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"공유경제로 '사회적 후생' 늘지만 기존 공급자와는 충돌하죠"

2018 평창동계올림픽을 두 달여 앞 둔 시점에 평창·강릉지역의 숙박비 가 치솟았다. 극성수기 대비 2~3배 오른 숙박비는 2인실 가격이 하룻 밤에 40만원, 최대 13명까지 들어 갈 수 있는 방은 약 170만원에 달했 다. 하지만 올림픽 흥행의 악재로 꼽혔던 숙박 문제는 올림픽 개막 이후 의외로 큰 이슈가 되지 않았 다. 숙박공유 플랫폼인 ‘에어비앤 비’가 있었기 때문이다.공급과 수요를 ICT 플랫폼으로 중개글로벌 숙박공유 플랫폼인 에이비앤비에 따르면 올림픽 기간 강원 지역에서 에어비앤비를 통해 숙박을 이용한 게스트는 9000명이 넘었다. 전년 동기 대비 무려 260% 증가한 규모였다. 강원 지역의 숙박료가 치솟자 관광객들이 숙박공유를 통해 숙소 문제를 해결한 결과였다. 이런 실적을 두고 에어비앤비는 2인1실을 기준으로 일반적인 호텔 약 26채를 추가한 것과 같은 효과라고 설명한다. 게다가 지역주민은 숙소를 공유한 대가로 총 23억원의 수입을 올렸다는 구체적 수치도 덧붙였다.공유경제는 유휴자산을 보유한 공급자와 이를 원하는 수요자 간의 시장거래를 ICT 플랫폼이 중개하는 경제를 의미한다. 공유경제의 경제적 효과는 무엇보다 사회적 후생의 증가로 나타난다. ICT의 발달로 수요자가 원하는 공급자를 인터넷이나 스마트폰을 통해 실시간으로 손쉽게 (낮은 거래비용으로) 찾을 수 있게 됨에 따라 과거에는 거래할 수 없었던 수요자와 공급자가 직접 만나 거래하기 때문이다. 2014년 12월 미국에서 한 설문조사 결과는 이를 뒷받침한다. 미국의 회계법인 PwC와 세계적인 리서치회사 BAV 컨설팅은 공유경제에 대한 미국 소비자들의 인식을 조사해 《소비자 인식 시리즈: 공유경제 편》을 발표
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디지털 발달로 상품과 서비스를 공유해 쓸 가능성 커요

산업혁명 이전 경제적 교환의 대다 수는 개인 간 거래였다. 알프레드 챈들러의 저서 《보이는 손》에 묘사 된 바와 같이 18세기 후반 경제를 지배하는 주체는 일반 상인이었으 며, 수공업자와 장인들의 작은 점 포에서 소량의 제품을 만들어 파는 것이 전부였다. 이후 산업혁명은 인 류의 경제활동 방식을 획기적으로 바꿔놨다. 대량 생산과 대량 분배를 가능하게 했고 이는 오늘날과 같은 대기업 출현의 기반이 됐다. 흥미로 운 점은 산업혁명이 시작된 지 200 년이 조금 넘은 오늘날 다시 과거의 개인 간 거래 방식이 활발해지고 있 다는 점이다. 사람들은 이를 ‘공유 경제(sharing economy)’라고 이 름 붙였다.공유경제의 정의공유경제가 정확히 무엇인지에 대해서는 연구자마다 의견이 다르다. 다양한 분야에서 각기 다른 형태로 개인 간 거래가 이뤄지고 있기 때문이다. 아룬 순다라라잔 뉴욕대 스턴경영대학원 교수는 그의 저서 《4차 산업혁명 시대의 공유경제》를 통해 공유경제를 다섯 가지의 특징을 지닌 경제 체제로 설명한다. 공유경제는 제품의 교환 및 새로운 서비스의 등장을 촉진하여 더 높은 수준의 경제활동을 야기하고, 모든 자원이 가능한 한 낭비 없이 완벽하게 사용될 수 있는 기회를 제공하는 특징을 지닌다. 에이비앤비와 같이 비어 있는 침실을 여행자에게 제공하거나 리프트나 우버와 같이 자동차를 보유한 개인이 사용하지 않는 시간에 자동차를 필요로 하는 개인에게 빌려주는 서비스가 이에 해당한다.또한 이런 교환활동이 기업이나 국가와 같이 중앙집권화된 조직을 매개로 이뤄지는 것이 아니라 독립적인 개인이 직접 자본과 노동력을 제공한다는 특징이 있다. 중앙집권적인
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빅데이터 시대, 개인정보는 보호와 활용의 균형이 중요해요

