"미래를 예측하는 가장 좋은 방법은 그것을 발명하는 것이다"
("The best way to predict the future is to invent it.")

많이 알려진 문구죠. 앨런 케이(Alan Kay, 1940~)라는 미국 컴퓨터 과학자가 한 말인데요. 객체 지향 프로그래밍의 선구자인 앨런 케이는 제록스, 아타리, 애플, 디즈니 등에서 일하면서 개인용 컴퓨팅의 혁신과 발전에 지대한 영향을 미친 바 있습니다. 친구인 네그로폰테(전 MIT 미디어랩 소장) 등과 함께 '100달러 노트북'을 만들어 가난한 어린이들에게 보급하는 프로젝트를 진행하기도 한 인물입니다.

Kay는 과학자와 엔지니어로 구성된 탁월한 그룹의 리더로, 다양한 장르의 개인용 컴퓨팅과 전 세계 네트워킹을 만들었고 대부분의 정보 기술 산업과 세계 상거래는 이 공동체의 발명에 기반해 이뤄졌다고 할 수 있습니다.

Kay의 통찰력이 담긴 '미래를 발명하기 위해 현재를 탈출하는 방법'이라는 7가지 단계의 접근방식이 있는데요. 최근 미래학자 춘카 무이(Chunka Mui)가 Kay와의 수많은 대화를 통해 통찰력있는 이 방법론을 포착한 뒤 포브스에 소개하는 기고글을 썼습니다. 춘카 무이는 앨런 케이가 설립한 비영리 기관인 뷰포인트 연구소에서 함께 일하며 Kay와 오래 교류해왔습니다.

7 Steps For Inventing The Future
Alan Kay is widely known for the credo “the best way to predict the future is to invent it.” Here is how he does it.

<미래를 발명하기 위해 현재를 탈출하는 방법>

1. 필요를 찾아낸다
2. 유리한 지수를 적용한다
3. 30년 후의 수요를 예측하고, 무엇이 가능한지 상상해본다
4. 30년의 비전을 수립한다
5. 30년 비전을 보다 구체적인 10~15년의 비전으로 바꾼다
6. 미래환경에서 컴퓨팅하라
7. 그쪽으로 한발짝씩 다가간다

이 7 단계 방법론은 실제로 앨런 케이가 스스로 개인용 컴퓨터를 개발하는 과정에서 깨우친 내용들인데요. 필자인 춘카 무이는 좀 더 쉬운 이해를 위해 앨런 케이가 개인용 컴퓨터를 개발한 사례를 들어 7단계를 설명합니다. 개인적으로는 '30년의 비전을 수립하라'는 대목과 '미래 환경에서 컴퓨팅 하라(지금 과감한 투자가 사실 더 싼 셈이다)'는 대목이 많이 와 닿았습니다. 간단히 요약합니다. (전체 원문은 하단 참조)

1. 필요를 찾아내기 : 1960년대말, 앨런 케이는 "컴퓨터가 아이들의 학습 환경을 혁신할 수 있는 잠재력을 가졌다"고 생각했다. 참고로, 당시 개인 컴퓨터는 아예 없었고 IBM 메인프레임 컴퓨터처럼 수백만달러에 달하는 컴퓨터가 존재했다.

2. 유리한 지수의 적용 : 1965년 고은 무어가 '컴퓨팅 파워는 기하급수적으로 증가할 것이며 상대적으로 비용은 감소할 것'이라는 무어의 법칙을 내놓았다. 케이는 이를 자신의 아이디어를 발전시키는데 있어 '호감 지수'로 명명하고 응용했다.  

3. 30년 후의 수요를 예측하고 가능성을 상상해본다 : 당시엔 비록 개인용 컴퓨터가 아직 존재하지 않았지만, 케이는 1990년대 후반쯤엔 아이들이 노트북과 태블릿에 즉시 접근할 수 있을 것이라고 확신했다.

4. 30년의 비전을 수립한다 : 케이는 막연한 꿈을 비전으로 바꿔가면서, 구체화했다. 그 비전에는 터치 감응형 액정 스크린과 정보 입력을 위한 키보드가 있는 세 개의 링 노트북 크기의 강력하고 휴대 가능한 전자 장치인 다이너북이 포함되어 있다.

