사회적 진보의 은유로서의 경사하강법

A.I.는 차별에 맞서는 동맹이 되면서 우리의 예술성까지 더 선명하게 만들 수 있을까, 아니면 정말 그럴까? 역사에서 배울 것이 있다면, 기술공포는 오래된(하지만 끈질긴) 이야기이고 기술 발전의 경로와 사회적 영향은 결코 선형적이지 않다는 점이다. 우리는 최적점에 도달하려고 각자의 지역적 산 위에 갇혀 있지만 시야는 제한되어 있다. 지금 선 위치에서 언덕이 얼마나 가파른지, 다음 방향이 어디인지가 거의 전부다. 다시 말해 gradient descent, 즉 대부분의 머신러닝(ML)과 딥러닝(DL) 애플리케이션 중심에 있는 반복적 1차 최적화 알고리즘은 사회적 진보를 그려내는 데 꽤 적절한 은유다.

말이 샜다. 여기까지 읽고도 내가 당신을 잃지 않았다면, 기술과 도구에 대한 우리의 관계를 어디에 놓아야 하는지에 대한 내 입장은 이렇다. 칼이 사람을 죽이는 데 쓰일 수 있다고 해서 칼을 금지하지 않듯, 아직 어떻게 잘 써야 할지 모른다는 이유로 새로운 기술을 거부하면 우리는 빈대 잡으려다 초가삼간 태우는 위험을 감수하게 된다. 사회는 흔히 도구와 기계 탓을 하며 빠져나가려 한다. 그것들은 스스로 말할 수 없고, 널리 퍼진 문화와 규범보다 고치기 쉬우니까. 하지만 우리는 스스로를 너무 쉽게 봐준다. 한두 세대 사이에 얼마나 많은 것이 바뀔 수 있는지, 성급한 일반화가 우리를 귀납 오류의 구덩이로 파고들게 하는 것 말고는 아무 데도 데려가지 못한다는 사실을 잊기 쉽다.

모든 빌어먹을 것을 자동화해 버릴까?

어쨌든 나는 가능한 한 많은 것을 자동화하고 싶어 하는 사람이다. 생산적인 게으름의 가치를 믿기 때문이다. 효과적으로 게으르고 싶은 것이 목표라면 기술은 훌륭하다. 이것이 내가 늘 코딩을 배우고 싶어 했던 이유이기도 하다. 어느 날 사람들이 갤러리에 와서 유리벽에 스티커를 붙였고, 그때 나는 무언가가 발명되는지 아닌지는 결국 노동 비용 대 자본 비용에 달려 있다는 사실을 깨달았다.

처음에 디자이너가 내가 내려와서 감독할 것인지 물었을 때 나는 아주 당황했다. 내 머릿속에서는 길어야 30분짜리 일이었다. 그냥 스티커 붙이는 것 아닌가. 뭘 감독해? 결국 몇 시간이 걸렸고 그래도 끝나지 않았다. 디자이너 둘, “설치 기사” 둘, 그리고 나. 게다가 “설치 기사”들은 동료들이 출력에서 실수하는 바람에 다른 날 다시 와야 했다. 나는 디자이너들과 작품 이미지 자르기를 자동화한 이야기, 포스터에서 로고 배치가 얼마나 고통스러운지(상업용 홍보물 디자인 노력의 90%가 여기에 들어가는 것처럼 보인다), 그리고 그것도 자동화할 수 있지 않을까 하는 이야기를 즐겁게 나누고 있었다. 동시에 그 사람들이 벽에 스티커를 붙이고, 도구와 모두의 눈대중으로 정렬을 맞추고, 물을 뿌리고, 스티커를 다림질하는 모습을 보면서 이렇게 생각했다. 이건 자동화되지 않을 것 같다. 이런 수작업은 사실 사무직보다 자동화에서 훨씬 더 안전하다. 적어도 전자가 평균적으로 후자보다 훨씬 낮은 임금을 받는 세계의 일부 지역에서는 그렇다. 꽤 긴 일화였지만 말하고 싶은 것은 이것이다. 새로운 기술이 발명되고 시장에 나오는지 여부에는 정책과 인센티브가 중요하다. 뭐, 당연한 말이지만.

그래서 나는 효과적으로 게으른 것, 그리고 지루하고 반복적이며 일상적인 일을 가능한 한 자동화해서 인간이 더 창의적이거나 더 높은 인지 능력을 발휘할 여지를 확보하는 것이 중요하다고 믿는다. 그런 자동화나 기술이 만들어지는지는 애초에 노동과 자본의 상대 비용에 달려 있다는 것도 깨달았다. 하지만 우리는 정말 모든 빌어먹을 것을 자동화하고 싶은가? 효율성 향상만이 사회에서 새로운 기술의 창출과 채택을 평가하는 유일한 기준이어야 하는가? 싱가포르국제재단 Arts for Good Fellowship 중 Association for Persons with Special Needs(APSN)를 방문한 뒤 내게 남은 질문들이다.

