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[세상 읽기]모두를 위한 획기적인 노동시간 단축을 위해

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작성자 또또링2
댓글 0건 조회 30회 작성일 26-05-07 16:31

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노동절을 되찾은 덕분에 많은 사람들이 오랜만에 여유를 누리는 것 같다. 해가 밝은 오후에 동네를 산책하고 달리기를 하는 사람들을 보았다. 사람들이 잠시 멈춰가며 느긋해진 모습을 보는 것은 꽤 기분 좋은 일이다. 노동절의 기원이 빈곤과 장시간 노동에 시달리던 노동자들의 ‘8시간 노동’ 요구였다는 점에서 이러한 풍경은 노동절과 꽤 잘 어울린다.
더 많은 아이들이 태어나 뛰어노는 걸 보고 싶다면 모두에게 이런 날들이 더 자주 와야 할 것이다. 더욱이 걷잡을 수 없이 빠르게 다가오는 인공지능(AI) 시대 전방위적인 고용 감소를 우려하는 목소리가 산업을 가리지 않고 나오고 있는 가운데 노동시간을 큰 폭으로 줄이지 않고서는 일자리와 노동의 존엄을 지키기는 어려워 보인다. 나아가 서로를 방치하지 않고 관심을 가지고 서로를 돌볼 수 있으려면 역시 보통의 노동자들이 노동시간 단축을 통해 삶의 여유를 회복할 필요가 있다. ‘8시간 노동’을 뛰어넘는 ‘획기적인 노동시간 단축’이 상상을 넘어 정책으로 본격화될 때가 온 것이다. 아니 이미 늦었을지도 모르지만.
노동시간 단축은 단지 더 나은 세상을 만들기 위한 것이 아니다. 지금 여기에서 우리가 생존할 수 있게 만들고, 사회가 유지되도록 만드는 방편이다. 하지만 노동절을 되찾았단 소식에도, 광장에서 노동절을 기념하는 모습에도 아쉬움이 남는다. 아직 우리 사회에서는 획기적인 노동시간 단축을 요구하는 목소리가 그리 크지 않기 때문이다. 고도의 기술 발전 국면에서 사회의 주도권은 자본과 금융시장에 넘어갔다는 비관적인 전망 때문일까?
케인스는 1930년 ‘우리의 손자세대를 위한 경제적 가능성’이란 짧은 글에서 낙관적인 미래 전망을 한 바 있다. 사실 그때에도 세계는 비관적인 전망으로 가득 차 있었다. 1차 세계대전 이후 파시즘이 퍼져나가고, 대공황이 시작된 시점에 그는 꾸준한 생산력 발전으로 인해 결국 100년 후에는 인류가 경제적 결핍으로부터 해방되고, 하루 3시간 노동이면 충분한 사회로 나아갈 수 있으리라 전망했다. 물론 전쟁, 인구구조, 과학의 쓰임새 등 여러 변수가 있지만 어쨌든 그는 인류가 생존을 위해 삶을 노동에 전적으로 투여하지 않아도 되는 새로운 단계에 대한 희망을 펼쳐놓았다. 어쩌면 그의 천재적인 재능 중 하나는 ‘희망’이라는 동력을 놓지 않는 것이 아니었을까 싶다.
그 100년 후인 2030년이 몇년 남지 않은 지금, 성장과 노동시간에 관한 그의 예측이 정확했는지의 판단은 관점에 따라 다를 터인데 그 자체가 중요하지는 않아 보인다. 이미 21세기 기술 변화와 생산 변화는 또 한 번 인류 문명을 바꿔놓고 있으며, AI는 이제 인간의 속성과 존재 방식까지 바꿔내고 있기 때문이다. 앞으로 펼쳐질 미래는 과거의 전망에 가두기엔 너무 광대하다. 19세기의 마르크스, 20세기의 케인스에게서 가져올 것은 예측의 내용보다는 진보의 목적이 인간의 삶을 향해야 한다는 뚜렷한 방향성과 희망, 그리고 이론에 바탕을 둔 실천인 듯하다.
여러 이론가들이 ‘노동중독’과 ‘과로사회’를 벗어날 것을 주장했고, 한국의 노동시간도 줄어들어왔다. 하지만 노동시간 단축 속도는 기술 변화 속도에 비하면 너무 느리다. 부문 간 불균형이 도드라진다. 돌봄 등 다양한 사회서비스 노동자들의 노동시간은 여전히 길고, 노동자로 인정받지 못하는 수많은 특고, 플랫폼 노동자들은 그나마 노동법의 노동시간 제한을 받지 않으며, 유급휴일이란 없다.
모두의 노동시간을 획기적으로 줄여 ‘다 같이 멈춤, 다 같이 느리게’의 사회적 리듬을 찾고, 새로운 고용 질서를 만드는 것이 필요하다. 노동시간과 고용의 문제가 생존의 문제인 노동자들이 목소리를 낼 때, 사회적 자원 배분의 우선순위를 바꾸고, 삶과 노동을 진짜 바꿔낼 수 있다. 미래로 떠밀려가기보다는 희망을 품고 변화를 도모해봐야 하지 않겠는가.