5. 30년 비전을 보다 구체적인 10~15년의 비전으로 바꾼다 : 제록스 팔로 알토 연구 센터(PARC)에 합류하면서 케이는, 좀 더 구체적인 개인형 컴퓨터 개발 프로젝트를 실행했다. 그 결과물이 알토(Alto)이다. 73년에 만든 알토는 7만달러 정도가 들었는데 이후 88년에 나온 맥킨토시와 비슷한 사양이었다. 10~15년의 비전으로 바꿀 때 중요한 것은 충분한 투자를 하는 것이다.

6. 미래환경에서 컴퓨팅하라 : 소프트웨어 개발에 소비되는 시간의 대부분은 하드웨어 환경의 제한에 대한 코드 최적화 등이다. 강력하고 제약 없는 미래형 컴퓨팅 환경을 제공함으로써 개발자는 최적화보다는 발명에 집중할 수 있다. (스티브 잡스도 앨런 케이의 "소프트웨어에 대해 정말 진지한 사람들은 자신만의 하드웨어를 만들어야 한다"는 말을 인용하며 무척 중요하게 강조한 대목) 구글의 무인자동차 프로젝트도 유사한 사례다.

7. 그쪽으로 한발짝씩 다가간다 : Alan Kay와 그의 동료들이 한 발명품들은 기술 산업을 넘어, 화학과 생물학, 그리고 농업을 포함한 모든 과학 분야에서 발견과 혁신을 이끌어 냈다. 즉, 정보기술은 위대한 발명품일 뿐만 아니라, 발명을 재창조했다. 그것은 다른 발명가들이 현재를 벗어나 미래를 발명할 수 있는 유리한 지수 곡선에 힘을 실어준다.


<전문 번역>

1. 필요를 찾아낸다(Smell out a need)

"바뀌는 대목만 빼놓고, 모든 사람들은 '변화'를 좋아한다"는 게 Kay의 관찰이다. 활발한 현재의 환경에 익숙하고 그에 최적화고픈 의욕이 강하기 때문에, 우리는 어떤 문제가 있더라도 점진적인 해결책을 제공하는 미래 시나리오를 선호하는 경향이 있다. (쉽게 말해, 대부분은 갑작스런 변화를 싫어하는 경향성이 있다는 의미)

미래를 발명하기 위한 첫 번째 단계는 단기적인 문제 해결이 아니라 제대로 된 '문제 발견'이다. 점진적인 사고 때문에 갇혀 있는 필요(need)를 찾아보자.

앨런 케이의 경우, 60년대 말에 그가 감지한 필요성은 컴퓨터가 아이들의 학습 환경을 혁신할 수 있다는 잠재력이었다. MIT의 시모어 페이퍼트와의 대화에 자극을 받았고, 이반 서덜랜드와 더그 엥겔바트 등의 작업 및 초기 ARPA 커뮤니티에서 영감을 얻었다. 그는 모든 아이들이 스스로 배울 수 있게 돕는 컴퓨터를 가져야 한다는 것을 깨달았다. 그는 당시 그의 생각과 상황을 이렇게 설명했다.  

"그것은 지평선에 있는 자석 같았다. 나는 많은 아이디어를 가지고 있었지만 그 때까지 정말 우주적인 아이디어는 없었다."

이것은 Kay로 하여금 컴퓨터가 얼마나 중요한 지 계속 고민하게 만들었다. 즉, 아이들이 가지고 놀고, 다양한 아이디어를 나누며 배울 수 있으며 새로운 종류의 읽기와 쓰기가 가능해질 수 있는 잠재력에 대한 궁금증이 계속 커져간 것이다. 그러나, 그 당시 가장 인기 있었던 컴퓨터는 수백만 달러의 비용이 드는 IBM 360 메인프레임이었다. 개인용 컴퓨터 같은 것은 없었고, 아이들을 교육하는데 있어서 컴퓨터의 사용은 거의 불가능했다.

