- <우리말과 글Ⅱ>(과학기술 글쓰기 자료) -

빅데이터와 감시 사회

1) 빅데이터

빅데이터(Big Data)는 규모, 속도, 다양성의 측면에서 거대한 데이터를 지칭하는 개념이다. 페이스북에는 하루 평균 3억 건의 게시물이, 트위터에는 4억 건의 새로운 정보가 업로드된다. 전 세계 25억 명이 스마트폰으로 연결되어 있으며, 그들은 매 순간 정보를 생산하고 공유한다. 이렇게 생산된 정보는 모두 저장되어 빅데이터를 구성하게 된다. 빅데이터는 개인의 일상을 기록으로 저장한다. 스마트폰 사용자가 언제 집에서 나와 어떤 경로로 이동했는지, 몇 시 몇 분에 어떤 단어를 검색했는지, 가장 많이 검색한 단어와 질문, 방문 사이트도 파악하고 있다. 이를 분석하면 성별과 취미, 결혼 여부 등이 드러나게 된다. 사용자들은 내가 어떤 글을 올리고, 어떤 글에 추천을 누르는지 등의 정보가 익명화된다고 생각하지만, 정보를 갖고 있는 주체는 각 개인이 어떤 글을 쓰고 어떤 글을 읽고 어떤 글을 추천하는지 알 수 있다.

빅데이터의 가장 큰 특징은 광범위하게 사용할 수 있다는 것이다. 어느 가게에서 어떤 물건이 제일 잘 팔리는지 또는 상영되는 영화 중 어느 영화가 제일 인기가 좋은지, 빅데이터로 모두 알 수 있다. 기업에서는 빅데이터를 이용하여 매출을 올리기도 한다. 빅데이터는 개인의 취향에 관한 데이터를 가지고 있기 때문에 각각 개인에 알맞은 상품을 추천해 주기로 하고, 버스 노선이나 지하철 노선과 같이 실생활에 필요한 정보를 제공해 준다. 또 일손이 많이 필요한 인구 조사나 소비자 선호도 조사 같은 경우에는 일일이 대상을 조사하지 않아도 빅데이터만을 가지고도 알 수 있다. 빅데이터를 분석하는 기술을 활용하면 개인의 생각과 사회의 움직임을 알아내는 것을 물론이고 미래를 예견해 돈을 벌거나 정치적 주도권을 쥐는 것도 가능하다.

빅데이터를 활용하면 개인 정보에 쉽게 접근할 수 있다. 나쁜 마음을 먹은 사람들이 빅데이터를 잘못된 방향으로 사용한다면, 범죄에도 사용될 수 있고 개인 정보 유출도 일어날 수 있다. 또 보통 기업들이 빅데이터를 사용할 때 소비자의 동의를 구하지 않기 때문에 이에 불만을 품은 사람들도 더러 있다.

2) 빅데이터 활용 사례

① 인터넷 서점 아마존은 리뷰어를 고용하여 책을 소개하는 대신 인공지능학자 그레그 린던을 통해 과학적인 상품 추천 방법을 도입하였다. 그는 먼저, 어떤 사람이 어떤 책을 구매했고 어떤 페이지에 얼마 동안 머물렀으며 어떤 페이지는 지나갔는지 등에 대한 사용자의 정보를 수집하였다. 그런 다음, 그 사람의 상품 구매 패턴을 다른 사람들과 비교하고 그 연관성을 연구하여 자동으로 상품을 추천하도록 하였다. 이 시도로 아마존은 매출이 35% 신장되었다.

② 서울시가 심야버스(일명 올빼미버스)를 운영하기 위해 노선을 정하는 과정에 빅데이터를 활용한 것으로 알려졌다. 서울시는 야간에 신용카드 사용 기록이나 휴대전화 사용 기록, 택시 승하차 정보를 활용하여 심야 시간에 이용자가 많은 지역을 중심으로 버스 노선을 확정하였다. 그 결과 심야버스 운행은 성공적인 것으로 평가받았다. 그러나 한편으로는 공공의 목적이라 해도 신용카드 사용 기록과 같은 개인의 정보를 함부로 활용해도 되는지, 사생활이라는 측면에서 보호되어야 하는지에 대한 논란이 촉발되었다.

③ 신종인플루엔자가 나타나기 몇 주 전에 구글의 연구원 두 명이 『네이처』에 구글의 독감 예측 프로젝트에 관한 논문을 발표한 일이 있었다. 신종인플루엔자에 대해 알려진 것도, 그에 대한 치료제도 없는 상황에서 이루어진 결과였다. 전염병의 경우는 담당 의사들이 이를 조사하고 그 결과를 집계해서 보건당국에 보고하는 데만도 2주 정도의 시간이 걸린다. 그러나 전염병은 2주면 너무 퍼져 버릴 수 있다. 그런데 구글은 독감과 관련된 검색어를 추적하고, 질병관리본부의 데이터를 비교해서 4억 5천만 번의 수학적 모델을 찾고, 독감을 예측할 수 있는 45개의 검색어를 찾았다. 그래서 어느 지역에서 독감 관련 검색어를 얼마나 올리는지 실시간으로 발표하였다. 구글은 예측 프로그램을 통해 독감 예측 지수를 무료로 공개하였고, 이러한 구글의 빅데이터는 전염병을 예측하고 예방하는 데 도움을 주었다.

