책을 길에 내놓아도 잃어버리지 않는 책방

안녕하세요, 슈크림빵이에요.🧁 요즘 결혼 준비를 하면서 평소 같으면 그냥 스쳐 지나갔을 기사들에 자꾸 눈이 갔습니다. WSJ에서 항상 Tech쪽만 보다가 오늘은 라이프 스타일 챕터를 봤어요. 제일 위에 있던 글이었는데요. 제목은 "Inside the ‘Financial Infidelities’ That Tear Marriages Apart"였습니다. "결혼 생활을 파괴하는 '재정적 부정행위'의 실상"이라니 아주 궁금하지 않나요? "재정적 부정(financial infidelity)"이라는 단어가 번역하니 좀 낯설긴 한데, 결국 부부의 돈 문제를 다룬 글이었습니다. 배우자 몰래 베팅 앱에 돈을 쓰거나, 통장을 따로 만들어 두거나, 실직을 숨기거나(😭) 그런 일들이 미국에서 이혼의 한 갈래로 자리 잡고 있다는 이야기였어요. 결혼을 코앞에 둔 입장에서 보니 한국이라고 다르지 않은 듯한 느낌이 들었습니다. 그래서 오늘은 그 기사를 같이 따라가보고, 한국은 어떤지도 자료를 좀 찾아봤어요. 사이드 베팅, 그리고 시들해진 결혼 기사가 첫 번째로 소개한 인물은 필라델피아에 사는 41세 제시카 시몬 씨예요. 임상연구 회사에서 일하는 그녀는 어느 날부터 부부 공동 계좌에 자꾸 찍히는 DraftKings 결제 내역을 발견했어요. DraftKings는 미국에서 합법화된 스포츠 베팅 앱이에요. 처음엔 한 번이었던 게 점점 늘었고, 결혼 9년차쯤 그녀의 인내심은 임계점에 닿았어요. "우리는 더 이상 처음의 우리가 아니에요." 시몬 씨가 기사에서 한 말이에요. 그녀에게 그 베팅 금액은 단순히 사라진 돈이 아니라, 가족 여행이나 저축으로 갈 수 있었던 시간의 흔적이었어요. 2023년 어느 아침, 한꺼번에 발견된 베팅 내역들이 결국 이혼의 시작점이 됐다고 해요. 그 후 시몬 씨는 자기 명의의 계좌부터 새로 열었어요. 10년간 이어진 두 개의 살림 기사에서 가장 충격적이었던 건 뉴욕의 이혼 전문 변호사 메릴린 키니츠 씨가 풀어놓은 사례였어요. 그녀의 의뢰인 한 명은 이혼 과정에서 남편이 자신만의 비밀 계좌를 따로 두고 있었다는 걸 알게 됐어요. 법의학 회계사를 고용해 거래 내역을 추적해보니, 남편은 약 10년 동안 다른 여성과 그녀와의 사이에서 태어난 아이를 위해 별도의 아파트를 마련하고 매달 약 2만 달러씩 써왔던 거예요. 복잡하게 얽힌 송금과 이체를 하나하나 풀어내자, 누적 금액은 수백만 달러에 이르렀다고 해요. 키니츠 변호사는 이걸 두고 "옷감을 살짝 잡아당기기 시작하면 모든 게 풀려나오는 것 같다"고 표현했어요. 부부가 함께 쌓아왔다고 믿었던 자산의 진짜 모양이, 그 옷감을 풀어보기 전까지는 보이지 않았던 거예요. 말하지 않은 실직, 그리고 늦게 도착한 신호 버지니아에 사는 54세 게일 레가스피-가울 씨의 이야기는 또 다른 결을 가지고 있었어요. 그녀는 결혼 후 남편과 통장을 합쳐 운영했어요. 본인 연봉이 더 높았고, 집 마련과 두 아이 양육에서 자신이 더 많이 부담하고 있다는 감각이 점점 쌓여갔다고 해요. 그러던 어느 날, 통장 잔고가 평소보다 줄어드는 걸 알아챘어요. 알고 보니 남편의 정규직 신분에 변화가 있었는데, 그는 한참 동안 그 사실을 말하지 않았어요. "처음부터 말하면 우리 둘 다에게 괜한 스트레스를 줄 것 같았다"는 게 남편 제프 씨의 설명이었어요. 수입이 줄긴 했지만 자기는 ...

