구글(Google), 위키피디아(Wikiped-ia), 쓰레드리스(Threadless)는 현재 활동 중인 집단지성(Collective Intellige-nce)의 대표적인 사례다. 이 중 앞의 두 사례는 이미 잘 알려져 있으며 나머지 하나도 유명세를 쌓아가고 있다.
위에서 언급한 3개의 사례를 살펴보면 서로 밀접하게 연계돼 있지 않은 다수의 사람들도 온라인상에서 놀라울 만큼 효과적으로 협력할 수 있다는 사실을 확인할 수 있다. 구글의 사례에서처럼 서로 함께 협력하고 있다는 사실을 미처 깨닫지 못하는 경우도 있다. 구글은 수백 만에 달하는 사용자가 웹페이지 링크를 만들어나가는 과정에서 내린 판단을 수용한다. 또 우리가 구글 검색창에 입력하는 질문에 놀라울 만큼 현명한 답을 내어놓기 위해 인터넷이 갖고 있는 집단지식을 활용한다.
위키피디아에서는 세계 곳곳에 거주하고 있는 수천 명의 기여자(contributors)들이 놀라울 만큼 질이 우수한 문서들로 가득한 세계 최대의 백과사전을 만들어낸다. 위키피디아는 중앙 집중화된 통제를 거의 받지 않는 상황에서 발전을 거듭했다. 위키피디아에 수록된 내용에 변화를 주고 싶어하는 사람이라면 누구나 거의 어떤 것이든 제한 없이 수정할 수 있다. 뿐만 아니라, 어떤 변화를 그대로 유지할지 여부에 대한 결정은 위키피디아에 수록된 내용에 관심을 갖고 있는 사람들의 대략적인 합의로 이뤄진다. 게다가, 이 모든 일을 하는 사람들에게는 전혀 보수가 주어지지 않는다. 이 사람들은 그저 자원 봉사자일 뿐이다.
쓰레드리스에서는 누구든 원하면 티셔츠를 디자인하고, 그 디자인을 주간 콘테스트에 응모해 마음에 드는 디자인에 투표를 할 수 있다. 회사측에서는 득표수가 높은 디자인 중에서 원하는 것을 골라 티셔츠를 제작하고 해당 디자이너에게 상금과 로열티를 지급한다. 쓰레드리스는 티셔츠를 디자인하고 디자인을 선정하기 위해 이와 같은 방식으로 50만 명이 넘는 불특정 다수의 집단지성을 활용한다.
위에서 언급한 인터넷 기반 집단지성 사례들은 고무적이다. 1 1 T.W. Malone, “The Future of Work” (Boston: Harvard Business School Press, 2004); J. Howe, “Crowdsourcing” (New York: Crown Business, 2008); J. Surowiecki, “The Wisdom of Crowds” (New York: Doubleday, 2004); Y. Benkler, “The Wealth of Networks” (New Haven: Yale University Press, 2006); and D. Tapscott and A.D. Williams, “Wikinomics” (New York: Penguin, 2006).닫기뿐만 아니라, 위 사례들은 단순히 영감을 주는 차원을 넘어 마치 경영진의 희망사항을 모두 충족시켜주는 것 같다. 집단지성을 적극적으로 받아들이기만 하면 마법에 걸린 것처럼 시장의 요구를 정확하게 예측하고, 시장의 요구를 충족시키기 위해 필요한 것을 만들어내고, 아주 적은 비용, 혹은 전혀 비용을 들이지 않고 그 일을 해낼 수 있다는 것을 보여주는 근거이기 때문이다. 군중의 힘을 적극 활용해 보자. 이들이 갖고 있는 힘은 완벽하지만 적은 돈으로도 얼마든지 활용할 수 있다. 그러니, 지금 당장 시작해 보자.
