EG 2007
Kevin Kelly: The next 5,000 days of the web
케빈 켈리 - 웹의 향후 5000일
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2007년 EG 컨퍼런스에서 케빈 켈리는 흥미로운 수치를 제시합니다. 우리가 알고 있는 월드와이드웹은 겨우 5,000일 밖에 되지 않았다는 것이죠. 이제 켈리가 질문합니다. 향후 5,000일 동안에는 또 어떤 일이 일어날까요?
Kevin Kelly - Digital visionary
There may be no one better to contemplate the meaning of cultural change than Kevin Kelly, whose life story reads like a treatise on the value and impacts of technology. Full bio
There may be no one better to contemplate the meaning of cultural change than Kevin Kelly, whose life story reads like a treatise on the value and impacts of technology. Full bio
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The Internet, the Web as we know it,
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인터넷, 우리가 아는 웹
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the kind of Web -- the things we're all talking about --
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우리 모두가 얘기하는 그 웹은
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is already less than 5,000 days old.
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5000
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태어난 지 5,000일도 채 되지 않았습니다.
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So all of the things that we've seen come about,
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그러니까 그동안 생겨난 모든 것들
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starting, say, with satellite images of the whole Earth,
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예를 들면 위성에서 찍은 지구 이미지라든가
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which we couldn't even imagine happening before,
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(이건 과거에는 상상조차 못했던 거죠.)
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all these things rolling into our lives,
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그밖에 우리 생활 속으로 스며드는 모든 것들
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just this abundance of things that are right before us,
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풍요롭게 흘러넘치는 모든 것들
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sitting in front of our laptop, or our desktop.
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우리의 노트북이나 데스크탑에서
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This kind of cornucopia of stuff
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30000
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마치 '풍요의 뿔'처럼
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just coming and never ending is amazing, and we're not amazed.
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끊임없이 흘러나오는 모든 것들은 놀라운 겁니다. 그런데도 우린 놀라워하지 않죠.
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It's really amazing that all this stuff is here.
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이 모든 것들이 존재한다는 게 정말 놀라운 겁니다.
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(Laughter)
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(웃음)
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It's in 5,000 days, all this stuff has come.
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5,000일 만에 이 모든 것들이 나타난 겁니다.
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And I know that 10 years ago,
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그리고 만약 제가 10년 전에
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if I had told you that this was all coming,
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2000
이런 것들이 나타날 거라고 얘기했다면
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you would have said that that's impossible.
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3000
여러분들은 분명 불가능하다고 했을 겁니다.
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There's simply no economic model that that would be possible.
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55000
5000
그걸 가능하게하는 경제적 모델이 없다고 말이죠.
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And if I told you it was all coming for free,
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그리고 이 모든 게 공짜로 된다고 얘기했다면
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you would say, this is simply -- you're dreaming.
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여러분들은 저를 순진한 공상가라고 했을 겁니다.
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You're a Californian utopian. You're a wild-eyed optimist.
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캘리포니아 이상주의자, 지독한 낙천주의자라고요.
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And yet it's here.
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그런데 결국 모든 것이 현실이 됐습니다.
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The other thing that we know about it was that 10 years ago,
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4000
또 다른 사실은, 10년 전만 하더라도
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as I looked at what even Wired was talking about,
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3000
(심지어 "와이어드"도 당시엔 그랬더군요.)
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we thought it was going to be TV, but better.
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모두들 웹은 'TV 같은 건데 더 좋은 것'이라고 생각했다는 겁니다.
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That was the model. That was what everybody was suggesting
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80000
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모두 그런 비슷한 것이 나타날 거라고
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was going to be coming.
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2000
전망했습니다.
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And it turns out that that's not what it was.
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86000
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그런데 실제로는 그게 아니었죠.
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First of all, it was impossible, and it's not what it was.
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처음엔 실현 불가능하다고 했고, 또 실제로 나타난 건 예상과 달랐습니다.
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And so one of the things that I think we're learning --
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1000
그래서 우리가 깨닫게 된 사실이 있죠.
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if you think about, like, Wikipedia,
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93000
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위키피디아를 한 번 생각해 보시면
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it's something that was simply impossible.
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95000
2000
그건 절대로 불가능한 것이었습니다.
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It's impossible in theory, but possible in practice.
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97000
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이론적으로 불가능한데 실제로는 가능했죠.
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And if you take all these things that are impossible,
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101000
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그래서 이 불가능하다고 생각했던 모든 것을 볼 때
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I think one of the things that we're learning from this era,
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102000
4000
우리가 지난 십년을 통해 깨닫게 된 사실은
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from this last decade, is that we have to get good at believing in the impossible,
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106000
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바로 불가능의 가능을 믿어야 한다는 겁니다.
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because we're unprepared for it.
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우리가 준비되지 않았으니까요.
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So, I'm curious about what's going to happen in the next 5,000 days.
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113000
3000
그래서 전 앞으로 5,000일 동안에는 또 무슨 일이 생길지 궁금해집니다.
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But if that's happened in the last 5,000 days,
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116000
2000
과거 5,000일 동안 이만큼이 일어났으면
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what's going to happen in the next 5,000 days?
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3000
미래의 5,000일 동안에는 도대체 무슨 일이 벌어질까 싶은거죠.
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So, I have a kind of a simple story,
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제가 예상하는 건 단순합니다.
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and it suggests that what we want to think about is this thing that we're making,
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124000
3000
무슨 이야기냐면, 우리가 만들고 있는 이것
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this thing that has happened in 5,000 days --
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지난 5,000일 동안 일어난 이것
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that's all these computers, all these handhelds,
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129000
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각종 컴퓨터와 단말기,
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all these cell phones, all these laptops, all these servers --
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132000
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휴대폰, 노트북, 서버 등등과
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basically what we're getting out of all these connections
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연결해서 우리가 갖게 되는 건
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is we're getting one machine.
