디지털 기술을 쉽게 설명하는 콘텐츠도 기하급수적으로 늘고 있다. 이 많은 콘텐츠와 차별화된 얘기를 하기 쉽지 않다. 이 책의 가장 큰 특징은 기술 사용법보다는 그것을 떠받치고 있는 수학 원리를 설명하고 있다는 점이다.
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4차 산업혁명 기술을 알아야 한다는 말들이 많지만 인공지능, 블록체인, 빅데이터의 원리를 이해하기는 대단히 어렵다. 원리를 이해하여 시스템을 설계하고 비즈니스를 구상하려면 고도의 전문성이 필요하다. 그런데 이 기술들은 학교에서 배우는 기초 수학과 과학에 바탕을 두고 있다. 하늘에서 떨어진 것이 아니다.
--- p.26

가장 인상적인 사례가 바로 알파고다. 알파고는 경우의 수가 너무 많아 인공지능에게는 무리일 거라 생각했던 바둑에서 인간을 가볍게 굴복시켰다. 알파고 개발자들은 바둑 명인들이 아니었다. 오로지 기존 바둑의 기보 데이터만을 가지고 심층학습으로 바둑 고수의 통찰력을 학습했다. 그 과정에는 인간이 전혀 개입하지 않았다.
--- p.73

2023년 세상을 놀라게 한 챗GPT 역시 생성형 인공지능이다. 챗GPT는 언어, 특히 엄청난 숫자의 문장을 학습했다. 좋은 문장은 어떻게 단어와 구문이 연결되어 있는지 끊임없이 학습했다. 마치 치와와 생성 프로그램이 픽셀의 색 분포에 대해 알고 있듯이 챗GPT는 좋은 문장에서 단어들이 어떻게 분포되어 있는지를 안다. 좋은 문장에 대한 학습이 끝나면 인공지능은 기존의 문장과 겹치지 않는 새로운 좋은 문장을 만들어낼 수 있다.
--- p.79

빅데이터의 편향을 해소하기 위해 여러 가지 시도가 이루어지고 있다. 그중 하나는 통계학의 표본추출 기법을 빅데이터에 접목하는 것이다. 이미 방대한 데이터를 손쉽게 수집할 수 있는데, 왜 표본추출 절차가 다시 조명되는 것일까? 과학적 표본추출 방법을 적용해 혼잡한 빅데이터를 정화하려는 것이다.
--- p.103

빅데이터에 대한 맹목적 신뢰는 위험하다. 빅데이터는 인공지능의 원료가 되므로 편향이 그대로 인공지능의 판단으로 이어진다. 의료, 채용, 입학, 금융 등 전방위로 확산되는 빅데이터의 영향력을 생각하면 인간사회의 차별과 편견이 그대로 빅데이터와 인공지능에서도 재현될 우려가 있다. 런던대학교의 마르코 길리스 교수는 인공지능이 아무리 발달해도 분석과 해석에서 인간의 지속적인 개입과 조율이 필요하다고 주장한다.
--- p.106

논리가 사물이 되었다. 논리를 종이에 적어놓은 것이 아니라 반도체에 새김으로써 명령은 실제로 작동되는 힘이 되었다. 이제까지, 생각은 인간 두뇌에서만 구현되는 것이었는데 전기회로가 되면서 복제할 수 있고 들고 다닐 수 있고 남에게 전달할 수 있는 것이 되었다.
--- p.130

반도체는 가공할 정도로 복잡한 회로도 매우 작은 크기로 집적할 수 있다. 그러나 아무리 작게 집적해도 그것은 특수 목적의 알고리즘이다. 만능 튜링기계라는 회로를 만들어두면 그때부터는 이 회로에 알고리즘 자체를 입력할 수 있다. 그러면 이 만능 튜링기계가 그 알고리즘을 실행한다. 이 만능 튜링기계가 오늘날 컴퓨터의 CPU(중앙처리장치)다.
--- p.173

현대 문명을 떠받친 요소 중 하나는 복잡한 문제를 빠르게 해결해준 컴퓨터의 계산 속도였다. 물론 이 속도가 너무나 빨라지면 암호 체계를 위태롭게 만드는 예기치 못한 부작용도 발생한다. 속도의 진화는 다시 암호를 강화하는 무기로도 쓰인다. 이미 양자 컴퓨터를 이용한 완벽한 보안이 가능한 양자 암호가 거론되고 있다. 창과 방패의 싸움처럼 앞서거니 뒤서거니 발전해나갈 것이다. 컴퓨터의 진화는 디지털 문명의 새로운 단계를 열며 또 상상을 초월한 신세계를 만들어낼 것으로 기대한다.
--- p.201

