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인문학 이펙트
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인문학 이펙트

  • 스콧 하틀리
  • |
  • 마일스톤
  • |
  • 2017-11-20 출간
  • |
  • 388페이지
  • |
  • 154 X 224 X 26 mm /519g
  • |
  • ISBN 9791160572605
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북스크린영상으로 만나보는 한 권의 책 이야기

출판사서평

제4차산업혁명시대, 비즈니스의 최선봉에서 활약하고 능력을 발휘할 사람은 누군가? 인공지능을 비롯한 기술이 엄청난 속도로 발달하면서 이제는 제4차산업혁명이라는 말이 일상적으로 느껴질 만큼 여기저기서 들려온다. 이러한 시대를 일컬어 인공지능시대, 제4차산업혁명시대, 또는 제2의 기계시대 등 다양하게 명명하지만, 모두 ‘폭발적인 기술혁신’의 시대임을 뜻한다. 이 기술혁신의 시대에 기술 전공자들이 비즈니스의 최선봉에 서서 활약하고, 의미 있는 참여와 기여를 할 수 있음은 당연한 것처럼 보인다. 미국의 기술지상주의자들은 “인문학을 배운 사람은 앞으로 신발 가게에서 일하게 될 가능성이 크다” “심리학이나 철학 등 인문학이 좋기는 하지만 그런 걸 공부하다가는 패스트푸드점에서 일하게 될 것이다” 둥의 막말을 쏟아낸다.
하지만 이러한 주장을 정면으로 반박하는 사람이 있다. 바로 《인문학 이펙트》의 저자 스콧 하틀리다. 세계적인 벤처 캐피탈리스트로 기술혁신의 최전선에 있는 수천 개의 기술기업을 지켜보아온 스콧 하틀리는 《인문학 이펙트》에서 인문학이 기술혁신을 이끈다는 주목할 만한 주장을 제기한다. 세상을 바꾸는 위대한 기술 뒤에 뭐가 있는지 베일을 들춰보면 인간성에 대한 위대한 이해가 있다는 것이다. 인류학자가 자율주행차를 만들고, 심리학 전공자가 다른 사람과 연결되고 싶어 하는 인간의 타고난 욕망을 통찰하여 페이스북을 만들고, 철학 전공자가 링크트인을 설립하고, 역사와 문학 전공자가 유튜브의 CEO가 되는 수많은 사례를 가까이에서 지켜보며 얻은 통찰이다.
기술 주도 경제를 자세히 들여다보면 기술 혁신의 속도에 반비례해서 기술의 진입장벽은 놀라운 수준으로 낮아진다는 것을 알 수 있다. 쉽게 말하면 기술혁신의 시대에는 기술적 전문지식 없이도 기술 분야를 이해할 수 있고 신제품과 새로운 서비스 혁신을 주도할 수 있다는 뜻이다. 기술 민주화 트렌드 속에서 인문학이 기술의 ‘차이’를 만들 것이라는 스콧 하틀리의 주장은 그래서 더욱 설득력이 있다.
그는 책에서 인문학적 가치와 지식이 어떻게 기업을 만들고, 혁신하고, 또 사회를 개선할 수 있는지 요목조목 이야기한다. 교육에서부터 의학, 상품 디자인, 제조업, 금융, 투자, 법, 보안, 도시 디자인, 경제발전, 효율적인 정부에 이르기까지 다양한 주제를 아우르며 인문학과 공학이 어떻게 융합해야 하는지, 우리가 가야 할 길을 제시한다.

★ [하버드 비즈니스 리뷰] 추천 도서
★ [파이낸셜 타임스] ‘이달의 비즈니스 북’

