지능이라는 이름의 게임(9): 집단지능과 블록체인(1)

‘지능이라는 게임’ 시리즈 포스팅의 (1)부터 (8)은 유기적 지능(organic intelligence)을 집중적으로 살펴보았고, 기계적 지능(mechanical intelligence)에 대해서도 약간 언급했다. 기계적 지능에 관해서는 나중에 기계학습(machine learning)이라는 소주제로 좀 더 자세히 살펴보기로 하고, 현대적 지능의 세 번째 유형인 사회적 지능(social intelligence)에 논의해 보자.  거기에 특별한 이유가 있는 것은 아니다. 필자는 블록체인을 집단지능의 하나로 보고 있고, 학교 수업에서 블록체인을 다루기 때문에 시간을 효율적으로 쓰기 위해서이다.

collective intelligence에 대한 이미지 검색결과

사회적 지능의 대표적인 모습은 집단지능(collective intelligence, 흔히 집단지성이라고 불림)이다. 집단지능은, 많은 사람들의 정보, 지식, 지혜, 추정, 혹은 판단을 모아서, 혹은 많은 사람들의 자발적 기여를 통해서 공동의 관심사 혹은 문제에 대한 해결을 도모하는 현상을 말한다. (전산학에서는 집단지능을 응용 프로그래밍의 하나로 보고 있다. 그 예로 Programming Collective Intelligence 을 참조하시오.)

그렇게 정의하면, 모든 사회조직은 집단지능이라고 해석될 수 있다. 국가, 기업, 시민단체, 이익단체, 마을 공동체 등이 모두 공동의 문제를 해결하기 위한 집단적 노력이라는 점에서 집단지능이라고 불릴 수 있을 것이다.

그런데 21세기적 집단지능에는 과학기술(technology)이 추가된다. 많은 사람들의 기여를 취합하거나, 조정하고, 나아가 그 결과를 제시하는데 과학기술이 적용된다. 그런  의미에서 21세기 집단지능은 사회적 지능이라기보다 사회-기술적 지능(socio-technological intelligence)라고 분류하는 편이 정확할 지도 모르겠다. 그러한 집단지능의 변천을 추적해 보면 아래 그림과 같다.

인터넷을 이용한 집단지능의 효시로는 아마도 미국 아이오와 대학교(University of Iowa)의 교수진이 운영하는 Iowa Electronic Markets (IEM)을 들 수 있을 것이다. 그것은 소위 예측시장(prediction markets)의 효시이기도 하다(예측시장의 훨씬 흥미있고 대중적인 사례로 Hollywood Stock Exchange, HSX가 있음).

IEM에서 참가자들은 소액의 돈으로 해당 선거의 후보에 해당하는 주식을 산다. 실제로 해당 선거가 끝나면, 선거 결과에 따라서 배당을 받는다. 당연히 자신이 구입한 주식에 해당하는 후보가 선거에서 이기면 배당이 된다. 따라서 참가자들은 진지하게 선거 결과를 예측하고 당선 가능성이 높은 후보에게 배팅(?)한다. 그리고 IEM 시스템은 그것들을 기술적으로 취합해서 선거 결과를 예측한다.

IEM에서는 지난 30년 동안 미국의 대통령, 정당의 대통령 후보, 주지사, 상원의원, 하원의원, 시장 등 각종 공직자 선거에 대한 주식거래가 이루어졌고, 선거 결과를 예측했다. IEM의 예측 성공률은 상당히 높아 유명 여론조사 기관들의 출구조사에 결코 뒤지지 않는다(관련 논문을 참고하시오).

리눅스(Linux)는 집단지능의 대표적인 사례로 널리 알려져 있다. 그러나 아마도 상업적 영향력이라는 측면에서 추천엔진(recommenders)만한 집단지능을 찾아보기 힘들 것이다. 특히 Amazon.com의 추천 시스템은 이전의 추천 시스템들과 달리 대규모의 쇼핑몰에서도 효율적으로 사용될 수 있음이 입증되었고, 음악이나 영화 사이트, 인터넷 쇼핑몰 그리고 SNS까지 너도나도 유사한 추천엔진을 도입해서 고객들에게 ‘개인화’ 서비스 혹은 ‘맞춤’ 서비스를 제공하고 있다.

다음 포스팅에서는 아마존 추천엔진이 어떤 원리로 작동하는가를 살펴보자. (윤영민, 2018-05-11)

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