정보 (data) 혁명

테크 크런치 (techcrunch [dot] com)에서 정보에 관한 글인 “The data revolution”을 옮겼습니다.   

                                         

                                          

인터넷은 혁명이었습니다: 그 이유는 네트워크 구조를 중심으로 경제와 사회의 큰 부분을 재조직하여, 상업과 금융, 권력과 문화의 놀라운 매체가 되었기 때문입니다. 그리고 우리의 시간과 공간에 대한 생각을 완전히 바꾸어놓았습니다. 우리는 현재 정보가 빛의 속도로 전달되는, 글로벌하고 연결된 세계에서 살고 있습니다.

그렇다면 정보는 어떻습니까? (What about data?) : 우리는 모두 정보가 아주 큰, 대단한 것이라는 것을 잘 알고 있습니다. 저의 동료와 제가 하고자 하는 것은, 현재의 억견 (doxa)을 벗어나, 그것이 [정보] 왜 그리고 어떻게 될 것인지에 대하여 이해하려고 합니다. 저희는 이번 연구를 아래에서 위로 나아가는 접근법 (bottom-up approach)을 사용하려 합니다: 이 조사/연구를 위하여 저희는 지난 2년 동안 유럽 연합 (EU)에서 삼천개 이상의 자금을 투자받은 경우를 분석했습니다. 정보 스타트업 회사에 대한 정보를 찾은 것이지요. 저희는 대답이 필요한 많은 질문이 있었습니다; 그들은 누구인가, 그들은 무엇을 하는가, 그 분야에서 투자는 어느 정도의 규모인가 등등. 개별의 스타트업 회사의 활동을 연구하면서, 저희는 객관적인 기준에 근거한 틀 (framework)을 개발했고, 이것을 구분의 목적으로 사용하면서 정보 스타트업이 무엇인지 정의하게끔 해주었습니다. 저희는 이 틀을 “정보 사슬 (data chain)”이라고 부릅니다: 그리고 정보 스타트업의 주요 특징들을 나열했고, 그리고 정보 회사들은 물리 계층 (physical layer, 저장과 프로세싱 (storage and processing))과 디지털 계층 (digital layer, 비단순 정보 수집, 해석과 실행가능한 정보 생성 (non-trivial data collection, interpretation and actionable data production))에 모두 연관되어 있습니다. 저희가 정의하는 정보 사슬은, 이런 각각의 단계의 정보에 의한 모든 가치와 함께 합니다: 이것은 직접적으로, 스타트업 회사들이 정보 생태계에서 공통으로 가지고 있는 것을 반영합니다. 저희가 이 연구를 위하여 정보 스타트업으로 분류했던 130개의 스타트업 회사들은 적어도 하나의 조건을 만족시킵니다. 이러한 정보에 근거하여, 저희는 2014년과 2015년에 130개의 유럽의 “정보 챔피온”에 투자된 십이억 유로 (€1.2 billion)를 측정했습니다. 지리적인 배분으로 보면, 영국과 프랑스 그리고 독일이 이 기간동안 투자받은 총액과 자금을 투자받은 스타트업 회사의 수에서 앞서나갑니다. 정보 스타트업 회사들은 26개의 사업 분야로 나눌 수 있습니다.

[다음의 표는 원문에서 온 것임을 알려드립니다 - 역자]                                                                                                  

                                               

저희에게 약간 충격을 준 부분은, 전통적인 분야마저 경제의 “데이터화 (datafication)”에 의하여 관심 분야라는 것입니다. 건강, 자동차, 에너지, 농업 그리고 환경적인 정보 역시 이미 거의 어디에서나 사용되고 있습니다. 비디지털적 (non-digital)인 경제 역시 “데이터화되었 (data-fied)”습니다. 디지털적인 부문을 보면, 거기에도 많은 스타트업 회사들이, 회사가 고객 혹은 잠재적 전망을 어떻게 이해하고 설명하는가, 라는 것을 향상시키기 위하여 노력합니다.

