This is a photograph by the artist Michael Najjar, and it's real, in the sense that he went there to Argentina to take the photo. But it's also a fiction. There's a lot of work that went into it after that. And what he's done is he's actually reshaped, digitally, all of the contours of the mountains to follow the vicissitudes of the Dow Jones index. So what you see, that precipice, that high precipice with the valley, is the 2008 financial crisis. The photo was made when we were deep in the valley over there. I don't know where we are now. This is the Hang Seng index for Hong Kong. And similar topography. I wonder why.
이것은 마이클 나자라는 예술가의 작품인데 그가 실제로 아르헨티나에 가서 찍은 사진이니까 실제 사진이라고도 말할 수 있죠. 하지만, 이 사진은 많은 작업을 한 사진이기 때문에 가짜 사진이라고 말할 수도 있죠. 이것은 사실 디지털 작업을 통해 다우존스 지수가 변동한 모양에 따라 산의 등고선을 조작한 사진이지요. 여기에 보이는 계곡의 높은 절벽은 2008년 금융위기를 나타내죠. 이 사진은 우리의 경제가 저 깊숙한 계곡안에 있었을때 찍은것이지요. 요즘 요즘 다우존스는 어떤지 모르겠습니다. 이 사진은 홍콩 항생지수인데 전체적 양상이 비슷하네요. 왜 그럴까요?
And this is art. This is metaphor. But I think the point is that this is metaphor with teeth, and it's with those teeth that I want to propose today that we rethink a little bit about the role of contemporary math -- not just financial math, but math in general. That its transition from being something that we extract and derive from the world to something that actually starts to shape it -- the world around us and the world inside us. And it's specifically algorithms, which are basically the math that computers use to decide stuff. They acquire the sensibility of truth because they repeat over and over again, and they ossify and calcify, and they become real.
이것은 예술인 동시에 메타포죠. 그런데 이 메타포에는 알고리즘 자체가 실세계에 영향을 미친다는 의미가 있지요. 알고리즘은 실세계에 영향을 미치기 때문에 저는 금융수학 같은 현대 수학 뿐만 아니라 일반적인 수학의 역할도 재고할 것을 저는 여러분께 건의합니다. 저는 또한 우리가 세계로 부터 추출하고 유도해 내는 데이터가 우리의 생활과 우리를 둘러싸는 세계를 실지로 만드는 전이 과정, 그리고 컴퓨터가 결정을 내릴 때 사용되는 수학, 특히 알고리즘에 대해 말씀드리고자 합니다. 컴퓨터의 알고리즘은 계속 반복적으로 사용되기 때문에 그들이 옳다는 인상을 주며 시간이 흐름에 따라 그들에 대한 신뢰도가 더 증가하고 결국에는 진실이 되죠.
And I was thinking about this, of all places, on a transatlantic flight a couple of years ago, because I happened to be seated next to a Hungarian physicist about my age and we were talking about what life was like during the Cold War for physicists in Hungary. And I said, "So what were you doing?"
저는 한 2년전에 대서양을 건너는 비행기 안에서 바로 이런 생각을 하고있었는데 마침 제 옆에 제 나이 정도되는 헝가리인 물리학자가 앉았었지요. 우리는 냉전 당시 헝가리에서 물리학자로 일하는게 어땠는가 하는 대화를 나눴는데 그사람에게 무슨일을 했냐고 물었더니
And he said, "Well we were mostly breaking stealth."
주로 스텔스를 잡는 일을 했다고 하더군요.
And I said, "That's a good job. That's interesting. How does that work?" And to understand that, you have to understand a little bit about how stealth works. And so -- this is an over-simplification -- but basically, it's not like you can just pass a radar signal right through 156 tons of steel in the sky. It's not just going to disappear. But if you can take this big, massive thing, and you could turn it into a million little things -- something like a flock of birds -- well then the radar that's looking for that has to be able to see every flock of birds in the sky. And if you're a radar, that's a really bad job.
그래서 저는 흥미있는 직업같다고 말했죠. 그런데 그건 어떤 기술인가요? 그 기술을 이해하려면 스텔스의 작동원리를 좀 알아야 하죠. 아주 간단히 말하자면 레이더 신호가 하늘에 뜬 156톤의 철 덩어리를 뚫고 나가거나 또는 그냥 사라지게 만들 수는 없죠. 그렇지만 이렇게 큰 비행기를 수만개의 작은 조각으로 쪼갤 수 있다면 - 예를들면 새 떼 같은 것으로요 - 이런 비행기를 추적하는 레이다는 날라다니는 모든 새 떼들을 다 볼 수 있어야 겠지요. 레이더로 그런 일을 하는것은 참 어렵죠.
And he said, "Yeah." He said, "But that's if you're a radar. So we didn't use a radar; we built a black box that was looking for electrical signals, electronic communication. And whenever we saw a flock of birds that had electronic communication, we thought, 'Probably has something to do with the Americans.'"