통신망의 용량과 소통되는 정보량 사이의 줄다리기는 항상 팽팽한 긴장 상태였다. 5G라고 불리는 오늘날의 통신 속도는 과거에 비하면 놀랄 만하다. 지금은 클라우드와 메타버스의 시대다. 전송해야 할 정보의 양은 더 빠르게 늘어간다. 이제는 정보를 어떻게 더 효율적으로 보낼 것인가가 중요한 문제가 되었다.
--- p.227

정보의 양을 정의하고 이를 계산할 수 있게 되면서 디지털 통신의 혁신은 날개를 달게 된다. 차량이 도로를 달리듯, 정보는 통신망 위를 통과한다. 통신망의 전송 용량은 기술적으로 정해진다. 이때 정보를 어떻게 코딩해서 보내야 가장 효율적일지가 핵심 문제로 떠올랐다. 용량을 단기간에 변화시킬 수 없다면 정보를 최대한 효율적으로 코딩해야 한다.
--- p.237

블록체인은 모든 금융거래 기록을 참여자들이 공유하는 것이다. 각자의 장부에만 거래 현황을 기록하는 것이 아니라 모두가 공유하는 공개 장부에 기록된다. 모두가 이 기록을 가지고 있기 때문에 나에게 유리한 방향으로 기록을 위변조하거나 삭제하는 것은 불가능하다.
--- p.283

블록체인은 분명 엄청난 잠재력을 지닌 기술이지만 구현되기까지 수많은 리스크와 난관이 존재한다. 가능한 한 많은 사람이 이 기술을 이해하고, 기술과 관련된 올바른 선택이 이루어지도록 의사결정 과정에 적극적으로 참여해야 한다. 행동보다 이해가 먼저다.
--- p.299

최초의 스마트 컨트렉트 아이디어는 비트코인 이전부터 나왔다. 불신의 문제가 해결되지 않은 상태에서 계약 내용을 위변조할 수 없게 하고 이행을 강제하게 하는 장치를 마련하기란 쉽지 않았다. 블록체인은 이 문제의 솔루션이었다.
--- p.307

삶을 통째로 디지털화하는 것을 ‘라이프 로깅’이라고 한다. 지금도 걷기 앱을 통해 이동 동선을 기록하는 것은 충분히 가능하다. 향후 실물 NFT가 가능한 수준의 센서 시대에는 나의 삶을 온전히 동영상으로 기록할 수 있다. 비대칭 암호가 잘 가동된다면 나의 모든 정보를 올리고도 오직 나만의 비밀 키로 열어볼 수 있으니 프라이버시는 보호받는다. 모두 기록하고 공개 장부에 올리되, 읽는 것은 오직 나만 할 수 있다.
--- p.338

그리스 시대부터 사람들은 만물을 쪼개고 또 쪼개면 근원 입자가 나온다고 생각했다. 놀라운 통찰이었다. 그러나 현대 물리학은 만물의 근원에 파동이 있다고 생각한다. 만물을 쪼개고 쪼갰더니 입자가 나왔는데, 이 입자는 파동이기도 했다. 한때는 만물의 근원이 알갱이(입자)인가 떨림(파동)인가를 두고 학자들이 다투기도 했다. 지금은 입자이기도 하고 파동이기도 하다는 애매한 답을 한다.
--- p.365

수학과 과학의 원리가 오늘날의 디지털 기술을 만들었다. 하늘에서 갑자기 떨어진 듣도 보도 못한 존재가 아니다. 학창 시절 배운 수학이 고스란히 디지털 기술의 토대에 있다. 유능하고 성공한 많은 사람이 학에서 배우는 수학은 사칙연산만 알면 충분하다고 생각한다. 입시를 위해 수학을 너무 많이 가르친다고도 한다. 과거에는 이 말이 일리가 있었는지 모르겠다. 그러나 디지털 문명이 발전할수록 이제 학교에서 배운 수학만으로도 부족하다. 적어도 중학교 수학까지는 기억해야 한다.