Kevin Kelly: The next 5,000 days of the web

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TED


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번역: Clair Han 검토: Hahn Ryu
00:16
The Internet, the Web as we know it,
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16160
2000
인터넷, 우리가 아는 웹
00:18
the kind of Web -- the things we're all talking about --
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18160
3000
우리 모두가 얘기하는 그 웹은
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is already less than 5,000 days old.
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21160
4000
태어난 지 5,000일도 채 되지 않았습니다.
00:25
So all of the things that we've seen come about,
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25160
4000
그러니까 그동안 생겨난 모든 것들
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starting, say, with satellite images of the whole Earth,
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29160
3000
예를 들면 위성에서 찍은 지구 이미지라든가
00:32
which we couldn't even imagine happening before,
5
32160
3000
(이건 과거에는 상상조차 못했던 거죠.)
00:35
all these things rolling into our lives,
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35160
4000
그밖에 우리 생활 속으로 스며드는 모든 것들
00:39
just this abundance of things that are right before us,
7
39160
5000
풍요롭게 흘러넘치는 모든 것들
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sitting in front of our laptop, or our desktop.
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44160
2000
우리의 노트북이나 데스크탑에서
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This kind of cornucopia of stuff
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46160
2000
마치 '풍요의 뿔'처럼
00:48
just coming and never ending is amazing, and we're not amazed.
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48160
6000
끊임없이 흘러나오는 모든 것들은 놀라운 겁니다. 그런데도 우린 놀라워하지 않죠.
00:54
It's really amazing that all this stuff is here.
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54160
4000
이 모든 것들이 존재한다는 게 정말 놀라운 겁니다.
00:58
(Laughter)
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58160
1000
(웃음)
00:59
It's in 5,000 days, all this stuff has come.
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59160
4000
5,000일 만에 이 모든 것들이 나타난 겁니다.
01:03
And I know that 10 years ago,
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63160
3000
그리고 만약 제가 10년 전에
01:06
if I had told you that this was all coming,
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66160
2000
이런 것들이 나타날 거라고 얘기했다면
01:08
you would have said that that's impossible.
16
68160
3000
여러분들은 분명 불가능하다고 했을 겁니다.
01:11
There's simply no economic model that that would be possible.
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71160
5000
그걸 가능하게하는 경제적 모델이 없다고 말이죠.
01:16
And if I told you it was all coming for free,
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76160
2000
그리고 이 모든 게 공짜로 된다고 얘기했다면
01:18
you would say, this is simply -- you're dreaming.
19
78160
2000
여러분들은 저를 순진한 공상가라고 했을 겁니다.
01:20
You're a Californian utopian. You're a wild-eyed optimist.
20
80160
4000
캘리포니아 이상주의자, 지독한 낙천주의자라고요.
01:24
And yet it's here.
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84160
2000
그런데 결국 모든 것이 현실이 됐습니다.
01:26
The other thing that we know about it was that 10 years ago,
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86160
4000
또 다른 사실은, 10년 전만 하더라도
01:30
as I looked at what even Wired was talking about,
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90160
3000
(심지어 "와이어드"도 당시엔 그랬더군요.)
01:33
we thought it was going to be TV, but better.
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93160
3000
모두들 웹은 'TV 같은 건데 더 좋은 것'이라고 생각했다는 겁니다.
01:36
That was the model. That was what everybody was suggesting
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96160
4000
모두 그런 비슷한 것이 나타날 거라고
01:40
was going to be coming.
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100160
2000
전망했습니다.
01:42
And it turns out that that's not what it was.
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102160
3000
그런데 실제로는 그게 아니었죠.
01:45
First of all, it was impossible, and it's not what it was.
28
105160
3000
처음엔 실현 불가능하다고 했고, 또 실제로 나타난 건 예상과 달랐습니다.
01:48
And so one of the things that I think we're learning --
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108160
1000
그래서 우리가 깨닫게 된 사실이 있죠.
01:49
if you think about, like, Wikipedia,
30
109160
2000
위키피디아를 한 번 생각해 보시면
01:51
it's something that was simply impossible.
31
111160
2000
그건 절대로 불가능한 것이었습니다.
01:53
It's impossible in theory, but possible in practice.
32
113160
4000
이론적으로 불가능한데 실제로는 가능했죠.
01:57
And if you take all these things that are impossible,
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117160
1000
그래서 이 불가능하다고 생각했던 모든 것을 볼 때
01:58
I think one of the things that we're learning from this era,
34
118160
4000
우리가 지난 십년을 통해 깨닫게 된 사실은
02:02
from this last decade, is that we have to get good at believing in the impossible,
35
122160
4000
바로 불가능의 가능을 믿어야 한다는 겁니다.
02:06
because we're unprepared for it.
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126160
3000
우리가 준비되지 않았으니까요.
02:09
So, I'm curious about what's going to happen in the next 5,000 days.
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129160
3000
그래서 전 앞으로 5,000일 동안에는 또 무슨 일이 생길지 궁금해집니다.
02:12
But if that's happened in the last 5,000 days,
38
132160
2000
과거 5,000일 동안 이만큼이 일어났으면
02:14
what's going to happen in the next 5,000 days?
39
134160
3000
미래의 5,000일 동안에는 도대체 무슨 일이 벌어질까 싶은거죠.
02:17
So, I have a kind of a simple story,
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137160
3000
제가 예상하는 건 단순합니다.
02:20
and it suggests that what we want to think about is this thing that we're making,
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140160
3000
무슨 이야기냐면, 우리가 만들고 있는 이것
02:23
this thing that has happened in 5,000 days --
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143160
2000
지난 5,000일 동안 일어난 이것
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that's all these computers, all these handhelds,
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145160
3000
각종 컴퓨터와 단말기,
02:28
all these cell phones, all these laptops, all these servers --
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148160
4000
휴대폰, 노트북, 서버 등등과
02:32
basically what we're getting out of all these connections
45
152160
4000
연결해서 우리가 갖게 되는 건
02:36
is we're getting one machine.
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156160
2000
결국 하나의 큰 기계라는 겁니다.
