생글생글

테샛 공부합시다

신뢰·신용 잃으면 기업도 국가도 한순간에 무너져

기원전 8세기 중국 서주의 마지막 왕인 유왕은 포사라는 여인을 매우 총애하였지요. 어느 날 관리의 실수로 봉화가 피어올랐습니다. 당시 봉화가 피어오르면 수도인 호경에 위급한 일이 생겼다는 신호이기에 제후들이 군사를 이끌고 왔습니다. 평소 웃음이 없던 포사가 허겁지겁 달려오는 군사의 모습에 웃자 유왕은 봉화를 매일 피웠지요. 얼마 후 견융이 호경을 포위하자 유왕은 봉화를 피웠습니다. 하지만 이를 믿지 않은 제후들은 구원병을 보내지 않았고 호경은 함락당했지요. 공든 탑도 무너질 수 있어우리는 유왕과 포사의 이야기에서 상대방의 ‘신뢰’를 잃으면 어떠한 결과가 발생하는지 알 수 있습니다. 최근 위기에 빠진 ‘티메프(티몬과 위메프)’ 사태도 신뢰를 잃었기 때문에 발생한 일이죠. 소비자가 제품을 구매하기 위해 결제하면 티메프는 그 자금을 일정 기간 가지고 있다가 판매자에게 대금을 지급하는 정산 기간이 존재합니다. 티메프 같은 이커머스 사업은 기본적으로 적자가 지속되는 구조입니다. 그래서 소비자를 많이 끌어들여 거래량을 늘리고 그 결제 자금으로 정산 일정이 다가온 판매자에게 대금을 지급합니다.이번 티메프 사태는 모기업인 큐텐이 미국 쇼핑 플랫폼 위시를 인수하는 과정에서 티메프의 결제 자금 일부를 사용하며 문제가 발생한 것으로 보입니다. 이에 따라 판매자에게 정산이 지연되어 티메프 입점 업체들의 탈출이 시작되었고, 소비자도 ‘뱅크런’처럼 너도나도 환불을 요구(사진)했지요. 결국 티메프는 자금 부족으로 법정관리를 신청해 청산이냐 회생이냐의 갈림길에 서 있습니다. 신뢰라는 기둥이 빠지자 힘들게 쌓아 올린 탑이

테샛 공부합시다

금융이 신뢰받지 못하면 경제활동 체계 흔들려

1591년 조선 조정에서는 일본이 전쟁을 일으킬지에 대한 논쟁이 있었습니다. 당시 조선은 정치 분열로 정확한 정세 판단을 할 수 없었습니다. 결국 조선은 전쟁을 준비할 시간이 있었음에도 대응하지 않고 있다가 이듬해 임진왜란을 맞았습니다. 조선은 조총으로 무장한 일본군에 짓밟혔고, 선조는 도성인 한양을 떠나 피란길에 오르게 됐죠. “전쟁을 미리 대비했더라면…”이란 생각이 선조의 머릿속에 가득했을 겁니다. 이런 상황을 ‘소 잃고 외양간 고친다’는 속담으로 설명할 수 있습니다. 전쟁이 일어날 조짐이 있었지만, 정치 다툼으로 시간을 허비하고 국방을 강화하지 않았기에 결국 피란길에 오르게 됐으니 후회해봐야 이미 소용없는 상황이지요. 신뢰는 금융 활동의 바탕이처럼 소 잃고 외양간 고치는 상황이 금융권에서도 발생했습니다. 바로 주요 은행 내부 직원들이 자금을 횡령한 사건입니다. 은행 직원은 자신의 지위를 활용해 고객이 믿고 맡긴 돈을 함부로 사용했습니다. 은행 내부적으로 제대로 된 감시체계가 작동했다면 예방할 수 있었겠죠. 금융감독원과 은행은 철저한 수사로 횡령한 금액을 회수하고 앞으로 관리·감독체계를 강화하겠다고 발표했지만, 사건은 이미 벌어졌고 은행에 대한 고객의 신뢰는 땅에 떨어졌습니다. 땀 흘려 번 돈을 믿고 맡겼는데 이 같은 사건이 발생했으니 고객들이 앞으로 해당 은행에 돈을 믿고 맡길 수 있을까요?굳게 믿고 의지한다는 뜻의 ‘신뢰’는 금융 영역에서 중요한 요소입니다. 내 소득을 은행에 저축할 수 있는 것은 은행이 고객 돈을 잘 관리할 것이라는 신뢰가 있기 때문입니다. 은행은 고객에게 받은 예금을

