염구가
말했다. “선생님의 가르침을 좋아하지 않는 것이 아니라 역부족이기 때문입니다.” 선생님께서 말씀하셨다. “역부족이란 최선을 다하고도 안 되면 중도에
그만두는 것이지, 지금 너처럼 처음부터 선을 긋는 것이 아니다.”
6.12. 冉求曰: “非不說子之道, 力不足也.” 子曰: “力不足者, 中道而廢. 今女畵.”
광인의 시대
21세기 오늘날
‘한계’가 뭔데, 찜쪄먹는
거야? 한계를 모르는 두 명의 미친 사람이 있다. 제프 베조스와
일론 머스크다. 이들 두 사람은 진짜로 미친 놈들이다. 그들의
사생활 – 불륜, 이혼, 대마
흡연 – 은 이 글의 관심사가 아니다. 저들에게 장애물이란
그저 육상의 허들이다. 레인에 세워진 뛰어넘고 달리라는 기표로밖에 보지 않는다. 남들이 ‘불가능할 걸’, 그러면
저들은 이렇게 대답한다. ‘어, 니가 잘 몰라서 그러는 거야.’ 지칠줄 모르는 열정과 상상력으로 무장한 두 사람이 비웃던 경쟁자들을 경악으로 몰아넣은 지 이미 오래다. 두 사람의 파괴적 혁신으로 기존 기업들은 문을 닫거나 끝모를 나락으로 추락 중이다.
It is the Soft Power, Stupid!
게다가 일론 머스크는 또라이다. 회사가
유동성 위기에 빠졌네, 매각할 가능성이 있네, 여러 풍문이
돌고 있는 판에 유투브 채널에 게스트로 출연해 한가롭게 대마를 피우다 주가가 폭락한 적도 있다. 테슬라의
경쟁력은 전기차라는 하드웨어에 있지 않다. 전기차는 조금 과장하면 아무나 만들 수 있다. 부품업체들도 많고 배터리 회사도 많다. 내연기관 시대에는 메이커들이
100여년 누적한 엔진 노하우 때문에 아무나 그럴듯한 차를 만들 수 없었지만 전기차는 이와 다르다. 전기차를 생산한다고 테슬라를 따라잡을 수 있는 것이 아니다. 아쉽지만
삼성전자가 갤럭시를 아이폰 못지 않게 잘 만든다고 애플이 되지 못하는 것과 마찬가지다. 삼성에 없는
생태계를 애플은 이미 거대하게 구축했다. 이제 애플에게 아이폰이나 아이패드 등은 그냥 생태계에서 놀
때 필요한 디바이스일 뿐이다.
인공지능 발달의 두 갈래
1950년대부터
학계에서 진행된 인공지능 연구에는 두 갈래 길이 있었다. 외국어를 습득하는 방법으로 설명하면, 하나는 어른이 외국어를 배우는 공부법이다. 즉 문법과 어휘 공부를
선행한다. 이 방법의 장점은 처음에는 그럴듯하게 진도가 빨리 나간다.
또 하나는 갓난아이가 말을 배우는 방법이다. 벙어리처럼 방긋 웃기만 하며 당최 말을 못하던
아이가 일정 기간이 지나면 말문이 트이는데 이후 아이의 언어 실력은 그야말로 일취월장이다. 자고나면
깜짝 놀란다. 갓난아이는 벙어리 신세였을 때도 말을 못했을 뿐 매일 매시간 깨어있는 내내 그에게 쏟아지는
어마어마한 양의 데이터를 그의 뇌에 차곡차곡 누적하며 어떤 ‘패턴’을
탐색하고 있었던 것이다. 아, 인간이란 참으로 똑똑하지 않은가. 이런 생각이 들 때 가끔 인간이 과연, 진짜로 진화된 결과물일까
하는 의심이 들기는 한다. 부모로부터 친지로부터 TV로부터
막대한 양의 데이터가 그의 뇌에 누적되고 어느 순간 말이 폭발한다. 그리고 그 아이는 이제 다른 차원의
시공간으로 진입한다. 인공지능 연구도 마찬가지 길을 걸었다. 어른의
교수법을 규칙 기반의 ‘상징적 인공지능’, 아이의 공부법을
‘통계적 패턴 인식 시스템’이라고 한다.
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| 앤드류 맥아피 저 '트리플 혁명' 중에서 |
최근 인공지능 기술이 대폭발한 것은 아이와 유사하다. 과거와 달리 엄청난 양의 데이터를 엄청나게 빠른 속도로 처리할 수 있는 메모리 기술의 발전, 인터넷의 보급을 통해 생산되는 무지막지한 양적 규모의 데이터 – 하루에
전세계에서 생산되는 데이터는 20세기 이전 인류가 누적한 모든 데이터의 양을 초과한다고 한다 - 가 인공지능이 스스로 학습하고 개선하는 기술의 말문을 트이게 해준 것이다.