페이스북 가입자 5000만 명의 정보 가 동의 없이 제3자에게 전달되었 다. 해당 정보가 45대 미국 대통령 선거에서 도널드 트럼프 공화당 후 보를 위해 활용된 것이 알려지자 페 이스북은 창사 이래 최대의 위기를 맞았다. 주가가 7% 가까이 폭락하 는가 하면, 최고경영자(CEO)인 마 크 저커버그는 미국, 영국, 유럽연 합(EU) 의회로부터 소환되었다. 구 글과 아마존, 트위터와 같은 정보기 술(IT) 기반 기업들 역시 이번 사태 에 귀추를 주목하고 있다. 이번 사 건의 여파가 어디로 번질지 모르기 때문이다.개인정보는 보호되고 개인에게 귀속돼야사실 개인정보 유출 문제는 빅데이터의 발전과 함께 끊임없이 제기되는 우려였다. 빅데이터가 4차 산업혁명 시대 원유라 불리는 이유 중 하나는 개인정보의 분석을 통해 평균적 접근이 아닌 개개인에게 최적화된 솔루션을 찾아낼 수 있기 때문이다. 문제는 개인정보는 본질적으로 보호되고, 개인에게 귀속되어야 한다는 점이다. 이런 특성의 정보가 활용될 때 새로운 가치가 창출되는 역설적인 상황이 개인정보의 보호와 활용 사이에 균형을 유지하기 어렵게 만드는 요인이다.개인정보를 둘러싼 공통의 문제들개인정보의 보호와 활용의 딜레마를 해결할 보편적인 제도적 해결책은 사실상 존재하지 않는다. 국가마다 보유한 자원이 상이하고, 처한 제약이 다르기 때문이다. 다만 개인정보를 둘러싼 공통된 주요 이슈들은 존재하는데, ‘동의’와 ‘비식별화’의 문제이다.동의의 문제는 개인정보가 포함된 빅데이터 구축과 활용의 기초가 된다. 동의와 관련하여 Opt-in과 Opt-out의 두 가지 방식이 존재한다. Opt-in은 개인정보 제공자의 사전 동의가 있어야 개인정보
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빅데이터 시대되면서 '데이터 과학자'가 부상하고 있죠

2001년 9·11 테러 발생 직후 미국 연 방수사국(FBI)은 19명의 용의자 가 운데 11명의 이름을 발표했다. 테 러 발생 이후 단 3일 만이었다. 신속 한 대처의 이면에는 세계 최대 데이 터 판매업체 액시엄의 분석이 있었 다. 이들은 자사가 보유한 항공회사 의 티케팅 데이터와 미국 전역의 주 소 데이터 그리고 우체국이 제공하 는 주민들의 이사 데이터의 결합으 로 항공 티켓 구매자의 동선을 파악 할 수 있었고, 이를 바탕으로 용의 자를 선별해낼 수 있었다.빅데이터와 데이터 과학자액시엄은 미국인 3억 명을 비롯해 세계 7억 명의 개인정보를 수집하고 분류한 뒤 각 기업에 판매하는 세계 최대 데이터 판매업체다. 저장된 개인당 수집된 항목이 1500개에 이를 만큼 방대한 데이터를 보유하고 있다. 포천 100대 기업 전부는 물론이거니와 연방 정부 등 개인정보를 필요로 하는 모든 주체가 이들의 고객이다. 그리고 이들 사업의 중심에는 ‘데이터 과학자’가 자리하고 있다.데이터 과학자가 빅데이터와 함께 주목을 받은 것은 사실이지만, 데이터를 다루는 직업군은 아주 오래전부터 다양한 분야에서 존재해왔다. 글로벌 구인·구직 네트워크 서비스인 링크트인에서 데이터 분석과 관련 있는 직업 타이틀을 검색하면 약 4900개의 직책이 등장할 만큼 쉽게 찾아볼 수 있는 직업군이기도 하다. 그럼에도 불구하고 데이터 과학자가 ‘21세기 가장 섹시한 직업(Data Scientist: The Sexiest Job of the 21st Century, Harvard Business Review)’으으로 여겨질 만큼 재조명되는 것은 기존 데이터 관련 직업군과는 차별화된 뭔가가 존재하기 때문이다.데이터 분석가와 데이터 과학자데이터 과학자가 기존의 데이터 관련 직업군