02:38
If there is only one machine, and our little handhelds and devices
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158160
4000
단 하나의 기계만 있고 (우리의 조그만 단말기나 디바이스는
02:42
are actually just little windows into those machines,
48
162160
2000
단지 이 기계를 들여다보는 조그만 창에 불과하고)
02:44
but that we're basically constructing a single, global machine.
49
164160
6000
우리가 만들어 내는 건 결국 하나의 글로벌 기계라는 거죠.
02:50
And so I began to think about that.
50
170160
2000
그래서 이에 대해 생각해 봤습니다.
02:52
And it turned out that this machine happens to be
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172160
3000
알고보니 이 기계야말로
02:55
the most reliable machine that we've ever made.
52
175160
3000
우리가 만든 것 중 가장 안정적인 기계였습니다.
02:58
It has not crashed; it's running uninterrupted.
53
178160
2000
크래쉬 없이 계속 돌아가고 있죠.
03:00
And there's almost no other machine that we've ever made
54
180160
3000
우리가 만든 기계 중에 이런 건 없었습니다.
03:03
that runs the number of hours, the number of days.
55
183160
4000
이만큼의 오랜 시간, 오랜 날짜 동안
03:07
5,000 days without interruption -- that's just unbelievable.
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187160
3000
5,000일 동안 중단없이 운영됐다는 게 믿기 어려울 정도입니다.
03:10
And of course, the Internet is longer than just 5,000 days;
57
190160
2000
물론 인터넷은 5,000일 보다 오래됐죠.
03:12
the Web is only 5,000 days.
58
192160
2000
웹이 5,000일 밖에 안됐다는 겁니다.
03:14
So, I was trying to basically make measurements.
59
194160
6000
그래서 기본적인 수치들을 측정해봤습니다.
03:20
What are the dimensions of this machine?
60
200160
3000
이 기계의 규모가 어느 정도인가?
03:23
And I started off by calculating how many billions of clicks there are
61
203160
4000
먼저 클릭 수를 계산해 봤습니다.
03:27
all around the globe on all the computers.
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207160
3000
전세계 모든 컴퓨터에서 발생하는 클릭 수를 합쳐보니
03:30
And there is a 100 billion clicks per day.
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210160
2000
하루에 천억 클릭이 발생합니다.
03:32
And there's 55 trillion links between all the Web pages of the world.
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212160
6000
전세계 모든 웹페이지들 사이에는 55조의 링크가 있습니다.
03:38
And so I began thinking more about other kinds of dimensions,
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218160
3000
그래서 또 다른 수치들도 살펴봤습니다.
03:41
and I made a quick list. Was it Chris Jordan, the photographer,
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221160
5000
간략하게 리스트를 만들었는데 (사진가 크리스 죠단이었나요?
03:46
talking about numbers being so large that they're meaningless?
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226160
4000
숫자가 너무 크면 의미가 없어진다고 했었죠.)
03:50
Well, here's a list of them. They're hard to tell,
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230160
2000
여기 그런 숫자들이 있습니다. 감을 잡기도 어렵죠.
03:52
but there's one billion PC chips on the Internet,
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232160
4000
인터넷 상에는 10억 개의 PC칩이 있습니다.
03:56
if you count all the chips in all the computers on the Internet.
70
236160
2000
인터넷에 연결된 모든 컴퓨터의 칩을 세어보면 그만큼이라는 거죠.
03:58
There's two million emails per second.
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238160
2000
초당 2백만 건의 이메일이 발송됩니다.
04:00
So it's a very big number.
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240160
2000
정말 큰 수치죠.
04:02
It's just a huge machine,
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242160
2000
웹은 어마어마한 기계입니다.
04:04
and it uses five percent of the global electricity on the planet.
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244160
4000
또 지구상 전기의 5퍼센트를 소비합니다.
04:08
So here's the specifications,
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248160
1000
상세한 수치를 살펴보죠.
04:09
just as if you were to make up a spec sheet for it:
76
249160
2000
일종의 세부사양서를 정의하는 셈입니다.
04:11
170 quadrillion transistors, 55 trillion links,
77
251160
4000
17경의 트랜지스터, 55조의 링크,
04:15
emails running at two megahertz itself,
78
255160
2000
이메일 전송속도 2 메가헤르츠
04:17
31 kilohertz text messaging,
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257160
3000
문자 발송속도 31킬로헤르츠
04:20
246 exabyte storage. That's a big disk.
80
260160
4000
246 헥사바이트 스토리지. 엄청난 디스크죠.
04:24
That's a lot of storage, memory. Nine exabyte RAM.
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264160
3000
스토리지, 메모리도 큽니다--9헥사바이트 RAM
04:27
And the total traffic on this
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267160
4000
그리고 전체 트래픽은
04:31
is running at seven terabytes per second.
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271160
3000
초당 7테라바이트로 움직입니다.
04:34
Brewster was saying the Library of Congress is about twenty terabytes.
84
274160
3000
브루스터가 미의회도서관 규모가 20테라바이트 정도라고 했는데
04:37
So every second, half of the Library of Congress
85
277160
3000
그렇다면 의회도서관의 절반 정도가
04:40
is swooshing around in this machine. It's a big machine.
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280160
4000
이 기계 안에서 돌아가고 있는 셈이죠. 거대한 기계입니다.
04:44
So I did something else. I figured out 100 billion clicks per day,
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284160
4000
다른 계산도 해봤습니다. 하루 클릭 수 천억 회
04:48
55 trillion links is almost the same
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288160
3000
링크 수 55조라는 건
04:51
as the number of synapses in your brain.
89
291160
2000
우리 뇌 속의 시냅스 숫자와 맞먹습니다.
04:53
A quadrillion transistors is almost the same
90
293160
2000
1천 조의 트랜지스터는
04:55
as the number of neurons in your brain.
91
295160
2000
뇌 속의 뉴런 수와 비슷하구요.
04:57
So to a first approximation, we have these things --
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297160
3000
그래서 근사치를 구하면
05:00
twenty petahertz synapse firings.
93
300160
2000
20페타헤르츠로 시냅스 신호가 전달됩니다.
05:02
Of course, the memory is really huge.
94
302160
2000
물론 메모리는 어마어마하죠.
05:04
But to a first approximation, the size of this machine is the size --
95
304160
6000
어쨌든 일차적인 근사치를 구하면 이 기계의 사이즈와
05:10
and its complexity, kind of -- to your brain.