최근 데이터 과학과 의료 공학 분야에서 뜨겁게 주목받는 수학 분야를 꼽으라면 단연 ‘역문제(Inverse Problem)’일 것이다. 원인에서 결과를 도출하는 통상의 ‘정방향’ 사고 과정에 비해, 역문제는 나타난 결과로부터 보이지 않는 원인을 거꾸로 추적해가는 지적 추론 과정이다.
수학적으로는, 주어진 함수 y=f(x)에서, x라는 입력값이 주어졌을 때 y를 구하는 것은 명쾌한 정방향 문제다. 하지만 우리가 관측할 수 있는 데이터가 오직 결과물인 y뿐일 때, 보이지 않는 x를 찾아내는 과정은 훨씬 복잡하고 정교한 계산을 요구한다.
밝은 태양 아래 서 있는 물체가 있다면, 그 물체의 모양에 따라 지면에 그림자가 생기는 것은 자연스러운 정방향 문제다. 반대로 바닥에 비친 일그러진 그림자의 모양만을 보고, 그 그림자를 만들어낸 원래 물체의 입체적인 형상을 완벽하게 복원해내는 것이 바로 역문제다.
어두운 밤길에서 들려오는 발소리만으로 상대방의 체격이나 신발 종류를 짐작하는 것, 혹은 굳게 닫힌 상자를 흔들었을 때 들리는 소리로 내용물을 추측하는 행위가 모두 역문제의 범주에 속한다.
역문제의 중요성을 가장 피부로 느낄 수 있는 분야는 의료 현장이다. 1979년 노벨 생리의학상을 안겨준 컴퓨터 단층촬영(CT)은 역문제 해결의 정점이라 할 수 있다. CT의 원리는 명쾌하다. 신체에 X선을 쏘면 뼈처럼 밀도가 높은 곳은 강도가 많이 줄어들고, 근육처럼 밀도가 낮은 곳은 적게 줄어든다. 이 ‘감쇠율’ 데이터가 바로 우리가 얻는 ‘결과’다. 그 원인, 즉 인체의 내부 모양을 추정하는 것은 전형적인 역문제다.
1917년 오스트리아의 수학자 요한 라돈은 ‘라돈 변환’을 통해 단면의 넓이들로부터 입체의 모양을 복원하는 수학적 기틀을 마련했다. 당시에는 구현할 기술이 없었으나, 수십년 뒤 공학자들의 손을 거쳐 수많은 생명을 구하는 의료장비로 거듭났다.
우주의 끝에서 암세포의 위치까지
역문제는 인간의 시선이 닿지 않는 곳에서도 빛을 발한다. 1846년 발견된 해왕성이 대표적이다. 당시 천문학자들은 천왕성의 궤도가 계산과 다르게 움직이는 현상(결과)을 관찰하고, 보이지 않는 거대 행성의 중력(원인)을 역으로 계산해 해왕성의 위치를 정확히 맞혔다.
현대에 들어서는 아르헨티나의 수학자 알베르토 칼데론이 제기한 ‘칼데론 문제’가 역문제의 새로운 지평을 열었다. 물체 표면에서 측정한 전압 데이터를 통해 내부의 전기 전도율을 알아내는 이 이론은 ‘전기 임피던스 단층촬영(EIT)’으로 이어졌다. 암세포는 정상 조직보다 전기 전도율이 4~5배 높기 때문에, 몸에 전극을 붙여 전압 분포의 왜곡을 측정하면 칼을 대지 않고도 암의 크기와 위치를 파악할 수 있다.
물론 역문제 해결이 늘 순탄한 것은 아니다. 곱해서 12가 되는 숫자 조합이 여러 개이듯, 하나의 결과에 대해 원인이 여러 개이거나 정보가 부족한 문제(ill-posed problem)가 발생하기도 한다.
1966년 수학자 마크 카츠는 “드럼 소리만 듣고 드럼의 모양을 알 수 있는가?”라는 질문을 던졌다. 결론은 ‘알 수 없다’였다. 서로 다른 모양의 드럼이 같은 주파수를 낼 수 있기 때문이다.
이러한 모호성은 때로 ‘스텔스기’처럼 적의 탐지(역문제 해결)를 방해하는 기술로 응용되기도 한다.
정보가 부족해 답이 명확하지 않은 역문제를 해결하기 위해 현대 수학은 ‘최적화 기법’과 ‘인공지능(AI)’을 사용한다.
인류의 한계 돌파하는 지적 열쇠
수많은 데이터 속에서 가장 개연성 있는 원인을 찾아내는 AI의 학습 방식은 본질적으로 거대한 역문제를 푸는 과정과 닮아 있다. 강아지와 고양이의 사진을 보고 특징을 추출해 분류하는 AI는, 사실 ‘이미지’라는 결과로부터 ‘객체의 정체’라는 원인을 찾아내고 있는 셈이다.
보이지 않는 것을 보게 하고, 현상 너머의 본질을 탐구하는 역문제는 단순한 수학의 한 분야를 넘어 인류의 한계를 돌파하는 지적 열쇠가 되었다.
심해의 지형을 탐사하고, 인체 내부의 비밀을 밝히며, 인과관계의 실타래를 거꾸로 풀어가는 이 끈기 있는 수학적 여정은, 앞으로도 인류의 시야를 우리가 상상하지 못한 영역까지 확장해 나갈 것이다.

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