이 주제는 꽤 흥미롭다. 정곡을 찌른다.

내가 가장 잘 아는 분야로 예를 들어보자. 우리 알고리즘 엔지니어가 매일 하는 일은 사실 한 가지다: 사용자에게 정보를 먹이는 것. 당신은 인터넷이 정보 격차를 없앴다고 생각하지만, 내가 보기엔 정반대다. 인터넷은 어떤 측면에서는 인지의 격차를 미친 듯이 확대하고 있다.

많은 사람들이 알고리즘에 대해 오해를 한다. 알고리즘이 새로운 세계를 발견하도록 도와주는 거라고 생각한다. 사실 아니다. 대부분의 상업적 시나리오에서 알고리즘의 목적 함수는 체류 시간과 클릭률이다. 이게 무엇을 의미할까? 시스템이 당신의 동물적 본능에 필사적으로 영합한다는 뜻이다.

최고 수준의 사고방식과 과학 개념이 어디에나 있다는 말은 틀리지 않다. 이 시대에는 배우고자 하는 마음만 있다면, 하버드 공개 강의, 튜링상 수상자의 논문, 업계 대가들의 복기, 심지어 많은 유료 강의까지 모두 찾을 수 있다.

하지만 문제는 바로 그 ’배우고자 하는 마음’에 있다.

먼저 도발적인 주장 하나를 던져보겠다: 대부분의 사람들은 소위 최고 수준의 사고나 돌파를 원하지 않는다. 그들이 원하는 것은 ’노력하고 있다’는 환각, 혹은 어떤 감정적 위로일 뿐이다.

이제 본격적으로 풀어보겠다.

첫째, 획득 비용은 낮아졌지만, 선별 비용은 기하급수적으로 증가했다

예전의 정보 격차는 물리적 단절이었다. 마을에 인터넷이 안 깔려서 도시 사람들이 어떻게 노는지 알 수 없었다. 지금은 인터넷이 깔렸고, 정보가 너무 적은 게 아니라 너무 많은 게 문제다.

데이터를 다루는 사람으로서, 우리는 신호 대 잡음비(signal-to-noise ratio)가 뭔지 너무 잘 안다. 지금의 인터넷은 거대한 노이즈 생성기다. 진짜 가치 있는 고밀도 정보는 마치 태평양에 던져진 바늘 하나와 같다.

당신은 핸드폰을 열어 정보를 얻고 있다고 생각하지만, 실은 정교하게 설계된 온갖 갈고리들이 당신의 주의력을 두고 다투고 있는 것이다.

구체적인 상황을 하나 들어보겠다.

당신이 분산 시스템을 배우고 싶다고 가정해보자. 20년 전에는 도서관에 가서 그 고전적인 영문 교재를 찾아내, 이를 악물고 씹어대야 했다. 지금은? 검색 엔진이나 동영상 사이트에 들어간다.

분산 시스템이라고 입력한다.

결과가 어떨까?

맨 위에 뜨는 건 어떤 교육 기관의 광고다. 30일 만에 아키텍트 마스터, 연봉 1억을 약속한다.

혹은 어떤 블로거가 극도로 단순화된 언어로 이야기를 들려준다. 들을 땐 엄청 시원하고, 이해한 것 같지만, 사실은 모든 중요한 경계 조건들을 다 빠뜨리고 있다.

아니면 Zhihu(지식인)에서 어느 언어가 백엔드에 더 적합한지 싸우는 글이다.

진짜 하드코어한 Paxos 알고리즘 유도 논문이나, Google의 그 유명한 FileSystem 논문들은 조회수가 세 자릿수도 안 된 채, 구석에 조용히 누워 있다.

대부분의 사람들은 저밀도의, 감정적이거나, 고도로 가공된 2차·3차 정보 속에서 맴돈다. 그런 것들이 소화하기 쉽기 때문이다.

이게 바로 알고리즘 엔지니어가 매일 하는 일이다: 우리는 클릭률을 최적화한다. 인지적 진입 장벽이 높은 콘텐츠는 클릭률이 태생적으로 낮고, 완독률(완시청률)은 더욱 참담하다. 추천 시스템도 속물적이어서, 이 콘텐츠가 당신에게 장기적 가치가 있다고 해서 추천하지 않는다. 오직 이 콘텐츠가 지금 당신을 붙잡아둘 수 있기 때문에 추천할 뿐이다.