2. 유리한 지수를 적용한다(Apply favorable exponentials)

현재에 꽉 묶인 선입견들을 깨뜨리기 위해선, 가능한 접근방법의 범위를 확 뒤바꿀 수 있어야 한다. 그러기 위해선 동시에 기술적 역량 또한 기하급수적으로 개선될 수 있어야 한다.

1965년 고든 무어(Gordon Moore)는 컴퓨팅의 파워가 기하급수적인 속도로 증가하고 상대적으로 비용이 감소할 것이라는 관찰을 내놓았다. '무어의 법칙'으로 알려지게 된 이 예측은 케이 또한 "호감 지수"로 응용하기도 했다. 오늘날, 모바일 기기와 클라우드 컴퓨팅, 빅데이터, 인공지능 등에 걸쳐 무어의 법칙은 발명에 유리한 기하급수적인 발전을 계속 제공하고 있다. 이것들은 상당수 정보 집약적인 회사들을 위한 성패를 좌우하는 기술이다. 하지만, 그것들에 국한될 필요는 없다.

앨런 케이는 특히 컴퓨터 조작 설계, 시뮬레이션 및 제작의 교차점에서 유리한 지수에 대해 낙관적이다. 컴퓨터 설계도구를 이용해 개념과 아이디어를 개발한 뒤 이를 컴퓨터 기반 시뮬레이션 도구를 이용해 테스트하고 진화시키는 과정이다. 광범위한 테스트와 검증을 거친 후에야 물리적 구성 요소가 제작되고, 실제 구성 요소가 제작되면 3D 인쇄를 비롯한 컴퓨터 매개 제작을 통해 제작이 가능하다.

이 접근법은 기계적, 전기적 및 생물학적 시스템을 포함한 광범위한 영역에 적용된다. 그것은 자동차 부품과 자동차 전체, 컴퓨터 알고리듬과 칩을 포함한 모든 것을 개발하는 표준적인 방법이 되고 있고 심지어 자체적인 게임에서 자연을 이기기도 한다. 그렇게 함으로써, 과학자들과 엔지니어들은 고려될 수 있는 디자인의 수와 그들이 그렇게 할 수 있는 속도와 엄격함의 측면에서 엄청난 이익을 깨닫는다. 케이는 이와 관련해 '우주에 대한 믿을 수 없는 지렛대를 허용한다'고 강조한다.

3. 30년 후의 수요를 예측하고 지수곡선의 맥락에서, 무엇이 가능한지 상상해보자(Project the need 30 years out and imagine what might be possible in the context of the exponential curves)

30년은 너무 먼 미래라서 어떻게 나갈지 고민할 필요가 없다. 대신 중요한 것에 집중하면 된다. 어떻게 그곳에 도달하는지를 보여주거나 증명하도록 강요당할 가능성은 거의 없다.

"이것이 현 상태에서 어떻게 증가하는가?"라고 묻는 것은 "역대 가장 큰 아이디어 킬러"라고 Kay는 말한다. '증분적(incremental)' 질문에 대한 대답은 "잊어버려라. 현재가 살기에 가장 재미없는 시기이다"라는 게 케이의 지적이다.

대신 그 물음은 30년 후를 내다보면서 '이런 게 없다면 말도 안 되지 않을까'라는 질문으로 바뀌게 된다.

30년 후에 "갖지 않는 것이 우스꽝스러울 것"을 계획하는 것은 케이에게 "개인 컴퓨터의 아버지"로 인정받게 하는 많은 비전 있는 개념으로 이어졌다. 예를 들어, 그는 비록 개인용 컴퓨터가 아직 존재하지 않았지만, 1990년대 후반까지는 아이들이 노트북과 태블릿에 즉시 접근할 수 있을 것이라고 확신했다. 그가 본 것처럼 기술적인 이유도 있었고, 사용자적인 이유도 있었고, 교육적인 이유도 있었다. 그 모든 요소들이 그의 안개 낀 시력에 기여했고, 그는 30년이 너무 먼 미래였기 때문에 그것을 증명할 필요가 없었다.