그리고 그 헝가리 물리학자가 말했죠, "그래서 우리는 레이더를 만들지 않고 전기통신이나 전기신호를 감지하는 블랙박스를 만들었죠. 그리고는, 새 떼들이 전기통신을 할때 마다 미국인들과 무슨 연관이 있을지 모른다고 생각했죠".
And I said, "Yeah. That's good. So you've effectively negated 60 years of aeronautic research. What's your act two? What do you do when you grow up?" And he said, "Well, financial services." And I said, "Oh." Because those had been in the news lately. And I said, "How does that work?" And he said, "Well there's 2,000 physicists on Wall Street now, and I'm one of them." And I said, "What's the black box for Wall Street?"
그래서 제가 그랬죠. "좋군요. 당신네들이 60년간의 항공학 연구를 무효화한 셈이네요. 그럼 당신의 제2장은 뭐죠? 그럼 지금은 무슨일을 하세요?" 그가 이렇게 답했죠, "금융서비스에서 일해요". 근데 그 당시에 그런 이야기들이 뉴스에 보도되고 있었기 때문에 제가 물었죠. "그게 뭐하는거죠?" 그가 말하길, "월스트리트엔 저같은 물리학자들이 약 2000명 일하고 있죠". 제가 물었죠. "월스트리트의 블랙박스가 뭡니까?"
And he said, "It's funny you ask that, because it's actually called black box trading. And it's also sometimes called algo trading, algorithmic trading." And algorithmic trading evolved in part because institutional traders have the same problems that the United States Air Force had, which is that they're moving these positions -- whether it's Proctor & Gamble or Accenture, whatever -- they're moving a million shares of something through the market. And if they do that all at once, it's like playing poker and going all in right away. You just tip your hand. And so they have to find a way -- and they use algorithms to do this -- to break up that big thing into a million little transactions. And the magic and the horror of that is that the same math that you use to break up the big thing into a million little things can be used to find a million little things and sew them back together and figure out what's actually happening in the market.
그가 말하길, "말그대로 블랙박스예요. 사실 블랙박스 트레이딩이라고 말하죠. 어떤 사람은 알고 트레이딩, 즉 알고리즈믹 트레이딩이라고 하죠". 알고리즈믹 트레이딩이 발달되게 된 이유의 하나는 월스트리트의 기관투자자들이 미국 공군이 가졌던 똑 같은 문제를 가지고 있기 때문이었는데 - 그들은, 예를들면 프록터 앤 갬블 또는 액센쳐 같은, 회사들의 수많은 주식을 사고 팔지요. 그런데 이들이 주식거래를 한꺼번에 한다면 포커를 할때 올인하는거나 마찬가지죠. 있는 돈을 한꺼번에 다 거는 거니까요. 그래서 그들은 큰 금액을 한꺼번에 거래하지 않고, 많은 수의 적은 금액으로 나눠서 거래를 하는데 그럴때 알고리즘을 사용하죠. 그런데 한가지 흥미있는 동시에 두려운 사실은 큰 금액의 거래를 많은 여러개의 작은 거래로 갈를때 사용한 똑같은 수학방식을 사용하면 수많은 작은 금액의 거래들을 원래의 큰 금액으로 다시 조립시켜서 주식 시장에서 실지로 무슨일이 벌어지고 있는지 알아낼 수 있다는 것입니다.
So if you need to have some image of what's happening in the stock market right now, what you can picture is a bunch of algorithms that are basically programmed to hide, and a bunch of algorithms that are programmed to go find them and act. And all of that's great, and it's fine. And that's 70 percent of the United States stock market, 70 percent of the operating system formerly known as your pension, your mortgage.
즉, 지금 주식시장이 어떻게 돌아가는지 이해하려면 주식거래를 숨기는 목적의 알고리즘이 있는가 하면, 그와는 정반대로 숨겨진 거래들을 찾아내서 적절한 조치를 취하는 것을 목적으로 프로그램된 여러개의 알고리즘이 있다는 사실을 알아야 합니다. 자, 여기까지는 뭐 큰 문제가 없죠. 그렇지만, 이런 기관투자자들의 거래액이 총 증시거래액의 70%에 달하는데 이게 다 여러분의 연금이고 모게지죠.
And what could go wrong? What could go wrong is that a year ago, nine percent of the entire market just disappears in five minutes, and they called it the Flash Crash of 2:45. All of a sudden, nine percent just goes away, and nobody to this day can even agree on what happened because nobody ordered it, nobody asked for it. Nobody had any control over what was actually happening. All they had was just a monitor in front of them that had the numbers on it and just a red button that said, "Stop."
