어로, 

최근 경제학자 래리 서머스와 폴 크루그먼이 언급하며 다시금 화제가 되고 있다. 

구조적 장기침체란, 제로에 가까운 금리에도 불구하고 지속적인 수요 부족이 극복되지 않는 상황을 말한다. 

학계에서는 이를 둘러 싼 공방이 여전하지만, 구조적 장기침체가 다시 거론되는 것은 남다른 의미가 있다. 

만약 사실이라면 세계 GDP는 앞으로 더욱 하락할 수 있다. 

세계 GDP 성장률이 2퍼센트로 하락하는 극단적인 상황까지 떠올릴 수 있다. 

그렇게 된다면 세계 GDP가 두 배로 증가하는 데 36년이 걸린다는 이야기다. 

---p66

과학기술이 고용에 미치는 두 가지 상충되는 영향에 대해 알아야 한다. 

첫째로, 기술이 빚어낸 파괴 효과와 자동화로 인해 자본이 노동을 대체하는 현상이 발생하고, 

이 때문에 노동자들은 일자리를 잃게 되거나 자신의 능력을 다른 곳에 재배치하게 된다. 

둘째로 파괴 효과는 새로운 재화와 서비스에 대한 수요가 증가함에 따라 

새로운 직종과 사업, 산업 분야가 창출되는 자본화 효과를 동반한다. 

---p67

기술혁신으로 몇몇 일자리가 사라졌던 것은 사실이고, 

이 때문에 새로운 분야의 직업이 발생했던 것 역시 사실이다. 

---p83

우리에게 당면한 문제를 해결하기 위해서는 변화하는 노동력과 진화하는 노동의 본질에 걸맞은 

새로운 형식의 사회계약과 근로계약을 만들어야 한다. 

노동시장의 성장을 저해하지 않고, 노동자들이 원하는 방식으로 일할 수 있는 선택권을 침해하지 않는 선에서 

휴먼 클라우드가 노동력 착취로 이어지지 않도록 감시해야 한다. 

만약 이런 노력이 이루어지지 않는다면, 제4차 산업혁명 때문에 직업의 미래는 어두워질 것이다. 

런던 비즈니스 스쿨에서 경영학 교수로 재직 중인 린다 그래튼이 저서 <일의 미래>에서 밝힌 것처럼 

사회적 분열과 고립, 소외의 정도가 심화될 것이다. 

---p100

더욱 심화된 고객 중심 사고와 데이터 활용을 통한 제품의 가치 제고 필요성이 결합된 플랫폼 전략은 

많은 산업의 중심을 제품 판매에서 서비스 제공으로 이동시키고 있다. 

물건을 구매하고 실물 제품을 소유하고자 하던 소비자의 수는 점점 줄고, 디지털 플랫폼 통해 서비스를 제공받고

돈을 지불하는 소비자의 수는 점점 증가하는 추세다. 

---p115

이전의 산업혁명 때와 마찬가지로 규제가 새로운 기술의 수용과 확산을 결정하는 중요한 역할을 할 가능성이 크다. 

그러나 정부는 규정을 만들고, 개편하고, 실행하는 데 새로운 방식으로 접근해야 한다. 

'구시대'에는 의사결정자들이 특정 쟁점을 연구하고, 필요한 대응 혹은 적절한 규제 체제를 구축하는 데 충분한 시간이 있었다. 

모든 과정이 선형적이고 기계적인 상의하달식 접근법이었다. 

하지만 이제는 다양한 이유로 이러한 방식이 불가능해졌다. 

---p125

세계경제포럼의 '데이터 기반 개발' 연구는 이런 기회를 잡는 데 중요한 것이 

단지 디지털 기반시설에 대한 접근성 만의 문제가 아니라고 강조한다. 

특히 대부분의 개발도상국가가 겪고 있는 '데이터 부족' 현상은 데이터의 생성, 수집, 전송, 활용 과정에 제한될 때 발생하는 것으로, 

이 문제를 다루는 것도 매우 중요하다. 

도시와 국가가 데이터의 존재와 허용 가능성, 거버넌스와 유용성이라는 네 가지 격차를 줄이는 것이 중요하다.

