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기획_번역작업

[시몽동X번역기계] 시몽동과 빅데이터- 3번째

시몽동과 빅 데이터 #3

Simon Mills(De Montfort University), Simondon and Big Data, Journal of Media and Communication vol. 6, "Simondon: Media and Technics"  

 

 

번역: 최유미 (수유너머 N 회원) 

 

 

 

정보는 양으로 환원될 수 있을까?



 

 

 

발명과 정보(Invention and Information)

 

 

그것은 정확히 말하면, 제안되고 있는 사회의 도메인으로부터 비결정성과 새로움을 제거하는 것이다. 펜트랜드(Pentland, 2014, p. 16)가 정보 흐름의 측정에서 사회물리학은 본질적으로 확률론적이다라고 진술하는 것은 사이버네틱스와 확률론적인 정보개념 사이의 밀접성이 거짓임을 드러내는데, 확률론적인 정보개념은 두 재들 사이에서 메시지의 커뮤니케이션을 둘러싼 불화실성을 수학적인 측정으로서 개념화한 것이다

 

통제를 통해서 평형상태의 사회를 유지하려고 하는 사회물리학의 주장에서, 혹은 적응할 수 있도록 사회 시스템의 미래 상태들을 예측하려고 하는 사회물리학의 능력을 주장하는 속에서, 발명의 역할은 위기에 처해있다. 이 주장들은,  사회물리학의 구현을 통해서 우리가, “이전에는 변칙적인 불가항력로 보였던 많은 것들 붕괴, 혁명, 거품 에 대해 설명하기 시작한다”(Pentland 2014, p. 9)는 것이다. 이 설명들로부터 행위를 적응시키는 포텐셜이 발생하는데, 펜트랜드(2014, p. 106)가 경구를 쓰면서 주장한 것처럼, “측정되지 않는 것은 관리될 수 없기때문이다.

 

 

클로드 섀넌의 확률론적 정보공식

 

 

 

그러나 측정 가능한 어떤 것으로서 정보에 관한 사이버네틱스적인 개념은, 시몽동에게 있어서는 근본적인 현실성을 서술하는 것으로서 이해되어서는 안 된다. 시몽동은 정보에 관한 사이버네틱스적인 설명을 “2차적 정보로서 기술한다. “2차적 정보는 더 1차적인 종류의 정보에 기초되어 있다는 것을 가리키고 있다. 시몽동에게 있어서, 2차적 정보는 너무나 질료형상론적이고 원자론적인데, 그들 사이에 신호가 송수신되는 이미 개체화된 개체들에만 초점을 맞추기 때문이다. 그러한 이해는 좁은 매개변수 내에서 환경 변화에 적응할 수 있는 시스템들에 관한 확률론적인 설명을 가능하게 한다. 하지만 존재에 관한 시몽동의 개념은, 그 속에서 발명의 역할이 중심적이고 그렇게 기술된 정보의 약점을 노출시키는 것이다.

 

시몽동의 프로젝트는 어느 정도는, 사이버네틱스의 재형식화(reformulation)인데, 그 핵심에는 새로움을 인정하는 정보의 개념에 관한 재작업이 있다. 위에서 언급된 것처럼, -개체 개념의 중요성과 관련해서 시몽동의 존재론은 열역학에 기초하고 있다. 이 과학은 시몽동으로 하여금 발명을 그의 존재론의 핵심에 위치시키도록 돕는데, 그가 빌려오는 중요 개념은 상전이(phase-transition)의 개념이다. 상전이는 시스템이 상대적으로 안정된 평형상태에서 다른 상태로 바뀔 때 일어나는 것으로, 물이 얼음으로 될 때, 혹은 액체가 대류 기둥을 만들면서 가열될 때 같은 것이다. 이런 변환들이 일어나는 것은 그 시스템을 준안정상태나 결정적인 상태로 남게 하는 어떤 시스템적인 문턱을 넘어갈 때 이다. 사실 정보에 관한 시몽동(Simonding, 1964, p. 130)주된 개념은, 그가 현실성의 수준들 간에 커뮤니케이션을 확립하는 어떤 특이성의 도래로서 서술하는 1차 상전이에 기초하고 있다.

 

상호 긴장관계로 들어가는 현실성의 수준들 사이의 차이는 불일치(disparity)로 기술되는데, 이것은 더 높은 수준에서 해결을 필요로 하는 존재에게 문제를 형성하는 것이다. 새로운 시공간적 현실성(reality)의 발명을 통해서 문제해결적인 구조화가 일어나도록 하는 것이 특이성의 도래이다. 그러면, 정보란 측정 가능한 어떤 것이 아니라, 하나의 수준에서 다른 수준으로 결정화( in-formation)하여 불일치를 해결하는 과정을 말한다. 시몽동이 변환(transduction)이라고 부르는 것은 이 구조화 과정이다.