놀라운 정보 스타트업의 두 가지 예 (Two examples of amazing data startups) : AdasWorks는 헝가리에 기반을 둔 자율 주행차를 위한 인공 지능 회사입니다. 여섯 개의 카메라는 도로의 실시간 보기를 통하여 이것을 정보로 바꿉니다 (저희의 정보 사슬안에서 “비단순 정보 수집 (non-trivial data collection)”에 해당합니다). 알고리듬은 정보를 해석하고 도로 상황을 이해하며 그리고 속도를 올리라든지 내리라든가 라는 구체적인 출력을 하거나 혹은 회전각을 돌리라든지 라는 (실행가능한 정보)을 출력합니다. 자율 주행차인 경우, ‘정보’는 자동차 산업에 있어서의 엄청난 파괴적 창조와 향상된 도로 안전을 의미합니다. Enevo는 정보를 환경과 폐기물 집하에 응용합니다. 이 스타트업 회사는 핀란드에 기반을 두고 있으며, 센서 로그 (sensor logs)를 실시간으로 분석하여, 어떤 도시의 쓰레기가 얼마나 모였으며, 이를 처리하는데 가장 최적화된 수집 루트 (정보의 해석과 실행가능)를 찾아냅니다. Enevo 덕분에, 청소부는 가져가야 하는 쓰레기/폐기물의 양을 제한하고 집중할 수 있으며, 실제 폐기물 생산에 근거를 두고 시민들에게 송장을 보냅니다. 이 경우에 있어서 정보는 [이전보다] 더 적어진 트럭의 수, 차량의 왕래, 가스, 그리고 CO2 – 그리고 더 만족한 시민들 – 등을 의미합니다. 그리고 동시에, 그 시에 더 괜찮은 가격으로 [이러한 서비스를] 제공합니다.

정보 패러다임이 왜 그렇게 혁명적인가요? (“Why is the data paradigm so revolutionary?”) : 역사를 뒤돌아보면, 특히 과학 역사의 경우, 기술적인 혁명의 예가 여러 개 있습니다. 어떤 경우는 사람들 사이에서 상호 작용을 하기도 합니다: 쓰기 (writing), 돈, 인쇄 (printing) 혹은 인터넷. 다른 것들은 자연을 길들이는 예입니다: 불이라든가 스팀 머신 (steam machine) 혹은 전기같은 것 말입니다. 매우 적은 예가 바로 지각 (perception)에 관한 것입니다; 우리가 세상을 보는 방식/방법에 관한 것입니다. 가장 평판이 난 (수백개의) 발명가운데, 매우 적은 수의 발명품만이 인간의 지각을 창조적으로 파괴하는 것이었습니다: 1586년의 망원경, 1650년의 현미경, 그리고 엑스레이의 발견과 더불어 19 세기에 시작된 의학적인 이미지 (medical imagery)입니다. 망원경은 우주에 대한 우리의 지각을 바꾸어놓았습니다: 과학과 이성이 교리위에 승리하면서 코페르니쿠스적인 혁명으로 이끌었습니다. 현미경은 지극히 작은 것에 대한 우리의 지각을 바꾸어놓았으며, 미생물학 혹은 면역학과 같은 학문을 낳았습니다. 1850년 이전에는, 의사들이 미생물/세균의 존재를 믿지 않았습니다. 미생물학이 없는 의학을 여러분은 상상할 수 있습니까? 그리고 현대의 이미지는 인간의 몸에 대한 우리의 이해력을 향상시켰습니다. 이러한 것들은 큰 혁명이었습니다: 왜냐면 그것들은 우리가 세계를 보는 방식을 변화시켰고, 우리의 지각을 창조적으로 파괴하면서 큰 영향을 미쳤기 때문입니다. 지각을 변화시킨다는 것은 모든 것을 변화시키며 새로운 지평선이 생기는 것입니다. 다양한 종류의 측정을 통하여 그리고 통계학/인공 지능 테크닉을 통하여 얻어진 엄청난 양의 정보를 수집하고 해석하는 것은, 정보는 새로운 지각 패러다임을 가져다주는 파괴적인 창조라는 것입니다 (“data is a disruption bringing a new perception paradigm”). 이것은 마치 현미경과 비슷한데, 그러나 물리적인 세계의 (더 크고 더 큰) 부분을 정보 공간에 투영하여 우리로 하여금 이해하게 해줍니다. 어디에서든 우리가 센서, 정보, 혹은 디지털 신호로 바꿀 어떤 능력이라도 가지고 있다면, 정보 마술은 일어날 수 있고 우리는 더 나은 이해를 위하여 정보를 우그러뜨릴 수 있습니다 (“the data magic can occur and we are able to crunch data for a better understanding”). 그러나 여기에는 더 있습니다: 정보 혁명은 인간을 위한 단순히 새로운 종류의 지각일  뿐만 아니라, 기계들에 의한 지각의 시작이기도 합니다 (“the start of perception by machines”). 저희가 첫 시작 부분에서 소개한 “정보 사슬”을 기억해보세요: 센서는 기계들로 하여금 실제 세계를 그대로 느끼도록 해줍니다 (“Sensors allow machines to literally feel the real world”) / 클라우드 (cloud)는 그들 자신의 경험을 모두 공유하도록 해줍니다 / API는 기계를 구체적인 행동을 취할 결정을 할 수 있도록 합니다 (“APIs turns machine decision-making into concrete action”). 클라우드화된 (cloudified) 인공 지능은, 정보 사슬안에 피드백 루프 (feedback loop)가 있다는 뜻입니다. 기계는 실제 세계를 지각/감각하며 (“Machines are not only able to sense the real world”), 패턴도 식별하며, 결정하고 행동할 수 있을 뿐 아니라, 그들의 집단적인 경험으로부터도 배울 수 있습니다.