여러분이 냄새 맡는 필요성에 비해 세상은 어떻게 보일까? 백만 배나 더 뛰어난 컴퓨팅 성능, 저렴한 3D 제작, 무한한 에너지 등을 갖춘 세상에서 어떤 것을 즉시 이용할 수 있을까? 기억하자. 2050년을 예상하는 것은 정확한 예측이 아니라 마음을 다잡는 연습이라는 것을. 순수한 환상은 아닌, 적어도 로맨스이긴 하지만 깊은 과학에 바탕을 둔 로맨스가 사는 곳이다.

4. 30년 비전 수립(Create a 30-year vision)

비전은 사명이나 목표와는 다르다. 앞의 단계가 로맨스에 관한 것이었다면, 30년의 비전은 꿈에 가깝다. 그것은 그 30년 후의 바람직한 미래 상황에 대한 막연한 그림이다. 이것은 1990년대 후반까지 컴퓨터가 널리 보급될 것이라는 케이의 인식이 그 컴퓨터들이 어떤 형태를 취할지에 대한 비전으로 바뀌었던 단계이다.

그 비전에는 터치 감응형 액정 스크린과 정보 입력을 위한 키보드가 있는 세 개의 링 노트북 크기의 강력하고 휴대 가능한 전자 장치인 다이너북이 포함되었다. 여기 앨런 케이의 초기 다이너북 스케치 중 하나가 있다.

다음 삽화는 케이가 사용 중인 다이너북의 스케치다. 그는 이 시나리오를 두 명의 12세 소년이 자신들이 직접 쓴 "우주 전쟁" 버전에서 궤도 역학을 배우는 것으로 묘사한다. 그들은 무선 네트워크를 통해 연결된 두 개의 개인 Dynabook을 사용하고 있다.

ARPA 커뮤니티에 있는 케이의 동료들은 이미 LCD 패널과 인터넷과 같은 세계 셀프 힐링 네트워크와 같은 다이너북의 주요 구성 요소 중 일부를 구상했다. 케이에게, 이러한 초기 작품들은 그가 아이들 교육이라는 맥락에서 그것에 대해 생각했을 때 다이너북으로 결정화되었다. 그가 묘사했듯이, 다이너북은 '우주적 목적'을 가지고 있을 때 탄생했다. 노트북, 노트북 컴퓨터, 태블릿은 다이너북의 초기 개념에 뿌리를 두고 있다.

5. 30년 비전을 10~15년 사이의 작은 비전으로 바꿔보자 (Pull the 30-year vision back into a 10 to 15-year lesser vision)

Kay는 컴퓨팅의 가장 강력한 측면 중 하나는 미래의 환경에서 10년~15년을 살아보고 싶다면 그걸 할 수 있다는 것이라고 지적한다. 당신은 단지 10배에서 20배의 돈을 지불하면 된다. 그것은 내일의 일상적인 컴퓨터가 오늘날의 슈퍼컴퓨터를 사용하여 시뮬레이션을 할 수 있기 때문이다. 발명가들은 발명하는 미래로 가기 전에 오래 전에 쓸모없게 될 오늘날의 상용 컴퓨터의 한계를 겪는 대신 맞춤형 슈퍼컴퓨터를 사용하여 30년 비전의 프로토타입, 테스트 및 진화를 해야 한다. 10년에서 15년 후의 창으로 되돌아가면 발명가들은 "하늘의 파이"에서 보다 구체적인 것으로 다시 돌아온다.

그 "더 구체적인" 미래로 뛰어드는 것은 앨런 케이가 1971년 "미래의 사무실"을 건설하기 위한 제록스 팔로 알토 연구 센터(PARC)에 합류했을 때 정확히 한 일이다.

그것은 PARC의 두 명의 선도적인 엔지니어인 Butler Lampson과 Chuck Thacker가 Kay에게 "당신의 작은 기계를 어떻게 만들까요?"라고 질문하면서 시작되었다. 그 결과 나온 컴퓨터는 케이가 생각한 것처럼 "중간 다이너북"이었지만, 제록스 알토(Alto)로 더 잘 알려져 있었다.

