[도서 요약] 데이터 자본주의 - 폭발하는 데이터는 자본주의를 어떻게 재발명하는가 — 화폐라는 압축 파일이 해제되고 데이터가 시장의 본질을 되찾는 순간

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인도 말라바르 해안의 케랄라 어부들은 과거 정보의 부재로 인해 잡은 생선을 바다에 버려야 하는 극심한 비효율을 겪었다. 그러나 휴대전화가 도입되자 어부들은 바다 위에서도 구매자와 직접 소통하며 수요와 공급 정보를 실시간으로 교환하기 시작했다. 이는 단순히 기술적 편의를 넘어 버려지던 생선을 수익으로 바꾸고 시장의 균형을 찾아낸 거대한 전환이었다.

시장은 본래 인간 협력을 위한 가장 강력한 사회적 메커니즘이다. 하지만 과거에는 정보 전달과 처리 능력의 한계로 인해 복잡한 선호도를 ‘가격’이라는 수치 하나로 압축할 수밖에 없었다. 이러한 ‘가격이라는 지름길(Shortcut)’은 정보 유통의 편의를 제공했으나, 상세한 정보를 생략함으로써 시장의 효율성을 근본적으로 저해해왔다. 이제 데이터가 가격의 자리를 대체하며 자본주의를 재발명하는 시점이 도래했다.

■ 가격이라는 정보의 감옥과 비효율의 발생

수백 년 동안 인류는 시장에서 유통되는 복잡한 선호도와 세부 사항을 ‘가격’이라는 하나의 수치로 압축해 소통해 왔다. 이로 인해 정보 처리 비용은 줄었지만, 세부 정보가 사라지면서 시장의 비효율성이 발생한다. 예컨대 상점에서 모양은 마음에 들지만 색상이 아쉬운 신발을 발견했을 때, 구매자가 가격을 조금 깎아주면 사겠다거나 2주 뒤에 돈을 내겠다는 복합적인 의사를 가격만으로는 판매자에게 전달할 수 없다. 반대로 판매자 역시 이러한 구매자의 미묘한 선호도를 파악하지 못해 결국 두 사람 모두 거래 기회를 잃는 비효율을 겪게 된다. 저자는 수많은 차원의 정보를 숫자 하나로 압축하는 이 메커니즘의 근본적 한계를 다음과 같이 지적한다.

단일한 수치로 압축된 가격은 종종 판매자의 의도적인 마케팅에 의해 정보의 본질을 가리는 수단으로 악용된다. 경영 자문 기업 보카투스의 행동 가격 결정 전문가 플로리언 바워는 판매자가 가격을 이용해 시장의 효율성을 높일 수 있는 정보를 의도적으로 감추는 경우가 많다고 분석한다. 2010년 1월 애플의 스티브 잡스가 첫 아이패드를 공개하며 사용한 프레젠테이션 방식이 대표적인 사례다. 그는 스크린에 전문가들의 예상가인 999달러를 띄워 사람들의 마음에 높은 가격을 고정시킨 뒤, 유리잔 깨지는 소리와 함께 실제 소매가인 499달러를 제시해 제품의 적정 가치를 상대적으로 왜곡했다. 나아가 소비자들의 인지적 편향을 이용해 실제보다 물건을 싸게 느끼도록 9로 끝나는 가격을 책정하기도 했다.

이러한 가격 정보의 한계와 조작이 개별 소비자를 넘어 시장 전체의 수많은 참여자에게 확산되면 거대한 경제적 재난으로 이어진다. 2007년부터 2009년 사이 전 세계를 덮친 서브프라임 모기지 사태가 그 치명적인 결과다. 당시 금융기관들은 부도 위험이 높은 모기지를 증권으로 묶어 판매했지만, 이 위험성에 대한 핵심 정보는 전문 용어로 쓰인 자료에 묻혀 증권 가격에 적절히 반영되지 못했다. 가격이라는 불투명하고 축약된 정보만 믿고 안심했던 투자자들의 오판으로 인해 결국 수조 달러의 가치가 증발하는 참사가 발생했다. 이는 전통적인 화폐 기반 시장이 정보 흐름을 촉진하고 이를 정당한 의사결정으로 전환하는 데 얼마나 무능한지 보여준다.

