무한 알파벳과 지식의 법칙에 관한 César Hidalgo

지식은 정보가 아니다

지식은 복사·붙여넣기·다운로드가 가능한 상품이 아니라, 사람, 팀, 조직 안에 존재할 때만 실현되는 집합적이고 체화된 현상이다. 정보(사실적 지식)는 전달하기 쉽지만, 절차적·개념적 지식은 물리적 체화와 사회적 네트워크가 있어야 기능한다. César Hidalgo가 설명하듯이, 엔지니어링 매뉴얼과 시멘트를 협곡에 그냥 넣는다고 해서 다리가 생기는 것이 아니다. 매뉴얼은 아이디어의 기록일 뿐이며, 실제 지식은 팀이 보유하고 있다.

지식의 세 가지 법칙

지식은 성장, 확산, 가치 평가 방식에 있어 물리학과 유사한 예측 가능한 법칙적 원칙에 따라 행동한다.

1. 시간의 법칙 (성장과 소멸)

지식 성장은 일반적으로 멱법칙 학습 곡선을 따르며, 초기에는 급속히 진행되다가 시간이 지나면서 정체된다. 이는 타이핑 같은 개인 기술이나 항공기 제조와 같은 산업 비용에서도 관찰된다. 그러나 이러한 성장은 취약하다.

• 지식 소멸: 지식은 적극적으로 활용되지 않으면 빠르게 사라진다. Hidalgo는 제2차 세계대전의 리버티 선 사례를 들어, 지식이 월 3%에서 6% 정도 소멸한다고 추정했다.
• 폴라로이드 사례: 네덜란드에서 빈티지 필름 애호가가 폴라로이드 공장을 재가동하려고 할 때, 전직 전문가들로 구성된 'A팀'을 고용했다. 원래 장비와 최고의 인력을 갖추었음에도 초기 필름 품질이 낮았고 회복하는 데 수년이 걸렸다. 이는 활동의 '근육'을 유지하지 않으면 지식이 사라진다는 것을 보여준다.

2. 공간의 법칙 (확산)

지식은 균일하게 확산되지 않으며, 지리적 위치, 사회적 네트워크, 그리고 지식 자체의 '기하학'에 의해 제한된다.

• 연관성 원칙: 지식은 관련된 활동 사이에서 더 쉽게 이동한다. Hidalgo는 베스파 스쿠터 사례를 들어 설명한다. 베스파는 항공 엔지니어(코라디노 다스카니오)가 만든 것이다. 제2차 세계대전 후 이탈리아가 항공기 제작을 금지당하면서 엔지니어들은 가장 '관련된' 경량 차량 제조로 전환했다. 이 패턴은 일본과 독일에서도 나타났으며, 혁신이 기존 역량의 지도에 따라 진행된다는 것을 증명한다.
• 이주의 역할: 고숙련 이민자는 제품 공간에서 '비관련' 도약의 매개체가 되어, 현지인들이 점진적이고 연관된 혁신에 더 능숙하지만 갖추지 못한 새로운 '문자'를 경제의 알파벳에 추가한다.

3. 가치의 법칙 (복잡성)

경제의 가치는 부나 보유한 정보량이 아니라, '경제 복잡성'—즉, 조정할 수 있는 비대체적 역량의 다양성에 의해 결정된다.

• 무한 알파벳: 각각의 고유한 역량은 무한 알파벳의 문자와 같다. 한 국가의 성장 잠재력은 이러한 '문자'를 얼마나 보유하고 있으며, 어떻게 재조합할 수 있는가에 따라 예측된다.
• 성장 예측: 수출 데이터를 분석해 국가의 복잡성을 추정함으로써, Hidalgo는 미래 성장을 예측한다. 현재 소득 수준보다 복잡성이 높은 국가(예: 인도)는 소득은 높지만 복잡성이 낮은 국가(예: 카타르)보다 빠른 성장을 이룰 가능성이 높다.

구조적 혁신과 기존 기업의 딜레마

혁신은 점진적(구성 요소) 변화와 구조적 변화로 나뉜다. 점진적 혁신은 시스템을 바꾸지 않고 부품을 교체하는 것(예: 프로펠러 비행기의 더 강력한 엔진)이다. 구조적 혁신은 전체 시스템을 재설계해야 한다(예: 프로펠러 비행기에서 제트 엔진으로 전환).

이는 기존 기업이 자주 실패하는 이유를 설명한다. Barnes & Noble은 Amazon과 동일한 '책에 대한 지식'을 가지고 있었지만, 그들의 조직 구조는 도매와 소매에 맞춰져 있었고 직접 소비자에게 물류를 제공하도록 설계되지 않았다. 개별 책을 배송하는 전환은 작은 점진적 변화가 아니라 완전히 다른 조직 설계를 요구하는 구조적 변화였다.

지식, 제도, 그리고 LLM

제도 vs. 지식

경제 발전은 종종 재정 자본 제공이나 제도 개혁 시행으로 오해된다. 그러나 Hidalgo는 제도에 대한 요구가 지식 집약적 노동자들로부터 비롯된다고 주장한다. 중국에서는 기업가 정신의 자유를 추진한 것이 고위 물리학자와 연구자들이었으며, 그들은 미국의 '교수-기업가' 모델을 보고 중국에서 이를 구현할 제도적 공간을 요구했다.

LLM은 지식을 가지고 있는가?

Hidalgo의 관점에서 지식은 집합적 현상이다. 따라서 질문은 대형 언어 모델(LLM)이 개인적으로 '지식'을 가지고 있는가가 아니라, 인간 생태계의 집합적 지능을 향상시키는가이다. LLM은 책과 유사한 문화 기술로서, 인간이 정보를 보다 효율적으로 검색하고 재조합하도록 도와 개인 및 집합 학습을 가속화한다.