왜냐하면 이것은 전염병 확산 추적, 자연재해에 대처하기, 극빈층의 공공 및 금융서비스 제공에 대한 접근성 확대, 

그리고 취약계층의 인구이동 패턴 분석 등 도시와 국가의 개발에 필요한 수많은 추가적 역량을 제공한다. 

---p153

소셜 미디어 사용의 전형적 특징인 공유의 힘은 의사결정을 왜곡하고 시민사회에 리스크를 가할 수 있다는 위험이 있다. 

직관에 반대되게도, 디지털 채널을 통해 미디어가 범람하면서 개인이 활용하는 뉴스 제공의 원천이 편협해지고 양극화될 수도 있다.

이를 두고 MIT 임상심리학자이자 과학기술의 사회학 교수인 셰리 터클 박사는 '침묵의 나선이론'이라고 칭했다. 

이런 현상이 중요한 이유는 우리가 소셜 미디어를 통해 읽고, 공유하고, 보는 모든 것이 정치적, 시민적 의사결정에 영향을 미치기 때문이다.

---p173

우리를 옐프하게 (yelp.com 웹사이트의 개념을 차용한 표현, 해당 사이트상에서 사람들은 서로 직접 리뷰를 주고받으며, 

이 모든 기록은 내장된 칩을 통해 온라인으로 저장, 공유된다.)

---p231

공유경제에서 '소유'에 대한 개념은 특별하다. 아래 질문에 그 특징이 잘 반영되어 있다.

- 가장 큰 소매기업이지만 단 하나의 매장도 소유하지 않은 기업은? 아마존

- 가장 큰 숙박시설 제공업체이지만 단 한 채의 호텔도 소유하지 않은 기업은? 에어비앤비

- 가장 큰 운송업체이지만 단 한 대의 차량도 소유하지 않은 기업은? 우버

---p253

리더 역시 자신의 정신적, 개념적 체계와 조직의 원칙을 바꿀 수 있는 능력을 반드시 보여줘야 한다. 

오늘날과 같이 파괴적인 변화가 빠르게 일어나는 세상에서 

리더가 미래를 칸막이식 관점에서 생각하거나 고정된 태도를 유지하게 되면 스스로 고착되는 길에 들어서는 것이다. 

그렇기 때문에 리더는 철학자 이사야 벌린이 1953년에 집필한, 

작가와 사상가에 대한 에세이에 나온 두 종류의 인간형 가운데 고슴도치보다 여우가 되어야 한다. 

날로 복잡해지고 파괴적인 혁신이 일어나는 환경에서 기업을 운영하려면 고슴도치의 좁고 고정된 시각이 아닌

여우의 지적, 사회적 민첩성이 필요하다. 

실용적인 측면에서 리더는 칸막이식 관점으로 생각해서는 안 된다는 의미다. 

리더가 문제와 사안, 도전과제에 접근하는 방식은 반드시 총체적이고 유연해야 하며 적응력이 있어야 한다. 

또한 리더는 지속적으로 다양한 이해관계와 의견을 통합하기 위해 노력해야 한다. 

구글의 시스템으로 할 수 있는 일이라고는 특정 검색어의 빈도수와 여러 지역의 장기간에 걸친 독감 확산 사이의 상관관계를 찾는 것뿐이었다.

구글은 질병관리본부의 2007~2008년 실제 독감 환자 기록과 대조했을 때 예측력이 있는 검색어를 찾기 위해 

4억 5,000만 개라는 어마어마한 수의 수학적 모델을 검토했다. 그리고 결과는 대성공이었다. 

구글은 어느 수학 모델 내에서 함께 조합해 사용하면 예측력 면에서 공식 데이터와 97퍼센트의 상관성을 갖는 검색어 45개를 찾아냈다. 

질병관리본부가 하듯이 이 검색어들도 독감이 어디로 퍼져나가는지 알려줄 수 있었다. 

다만 차이가 있다면 질병관리본부처럼 환자 발생 1~2주 후에나 가능한 것이 아니라 실시간에 가깝게 알려줄 수 있다는 점이었다. 