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140000
2000
결국 하나의 큰 기계라는 겁니다.
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If there is only one machine, and our little handhelds and devices
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단 하나의 기계만 있고 (우리의 조그만 단말기나 디바이스는
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are actually just little windows into those machines,
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146000
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단지 이 기계를 들여다보는 조그만 창에 불과하고)
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but that we're basically constructing a single, global machine.
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148000
6000
우리가 만들어 내는 건 결국 하나의 글로벌 기계라는 거죠.
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And so I began to think about that.
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154000
2000
그래서 이에 대해 생각해 봤습니다.
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And it turned out that this machine happens to be
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156000
3000
알고보니 이 기계야말로
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the most reliable machine that we've ever made.
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159000
3000
우리가 만든 것 중 가장 안정적인 기계였습니다.
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It has not crashed; it's running uninterrupted.
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162000
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크래쉬 없이 계속 돌아가고 있죠.
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And there's almost no other machine that we've ever made
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164000
3000
우리가 만든 기계 중에 이런 건 없었습니다.
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that runs the number of hours, the number of days.
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167000
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이만큼의 오랜 시간, 오랜 날짜 동안
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5,000 days without interruption -- that's just unbelievable.
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171000
3000
5,000일 동안 중단없이 운영됐다는 게 믿기 어려울 정도입니다.
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And of course, the Internet is longer than just 5,000 days;
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174000
2000
물론 인터넷은 5,000일 보다 오래됐죠.
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the Web is only 5,000 days.
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176000
2000
웹이 5,000일 밖에 안됐다는 겁니다.
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So, I was trying to basically make measurements.
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178000
6000
그래서 기본적인 수치들을 측정해봤습니다.
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What are the dimensions of this machine?
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184000
3000
이 기계의 규모가 어느 정도인가?
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And I started off by calculating how many billions of clicks there are
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187000
4000
먼저 클릭 수를 계산해 봤습니다.
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all around the globe on all the computers.
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191000
3000
전세계 모든 컴퓨터에서 발생하는 클릭 수를 합쳐보니
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And there is a 100 billion clicks per day.
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194000
2000
하루에 천억 클릭이 발생합니다.
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And there's 55 trillion links between all the Web pages of the world.
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196000
6000
전세계 모든 웹페이지들 사이에는 55조의 링크가 있습니다.
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And so I began thinking more about other kinds of dimensions,
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202000
3000
그래서 또 다른 수치들도 살펴봤습니다.
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and I made a quick list. Was it Chris Jordan, the photographer,
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205000
5000
간략하게 리스트를 만들었는데 (사진가 크리스 죠단이었나요?
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talking about numbers being so large that they're meaningless?
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210000
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숫자가 너무 크면 의미가 없어진다고 했었죠.)
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Well, here's a list of them. They're hard to tell,
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214000
2000
여기 그런 숫자들이 있습니다. 감을 잡기도 어렵죠.
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but there's one billion PC chips on the Internet,
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216000
4000
인터넷 상에는 10억 개의 PC칩이 있습니다.
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if you count all the chips in all the computers on the Internet.
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220000
2000
인터넷에 연결된 모든 컴퓨터의 칩을 세어보면 그만큼이라는 거죠.
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There's two million emails per second.
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222000
2000
초당 2백만 건의 이메일이 발송됩니다.
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So it's a very big number.
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224000
2000
정말 큰 수치죠.
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It's just a huge machine,
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226000
2000
웹은 어마어마한 기계입니다.
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and it uses five percent of the global electricity on the planet.
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228000
4000
또 지구상 전기의 5퍼센트를 소비합니다.
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So here's the specifications,
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232000
1000
상세한 수치를 살펴보죠.
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just as if you were to make up a spec sheet for it:
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233000
2000
일종의 세부사양서를 정의하는 셈입니다.
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170 quadrillion transistors, 55 trillion links,
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235000
4000
17경의 트랜지스터, 55조의 링크,
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emails running at two megahertz itself,
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239000
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이메일 전송속도 2 메가헤르츠
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31 kilohertz text messaging,
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241000
3000
문자 발송속도 31킬로헤르츠
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246 exabyte storage. That's a big disk.
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244000
4000
246 헥사바이트 스토리지. 엄청난 디스크죠.
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That's a lot of storage, memory. Nine exabyte RAM.
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248000
3000
스토리지, 메모리도 큽니다--9헥사바이트 RAM
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And the total traffic on this
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251000
4000
그리고 전체 트래픽은
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is running at seven terabytes per second.
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255000
3000
초당 7테라바이트로 움직입니다.
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Brewster was saying the Library of Congress is about twenty terabytes.
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258000
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브루스터가 미의회도서관 규모가 20테라바이트 정도라고 했는데
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So every second, half of the Library of Congress
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261000
3000
그렇다면 의회도서관의 절반 정도가
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is swooshing around in this machine. It's a big machine.
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264000
4000
이 기계 안에서 돌아가고 있는 셈이죠. 거대한 기계입니다.
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So I did something else. I figured out 100 billion clicks per day,
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268000
4000
다른 계산도 해봤습니다. 하루 클릭 수 천억 회
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55 trillion links is almost the same
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272000
3000
링크 수 55조라는 건
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as the number of synapses in your brain.
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275000
2000
우리 뇌 속의 시냅스 숫자와 맞먹습니다.
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A quadrillion transistors is almost the same
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277000
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1천 조의 트랜지스터는
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as the number of neurons in your brain.
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279000
2000
뇌 속의 뉴런 수와 비슷하구요.
