최감자 미래 연구소

좀 지난 이야기지만, 12년 미국 대선 이후에, 미국 주요 언론은 오바마의 재선의 결정적인 이유를 빅 데이터의 활용으로 꼽았다. 그 이유는 - 1억명에 달하는 유권자의 빅데이터를 분석하여 유권자 특성에 맞는 맞춤형 선거운동을 전개함으로 재선에 성공함 - 유권자의 지지 성향 분포 지도를 작성하고 지지가능한 유권자들의 이동경로, 대중 교통이 이용 노선 등을 사전에 파악하여 선거 유세에 적극적으로 활용함 등이다.(세리 보고서 참고) “This is going to change the political environment. It’s a marketing tool that has now migrated into the political realm. And I think that looking forward, almost no campaign can afford to ignore this technique.” 기술은 정치를 바꿀 것입니다, 마케팅 툴은 이제 정치에도 진입하였고, 어떤 정치 캠페인도 이런 기술을 무시할 수 없을 것입니다. - Rep. Gerry Connolly, D-Va., on the use of Big Data and microtargeting… 민주당의 Gerry Connlly 의원 마이크로 타케팅은 이제 정치 캠페인에서도 활발히 이용되고 있습니다. 정치 캠페인과 공기업들이 이러한 정치적인 광고를 사게 만들고 있습니다. 등등.. 유명한 사람들 말을 잠간 인용해 보았다. 미국의 정치 역사를 살펴보면 항상 최신 기술들이 정치에서 핵심적인 역할을 하였다. 1800년대 중반에는 말이 달리는 것 대신에 텔레그래프 통한 전보가 정치에 중요한 역할을 하였다. 1900년대에는 텔레그래프 대신에 전화기가 선거에 핵심적으로 쓰였다. 녹음기, 영화, 라디오, TV 그리고 개인용 컴퓨터를 이용한 개인 이메일을 통한 정치 캠페인이 시작한 것도 오랜 일이 아니다. 하지만 지난 인터넷 플랫폼 위에서 전개되어온 이러한

컴퓨터가 등장한 이후 자연스럽게 컴퓨터를 이용한 자동 번역에 관심을 갖게 되었다.우리나라에서도 90년대 후반 데스크탑이 도입되면서 컴퓨터를 이용한 자동번역 소프트웨어들이 나타나기 시작했다. 이런 자동번역 시장에서 IBM은 자사의 대형 컴퓨터를 이용해서 일치감지 자동 번역 시장에 뛰어들었다. 인간의 각 언어의 규칙을 이해하는 자연어 처리 기술을 핵심으로 언어의 명사 동사 형용사 등 단어를 맥락 속에서 인지하고 번역해 내는 프로그램 개발에 40여년간 투자했다. 즉 프로그램을 통해서 자연어의 관계를 이해하고, 그 의미를 번역하도록 하는 것 개발이었다. 하지만 번역 결과는 그리 만족스럽지 못했다. 인간의 복잡한 자연어를 완벽하게 관계를 파악하고 그것을 다른 언어로 번역하는 것을 컴퓨터 알고리즘으로는 완벽하게 구현하기가 거의 어려웠다. 그런데 이런 난제를 신생 기업 인 구글은  전혀 다른 방법으로 접근하여 해결책을 제시하였다. 기계가 언어의 구조를 이해할 수 있도록 하는 것이 아니라,데이터에 기반한 기계 학습 방법이었다.  유엔과 같은 공공 기관에서는 정책이나 공시 등을 영어, 불어, 중국어 등 다양한 언어로 공개하는데, 이러한 데이터를 구글 번역기에 입력하기만 하면, 번역기는 이미 높은 수준으로 번역된 데이터를 기반으로 언어간 번역의 패턴에 대해서 스스로 학습하게 된다. 구글 번역기는 언어를 이해한다기 보다는 번역된 결과물 통해서 기존의 데이터를 기반으로 기계적으로 혹은 통계적으로 번역을 한다. 예를 들어 '나는 당신을 사랑해요' 를 중국어로 번역하면 기존의 번역된 문서 중에  유사한 문장에 대한 번역 패턴을 이해하고 'Wo Ai Ni' 라고 번역을 하게 된다. 이것이 과거 IBM과 결정적인 차이는 언어의 구조를 기계에 이해시키도록 프로그래밍한 것이 아니라, 데이터에 기반해서 기계가 스스로 언어의 패턴을 학습하도록 한 것이다. 구글이 초기 번역을 제공했을 때 그

