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| "이런 모습 상상은 해보셨나요?" 출산율 저하에 따른 미래 지하철 모습을 담은 공익광고. |
#22 고령사회
대부분의 서구 선진국들은 20세기 초를 전후해 고령화 사회로 진입했고 영국, 독일, 프랑스 등은 1970년대에 고령 사회가 됐습니다. 이웃 나라인 일본의 경우는 1970년에 고령화 사회로, 이어 1994년에 고령 사회로 진입했습니다. 유엔 기준으로 볼 때 '노인'이란 65세 이상을 말하며
①고령화 사회(Ageing Society)는 65세 이상 인구가 총인구에 차지하는 비율이 7% 이상
②고령 사회(Aged Society)는 65세 이상 인구가 총인구에 차지하는 비율이 14% 이상
③후기 고령 사회(post-aged society) 혹은 초고령 사회는 65세 이상 인구가 총인구에 차지하는 비율이 20% 이상을 뜻합니다.
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| 어르신들이 복지관에서 급식을 먹고 있다. |
반대로 15~64세 이하 인구 비율은 2005년 71.7%에서 2050년 53%로 급감할 것으로 점쳤습니다.
한국보건사회연구원 김용하 원장은 "고령화와 저출산이 겹치면서 한국 인구구조가 '피라미드형'에서 '항아리형'으로 변화하고 있다"며 "특히 생산 가능 인구의 감소가 빠르게 나타나고 있다"고 말했습니다.
소설가 김원일이 쓴 《슬픈 시간의 기억》(2001)은 늙음과 늙은 사람, 그리고 죽음에 대한 얘기로 가득합니다. 사회로부터 격리되어 한쪽 구석에 모여 있는, 쓸모없는 늙은 몸들의 아우성이지요.
"화투 치고, 술 마시고, 쩨쩨한 문제로 입 싸움질하고, 시시껄렁한 잡담이나 하며 시간을 때우는 천박한" 늙은 사람들은, 즐거워서 터뜨리는 웃음조차 "김빠진 맥주 같고" "청하는 대로 아무 자리에나 불쑥불쑥 끼면 천덕꾸러기가 되고 외로움만 더 타게 되는" "시래기는 삶아도 시래기"이고 "말라비틀어진 번데기 꼴에 떡고물 처바른다고 광날 일 없는" "혼잣말로 쉼 없이 주절거리고 똥오줌 함부로 싸고, 자기가 누구이며 어디에 있는지조차 모른 채 어느 날 홀연히 세상과 이별하는 이"들입니다.
그러나 앞으로는 이 소설처럼 늙음을 '말라비틀어진 번데기'에 비유할 수 없을 것입니다. 의료기술의 발달로 주름이 쫙 펴지고 탱글탱글한 피부를 만드는 미용술이 발명되고 있습니다. 게다가 2025년에는 세계 인구의 절반을 고령인구가 차지할 것이라고 합니다. 고령사회가 되면, 노인들이 집단으로 거주하는 시니어타운이나 실버타운을 짓는 일이 쓸모없게 될 것입니다. 왜냐고요? 세상이 노인천국이 될 테니까요.
#23 도덕적 등가성
지난 8월 6일 자 AP통신은 "중국이 안보리 결의 이행하는지 지켜볼 것"이라는 제하의 기사에서 북한의 잇단 핵도발에 대해 중국이 '쌍중단'(雙中斷ㆍ북한 핵, 미사일 도발과 한미 연합군사훈련 중단)을 요구했다고 보도했습니다.
그러나 미국은 어떠한 '도덕적 등가성'도 거부한다는 입장을 밝혔습니다. 북한 핵, 미사일 도발과 한미 연합군사훈련 중단을 등가성 차원에서 논할 수 없다는 것이 한국과 미국의 입장입니다. 도덕적으로 같을 수 없는 두 사안을 한 묶음으로 재단해 버리는 것을 '도덕적 등가성의 오류(Moral Equivalency Fallacy)'라고 합니다.
일부 진보 진영 학자들이 박정희 정권 시절의 인권탄압을 비난하면서 남한과 북한이 서로 다를 게 없다거나 남한의 새마을운동과 북한의 천리마운동을 동일시하고 새마을운동을 매도하기조차 합니다. "이놈이나 저놈이나 똑같은 놈"이라는 식의 '도덕적 등가성'의 논리는 과거 공산주의자들이 곧잘 구사하는 전략입니다. 그러나 요즘도 자국의 이익을 위해 '도덕적 등가성'의 괴변은 국제사회에서 횡행합니다.