■ 데이터 부유 시장을 지탱하는 세 가지 기술적 기둥

데이터가 풍부한 시장을 구현하기 위해서는 단순히 데이터 처리 속도를 높이는 것을 넘어, 정보를 다루는 근본적인 방식이 바뀌어야 한다. 첫 번째 기술적 기둥은 방대한 상품과 선호도 데이터를 표준화하여 낮은 비용으로 공유할 수 있게 분류하는 ‘데이터 온톨로지’다. 과거 스포츠 네트워크 ESPN은 2016년 NBA 챔피언십에서 르브론 제임스의 블록 장면을 찾아내기 위해 수십 명의 직원을 동원해 수동으로 영상에 태그를 달아야 했다. 반면 오늘날의 시장은 이러한 분류를 자동화하고 있으며, 이베이는 검색 성공률을 42퍼센트에서 90퍼센트로 높이기 위해 얼레이션과 코리건 같은 데이터 온톨로지 스타트업을 연이어 인수했다. 저자는 시장의 진화를 이끄는 이러한 기술적 발전의 핵심을 다음과 같이 요약한다.

두 번째 기둥은 다차원의 데이터 속에서 최적의 거래 상대를 찾아내는 ‘선호도 매칭 알고리듬’이다. 전통적인 화폐 시장에서는 복잡한 선호도를 가격이라는 하나의 숫자로 압축해야 했지만, 매칭 알고리듬은 가격 외의 다양한 조건과 가중치를 동시에 평가하여 거래를 성사시킨다. 영국 런던에 기반을 둔 스타트업 세이버의 공동창업자 앨리스터 셰퍼드는 업무 경험이나 학력에 관한 질문 없이 인성 설문조사만으로 팀원 간의 상호적합성을 찾아내는 알고리듬을 개발했다. 이 알고리듬은 한 창업지원 경연에서 우승팀뿐만 아니라 나머지 여덟 팀의 순위를 정확히 예측해 냈고, 8개월간 열리는 마이크로소프트 이매진 컵의 우승자까지 맞히며 매칭 기술의 위력을 증명했다.

세 번째 기둥은 사용자가 일일이 말하지 않아도 행동 패턴을 통해 선호도를 종합적으로 파악하는 ‘머신 러닝 시스템’이다. 이 시스템은 막대한 양의 초기 훈련 데이터와 지속적인 피드백을 바탕으로 스스로 학습하며 인간의 인지적 편향을 보완한다. 아마존의 상품 추천 엔진은 고객에게 직접 질문하는 대신, 어떤 상품을 얼마나 오래 보았고 어떤 리뷰를 읽었는지 등 수많은 상호작용 데이터를 추적해 통계학적으로 욕구를 추론해 낸다. 또한 테슬라의 최고경영자 일론 머스크가 2016년 말 자랑했듯, 자율주행 시스템인 오토파일럿은 수억 킬로미터를 주행하며 수집한 피드백 데이터를 통해 소프트웨어를 끊임없이 개선하고 있다. 결과적으로 이 세 가지 기둥이 결합되면서 시장 참여자들은 가격에 얽매이지 않고 자신의 진짜 선호도에 부합하는 최적의 거래를 달성할 수 있게 된다.

■ 해체되는 기업과 위상을 잃어가는 화폐

오랫동안 세계 경제는 제너럴모터스(GM)와 포드, 보잉과 에어버스, 애플과 구글 등 거대 기업 간의 치열한 경쟁을 중심으로 돌아갔다. 하지만 데이터가 풍부해진 시장이 자원 분배와 협업의 중심지로 떠오르면서, 활동을 조직하던 기업의 역할이 시장으로 이동하는 근본적인 변화가 일어나고 있다. 기업이 당장 종말을 맞이하는 것은 아니지만, 과거의 폐쇄적인 정보 흐름에 의존하던 방식으로는 수십 년 안에 거대한 도전에 직면할 수밖에 없다. 살아남기 위해 기업은 내부 경영 관련 의사결정을 자동화하거나 시장과 유사한 요소를 조직에 도입해야 하는 상황에 놓였다.

이러한 변화는 노동 시장의 근간을 흔들며 ‘일’이라는 전통적인 개념의 해체를 요구한다. 그동안 기업은 여러 임무와 혜택을 한데 묶어 일자리라는 표준화된 꾸러미를 만들어 사람들을 고용해왔다. 하지만 데이터 자본주의로의 이행은 이러한 오랜 믿음에 의문을 제기하며, 일의 꾸러미를 해체할 것을 촉구한다. 이러한 해체는 적절한 인재를 찾으려는 기업과 실업을 우려하는 사회가 직원들에게 일의 의미와 목적을 되찾아주기 위해 반드시 필요한 전략이다.

기업의 위상 변화와 함께, 시장에서 정보를 전달하던 화폐 역시 그 중요성을 잃어가고 있다. 미래에도 화폐가 완전히 사라지지는 않겠지만, 데이터가 풍부한 시장에서는 더 이상 경제활동의 핵심적인 역할을 수행하지 못한다. 이에 따라 기존 은행과 금융 중개 기관은 비즈니스 모델을 신속하게 바꾸어야 하는 생존의 기로에 섰다. 이미 데이터 중심의 새로운 금융 기술 기업인 핀테크(fintech)가 등장해 전통적인 금융 서비스 부문에 강력한 도전장을 던지고 있다. 저자는 데이터가 화폐를 대체하며 만들어낼 자본주의의 변화를 다음과 같이 선언한다.