구글에서 12년 12월에 BufferBox 를 인수하였다. 택배회사인 BufferBox 는 우리나라 지하철의 물품보관소와 같은 보관대(BufferBox)를 만들어 놓고 사용자가 자신의 집에서 가까운 위치에 있는 BufferBox 를 주소로 등록하면, 택배는 BufferBox 에 안전하게 배달되고, 사용자는 자신이 주문한 물건을 퇴근길에 BufferBox 에 들러서 모바일로 받은 비밀번호(Pin Code)를 입력하면 물건을 찾게 되는 일종의 안전택배 서비스이다. 구글이 궂이 택배회사까지 인수할 이유가 있을까? BufferBox 인수는 크게 보면 모바일 결제 시장에 대한 구글의 도전이다. 구글은 2012년 NFC 기반의 모바일 결재 서비스인 구글 Wallet을 출시하였다. 물론 아직 활용도는 높지 않다. 또한 페이스북 Offer와 유사하게 여러 업체들과 제휴하여 쿠폰과 오늘의 Deal 등의 정보를 제공하는 구글 Offers를 갖고 있다. 여기에 과거 Google Product Search 라는 상품 검색 서비스를 Google Shopping 으로 탈바꿈시켜 인터넷 마켓 플레이스로 변화를 꾀하고 있다. 이쯤되면 구글의 모바일 결제 시장에 대한 전략이 어느정도 보인다. Google Offers를 통해서 사용자의 비결재 시장에 대한 접근성을 높여서, 자연스럽게 활용을 유도하고, Google Shopping 과 BufferBox 와 같은 택배 서비스를 결합하여서, 쇼핑에서 구매, 그리고 택배 배달까지 완결형 서비스를 제공할 수 있는 체계를 갖추었다. 게다가 결정적으로 파괴력이 있는 서비스가 Google Now 이다. Google Now 는 모바일 결재 서비스와 결합되어 훨씬 강력한 위력을 보여줄 것으로 기대된다. 사용자의 위치와 행적 정보에 기반해서, Google Now 는 개인의 취향과 취미에 맞는 지역의 정보를 맞춤으로 보여준다. 나의 일정에 맞는 비행기 티켓을 구글 Now 가 제시해주고

매일 북한의 경고와 으름짱에 한편으로는 둔감해지기도 하였지만, 한편으로는 신경이 안 쓰일수 없는 입장이다. 미사일 발사한다고 포고를 한 통에, 관계자들은 뜬 눈으로 밤을 샜을 것이다. 아직 다른 나라에는 없는 미국의 무인 폭격기 드론은 중동지방의 정적이나 타켓을 제거하는데 사용된다고 한다. 이러한 것들이 어떻게 가능할까? 기술의 근저에는 통신기술과 컴퓨팅 기술의 발달이 한 기초를 이루고 있다. 실시간 통신기술과 정해지지 않은 상황에 대해서도 대처할 수 있는 인공지능 기술 등이 없다면 아마 드론과 같은 무기는 나오기 힘들 것이다. 통신, 인터넷의 역사와 컴퓨터의 역사를 살펴보면 발전의 시작은 전쟁이었다. 미국은 일본의 공격으로 2차 세계 대전에 참전하면서, 실시간으로 포탄의 괘적을 계산하기 위하여 고성능 컴퓨터 기술에 투자하였다. 인터넷 또한 비슷한 이유로 발전되었다. 미국의 국방부에서 통신용으로 사용하던 기술이었으니 말이다. 좋은 일이라고 말할수는 없지만 기술의 발전은 불행히도 좋지 않은 일이 씨앗이 된 경우가 많다. 독일에서 개발한 잠수함과 미국의 항공모함도 마찬가지다. 결국 사람들은 고도화된 전쟁을 효과적으로 하기 위해서, 실시간 추적 기술과 탐지 그리고 방어 시스템 등에 대한 투자와 무인 비행기 드론과 같은 현대 기술의 집약체와 같은 무기와 시스템들이 탄생할 것이다. 잘은 모르지만 드론에서 사용되는 상황대처 기술. 인공지능 기술, 보안 시스템 은 아마 지금 당장 무인 자동차에 상용화해도 손색이 없을 것이다. 가격이 문제겠지만 말이다. 아이러니하게도 고도화된 군사 시스템이 기술의 발전의 역사를 새로 쓰고 있다.