북핵 문제도 마찬가지입니다. 북한은 핵 개발 이유를 미국 탓으로 돌리고 미군 철수를 주장합니다. 일부 남한의 지식인조차 "북한에 대한 미국의 적대정책이 북한의 핵무기 개발을 초래했다"며 북한 측 입장에 동조합니다. '북한의 핵 개발'과 '미군의 주둔'이 양립 가능한 사안인가요?
중국이 핵 군사력을 크게 확충한 이유가, 그리고 북한 및 이란이 핵 개발에 나선 이유가, 미국의 위협 때문이라고 해서, 모든 나라가 자국의 방어 차원에서 핵무기 개발을 상호 인정해야 한다면 세상이 어떻게 되겠습니까. '눈에는 눈, 이에는 이'라는 논리라면, 제3차 세계대전이 일어나도 막지 못할 것입니다. 무엇이 진리고, 무엇이 옳은 일인지, 또 상대방의 논리가 무엇인지 냉정하게 따져야 도덕적 등가성의 오류에서 벗어날 수 있습니다.
비슷한 용어로 '일반화의 오류'라는 말이 있어요. 이 말은 여러 공통점에서 원인을 찾지 않고, 아주 일부의 경우에만 주목해, 모든 경우가 다 그러한 속성을 갖고 있는 것처럼 주장하는 오류입니다.
예를 들어, "어제 네가 수학 시험을 망쳤다고? 그럼 오늘 국어 시험도 물어보나마나겠네?"라고 말하는 식이죠. 또 한 학생이 부모에게 말대꾸를 하는 모습을 우연히 본 선생님이 평소에도 그 학생이 부모에게 나쁜 짓을 많이 했다고 믿는 식의 오류를 뜻합니다.
#24 몰입
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| 심리학자 칙센트미하이. |
요즘 '몰입'이란 말이 유행입니다. 영어몰입, 몰입경영, 조직몰입…. 심리학과 경영학 분야에서 몰입은 무시할 수 없는 키워드가 됐습니다. 몰입은 시간 가는 줄 모른 채 완전히 빠져드는 현상을 의미합니다.
몰입이란 개념은 헝가리 태생의 심리학자 칙센트미하이가 정립했습니다. 그는 명상가, 오토바이족, 체스 선수, 조각가, 공장 근로자, 발레리나 등 남녀노소(男女老少) 수천 명을 인터뷰하면서 "가장 만족을 얻었을 때의 기분이 어떤지"를 물어보며 몰입 이론을 체계화시켰습니다.
그는 인터뷰 참가자들에게 무선호출기를 나눠주고 밤낮 없이 무작위로 호출한 뒤, 호출을 받는 그 순간에 그들이 느끼는 생각, 감정 등의 몰입 정도를 기록하게 했어요.
칙센트미하이는 몰입을 설명하며 자신의 형 이야기를 곧잘 꺼냈다고 합니다.
"얼마 전 부다페스트에 계신 이복형님을 찾아갔거든요. 형님은 정년 퇴임한 뒤로 일 삼아 광물을 관찰하지요. 그런데 형님이 이런 말씀을 하시더군요. 며칠 전 아침을 먹고 나서 수정을 꺼내 현미경으로 살펴보고 있었는데, 내부 구조가 갈수록 어두워 보여 구름이 해를 가린 모양이라고 생각했다는 거예요. 그래서 고개를 들어 하늘을 보니 벌써 날이 저물어 있었다고 하더군요."
수정의 황홀경에 빠져 하루가 다 가는 줄 몰랐던 겁니다. 동양의 '몽자(夢字) 소설'이나 전설에서나 나올 법한 이야기일지 몰라요.