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So to a first approximation, we have these things --
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281000
3000
그래서 근사치를 구하면
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twenty petahertz synapse firings.
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284000
2000
20페타헤르츠로 시냅스 신호가 전달됩니다.
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Of course, the memory is really huge.
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286000
2000
물론 메모리는 어마어마하죠.
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But to a first approximation, the size of this machine is the size --
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288000
6000
어쨌든 일차적인 근사치를 구하면 이 기계의 사이즈와
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and its complexity, kind of -- to your brain.
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294000
5000
그 복잡성이 인간의 뇌와 비슷한 수준이라는 겁니다.
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Because in fact, that's how your brain works -- in kind of the same way that the Web works.
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299000
4000
실제로 뇌가 작동하는 방식이 웹이 돌아가는 방식과 거의 같습니다.
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However, your brain isn't doubling every two years.
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303000
4000
하지만 사람의 뇌는 2년마다 2배로 커지진 않죠.
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So if we say this machine right now that we've made
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307000
5000
그래서 지금 우리가 만든 이 기계가
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is about one HB, one human brain,
100
312000
3000
1 휴먼브레인, 1HB의 크기를 갖는다고 할 때
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if we look at the rate that this is increasing,
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315000
3000
그 증가속도를 보면
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30 years from now, there'll be six billion HBs.
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318000
5000
지금부터 30년 후에는 60억 HB로 커질 겁니다.
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So by the year 2040, the total processing of this machine
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323000
4000
따라서 2040년이 되면 이 기계의 전체 처리용량이
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will exceed a total processing power of humanity,
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327000
3000
인류의 총처리용량을 앞지르게 될 겁니다.
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in raw bits and stuff. And this is, I think, where
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330000
3000
제 생각에는 이 관점에서
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Ray Kurzweil and others get this little chart saying that we're going to cross.
106
333000
5000
레이 커즈와일 같은 미래학자들이 우리가 기계에 역전당한다고 얘기하는 겁니다.
05:54
So, what about that? Well, here's a couple of things.
107
338000
6000
이게 무슨 뜻일까요? 몇 가지 짚어보죠.
06:00
I have three kind of general things
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344000
3000
저는 세 가지를 얘기하고 싶습니다.
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I would like to say, three consequences of this.
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347000
4000
이런 현상에 따른 세 가지 결과 말이죠.
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First, that basically what this machine is doing is embodying.
110
351000
5000
첫째, 기본적으로 이 기계는 체화하고 있습니다.
06:12
We're giving it a body. And that's what we're going to do
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356000
2000
형태를 갖추는 거죠. 우리가 앞으로
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in the next 5,000 days -- we're going to give this machine a body.
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358000
3000
5,000일에 걸쳐서 이 기계에 형태를 주게 될 겁니다.
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And the second thing is, we're going to restructure its architecture.
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361000
3000
둘째, 이 기계의 아키텍처가 재정비 될 겁니다.
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And thirdly, we're going to become completely codependent upon it.
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364000
4000
그리고 셋째, 우리는 이것에 완전히 의존하게 될 겁니다.
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So let me go through those three things.
115
368000
2000
그럼 세 가지에 대해 각각 설명드리죠.
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First of all, we have all these things in our hands.
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370000
3000
먼저 모두가 가지고 다니는 단말기들
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We think they're all separate devices,
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373000
2000
우리는 이것들이 모두 분리된 디바이스라고 생각하지만
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but in fact, every screen in the world
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375000
3000
실제로 전세계 모든 디바이스의 스크린은
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is looking into the one machine.
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378000
3000
하나의 기계 안을 들여다보고 있는 겁니다.
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These are all basically portals into that one machine.
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381000
3000
모든 디바이스가 이 기계로 통하는 포털인 셈이죠.
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The second thing is that -- some people call this the cloud,
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384000
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두번째는--어떤 이는 이것을 클라우드라고 하는데
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and you're kind of touching the cloud with this.
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388000
2000
우리가 이걸로 클라우드와 접촉하게 되는 겁니다.
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And so in some ways, all you really need is a cloudbook.
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390000
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어떤 면에서 우리는 '클라우드북' 하나만 있으면 됩니다.
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And the cloudbook doesn't have any storage.
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394000
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클라우드북에는 스토리지가 없죠.
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It's wireless. It's always connected.
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무선이고 항상 연결됩니다.
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There's many things about it. It becomes very simple,
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400000
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여러가지 특성이 있지만 결국 아주 단순합니다.
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and basically what you're doing is you're just touching the machine,
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402000
2000
우리가 하는 일은 그 기계에 접촉하는거죠.
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you're touching the cloud and you're going to compute that way.
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클라우드에 접촉해서 그 방식으로 컴퓨팅을 하는 겁니다.
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So the machine is computing.
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407000
2000
이 기계가 컴퓨팅을 하는 거죠.
07:05
And in some ways, it's sort of back
130
409000
1000
어떤 면에서는 다시 예전처럼
07:06
to the kind of old idea of centralized computing.
131
410000
3000
중앙집중식 컴퓨팅으로 돌아가는 겁니다.
07:09
But everything, all the cameras, and the microphones,
132
413000
4000
하지만 모든 것들, 카메라나 마이크,
07:13
and the sensors in cars
133
417000
4000
자동차 센서 등
07:17
and everything is connected to this machine.
134
421000
2000
모든 디바이스가 이 기계로 연결되는 거죠.
07:19
And everything will go through the Web.
135
423000
2000
그리고 모든 것은 웹을 거치게 될 겁니다.
07:21
And we're seeing that already with, say, phones.
136
425000
2000
이미 이런 현상이 일어나고 있죠. 전화만 하더라도
07:23
Right now, phones don't go through the Web,
137
427000
2000
지금은 웹을 통하지 않지만
07:25
but they are beginning to, and they will.