96
310160
5000
그 복잡성이 인간의 뇌와 비슷한 수준이라는 겁니다.
05:15
Because in fact, that's how your brain works -- in kind of the same way that the Web works.
97
315160
4000
실제로 뇌가 작동하는 방식이 웹이 돌아가는 방식과 거의 같습니다.
05:19
However, your brain isn't doubling every two years.
98
319160
4000
하지만 사람의 뇌는 2년마다 2배로 커지진 않죠.
05:23
So if we say this machine right now that we've made
99
323160
5000
그래서 지금 우리가 만든 이 기계가
05:28
is about one HB, one human brain,
100
328160
3000
1 휴먼브레인, 1HB의 크기를 갖는다고 할 때
05:31
if we look at the rate that this is increasing,
101
331160
3000
그 증가속도를 보면
05:34
30 years from now, there'll be six billion HBs.
102
334160
5000
지금부터 30년 후에는 60억 HB로 커질 겁니다.
05:39
So by the year 2040, the total processing of this machine
103
339160
4000
따라서 2040년이 되면 이 기계의 전체 처리용량이
05:43
will exceed a total processing power of humanity,
104
343160
3000
인류의 총처리용량을 앞지르게 될 겁니다.
05:46
in raw bits and stuff. And this is, I think, where
105
346160
3000
제 생각에는 이 관점에서
05:49
Ray Kurzweil and others get this little chart saying that we're going to cross.
106
349160
5000
레이 커즈와일 같은 미래학자들이 우리가 기계에 역전당한다고 얘기하는 겁니다.
05:54
So, what about that? Well, here's a couple of things.
107
354160
6000
이게 무슨 뜻일까요? 몇 가지 짚어보죠.
06:00
I have three kind of general things
108
360160
3000
저는 세 가지를 얘기하고 싶습니다.
06:03
I would like to say, three consequences of this.
109
363160
4000
이런 현상에 따른 세 가지 결과 말이죠.
06:07
First, that basically what this machine is doing is embodying.
110
367160
5000
첫째, 기본적으로 이 기계는 체화하고 있습니다.
06:12
We're giving it a body. And that's what we're going to do
111
372160
2000
형태를 갖추는 거죠. 우리가 앞으로
06:14
in the next 5,000 days -- we're going to give this machine a body.
112
374160
3000
5,000일에 걸쳐서 이 기계에 형태를 주게 될 겁니다.
06:17
And the second thing is, we're going to restructure its architecture.
113
377160
3000
둘째, 이 기계의 아키텍처가 재정비 될 겁니다.
06:20
And thirdly, we're going to become completely codependent upon it.
114
380160
4000
그리고 셋째, 우리는 이것에 완전히 의존하게 될 겁니다.
06:24
So let me go through those three things.
115
384160
2000
그럼 세 가지에 대해 각각 설명드리죠.
06:26
First of all, we have all these things in our hands.
116
386160
3000
먼저 모두가 가지고 다니는 단말기들
06:29
We think they're all separate devices,
117
389160
2000
우리는 이것들이 모두 분리된 디바이스라고 생각하지만
06:31
but in fact, every screen in the world
118
391160
3000
실제로 전세계 모든 디바이스의 스크린은
06:34
is looking into the one machine.
119
394160
3000
하나의 기계 안을 들여다보고 있는 겁니다.
06:37
These are all basically portals into that one machine.
120
397160
3000
모든 디바이스가 이 기계로 통하는 포털인 셈이죠.
06:40
The second thing is that -- some people call this the cloud,
121
400160
4000
두번째는--어떤 이는 이것을 클라우드라고 하는데
06:44
and you're kind of touching the cloud with this.
122
404160
2000
우리가 이걸로 클라우드와 접촉하게 되는 겁니다.
06:46
And so in some ways, all you really need is a cloudbook.
123
406160
4000
어떤 면에서 우리는 '클라우드북' 하나만 있으면 됩니다.
06:50
And the cloudbook doesn't have any storage.
124
410160
3000
클라우드북에는 스토리지가 없죠.
06:53
It's wireless. It's always connected.
125
413160
3000
무선이고 항상 연결됩니다.
06:56
There's many things about it. It becomes very simple,
126
416160
2000
여러가지 특성이 있지만 결국 아주 단순합니다.
06:58
and basically what you're doing is you're just touching the machine,
127
418160
2000
우리가 하는 일은 그 기계에 접촉하는거죠.
07:00
you're touching the cloud and you're going to compute that way.
128
420160
3000
클라우드에 접촉해서 그 방식으로 컴퓨팅을 하는 겁니다.
07:03
So the machine is computing.
129
423160
2000
이 기계가 컴퓨팅을 하는 거죠.
07:05
And in some ways, it's sort of back
130
425160
1000
어떤 면에서는 다시 예전처럼
07:06
to the kind of old idea of centralized computing.
131
426160
3000
중앙집중식 컴퓨팅으로 돌아가는 겁니다.
07:09
But everything, all the cameras, and the microphones,
132
429160
4000
하지만 모든 것들, 카메라나 마이크,
07:13
and the sensors in cars
133
433160
4000
자동차 센서 등
07:17
and everything is connected to this machine.
134
437160
2000
모든 디바이스가 이 기계로 연결되는 거죠.
07:19
And everything will go through the Web.
135
439160
2000
그리고 모든 것은 웹을 거치게 될 겁니다.
07:21
And we're seeing that already with, say, phones.
136
441160
2000
이미 이런 현상이 일어나고 있죠. 전화만 하더라도
07:23
Right now, phones don't go through the Web,
137
443160
2000
지금은 웹을 통하지 않지만
07:25
but they are beginning to, and they will.
138
445160
3000
조금씩 시작되고 있고 앞으로 그렇게 될 겁니다.
07:28
And if you imagine what, say, just as an example, what Google Labs has
139
448160
4000
또 다른 예로 구글 랩에서
07:32
in terms of experiments with Google Docs, Google Spreadsheets, blah, blah, blah --
140
452160
4000
구글독스, 구글스프레드시트 등으로 테스트하는 걸 보면
07:36
all these things are going to become Web based.
141
456160
3000
이것들이 모두 웹기반으로 바뀔 거라는 거죠.
07:39
They're going through the machine.
