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▲김한성 한국은행 전산정보국 자문역 |
그러나 변화하는 세상은 우리를 기다려 주지 않는다. 세상은 사물인터넷(IoT, Internet of Thing)으로 주변에 물리적 대상을 서로 연결하면서 온갖 종류의 데이터가 범람하고, 우리는 온라인 활동으로 매일매일 데이터를 생산하면서 선호, 취향 등 다양한 심리와 반응을 드러내면서 행동인터넷(IoB, Internet of Behavior)을 만들어 가고 있다.
또한 세상은 데이터로 덮어지면서 기계는 점점 우리의 지능을 닮아가고 있다. 기계는 데이터 입력으로 학습을 거치면서 사고를 확장한다. 사고의 확장은 데이터와 알고리즘의 함수로 표현되는 Intelligence, 즉 사고능력에 의존한다. 인공지능(AI)은 입력된 데이터를 토대로 원하는 출력을 유도하는 알고리듬으로 우리 주변에 당면한 많은 문제를 해결하고 있다.
온 세상이 데이터로 가득하다. 그리고 우리가 알고 있는 모든 것이 디지털화로 재편(digitally remastering)되어 가고 있다. 이러한 디지털 변화, 한가운데에서 범람하는 데이터에 질식하지 않고 우리의 지능이 기계에 쫓기지 않으려면 우리는 무엇을 해야 하는가.
우리는 좀 더 겸손하게 세상을 바르게 인식하고 변화에 대응할 창의성을 배양할 필요가 있다. 이는 데이터에 대한 인식 및 그 활용과도 관련한다. 우리가 데이터에 주목하는 이유는 데이터가 단순히 관찰의 결과에 그치지 않고, 생각의 단서로 새로운 발견을 위한 질문을 찾아내고, 나아가 의미생성의 기호로 창의적 사고를 가능케 하기 때문이다.
데이터는 새로운 발견을 위한 질문이다.
우리나라 국고채 수익률 움직임의 패턴을 생각해보자. 국고채 수익률은 국내에서 거래되는 모든 종류 채권의 기준이 되는 수익률로 경제의 기초여건을 반영한다. 구글을 통해 국고채와 상관성이 높은 데이터를 찾으면 인도에서 영업하는 금융기관 HSBC가 드러난다. 우리는 새로운 상관성의 발견을 통하여 국고채 수익률에 숨겨진 움직임에 대한 새로운 단서를 얻는다. 즉, "인도가 한국 증권시장에 대한 관심이 높은가", "인도지역 투자자들이 한국 주식시장에 대한 정보를 그 지역의 증권투자기관인 HSBC가 작성한 보고서에 의존하는가" 등 지금껏 경험과 지식으로는 이러한 질문을 하기가 어렵지만 새로운 데이터는 새로운 발견을 위한 질문을 가능케 한다. 그리고 이러한 질문은 하나의 가설로서 우리의 확인을 기다린다.
이처럼 데이터는 디지털 변화와 같은 불확실한 상황에서 우리가 이미 알고 있는, 경험한 것 들에서 안주하는 것이 아니라 우리가 모르는 낯선 데이터를 통하여 새로운 발견을 위한 질문을 가능케 한다는 점을 보여준다.
데이터는 생각을 확장하는 추론이다.
지난 십수년간 중앙은행이 경제현상을 설명하는 데 있어 화폐수량식(MV=PQ), 즉 통화가 늘면 물가가 오른다는 항등식을 진리로 떠받들어 왔다. 그러나 금융위기를 겪으면서 우리는 통화를 늘리더라도 물가가 오르지 않는 상황을 경험하고 있다. 이미 일어났지만 우리가 알지 못하는 일(unknown known)이 있다는 것을 증명한다. 또한 당면한 문제를 해결하는 데 있어 지금껏 우리가 알고 있는 지식과 경험으로는 그다지 유용하지 못하다는 점도 배운다.
데이터는 자신의 경험을 마치 진리인 것처럼 자신의 주장에 깔린 전제와 가정이 현실과 부합되는지를 살피지 않고 귀납적 결론에 쉽게 도달하는 오만한 추론을 경계하고 나아가 당면한 문제에 대한 새로운 해법을 발견하는 창의적 사고를 돕는다.
이제 우리는 데이터를 사고의 도구로써 좀 더 적극적으로 활용한다면 과거에 소수만이 할 수 있었던 창의적 사고를 좀 더 대중적으로 가능케 하고, 미래에 로봇이 만들어낼 창의적 사고와 경쟁할 수 있지 않을까 기대해본다.
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