3) 빅데이터와 감시 사회

21세기, 정보 통신의 발달로 형성된 빅데이터 세계는 현대인들에게 빠르고 편리한 생활을 제공하고 있다. 사람들은 버튼을 한 번 클릭하는 것으로 물건을 사고팔고 교환까지 할 수 있다. 하지만 버튼을 누르면서도 자신의 정보가 노출될 수 있다는 걱정은 하지 않는다. 빅데이터를 제공하는 기업들은 소비자들의 정보를 이용하고 감시하지만, 소비자들은 그런 일이 있는지조차 모르고 살아간다. 이러한 구조를 ‘현대판 판옵티콘(Panopticon)’이라 지칭하는 전문가들도 있다. 그것은 판옵티콘이라는 감옥이 죄수들을 효율적으로 감시하는 것과 비슷하게, 빅데이터 기업이 소비자의 사생활을 교묘하게 감시할 수 있다는 것이다.

“중앙의 커다란 감시탑에서 불빛을 비추어 죄수들을 감시하고, 음지가 아닌 양지에서 죄수들은 새로운 형태의 처벌을 받는다.” 이것은 미셸 푸코가 그의 책 『감시와 처벌』에서 묘사한 판옵티콘이라는 감옥의 모습이다. 이 판옵티콘의 모습은 빅데이터를 바탕으로 모든 정보가 노출된 현대 사회와 유사하다. 여기서 중요한 것은 단순히 감시받고 있다는 사실보다 감시를 받음으로써 달라지는 죄수의 태도이다. 불빛에 노출된 죄수들은 자신이 이전과는 달라졌다는 것을 보이고 싶어한다. 감시는 계속되기 때문에 그들 스스로 거대한 힘에 순응해야 한다는 사실을 끊임없이 내면화한다.

로봇 기술의 발달과 인간의 생활

1) 로봇 친구

2014년 6월 5일 일본의 소프트뱅크는 세계 최초로 감정을 가진 로봇 ‘페퍼’를 선보였다. 키 120cm, 몸무게 28kg에 영어□일본어□프랑스어□스페인어를 자유자재로 구사할 줄 아는 로봇 페퍼는 사람의 감정을 이해하고 반응하는 인공지능 로봇이다. 페퍼의 머리 부분에는 마이크와 카메라 터치 센서, 가슴에는 자이로센서, 손으로 하는 터치 센서, 음파 센서, 레이저 센서, 범퍼 센서 등이 들어가 있다. 또한 페퍼의 몸체에는 모터 20개가 들어 있으며, 이동 속도는 시속 3km이다. 머리와 허리가 자유롭게 움직이고, 배터리는 리튬이온 제품으로 795Wh이다.

지금까지 로봇은 CPU나 메모리에 프로그래밍된 것이 실행되는 것이기 때문에 그 능력에 제한이 있었다. 즉 학습 능력이 없고 저장된 내용에서 반응하였다. 그러나 감정 로봇인 페퍼는 학습한 것을 클라우드 컴퓨터에 저장하고 읽으면서 학습을 하는 학습 능력이 있다. 그렇기 때문에 자율성을 가지고 있다. 페퍼는 머리에 네 개의 마이크가 있어, 이 마이크를 통해 소리의 방향을 인식할 수 있다. 눈 안쪽에 적외선 거리 센서가 있어서 말을 하는 사람과의 거리를 측정할 수 있으며, 거리를 측정한 후에 사람을 빤히 쳐다보면서 사람의 감정을 이해할 수 있다. 감정 인식 기능은 사람의 얼굴을 분석해서 감정을 인식하는 것으로, 어떤 사람이 눈은 웃지 않고 입만 웃는 것을 파악하여 그가 진짜로 웃는 것이 아니라는 것을 지적할 수 있을 정도이다. 이처럼 페퍼는 사람의 표정을 인식하고 점수화해서 사람의 감정을 학습한다. 그리고 학습한 결과는 클라우드 컴퓨터의 감정 데이터베이스에 저장되어, 또 다른 페퍼와 감정 데이터베이스를 공유할 수 있다. 감정의 기록은 그 진폭이 클 경우만 중점적으로 기록하고 표정 변화가 없을 때는 기록하지 않는다. 또한 개인 정보 보호에도 신경을 쓰면서 저장한다고 한다.

페퍼를 움직이는 핵심 기술은 클라우드와 인공지능(AI)이다. 페퍼는 스스로 배우고 익힐 줄 아는 로봇이다. 사람과 대화하고 소통하면서 수집한 감정은 디지털 정보로 저장한다. 각 가정이나 사무실에 입양된 여러 ‘페퍼들’은 이렇게 모으고 학습한 정보를 클라우드 서버로 모은 뒤, 다시 다른 페퍼들에게 전달하게 된다. 이런 시스템을 활용하기 때문에 시간이 흐를수록 페퍼는 더욱 똑똑해진다. 사람과 함께 생활하면서 정이 깊어질수록 페퍼는 어떤 상황에서 사람이 즐거워하는지 잘 알게 되고 사람이 좋아하는 행동을 하게 될 것이다.