142
459160
2000
모두 이 기계를 통하게 됩니다.
07:41
And I am suggesting that every bit will be owned by the Web.
143
461160
5000
제 생각엔 모든 정보가 웹에 저장될 겁니다.
07:46
Right now, it's not. If you do spreadsheets and things at work,
144
466160
3000
지금은 아니죠. 스프레드시트나
07:49
a Word document, they aren't on the Web,
145
469160
3000
워드 문서를 작성하면 이것이 웹에 존재하지는 않지만
07:52
but they are going to be. They're going to be part of this machine.
146
472160
2000
앞으로는 그렇게 될 겁니다. 이 기계의 일부가 되는 거죠.
07:54
They're going to speak the Web language.
147
474160
2000
웹 언어로 소통할 겁니다.
07:56
They're going to talk to the machine.
148
476160
2000
이 기계에 말을 거는 거죠.
07:58
The Web, in some sense, is kind of like a black hole
149
478160
3000
웹은 어떤 의미에서 일종의 블랙홀입니다.
08:01
that's sucking up everything into it.
150
481160
3000
모든 것을 빨아들여서
08:04
And so every thing will be part of the Web.
151
484160
4000
모든 것이 결국 웹의 일부가 될 겁니다.
08:08
So every item, every artifact that we make, will have embedded in it
152
488160
5000
그래서 우리가 만드는 모든 물건은 그 안에
08:13
some little sliver of Web-ness and connection,
153
493160
3000
약간이라도 '웹성'과 연결성을 내제하고 있어서
08:16
and it will be part of this machine,
154
496160
2000
이 기계의 일부가 될 겁니다.
08:18
so that our environment -- kind of in that ubiquitous computing sense --
155
498160
3000
우리의 환경은 (일종의 유비쿼터스 컴퓨팅 차원에서)
08:21
our environment becomes the Web. Everything is connected.
156
501160
5000
우리의 환경 자체가 웹이 되고 모든 게 연결될 겁니다.
08:26
Now, with RFIDs and other things -- whatever technology it is,
157
506160
3000
RFID든 어떤 기술이든
08:29
it doesn't really matter. The point is that everything
158
509160
3000
기술 자체는 상관이 없습니다. 중요한 건 모든 것이
08:32
will have embedded in it some sensor connecting it to the machine,
159
512160
3000
이 기계와 연결되는 기능을 내제하고 있어
08:35
and so we have, basically, an Internet of things.
160
515160
3000
결국 모든 것이 연결된 인터넷이 된다는 겁니다.
08:38
So you begin to think of a shoe as a chip with heels,
161
518160
4000
앞으로 신발은 힐이 달린 칩,
08:42
and a car as a chip with wheels,
162
522160
3000
자동차는 바퀴 달린 칩이라고 생각하게 될 겁니다.
08:45
because basically most of the cost of manufacturing cars
163
525160
3000
왜냐하면 자동차 생산비의 대부분은
08:48
is the embedded intelligence and electronics in it, and not the materials.
164
528160
6000
자재가 아니라 그 안에 내장된 인공지능과 전자공학에 쓰이기 때문이죠.
08:54
A lot of people think about the new economy
165
534160
2000
많은 사람들이 신경제를 전망할 때
08:56
as something that was going to be a disembodied,
166
536160
2000
무언가 실체가 없는
08:58
alternative, virtual existence,
167
538160
3000
대안적인 가상의 존재로 보고
09:01
and that we would have the old economy of atoms.
168
541160
3000
구경제는 원자 기반의 체제라고 봤습니다.
09:04
But in fact, what the new economy really is
169
544160
3000
하지만 신경제라는 것은
09:07
is the marriage of those two, where we embed the information,
170
547160
4000
이 두 가지의 결합으로 탄생하는 겁니다. 정보와
09:11
and the digital nature of things into the material world.
171
551160
2000
디지털적 특성을 물질적 세계에 내장시키는 거죠.
09:13
That's what we're looking forward to. That is where we're going --
172
553160
4000
이것이 우리가 기대하는 앞으로의 방향입니다.
09:17
this union, this convergence of the atomic and the digital.
173
557160
7000
원자와 디지털의 결합, 융합이죠.
09:24
And so one of the consequences of that, I believe,
174
564160
2000
이에 따른 결과는 제가 볼 때
09:26
is that where we have this sort of spectrum of media right now --
175
566160
4000
우리가 지금 이용하는 다양한 매체들이
09:30
TV, film, video -- that basically becomes one media platform.
176
570160
3000
(TV, 영화, 비디오 등등) 결국 하나의 미디어 플랫폼으로 수렴되는 겁니다.
09:33
And while there's many differences in some senses,
177
573160
2000
관점에 따라 여러가지 차이가 있겠지만
09:35
they will share more and more in common with each other.
178
575160
3000
이 매체들이 점점 많은 공통점을 갖게 될 겁니다.
09:38
So that the laws of media, such as the fact that copies have no value,
179
578160
5000
그래서 매체의 기본법칙도 달라질 겁니다. 가령, 사본은 가치가 없다.
09:43
the value's in the uncopiable things,
180
583160
2000
복제 불가능한 것이 가치있다.
09:45
the immediacy, the authentication, the personalization.
181
585160
5000
즉각성, 진본 인증, 개인화 등.
09:50
The media wants to be liquid.
182
590160
3000
앞으로의 미디어는 유동성을 원합니다.
09:53
The reason why things are free is so that you can manipulate them,
183
593160
3000
자유로워야 가공이 가능하기 때문이죠.
09:56
not so that they are "free" as in "beer," but "free" as in "freedom."
184
596160
4000
무료라는 의미가 아니라 자유를 허용한다는 면에서의 유동성입니다.
10:00
And the network effects rule,
185
600160
2000
그리고 네트워크 효과가 적용될 겁니다.
10:02
meaning that the more you have, the more you get.
186
602160
2000
즉, 많이 가질수록 더 얻는다는 거죠.
10:04
The first fax machine -- the person who bought the first fax machine
187
604160
3000
최초로 팩스를 구매한 사람은
10:07
was an idiot, because there was nobody to fax to.
188
607160
5000
멍청이었죠. 보낼 대상이 없었으니까.
