'시장 설계' 개념에 주목해야 할 시점··· MS 최고 경제학자의 제언

그는 플래시 크래시를 해결하는 방법으로 배치 트랜젝션 실행(초당 10회)을 제안했다. 이 경우, 약간의 지연 시간이 발생하면서 문제가 해결될 수 있다는 설명이다. 그는 다음과 같이 말했다.

"NYSE가 자동화되고 있다. 보호 체계, 디자인, 피드백 루프가 자동화되고 있다. 정상적인 상황에서는 거래에 큰 영향이 큰 영향이 없을 것이다. 그러나 예상하지 못한 일이 발생하면서 변동성이 높아지면 행동이 격화될 수 있다. 나쁜 피드백 루프를 방어하기 위해 시스템에 수 많은 '버퍼'를 주입할 수 있다."

시장처럼 취급할 수 있는 분야들은 이 밖에도 다양하다. 교통, 주차, 군중 통제를 예로 들 수 있다. 그는 "이를 테면 교통 패턴을 예측할 수 있다. 이를 바탕으로 다른 경로를 선택하도록 알려주거나, 15분 정도 기다렸다 운전을 하면 통행료를 덜 받겠다고 알려줄 수 있다. 인센티브를 통해 적합한 행동을 유도하는 것이다"라고 말했다.

실제로 이스라엘은 도로 통행료를 차별화, 교통 정체를 완화시키는 시험을 했다. 그러자 시험 지역 운전자의 46%가 운전 패턴을 바꿨다. 'Adele:systmes'라는 회사는 유럽 전역의 '톨(통행료)' 시스템을 통합한다는 야심 찬 계획을 수립했다. 거리, 시간, 중량과 거리, 트럭 차축의 수(크기), 도심지 등 특정 지역 주행 등을 기준으로 요금을 부과하는 시스템이다. 이렇게 하면, 트럭이 고속도로의 요금 지불을 피하기 위해 주거지 도로로 우회하는 것을 막을 수 있다.

이와 관련해 도움이 되는 시각이 있다. 상황을 네트워크 시스템처럼 다루는 것이다. 이를 통해 개입해야 할 지점을 찾을 수 있게 되며, 조금씩 자동화를 해 나갈 수 있다. 일부 영역에서는 간단히 자동화를 할 수 있다. 고정된 시간이 아닌 필요에 따라 물과 비료를 공급할 수 있는 농업용 시스템을 예로 들 수 있다. 맥아피는 "아주 저렴하다. 또 몇 달이면 투자비를 회수할 수 있다"고 주장했다.

프라이버시와 긍정 오류
사람이 관여해야 하는 복잡한 시스템을 자동화하기 위해서는 사람의 행동과 동기 부여 요소를 이해해야 한다. 맥아피는 "사람은 생각보다 단순하고 예측 가능하다. 이런 패턴을 발견할 수 있는 기술이 구현되기 시작했다”라고 말했다.

그는 이어 “기계가 사람을 이해함으로써 큰 혁신을 가져올 시점이 다가오고 있다. 그러나 사람들이 이것이 얼마나 중요한지 제대로 이해하지 못 하는 듯 하다”라고 덧붙였다.

그러나 유념해야 할 부분이 있다. 기업은 마켓 디자인에 필요한 데이터를 더 많이 축적하고, 이를 이해해야 한다. 맥아피는 가치 측면에서 데이터를 3가지로 구분할 수 있다고 전했다.

먼저 매일 사용하는 브라우징 데이터처럼 가치가 급감하는 데이터가 있다. 또 가치가 높지만, 수집에 많은 시간 투자가 필요한 데이터가 있다. 예를 들어, 가을마다 스키 리조트를 조사할 경우, 몇 년 동안의 데이터가 값진 역할을 한다. 제시해야 할 내용, 제시해야 할 시기를 알려주기 때문이다. 그러나 이를 위한 패턴을 파악하기 위해서는 많은 시계열 데이터가 필요하다. 마지막으로 지금 당장은 물론 장기적으로도 가치가 높은 데이터가 있다. 맥아피가 계속 관심을 기울이고 있는 부분이다.

데이터를 값지게 만들기 위해서는 상관관계를 파악해야 한다. 실측 자료가 없으면 제 아무리 데이터가 많아도 무용지물이다. 그는 "건강 상태를 예측하려면 수 많은 사람들의 실제 건강 상태에 대한 데이터가 있어야 한다"고 설명했다.

주의할 점이 또 있다. 데이터가 증가할 수록 예측과 상관관계가 부정확해질 확률이 높아진다. 맥아피는 "데이터가 커질수록 가짜 상관관계가 커진다. 우리는 향후 머신러닝에서 비롯된 각종 실패를 경험하게 될 것이다. 그러나 대부분 이에 대해 준비돼 있지 않다"라고 경고했다.

이런 반작용적인 문제점을 피하기 위해서는, 확신성이 높은 예측만 제공하는 시스템을 생각해볼 수 있다. 그는 "순위를 평가하는 문제는 해결된 상태다. 그러나 정말 중요한 것은 관련성이다. 99% 확신하는 것이 관련성이 높도록 만들어야 한다"라고 강조했다.

그는 이어 "만약 그렇지 않은 상황이라면 시스템이 (지금보다 더) 침묵하도록 만들어야 한다"라고 말했다.

한편 맥아피는 마이크로소프트가 자동화된 마켓 디자인 역량을 제공할 수 있을지에 대해 확답하지 않았다. 그러나 아마 코타나 인텔리전스 스윗의 분석 도구들, 다이내믹스의 예측 인텔리전스 도구들과 접목될 것이 분명하다. 또 클라우드 서비스 형태일 가능성이 높다. 그가 언급했다시피 예측 애널리틱스 인프라를 직접 구축하면 배꼽이 더 큰 상황이 발생할 수 있기 때문이다. ciokr@idg.co.kr