자율주행 기술의 두 갈래 길
자율주행차 기술도 두 갈래 길로 발전해왔다. 테슬라를 제외한 대부분의 기업들 – 구글 웨이모, 네이버랩스의 자율주행 기술 등 -은 아마 자율주행을 먼 훗날에나
실현될 기술로 생각했던 것 같다. 그래서인지 어른들의 방법을 따르기로 했다. 먼저 현재의 구글이나 고해상도(HD) 맵을 구축하고 제한된 범위
내에서 시뮬레이션에 주력했다. 일론 머크스는 말한다. ‘나는
반댈세. 그런 식으로 언제 전세계의 HD맵을 구축하고 또
어느 세월에 자율주행차 시대가 구현되겠나. 나는 그런 방식 싫네.’ 그는
갓난아이의 방식을 택했다. 그는 테슬라에서 만든 차량들을 전세계에 뿌리고 그 차량들로 하여금 실제 도로를
주행하며 데이터를 수집해 본사 클라우드로 전송하는 방법을 택했다. 2020년 10월 현재 리포트에 따르면 대략 120만 대의 테슬라 차량이 전세계에서
막대한 양의 데이터를 수집하고 누적하고 그 데이터에 인공지능 기술을 접목하고 있다. 테슬라의 자율주행
기술은 어제도 오늘도 내일도 전 세계를 돌아다니는 자사 차량을 통해 매일 매시간 업데이트 되고 있다. 날이
갈수록 테슬라의 자율주행 기술은 똑똑해진다. 이것이 체감되지 않으면 구글이나 네이버 번역기를 사용해보라. 하루가 다르게 똑똑해지는 인공지능 번역 기술을 쉽게 경험할 수 있다. 자율주행이
현행법으로 아직 금지되어 있어 사용하지 못할 뿐 이미 상당 수준의 – 그는 지난 배터리데이에서 올해
안에 완전 자율주행차를 선보이겠다고 말했다. – 자율주행 소프프웨어가 차량에 내재되어 있고 법만 허락되면
차량을 교체하지 않고도 바로 온라인으로 업데이트 해서 사용할 수 있다.
두려운 하드웨어
굳이 하드웨어, 즉 제조업이라는
측면에서 테슬라의 장점을 꼽는다면 신생 제조업체라는 단점이 절대적 강점이다. 신생 업체로서 테슬라는
폭스바겐이나 현대기아차 등에서 따라하기가 거의 불가능한 장점을 발휘하는데 사실 이 부분은 자식 키우는 입장에서 무섭다. 현재 제조 공정에서 뛰어난 기능의 로봇이 부족해서 업무의 비중이 작은 것은 아니다. 기존 메이커는 내연기관차 시대를 거치며 수백 개의 협력업체와 함께 대규모의 인력을 고용하고 있다. 신생 업체인 테슬라는 애초 여기에 구애받지 않고 최첨단의 자동 공정을 구현해 최소한의 인력만 고용하는, 가능한 모든 공정은 로봇에 떠넘겼다. 신설된 기가상하이 테슬라 공장을
한번 유투브에서 찾아보시라. 이런 공정의 효율성과 비용 절감을 누구보다 잘 알지만 기존 메이커는 따라할
수 없다. 노사간 엄청난 마찰이 생긴다. 당연히 일자리를
잃게 될 노동자들이 가만히 보고앉아 있을 순 없는 노릇이다. 테슬라는 여기에서 자유롭다. 그렇지 않아도 혁신적인 공정으로 가격 경쟁력까지 확보한 상태인데 이들은 3년
내 다시 현재의 제조원가를 50% 가까이 떨어뜨릴 수 있다고 장담한다.
어떤 미국의 애널리스트는 9월의 테슬라 배터리데이를 보고 이렇게 평했다. ‘일반인들은 실망했다고 말하지만 기존 메이커 경영진들은 아마 바지에 지렸을 것이라고.’ 그렇다. 경악의 수준이다. 진심으로
자식을 키우는 아버지로서 현재로선 잘 보이지 않는 미래에 대해 우려하고 걱정스럽다. 저 한계를 모르는
광인들이 만들어낼 미래가 사실 무섭기 짝이 없다.
【관련 주석】 공안국: “획畵이란 止의 뜻이다. 역부족이란 시도를
하고, 실행을 하는 중에 힘에 부쳐 그만 두는 것을 말한다. 염구는
스스로 멈추었고, 최선을 다한 것이 아니다.” ◉『집주』: “긋는다는 것은 땅에 선을 긋고 스스로 한계를 정하는 것과 같다.”
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