10:12
But here she became an evangelist, recruiting others
189
612160
4000
그렇지만 그 사람은 에반젤리스트가 돼서 남들도
10:16
to get the fax machines because it made their purchase more valuable.
190
616160
3000
팩스를 구매하도록 했습니다. 남들의 구매 가치를 높여준거죠.
10:19
Those are the effects that we're going to see.
191
619160
2000
이런 효과들을 앞으로 보게 될 겁니다.
10:21
Attention is the currency.
192
621160
2000
관심이 새로운 화폐가 되는 겁니다.
10:23
So those laws are going to kind of spread throughout all media.
193
623160
5000
이런 법칙들이 모든 매체에 전파될 겁니다.
10:28
And the other thing about this embodiment
194
628160
2000
이와 같은 구체화의 또 다른 결과로
10:30
is that there's kind of what I call the McLuhan reversal.
195
630160
3000
제가 '맥클루한의 반전'이라고 부르는 현상이 나타날 겁니다.
10:33
McLuhan was saying, "Machines are the extensions of the human senses."
196
633160
2000
맥클루한은 "기계는 인간 감각의 확장이다"라고 말했지만
10:35
And I'm saying, "Humans are now going to be
197
635160
2000
저는 "인간이 앞으로
10:37
the extended senses of the machine," in a certain sense.
198
637160
3000
기계의 확장된 감각이 될 것이다"라고 주장합니다.
10:40
So we have a trillion eyes, and ears, and touches,
199
640160
4000
결국 우리가 무수히 많은 눈과 귀, 감촉을
10:44
through all our digital photographs and cameras.
200
644160
3000
모든 디지털 사진과 카메라를 통해 갖게되는 거니까요.
10:47
And we see that in things like Flickr,
201
647160
5000
이런 현상은 플리커나
10:52
or Photosynth, this program from Microsoft
202
652160
3000
마이크로소프트의 포토신스 프로그램에서 찾아볼 수 있습니다.
10:55
that will allow you to assemble a view of a touristy place
203
655160
4000
유명 관광지의 풍경을
10:59
from the thousands of tourist snapshots of it.
204
659160
4000
수천개의 스냅샷을 통해 조합하는 기능이 있죠.
11:03
In a certain sense, the machine is seeing through the pixels of individual cameras.
205
663160
6000
어떻게 보면 이 기계가 개별 카메라의 픽셀을 통해 풍경을 보고 있는 셈입니다.
11:09
Now, the second thing that I want to talk about was this idea of restructuring,
206
669160
4000
두번째 결과는 아키텍처의 재구성입니다.
11:13
that what the Web is doing is restructuring.
207
673160
2000
웹이 하고 있는 일이 재구성이라는 거죠.
11:15
And I have to warn you, that what we'll talk about is --
208
675160
2000
미리 용어에 대해 말씀드려야겠는데
11:17
I'm going to give my explanation of a term you're hearing, which is a "semantic Web."
209
677160
4000
앞으로 그 개념에 대해 설명하겠지만 바로 "시맨틱 웹"이라는 겁니다.
11:21
So first of all, the first stage that we've seen
210
681160
3000
우리가 목도한 첫번째 인터넷의 단계는
11:24
of the Internet was that it was going to link computers.
211
684160
3000
컴퓨터끼리의 연결이었습니다.
11:27
And that's what we called the Net; that was the Internet of nets.
212
687160
3000
그걸 우리가 네트간의 연결이란 의미로 인터넷, 줄여서 넷이라 불렀죠.
11:30
And we saw that, where you have all the computers of the world.
213
690160
3000
그때는 전세계의 컴퓨터가
11:33
And if you remember, it was a kind of green screen with cursors,
214
693160
4000
커서가 깜박이는 녹색 화면들이었습니다.
11:37
and there was really not much to do, and if you wanted to connect it,
215
697160
2000
그걸로 할 수 있는 일이 많지는 않았는데, 연결을 하고 싶으면
11:39
you connected it from one computer to another computer.
216
699160
3000
각각의 컴퓨터끼리 연결을 해야했습니다.
11:42
And what you had to do was -- if you wanted to participate in this,
217
702160
2000
그리고 이런 연결망에 참여하고 싶으면
11:44
you had to share packets of information.
218
704160
4000
정보 패킷을 공유해야 했습니다.
11:48
So you were forwarding on. You didn't have control.
219
708160
2000
전송만 시키고 제어할 수는 없었죠.
11:50
It wasn't like a telephone system where you had control of a line:
220
710160
2000
회선 자체를 제어할 수 있었던 전화시스템과는 달랐습니다.
11:52
you had to share packets.
221
712160
2000
패킷을 공유해야 했죠.
11:54
The second stage that we're in now is the idea of linking pages.
222
714160
5000
지금 진행 중인 두번째 단계는 페이지끼리의 연결입니다.
11:59
So in the old one, if I wanted to go on to an airline Web page,
223
719160
3000
과거에는 항공사 웹페이지에 가려면
12:02
I went from my computer, to an FTP site, to another airline computer.
224
722160
4000
내 컴퓨터에서 FTP 사이트로, 다른 항공사의 컴퓨터로 가야했습니다.
12:06
Now we have pages -- the unit has been resolved into pages,
225
726160
5000
이제는 연결 단위가 페이지 레벨로 작아진 거죠.
12:11
so one page links to another page.
226
731160
2000
한 페이지에서 다른 페이지로 연결이 됩니다.
12:13
And if I want to go in to book a flight,
227
733160
3000
만약 비행기표를 예매하고 싶으면
12:16
I go into the airline's flight page, the website of the airline,
228
736160
5000
항공사의 웹사이트, 항공편 페이지로 갑니다.
12:21
and I'm linking to that page.
229
741160
2000
해당 페이지로 바로 링크하는 거죠.
12:23
And what we're sharing were links, so you had to be kind of open with links.
230
743160
4000
이 때 공유하는 건 링크니까 링크를 오픈해야 합니다.
12:27
You couldn't deny -- if someone wanted to link to you,
231
747160
2000
거부할 수는 없죠. 누군가 나와 연결하고자 한다면
12:29
you couldn't stop them. You had to participate in this idea
232
749160
4000
막을 수가 없다는 겁니다. 누구든지 링크하도록
12:33
of opening up your pages to be linked by anybody.