알토는 1988년 애플 매킨토시와 하드웨어상으론 동급의 수준인데, 이미 1973년에 실행되었다. 알토는 한 개에 약 7만 달러(오늘날의 달러)의 비용이 들었다. PARC는 Kay와 그의 팀에게 그의 30년 비전의 15년 덜 실행된 버전을 위한 소프트웨어를 개발할 수 있는 환경을 제공하였다.

6. 미래환경에서 컴퓨팅하라(Compute in the future)

이제 미래의 컴퓨팅 환경을 만들어냈으니 소프트웨어를 발명할 수 있다. 소프트웨어의 가장 어려운 점은 요구사항과 사양에서 코드를 올바르게 실행하는 것이기 때문에 이 접근법은 매우 중요하다.

소프트웨어 개발에 소비되는 시간의 대부분은 하드웨어 환경의 제한에 대한 코드 최적화, 즉 충분히 빠르고 충분히 강력한 실행을 위해 사용된다. 더욱 강력하고 제약이 없는 미래형 컴퓨팅 환경을 제공함으로써 개발자는 최적화보다는 발명에 집중할 수 있다. (이것은 스티브 잡스에 의해 대중화된 또 다른 케이 원칙의 원동력이 되었다: "소프트웨어에 대해 정말 진지한 사람들은 자신만의 하드웨어를 만들어야 한다.")

알토의 힘은 아델 골드버그, 댄 잉걸스, 테드 케일러, 래리 테슬러를 포함한 케이와 그의 팀에게 이러한 질문들을 이해하고 그것들을 해결하기 위해 더 나은 소프트웨어를 개발하는 과정에서 아이들에게 수천 개의 실험을 할 수 있는 능력을 주었다.

"점심에 맥주 몇 잔 마시고 돌아와서 오후 내내 다양한 사용자 인터페이스 아이디어를 시도해 볼 수도 있다. 우리는 종종 코드를 저장하지도 않았다."


"미래환경에서의 컴퓨팅" 접근법의 또 다른 예를 들어보자면, Google의 무인 자동차 사례가 있다. 구글의 연구원들은 자동차 부품을 사용하지 않고, 실험용 차량에 최첨단 라이더, 카메라, 센서, 프로세서를 사용했다. 그들은 또한 현재의 자동차 모델을 개조하는 것 외에도 처음부터 시제품 차량을 만들었다. 그들의 연구 차량과 시험 환경은 표준 생산 자동차와 시설의 몇 배나 비용이 든다. 하지만 그것들은 생산을 위한 것이 아니었다. 구글의 연구원들은 무어의 법칙과 다른 호의적인 지수들이 곧 그들의 연구 플랫폼을 실용적으로 만들 것이라는 것을 알고 있다.

구글의 "미래의 컴퓨팅" 플랫폼은 구글이 미래의 자동차 플랫폼에서 운전 알고리듬을 발명하고 시험할 수 있게 해준다. 그들은 무인 자동차의 최첨단 기술을 크게 가속시켰고, 그 기술을 완성하기 위한 세계적인 경쟁에 불을 붙였다. 구글은 최근 이 연구의 성과를 상업화하기 위해 별도의 회사인 웨이모를 분사했다.

Waymo의 과학자와 엔지니어들은 일주일에 1만에서 1만 5천 마일을 공공 도로를 주행하고 실제 인프라, 날씨 및 교통(다른 운전자 포함)과 상호작용하는 일련의 테스트 차량으로부터 배우고 있다. 개발자들은 또한 구글의 강력한 클라우드 기반 데이터 및 컴퓨팅 환경을 활용하여 광범위한 시뮬레이션 기반 테스트를 수행하고 있다. Waymo는 매일 3백만 마일 이상의 모의 운전(실험 비행대에서 수집한 데이터를 사용)을 통해 운전 알고리즘을 실행하고 있다고 보고했다.

7. 그쪽으로 조금씩 다가가라(Crawl your way there)

발명은 영감과 땀을 모두 필요로 한다. 그들의 일에 대해 생각하는 이러한 대안적인 시각에서 영감을 받아, 땀은 훨씬 더 효과적으로 전달될 수 있다. 앨런 케이가 말했듯이, "관점은 80 IQ 포인트의 가치가 있다."