오렌 에치오니는 온라인상의 항공권 가격이 저렴한지 여부를 알 수 있는 방법을 찾기로 결심했다. 

에치오니는 가격 차이의 원인이 되는 원칙이나 이유 따위는 해독할 필요가 없다고 결론 내렸다. 

그저 앞으로 가격이 올라갈지 아니면 내려갈지를 예측하기만 하면 됐다. 

쉽지는 않겠지만 가능한 일이었다. 

주어진 노선의 모든 항공권 가격을 분석하고 출발일까지 남은 날짜에 따라 팔린 가격을 확인하기만 하면 됐다. 

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애플의 전설적 경영자 스티브 잡스는 암과의 투쟁에서 완전히 다른 접근법을 취했다. 

그는 세계에서 몇 번째로 암세포의 DNA뿐만 아니라 자신의 DNA 전체를 분석한 사람이 됐다. 

이를 위해 잡스는 총 100만 달러 이상을 썼다. 

23앤드미가 고객들에게 청구하는 금액의 수백 배가 넘는 돈이었다. 

(2007년부터 실리콘밸리의 신생 기업 23앤드미는 200달러 정도만 지불하면 개인의 DNA를 분석을 해주고 있던 시기였다.)

그 대신에 잡스는 몇 개의 표지 샘플이 아닌 전체 유전자 코드의 데이터 파일을 받았다.  

'아마 나는 이런 식으로 암을 정복하는 최초의 사람이 되거나, 이런 식으로 죽는 마지막 사람이 될 것'이라고 잡스는 재치있게 말했다. 

애석하게도 그의 예측은 빗나갔다. 그 방법은 잡스에게 몇 년의 인생을 더 선물했다. 

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비즈니스 정보 분석 소프트웨어 사업이 오랫동안 고객들에게 약속해온 것은 '단일한 버전의 진실'이었다. 

경영자들이 이 표현으로 의미하려는 바는 회사의 IT 시스템에 접속하는 모든 사람이 같은 데이터를 보게 해달라는 것이다. 

팩트가 일관되면 부서 간의 이해관계 정리도 쉬울 거라는 생각에서다. 

하지만 '단일한 버전의 진실'이라는 개념은 백팔십도 변화를 겪는 중이다. 

'단일한 버전의 진실'이라는 것이 있지도 않고, 또 있다 해도 그걸 추구하는 것은 본질을 빗겨가는 일일지 모른다는 생각이 들기 시작한 것이다. 

대규모 데이터를 활용하는 효익을 누리려면 데이터의 들쭉날쭉한 특성을 없애야 할 오류로 볼 것이 아니라 정상적인 것으로 받아들여야 한다. 

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상관성은 두 데이터 값 사이의 통계적 관련성을 수량화한다. 

상관성이 강하다는 것은 하나의 데이터 값이 변화할 때 다른 하나도 변할 가능성이 매우 높다는 뜻이다. 

어떤 현상을 분석할 때 상관성은 그 현상의 내부 원리를 알 수 있는 해결의 실마리를 제공해줄 뿐만 아니라, 

무엇이 내부 원리를 아는 데 유용한 대용물이 될 수 있는지 알려준다. 

물론 강한 상관성도 결코 완벽하지는 않다. 두 대상이 순전히 우연히 비슷하게 움직였을 수도 있다. 

경험론자 나심 니콜라스 탈렙의 표현을 빌자면 순전히 '임의성에 의해 농락'당한 것인지도 모른다. 

상관성에는 확신은 없다. 개연성이 있을 뿐이다. 

하지만 상관성이 강하다면 관련이 있을 가능성은 높다. 

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다음의 세 문장을 살펴보자. '프레드의 부모님이 늦게 도착했다. 

출장 뷔페는 곧 도착할 예정이었다. 프레드는 화가 났다.' 

이 문장들을 읽으면 우리는 즉시 왜 프레드가 화났는지를 생각한다. 

'출장 뷔페가 곧 도착하기 때문에 화가 난 것은 아닐 테니 부모님이 늦게 와서 화가 났구나.'