233
753160
3000
페이지를 오픈하는 것에 동의해야 하죠.
12:36
So that's what we were doing.
234
756160
2000
현재까지는 그랬습니다.
12:38
We're now entering to the third stage, which is what I'm talking about,
235
758160
4000
이제 우리는 세번째 단계로 들어서고 있습니다.
12:42
and that is where we link the data.
236
762160
2000
바로 데이터끼리 연결하는 단계입니다.
12:44
So, I don't know what the name of this thing is.
237
764160
2000
이것의 명칭을 뭐라고 할지 모르겠는데
12:46
I'm calling it the one machine. But we're linking data.
238
766160
2000
편의상 "하나의 기계"라고 부르죠. 어쨌든 데이터를 연결하는 차원이 됐습니다.
12:48
So we're going from machine to machine,
239
768160
2000
기계끼리 연결하는 단계에서
12:50
from page to page, and now data to data.
240
770160
2000
페이지끼리, 이제 데이터끼리 연결하게 된 거죠.
12:52
So the difference is, is that rather than linking from page to page,
241
772160
4000
이 때 차이점은 페이지끼리 연결하는 대신
12:56
we're actually going to link from one idea on a page
242
776160
4000
특정 페이지의 어떤 아이디어에서
13:00
to another idea, rather than to the other page.
243
780160
2000
다른 페이지가 아닌, 다른 아이디어로 바로 연결된다는 겁니다.
13:02
So every idea is basically being supported --
244
782160
3000
기본적으로 모든 아이디어,
13:05
or every item, or every noun -- is being supported by the entire Web.
245
785160
3000
모든 아이템 또는 모든 명사가 전체 웹에서 지원됩니다.
13:08
It's being resolved at the level of items, or ideas, or words, if you want.
246
788160
6000
아이템, 아이디어 혹은 단어 수준에서 연결되는 거죠.
13:14
So besides physically coming out again into this idea
247
794160
4000
이제 물리적으로 서로 연결된다는 것은 단지
13:18
that it's not just virtual, it's actually going out to things.
248
798160
4000
가상공간에 머물지 않는다는 차원이 아니라 실물과 연결된다는 뜻입니다.
13:22
So something will resolve down to the information
249
802160
3000
무언가가 특정인에 대한 정보 수준까지 내려가고
13:25
about a particular person, so every person will have a unique ID.
250
805160
4000
따라서 모든 사람이 고유 ID를 갖게 됩니다.
13:29
Every person, every item will have a something
251
809160
2000
모든 사람, 모든 아이템이
13:31
that will be very specific, and will link
252
811160
2000
무언가 아주 구체적인 것을 가지고
13:33
to a specific representation of that idea or item.
253
813160
4000
해당하는 구체적인 표현과 연결될 겁니다.
13:37
So now, in this new one, when I link to it,
254
817160
3000
그래서 이런 단계에서는 연결을 할 때
13:40
I would link to my particular flight, my particular seat.
255
820160
6000
내 특정 항공편, 특정 좌석으로 연결시키게 되죠.
13:46
And so, giving an example of this thing,
256
826160
3000
예를 하나 들자면
13:49
I live in Pacifica, rather than -- right now Pacifica
257
829160
2000
저는 패시피카에 사는데 지금 이곳은
13:51
is just sort of a name on the Web somewhere.
258
831160
3000
웹에서는 단지 명칭으로만 존재합니다.
13:54
The Web doesn't know that that is actually a town,
259
834160
2000
웹은 이곳이 실존하는 소도시라는 걸 모르죠.
13:56
and that it's a specific town that I live in,
260
836160
2000
저라는 사람이 사는 실체적 도시라는 걸 모릅니다.
13:58
but that's what we're going to be talking about.
261
838160
3000
그런데 앞으로는 알게 될 겁니다.
14:01
It's going to link directly to --
262
841160
2000
직접 연결해서
14:03
it will know, the Web will be able to read itself
263
843160
3000
즉, 웹이 스스로를 읽어서
14:06
and know that that actually is a place,
264
846160
2000
이곳이 실제의 장소라는 걸 알게 됩니다.
14:08
and that whenever it sees that word, "Pacifica,"
265
848160
2000
따라서 "패시피카"라는 단어를 볼 때마다
14:10
it knows that it actually has a place,
266
850160
1000
그걸 의미하는 실제 장소가 있는 걸 알고
14:11
latitude, longitude, a certain population.
267
851160
3000
위도, 경도, 특정 인구 등이 있는 것도 알죠.
14:14
So here are some of the technical terms, all three-letter things,
268
854160
3000
앞으로 이런 세글자 기술 약어들을
14:17
that you'll see a lot more of.
269
857160
2000
더 많이 보시게 될 겁니다.
14:19
All these things are about enabling this idea of linking to the data.
270
859160
5000
이 모든 게 데이터끼리 링크시킨다는 아이디어를 뒷받침합니다.
14:24
So I'll give you one kind of an example.
271
864160
3000
한 가지 예를 들어드리죠.
14:27
There's like a billion social sites on the Web.
272
867160
4000
웹에는 지금 수십억개의 소셜 사이트가 있죠.
14:31
Each time you go into there, you have to tell it again who you are
273
871160
3000
그런데 매번 가입할 때마다 본인이 누구이고
14:34
and all your friends are.
274
874160
1000
친구들이 누군지를 다시 알려줘야 합니다.
14:35
Why should you be doing that? You should just do that once,
275
875160
2000
왜 그래야되죠? 한 번만 얘기해 주면
14:37
and it should know who all your friends are.
276
877160
3000
웹이 알아서 우리의 친구가 누군지 모두 알아야죠.
14:40
So that's what you want, is all your friends are identified,
277
880160
2000
우리가 원하는 건 그거죠. 우리 친구들을 모두 파악해서
14:42
and you should just carry these relationships around.
278
882160
2000
웹의 어디든 그 관계를 가지고 다니는 겁니다.
14:44
All this data about you should just be conveyed,
279
884160
3000
나에 관한 데이터를 전달해야 하는데
14:47
and you should do it once and that's all that should happen.
280
887160
3000
한 번만 하면 충분하다는 거죠.
