알 수 없는 미래가 오히려 너무나 좋은 이유

미래의 불확실성이 가져다 주는 흥미진진함의 미학 !

인간의 수명은 여러가지 제약 조건에 의해 유한하다. 죽지않는 불로초나 영생의 약이 존재하지 않기에 인간은 언젠가 죽음을 맞이하게 된다. 

그런데 자신이 언제 이 세상을 떠나게 될지 알게 된다면 어떨까 ? 그리 행복하지도, 인생에 대해서도 적극적이지 않을 것 같다. 이미 정해진 미래를 바꿀 수 없음을 알기 때문이다.

지금 한창 진행되고 있는 프로야구의 금년도 우승팀이 어디일까 ? 이미 연말에 어떤 팀이 영광의 자리에 앉게 될지 안다면 더 이상 경기장에 가고 싶지 않을 것이다. 응원을 통해 선수들의 화이팅을 독려하고, 박수소리로 기를 불어 넣어도 결과가 바뀌지 않을 것이기 때문이다.

물론 자동차나 선박, 항공기 등의 사고를 미리 알 수 있다면 소중한 생명을 지킬 수 있기에 좋다. 그러나 인생에서 불확실성이 가져오는 다양함과 변화무쌍함은 그 자체로서 가치를 갖고 있다.

그런데 IT 기술의 발전이 미래 예측을 점점 현실화 시키고 있다.  얼마전에 끝난 브라질 월드컵에서 빅 데이터(Big Data)  분석이 그 가치를 입증했다. 

빅 데이터로 어떻게 미래를 예측할 수 있을까 ? 정확성이 계속 높아질 수 있는걸까 ?  

미래에는 과연 무엇이 기다리고 있을까 ? Source: Clip art

브라질 월드컵에서 놀라운 적중률을 보인 마이크로소프트의 경기결과 예측 능력 !

월드컵 결승전에서 독일이 아르헨티나를 이기고 우승 했다.  그런데 마이크로소프트는 경기가 열리기 전에 독일이 이길 것이라고 정확히 예측 했다. 

마이크로소프트는 이번 월드컵에서 총 16개의 경기 결과를 예측 했는데 놀랍게도 1 경기를 제외하고 모두 적중 시켰다.  예측에 실패한 경기는 브라질과 네덜란드 간의 3, 4위전(Loser's final match)뿐이었다. 총 16개 중 15개를 맞추었으니 정확도가 94%에 이른다.

이번 월드컵에는 마이크로소프트 외에 구글이나 애플도 경기 예측을 했다. 그러나 마이크로소프트만큼의 정확도가 없었기에 마이크로소프트가 월드컵 예측에서는 우승컵을 들어 올렸다.

그렇다면 마이크로소프트는 어떻게 경기 결과를 예측 했을까 ?

마이크로소프트는 경기 결과 예측 시 기존의 여러가지 결과들을 반영한다. 경쟁 상대들의 평가전이나 A 매치 경기 결과는 기본적으로 고려된다. 여기에 해당 경기가 어디에서 개최되었는지 지역적 요인도 고려한다. 홈팀(Home Advantage)이었는지,  같은 대륙에서 벌어진 경기 였는지 등에 따라 여러가지 이점이 있기 때문이다. 또한 경기장의 잔디 종류가 무엇이었는지, 기후 조건은 어떠했는지 등도 고려된다.

월드컵과 같은 국제적인 스포츠 행사의 경우 경기 결과에 대한 도박 시장도 열린다. 돈이 걸려 있기에 당연히 수많은 데이터 분석이 이루어지고, 도박사들의 경험까지 곁들여진다. 마이크로소프트는 이들의 의견까지도 반영한다.

이런 수많은 데이터를 모아 분석해 마이크로소프트는 경기 결과를 예측했다. 한마디로 빅 데이터 분석이 경기 결과 예측의 정확성을 높인 것이다.


데이터가 말을 한다 ! Big Data의 중요성 !

월드컵 경기의 예측은 사람만이 할 수 있는 것은 아니다.  월드컵 경기에서 문어인 Paul과 코키리인 Nelly는 놀라운 예지력을 보여 주었다. 우연의 일치일 수 있으나 이들 동물은 육감이라는 막연한 주관적 판단에 따라 예측을 했다. 물론 사람들은 그 능력에 깜짝 놀랐다.

그러나 사람들은 다른 동물들에 비해 이러한 능력이 현저히 떨어진다.  따라서 대체 수단으로 데이터를 이용한다. 하루에도 수없이 쌓이는 데이터가 세상의 흐름을 말해주기 때문이다.

겨울철에 갑자기 포털이나 검색 엔진에서 학교에 대한 검색 유입량이 늘어나면 무슨 일이 생긴걸까 ? 마이크로소프트에서 상관 관계를 분석해 보았더니 그건 해당 지역에 폭설이 내렸기 때문이라고 한다. 학교 등교가 어려울 정도로 많은 눈이 내렸으니 현지 주민들은 학교의 휴교령 여부가 궁금한 것이다. 따라서 이러한 검색 유입량의 급격한 증가치를 보고 해당 지역의 폭설을 미리 알 수 있다. 굳이 기상 예보를 보지 않아도 되는 것이다. 이른바 데이터가 말을 해 주는 사례이다.

또한 구글은 '구글 플루'라는 서비스를 개시했다. 사람들이 구글에서 독감에 대한 증상과 치료법에 대한 검색량 증가를 통해 지역별 독감 발생을 예보하는 것이다. 이러한 자료를 분석해 보면 검색어 및 검색량에 따라 독감 발생 여부나 발병 수준까지도 알 수 있게 된다. 이처럼 우리는 무생물인 데이터가 말을 해 주는 시대에 살고 있다.


분석 능력마저 컴퓨터가 대신하면 인간의 미래는 무엇일까 ?

빅 데이터 분석은 아직까지 갈 길이 멀다. 모든 데이터를 분석할 수 없으며, 오류 발생의 가능성이 많기 때문이다.

독감 발생을 예보하는 구글 플루의 경우 이용자들의 검색에 전적으로 의존한다. 그러나 일반인들은 정말로 자신이 독감에 걸린 것인지, 단순히 피곤해서 나타나는 증상인지를 구분할 수 없다. 또한 상습적으로 감기에 걸리는 사람들은 몸이 아파도 검색하지 않는 경우도 있다. 따라서 이러한 오류 가능성이 더해지면 빅데이터 분석이 잘못된 방향을 가리킬 수도 있다.

그러나 이러한 단점도 수없이 쌓이는 데이터와 보정 과정을 통해 개선될 수 있다. 결국 빅 데이터 분석의 힘을 빌리면 사람에 의한 분석 영역마저도 컴퓨터에게 내 줄 수 있다. 그렇게 되면 더 이상 사람이 갖고 있는 고유의 주관적 판단 능력은 그 가치가 떨어지고 관련 일자리들도 사라질 가능성이 높다.

아무리 미래를 미리 알고 싶더라도 사람이, 인간이 핵심이 되지 않는 세상이라면 싫다. 문명의 이기보다도 사람이 존재의 가치를 가질 때 행복함 역시 찾아올 것이기 때문이다.

완벽한 사람보다 약간 어수룩하고 빈틈이 있는 사람에게 더 정이 가는 것도 이러한 이치일까 ? 허점 투성이, 불완전한 사람의 모습이 더 좋아지는 순간이다.