재활과 작업치료의 일환으로 APSN은 경도 지적장애가 있는 사람들이 모의 주방에서 일할 수 있는 환경을 만들었고, 칼을 다룰 때 쓰는 보조 장갑 등도 제공했다. 우리는 방 밖에 서 있었고, 나는 사람들이 종이 한 장을 플라스틱 포장 상자에 넣은 다음 그 상자들을 차곡차곡 쌓는 모습을 보았다. 내가 자동화되어야 한다고 생각하는 일의 정의에 완벽히 들어맞았다. 이 사람들은 자동화 가능한 지루하고 반복적이며 일상적인 일을 배우는 데 3개월이 걸린다. 이걸 자동화해야 할까? 직감적으로 나는 이 질문을 던지는 것 자체가 잘못된 맥락이라는 걸 알았다. 하지만 그 사건과 만남은 기술에 관한 주류 담론에서 인간의 삶이 얼마나 쉽게 추상화되거나 아예 잊히는지를 깨닫게 했다. 위에서 나는 “인간이 더 창의적이거나 더 높은 인지 능력을 발휘할 여지를 확보할 수 있도록 지루하고 반복적이며 일상적인 일을 가능한 한 자동화해야 한다”고 말했다. 그런데 나는 바로 그 자동화하자고 주장하는 일을 배우는 데 3개월이 걸리는 사람들로 가득 찬 방 밖에 서 있었다.

인간의 행복을 측정하기

스마트 국가가 되려는 노력 속에서, 국내총생산(GDP)에 대한 집착 속에서, 우리는 측정 가능한 모든 것을 정말로 최적화했다. “삶을 가치 있게 만드는 것”만 빼고. 참고로 이것이 환경책임행복국가지수(ERHNI)의 핵심이기도 하다. 그냥 하는 말이다.

내 머릿속 뒤편에 남아 있는 질문들(정면은 아니다. 내 주된 열정은 여전히 철학이나 윤리보다 문제 해결에 가까우니까)은 이렇다. 효율성 기준만으로가 아니라면, 우리는 무엇을 근거로 자원 배분을 결정해야 하는가? 실제로 효율성(투입 단위당 총산출로 측정되는 것)이 유일한 기준이라면, 차라리 우리 모두를 로봇으로 대체하는 편이 나을지도 모른다. 아직 충분히 알지 못해 논평하기 어려운 형평성 기준도 있다. 그리고 내 의심은 “비화폐 시장” 또는 매칭 경제가 존재한다는 것이다. 그곳에서 성공은 그런 거래를 촉진하도록 설계된 제도나 메커니즘이 없었다면 일어나지 않았을 매칭이 일어나는 것이다. 여러 사례 중 신장 교환이 떠오른다.

내가 “Clearing the Air on the Environmentally Responsible Happy Nation Index 2016-2018”라는 원고에서 펼치려던 주장은, 희소성의 과학이 마치 지구에 성장을 위한 자원이 무한한 것처럼 행동한다는 아이러니다. 행복을 진지하게 고려하면 공동체 수준에서 개입의 상대적 성과를 비교하고, 더 넓은 정책 분석을 보완할 수 있는 귀중한 렌즈가 생긴다. 다시 A.I., 자동화, 예술 등으로 돌아가면, 그것들이 웰빙에 미치는 영향에 대한 정량 연구는 사회적 선택을 판단하는 데 중요하다. 이는 데이터 과학의 중요성과 가치를 미리 깔고 가는 말이지만, 그렇다고 정성적 이야기와 방법이 중요하지 않다는 뜻은 아니다.

꿈꾸기의 예술

무엇보다도 “지성이란 서로 반대되는 두 생각을 동시에 마음속에 붙들고도 여전히 기능할 수 있는 능력”이다. 데이터와 이야기, 예술과 과학은 함께 받아들일 수 있다. 우리는 많은 것을 품고 있다. 우리는 계속 꿈꾸고, 대안적 미래를 만들고, 예술을 무기 삼아 이 모든 물질적 진보를 누구를 위해, 어디에서부터 만들어 가는지 계속 따져 물어야 한다.

그러므로 창조 이후 처음으로 인간은 자신의 진짜 문제, 영구적인 문제에 직면하게 될 것이다. 긴박한 경제적 걱정으로부터의 자유를 어떻게 사용할 것인가, 과학과 복리가 그에게 안겨준 여가를 어떻게 채울 것인가, 지혜롭고 즐겁고 훌륭하게 살기 위해 무엇을 할 것인가. — John Maynard Keynes

나는 이 글 제목에서 두운을 맞추고 싶었고, 차별 반대에 관한 부분은 다른 때 더 풀어쓸 것이다.

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