138
429000
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
432000
4000
또 다른 예로 구글 랩에서
07:32
in terms of experiments with Google Docs, Google Spreadsheets, blah, blah, blah --
140
436000
4000
구글독스, 구글스프레드시트 등으로 테스트하는 걸 보면
07:36
all these things are going to become Web based.
141
440000
3000
이것들이 모두 웹기반으로 바뀔 거라는 거죠.
07:39
They're going through the machine.
142
443000
2000
모두 이 기계를 통하게 됩니다.
07:41
And I am suggesting that every bit will be owned by the Web.
143
445000
5000
제 생각엔 모든 정보가 웹에 저장될 겁니다.
07:46
Right now, it's not. If you do spreadsheets and things at work,
144
450000
3000
지금은 아니죠. 스프레드시트나
07:49
a Word document, they aren't on the Web,
145
453000
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
456000
2000
앞으로는 그렇게 될 겁니다. 이 기계의 일부가 되는 거죠.
07:54
They're going to speak the Web language.
147
458000
2000
웹 언어로 소통할 겁니다.
07:56
They're going to talk to the machine.
148
460000
2000
이 기계에 말을 거는 거죠.
07:58
The Web, in some sense, is kind of like a black hole
149
462000
3000
웹은 어떤 의미에서 일종의 블랙홀입니다.
08:01
that's sucking up everything into it.
150
465000
3000
모든 것을 빨아들여서
08:04
And so every thing will be part of the Web.
151
468000
4000
모든 것이 결국 웹의 일부가 될 겁니다.
08:08
So every item, every artifact that we make, will have embedded in it
152
472000
5000
그래서 우리가 만드는 모든 물건은 그 안에
08:13
some little sliver of Web-ness and connection,
153
477000
3000
약간이라도 '웹성'과 연결성을 내제하고 있어서
08:16
and it will be part of this machine,
154
480000
2000
이 기계의 일부가 될 겁니다.
08:18
so that our environment -- kind of in that ubiquitous computing sense --
155
482000
3000
우리의 환경은 (일종의 유비쿼터스 컴퓨팅 차원에서)
08:21
our environment becomes the Web. Everything is connected.
156
485000
5000
우리의 환경 자체가 웹이 되고 모든 게 연결될 겁니다.
08:26
Now, with RFIDs and other things -- whatever technology it is,
157
490000
3000
RFID든 어떤 기술이든
08:29
it doesn't really matter. The point is that everything
158
493000
3000
기술 자체는 상관이 없습니다. 중요한 건 모든 것이
08:32
will have embedded in it some sensor connecting it to the machine,
159
496000
3000
이 기계와 연결되는 기능을 내제하고 있어
08:35
and so we have, basically, an Internet of things.
160
499000
3000
결국 모든 것이 연결된 인터넷이 된다는 겁니다.
08:38
So you begin to think of a shoe as a chip with heels,
161
502000
4000
앞으로 신발은 힐이 달린 칩,
08:42
and a car as a chip with wheels,
162
506000
3000
자동차는 바퀴 달린 칩이라고 생각하게 될 겁니다.
08:45
because basically most of the cost of manufacturing cars
163
509000
3000
왜냐하면 자동차 생산비의 대부분은
08:48
is the embedded intelligence and electronics in it, and not the materials.
164
512000
6000
자재가 아니라 그 안에 내장된 인공지능과 전자공학에 쓰이기 때문이죠.
08:54
A lot of people think about the new economy
165
518000
2000
많은 사람들이 신경제를 전망할 때
08:56
as something that was going to be a disembodied,
166
520000
2000
무언가 실체가 없는
08:58
alternative, virtual existence,
167
522000
3000
대안적인 가상의 존재로 보고
09:01
and that we would have the old economy of atoms.
168
525000
3000
구경제는 원자 기반의 체제라고 봤습니다.
09:04
But in fact, what the new economy really is
169
528000
3000
하지만 신경제라는 것은
09:07
is the marriage of those two, where we embed the information,
170
531000
4000
이 두 가지의 결합으로 탄생하는 겁니다. 정보와
09:11
and the digital nature of things into the material world.
171
535000
2000
디지털적 특성을 물질적 세계에 내장시키는 거죠.
09:13
That's what we're looking forward to. That is where we're going --
172
537000
4000
이것이 우리가 기대하는 앞으로의 방향입니다.
09:17
this union, this convergence of the atomic and the digital.
173
541000
7000
원자와 디지털의 결합, 융합이죠.
09:24
And so one of the consequences of that, I believe,
174
548000
2000
이에 따른 결과는 제가 볼 때
09:26
is that where we have this sort of spectrum of media right now --
175
550000
4000
우리가 지금 이용하는 다양한 매체들이
09:30
TV, film, video -- that basically becomes one media platform.
176
554000
3000
(TV, 영화, 비디오 등등) 결국 하나의 미디어 플랫폼으로 수렴되는 겁니다.
09:33
And while there's many differences in some senses,
177
557000
2000
관점에 따라 여러가지 차이가 있겠지만
09:35
they will share more and more in common with each other.
178
559000
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
562000
5000
그래서 매체의 기본법칙도 달라질 겁니다. 가령, 사본은 가치가 없다.
09:43
the value's in the uncopiable things,
180
567000
2000
복제 불가능한 것이 가치있다.
09:45
the immediacy, the authentication, the personalization.
181
569000
5000
즉각성, 진본 인증, 개인화 등.
09:50
The media wants to be liquid.
182
574000
3000
앞으로의 미디어는 유동성을 원합니다.
09:53
The reason why things are free is so that you can manipulate them,
183
577000
3000
자유로워야 가공이 가능하기 때문이죠.
