사회적 진보를 설명하는 은유로서의 경사하강법

인공지능(A.I.)은 차별에 맞서는 동맹이면서 동시에 우리의 예술성을 더 도드라지게 할 수 있다. 아니, 정말 그럴까? 역사가 무언가를 가르쳐 준다면, 기술 공포는 새삼스러운 이야기가 아니면서도 끈질기게 되풀이된다는 점, 그리고 기술 발전의 경로와 그것이 사회에 미치는 영향이 좀처럼 직선으로 가지 않는다는 점일 것이다. 우리는 최적점에 닿으려고 각자의 국소적인 산등성이에 붙잡혀 있지만, 시야는 제한되어 있다. 지금 서 있는 자리의 경사와 다음으로 향할 방향 말고는 참고할 틀이 없다. 다시 말해, 대부분의 머신러닝(ML)과 딥러닝(DL) 응용의 핵심에 놓인 반복적 1차 최적화 알고리즘인 경사하강법은 사회적 진보를 그려 보는 데 꽤 정확한 은유다.

말이 샜다. 여기까지 읽고도 아직 나를 놓치지 않았다면, 기술과 도구를 우리와 어떤 관계에 놓아야 하는지에 대한 내 입장은 이렇다. 칼이 사람을 죽이는 데 쓰일 수 있다고 해서 칼을 금지하지는 않듯이, 새로운 기술을 아직 어떻게 가장 잘 써야 할지 모른다는 이유로 거부할 때 우리는 목욕물 버리다 아이까지 버릴 위험을 감수한다. 사회는 도구와 기계를 탓하며 빠져나가려는 경향이 있다. 그런 것들은 스스로 말하지 못하고, 널리 퍼진 문화와 규범보다 고치기 쉬우니까. 하지만 우리는 너무 쉽게 면죄부를 준다. 한두 세대 만에 얼마나 많은 것이 바뀔 수 있는지, 성급한 일반화가 결국 우리를 귀납의 오류라는 구덩이로 더 깊이 파묻을 뿐이라는 사실을 잊기 쉽다.

빌어먹을 모든 것을 자동화해 버릴 것인가?

어쨌든 나는 가능한 한 많은 것을 자동화하고 싶어 하는 사람이다. 생산적인 게으름의 가치를 믿기 때문이다. 효과적으로 게을러지는 것이 목표라면 기술은 훌륭하다. 내가 늘 코딩을 배우고 싶었던 이유도 여기에 있다. 어느 날 사람들이 갤러리에 내려와 유리벽에 스티커를 붙이는 모습을 보게 되었고, 그때 무언가가 발명되는지 아닌지를 가르는 진짜 요인은 결국 노동 비용과 자본 비용의 비교라는 사실을 깨달았다.

처음에 디자이너가 나에게 현장에 와서 감독할 거냐고 물었을 때 나는 꽤 당황했다. 내 머릿속에서는 길어야 30분짜리 일이었다. 스티커 붙이는 것뿐이잖아, 감독할 게 뭐가 있어? 결국 몇 시간이 걸렸고 그래도 끝나지 않았다. 디자이너 둘, “시공 담당자” 둘, 그리고 나 하나. 게다가 “시공 담당자”들은 동료가 인쇄를 잘못한 탓에 다른 날 다시 와야 했다. 나는 디자이너들과 즐겁게 수다를 떨며 작품 이미지 크롭을 어떻게 자동화했는지, 포스터에서 로고 위치 잡는 고통을 얼마나 잘 아는지(상업용 홍보물 디자인 노력의 90%쯤을 잡아먹는 듯한 그 일), 그리고 그 일도 자동화할 수 있을 것 같다고 이야기하고 있었다. 그런데 바로 그 자리에서 이 사람들이 벽에 스티커를 대고, 도구와 모두의 눈대중을 총동원해 정렬을 맞추고, 물을 뿌린 뒤 스티커를 다리미질하는 모습을 보고 있으니 이런 생각이 들었다. 아, 이건 자동화 안 되겠는데. 이런 수작업은 사실 화이트칼라 사무직보다 자동화로부터 훨씬 안전하다. 적어도 전자가 후자보다 평균적으로 훨씬 낮게 보상받는 지역에서는 그렇다. 이 긴 일화가 말하려는 바는 결국 이거다. 새 기술이 발명되거나 시장에 나오느냐는 정책과 인센티브에 달려 있다. 당연한 소리지만.

그래서 나는 효과적으로 게으른 것의 가치와, 지루하고 반복적이며 정형화된 일을 가능한 한 자동화해 인간이 더 창의적이거나 더 높은 인지 능력을 발휘할 여지를 확보해야 한다는 생각을 믿는다. 동시에 그런 자동화나 기술이 만들어지는지 여부가 애초에 노동과 자본의 상대적 비용에 달려 있다는 점도 깨달았다. 하지만 우리는 정말 빌어먹을 모든 것을 자동화하고 싶은가? 효율성 향상만이 사회에서 새로운 기술을 만들고 받아들일지를 평가하는 유일한 기준이어야 할까? Singapore International Foundation의 Arts for Good Fellowship 중 Association for Persons with Special Needs(APSN)를 방문한 뒤 내게 남은 질문들이 바로 이것이다.

