[작성자:] 빛으로가득

  • 인간은 실수할 수 있지만, 정말 심각하게 망치는 건 컴퓨터가 할 수 있다

    “To err is human, but to really foul things up requires a computer.”
    – 인간은 실수할 수 있지만, 정말 심각하게 망치는 건 컴퓨터가 할 수 있다.

    농담 같지만, 이 말에는 오늘날 디지털 사회의 민낯이 꽤 솔직하게 드러나 있다. 미국의 Farmer’s Almanac(파머스 알마낙, 농부들의 달력)에서는 이 표현을 통해 기술의 양날의 검을 지적한다. 컴퓨터가 우리의 생산성과 효율성을 높이는 데 도움을 주는 것은 사실이나, 그만큼 커다란 실수를 한 번에 만들어낼 수도 있다는 의미다. 실수를 넘어서 시스템 전체를 혼란에 빠뜨릴 수도 있다는 이야기다. 🧠💻

    하지만 정말 컴퓨터 때문일까? 아니면 우리가 만든 ‘디지털 시스템’이 아직 사람을 완전히 이해하지 못해서일까?

    디지털의 정확함과 인간의 실수

    컴퓨터는 이론상 실수하지 않는다. 입력한 내용대로 계산하고, 프로그램된 대로 작동한다. 문제의 원인은 대개 사람이다. 프로그래머가 코드를 잘못 입력하거나, 사용자가 설정을 착각하거나, 테스트 없이 새로운 기능을 적용했을 때 생긴다. 감정도, 직관도 없는 컴퓨터는 ‘정확하게’ 잘못된 일을 수행할 뿐이다. 🙃

    예를 들어, 항공 예약 시스템에 숫자 하나 잘못 입력되는 순간 수천 명의 항공편이 뒤틀릴 수 있다. 1999년 NASA의 마스 클라이메이트 오비터(Mars Climate Orbiter) 탐사선은 단위 변환 문제(미국식 파운드-초 vs. 미터-초)로 인해 통신이 두절되고, 결국 화성에 추락했다. 이 하나의 계산 실수로 수억 달러의 프로젝트가 사라진 사건이다.

    즉, 컴퓨터는 ‘문제’가 아니다. 컴퓨터는 너무 정확해서 오히려 문제다. 사람은 실수하더라도 즉각 보완하고 감으로 잡아내는 능력이 있지만, 컴퓨터는 그저 ‘정확히’ 잘못을 실행해버린다. 그리고 그 규모는 상상을 초월한다.

    자동화된 오류는 더 위험하다 🚨

    요즘은 업무의 많은 부분이 자동화돼 있다. 금융 거래, 물류, 교통 시스템, 심지어 언론 기사 작성까지 인공지능이 일부 맡고 있다. 하지만 자동화 시스템에서 잘못된 알고리즘이 들어가면? 그건 기계가 아닌 ‘속도’로 실수가 퍼지는 것이다.

    2010년 미국 증시에서 발생한 ‘플래시 크래시(Flash Crash)’ 사례를 보자. 단 몇 분 만에 다우존스 산업평균지수가 약 9%폭락한 사건인데, 핵심은 알고리즘 기반 고빈도 거래 시스템의 오류였다. 그 속도는 인간이 인지하기도 전에 벌어졌고, 1조 달러 이상이 순식간에 사라질 뻔했다.

    이처럼 자동화된 시스템은 실수에 관대한 인간의 오류보다, 한 번의 설정 착오로 전체 시스템을 마비시킬 가능성이 훨씬 크다.

    왜 우리는 기술을 맹신하는가?

    컴퓨터는 우리가 만든 도구임에도 불구하고, 많은 사람은 ‘사람보다 정확하다’는 이유로 컴퓨터를 신뢰한다. 하지만 기술도 결국 그 출발은 사람이다. 인간이 만든 알고리즘, 인간이 구축한 시스템, 인간이 훈련시킨 인공지능. 그 상자 안에 들어 있는 ‘결정’은 모두 누군가의 판단에서 나온다.

    그렇기에 기술을 맹신하기보다는 ‘이해’를 바탕으로 다뤄야 한다. 시스템 오류는 언제든 일어날 수 있고, 문제가 생겼을 때 인간의 개입이 절실하다는 것도 잊어서는 안 된다.

    디지털 에러, 어떻게 줄일 수 있을까?

    1. 테스트와 시뮬레이션은 필수
      어떤 새로운 시스템이든 실제 적용 전에 충분한 테스트가 필요하다. 다양한 시나리오를 대비하고, 상상 가능한 오류를 시뮬레이션해야 한다.
    2. 인간 중심 설계
      UI/UX에서 사람의 직관을 최우선하는 ‘휴먼 센터드 디자인(Human-Centered Design)’을 적용하면 예상보다 많은 오류를 줄일 수 있다. 사용자 경험이 단순하고 명확할수록 사용자의 실수도 줄어든다.
    3. 백업과 수동 복구 시스템 마련
      자동화 시스템에도 비상 시 수동 조작이 가능한 구조를 남겨야 한다. 예를 들어 철도 시스템에는 여전히 비상 정지 스위치를 사람이 직접 누를 수 있도록 남겨두듯 말이다.
    4. 설명 가능한 알고리즘의 중요성
      AI 시대에 가장 큰 이슈 중 하나는 ‘블랙박스’ 문제다. 인공지능이 어떤 방식으로 결정을 내리는지 알 수 없는 경우가 많다. 그래서 최근에는 “설명이 가능한 AI(Explainable AI)” 개발이 활발하다. 이는 결정 과정에 대한 객관적 토대를 제공하며, 오류를 줄이는 데 기여할 수 있다.

    농부들도 간파한 디지털의 진실 🧑‍🌾🌐

    Farmer’s Almanac은 단순한 농사 도우미를 넘어서 삶의 지혜를 담은 책으로 오랜 세월 사랑받아왔다. 기술과 전통, 자연과 인간의 관계를 되짚으며 우리에게 즉흥적인 유행보다는 ‘본질’을 보게 한다.

    위 표현도 마찬가지다. 기술이 아무리 발달해도 그 기반에는 항상 인간이 있다. 그리고 인간은 실수한다. 중요한 건 실수가 아니라 실수를 감당할 유연성과 회복력이다. 시스템을 탓하기 전에 이해하고, 예방하며, 대응할 줄 알아야 한다는 메시지를 유쾌하게 건넨 것이다.

    결론 📌

    “To err is human, but to really foul things up requires a computer.”
    이 말은 컴퓨터나 AI가 나쁘다는 뜻이 아니다. 오히려, 현대 사회에서 기술이 지닌 힘을 역설적으로 보여주는 표현이다.

    기술은 인간의 도구일 뿐이다. 그 도구를 얼마나 잘 이해하고, 책임감 있게 사용하는지가 훨씬 중요하다. 결국 문제는 ‘기계’가 아니라, ‘그 기계를 다루는 인간’의 몫이라는 것. 🧩

    기술이 완벽해질수록 인간의 책임은 더 커진다. 언제나 사람이 중심이 되어야 하는 이유다. 🧍‍♂️💡

  • 인생명언

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