따라서 인터넷은 겉보기에는 획득의 문턱을 없앴지만, 실제로는 보이지 않는 선별의 문턱을 세웠다. 이 문턱은 더 이상 돈이나 채널이 아니라, 당신의 분별력과 항간섭 능력(anti-interference ability)이다. 이건 돈보다 훨씬 다루기 어렵다.

둘째, 지식은 압축 파일이고, 경험은 압축 해제 비밀번호다

이 관점은 내가 꽤 고집하는 것이다.

많은 젊은이들, 나를 포함해 내가 이끄는 갓 졸업한 신입들도 그렇지만, 핵심 내용(干货/알맹이)을 쌓아두는 걸 유난히 좋아한다. 좋은 글을 보면 북마크한다. 좋은 튜토리얼을 보면 클라우드에 저장한다.

그들은 파일을 소유하는 것이 지식을 소유하는 것이라고 생각한다.

이건 마치 거대한 압축 파일을 다운로드했지만, 압축 해제 비밀번호가 없는 것과 같다.

최고 수준의 사고방식은 대개 고도로 추상적이다. 찰리 멍거의 그 모델들이나 제1원리(First Principles) 같은 것들 말이다. 이런 용어들은 이제 너무 흔해 빠졌다. 아무 인터넷 프로덕트 매니저나 붙잡아도 엔트로피 증가·감소, 플라이휠 효과(flywheel effect) 같은 말을 몇 마디 꺼낼 수 있다.

하지만 당신도 알게 될 것이다. 진짜 일을 할 때가 되면, 동작이 전부 왜곡된다는 것을.

왜일까?

왜냐하면 그 개념들은 방대한 실전 경험에서 추출된 압축 데이터이기 때문이다.

내 자신의 실제 이야기를 하나 들려주겠다.

대략 5~6년 전, 나는 한 유니콘 기업에서 광고 추천 알고리즘을 담당하고 있었다. 그때는 젊었고, 시스템 견고성(robustness/鲁棒性)과 안티프래질(antifragile/反脆弱)에 관한 책들을 잔뜩 읽고 스스로 엄청 잘난 줄 알았다. 입만 열면 우리는 안티프래질한 시스템을 구축해야 한다고 떠들어댔다.

그때 우리는 핵심 리콜 모듈(recall module/召回模块)을 재구축해야 했다. 옛날 코드를 보니, 엉망진창으로 쓰여 있었고, 온갖 하드코딩(hard-coded/硬编码) 규칙과 패치 투성이였다. 나는 마음속으로 엄청난 경멸을 느끼며, ’이 선배들 진짜 촌스럽네’라고 생각했다.

나는 대대적으로 교과서에 나오는 완벽한 아키텍처대로 다시 작성했고, 최신 프레임워크를 사용했으며, 디자인 패턴을 화려하게 구사했다.

런칭 당일, 터졌다.

로직이 틀린 게 아니었다. 나는 실제 트래픽 속의 더티 데이터(dirty data/脏数据)와 극단적인 롱테일 분포(long-tail distribution/长尾分布)를 완전히 무시했던 것이다. 옛날 코드에서 보기 흉하게 보였던 그 if else들은, 사실 선배들이 수없이 많은 함정을 밟은 후에 덧붙인 패치였고, 최후의 방어선(兜底)이었다.

그 순간 나는 깨달았다. 책에서 말하는 견고성(鲁棒性)은 코드를 예쁘게 쓰는 게 아니라, 진흙탕 속에서도 돌아갈 수 있는 것이라는 걸.

만약 그때의 전면 롤백(rollback/回滚), 상사에게 피토할 만큼 혼나고, 새벽 3시까지 로그를 분석했던 그 경험이 없었다면, 안티프래질(反脆弱)은 내게 그저 그럴듯한 단어에 불과했을 것이다. 그 경험이 있고 나서야, 이 단어는 비로소 내 진짜 인지가 되었다.