[다음의 그래프 역시 원문에 실린 것입니다 - 역자]                                                                     

                                                  

내가 새로운 도로에서 차를 운전할 때, 나는 이런 것들을 배울 수 있습니다: 그 도로의 구체적인 점들 혹은 위험한 회전과 같은 위험 요소 등입니다. 다음에 내가 그 도로를 운전하게 되면, 아마 이런 경험은 유용할 것입니다. 그러나 나는 이런 지식을 다른 사람과 공유할 수 없으며, 이 정보는 그냥 내게만 머물러 있습니다. 그러나, 당신이 새로운 도로에서 자율 주행차에 의하여 운전되어 간다면, 그 차는 그 도로에 대하여 배울 것이고, 그러한 정보를 클라우드에 올려서 (upload), 다른 자율 주행차들과 이런 지식을 공유할 것입니다. 비록 당신이 한번도 가 본적이 없는 도로라고 할지라도, 짧은 시간안에 모든 도로에 대하여 당신의 차는 배울 것입니다. 기계에 의한 공유된 경험과 학습은 미래에 매우 강력한 도구가 될 것입니다. 기계들 사이에서 데이터베이스를 통한 클라우드 상호작용은 매우 특별한 종류의 시너지를 가능하게 하는데, 곤충학자들과 인공지능에 특화된 컴퓨터 과학자들 사이에서는 이것이 “스티그머지”라고 알려져 있습니다 (“Indeed, cloud interaction between machines, through a database, enables a very special kind of synergy, well-known by entomologists and AI-specialized computer scientists as “stigmergy””). 개미를 보세요: 그들은 기본적인 동물이지만, 그들의 길에 배치된 페로몬을 통하여 서로 상호작용하여 그 군집은 겉보기에는 지능이 있는 행동을 합니다. 스티그머지는 에이전트 사이에서 직접적인 커뮤니케이션이 없고 통제할 필요가 없이, 복잡한 절차들을 만들어 낼 수 있습니다. 정보는 기계를 위한 페로몬 같은 것입니다: 정보는 네트워크입니다. 이것은 정보 생태계에서 기대하지 않은 그리고 흥미로운 특성들을 설명해 줄 것입니다.

정보의 잠재력 (“The potential of data”) : 정보는, 클라우드화된 인공 지능과 실제 물리적인 세계사이의 연결 (“Data, as a connection between cloudified artificial intelligence and the physical world”)로써, 세계의 도전을 지칭하는 테크/기술의 새롭고 정상화된 접속점 (access point)입니다: 테크/기술 분야의 사람들이 실제 물리 세계의 문제점들에 대해서, 정보 공간으로부터 운영할 수 있습니다. 예를 들어:

자행 주율차, 매년 백 삼십만명이 죽는 도로에서의 문제를 해결하는데 도움이 될 수도 있습니다 / 정밀 농업 (precision agriculture), 땅에서 직접 센서를 이용하며 토양의 필요성을 지적합니다. 그리고 훨씬 적은 비료로 작물 생산을 향상시킬 수 있습니다. 이것은 딥 데이터 (deep data)가 어떻게 실제 생활에 통합되고 있는가 – 자연에 직접 연결되어 – 를 보여주는 완벽한 예라고 볼 수 있습니다. 세계에서 팔억 (800 million)의 사람들이 영양 부족이며, 동시에 인구는 증가하고 있습니다. 이것은 [우리가 해결해야 할] 주요한 도전입니다 / 스마트 그리드 (smart grids), 전기 생산자로 하여금 – 전기 소비에 생산을 맞추는 것이 아닐 – 전기 소비를 전기 생산에 맞추도록 해줍니다. 이렇게 함으로써, 미국에서 CO2 배출을 18 퍼센트 낮출 수 있다고 미국의 에너지 국에서 말합니다.

정보는 지각 게임-체인저 (“As data is a perception game-changer”)이며, 이미 많은 분야들에서 창조적으로 파괴하기 시작했습니다. 그 잠재력은, 정보가 지적할 수 있는 문제점들이 많고, 다양하고, 영향력이 있을수록, 더 큽니다. 아르키메데스는 이렇게 말했습니다: “나에게 서 있을 수 있는 장소와 지렛대 하나를 주시오. 그러면 나는 이 전체 세계를 움직일 것이오”. 지능이 있는 기계 네트워크의 자율 조직을 가능하게 함으로써, 그리고 실제 물리 세계에 대한 정보 공간으로부터 운영함으로써, 정보는 단순한 정보가 아닙니다 (“data is more than simple information”); 이것은 인간과 기계와 자연 사이의 새로운 매체 (medium)이며, 우리로 하여금 새로운 디지털 능력이 앞으로 더 전진하도록 해줍니다.