경남 진해시 장천동과 북부동 사이에 천자봉(天子峰)이라는 산이 있는데, 이런 전설이 있어요. 어느 날 배(裵)씨 성을 가진 생원이 나무하러 천자봉에 갔는데 백발 노인 두 분이 장기를 두고 있더랍니다. 세월 모르고 구경을 했겠지요. 이윽고 장기를 다 둔 노인들이 구름을 타고 하늘로 올라가기에 그제야 부랴부랴 집에 가려고 도끼를 찾았더니, 워낙 많은 세월이 흘러 도끼자루가 다 썩어 버렸더라고 합니다. 이 이야기는 ‘신선 놀음에 도끼자루 썩는 줄 모른다’는 중국 고사와 관련이 있어요.
몰입은 생리적 욕구를 충족시키는 쾌락과 달리 ‘회상’과 닿아 있습니다. 닫혔던 시각을 확 틔워주는 독서의 즐거움이나 미처 몰랐던 새로운 사람에 눈뜨게 하는 사랑의 체험, 혹은 박빙의 경쟁에서 이겼던 기억처럼 시간이 아무리 지나도 다시 경험하고 싶은 생각을 갖게 만드는 것이 몰입입니다.
#25 스톡홀름 증후군
작년 4월 발생한 '현대판 콩쥐'로 비유되는 의붓딸 학대 사건의 피해 아동인 14세 A양이 '스톡홀름 증후군'과 유사한 심리적 트라우마를 겪었던 것으로 알려졌습니다.
어금니아빠 이영학의 딸 이모 양 역시 이 증상과 관련이 있다고 합니다. 부당한 독재자나 범죄자에게 이끌리는, 약자들의 '강자 동일시' 현상을 목격할 수 있는데 이를 스톡홀름 증후군이라고 부릅니다.
1973년 8월 23일 스웨덴의 스톡홀름에서 엿새간의 은행 인질강도 사건이 발생했어요. 인질들은 범인이 잡히기 전까지, 자신이 인질이라는 사실조차 망각한 채 자신을 볼모로 잡은 인질범에게 흠뻑 빠져 그들 편에 서서 시중을 들거나 심지어 인질범을 사랑하게까지 됐습니다. 구출 과정에서 군인이나 경찰에게 전혀 도움을 주지 않았을 정도였어요.
어떻게 해서 이런 일이 벌어졌을까, 고민하던 범죄심리학자 닐스 베예로트(Nils Bejerot)는 인질강도에게 동조하는 심리현상을 '스톡홀름 신드롬(Stockholm Syndrome)'으로 명명하며, 일종의 강자에 대한 동일시 내지 복종 심리를 반영하고 있다고 했지요.
이와 관련된 다른 사건의 예도 있어요. 미국의 언론 재벌 허스트 가문의 큰딸 패티 허스트는 19세이던 1974년 2월 급진적 좌파 도시 게릴라들에게 납치됐습니다. 그런데 그녀는 2개월 뒤 이 게릴라의 샌프란시스코 은행 습격에 적극 가담하게 됩니다. 당시 감시카메라에 찍힌 그녀는 전투복을 입고 기관총을 들었는데 그 모습을 본 미국인들은 경악할 수밖에 없었습니다.
결국 1975년 9월에 체포됐는데 허스트 가문에서 고용한 변호사들은 패티가 '스톡홀름 증후군' 때문에 범죄에 가담했다고 주장했으나 받아들여지지 않았습니다. 2001년 1월 빌 클린턴 대통령에게 사면을 받기 전까지 패티 허스트는 긴 시간 동안 옥살이를 할 수밖에 없었어요.
'왕따' 현상 역시 스톡홀름 신드롬으로 설명할 수 있습니다. 교실 내에서 어떤 학생을 집단적으로 괴롭히고 따돌림 하면, 피해학생을 둘러싼 다른 학생들은 일종의 침묵으로 왕따 학생의 괴롭힘에 동참합니다. 비록 가시적으로 가담하지 않았다 하더라도 적어도 피해학생을 보호하거나 그 학생 편에서 도와주기를 주저합니다. 집단 괴롭힘이 부당한지 알면서도(아니면, 부당함을 망각한 채) 왕따를 시키는 못된 몇몇 학생 편에 서는 것이지요. 왜 학생들은 왕따 학생에 대해 '마음의 감도(感度)'를 둔감 모드로 돌릴까요? 왜 왕따가 나쁘다고 가해학생과 맞서지 않을까요?