지금의 인터넷은 결과를 네 앞에 직접 내려놓고, 과정을 생략해버린다.

대부분의 사람들은 그런 최고 수준의 사고를, 마치 남의 피트니스 영상을 보듯 바라본다. 눈으로는 이해했고, 머리로는 할 수 있을 것 같지만, 근육에는 기억이 없다. 진짜 돌파는 몸으로 현실과 부딪히고, 고통을 느끼고, 피드백을 얻어야 가능한 것이다.

모든 최고 수준의 사고는 본질적으로 사후总结(사후 정리)다. 당신에게 그 ’일’이 없었다면, 그 ’정리’를 줘도 소용없다.

셋째, 뇌의 생물학적 본능은 ’될 수 있으면 머리를 안 쓰자’다

이 이야기는 하드웨어부터 시작해야 한다. 우리 뇌는 체중에서 차지하는 비중은 크지 않지만, 에너지 소모는 극도로 높다. 진화론이 결정한 바, 인간의 본능은 인지적 구두쇠(cognitive miser)다.

직관으로 판단할 수 있으면, 절대 논리를 동원하지 않는다. 경험으로 해결할 수 있으면, 절대 혁신을 시도하지 않는다.

인터넷상의 대부분 콘텐츠는 이런 본능에 순응한다.

숏폼 동영상은 왜 인기일까? 수동적 입력이기 때문이다. 당신이 능동적으로 연산 자원을 동원할 필요가 없다.

쾌락 소설(爽文)은 왜 재미있을까? 논리가 단순하고, 피드백이 즉각적이기 때문이다.

그런데 당신이 말하는 그 과학 개념, 최고 수준의 사고들은 대개 반직관적(反直觉)이다.

예를 들어 베이즈 정리(Bayes’ theorem)는 당신에게 사전 확률을 끊임없이 수정할 것을 요구하는데, 이는 확정적인 선형 인과를 좋아하는 인간의 본능에 위배된다.

예를 들어 지연 만족(delayed gratification)은 즉시 쾌락을 추구하는 생물학적 본능에 위배된다.

이런 것들을 배우는 것은 생리적으로 고통스럽다. 그건 진정한 의미의 ’뇌 태우기(烧脑)’다. 당신의 뇌가 포도당을 소비하고, 강제로 새로운 시냅스 연결을 만들어내고 있는 것이다.

대부분의 사람들은, 나 자신을 포함해서, 퇴근 후 개처럼 지쳐 있을 때, 본능적으로 《컴퓨터 프로그래밍의 예술(The Art of Computer Programming)》을 파고들기보다는 재미있는 동영상을 스크롤하는 쪽을 선택한다.

그래서 지식은 도처에 널려 있지만, 지식을 섭취하는 고통은 줄어들지 않았고, 오히려 유혹이 너무 많아져서 이 고통이 더욱 견디기 어렵게 느껴진다.

넷째, 지식과 실천의 통일(知行合一/지행합일) 사이에는 거대한 감정 비용이 가로놓여 있다

이 점을 많은 사람들이 간과하기 쉽다.

‘어떻게 해야 하는지 알겠는데, 도저히 못 하겠다.’ 이건 IQ 문제가 아니라, 감정과 심리적 에너지의 문제다.

예를 들어 모두가 알다시피, 기술적 돌파를 원한다면 소스 코드를 읽고, 바퀴를 다시 발명하고(造轮子), 오픈소스에 참여해야 한다.

경로는 매우 명확하다. GitHub는 거기 있고, 소스 코드는 공개되어 있다.

왜 안 하는가?

두려움 때문이다. 이해하지 못할까 봐 두렵고, 좌절감이 두렵고, 시간을 투자했는데 보상이 없을까 봐 두렵다.

인터넷은 성공의 기준점을 너무 높여버렸다. 휴대폰을 열기만 하면, 연봉 1억, 35세 은퇴, 창업 성공 이야기로 가득하다. 이것이 무의식적으로 거대한 불안을 만들어낸다.