09:56
not so that they are "free" as in "beer," but "free" as in "freedom."
184
580000
4000
무료라는 의미가 아니라 자유를 허용한다는 면에서의 유동성입니다.
10:00
And the network effects rule,
185
584000
2000
그리고 네트워크 효과가 적용될 겁니다.
10:02
meaning that the more you have, the more you get.
186
586000
2000
즉, 많이 가질수록 더 얻는다는 거죠.
10:04
The first fax machine -- the person who bought the first fax machine
187
588000
3000
최초로 팩스를 구매한 사람은
10:07
was an idiot, because there was nobody to fax to.
188
591000
5000
멍청이었죠. 보낼 대상이 없었으니까.
10:12
But here she became an evangelist, recruiting others
189
596000
4000
그렇지만 그 사람은 에반젤리스트가 돼서 남들도
10:16
to get the fax machines because it made their purchase more valuable.
190
600000
3000
팩스를 구매하도록 했습니다. 남들의 구매 가치를 높여준거죠.
10:19
Those are the effects that we're going to see.
191
603000
2000
이런 효과들을 앞으로 보게 될 겁니다.
10:21
Attention is the currency.
192
605000
2000
관심이 새로운 화폐가 되는 겁니다.
10:23
So those laws are going to kind of spread throughout all media.
193
607000
5000
이런 법칙들이 모든 매체에 전파될 겁니다.
10:28
And the other thing about this embodiment
194
612000
2000
이와 같은 구체화의 또 다른 결과로
10:30
is that there's kind of what I call the McLuhan reversal.
195
614000
3000
제가 '맥클루한의 반전'이라고 부르는 현상이 나타날 겁니다.
10:33
McLuhan was saying, "Machines are the extensions of the human senses."
196
617000
2000
맥클루한은 "기계는 인간 감각의 확장이다"라고 말했지만
10:35
And I'm saying, "Humans are now going to be
197
619000
2000
저는 "인간이 앞으로
10:37
the extended senses of the machine," in a certain sense.
198
621000
3000
기계의 확장된 감각이 될 것이다"라고 주장합니다.
10:40
So we have a trillion eyes, and ears, and touches,
199
624000
4000
결국 우리가 무수히 많은 눈과 귀, 감촉을
10:44
through all our digital photographs and cameras.
200
628000
3000
모든 디지털 사진과 카메라를 통해 갖게되는 거니까요.
10:47
And we see that in things like Flickr,
201
631000
5000
이런 현상은 플리커나
10:52
or Photosynth, this program from Microsoft
202
636000
3000
마이크로소프트의 포토신스 프로그램에서 찾아볼 수 있습니다.
10:55
that will allow you to assemble a view of a touristy place
203
639000
4000
유명 관광지의 풍경을
10:59
from the thousands of tourist snapshots of it.
204
643000
4000
수천개의 스냅샷을 통해 조합하는 기능이 있죠.
11:03
In a certain sense, the machine is seeing through the pixels of individual cameras.
205
647000
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
653000
4000
두번째 결과는 아키텍처의 재구성입니다.
11:13
that what the Web is doing is restructuring.
207
657000
2000
웹이 하고 있는 일이 재구성이라는 거죠.
11:15
And I have to warn you, that what we'll talk about is --
208
659000
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
661000
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
665000
3000
우리가 목도한 첫번째 인터넷의 단계는
11:24
of the Internet was that it was going to link computers.
211
668000
3000
컴퓨터끼리의 연결이었습니다.
11:27
And that's what we called the Net; that was the Internet of nets.
212
671000
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
674000
3000
그때는 전세계의 컴퓨터가
11:33
And if you remember, it was a kind of green screen with cursors,
214
677000
4000
커서가 깜박이는 녹색 화면들이었습니다.
11:37
and there was really not much to do, and if you wanted to connect it,
215
681000
2000
그걸로 할 수 있는 일이 많지는 않았는데, 연결을 하고 싶으면
11:39
you connected it from one computer to another computer.
216
683000
3000
각각의 컴퓨터끼리 연결을 해야했습니다.
11:42
And what you had to do was -- if you wanted to participate in this,
217
686000
2000
그리고 이런 연결망에 참여하고 싶으면
11:44
you had to share packets of information.
218
688000
4000
정보 패킷을 공유해야 했습니다.
11:48
So you were forwarding on. You didn't have control.
219
692000
2000
전송만 시키고 제어할 수는 없었죠.
11:50
It wasn't like a telephone system where you had control of a line:
220
694000
2000
회선 자체를 제어할 수 있었던 전화시스템과는 달랐습니다.
11:52
you had to share packets.
221
696000
2000
패킷을 공유해야 했죠.
11:54
The second stage that we're in now is the idea of linking pages.
222
698000
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
703000
3000
과거에는 항공사 웹페이지에 가려면
12:02
I went from my computer, to an FTP site, to another airline computer.
224
706000
4000
내 컴퓨터에서 FTP 사이트로, 다른 항공사의 컴퓨터로 가야했습니다.
12:06
Now we have pages -- the unit has been resolved into pages,
225
710000
5000
이제는 연결 단위가 페이지 레벨로 작아진 거죠.
12:11
so one page links to another page.
226
715000
2000
한 페이지에서 다른 페이지로 연결이 됩니다.
12:13
And if I want to go in to book a flight,
227
717000
3000
만약 비행기표를 예매하고 싶으면
12:16
I go into the airline's flight page, the website of the airline,
228
720000
5000
항공사의 웹사이트, 항공편 페이지로 갑니다.
12:21
and I'm linking to that page.
229
725000
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
727000
4000
이 때 공유하는 건 링크니까 링크를 오픈해야 합니다.
