디지털 플랫폼과 빅데이터 기술의 확산에 따른 경제적 변화, 고용 구조의 변동, 그리고 정보 보안 및 윤리적 문제에 관한 다각적 고찰 doc_id CNTS-00118875681_18

디지털 플랫폼의 영향에 관한 논의에서, 이러한 새로운 사업모델을 주도하는 핵심 주체들은 플랫폼 독점이 불가피하다는 입장을 개진한다. 실제로 독점적 지위는 사업적 측면이나 사회를 위해서나 오히려 바람직하다는 주장이다. 독점을 금지하는 것은 기술적 진보를 막는 것과 같다고 주장한다. 또한, “승자독식(winner takes all)”을 디지털 경제에서 성공의 원칙으로 여기며, 고객의 이익을 높이기 위하여 적어도 한시적으로나마 “완전 경쟁(perfect competition)”에서 벗어나게 하는 데 목적이 있다고 설명한다. 논의의 다른 한편에서는 “플랫폼 자본주의(platform capitalism)”라는 용어가 통용되고 있다. 주요 플랫폼 운영자들이 규정을 정하고 기존의 보호기준과 근로자 참여권을 저해하는 새로운 형태의 자본주의가 등장하고 있다는 주장이다. 이러한 입장을 견지하고 있는 이들은 디지털 플랫폼들이 용인할 수 없는 방식으로 자체의 시장 지배력을 남용하고 있다고 주장한다. 플랫폼은 고객들에게 많은 이득을 가져다 준다. 그러나 동시에 서비스 공급자 또는 계약업자인 자영업자들에게 시장 접근성, 그리고 일부 경우에는 틈새시장(niche market) 접근성을 용이하게 해주는데, 이를 “롱테일(long tail)” 현상이라고도 한다. 이와 관련하여 “메이커스(makers)” 라는 새로운 운동도 거론되고 있다. 메이커스에는 플랫폼을 이용하여 판매하는 생산자, 상인 또는 앱 프로그래머 등이 포함된다. 다른 한편, 온디맨드 서비스나 크라우드워크 플랫폼은 정규직이 불안정한 고용으로 대체되는 결과를 초래할 수 있다. 이러한 동향이 훨씬 앞서 진행되고 있는 미국에서는, “긱경제(gig economy)”에 대한 논의가 활발하다. 긱경제에서는 짧은 기간에 이루어지는 “단발성 작업(gig)”의 형태로 고용이 이루어지고 플랫폼이 거래약관과 평가제도를 통해 근로자들의 자유를 제한하며, 이러한 상황은 근로자들이 공식적으로 자영업자인 경우에도 마찬가지다. 그러나 크라우드워크는 단 하나의 형태로 존재하지는 않는다. 크라우드워킹의 범위는 싼 값에 단순한 과제를 처리하는 클릭근로자(clickworker)부터 IT 개발이나 테스팅처럼 일은 까다롭지만 수입이 좋은 업무에 이르기까지 폭이 넓다. 개별 업무와 업무 패키지가 작은 단위로 나누어지고 확연히 구분될수록 아웃소싱과 (디지털화가 가능하다는 전제 하에) “크라우드소싱(crowdsourcing)”에 더 적합하다. 일부 대기업에서는 인트라넷을 통하여 크라우드워킹을 내부적으로 시행하기도 한다. 이 경우 개별 지부, 부서 및 직원들이 서로 경쟁하게 된다. 정보업계의 대표적인 기업 설문조사 결과에 따르면, 이 업종에 종사하는 기업들 중 3%가 현재 크라우드워킹 (크라우드소싱이라는 의미에서)을 활용하고 있다. 2014년과 비교하면 활용도에는 거의 차이가 없다. 정보산업의 업무들이 분화하여 단위별로 온라인으로 전달하기에 더 적합하다는 점을 감안하면, 다른 업종의 크라우드워킹 비중은 이보다 더 낮을 것으로 추측된다. 심전도 검사기에 기록되는 심장박동, 전화기를 통한 속삭임, 스마트폰 화면을 넘기는 동작, 슈퍼마켓 계산대에서 스캔한 물품. 