남들은 그렇게 쉽게 성공하는데, 자신은 밤새 소스 코드를 씹어봐야 겨우 두 줄 이해했을 때, 이 거대한 격차감은 순식간에 당신의 심리적 방어선을 뚫어버린다.

그래서 당신은 포기한다. 스스로에게 이렇게 말한다. ‘아마 나는 기술 쪽에 안 맞나 봐’, ‘아마 나는 재능이 없나 봐’.

사실은 아니다.

진짜 돌파 과정은 대개 지루하고, 길고, 자기 회의로 가득 차 있다.

나는 GitHub에서 그럭저럭 star를 좀 받은 오픈소스 프로젝트를 유지보수한 적이 있다. 처음 반 년 동안은 아무도 보지 않았고, 온통 bug 투성이였으며, 매일 인생을 의심했다. 그 외로움과 무력감은 성공학(成功学) 글을 읽을 때는 절대 느낄 수 없는 것이다.

대부분의 사람들이 돌파하지 못하는 이유는, 그들이 장기간 긍정적 피드백이 없는 고독을 견딜 수 없기 때문이다.

인터넷은 지식만 제공한 게 아니라, 즉각적 만족의 대체품도 제공했다.

일에서 돌파하기 어렵다고 느낄 때, 당신은 게임에서 carry할 수 있다.

현실의 사회생활이 힘들게 느껴질 때, 당신은 인터넷에서 키보드 워리어(keyboard warrior/键盘侠)가 되어 세상을 논평할 수 있다.

이 값싼 도파민이, 본래 돌파에 쓰였어야 할 에너지를 완벽하게 가로채버린다.

다섯째, 서클 고착화로 인한 암묵지(隐性知识/tacit knowledge) 차단

형식지(명시적 지식, explicit knowledge)—책, 코드, 공식—는 이미 공개되어 있지만, 암묵지(tacit knowledge)는 여전히 작은 서클 안에서만 흘러다닌다.

암묵지란 무엇인가?

어떤 기술적 솔루션이 어떤 특정 시나리오에서 실패하는지에 대한 함정 정보.

업계에서 누가 믿을 만하고 누가 그렇지 않은지에 대한 평가.

어떤 트렌드(风口)가 진짜로 이륙하기 전의 신호.

이런 것들은 누구도 Zhihu(지식인)에 쓰지 않고, 누구도 숏폼 동영상으로 만들지 않는다. 그것들은 오프라인 술자리에 존재하고, 늦은 밤 위챗(WeChat) 개인 메시지에 존재하며, GitHub의 private 레포지토리에 존재한다.

인터넷이 모두를 연결했지만, 결코 서클을 깨뜨리지는 못했다. 오히려 알고리즘의 클러스터링(clustering effect/聚类效应) 때문에 서클은 더욱 폐쇄적으로 변했다.

당신은 온 세상을 보고 있다고 생각하지만, 사실은 당신과 유사한 프로필을 가진 사람들만 보고 있을 뿐이다.

매일 연예 뉴스를 스크롤하는 사람의 추천 목록에는 딥러닝 최신 논문이 절대 나타나지 않는다. 가끔 나타난다 해도, 그는 그냥 넘겨버릴 것이다. 시스템은 이 ‘넘기기’ 동작을 예민하게 포착하여, 다음에는 절대 추천하지 않는다.

이것이 바로 xinxi jianfang (정보 고치/필터 버블), 즉 정보 고치(信息茧房/information cocoon)다. 단지 알고리즘이 만든 것일 뿐만 아니라, 당신 자신의 반복된 선택이 만들어낸 것이기도 하다.

1. 극도로 실용적인 학습 목표를 세워라

‘자기 계발’ 같은 허황된 말은 하지 마라. 어떤 구체적 문제를 해결하고 싶은가?

예를 들어 나는 최근에 대규모 벡터 검색의 성능 병목을 해결해야 했다. 그러면 나는 오직 이것과 관련된 것만 본다. 최고 수준의 사고든 삼류 블로그든, 내 문제를 해결해주기만 한다면 좋은 것이다.

배움을 위한 배움은 하지 마라. 문제를 해결하기 위해 배워라.

문제를 해결하는 과정 속에서만, 그 지식이 당신의 뇌리에 용접되어 박힌다.