실제로는 주어진 정보로 이것을 알아낼 방법은 없다. 

그런데도 우리 정신은 주어진 사실로부터 일관되고 인과적이라고 생각되는 스토리를 만들어내지 않고서는 배기지 못한다. 

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우리는 일상생활에서 워낙 자주 인과적으로 생각하다 보니 인과성을 밝히는 일이 쉽다고 믿을지 모른다. 

하지만 진실은 그렇게 안이하지 않다. 상관성을 계산하는 수학은 상대적으로 간단하다.

하지만 인과성을 '증명'하는 뚜렷한 수학적 방법이란 없다. 

심지어 인과적 관계는 기본적 등식으로 표현조차 안 된다. 

그러니 힘들게 천천히 생각하더라도 확정적인 인과적 관계를 찾는 일은 쉽지 않다. 

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뉴욕시의 폭발하는 맨홀에서 가장 중요한 요소는 케이블의 연한과 과거의 문제 발생 여부였다. 

이 정보는 상당히 유용했는데 콘 에디슨의 간부들도 순위가 나온 근거를 쉽게 이해할 수 있었기 때문이다. 

하지만 여기서 잠깐. 연한과 이전의 문제 발생 여부라고? 이건 너무 뻔한 얘기 아닌가?

그렇기도 하고 아니기도 하다. 

한편으로 보면 네트워크 이론가 던컨 와츠가 좋아하는 표현처럼 '모든 것은 답을 알고 나면 뻔한 일이 된다'.

다른 한편으로 처음에는 분석 모델 속 예측 변수가 106가지였다는 점을 기억하는 것이 중요하다.

그 예측 변수들을 어떻게 저울질하고 수만 개의 맨홀에 어떻게 우선순위를 매길지는 그리 명백하지 않았다. 

맨홀 각각은 수백만 개의 개별 데이터로 이루어진 무수한 변수를 갖고 있었고 처음에는 데이터 자체도 분석될 수 있는 형식이 아니었다. 

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현대적인 IT 시스템이 빅 데이터를 가능하게 한 것은 분명하지만 핵심적인 측면에서 보면 빅데이터로의 이행은 인류의 오래된 탐구 과정의 연속선상에 있다. 

세상을 측정하고 기록하고 분석하려는 탐구 말이다. 

IT 혁명은 도처에서 볼 수 있지만 대부분 그 강조점은 'T', 즉 기술에 있었다. 

이제는 우리의 관심을 'I', 즉 정보에 집중할 때다. 

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이제 책에 있던 정보는 인간 독자만이 이용할 수 있는 형태가 아니라 컴퓨터가 처리하고 알고리즘이 분석할 수 있는 형태가 됐다. 

데이터화 덕분에 텍스트에 색인을 달 수 있게 되었고 그래서 텍스트를 검색할 수 있게 됐다. 

그리고 이렇게 되면 텍스트에 대한 끝없는 분석이 가능했다. 

이제 우리는 특정 단어나 문구가 언제 처음 사용되었고 언제부터 많이 쓰이게 되었는지 알아낼 수 있게 됐다. 

이 지식은 수백 년간 많은 언어를 통해 인간의 생각이 어떻게 진화하고, 아이디어가 어떻게 확산되었는지에 관해 새로운 빛을 던져줄 것이다. 

여러분도 직접 시도해볼 수 있다. 구글의 엔그램 뷰어는 구글 북스에 있는 전체 인덱스를 데이터 소스로 사용해서 

시기에 따른 단어나 문구의 이용 현황을 그래프로 만들어준다. 

엔그램 뷰어를 이용하면 1900년까지는 '인과성(causality)'이라는 단어가 '상관성(correlation)'이라는 단어보다 더 빈번하게 사용되었지만

이후에는 비율이 역전되었다는 사실을 몇 초 만에 알 수 있다. 

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물질적인 것들과는 달리 데이터는 사용되었다고 해서 가치가 줄어들지 않는다. 

데이터는 계속해서 다시 처리될 수 있다. 데이터는 경제학자들이 말하는 '비경합재'다. 