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데이터는 '디지털경제의 원유'… 기업 경쟁 치열

데이터 원천 확보를 위한 빅데이터 전략구글은 지난해 말 아마존의 인공지능 스피커인 ‘에코 쇼’와 셋톱박스인 ‘파이어 TV’에서 구글의 동영상 사이트인 유튜브 지원을 차단했다. 이에 대해 아마존은 지난 3일 아마존의 사이트에서 구글 자회사로서 스마트 홈 기술을 보유한 네스트의 최신 제품을 판매하지 않겠다고 통보했다. 두 인터넷 공룡의 유치한 싸움이 지속되는 이유는 빅데이터에 대한 인식이 달라졌기 때문이다. 과거 빅데이터에 대한 인식은 방대한 데이터 규모 자체에 머물러 있었다. 하지만 최근에는 데이터 생성 주체에 대한 접근 경로를 확보하는 것이 기업 경쟁력의 중요한 요인으로 간주되고 있다.데이터 규모는 여전히 중요한 요인이다. 경쟁우위를 선점한 많은 기업이 방대한 정형 및 비정형 데이터를 수집·분석해 제품 및 서비스 개선에 활용했다. 하지만 많은 데이터를 가진 기업 전부가 경쟁우위를 차지한 것은 아니었다. 후발주자로서 데이터가 부족했던 페이스북이 선도자였던 마이스페이스를 제쳤고, 오랜 기간의 엄청난 검색 정보를 보유했던 야후는 정보의 양이 절대적으로 부족했던 신생 업체 구글에 추월당했다. 4차 산업혁명 시대에 정보의 보유량과 질이 경쟁우위를 결정하는 요인이 아님을 확인할 수 있는 대목이다.이들 기업이 경쟁우위를 가질 수 있었던 요인은 데이터 생성 원천에 대한 경로를 독차지했기 때문이다. 페이스북은 소셜네트워크서비스(SNS)를 통해, 구글은 단순하지만 정밀한 검색엔진의 제공을 통해 데이터의 생성원천인 소비자에 대한 접근 경로를 독점할 수 있었다. 제품의 궁극적인 판매 대상이기도 한 소비자에 대한 접근 경로를
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빅데이터가 다양한 가치를 창출하는 원천

데이터의 실시간 분석을 통한 맞춤형 전략 수립독일은 브라질을 무려 7-1의 점수로 물리치고 결승에 진출했다. 경기가 끝난 뒤 독일 선수들은 비디오 게임을 하는 느낌을 받았다고 인터뷰했다. 브라질 선수들이 자신들이 예상하는 대로 움직였다는 것이다. 브라질 선수들의 움직임과 전략을 완전히 분석한 결과였다. 당시 독일축구연맹은 월드컵을 앞두고 자국 정보기술(IT) 기업인 SAP과 협력해 ‘매치인사이드’라는 소프트웨어를 개발했다. 훈련 중인 선수의 무릎과 어깨에 총 4개의 센서를 부착해 선수의 운동량, 순간속도, 심박 수, 슈팅 동작, 방향에 관한 데이터를 수집한다. 이렇게 수집된 데이터는 매치인사이드를 통해 실시간으로 분석된 뒤 경기장 밖 감독의 태블릿PC에 전달돼 선수의 컨디션 파악과 전술 변경에 활용된다. 한편 센서 한 개가 수집하는 데이터는 1분에 총 1만2000여 개다. 90분 동안 선수당 약 432만 개, 11명의 선수가 뛰므로 경기당 약 4968만 개의 데이터가 생성된다. 이렇게 쌓인 데이터는 개인의 장단점에 대한 피드백을 제공해 맞춤형 전술을 완성한다. 특히 남아공월드컵 당시 3.3초였던 선수당 볼 소유시간을 1.1초로 크게 단축해 공격적인 전술의 토대를 만들 수 있었다.빅데이터를 활용한 새로운 부가가치의 창출독일 축구 대표팀과 같이 데이터를 활용해 새로운 가치를 창출하는 사례를 많이 살펴볼 수 있다. 대표적인 사례는 온라인 유통 공룡인 아마존의 예측배송 시스템이다. 유통기업은 많은 양의 물품을 빠른 시간 안에 배송할 때 더 많은 가치를 창출할 수 있다. 고객들이 원하는 물품을 미리 알 수만 있다면 구매하기 전에 예측해 배송하는 일이 가능해진다. 이를 위해서
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새 기술이 인간 노동을 보완해 일자리 늘게 해야