데이터가 화폐의 정보 전달 역할을 대신하게 되면, 자본은 과거처럼 강력한 신뢰나 신용을 시장에 전달하지 못하게 된다. 이는 곧 자본이 권력과 동일하다는 금융자본주의의 근본적인 믿음을 잠식하는 결과로 이어진다. 결국 금융 기관의 구조조정과 화폐 역할의 축소가 동시에 진행되면서, 경제는 금융자본주의에서 데이터 자본주의로 완전히 이행하게 된다. 이는 단순한 기술 발전을 넘어 인류의 경제적 협업 방식이 자본에서 데이터로 영구히 이동했음을 의미한다.

■ 시장의 부활과 인간의 최종적 의사결정권

데이터와 머신 러닝에 기반을 둔 의사결정 지원 시스템은 데이터가 풍부한 시장에서 최적의 대상을 찾아내는 데 도움을 주지만, 최종적인 의사결정권은 여전히 인간에게 남는다. 예컨대 우리는 택시 호출 같은 일상적인 업무는 기꺼이 기계에 대신 맡기지만, 새로운 직업을 선택하는 등 중요한 문제에서는 시스템의 추천을 참고할 뿐 최종 선택은 직접 내린다. 응급 상황에서 구급차가 어느 병원으로 가야 하는지, 혹은 아이를 어느 학교에 보내야 하는지와 같은 문제에 시스템이 올바른 답을 제시하더라도 의사결정 권한의 위임 정도는 온전히 인간이 통제한다. 이처럼 우리는 일상적인 의사결정의 부담에서 벗어남으로써, 진정으로 중요하게 여기고 좋아하는 선택에만 온전히 집중할 수 있는 자유를 얻게 된다.

일부 전문가들은 빅 데이터와 인공지능이 무엇을 사고 누구와 일할지 결정하게 되면 인간의 자유의지가 위기에 처할 것이라고 경고한다. 인간의 인지적 오류를 우려하여 기계보다 더 합리적인 중앙 기관이 모든 의사결정권을 가져가기를 희망하는 시각도 존재한다. 그러나 저자는 인간이 최종 의사결정자로서의 역할을 계속 수행하는 것이 결코 실수가 아니라 시장의 의도된 설계임을 분명히 하며 그 목적을 다음과 같이 밝힌다.

결국 시스템이 아무리 고도화되더라도 우리는 기계가 제안하는 합리성 대신 우리를 행복하게 만드는 불완전한 답을 스스로 선택하고 책임지는 길을 택한다.

이러한 인간의 선택의 자유는 철저히 분산화된 사회 메커니즘인 시장에 의존할 때만 비로소 보존될 수 있다. 화폐에서 데이터로의 경제 이동을 단순히 인공지능의 성공이나 빅 데이터의 도래로 부르지 않고 굳이 ‘시장의 부활’이라고 명명하는 이유도 바로 여기에 있다. 미래 인류가 마주할 핵심 과제는 극단적인 소비나 풍요, 혹은 중앙집중화된 권력을 추구하는 것이 아니다. 그것은 우리가 다시 되돌릴 수 없는 한정된 자원인 시간을 의미 있게 사용하기 위해 시장이라는 공간에서 서로 교류하는 것이다. 분산된 시장의 부활과 풍부한 데이터의 지원 속에서 인간은 무엇을 선택할 것인지 스스로 결정하는 능력을 유지하며 인류 고유의 진화 과정에 계속 참여하게 된다.

■ 시사점

데이터는 이제 단순한 기술적 자산이 아니라 깨끗한 공기나 물처럼 기본적인 사회적 권리로 다루어져야 한다. 화폐라는 단일 척도에 매몰되지 않고 삶의 본연적 가치를 환원시키는 데이터의 힘을 이해하는 것은 현대 사회에서 생존하기 위한 필수 조건이다. 화폐가 지배하던 시대의 종말은 곧 데이터가 시장의 주권을 되찾는 거대한 흐름의 시작을 의미한다.

개인과 기업은 이제 단순한 가성비와 효율성을 넘어 데이터가 선사하는 ‘완벽’과 ‘성취’를 추구해야 한다. 기술적 진보는 인간을 대체하는 것이 아니라 인간의 협업을 촉진하고 개별적인 인간다움을 보존하는 방향으로 나아가야 한다. 데이터라는 새로운 언어가 시장의 본질을 회복시킬 때, 비로소 인간은 화폐의 속박에서 벗어나 진정한 경제적 자유와 성취를 맞이하게 될 것이다.

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