능력 있는 사람이라면 누구나 기술혁신의 물결이 밀려오는 가운데 의미 있는 일을 하고 싶을 것이다. 《인문학 이펙트》는 그들을 향해 이렇게 말한다. 기술혁신의 시대를 장악하는 통찰력을 기르려면,인문학을 공부하라고.
이제껏 기술지상주의자들은 컴퓨터과학과 공학을 전공하고,코딩은 기본으로 이해하며,알고리즘을 설계할 수 있는 기술 전공자들이 혁신적인 아이디어를 추진할 수 있고,나아가 글로벌 경제에서 성공할 수 있을 거라 전망했다. 인문학 전공자들에게는 절망적인 경고다. 오죽했으면 한국 사회에서는 낮은 인문계 취업률을 비꼬는 ‘문송(문과라서 죄송합니다)’,‘인구론(인문계 졸업생 90%가 논다)’과 같은 신조어가 등장했을까.
그런데 스콧 하틀리는 기술혁신의 최선봉에 기술 전공자가 아니라 인문학 전공자가 선다고 하니,듣던 중 참 희망적인 주장이다. 그는 소프트웨어가 세상을 집어삼키는 동안에도 기술은 사회 모든 분야의 전문지식과 의견을 필요로 하고,코딩도 알아야 하지만 인간적 맥락에 대한 이해가 반드시 필요하다고 한다. 빅데이터를 다루려면 윤리가 필요하고,딥러닝 인공지능을 개발하려면 인간에 대한 깊은 사고가 필요하다.
기술기업의 최전선에서 활약하고 싶다면,인문학적 소양을 더 길러야 한다. 기술의 진입장벽은 계속해서 낮아진다. 이제 인문학적 통찰이 비즈니스의 ‘차이’를 만드는 시대가 펼쳐진다.

[책속으로 추가]
우버는 자동차의 위치, 교통 상황, 목적지까지의 경로 등 엄청난 양의 데이터에 접근해야 한다. 하지만 우버는 그 모든 데이터를 보유하기 위해 자체 스토리지를 마련할 필요가 없었다. 자체 데이터 센터를 만드는 편이 더 경제적인 때가 올 때까지 우버는 최고의 클라우드 컴퓨팅 옵션 중 하나인 아마존 웹서비스를 이용해서 이 문제를 2000년보다 100배나 낮은 비용으로 처리할 수 있다. 우버 앱은 문자 서비스를 이용해서 탑승자와 운전자 사이에서 소통하지만 자체 문자 시스템을 개발할 필요는 없었다. 우버는 또 다른 종류의 인기 웹서비스 제공자 중 한 곳인 트윌리오의 기술을 사용한다. 트윌리오는 2016년 6월에 성공적으로 상장되었다. 또한 우버는 자체 지도 기술을 만들려는 시도조차 할 필요가 없었다. 구글 맵스를 사용하면 되니까. 탑승자에게 영수증을 이메일로 보내는 데는 센드그리드라는 이메일 제공자를 이용한다. 센드그리드는 온라인 결제 회사이다. 우버의 모든 거래는 브레인트리가 처리한다. 이런 집짓기 블록들은 겨우 몇 가지 예에 지나지 않는다. 지금은 혁신적인 제품이나 서비스를 만들기 위해 누구나 이용할 수 있는 블록들이 이 밖에도 아주 많다. _p. 107, 3장 <기술 툴의 민주화> 중에서

이렇게 하고 보니 알고리즘을 이용한 선별이 독자들에게 노출되는 콘텐츠를 얼마나 크게 왜곡하고 있는지가 고스란히 드러났다. 알고리즘은 더 넓은 시각을 향해 사람들의 마음을 열어주는 것이 아니라, 자기 관점만 강화시키는 ‘메아리 효과’를 만들어내고 있었다. 물론 〈뉴욕 타임스〉 같은 간행물이 자신들만의 1면 헤드라인을 선별해서 이슈 프레임을 짜온 지는 오래되었다. 하지만 오늘날 달라진 점이 있다면 이런 기능이 ‘데이터를 기초로 한’, 그래서 우리가 ‘객관적’이라고 믿는 ‘기술’이라는 베일 뒤에 숨어 있다는 점이다. _pp. 153-154, 4장 <지배하지 않고 봉사하는 알고리즘> 중에서