근본적인 해결책으로서의 교육당시의 기술 발달은 오늘날 자동화에도 미치지 못하는 수준이었다. 그럼에도 기술 발달로 인해 기계가 일자리에 미치는 영향, 그리고 교육을 통한 해결책은 오늘날과 크게 다르지 않았다. 달라진 건 기계의 수준이다. 기하급수적 성장과 디지털화를 바탕으로 발전한 기계는 인간의 육체를 대체하던 과거와 달리 인간의 지능까지 대체할 수 있을 정도로 발전했다. 덕분에 근본적인 처방인 교육의 중요성은 과거 어느 때보다도 중요해졌다.문제는 높은 수준의 교육을 받은 사람들이 많아졌음에도 불구하고, 졸업생 수준에 맞는 전문 기술직이나 관리직의 일자리는 늘어나지 않는다는 점에 있다. 미국의 경우 과거 고등학교 졸업자가 충분히 수행할 수 있던 일자리는 4년제 대학 졸업자가 차지하고 있다. 학위 소지자만 양산될 뿐이었다. 아주 일부만이 창의적이고 혁신적인 업무를 담당하고, 기계에 일자리를 내준 사람들은 아직 기계화되지 않은 직종으로 옮겨갔다. 이들의 직종과 하는 일은 바뀌었지만, 업무의 성격이 일상적이라는 점은 그대로였다. 오늘날 인공지능은 더 넓은 영역에서 도입되고, 더 많은 사람들이 일자리를 기계에 내어주고 있어 과거와 같이 기계를 피해 옮길 직종도 좁아지고 있다. 교육을 통해 기계에 우위를 점하는 일자리도, 기계의 영향을 피해 숨을 일자리도 찾기 어려워지고 있다.기본소득 도입 논의의 배경한편 기술 발달은 일자리를 갖고 있는 사람에게도 부정적인 영향을 미칠 수 있다. 미국 매사추세츠공대(MIT) 경영대학원의 에릭 브린욜프슨과 앤드루 맥아피는 《제2의 기계시대》에서 디지털 노동자가 더 흔해지고 유능해지고 강력해질수록 기
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지능형 기계 많아질수록 기계·인간 협업이 더 중요해져

1970년대 체스는 기계가 넘볼 수 없는 인간만의 영역이었다. 초기 모델에 해당하던 벨(Bell)이라는 체스기계는 승수를 챙기기는커 녕 작동이 멈추는 일도 다반사였 다. 하지만 약 20년 뒤인 1997년 IBM의 슈퍼컴퓨터 딥블루(Deep Blue)는 체스 챔피언이던 가리 카 스퍼로프를 2승 3무 1패의 성적으 로 꺾을 만큼 비약적으로 발전한 다. “체스는 인공지능의 초파리이 다”라는 말을 통해 체스가 인공지 능의 전체상을 엿볼 수 있는 도구 임을 강조했던 알렉산더 크론로드 (Alexnder Kronrod)의 말이 떠오 르는 대목이다.기계 역할의 변화과거 전통적인 체스 대회는 체스 그랜드마스터만이 참여할 수 있었다. 그랜드마스터란 국제체스연맹(FIDE)이 뛰어난 선수(보통 2500점 이상)에게 부여하는 타이틀이다. 이는 체스 대회는 사람만이 참석할 수 있었다는 의미다. 하지만 기계에 의해 최고의 선수가 패배하자, 체스 게임의 형태가 바뀌기 시작했다. 1990년 후반에 이르자 경기 중간에 그랜드마스터가 기계의 조언을 구하는 형식의 게임이 등장했다. 이를 ‘자유형 체스(Freestyle chess)’라고 이름 붙였다. 사람과 기계가 한 팀이 되어 서로의 불완전함을 보완해 경기를 승리로 이끄는 방식이다.2000년 초반이 되자 자유형 게임은 사람의 체스 실력에 의해 승패가 갈리지 않았다. 그보다는 컴퓨터의 프로그램 작동 방식을 잘 이해하는 선수가 게임에서 승리할 확률이 높아졌다. 2005년 시작된 자유형 토너먼트에서 우승자는 체스 실력이 각각 1684점과 1398점에 불과한 두 미국인 청년들이었다. 이들의 점수는 체스 동호회 회원에도 미치지 못하는 수준이다. 심지어 이들이 결승전에서 이긴 상대는 러시아의 체스 그랜드마스터인

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