디지털 이코노미

인공지능 발전해도 규칙밖의 판단은 결국 인간의 몫

2016년 ‘버트 믿어주기’ 실험이 진행됐다. 어떤 로봇이 믿을만한지 알아보기 위해 세 종류의 로봇 버트를 준비해놓고 사람들에게 보여준 것이다. 미션은 오물렛을 만들기 위해 인간에게 달걀과 기름, 소금을 건네주는 것이었다. 버트A는 결점이 없지만 말은 못했다. 버트B는 자주 달걀을 떨어뜨리고, 말을 하지 못했다. 버트C는 제일 서툴렀지만 얼굴에 표정도 있고 실수하면 사과할 줄 알았다. 실험이 끝난 뒤 참가자 21명이 주방보조로 선택한 로봇은 버트C였다. 인공지능 기술과 신뢰 형태 변화실험의 규모는 작았지만 인상적이었다. 버트C는 작업이 서툴러 다른 로봇에 비해 작업시간이 50%나 더 걸렸다. 하지만 사람들은 유능하고 믿음직한 로봇보다 실수를 하더라도 인간과 비슷한 로봇을 신뢰했다. 인지심리학자인 프랭크 크루거 교수는 기계의 미숙함은 신뢰저하로 이어지지만, 기계가 사과와 같은 기초적인 사회예절을 보이면 신뢰가 금세 회복된다고 설명한다. 기계에 대한 신뢰형태가 달라지고 있음을 엿볼 수 있는 대목이다. 그간 기계에 대한 신뢰는 오로지 기능적 확실성에서 도출되었다. 즉, 예측가능성이 곧 기계의 신뢰성이었다. 기계에 대한 신뢰는 딱 주어진 만큼의 작업을 할 것이라는 믿음에서 나온다. 클라우드에 저장된 문서는 언제 어디서나 열어볼 수 있을 거라고 믿고, ATM에서는 요청한 돈이 정확히 인출될 것이라 믿는다. 하지만 인공지능에 대한 사람들의 기대는 이와 다르다. 인공지능 기술 이전의 기계는 정해진 일만을 안정적으로 ‘처리’해줄 것이라 믿었지만, 오늘날에는 기계가 무엇을, 언제할지 ‘결정’ 해줄거라 믿는다. 목적지에 도착하기 위해 좌회

과학과 놀자

측정값 어떻게 정의하는지 봐야 과학적 데이터로 신뢰 가능

이제는 '과학적 데이터'가 더 이상 과학자 사이에서만 소통되는 수치가 아니다. TV 건강 프로그램에서 식품 속의 영양 성분 양을 과학적 수치로 제시하거나, 뉴스에서 각종 경제 지표를 수치나 그래프로 제시하는 것을 일상에서 접하고 있다. 이렇게 과학적 수치 또는 데이터를 언급하면서 이를 근거로 주장하면 시청자나 독자는 근거가 있다고 생각하므로 주장의 신뢰성을 높이는 데 효과적이다.그런데 가끔 동일한 현상을 놓고 서로 반대되는 주장을 지지하는 ‘과학적 데이터’가 등장하고, 우리는 주장하는 사람의 논리에 이러저리 이끌려다니고 있음을 뒤늦게 느낄 때가 있다. 왜 이런 상황을 겪고 있으며, 어떻게 우리 스스로 중심을 잡고 ‘과학적 데이터’를 이해할 수 있을까? 어떻게 정의됐는지 알아야자연과학적 대상이든 사회과학적 대상이든 무엇인가를 측정할 때는 그 측정값에 이름을 정해주고, 그 의미를 수학적으로 정확하게 정의한다. 일반적으로 그 정의는 수치로 표현할 수 있다. 그런데, 이 측정값이 방송이나 신문과 같이 대중적인 글에 인용될 때 그 정의와 표현 방법까지 엄격하게 제시되지는 않을 때가 많다.예를 들어 살펴보자. 삼투압이라는 용어는 과학적으로 정의된 전문적인 개념이지만, 일상생활에서 편하게 통용되는 용어이기도 하다. 삼투압은 물은 잘 통과하지만 물속의 다른 물질은 잘 통과하지 않는 반투과성 막을 경계로 물이 한쪽으로 이동하는 현상의 결과로 나타나는 수압을 나타낸다. 삼투압의 정의를 <그림>으로 나타내면 다음과 같다. ‘시작 단계’는 왼쪽에 순수한 물이 있고 오른쪽에는 포도당 수용액(농도: Cο)이 있고 두