데이터는 같은 목적으로 여러 번 사용될 수도 있지만, 서로 다른 여러 목적으로 활용될 수 있다는 점이 더 중요하다. 

빅데이터 시대에 얼마나 많은 정보가 우리에게 가치를 가질지 이해하려면 이 점을 잘 알아야 한다. 

이렇게 보았을 때 데이터의 전체 가치는 그것의 첫 번째 사용에서 추출한 가치보다 훨씬 크다는 점을 알 수 있다. 

따라서 회사들은 데이터의 첫 번째 혹은 두세 번째 이용에서 별 가치를 창출하지 못했다고 하더라도 

그 데이터를 여러 번 반복해서 활용하는 한 효과적으로 데이터를 이용할 수 있다. 

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마이크로소프트는 자사의 워드 프로그램을 위해 20여 년간 강려한 맞춤법 검사기를 발달시켰다. 

사전을 편집하고 업데이트하는 데 들어가는 노력 때문에 마이크로소프트 워드의 맞춤법 검사기는 지원되는 언어가 몇 가지 되지 않았다. 

그리고 맞춤법 검사기를 하나 만들고 유지하는 데 드는 비용은 수백만 달러에 달했다. 

이번엔 구글을 보자. 구글은 아마 살아 있는 모든 언어에 대해 세계에서 가장 완전한 맞춤법 검사기를 가졌다고 해도 될 것이다. 

구글의 시스템은 지속적으로 새로운 단어를 추가하며 개선된다. 

그리고 이것은 사람들이 매일 검색엔진을 이용하는 데 따른 부수적 결과다. 

게다가 구글은 이 맞춤법 검사기를 공짜로 얻은 걸로 보인다. 

구글은 매일 검색엔진에 입력되는 30억 개의 검색어에 포함된 오자들을 재사용했을 뿐이다. 

구글의 맞춤법 검사 시스템은 '나쁜', '부정확한', '결함 있는' 데이터도 여전히 유용할 수 있음을 보여준다. 

두 회사의 서로 다른 접근법이 우리에게 시사하는 바는 매우 크다. 

마이크로소프트는 맞춤법 검사의 가치를 한 가지 목적으로만 생각한 반면, 구글은 그 효용성을 더 깊이 이해했다. 

구글은 오자를 이용한 세계 최고, 최신의 맞춤법 검사기를 만들어서 검색 성능만 향상시킨 것이 아니라 다른 여러 가지 서비스에도 적용했다. 

예컨데 검색이나 G메일, 구글 문서 도구의 '자동 완성' 기능에도 사용했고 구글 번역에도 활용했다. 

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기술 출판업자이자 실리콘밸리에 정통한 팀 오라일리의 표현을 빌자면 '데이터는 플랫폼이다.'

새로운 재화와 비즈니스 모델을 만들어내기 위한 벽돌이기 때문이다. 

데이터의 가치 중 가장 난감한 부분은 데이터의 재사용이 무한한 잠재력을 지닌 것으로 보인다는 점이다. 

즉 데이터의 옵션 가치 말이다. 

정보를 수집하는 것은 매우 중요한 활동이지만 수집만으로는 충분치 않다. 

데이터의 가치는 단순한 소장에 있는 것이 아니라 그 사용에 있기 때문이다. 

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데이터 중심의 의사 결정이라는 추세는 매우 근본적인 변화다.

대부분의 사람들에게 의사 결정의 기초가 되는 것은 사실 요소와 숙고, 그리고 많은 추측이다.

시인 오든의 인상적인 문구를 빌리면 '주관적 시각들이 난무하고, 명치에서 오는 느낌'을 따르는 것이다.

매사추세츠 주 뱁슨 칼리지의 경영학 교수이자 분석학에 관한 많은 책을 낸 토머스 대븐포트는 이것을 '금쪽 같은 직감'이라고 부른다.

경영자들은 직감에서 오는 확신으로 사업을 추진한다.

하지만 이런 형편은 예측 모형과 빅데이터 분석이 경영 의사 결정을 만들어내거나 혹은 최소한 확인 해주는 쪽으로 바뀌기 시작했다.

