테슬라와 아마존을 알면 데이터 금융이 보인다

 4차 산업, 4차 산업혁명, 4IR (industry revolution)의 시대와 각 국가의 정책과제에 대한 내용은 스스로 많이 보고 어느 정도 이해하고 있다. 내가 연관된 산업도 당장 누구가 이야기하는 AR, VR, AI, Big Data, IoT에 대한 논의가 진행되고 있다. 아니 어느 산업보다도 가장 일상 생활의 연관성은 높다. 

 4차 산업을 새로운 것의 출현과 변화로 보는 입장이 많다. 하지만 완전히 새로운 것은 인류의 역사에 존재하지 않는다. 왜 이런 이름의 흐름이 발생하는지, 어떤 개념적인 접근을 하는지를 이해하는 것이 보다 본질적이다. 그런 점에서 가볍게 결과와 현상을 상식적인 수준에서 이해하고자 한다면 이정도의 책도 나쁘지 않다.

 하지만 개발자들의 환경을 보면 사용자의 front end의 시각적인 처리(visualization)와 달리 엄청난 계산을 한다. CPU와 GPU의 구조를 쉽게 설명한 이 책을 통해서 사람의 협동 방식이 얼마나 중요한지 기계의 동작 방식을 통해서 비교해 볼 수 있다. 그래서 Machine learning, deep learning과 같은 방식의 지적 고도화를 하고 자동화를 연산작업하는 것이다.

 결국 모든 산업에서 부분과 결과의 과정에 자동화(autonomy)를 적용하기 위해서는 연산을 해야하고, 그 연산을 하기 위해서는 입력(input)이 필요하다. 과거 시나리오 기법, 인간의 머리로 연산이 가능한 부분까지 반영하는 데이터는 제한적이다. 너무 많이 넣으면 계산이 되지 않기 때문이다. 이런 개념을 바꿔서 Clouding system과 같이 분산처리 시스템을 통해서 계산을 할 수 있는 구조를 기반으로 무지막지하게 데이터를 넣어보는 것이다. 더 좋은 시스템과 연산 능력이 필요하기 때문에 사실 과거보다 시스템 구현상의 비용은 적지않다. 하지만 더 많은 처리와 서비스가 가능하기 때문에 더 많은 부가가치를 만들 가능성이 존재한다. 

 지금까지 이야기하고, 책에서 이야기하는 상식을 확인하는 과정은 모든 입력(input)은 데이터로 정의할 수 있다. 과거에는 의미를 두지 않던, 내 심장 박동수, 체온, 습도, 이산화탄소와 같은 더 많은 데이터를 모아서 최적화 환경을 만들고 있다. 인간이 만든 단일 데이터에서 시각화된 데이터가 가장 많은 데이터가 영상이다. 척보면 안다. 백문이 불여일견이란 말에서 보듯 더 빨리 이해되는 것은 데이터의 양과 데이터를 통해서 추구하는 바를 빨리 인지시키는 형식, 정리가 중요한 것이다. 그런 일에 연관이 있다보니, 작년 전시회에서 엔비디아의 테슬러 16개 들어간 서버의 성능을 통한 영상 분석은 대단하다.

 4차 산업이 폭발적인 것은 각 산업내의 모든 데이터를 처리함으로 산업 자체이 질적 성장과 융합이 가능하다는 것이다. 그러나 개별 기업의 입장에서는 데이터 장악력, 데이터 처리 능력, 데이터 표준화 주도권이 나의 노력과 상관없이 생사여탈권이 나의 주도권을 벗어난다는 것이다.

 평창 올림픽의 오륜기의 보이는 면과 산악지대의 야생동물이 경기장 주변에 침입하지 못하도록 관리하는 모든 기술이 이런 분야와 연관이 있다. 단지 우리에게 알려진 부분에만 관심이 있지만 모든 산업 전반에 파급이 미친다.

 책 속의 핀테크에 대한 생각처럼 통신, 데이너, 에너지는 인간이 좀더 편리하게 사는데 도움이 될것이다. 그 편리속에서 잃어버리는 것에 대해서도 생각해 보아야 한다. 5월이면 발효되는 유럽의 개인정보보안, 한국의 개인정보보안등이 나와 상관이 없지만 기준이 없을 때 폭발적으로 성장에 자리잡는 산업과 기술을 보완하는 장치들이기 때문이다. 가끔 전기가 안들어오고, WiFi가 없다면 아무것도 할 수 없는 인간의 무능력화가 자아의 주체성에 타격을 준다고도 생각된다. 

 인간은 인간다워야 한다. 기계의 발전 이면에 인간은 발전하는지도 생각해 본다.