안녕하세요, 슈크림빵이에요.🧁 오늘은 월스트리트저널의 최신 기사 한 편을 정리해 보려고 해요. AI 인프라 이야기를 제가 정말 많이 다뤘던 것 같은데요. 그럴 때마다 같은 톤의 글을 썼던 것 같진 않습니다. 또한, 인프라가 나올 때마다 보통 엔비디아의 GPU나 거대한 데이터센터에 대한 이야기를 나누었습니다. 그런데 그보다 한 단계 위에, 거의 모든 AI 칩 생산이 결국 한 회사로 수렴하는 곳이 있습니다. 네덜란드의 ASML이라는 회사예요. 진짜 병목은 어디에 있을까 ASML은 첨단 AI 칩을 대량 생산하는 데 필요한 장비를 만드는, 세계에서 유일한 기업입니다. 오픈AI의 챗GPT든 구글의 제미나이든, 그 빠르고 사람 같은 응답이 가능한 건 결국 이 회사의 기계로 찍어낸 칩 위에서 돌아가기 때문이에요. 아마존의 데이터센터 사진입니다. 지금 마이크로소프트, 메타, 아마존, 구글 이 네 곳만 합쳐도 올해 AI 인프라에 6000억 달러 이상을 쓸 계획이라고 해요. 이 돈이 TSMC 같은 칩 제조사로 흘러들어가고, 그 회사들은 다시 ASML의 장비를 더 사야 해요. ASML은 이미 유럽에서 시가총액이 가장 큰 회사가 됐어요. LVMH나 에르메스 같은 명품 기업들을 넘어섰다고 하니, AI 붐이 어디로 흘러가고 있는지 보여주는 한 장면 같기도 하고요. 학교 버스 크기의 기계 ASML이 만드는 EUV(극자외선 노광) 장비는 인류가 만든 가장 복잡한 기계 중 하나로 꼽혀요. 크기가 학교 버스만 하고, 수백 개 공급사에서 받은 부품들로 조립하는 데 몇 달이 걸린다고 해요. 기계 안에서...

안녕하세요, 슈크림빵입니다.🧁 이 글은 작은 통계에서 시작합니다. 미국 두 대학 연구진이 2005년부터 2019년까지의 음성 기록 22개 연구, 약 2,000명을 메타분석했더니 사람이 하루에 입 밖에 내는 단어 수가 16,632개에서 11,900개로 줄었다고 해요. 약 28% 감소 1년치로 환산하면 한 사람당 12만 단어가 어디론가 사라진 셈이라고 합니다. 12만 단어가 어느 정도이면, 단편 소설 두세 편 분량이에요. 에이포 용지로 10~20장은 되겠죠. 그게 매년, 한 사람당, 입 밖으로 나오지 않고 있다는 말이에요. 연구진이 짚는 원인은 우리가 다 짐작하는 것들입니다. 텍스팅, 앱 주문, 에어팟, 셀프 계산대, 줄어든 다세대 가구, 약해진 공동체. 말 걸 기회 자체가 사라지고 있다는 거죠. 25세 미만은 매년 하루 평균 451단어씩, 25세 이상도 314단어씩 줄고 있다고 해요. 젊은 세대의 문제만은 아닙니다. 기사를 다 읽고, 스마트폰 중독인 저를 돌아보았습니다.🥹 저의 사례로는 저는 헬스장에서 항상 에어팟을 끼고 운동을 합니다. 그게 집중에도 좋고, 무엇보다 다른 사람과 어색하게 눈이 마주치는 일을 줄여주거든요. 그런데 트레이너가 제 자세를 봐주러 다가올 때마다, 늘 한 박자가 어긋나요. 그분이 옆에 와서 뭔가 말씀하시려는데, 저는 한 번에 못 들으니 한쪽 에어팟을 부랴부랴 빼고, 그분이 다시 처음부터 말씀하시고. 그분도 머쓱해하고 저도 머쓱해하고요. 그분이 일하시면서 헰장에 저 같은 사람을 얼마나 자주 볼까, 가끔 생각해요. 카페나 식당에 가도 비슷합니다. 키오스크가 있는 곳에서는 점원분이 보통 등을 돌리고 다른 일을 하고 계세요. 키오스크에 메뉴가 없거나 뭔가 물어볼 게 생기면, 그 등에 대고 "저기요" 하고 말을 걸어야 하는데, 그게 뭐라고 매번 잠깐 머뭇거리게 돼요. 차라리 그냥 다른 메뉴를 시키지, 하고 그 자리에서 작은 타협을 합니다. 사라진 단어가 또 몇 개 늘어나는 순간이에요. 생각해보면 제 하루는 사실 말을 거의 하지 않아도 굴러갑니다. 주문은 앱과 키오스크가, 결제는 셀프가, 궁금한 건 AI가 처리해줘요. 친구나 가족과는 전화보다 카톡으로 충분하고요. 효율적이고 편해요. 너무 편해서, 무언가가 빠져나가고 있다는 사실을 한참 동안 알아채지 못했어요. 갈증을 느끼는 부분 기사에서 가장 인상 깊었던 건, 대화라는 행위에 대한 묘사였어요. 한 연구자는 대화가 상대의 말을 듣고, 답을 만들고, 표정과 몸을 통제하는 일을 약 200밀리초 안에 동시에 해내는 일종의 인지적 체스 게임이라고 했습니다. 우리는 이 능력을 점점 덜 쓰고 있어요. 그리고 능력이라는 건 보통, 안 쓰면 약해지죠. 그 부분을 읽으면서 어떤 갈증을 느꼈어요. 저는 요즘 일을 잠시 쉬고 있고, 그래서 책을 평소보다 더 ...