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콜로라도 대학교 볼더 캠퍼스의 법학 교수이자 반익명화의 해악에 관한 전문가인 폴 옴 교수는 간단한 해결책은 없다고 설명한다.

데이터가 충분히 많다면 아무리 노력한들 완벽한 익명화는 불가능하다.

게다가 연구자들이 최근에 발견한 바에 따르면 전통적인 데이터뿐만 아니라 소셜 그래프 역시 반익명화에 취약하다.

빅데이터 시대에는 사생활을 보호하기 위해 오랫동안 사용되어 온 세 가지 핵심 전략들(개별적 고지와 동의, 탈퇴, 익명화)이

모두 효력을 많이 상실한다.

현재 많은 이용자들이 이미 자신의 사생활이 침해되었다고 느낀다.

빅데이터 활용이 더 흔해지면 어떻게 될 지는 기다려봐야 알 것이다.

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오늘날 스몰 데이터 세상에서 '프로파일링'의 배후에 있는 아이디어는 다음과 같다.

데이터에서 공통된 연관을 찾아 그것이 적용되는 집단을 정의한 뒤, 그들에게는 추가적인 주의를 기울이는 것이다.

일반화할 수 있는 규칙이 그 집단에 있는 모든 사람에게 적용된다.

물론 '프로파일링'이란 함축된 의미가 많은 단어이고 이 방법에는 심각한 단점들이 있다.

프로파일링이 오용된다면 특정 집단에 대한 차별을 만들 뿐만 아니라 '연좌제'를 낳을 수도 있다.

가장 중요한 것은 우리가 빅데이터를 사용하면서 특정 집단보다는 특정 개인을 확인하길 바란다는 점이다.

이렇게 되면 예측 선상에 있는 모든 용의자에게 연좌제를 적용해 유죄로 취급하는 프로파일링의 단점에서 해방될 수 있다.

빅데이터는 우리가 그동안 해오던 일(프로파일링)을 그대로 하겠지만,

그것을 덜 차별적인 방식으로, 더 개인화된 형태로, 더 훌륭하게 해낼 거라고 약속한다.

우리 목표가 단순히 원하지 않는 행위를 막기 위한 것이라면 이것은 받아들일 수 있는 얘기로 들린다.

하지만 빅데이터 예측을 사용하는 목적이 아직 일어나지 않은 행동에 대해 누군가가 책임을 져야 하고,

벌을 받아야 하는지를 결정하기 위한 것이라면 이것은 매우 위험한 생각이다.

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엔진 부품을 강에 내다버린 포드의 공장 직원들처럼 하급 장교들은 때로 명령을 지키거나

출셋길에 도움이 되기 위해 상관들에게 인상적인 숫자를 건넸다.

즉 상관들이 듣고 싶어 하는 얘기를 들려주었다.

그런데도 맥나마라와 그의 주변 사람들은 그 숫자들에 의존하고 집착했다.

베트남 전쟁 기간 미군의 데이터 이용과 남용, 오용 사례는 스몰 데이터 시대의 정보가 가진 한계를 보여주는 괴로운 교훈이다.

그리고 이것은 세상이 빅데이터 시대로 이행하는 동안에도 유의해야 할 사항이다.

밑바탕이 되는 데이터의 질이 형편없을 수도 있고 편향되어 있을 수도 있다.

잘못 분석되거나 오해를 불러일으키는 방향으로 이용될 수도 있다.

그리고 본래 수량화하려고 했던 바를 제대로 포착하지 못할 수도 있다.

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탁월한 생각은 데이터에 의존하지 않는다.

스티브 잡스가 아이팟이나 아이폰, 아이패드를 출시할 때 기초로 삼았던 것은 자신의 직관이지 데이터가 아니었다.

그는 육감에 의존했다. "자신들이 뭘 원하는지 아는 건 소비자들이 할 일이 아닙니다."

애플이 아이패드를 출시하기 전에 시장조사를 한 적이 없다고 기자에게 밝히면서 잡스가 남긴 유명한 말이다.

예일 대학교의 인류학자 제임스 스콧은 자신의 책 <국가처럼 보기>에서 정부가 수량화와 데이터에 집착하다가

결국 국민들의 삶을 더 낫게 만드는 대신 끔찍하게 만들었다고 썼다.