사실, 관리자들의 눈에 집단지성은 마치 마법처럼 조금은 벅차게 느껴질 수도 있다. 어쩌면 이렇게 얘기하는 관리자가 있을지도 모르겠다. “마법은 근사하다. 하지만, 마법은 똑같이 따라 하기가 너무 어렵다.” 군중의 지혜(crowd wisdom), 위키노믹스(wikinomics)의 시대라 불리는 요즘 같은 시대에 집단지성이 조직의 업무처리에 그토록 큰 도움이 된다면, 왜 더 많은 기업에서 집단지성을 활용하지 않는 걸까?
필자들은 기업들이 집단지성을 활용하는 방법을 모르는 게 그 원인이라고 생각한다. 위에서 언급한 고무적인 사례가 대표하는 새로운 가능성을 활용하기 위해서는, 눈 앞에 보이는 가능성을 ‘근사한’ 아이디어들이 어렴풋하게 모여있는 집합체쯤으로 치부해서는 안 된다. 집단지성의 잠재력을 끌어내기 위해서 관리자들은 이 시스템이 어떻게 움직이는지 좀 더 정확하게 이해할 필요가 있다. 이를 위해서 필요한 건 마법이 아니라 바로 그 마법이 뿌리를 두고 있는 과학이다.
MIT집단지성센터에서 연구를 진행하면서 필자들은 약 250개에 달하는 웹 기반 집단지성 사례를 수집했다(‘연구 내용’ 참조). 처음 사례를 수집한 후에는 각 시스템이 각기 다른 목적과 방법을 갖고 있으며 사례가 무척 다양하다는 느낌을 받았다.
하지만 각 사례들을 심층적으로 연구한 결과 각기 다른 집단지성 시스템 내에서 다양한 방식으로 결합, 재결합돼 있는 구성요소의 수가 상대적으로 많지 않다는 사실을 발견했다. 집단지성 시스템의 구성요소를 분류하기 위해 필자들은 총 4개의 질문을 활용했다(‘집단지성 시스템 구축을 위한 질문’ 참조).
- 무슨 일을 하고 있는가?
- 누가 그 일을 하고 있는가?
- 그 일을 하는 이유가 무엇인가?
- 어떤 방법이 사용되고 있는가?
(이 틀은 조직 설계 분야에서 개발된 틀과 유사하다. 2 2 A. Kates and J.R. Galibraith, “Designing Your Organization” (San Francisco: Jossey-Bass, 2007).닫기또한, 전통적인 조직이든 인터넷으로 연결된 새로운 종류의 그룹이든 집단행동을 위한 시스템을 설계할 때에는 이 틀을 염두에 두어야 한다.)
필자들은 생물학의 원리를 빌려서 이 구성요소들을 집단지성 시스템의 ‘유전자’라고 부른다. 필자들은 유전자를 ‘집단지성 시스템 내의 개별 과제와 관련이 있는 핵심 질문(무엇을, 누가, 왜, 어떻게) 중 하나에 대한 특별한 해답’이라고 정의한다. 유전자가 각 유기체의 근본이 되는 것처럼 조직 유전자도 집단지성 시스템의 기반이 되는 핵심 요소다. 특정한 집단지성 사례와 관련이 있는 유전자 조합을 해당 시스템의 ‘게놈’이라고 볼 수 있다.
필자들은 이 논문에서 이 시스템을 이해하고, 한 걸음 더 나아가 시스템을 구축하는 방법을 이해하는 데 도움이 되는 새로운 틀을 제안하고자 한다. 필자들이 제안하는 틀 내에서 집단지성 시스템의 중심에 놓여 있는 근본적인 구성요소, 즉 ‘유전자’를 찾아낼 수 있다. 이 틀은 각 유전자를 유용하게 활용할 수 있는 조건을 찾는 데도 도움이 된다. 또한, 이 틀은 포괄적으로 군중의 힘을 활용하는 동시에 조직이 필요로 하는 바로 그 방식으로 군중의 힘을 활용하기 위해 유전자를 결합·재결합할 가능성을 제안하는 데서 출발한다.
크리산토스 델라로카스(Chrysanthos Dellarocas)dell@bu.edu
Chrysanthos Dellarocas is an associate professor of management at Boston University and an affiliated researcher at CCI.
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