12:27
You couldn't deny -- if someone wanted to link to you,
231
731000
2000
거부할 수는 없죠. 누군가 나와 연결하고자 한다면
12:29
you couldn't stop them. You had to participate in this idea
232
733000
4000
막을 수가 없다는 겁니다. 누구든지 링크하도록
12:33
of opening up your pages to be linked by anybody.
233
737000
3000
페이지를 오픈하는 것에 동의해야 하죠.
12:36
So that's what we were doing.
234
740000
2000
현재까지는 그랬습니다.
12:38
We're now entering to the third stage, which is what I'm talking about,
235
742000
4000
이제 우리는 세번째 단계로 들어서고 있습니다.
12:42
and that is where we link the data.
236
746000
2000
바로 데이터끼리 연결하는 단계입니다.
12:44
So, I don't know what the name of this thing is.
237
748000
2000
이것의 명칭을 뭐라고 할지 모르겠는데
12:46
I'm calling it the one machine. But we're linking data.
238
750000
2000
편의상 "하나의 기계"라고 부르죠. 어쨌든 데이터를 연결하는 차원이 됐습니다.
12:48
So we're going from machine to machine,
239
752000
2000
기계끼리 연결하는 단계에서
12:50
from page to page, and now data to data.
240
754000
2000
페이지끼리, 이제 데이터끼리 연결하게 된 거죠.
12:52
So the difference is, is that rather than linking from page to page,
241
756000
4000
이 때 차이점은 페이지끼리 연결하는 대신
12:56
we're actually going to link from one idea on a page
242
760000
4000
특정 페이지의 어떤 아이디어에서
13:00
to another idea, rather than to the other page.
243
764000
2000
다른 페이지가 아닌, 다른 아이디어로 바로 연결된다는 겁니다.
13:02
So every idea is basically being supported --
244
766000
3000
기본적으로 모든 아이디어,
13:05
or every item, or every noun -- is being supported by the entire Web.
245
769000
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
772000
6000
아이템, 아이디어 혹은 단어 수준에서 연결되는 거죠.
13:14
So besides physically coming out again into this idea
247
778000
4000
이제 물리적으로 서로 연결된다는 것은 단지
13:18
that it's not just virtual, it's actually going out to things.
248
782000
4000
가상공간에 머물지 않는다는 차원이 아니라 실물과 연결된다는 뜻입니다.
13:22
So something will resolve down to the information
249
786000
3000
무언가가 특정인에 대한 정보 수준까지 내려가고
13:25
about a particular person, so every person will have a unique ID.
250
789000
4000
따라서 모든 사람이 고유 ID를 갖게 됩니다.
13:29
Every person, every item will have a something
251
793000
2000
모든 사람, 모든 아이템이
13:31
that will be very specific, and will link
252
795000
2000
무언가 아주 구체적인 것을 가지고
13:33
to a specific representation of that idea or item.
253
797000
4000
해당하는 구체적인 표현과 연결될 겁니다.
13:37
So now, in this new one, when I link to it,
254
801000
3000
그래서 이런 단계에서는 연결을 할 때
13:40
I would link to my particular flight, my particular seat.
255
804000
6000
내 특정 항공편, 특정 좌석으로 연결시키게 되죠.
13:46
And so, giving an example of this thing,
256
810000
3000
예를 하나 들자면
13:49
I live in Pacifica, rather than -- right now Pacifica
257
813000
2000
저는 패시피카에 사는데 지금 이곳은
13:51
is just sort of a name on the Web somewhere.
258
815000
3000
웹에서는 단지 명칭으로만 존재합니다.
13:54
The Web doesn't know that that is actually a town,
259
818000
2000
웹은 이곳이 실존하는 소도시라는 걸 모르죠.
13:56
and that it's a specific town that I live in,
260
820000
2000
저라는 사람이 사는 실체적 도시라는 걸 모릅니다.
13:58
but that's what we're going to be talking about.
261
822000
3000
그런데 앞으로는 알게 될 겁니다.
14:01
It's going to link directly to --
262
825000
2000
직접 연결해서
14:03
it will know, the Web will be able to read itself
263
827000
3000
즉, 웹이 스스로를 읽어서
14:06
and know that that actually is a place,
264
830000
2000
이곳이 실제의 장소라는 걸 알게 됩니다.
14:08
and that whenever it sees that word, "Pacifica,"
265
832000
2000
따라서 "패시피카"라는 단어를 볼 때마다
14:10
it knows that it actually has a place,
266
834000
1000
그걸 의미하는 실제 장소가 있는 걸 알고
14:11
latitude, longitude, a certain population.
267
835000
3000
위도, 경도, 특정 인구 등이 있는 것도 알죠.
14:14
So here are some of the technical terms, all three-letter things,
268
838000
3000
앞으로 이런 세글자 기술 약어들을
14:17
that you'll see a lot more of.
269
841000
2000
더 많이 보시게 될 겁니다.
14:19
All these things are about enabling this idea of linking to the data.
270
843000
5000
이 모든 게 데이터끼리 링크시킨다는 아이디어를 뒷받침합니다.
14:24
So I'll give you one kind of an example.
271
848000
3000
한 가지 예를 들어드리죠.
14:27
There's like a billion social sites on the Web.
272
851000
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
855000
3000
그런데 매번 가입할 때마다 본인이 누구이고
14:34
and all your friends are.
274
858000
1000
친구들이 누군지를 다시 알려줘야 합니다.
14:35
Why should you be doing that? You should just do that once,
275
859000
2000
왜 그래야되죠? 한 번만 얘기해 주면
14:37
and it should know who all your friends are.
276
861000
3000
웹이 알아서 우리의 친구가 누군지 모두 알아야죠.