 

시몽동의 1차 정보 우선시를 받아들인다는 것이 더 고차적으로 결정된 메커니즘들의 가능성이나 일부 시스템들에 관한 수학적 해석을 배제한다고 이야기하는 것은 아니다. 그렇지만 우리가 찾는 것은, 다양한 수준들의 결정을 가진 광범위한 시스템들이 있다는 점이다. 또한 비결정성이 이미 개체화된 메시지로서의 정보 수준에서 찾아져야 된다는 것이 아니라, 더 기본적인 존재론적 수준에서 발견될 수 있다고 하는 점이다. 시몽동의 존재론에 기초하는 수준은 사이버네틱스적인 정보에 대한 확률론적 존재론을 넘어서 강한 창발을 포함하는 설명이지, 단지 적응이 아니다. 그러한 구분은 약한 창발과 강한 창발 사이의 차이와도 일맥상통한다.

 

약한 창발은 예기치 않은 놀라운 방식으로 하위수준으로 부터 어떤 현상이 창발 할 때를 기술한다. 그 예측 불가능성은 창발이 일어나는 더 하위 수준에 대한 지식의 한계에 기인하기 때문에, 인식론적 창발이라고도 불린다. 본질적으로, 약한 창발에 있어서는 상황에 대해 더 많은 데이터를 가지는 것이 우선하기만 하면 그 현상들을 예측할 수 있을 것이라고 주장한다. 이것이 기본적으로 빅 데이터의 주장이다. 어떤 시스템이든지 그 시스템에 관해 더 많은 데이터를 수집함으로써 우리는 그것이 어떻게 적응할지를 예측할 수 있다는 것이다.

 

강한 창발이 기술하는 것은, 인식론적으로 예측 불가능할 뿐만 아니라 더 하위 도메인의 사실로부터도 원리적으로도 연역할 수 없는”(Mumford and Anjum, 2011, p. 92) 존재론적으로 새로운 현상의 산출사례를 말한다. 여기서의 주장은 아무리 많은 데이터를 가지더라도 어떤 현상은 예측하는 것이 불가능하다는 것이다.

 

이 두 종류의 창발은 환경의 역할에 관한 이해가 서로 상이하다. 적응론자의 이론이 시스템을 이해하는 경향은, 근본적인 창조 작용 다시 말해서 완전히 새로운 것의 발명 속에 환경이 인과적으로 연루된다고 하는 강한 논제보다는 오히려, 현재의 전-적응에 가상적으로 이미 살면서 환경 변화에 적응할 수 있다는 것이다.

 

우리가 논의해온 바에 의하면, 하나의 개체는 자신의 연관 환경과 그리고 전-개체에 대해 이중적 관계를 유지하고 이 양자를 발명적이고 문제 해결적인 행위 속에서 통합하려고 시도한다. 여기서의 함의는 개체가 언제나 환경 변화에 적응하는 것은 아니라, 때때로 그러한 개방성이 발명의 도약을 요구한다는 점이다.

 

이 대목에서, 사회물리학이 사회를 모델링하고 조절하기 위해서 정량적인 데이터를 활용한 첫 시도가 아니라는 점을 우리가 상기하는 것은 유용할 것이다. 예를 들면, 스태포드 비어(Stafford Beer)Viable Systems Model(VSM)에 관한 이론은, 이것은 비어가 1972 이후에 개발했는데, 정량적 데이터 흐름에 기초를 둔 다양한 사회 시스템들의 작동적인 실시간 모델들(operational real-time models)을 개발하려는 시도였다. 이론의 목표는 요동칠 뿐만 아니라 변화하는 환경 속에서”(Pickering, 2010, p. 244) 시스템이 살아남게 하는 것이었다. 펜트랜드는 결코 말한 적이 없지만, 그의 프로젝트는 분명히 사이버네틱스의 전통 속에 있다.

 

 

 

펜트랜드의 프로젝트는 비어의 작업과 맥을 같이 한다. 그는 공장과 같은 비교적 작은 시스템들을 구성하고 유지하는 것을 돕기 위해 그런 모델링을 착상하는 것으로써 시작하지만 이것으로부터 유사하게 움직이는 전체 사회의 가능성으로 외삽하는 데까지 나아간다는 점에서 그렇다. 비어에게 있어서 이것의 정점은 사이버신(Cybersyn) 프로젝트였는데, 그가 아옌데가 집권하는 칠레에서 그것을 조직하는 것을 도왔지만 그 나라에서의 정치적 사건에 의해 조기 종식된 프로젝트였다.