2. 설령 베끼는 한이 있더라도, 반드시 손으로 직접 한 번 훑어라

기술인에게는 이것이 너무나 중요하다.

아키텍처 다이어그램을 백 번 보는 것보다, 직접 demo를 작성해서 돌려보는 것이 낫다.

비즈니스 분석을 백 번 보는 것보다, 직접 노점이라도 차려보거나 작은 소프트웨어라도 팔아보는 것이 낫다.

당신이 직접 해볼 때, 비로소 무시되었던 디테일들이 솟아나온다. 그리고 악마는 디테일에 있다. 돌파도 왕왕 디테일에 대한 장악 속에서 탄생한다.

3. 노이즈를 차단하고, 능동적으로 소음을 제거하라

나는 이제 매일 일정 시간 동안 강제로 인터넷을 끊는다. 아니면 긴 콘텐츠만 본다.

만약 깊이 생각하는 능력을 얻고 싶다면, 긴 글을 읽고, 벽돌 책을 씹어내며, 오랜 시간 집중하는 능력을 훈련해야 한다. 이건 허세를 위해서가 아니라, 당신의 뇌 회로를 물리적으로 재구성하기 위해서다. 숏폼의 얕은 자극 모드가 아닌, 깊은 처리 모드에 적응시키기 위해서다.

당신은 알고리즘에 ’No’라고 말하는 법을 배워야 한다. 검색을 많이 하고, 피드 스크롤은 줄여라. 검색은 당신이 능동적으로 정보를 찾는 것이고, 피드는 남이 당신에게 정보를 먹이는 것이다. 주도권이 누구 손에 있느냐에 따라 그 차이는 천지 차이다.

4. 진짜로 일하는 서클을 찾아라

허풍(吹水)만 떠는 그룹에는 끼지 마라. 진짜로 프로젝트를 하고, 코드를 쓰고, 비즈니스를 하는 서클을 찾아라.

그들이 어떻게 싸우고, 어떻게 문제를 토론하는지 옆에서 지켜보기만 해도, 거기서 배우는 암묵지(隐性知识)가 핵심 내용(干货) 글 열 편보다 더 강력하다.

5. 평범함을 인정하되, 감각을 유지하라

마지막으로 이 점은 좀 의기소침하게 들릴 수 있지만, 아주 현실적이다.

우리 대부분의 사람들은, 아마 평생 그런 세상을 뒤흔드는 돌파를 이루지 못할 것이다. 우리는 아마 잡스도 될 수 없고, 튜링상도 받지 못할 것이다.

하지만 그렇다고 해서 우리가 더 나아질 수 없다는 것은 아니다.

감각(手感)을 유지하는 것은 아주 중요한 개념이다. 마치 농구 선수가 슛을 연습하는 것과 같다.

매일 코드를 조금씩 쓰고, 매일 이해하기 어려운 것을 조금씩 보고, 매일 복잡한 문제 하나를 생각하라.

돈오(頓悟/갑작스러운 깨달음)를 기대하지 마라. 소위 돌파란, 대부분 양적 변화가 질적 변화를 일으킨 결과다.

인터넷은 그저 도구일 뿐이다. 그것은 당신에게 망치를 주었고, 삽을 주었으며, 또 게임기와 포르노 한 무더기를 주었다.

대부분은 게임기를 선택했다. 소수는 삽을 집어들고 구덩이를 팠다. 극소수는 망치를 들고 낡은 세계를 부숴버렸다.

이것은 아주 공평하다.

못 본 척할 필요도 없다. 이것 자체가 하나의 자연선택(自然选择)이다.

최고의 것들은 거기 그대로 놓여 있고, 그 자체로 타고난 암호화(加密)를 지닌다. 이 암호화는 비밀번호가 아니라, 지루함, 어려움, 반인간성(反人性)이다.

이 시험을 통과할 수 있는 사람은 자연히 보상을 얻는다. 통과하지 못하는 사람은 산 아래에서 구경이나 하고, 핸드폰이나 스크롤하며, 사실 그것도 꽤 행복하다. 그렇지 않은가?