14:40
So that's what you want, is all your friends are identified,
277
864000
2000
우리가 원하는 건 그거죠. 우리 친구들을 모두 파악해서
14:42
and you should just carry these relationships around.
278
866000
2000
웹의 어디든 그 관계를 가지고 다니는 겁니다.
14:44
All this data about you should just be conveyed,
279
868000
3000
나에 관한 데이터를 전달해야 하는데
14:47
and you should do it once and that's all that should happen.
280
871000
3000
한 번만 하면 충분하다는 거죠.
14:50
And you should have all the networks
281
874000
2000
이제 모든 네트워크,
14:52
of all the relationships between those pieces of data.
282
876000
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
878000
5000
단계로 넘어가고 있습니다. 웹이 그 정도까지 아는 거죠.
14:59
A semantic Web, Web 3.0, giant global graph --
284
883000
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
886000
3000
이 단계를 칭하는 용어에 대한 의견이 분분합니다.
15:05
But what's it's doing is sharing data.
286
889000
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
891000
5000
그래서 이제 데이터 공유에 개방적이 돼야하는데
15:12
than just sharing your Web page, or your computer.
288
896000
2000
이건 웹페이지나 컴퓨터를 공유하는 것보다 훨씬 큰 의미입니다.
15:14
And all these things that are going to be on this
289
898000
4000
그리고 이 단계에서 웹 상에 올라가는 모든 것은
15:18
are not just pages, they are things.
290
902000
3000
단순한 페이지가 아니라 실제 사물들입니다.
15:21
Everything we've described, every artifact or place,
291
905000
4000
우리가 설명한 모든 물건 또는 장소는
15:25
will be a specific representation,
292
909000
2000
구체적인 표현 대상이 존재하고
15:27
will have a specific character that can be linked to directly.
293
911000
5000
구체적 특성이 있어서 직접 연결시킬 수 있습니다.
15:32
So we have this database of things.
294
916000
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
918000
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
922000
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
924000
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
929000
4000
비행기에 있는 내 좌석의 특정 사물과 직접 연결시키는 단계죠.
15:49
that that physical thing becomes part of the Web.
299
933000
3000
물리적 사물이 웹의 일부가 되는 겁니다.
15:52
And so we are in the middle of this thing
300
936000
2000
지금 우리가 거치는 단계는
15:54
that's completely linked, down to every object
301
938000
3000
모든 대상이 갖는
15:57
in the little sliver of a connection that it has.
302
941000
2000
미세한 연결성으로 모든 게 완벽히 연결되는 단계입니다.
15:59
So, the last thing I want to talk about is this idea
303
943000
2000
웹의 변화에 따른 세번째 결과는
16:01
that we're going to be codependent.
304
945000
3000
우리가 그것에 종속된다는 겁니다.
16:04
It's always going to be there, and the closer it is, the better.
305
948000
4000
항상 존재할 뿐 아니라 가까울수록 좋다는 거죠.
16:08
If you allow Google to, it will tell you your search history.
306
952000
3000
구글에서 허용을 하면 본인의 검색 히스토리를 보여줍니다.
16:11
And I found out by looking at it
307
955000
2000
제가 해봤더니
16:13
that I search most at 11 o'clock in the morning.
308
957000
2000
오전 11시에 검색을 가장 많이 한다는 걸 알았습니다.
16:16
So I am open, and being transparent to that.
309
960000
3000
제 정보를 공개하고 투명해진거죠.
16:19
And I think total personalization in this new world will require total transparency.
310
963000
6000
이 새로운 세상에서 완전한 개인화를 위해서는 완전한 투명성이 필요합니다.
16:25
That is going to be the price.
311
969000
2000
대가를 치러야 하는거죠.
16:27
If you want to have total personalization,
312
971000
1000
완전한 개인화를 원한다면
16:28
you have to be totally transparent.
313
972000
2000
본인에 대해 투명하게 공개해야 합니다.
16:30
Google. I can't remember my phone number, I'll just ask Google.
314
974000
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
977000
2000
너무나 의존적이 되서 이제는 심지어
16:35
where I don't even try to remember things --
316
979000
2000
기억을 하려고 노력조차 하지않고
16:37
I'll just Google it. It's easier to do that.
317
981000
2000
구글에서 검색합니다. 그게 더 쉬우니까요.
16:39
And we kind of object at first, saying, "Oh, that's awful."
318
983000
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
986000
3000
하지만 우리가 다른 기술에 의존하는 정도를 생각해 보세요.
16:45
called the alphabet, and writing,
320
989000
2000
문자나 기록 같은 것 말이죠.
16:47
we're totally dependent on it, and it's transformed culture.
321
991000
3000
우리는 전적으로 이것들에 의존하고 있고 그로 인해 문화를 변혁시켰습니다.
16:50
We cannot imagine ourselves without the alphabet and writing.
322
994000
4000
문자나 기록이 없는 생활은 상상조차 못하게 됐죠.
16:54
And so in the same way, we're going to not imagine ourselves
323
998000
3000
마찬가지로 앞으로는 우리가
16:57
without this other machine being there.
324
1001000
2000
이런 또 다른 기계가 없는 세상은 상상도 못하게 되는 겁니다.
16:59
And what is happening with this is
325
1003000
3000
이 과정에서 생겨나는 건
17:02
some kind of AI, but it's not the AI in conscious AI,
326
1006000
2000
일종의 인공지능인데 단, 의식적 인공지능은 아니죠.
17:04
as being an expert, Larry Page told me
327
1008000
3000
이 분야 전문가인 래리 페이지는
17:07
that that's what they're trying to do,
328
1011000
1000
구글에서 하려는 일이 이런 인공지능을
17:08
and that's what they're trying to do.
329
1012000
2000
만드는 거라고 했습니다.