 

사회물리학의 명백한 목표들 중의 하나는 어떤 사회 시스템이 부단히 변화하고 생성하는 세상에서 살아남고 적응할 수 있도록 하는 것이었기 때문에, 그것을 고려할 때 VSM과 유관하다. 그것은 수행적 인식론(performative epistemology)”(Pickering, 2010, p. 251)의 실행을 통해서였다. 수행적 인식론은 어느 것이 유관한 정보의 흐름인가 혹은 어떻게 유관한가라는 문제들에 의해 곤란을 겪었다. 그러한 기술들 때문에, 비어는 많은 2차 사이버네틱스주의자들이 그랬던 것처럼, 약한 창발의 문제에 직면하고 있었다. 약한 창발이 어떤 데이터를 수집하고 어떻게 그것을 해석할 것인지에 대해 항상 분명하지는 않았다는 점에서 그러하다. 피커링(Pickering)이 서술하는 것에 의하면:

 

 

이 모델들의 적응이 실제로 의미하는 것이 무엇일까? 나는 방금 VSM에서의 적응을 개방형으로서 기술했지만, 비어는 자신의 모델들에서 이것 보다 덜한 어떤 것을 구현하려고 상상했고 준비했다. 그는 수요, 수입, 기술적 그리고 경제적 변화, 배당, 주가 그리고 금융시장 같은 긴 리스트의 변수들을 연결하는 일련의 수학적 방정식들로서 그것들을 이해했다. 그리고 이 일련의 방정식들의 기본적인 형식은 그 자체 내에서, 적어도 생존가능 시스템(viable system)의 정규기능에 대한 비어의 서술 일부는 수정가능하지 않다. 실제로 수정될 수 있었던 것은 변수들 사이의 커플링의 강도를 명기한 이 방정식들의 파라미터들이었다. 비어의 모델들은 그래서 어떤 고정된 형식 내에서 얼마간 적응적이었다. (Pickering, 2010, p. 252).

 

 

여기서 흥미로운 것은 비어가 약한 인식론적 창발의 문제를 다루는데 어려움을 겪었다는 점만 아니다. 비록 그 자신은 그것에 대해 인식하고 있었지만, 그는 발명에 있어서의 환경의 근본적 역할이라는 다분히 곤란한 이슈를 직면조차 할 수 없었다는 점이다. 시몽동은 이것을 그의 정보에 관한 개체 발생적 개념을 가지고 서술한다.

 

비어가 달성할 수 있었던 최선은 환경에 적응적인 것으로서 유기체를 이해하는 바탕 위에서 사회를 모델링하는 것이었고, 개체화속에서 본질적으로 발명적인 것으로서가 아니었다. 펜트랜드는 이러한 이전의 토의들에 대해 망각하고 있는 것 같다. 그에게 있어서 이 문제는, 앤더슨이 주장하는 것만큼의 순전히 데이터의 양으로 태평스럽게 해결된 것으로 보인다.

 

그래서, 발명은 사회물리학에서 외견상 극복할 수 없는 문제인데다가, VSM과 관련된 비어의 경험은 또한 인식론적 이슈들 예컨대 데이터의 표집 편향성이나 데이터가 해석되어야 할 방식들에 관한 생각 그리고 어떤 데이터가 수집되고 관련되어야 할 것인가 같은 이슈들이 아직 확인되어야만 하는 문제라는 것을 분명히 한다. 데이터세트들이 더 크다고 해서 어떻게 이 문제들이 사라질 수 있는지는 불명확하게 남아있다.

 

비어가 사회시스템으로 만든 유기체와의 유비는 사이버네틱스가 가졌던 오랫동안의 집착을 상징한다. 거기에서 모든 현상들은 단순한 정보의 흐름들로 환원되고, 행위의 양식들을 대비시키기 위해 존재론적 차이는 지워졌다. 비록 펜트랜드가 명백하게 생명체의 관점에서 사회를 생각하지 않지만, 사회물리학에서 어떤 유비가 작동하는지는 물어볼 만하다.

 

 

 

References:

Mumford, S. and Anjum, R.L. (2011) Getting Causes from Powers. Oxford: Oxford University Press.

Simondon, G. (1964) L'individu et sa genese physico-biologique. Paris: Presses Universitaires De France.

Pentland, A. (2014) Social Physics: How Good Ideas Spread – The Lessons From a New Science. Melbourne:
Scribe Publications.

Pickering, A. (2010) The Cybernetic Brain: Sketches of Another Future. Chicago: The University of Chicago
Press