도널드 노먼은 아무리 작은 것이라고 해도 우리 삶에 포함된 기술이 무언가를 강요한다면 우리의 사고나 행동에 강력한 영향을 미칠 수 있음을 잘 알고 있었다. 그는 이렇게 썼다. “우리의 사회적 판단, 능력, 심지어 생각도 우리를 돕는 기술의 본성에 뚜렷한 영향을 받는다. 설상가상으로 그 영향이 너무나 교묘하게 잘 스며들어서 우리는 종종 우리 신념이 기술의 임의성 때문에 얼마나 영향을 받았는지조차 깨닫지 못한다. …… 기술 전문가들은 인간 사회에 미치는 영향을 충분히 고려해보지도 않고 기술 덕분에 가능해진 것을 제작해버리는 경향이 있다. 게다가 기술 전문가들은 자신이 다루는 기술의 기교에는 전문가일지 모르지만 사회적 문제에는 종종 무지하거나 심지어 때로는 무관심한 경우도 있다.” _pp. 188-189, 5장 <더 윤리적인 기술> 중에서

리마인드를 도입하기 이전에는 부모들과 연락할 방법을 찾는 것이 교육 현장에서 가장 어려운 일 중 하나였다. P.A.는 이렇게 회상했다. “유치원생이 부모에게 메시지를 제대로 전해주길 바라야 했죠.” 이제 그는 주머니 속에 언제라도 문자메시지를 보낼 수 있는 700명의 부모를 넣고 다닌다. “중요한 메시지를 한꺼번에 보낼 때 써요. 단축수업일이라는 걸 알려줄 수도 있고, 아이가 수업시간에 주목을 받았다고 말해줄 수도 있지요. 선생님들은 리마인드를 이용해서 숙제를 알려줍니다. 또 부모에게 이런 말도 하죠. ‘아이가 오늘 이런 것을 배웠어요. 이런 질문을 해주세요.’ 제 아들은 1학년이라 하는 얘기가 뻔하죠. ‘오늘은 뭐가 좋았니?’ ‘쉬는 시간이요.’ ‘오늘 뭐 배웠니?’ ‘몰라요.’ 그런데 리마인드를 이용한 다음에는 이렇게 말할 수 있게 된 거예요. ‘오늘 도마뱀에 관해 배웠다며? 도마뱀에 관해서 몇 가지나 기억할 수 있니?’ 아이와 연결될 수 있고 집에서 학습을 강화해줄 수 있는 방법이에요.” _pp. 245-266, 6장 <어떻게 배워야 하는가>

그때가 2012년이었다. 현재 오픈거브는 정부가 재정을 관리하는 데 쓰이고, 시민들이 세입이나 세출에 대한 정보를 쉽게 열람할 수 있게 해주는 클라우드 기반 소프트웨어 서비스로 활약하고 있다. 1,000개가 넘는 주정부 혹은 지방정부가 오픈거브를 사용해서 투명성을 제고하고 있는데, 샌타페이, 마이애미, 피츠버그, 워싱턴 D.C., 미니아폴리스 같은 대도시도 여기 포함된다. 이 서비스는 여기서 더 진화하여 여러 툴을 제공하고 있는데, 당초의 비전이었던 데이터 시각화뿐 아니라 보다 효율적인 업무 프로세스와 더 수월하게 계획을 수립할 수 있게 해주는 툴도 제공한다. 핵심목표는 예산을 더 잘 설계하고 정부가 예산을 결정하고 집행할 때 시민에 대한 책임감을 더 가질 수 있도록 하여 시 공무원들의 업무를 보다 효율적으로 만드는 것이다._p. 285, 7장 <더 나은 세상을 위하여> 중에서

쿠네빈 프레임워크와 아세모글루와 오터의 반복적 · 비반복적 작업 구분을 결합하면 왜 애매모호한 인문학을 전공한 이들이 아주 많은 일에서 여전히 아주 소중한 인재로 남을지 더 정확히 알 수 있다. 단순한 상황에서 수행되는 반복적인 육체작업과 인지작업은 엄격하게 몇 가지 모범사례로 분류할 수 있기 때문에 차차 자동화될 것이다. 예컨대 물류에서 포장, 배송, 운반대 위에서의 제품집하 같은 일은 기계가 맡게 될 것이다. 독일의 특송물류회사 DHL은 이미 물류설비의 20퍼센트를 자동화했다. DHL은 백스터라는 로봇을 만든 리싱크 로보틱스와 함께 시범사업을 추진 중이다. 앞서 말했듯 숙박업에서는 엘리베이터와 복도라는 고도로 통제된 환경에서 이뤄지는 체크인이나 룸서비스 배달 같은 업무가 자동화될 것이다. p. 311, 8장 <일자리의 미래> 중에서