PARC의 성공은 비록 한 사람이 15년 비전을 추구한다 하더라도, 혹은 더 정확히는, 그러한 장기적 비전을 추구하기 때문에, 많은 잠정적인 이득이 그 노력에서 나올 수 있다는 것을 보여준다. 그리고, 연구원들에게 2,000대의 슈퍼컴퓨터를 주고 맞춤형 소프트웨어 환경을 만든다는 생각은 사치스럽고 비싸게 보일 수 있지만, 여러분이 얼마나 많은 것을 배우고 발명할 수 있는지를 고려할 때, 그것은 사실 꽤 싸다.

1970년대 초반의 5년 동안 PARC에서의 작업은 미래 컴퓨팅의 많은 발전을 이끌었다. 소프트웨어 환경은 더욱 사용자 친화적이 되었고 통신과 다른 종류의 미디어를 지원하게 되었다. 이로 인해 그래픽 인터페이스, 고품질 비트맵 디스플레이, WYSISYG(With-yes-what-you-get) 워드 프로세싱 및 페이지 레이아웃 애플리케이션 등 오늘날 까다로운 많은 기능이 구현되었다. 하드웨어 시스템 빌더들은 미래의 애플리케이션을 지원하기 위해 무엇이 필요한지에 대해 더 많이 알게 되었고 그에 따라 진화했다. 이로 인해 하드웨어 설계가 숫자 감소에 최적화되기 보다는 정보 표시, 네트워크 통신, 주변기기 연결을 더 잘 지원하게 되었다. 주요 발전은 이더넷, 레이저 인쇄, 피어 투 피어 및 클라이언트 서버 컴퓨팅, 네트워킹을 포함했다.

앨런 케이(Alan Kay)는 이 발명품들에 기여한 제록스 PARC의 부품들에 대한 총 예산이 오늘날의 달러로 약 5천만 달러라고 추정한다. 그 숫자를 제록스가 레이저 프린터로 직접 벌어들인 수천억 달러와 비교해 보라.

정확한 숫자는 계산하기 어렵지만, PARC에서의 작업은 또한 다른 기술 관련 사업들이 벌어들인 수조 달러를 풀었다.

제록스가 연기한 중심 역할에 대한 가장 생생한 삽화 중 하나는 수년 후 스티브 잡스와 빌 게이츠 사이의 교류였다. 마이크로소프트가 맥에서 아이디어를 훔치고 있다는 잡스의 비난에 대해 게이츠는 다음과 같이 말한다.

"글쎄, 스티브, 내 생각에는 한 가지 이상의 방법이 있는 것 같다. 내 생각엔 우리 둘 다 제록스라는 부유한 이웃이 있었는데 내가 TV를 훔치려고 그의 집에 침입했는데 네가 이미 훔쳤다는 걸 알게 된 것 같아."


Alan Kay는 그의 방법이 발명을 위한 요리책이 아니라고 경고한다. 숙련된 손이 휘두르는 전동공구에 가깝다. 그것은 또한 케이와 그의 동료들의 발명에 의해 가능해진 방법이다. 그들의 발명품들은 기술 산업을 넘어, 화학과 생물학, 건강 그리고 농업을 포함한 모든 과학 분야에서 발견과 혁신을 이끌어 냈다. 정보기술은 위대한 발명품일 뿐만 아니라, 발명을 재창조했다. 그것은 다른 발명가들이 현재를 벗어나 미래를 발명할 수 있는 유리한 지수 곡선에 힘을 실어준다.

앨런 케이(Alan Kay)는 컴퓨팅 분야에서 연구를 계속 주도하고 있으며, 인간의 발전에 지속적으로 중점을 두고 있다. 그의 뷰포인트 연구소 외에도, 그는 최근에 Y Combinator의 비영리 연구 부문인 YC Research에서 HARC(Human Advance Research Community)를 설립하는 것을 도왔다. HARC의 임무는 "모든 인간이 더 멀리 보고 더 깊이 이해할 수 있는 기술을 발명함으로써 인간의 지혜가 인간의 힘을 능가하도록 하는 것"이다.