2) 무인자동차

구글이 무인자동차 시제품을 공개했다. 겉모습은 여느 자동차와 비슷한 2인승 자동차다. 그런데 자동차에 반드시 있어야 할 운전대도 가속페달도 브레이크도 없다. 대신 ‘출발’과 ‘정지’ 버튼만 있다. 운전석과 조수석 사이에 있는 ‘출발’ 버튼을 누르면 미리 입력해 둔 경로로 자동차가 스스로 움직이고, 목적지에 도착하면 멈춘다. ‘정지’ 버튼이 있지만 비상 상태에 대비한 것이다.

구글의 무인자동차는 장애물 없는 직선도로가 아니라, 신호 체계가 복잡하고 예측 못 할 돌발 사태가 일어날 수 있는 도로에서 운행할 수 있다. 지붕에 달린 동그란 모양의 레이저 파인더 장치가 있기 때문이다. 무인자동차는 지붕의 레이저 파인더에 내장된 센서로 주변 환경을 파악하고, 여기에서 모은 정보를 위성항법장치(GPS), 지도 정보와 결합해 주행 중 상황을 파악한다. GPS로 자신의 위치를 파악하지만 GPS가 항상 정확하지만은 않고 정밀도도 떨어져서 레이저로 주변 환경을 스캔해서 정밀도를 높인다.

구글의 무인자동차가 G메일과 캘린더, ‘구글플러스’와 지도, ‘구글나우’ 같은 구글 서비스와 결합하게 되면 그 편리함은 크게 향상될 것이다. 회사에 출근할 때도 구글 계정으로 로그인해 구글의 음성 서비스인 ‘구글나우’의 안내를 받으며 집에서 회사까지 가는 경로의 교통 상황과 도착 예정 시간을 가늠할 수 있다. 개개인의 생활 패턴에 맞는 서비스도 가능할 것이다. 구글은 빅데이터를 축적하고 있기 때문에 사용자의 생활 패턴을 분석해서 다양한 서비스를 제공해 줄 수도 있다. 이러한 서비스는 이용자가 늘어날수록 더욱 진화할 것이다.

3) 로봇 기자

로봇이 기사를 쓰는 시대가 본격화되고 있다. 미국의 경제 주간지 「포브스」에는 퀼(Quill)이라는 이름의 기자가 하루 30건 정도의 기사를 쓴다. 퀼이 이렇게 많은 양의 기사를 쓸 수 있는 것은 그가 각종 데이터에서 주요한 사실들을 뽑아 이야기로 풀어내는 능력을 갖춘 인공지능 프로그램이기 때문이다. 로봇이 기사를 쓴다는 이러한 공상적인 이야기는 미국의 IT 회사인 ‘내러티브 사이언스(Narrative Science)’가 데이터를 이야기로 바꿔 주는 기술을 개발하면서 현실화되었다.

로봇이 실적 기사를 쓰게 되면 우선 기사의 양이 크게 늘어날 것으로 보인다. 로봇 기자인 퀼의 기사 작성 속도는 사람과 비교가 안 될 정도로 빨라, 기사 하나를 작성하는 데 1초도 안 걸린다고 한다. 「허핑턴포스트」는 기자들이 매 분기마다 약 300건의 실적 기사를 작성하는데, 로봇을 이용하면 4,400건까지 늘어날 것으로 전망했다. 이렇게 로봇을 이용하게 되면 기자들이 단순 작업에 시간을 빼앗기지 않고 좀 더 창의적인 기사, 분석적인 기사를 쓸 수 있을 것이라고 기대할 수 있다.

로봇이 기사를 작성하는 것은 이미 현실화되었다. 경제 전문 언론사 ‘블룸버그’와 같은 곳은 금융 시장이 급락하거나 급등할 경우에 그 정도를 프로그램에 입력해 놓으면 자동으로 속보가 뜨는 시스템을 갖추고 있다. 점수를 기계적으로 알려야 하는 운동 경기 기사도 일부가 이렇게 작성되고 있다. 영국의 일간 신문사 ‘가디언’에서는 로봇 편집국장을 두고 있다. 이 로봇은 미국에서 발행하는 월간판 신문에 들어갈 기사를 고르는 역할을 한다. 미국의 일간 신문사 『뉴욕타임스(NYT)』에서도 내러티브 사이언스가 개발한 프로그램 스태츠멍키(Stats Monkey)를 이용해 기사를 쓰고 있다.

그리스 언론인 소도리스 게오르가코풀로스(Thodoris Georgakopoulos)는 “내러티브 사이언스와 같은 로봇 저널리즘이 활발해지면 지금처럼 많은 기자들이 더 이상 필요하지 않을 것이며, 곧 기술이 기사를 쓰게 될 것”이라고 전망했다.