1952년 작 《자동 피아노》에서 작가 커트 보니것은 기계 자동화에 관해 “처음에는 육체노동, 다음에는 반복적 노동, 그다음에는 어쩌면 두뇌 노동”이라고 말했다. 우리는 지난 수십 년간 기술적 변화에 매료되어 있었다. 오늘의 두려움을 맹목적 낙천주의로 덮으려 해서는 안 된다. 앞날을 짐작할 수 없는 역동적 세상에서 우리를 소외시키지 않을 항구적 능력을 고려한다면, 이 진짜 능력을 공동체 내부에서 개발할 한 가지 방법은 우리가 누구고, 무엇을 원하고, 왜 중요한지에 관한 인문학적 질문들을 피해가지 않고 육성하는 것이다. 인문쟁이를 기술쟁이와, 기술쟁이를 인문쟁이와 짝지어준다면 우리 앞에 놓인 나날이 빨라지는 변화를 감당할 수 있을 것이다. 우리의 교육, 제품, 기관 들은 모두 한편으로는 인문학적이고 한편으로는 기술적이 되어야 한다. 그것이 이상적이다. 그래야만 빠르게 진화하는 기술 주도의 미래에서 아직 우리가 모르는 기회를 분 활용할 수 있다. _p. 338, 결론 <쌍방향 파트너십> 중에서

목차

저자의 말

1장 기술쟁이의 세상, 인문쟁이의 역할
정말 기술만으로 충분한가
걱정하되, 두려워 마라
기술의 진입장벽은 계속해서 낮아진다
기술혁신을 이끄는 인문학
자율주행차를 만드는 인류학자
변화에 적응하고 유연하게 대처하기 위하여

2장 빅데이터와 인간적 요소
기술의 힘에 인간의 통찰력을 더하다
빈라덴을 잡은 건 기술인가, 사람인가
데이터에 숨은 편향을 밝혀내라
데이터 문해력, 데이터 과학을 보완하다
팀워크에 대한 오래된 미스터리

3장 기술 툴의 민주화
기술이라는 벽돌 조합으로 혁신을 이루다
시제품 제작에서 고객관리까지, 수월함을 더하다
누구나 코딩을 배울 수 있다

4장 지배하지 않고 봉사하는 알고리즘
인공지능 뒤에는 사람이 있다
누가 기계의 폭주를 막을 것인가
알고리즘이 해야 할 좋은 일은 무수히 많다

5장 더 윤리적인 기술
디자인 윤리, 제품은 반드시 인간에게 도움이 되어야 한다
기술, 선택의 자유를 보호하라
디지털 치료법으로 행동 변화를 이끌다
디지털로 심리치료를 대중화하다

6장 어떻게 배워야 하는가
교육, 기술과 인간 사이에서 균형점을 찾아라
더 혁신적인 혼합형 학습을 위하여
교실 탈출로 자기주도학습의 즐거움을 일깨워라
학생, 자기주도학습으로 열린 결말에 답하라
교사, 강사가 아니라 코치로 거듭나라
학부모, 기술을 통해 자녀교육에 참여하라
인문학과 기술의 혼합으로 학습효과를 높이다

7장 더 나은 세상을 위해
세상을 더 안전하게 만들기 위하여
군대에 린스타트업을 도입하다
고질적인 사회문제 해결에 나서다
정부의 모든 시스템을 투명하게
투명성이 신뢰를 만든다

8장 일자리의 미래
소프트 스킬에 대한 수요는 줄어들지 않는다
인간의 직업은 정말 기계에 잡아먹힐까
중요한 것은 상황이다
딥러닝은 과연 범용인공지능인가
기계는 꿰뚫어보거나 창작하거나 느낄 수 없다

결론 : 쌍방향 파트너십
두 문화를 융합하라

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