안녕하세요, 슈크림빵입니다.🧁 오늘은 며칠 전 미국 메인(Maine)주에서 있었던 작은 정치 뉴스 하나에서 시작해보려고 합니다. 데이터센터 신축을 일시 금지하려던 법안이 주지사의 거부권으로 좌초되었다는 이야기인데요. 미국 첫 데이터센터 일시 금지법은 데이터센터 신축을 2027년 11월까지 일시적으로 금지하는 법입니다. 표면적으로는 작은 사건이지만 그 안에 숨어 있는 질문은 결코 작지 않다는 생각이 들었습니다. 점 하나의 규모 메인주는 미국 북동부 끝에 있는 인구 130만의 작은 주입니다. (아주 아름답네요) 이번에 문제가 된 데이터센터는 Jay라는 작은 마을의 옛 제지공장 부지에 들어설 예정이었고, 사업비는 5억 5천만 달러였습니다. 그러나 이는 글로벌 AI 인프라 투자의 풍경에서 보면 점 하나에 불과합니다. Microsoft, Google, Meta, Amazon 이른바 하이퍼스케일러 4사의 자본지출(CapEx) 합계는 2025년에 이미 수천억 달러 수준에 도달했고, 2026년 추정치는 그보다 더 높습니다. 인류 역사상 가장 빠른 속도의 인프라 자본 집중이 진행 중입니다. 여기서 흥미로운 질문이 시작됩니다. 이 막대한 투자는 정확히 누구의 자본이며, 누구의 비용으로 이루어지고 있는가. 비용은 누가 지불하고 있는가 표면적으로 답은 명확해 보입니다. 빅테크의 자체 자금, 주주 자본. 그러나 기사가 짚는 두 가지 디테일을 보면 그림이 달라집니다. 첫째는 전력 비용입니다. 메인주는 이미 미국에서 가정용 전기 요금이 가장 높은 주에 속합니다. 데이터센터는 그 위에 거대한 신규 수요를 얹습니다. 이를 감당하기 위한 송전망과 발전 설비 투자는 전기 요금 기반(rate base)에 반영됩니다. 일반 가정이 데이터센터 운영을 위한 전력...

안녕하세요, 슈크림빵입니다.🤖 신경과학자 비비안 밍(Vivienne Ming)이 WSJ에 쓴 글을 오늘 읽었습니다. 밍은 30년간 AI 분야에서 일해 온 사람이고, 베이 에어리어에서 작은 실험을 했습니다. 사람들에게 한 시간을 주고 폴리마켓(Polymarket)에 올라온 실제 사건들에 대해 예측을 하게 했어요. 어떤 팀은 사람만, 어떤 팀은 AI만, 어떤 팀은 사람과 AI가 같이. 결과를 폴리마켓의 집단 예측과 비교하는 방식이었습니다. 결과는 대충 예상 가능한 방향이었어요. 사람만 있는 팀은 형편없었고, AI는 사람보다 잘했고, 사람+AI 하이브리드는 ...... 아 이쯤에서 "역시 인간과 AI의 협업이 최고죠" 같은 결론이 나오면 좋았을 텐데, 그렇지가 않았습니다. 대부분의 하이브리드 팀은 그냥 AI에게 물어보고 답을 받아 적었어요. 결과는 AI 단독 성능과 비슷했죠. 더 흥미로운 건 자기 의견을 먼저 정해두고 AI에게 "이거 맞지?"라고 물어본 팀들이었습니다. 밍은 이들을 'validators'라고 불렀는데, AI가 사용자에게 아부하는 성질(sycophancy)에 그대로 걸렸습니다. 자기 직감을 강화해줄 근거만 받아들고 자신감만 얻고, AI 단독보다 더 못한 결과를 냈어요. 확증편향 루프에 빠진 거죠. 그런데 전체의 5~10% 정도 되는 팀들은 좀 다르게 행동했습니다. 이들은 AI를 답을 주는 도구가 아니라 스파링 파트너로 썼어요. AI가 자신 있게 단언하면 의심하고, 자기 직감이 강할 때는 AI에게 반박해보라고 시켰습니다. 그 결과 이 팀들만이 시장의 집단지성을 따라잡거나 이기는 성과를 냈어요. 밍은 ...