17:10
But when six billion humans are Googling,
330
1014000
3000
하지만 60억 인구가 구글을 검색하면
17:13
who's searching who? It goes both ways.
331
1017000
2000
누가 누구를 검색하는 걸까요? 양방향인 거죠.
17:15
So we are the Web, that's what this thing is.
332
1019000
4000
결국 우리가 웹이 되는 겁니다. 새로운 웹인거죠.
17:19
We are going to be the machine.
333
1023000
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
1025000
5000
결론은--미래의 5,000일 후의 웹은 단순히 더 좋은 웹이 아닙니다.
17:26
Just like it wasn't TV and only better.
335
1030000
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
1032000
3000
앞으로 5,000일 후의 웹은 단순히 웹인데
17:31
but only better -- it's going to be something different.
337
1035000
2000
더 좋은 웹이 아니라 완전히 다른 무언가가 될겁니다.
17:33
And I think it's going to be smarter.
338
1037000
4000
그리고 더 똑똑해질 겁니다.
17:37
It'll have an intelligence in there, that's not, again, conscious.
339
1041000
4000
지능을 갖게 되겠지만 말씀드렸듯 의식적 지능이 아니죠.
17:41
But it'll anticipate what we're doing, in a good sense.
340
1045000
4000
다만 우리가 뭘 할 지 예측을 할 겁니다. 좋은 의미로요.
17:45
Secondly, it's become much more personalized.
341
1049000
3000
두번째, 훨씬 개인화될 겁니다.
17:48
It will know us, and that's good.
342
1052000
2000
우리를 알아보는 거죠. 이건 좋은 일이죠.
17:50
And again, the price of that will be transparency.
343
1054000
4000
물론 그 대가는 투명성입니다.
17:54
And thirdly, it's going to become more ubiquitous
344
1058000
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
1060000
5000
즉, 우리를 중심으로 전체 환경을 완전히 둘러싸는 거죠.
18:01
And all these devices will be portals into that.
346
1065000
3000
우리가 쓰는 모든 디바이스는 그것을 들여다보는 포털이 될 겁니다.
18:04
So the single idea that I wanted to leave with you
347
1068000
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
1071000
6000
이제 미래의 웹을 "더 나은 웹" 정도로 생각하기보다
18:13
but a new kind of stage in this development.
349
1077000
3000
총체적 발전 과정의 새로운 차원으로 봐야한다는 겁니다.
18:16
It looks more global. If you take this whole thing,
350
1080000
3000
더 글로벌한 거죠. 전체적인 관점에서 보면
18:19
it is a very big machine, very reliable machine,
351
1083000
3000
아주 거대하고 안정적인 기계인데
18:22
more reliable than its parts.
352
1086000
2000
각 부분보다 전체로서 더 안정적이죠.
18:24
But we can also think about it as kind of a large organism.
353
1088000
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
1091000
5000
그래서 우리가 이것에 대응할 때 하나의 총체적인 시스템인 것처럼,
18:32
more as if this wasn't a large organism
355
1096000
2000
하나의 거대한 유기체로
18:34
that we are going to be interacting with. It's a "One."
356
1098000
4000
우리와 상호작용 하는 "전체"라고 봐야한다는 겁니다.
18:38
And I don't know what else to call it, than the One.
357
1102000
3000
지금은 "전체"라고 밖에 지칭할 수가 없습니다만
18:41
We'll have a better word for it.
358
1105000
1000
앞으로 더 좋은 용어를 찾게 되겠죠.
18:42
But there's a unity of some sort that's starting to emerge.
359
1106000
3000
중요한 건 일종의 단일한 개체가 나타나기 시작했다는 겁니다.
18:45
And again, I don't want to talk about consciousness,
360
1109000
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
1112000
2000
저는 마치 작은 박테리아나
18:50
or a volvox, which is what that organism is.
362
1114000
3000
미생물인 것처럼 이 유기체를 얘기하고 싶습니다.
18:53
So, to do, action, take-away. So, here's what I would say:
363
1117000
6000
그래서 오늘의 결론을 정리하자면
18:59
there's only one machine, and the Web is its OS.
364
1123000
4000
하나의 거대한 기계가 있고 웹은 그것의 OS다.
19:03
All screens look into the One. No bits will live outside the Web.
365
1127000
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
1131000
4000
공유하면 얻을 수 있다. "전체"가 읽을 수 있도록 하자.
19:11
It's going to be machine-readable.
367
1135000
1000
기계가 판독 가능하게
19:12
You want to make something that the machine can read.
368
1136000
3000
무언가를 만들 때 기계가 읽을 수 있게 해야한다는 거죠.
19:15
And the One is us. We are in the One.
369
1139000
5000
그리고 "전체"가 우리다. 우리가 "전체"에 속해있다는 겁니다.
19:20
I appreciate your time.
370
1144000
2000
경청해주셔서 감사합니다.
19:22
(Applause)
371
1146000
3000
(박수)
ABOUT THE SPEAKER
Kevin Kelly - Digital visionaryThere may be no one better to contemplate the meaning of cultural change than Kevin Kelly, whose life story reads like a treatise on the value and impacts of technology.
Why you should listen
Kelly has been publisher of the Whole Earth Review, executive editor at Wired magazine (which he co-founded, and where he now holds the title of Senior Maverick), founder of visionary nonprofits and writer on biology, business and “cool tools.” He’s renounced all material things save his bicycle (which he then rode 3,000 miles), founded an organization (the All-Species Foundation) to catalog all life on Earth, championed projects that look 10,000 years into the future (at the Long Now Foundation), and more. He’s admired for his acute perspectives on technology and its relevance to history, biology and society. His new book, The Inevitable, just published, explores 12 technological forces that will shape our future.
Kevin Kelly | Speaker | TED.com