일종의 강한 쪽에 동조하려는 심리가 있지 않을까요? 소설가 이문열의 작품 《우리들의 일그러진 영웅》도 비합리적인 집단의 '강자 동일시' 현상을 엄석대와 한병태 두 인물을 통해 그리고 있습니다.
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| 알파고의 최신 버전인 알파고 제로. |
#26 알파고 제로
지난해 이세돌 9단을 누른 '알파고 리'와 올해 커제 9단을 완파한 '알파고 마스터'에 이어 구글 딥마인드가 선보이는 바둑 인공지능(AI) '알파고'의 최신 버전입니다. 데미스 허사비스 구글 딥마인드 최고 경영자는 지난 10월 18일 국제학술지 <네이처>에 '알파고 제로' 버전에 대한 연구결과를 담은 논문을 공개했습니다. 이 논문에 따르면 알파고 제로의 성능은 역대 최강으로 '알파고 리'와의 100번의 대결에서 모두 이겼으며 '알파고 마스터'와는 100번을 맞붙어 89승을 거뒀다고 합니다. 기존 알파고가 인간 기보를 바탕으로 바둑을 익힌 뒤 셀프 대국을 통한 강화학습으로 실력을 높였다면, 알파고 제로는 인간이 입력한 기보 데이터에 대한 학습과 훈련 없이 알파고 제로끼리 대국을 시작해 착점하는 방식으로 최종 승률이 가장 높은 '수'를 스스로 학습하고 바둑 이론을 업데이트한다고 하네요.
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| 수호랑과 반다비. |
2018 평창 동계올림픽이 코앞에 다가왔습니다. 11월 3일 현재 전 세계 92개국이 참가의사를 밝혀 역대 최다 참가국 기록을 새롭게 쓸 전망입니다.
수호랑·반다비는 평창 동계올림픽과 패럴림픽의 마스코트입니다. 올림픽조직위원회가 2014년 전 국민 대상 마스코트 공모 작업을 펼쳤으나 당선작을 내지 못했고, 이후 국내 디자인 전문가 그룹을 통해 '수호랑'을 탄생시켰습니다. 동계올림픽 마스코트 '수호랑'은 올림픽 참가 선수와 참가자 그리고 관중을 보호한다는 의미의 '수호'와 호랑이, 강원도 정선아리랑을 상징하는 '랑'의 합성어입니다. 예부터 흰색을 좋아하는 한국인의 정서를 반영하면서 하얀 설원에서 펼쳐지는 동계올림픽과도 조화를 이루는 '백호'를 모티브로 하였습니다. 패럴림픽의 마스코트는 반달가슴곰을 형상화한 '반다비'로 정해졌습니다. 반달가슴곰의 '반달'과 대회를 기념하는 의미의 '비'를 합하여 이름이 지어졌으며 따뜻하고 믿음직스러운 이미지를 지니고 있는 곰은 패럴림픽의 정신에 부합합니다.
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| 딥러닝은 컴퓨터가 스스로 사물이나 데이터를 군집화하거나 분류해 학습할 수 있도록 하는 기계 학습 기술을 말한다. |
#28 딥러닝(Deep Learning)
컴퓨터가 스스로 사물이나 데이터를 군집화하거나 분류해 학습할 수 있도록 하는 기계 학습 기술입니다. 인공지능(AI)의 비약적 발전의 근원입니다. 인간의 두뇌가 수많은 데이터 속에서 패턴을 발견한 뒤 사물을 구분하는데, 이를 모방해 컴퓨터가 사물을 분별하도록 기계를 학습시키는 것입니다. 예를 들어 컴퓨터는 사람과는 달리 사진만으로 개와 고양이를 구분하지 못합니다. 하지만 개와 고양이의 사진 데이터를 많이 축적해 비슷한 것끼리 분류하도록 하는 딥러닝 기술을 도입하면 개와 고양이의 사진을 입력했을 때 이 둘을 구분할 수 있게 됩니다. 따라서 학습 자료의 양이 많을수록, 그리고 학습 단계가 세분화될수록 성능이 좋아집니다. 딥러닝은 자율주행 자동차를 위한 장애물 센서 연구, 음성 인식, 사용자 업로드 이미지 판별 등 다양한 곳에 활용되고 있습니다. 한국 이세돌 9단과의 바둑 대결로 유명한 구글의 '알파고'도 딥러닝을 통한 학습으로 바둑을 두었습니다
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