APSN은 재활과 작업치료의 일환으로, 경도 지적장애가 있는 사람들이 “모의” 주방에서 일해 볼 수 있는 환경을 만들었다. 칼을 다룰 때 쓰는 보조 장갑 같은 장치도 함께 제공된다. 우리는 방 밖에 서 있었고, 나는 그 사람들이 종이 한 장을 플라스틱 포장 상자에 넣고, 그 상자들을 차곡차곡 쌓는 모습을 보았다. 내가 보기에 자동화해야 할 일의 표본 같은 작업이었다. 이 사람들이 자동화할 수 있는 지루하고 반복적이며 정형화된 일을 배우는 데에는 3개월이 걸린다. 이 일을 자동화해야 할까? 직감적으로 나는 이 질문을 꺼내는 것 자체가 잘못된 맥락이라는 것을 알았다. 하지만 그 사건과 만남은 기술에 관한 주류 담론에서 인간의 삶이 얼마나 많이 추상화되거나 아예 잊히는지를 깨닫게 했다. 앞에서 나는 “지루하고 반복적이며 정형화된 일을 가능한 한 자동화해 인간이 더 창의적이거나 더 높은 인지 능력을 발휘할 여지를 확보해야 한다”고 말했다. 그리고 그 순간 나는, 내가 자동화하자고 주장하는 바로 그 일을 배우는 데 3개월이 걸리는 사람들로 가득한 방 밖에 서 있었다.

인간의 행복을 측정하기

우리가 Smart Nation이 되겠다고 애쓰고, 국내총생산(GDP)에 집착하는 동안, 우리는 측정 가능한 모든 것을 정말로 최적화해 왔다. “삶을 살 만하게 만드는 것”만 빼고. 참고로 그것이 바로 Environmentally Responsible Happy Nation Index(ERHNI)의 문제의식이다. 그냥 그렇다고.

내 머릿속 뒤편에 남아 있는 질문들은(정면 한가운데가 아니라 뒤편이다. 내 주된 관심은 여전히 철학이나 윤리보다 문제 해결에 있으니까) 이렇다. 효율성이라는 기준만으로는 안 된다면, 우리는 어떤 근거로 자원 배분을 결정해야 할까? 실제로 효율성, 그러니까 투입 단위당 총산출로 측정되는 효율성이 유일한 기준이라면, 차라리 우리 모두를 로봇으로 갈아치우는 편이 낫다. 형평성이라는 기준도 있지만, 아직 내가 논평할 만큼 충분히 알지는 못한다. 다만 내 의심은 이렇다. “비화폐적 시장” 혹은 매칭 경제가 존재하며, 그곳에서 성공이란 그런 교환을 가능하게 하려고 설계된 제도나 메커니즘이 없었다면 일어나지 않았을 매칭 자체일 수 있다. 여러 예가 있겠지만 신장 교환이 먼저 떠오른다.

내가 “Clearing the Air on the Environmentally Responsible Happy Nation Index 2016-2018”라는 원고에서 펼치려 했던 주장은 이렇다. 희소성의 과학인 경제학이 정작 지구에는 성장을 위한 자원이 무한한 것처럼 행동한다는 점은 아이러니하다. 행복을 제대로 고려하면 공동체 수준의 개입들이 상대적으로 어떤 성과를 내는지 비교할 수 있는 유용한 렌즈가 생기고, 더 넓은 차원의 정책 분석도 보완할 수 있다. A.I., 자동화, 예술, 그리고 그 모든 이야기로 돌아오면, 이것들이 행복에 미치는 영향을 다루는 정량 연구는 사회적 선택을 판단하는 데 중요하다. 이 말은 데이터 과학의 중요성과 가치를 어느 정도 전제한다. 그렇다고 질적 서사와 방법론까지 중요하지 않다는 뜻은 아니다.

꿈꾸기의 예술

굳이 말하자면, “지성이란 서로 반대되는 두 생각을 동시에 마음에 품고도 여전히 기능할 수 있는 능력”이다. 데이터와 이야기, 예술과 과학은 함께 받아들일 수 있다. 우리는 다중적 존재다. 우리는 계속 꿈꾸고, 대안적 미래를 만들고, 예술을 무기고 삼아 이 모든 물질적 진보를 누구를 위해, 또 어디로부터 만들어 내는지 계속 캐물어야 한다.

그러므로 창조 이래 처음으로 인간은 자신의 진짜 문제, 영속적인 문제와 마주하게 될 것이다. 절박한 경제적 근심에서 풀려난 자유를 어떻게 쓸 것인가, 과학과 복리가 그에게 안겨 줄 여가를 어떻게 채워 현명하고 즐겁고 훌륭하게 살아갈 것인가. — 존 메이너드 케인스

이 글의 제목에서 두운을 좀 맞춰 보고 싶었다. 반차별 쪽 이야기는 다음에 더 풀어 보겠다.

원래 PubPub의 erniesg.pubpub.org/pub/eog11k9z에 게시한 글입니다.