스콧의 관점에서 보면 데이터의 사용은 권력자의 힘을 강화하는 데 이바지하는 경우가 많다.

이것이 바로 데이터의 독재가 여실히 드러나는 경우다.

그런 오만 때문에 미국은 더 의미 있는 기준을 가지고 의사 결정을 내리지 못하고 사망자 수 등에 기초해 베트남 전쟁을 확대한 것이다.

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개인 동의에서 데이터 이용자 책임으로 통제의 형태가 바뀌는 것은

빅데이터를 효과적으로 다스리기 위해 꼭 필요한 근본적 변화다.

하지만 이것이 유일한 변화는 아니다.

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알고리즈미스트들은 이런 문제에 대해 시장 지향적인 접근법을 제공함으로써 더 거슬리는 형태의 규제를 예방할지도 모른다.

알고리즈미스트들은 20세기 초에 새롭게 넘쳐났던 재무 정보를 처리하기 위해

회계사나 감사들이 나타났을 때와 비슷한 필요를 만족시킬 것이다.

숫자들이 무차별하게 쏟아지자 사람들은 이해하기 힘들었고,

기민하고 자기 규제적인 방식으로 조직화된 전문가들이 필요했다.

시장도 이에 반응해 금융 감시를 전문으로 하는 새로운 영역의 경쟁력 있는 회사들이 생겨났다.

서비스를 제공하면서 이 신종 전문가들은 경제에 대한 사회의 신뢰를 높여주었다.

알고리즈미스트 역시 이런 신뢰 상승효과를 가져온다면 빅데이터도 그 혜택을 누릴 것이다.

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플라워스가 이끌던 뉴욕시 분석팀이 성공한 가장 중요한 이유는 인과관계에 의존하지 않고 상관성을 이용했다는 점이다.

"무슨 행동을 취해야 하는지 알려주지 않는 이상 인과관계에는 관심이 없습니다."

플라워스의 설명이다.

"인과관계는 다른 사람들이 찾겠지요.

그리고 솔직히 인과관계를 이야기하기 시작하면 확실한 게 없어요.

누가 언제 그 건물에 압류를 걸었느냐 하는 것과 그 건물에 불이 날 것인가 하는 문제 사이에

무슨 원인이 있을 것 같지 않거든요.

그렇게 생각하는 건 우둔한 짓이죠. 그렇게 말할 사람도 없고요.

'아냐, 기저에 있는 원인 때문이야'라고 생각하는 사람도 있겠죠.

하지만 저는 그것도 알아보고 싶지 않아요.

제게 필요한 건 접근할 수 있고, 중요도를 말해줄 특정 데이터예요.

그게 중대한 상황이면 조치를 취할 겁니다.

중대하지 않으면 그냥 있고요.

아시다시피 해결이 필요한 중요한 문제들이 있잖아요.

솔직히 지금으로서는 인과관계 같은 다른 것들을 생각하느라 빈둥거릴 여유가 없어요."

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궁극적으로 빅데이터는 '정보사회'라는 단어가 약속했던 것을 마침내 완수하는 순간을 나타낸다. 

데이터가 무대의 중심에 서는 것이다. 

그동안 우리가 수집해놓은 그 모든 디지털 비트들이 이제는 참신한 방식으로 활용되어 새로운 목적에 쓰이고 

새로운 형태의 가치를 만들어낼 수 있다. 

하지만 그러려면 새로운 사고방식이 요구된다. 

우리가 만들어놓은 제도들이, 심지어 우리의 정체성이 도전받을 것이다. 

유일하게 확실한 것은 데이터의 양은 계속해서 증가할 것이고 그것을 처리할 능력도 계속 커질 것이라는 점이다. 

대부분의 사람들이 빅데이터를 얘기하면서 하드웨어니, 소프트웨어니 하는 기술적 문제에만 초점을 맞춰왔다. 

하지만 정작 강조되어야 할 것은 데이터가 말을 하게 되었을 때 과연 무슨 일이 벌어질 것인가 하는 점이다.