이러한 모든 동작, 접촉, 소리, 장면들이 센서나 카메라에 기록되면 기계가 읽을 수 있는 정보가 되어 저장, 분석, 배포되며 판매되기도 한다. 기본 원리는 새로울 것이 없다. 단, 과거와 다른 새로운 사실은, “지능”과 정보 분석의 속도뿐만 아니라 수집 및 저장 기술에 있어 지속적인 개선이 이루어지면서 오늘날 가용 데이터의 양이 엄청나다는 것이다. 빅데이터는 수많은 분산화된 출처에서 제공된 체계화되지 않은 대량의 데이터로서 그 규모가 빠르게 증가하는 데이터를 가리킨다. 대용량 컴퓨터와 그에 맞게 프로그래밍된 알고리즘을 이용하여 기초 데이터 무리로부터 쓸모 있는 정보를 발굴해내는 데이터 마이닝(data mining)을 통해 상이한 데이터셋들을, 심지어 실시간으로, 상호 연계하고 비교함으로써, 지금껏 알려지지 않았던 패턴들을 파악해 낼 수 있다. 많은 새로운 사업모델들이, 가령, 네비게이션, 건강관련 앱 또는 할인 카드를 사용하거나 전자상거래, 커뮤니케이션 또는 일자리 중개 플랫폼을 방문하면서 인터넷 서비스를 이용할 때 이용자들이 자발적으로 제공하는 개인정보를 기반으로 한다. 이용자들만이 자신의 정보를 제공하는 것이 아니라, 그들이 소유한 물품들에 의해 정보가 제공되는 경우도 점차 늘어난다. 즉, 스마트폰, 피트니스 팔찌뿐만이 아니라 자동차, 난방기기, 가전제품에 의해 정보가 수집되고 전송될 수 있는 것이다. 상업적인 빅데이터 응용기술은 개인의 선호도를 파악하는 것뿐만이 아니라, 가령, 매스컴의 조직이나 산업 생산, 에너지 부문 또는 운송의 복잡한 기술적 공정들과 관련하여 더욱 신뢰할 만하고 최대한 넓은 데이터를 기반으로 하여 계획이 수립될 수 있도록 하는 데 목표를 둔다. 모든 기술적 진보가 그러하듯이, 디지털화 역시 장단점을 모두 갖고 있다. 이는 특히 빅데이터를 둘러싼 논쟁에서 분명히 드러난다. 한편으로, 빅데이터는 기업뿐만 아니라 공공행정과 보건제도 및 사회 전반에도 상당한 이익을 가져다 준다. 다른 한편으로는, 새로운 윤리적, 법적 문제, 정보보안과 정보보호에 관련된 해결과제 등과 함께 기술 자체로 인한 새로운 위험 요소들도 등장하고 있다. 또한, 전면적인 감시와 사생활 및 자유의 박탈에 대한 두려움도 되살아나고 있다. 빅데이터는 과거의 데이터를 분석하고 연관성을 파악하며, 그로부터 예측을 도출하는 모델과 알고리즘을 기반으로 한다. 이토록 복잡한 모델은 오류가 나기 쉬우며, 예를 들어, 잘못된 연관성을 제시하거나 변수들을 잘못 해석하거나 실제로 존재하지 않는 것에 대해 확실성을 부여할 수도 있다. 또한, 그 결과들이 틀리게 해석될 위험도 있다. 정보보안(data security)은 기업과 사회의 핵심 현안으로 떠 오르고 있다. 전통적인 정보처리 방식에서는 은행, 보험사, 공공행정 기관 또는 기업들이 로컬 서버에서 별도로 관리하고 있는 데이터베이스에 고객 정보를 보유하고 있었지만, 오늘날에는 대량의 데이터가 인터넷 기반 커뮤니케이션을 통해 대규모로 생성되고 클라우드(cloud)에 저장된다. 이에 따라, 네트워크로부터 온 데이터를 입력하고, 여러 다른 출처의 데이터를 통합하며, 여러 다른 장소에서 데이터에 접근하는 일이 용이해졌다. 그러나 동시에 무단 접근이나 데이터 오남용 위험을 효과적으로 막기 위하여 정보보안의 필요성도 점점 커지고 있다. 많은 기업들이 자사의 기밀, 전문기술, 고객 및 직원 정보를 산업 스파이, 해킹, 파괴 행위(sabotage)로부터 보호하기 위해 고비용의 네트워크 보안 시스템 구축에 투자해야 할 상황이다.