지는 어떻게 삶을 이끄는가? by 완웨이강

[ 밑줄/연결 ]

 

지식에 대한 3대 도전

 

1) 세상은 점점 복잡해지고 있다.

 

지식은 여러 집단 속으로 흩어진 채 분산화(Decentralization)를 지향하고, 시장은 사람들을 조직해서 분업을 통합 협업을 유도한다. 

 

누군가 모든 지식을 소유하려 든다면, 또 전체적인 상황을 통제하고 계획까지 세우려 한다면, 소기의 목적을 달성하기는 커녕 오히려 난처한 처지에 몰리게 될 것이다.

 

대부분의 사람들은 스스로 고민해 봐도 소용없으니 고전에서 답을 구하겠다며 <삼국지연의>, <손자병법>, <후흑학> 등을 뒤적이지만 결과적으로 아무런 소용도 없다. 비교적 단순했던 전통사회의 경험과 사상으로 복잡하기 짝이 없는 현대사회를 이해하기에는 많은 어려움이 따르기 때문이다.

---> 1000% 동의하고 이런 이유로 나는 고전을 읽지 않는다.

---> 특히 '누구라면 ~ 어떻게 했을까?', '누구에게 배우는 ㅇㅇㅇ' 처럼 과거의 사상이나 인물로 현재의 문제를 푸는 힌트를 제시하는 책들은 읽지 않는다. 100% 그 때 그 사상, 그 인물이 아닌 저자의 추정에 의한 사상/인물이다. 또한 그 사상/인물에게 현재의 그 문제를 풀라고 했을 때도 100% 못 푼다고 생각하기 때문이다. 

2) 인공지능이 서서히 인간을 대신하고 있다.

 

사람들은 예상보다 휠씬 큰 타격을 받게 될 것이다. 누구나 쉽게 할 수 있는 단순노동이나 심지어 일부 고급 기술을 포함한 많은 작업에서 인공지능이 인간을 대체하는 추세에 있다. 

 

3) 많은 사람들이 물질적으로 풍요로운 삶을 영위하고 있지만 사회 전체적인 계층화 현상은 날로 확대되고 있다.

 

그동안 빈민과 부자를 구분하는 가장 중요한 척도는 보유한 자산이나 누릴 수 있는 기회처러 '수치'로 환산할 수 있는 것이었지만, 이제는 문화와 관념이 그 자리를 대신하고 있다는 사실이다. 다시 말해서 빈곤은 이제 더 이상 경제적 상황만을 의미하지 않는다. 사고방식과 깊은 관련을 맺고 있는 것이다. 

 

심리학자 키스 E. 스태노비치(Keith E. Stanovich)는 <IQ를 넘어: 똑똑한 사람들도 멍청한 짓을 하는 이유 (what intelligence tests miss: the pschology of rational thought>에서...IQ와 이성은 아무런 관련도 없다고 설명했다. 그의 설명에 따르면 이성은 현재 상황을 충분히 인식하고 최선의 결정을 내릴 수 있는 능력으로서, 별도로 습득해야 하는 것이다.

 

이공계의 가치관은 가장 중요한 현대적 가치관으로서 '취사(tradeoff)', '계량화', '과학적 방법'을 강조한다.

 

이공계 전문가는 적어도 자신의 지식에 한계가 있다는 사실을 인지하고 있지만 인문계 전문가는 종종 자신이 모르는 것은 없다고 생각한다. 왜냐면 그들은 '이성'이 아닌 '이념'으로 세상을 살아가기 때문이다.

 

고슴도치 전문가는 새로운 분야로 자기 이론의 해석력을 성급하게 확대한다. 이에 반해, 여유형 사고방식은 한결 타협적이다. 다양한 '스몰 아이디어'에 대해 파악하고 있으며, 빠르게 변하는 세상과 발걸음을 맞출 줄 안다. 여우형 전문가는 시대에 따라 적절한 해결안을 찾아내는 능력을 지녔다.

---> 맞는 말씀이지만 나는 세상에서는 매우 많은 고슴도치 전문가와 여우만 보았다. 여우형 전문가를 본 적은 없다. 

 

지식인의 가장 기본적인 교훈은 고슴도치가 아닌 여우가 되어야 한다는 것이다. 테틀록은.....여우형 사고 방식 중 일부가 좌우명으로 삼아도 될 만큼 (고슴도치형 사고방식에 비해) 모범적인 사실을 발견했다.

모든 수학은 의심할 바 없이 '절대적'으로 정확하다. 왜냐면 수학 연구는 우리가 살아가는 실제 세계가 아니라 순수하게논리로만 구성된 추상된 세계를 대상으로 하기 때문이다. 

 

물리학의 경우 일부 지식은 틀렸을 수도 있다. 왜냐면 물리 이론은 논리적 추론, 수학적 계산이 아니라 실험을 기반으로 하기 때문이다.

 

화학, 전기공학, 기계공학 등은 본질적으로 모두 수학, 물리학을 기반으로 삼고 있다. 하지만 이들 학문은 관련된 요소가 매우 복잡하고 직접적인 계산이 어렵기 때문에 대부분 실험에서 획득된 변수를 필요로 한다. 일부 변수는 특정한 환경에서만 적용될 수 있기 때문에 불확실성이 존재하지만 신뢰할 수 있는 편이다. 

 

생물학, 의학의 경우 전체적 체계가 매우 복잡한 편이라서 수학적 추론만으로는 어떤 주장이나 이론을 뒷받침하기 힘들다. 그래서 거의 실험에 의존하고 있는 실정이다. 하지만 특유의 복잡성 때문에 어떤 실험도 장님이 코끼리 만지는 격으로 모호함을 띨 수 밖에 없다. 그래서 의약 분야의 대규모 무작위 실험 등을 통해 얻은 결론이 신뢰도가 더 높기도 한다. 아무튼 전체적으로 봤을 때 생물학 의학은 신뢰도가 물리, 수학, 공학 등과 같다고 할 수는 없다.

 

경제학, 심리학, 정치학과 같은 분야의 지식은 신뢰도가 더더욱 낮은 편이다. 대부분의 경제학 모델은 사용되지 않아 거의 폐기 수준으로 축소되었고, 상당수의 심리학 연구 역시 그렇다. 또 정치학은 대부분 많은 문제에 대해 학자들이 기본적인 공감대마저 형성하지 못한 상태다. 

---> 전공을 경영정보학, MBA를 했으면서도 나는 이 의견의 100% 동의한다.

중국이 지난 30년 동안 경제성장을 이룬 비결로 많은 사람이 저렴한 노동력을 지목한다. 이는 중국이 AI와 경쟁해야 한다는 뜻으로 풀이할 수 있다. 저렴한 노동력이 중국의 경제모델이라면 중국은 머지않아 로봇에게 자리를 내줘야 할 것이다. 

 

세상의 임금을 모두 합쳐도 생산된 모든 제품을 살 수 없다던 마르크스의 주장이 옳은 말일 수도 있다. 어쩌면 공산주의만이 AI의 친구라 하겠다.

 

 

[ 자평 ] 

 

읽은 말 하다...