14:50
And you should have all the networks
281
890160
2000
이제 모든 네트워크,
14:52
of all the relationships between those pieces of data.
282
892160
2000
각 데이터 간의 모든 관계도 가지고 다닐 수 있는
14:54
That's what we're moving into -- where it sort of knows these things down to that level.
283
894160
5000
단계로 넘어가고 있습니다. 웹이 그 정도까지 아는 거죠.
14:59
A semantic Web, Web 3.0, giant global graph --
284
899160
3000
시맨틱 웹, 웹3.0, 자이언트 글로벌 그래프 등등
15:02
we're kind of trying out what we want to call this thing.
285
902160
3000
이 단계를 칭하는 용어에 대한 의견이 분분합니다.
15:05
But what's it's doing is sharing data.
286
905160
2000
뭐라 부르든 결국 의미는 데이터를 공유하는 단계라는 거죠.
15:07
So you have to be open to having your data shared, which is a much bigger step
287
907160
5000
그래서 이제 데이터 공유에 개방적이 돼야하는데
15:12
than just sharing your Web page, or your computer.
288
912160
2000
이건 웹페이지나 컴퓨터를 공유하는 것보다 훨씬 큰 의미입니다.
15:14
And all these things that are going to be on this
289
914160
4000
그리고 이 단계에서 웹 상에 올라가는 모든 것은
15:18
are not just pages, they are things.
290
918160
3000
단순한 페이지가 아니라 실제 사물들입니다.
15:21
Everything we've described, every artifact or place,
291
921160
4000
우리가 설명한 모든 물건 또는 장소는
15:25
will be a specific representation,
292
925160
2000
구체적인 표현 대상이 존재하고
15:27
will have a specific character that can be linked to directly.
293
927160
5000
구체적 특성이 있어서 직접 연결시킬 수 있습니다.
15:32
So we have this database of things.
294
932160
2000
결국 모든 것들의 데이터베이스를 갖게 되는 거죠.
15:34
And so there's actually a fourth thing that we have not get to,
295
934160
4000
그리고 우리가 아직 도달하지 못한 네번째 단계도 있습니다.
15:38
that we won't see in the next 10 years, or 5,000 days,
296
938160
2000
향후 10년 또는 5,000일 내에는 볼 수 없겠지만
15:40
but I think that's where we're going to. And as the Internet of things --
297
940160
5000
이 뱡향으로 발전할 거라고 봅니다. 모든 것들의 인터넷으로
15:45
where I'm linking directly to the particular things of my seat on the plane --
298
945160
4000
비행기에 있는 내 좌석의 특정 사물과 직접 연결시키는 단계죠.
15:49
that that physical thing becomes part of the Web.
299
949160
3000
물리적 사물이 웹의 일부가 되는 겁니다.
15:52
And so we are in the middle of this thing
300
952160
2000
지금 우리가 거치는 단계는
15:54
that's completely linked, down to every object
301
954160
3000
모든 대상이 갖는
15:57
in the little sliver of a connection that it has.
302
957160
2000
미세한 연결성으로 모든 게 완벽히 연결되는 단계입니다.
15:59
So, the last thing I want to talk about is this idea
303
959160
2000
웹의 변화에 따른 세번째 결과는
16:01
that we're going to be codependent.
304
961160
3000
우리가 그것에 종속된다는 겁니다.
16:04
It's always going to be there, and the closer it is, the better.
305
964160
4000
항상 존재할 뿐 아니라 가까울수록 좋다는 거죠.
16:08
If you allow Google to, it will tell you your search history.
306
968160
3000
구글에서 허용을 하면 본인의 검색 히스토리를 보여줍니다.
16:11
And I found out by looking at it
307
971160
2000
제가 해봤더니
16:13
that I search most at 11 o'clock in the morning.
308
973160
2000
오전 11시에 검색을 가장 많이 한다는 걸 알았습니다.
16:16
So I am open, and being transparent to that.
309
976160
3000
제 정보를 공개하고 투명해진거죠.
16:19
And I think total personalization in this new world will require total transparency.
310
979160
6000
이 새로운 세상에서 완전한 개인화를 위해서는 완전한 투명성이 필요합니다.
16:25
That is going to be the price.
311
985160
2000
대가를 치러야 하는거죠.
16:27
If you want to have total personalization,
312
987160
1000
완전한 개인화를 원한다면
16:28
you have to be totally transparent.
313
988160
2000
본인에 대해 투명하게 공개해야 합니다.
16:30
Google. I can't remember my phone number, I'll just ask Google.
314
990160
3000
저는 제 전화번호를 기억 못하면 그냥 구글에 물어봅니다.
16:33
We're so dependent on this that I have now gotten to the point
315
993160
2000
너무나 의존적이 되서 이제는 심지어
16:35
where I don't even try to remember things --
316
995160
2000
기억을 하려고 노력조차 하지않고
16:37
I'll just Google it. It's easier to do that.
317
997160
2000
구글에서 검색합니다. 그게 더 쉬우니까요.
16:39
And we kind of object at first, saying, "Oh, that's awful."
318
999160
3000
우리는 처음에는 "그건 심하다"면서 거부감을 갖습니다.
16:42
But if we think about the dependency that we have on this other technology,
319
1002160
3000
하지만 우리가 다른 기술에 의존하는 정도를 생각해 보세요.
16:45
called the alphabet, and writing,
320
1005160
2000
문자나 기록 같은 것 말이죠.
16:47
we're totally dependent on it, and it's transformed culture.
321
1007160
3000
우리는 전적으로 이것들에 의존하고 있고 그로 인해 문화를 변혁시켰습니다.
16:50
We cannot imagine ourselves without the alphabet and writing.
322
1010160
4000
문자나 기록이 없는 생활은 상상조차 못하게 됐죠.
16:54
And so in the same way, we're going to not imagine ourselves
323
1014160
3000
마찬가지로 앞으로는 우리가
16:57
without this other machine being there.
324
1017160
2000
이런 또 다른 기계가 없는 세상은 상상도 못하게 되는 겁니다.
16:59
And what is happening with this is
325
1019160
3000
이 과정에서 생겨나는 건
17:02
some kind of AI, but it's not the AI in conscious AI,
326
1022160
2000
일종의 인공지능인데 단, 의식적 인공지능은 아니죠.
17:04
as being an expert, Larry Page told me
327
1024160
3000
이 분야 전문가인 래리 페이지는
17:07
that that's what they're trying to do,
328
1027160
1000
구글에서 하려는 일이 이런 인공지능을
17:08
and that's what they're trying to do.
329
1028160
2000
만드는 거라고 했습니다.
17:10
But when six billion humans are Googling,
330
1030160
3000
하지만 60억 인구가 구글을 검색하면
17:13
who's searching who? It goes both ways.
331
1033160
2000
누가 누구를 검색하는 걸까요? 양방향인 거죠.
17:15
So we are the Web, that's what this thing is.
332
1035160
4000
결국 우리가 웹이 되는 겁니다. 새로운 웹인거죠.
17:19
We are going to be the machine.
333
1039160
2000
우리가 하나의 기계가 되는 겁니다.
17:21
So the next 5,000 days, it's not going to be the Web and only better.
334
1041160
5000
결론은--미래의 5,000일 후의 웹은 단순히 더 좋은 웹이 아닙니다.
17:26
Just like it wasn't TV and only better.
335
1046160
2000
지금의 웹이 단지 더 좋은 TV가 아닌 것처럼.
17:28
The next 5,000 days, it's not just going to be the Web
336
1048160
3000
앞으로 5,000일 후의 웹은 단순히 웹인데
17:31
but only better -- it's going to be something different.
337
1051160
2000
더 좋은 웹이 아니라 완전히 다른 무언가가 될겁니다.
17:33
And I think it's going to be smarter.
338
1053160
4000
그리고 더 똑똑해질 겁니다.
17:37
It'll have an intelligence in there, that's not, again, conscious.
339
1057160
4000
지능을 갖게 되겠지만 말씀드렸듯 의식적 지능이 아니죠.
17:41
But it'll anticipate what we're doing, in a good sense.
340
1061160
4000
다만 우리가 뭘 할 지 예측을 할 겁니다. 좋은 의미로요.
17:45
Secondly, it's become much more personalized.
341
1065160
3000
두번째, 훨씬 개인화될 겁니다.
17:48
It will know us, and that's good.
342
1068160
2000
우리를 알아보는 거죠. 이건 좋은 일이죠.
17:50
And again, the price of that will be transparency.
343
1070160
4000
물론 그 대가는 투명성입니다.
17:54
And thirdly, it's going to become more ubiquitous
344
1074160
2000
세번째는 좀 더 유비쿼터스한 환경이 될 겁니다.
17:56
in terms of filling your entire environment, and we will be in the middle of it.
345
1076160
5000
즉, 우리를 중심으로 전체 환경을 완전히 둘러싸는 거죠.
18:01
And all these devices will be portals into that.
346
1081160
3000
우리가 쓰는 모든 디바이스는 그것을 들여다보는 포털이 될 겁니다.
18:04
So the single idea that I wanted to leave with you
347
1084160
3000
제가 오늘 전달하고자 하는 메시지는
18:07
is that we have to begin to think about this as not just "the Web, only better,"
348
1087160
6000
이제 미래의 웹을 "더 나은 웹" 정도로 생각하기보다
18:13
but a new kind of stage in this development.
349
1093160
3000
총체적 발전 과정의 새로운 차원으로 봐야한다는 겁니다.
18:16
It looks more global. If you take this whole thing,
350
1096160
3000
더 글로벌한 거죠. 전체적인 관점에서 보면
18:19
it is a very big machine, very reliable machine,
351
1099160
3000
아주 거대하고 안정적인 기계인데
18:22
more reliable than its parts.
352
1102160
2000
각 부분보다 전체로서 더 안정적이죠.
18:24
But we can also think about it as kind of a large organism.
353
1104160
3000
한편으로는 이것을 일종의 대형 유기체로 볼 수 있습니다.
18:27
So we might respond to it more as if this was a whole system,
354
1107160
5000
그래서 우리가 이것에 대응할 때 하나의 총체적인 시스템인 것처럼,
18:32
more as if this wasn't a large organism
355
1112160
2000
하나의 거대한 유기체로
18:34
that we are going to be interacting with. It's a "One."
356
1114160
4000
우리와 상호작용 하는 "전체"라고 봐야한다는 겁니다.
18:38
And I don't know what else to call it, than the One.
357
1118160
3000
지금은 "전체"라고 밖에 지칭할 수가 없습니다만
18:41
We'll have a better word for it.
358
1121160
1000
앞으로 더 좋은 용어를 찾게 되겠죠.
18:42
But there's a unity of some sort that's starting to emerge.
359
1122160
3000
중요한 건 일종의 단일한 개체가 나타나기 시작했다는 겁니다.
18:45
And again, I don't want to talk about consciousness,
360
1125160
3000
우리가 이를 자각하는가에 대해서는 말하고 싶지 않습니다.
18:48
I want to talk about it just as if it was a little bacteria,
361
1128160
2000
저는 마치 작은 박테리아나
18:50
or a volvox, which is what that organism is.
362
1130160
3000
미생물인 것처럼 이 유기체를 얘기하고 싶습니다.
18:53
So, to do, action, take-away. So, here's what I would say:
363
1133160
6000
그래서 오늘의 결론을 정리하자면
18:59
there's only one machine, and the Web is its OS.
364
1139160
4000
하나의 거대한 기계가 있고 웹은 그것의 OS다.
19:03
All screens look into the One. No bits will live outside the Web.
365
1143160
4000
모든 화면이 "전체"를 들여다보고 어떤 데이터도 그것 외부에 존재할 수 없다.
19:07
To share is to gain. Let the One read it.
366
1147160
4000
공유하면 얻을 수 있다. "전체"가 읽을 수 있도록 하자.
19:11
It's going to be machine-readable.
367
1151160
1000
기계가 판독 가능하게
19:12
You want to make something that the machine can read.
368
1152160
3000
무언가를 만들 때 기계가 읽을 수 있게 해야한다는 거죠.
19:15
And the One is us. We are in the One.
369
1155160
5000
그리고 "전체"가 우리다. 우리가 "전체"에 속해있다는 겁니다.
19:20
I appreciate your time.
370
1160160
2000
경청해주셔서 감사합니다.
19:22
(Applause)
371
1162160
3000
(박수)
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