이것처럼 안전한게 있겠어요? 그런데 1년 전에 전 증시 거래액의 9%가 5분 동안에 갑자기 사라지는 사태가 벌어졌었는데 그들은 그 사건을 '2:45 플래시 크래쉬'라고 부르죠. 그런 사태가 벌어질 만한 주식거래를 했던 사람도 없고 요청한 사람도 없었는데 왜 그런 사태가 발생했었는지 아직까지도 전문가들 끼리 그 사건의 발생 원인에 대해 동의조차 못하고 있죠. 실제로 벌어지는 상황을 아무도 컨트롤 할 수 없었죠. 기관투자자들이 가졌던 컨트롤이라고는 모니터에 표시되는 숫자들과 '스톱'이라는 글이 적힌 빨간 버튼 밖에 없었으니까요.
And that's the thing, is that we're writing things, we're writing these things that we can no longer read. And we've rendered something illegible, and we've lost the sense of what's actually happening in this world that we've made. And we're starting to make our way. There's a company in Boston called Nanex, and they use math and magic and I don't know what, and they reach into all the market data and they find, actually sometimes, some of these algorithms. And when they find them they pull them out and they pin them to the wall like butterflies. And they do what we've always done when confronted with huge amounts of data that we don't understand -- which is that they give them a name and a story. So this is one that they found, they called the Knife, the Carnival, the Boston Shuffler, Twilight.
그러니까 우리는 우리가 더 이상 읽을 수 없게 된 것 들을 쓰고 있었다는 거죠. 우리가 그 무엇인가를 더 이상 읽을 수 없게 만들었다는 것이죠. 그래서 우리는 우리가 만든 이 세계에서 실지로 무슨일이 발생하고 있는지를 모르게 됐지요. 그러나 인젠 형편이 나아지기 시작했죠. 보스턴에 나넥스라는 회사가 있는데, 그 회사는 수학과 제가 모르는 어떤 마술을 사용해서 증권시장의 모든 데이터를 읽고 항상 그런것은 아니지만 가끔 이런 알고리즘들의 일부를 찾아내지요. 그들은 그런 알고리즘을 하나 찾으면 그걸 종이에 적어서 나비처럼 벽에 붙이지요. 우리는 이해하지 못하는 엄청난 량의 데이터를 이해해야 할때는 언제나 그래왔듯이 이런식으로 그런것에 이름과 스토리를 붙이죠. 그들이 찾아낸 것들은 다음과 같죠. 이것은 나이프, 카니발, 보스턴 셔플러, 트와일라이트.
And the gag is that, of course, these aren't just running through the market. You can find these kinds of things wherever you look, once you learn how to look for them. You can find it here: this book about flies that you may have been looking at on Amazon. You may have noticed it when its price started at 1.7 million dollars. It's out of print -- still ... (Laughter) If you had bought it at 1.7, it would have been a bargain. A few hours later, it had gone up to 23.6 million dollars, plus shipping and handling. And the question is: Nobody was buying or selling anything; what was happening? And you see this behavior on Amazon as surely as you see it on Wall Street. And when you see this kind of behavior, what you see is the evidence of algorithms in conflict, algorithms locked in loops with each other, without any human oversight, without any adult supervision to say, "Actually, 1.7 million is plenty."
그런데 웃기는건 일단 이런 알고리즘이 있는가를 알아내는 방법을 터득하면 증시 뿐만아니라 모든 곳에서 알고리즘이 사용되고 있다는걸 알 수 있다는 거죠. 이 책도 그런 예의 하나죠: 이건 아마존에서 팔았던 건데 시작가가 170만 달러였지요. 절판이었는데도 말이예요. (웃음) 그런데 만약 170 만달러에 샀다면, 잘 투자한거죠. 왜냐하면 불과 몇 시간 뒤에, 2천360만 달러로 가격이 뛰었으니까요. 운송비와 포장비는 별도였죠. 그런데, 아무도 사거나 팔지 않았는데 어떻게 그런일이 생겼을까요? 즉, 월스트리트와 똑같은 현상을 아마존에서도 볼 수 있다는 말이죠. 이런 사건이 생긴다는 것은 알고리즘들이 서로 충돌하고 있다는 것을 증명해 주는데 간단히 말하면 인간의 아무런 개입이나 감독이 없이 알고리즘들이 서로 맞물고 루프에서 맴돌다가 "흠..170만 달러 정도면 됐어" 한거죠.
(Laughter)
(웃음)
And as with Amazon, so it is with Netflix. And so Netflix has gone through several different algorithms over the years. They started with Cinematch, and they've tried a bunch of others -- there's Dinosaur Planet; there's Gravity. They're using Pragmatic Chaos now. Pragmatic Chaos is, like all of Netflix algorithms, trying to do the same thing. It's trying to get a grasp on you, on the firmware inside the human skull, so that it can recommend what movie you might want to watch next -- which is a very, very difficult problem. But the difficulty of the problem and the fact that we don't really quite have it down, it doesn't take away from the effects Pragmatic Chaos has. Pragmatic Chaos, like all Netflix algorithms, determines, in the end, 60 percent of what movies end up being rented. So one piece of code with one idea about you is responsible for 60 percent of those movies.
네트플릭스도 아마존과 같은 형편에 있죠. 그래서 네트플릭스는 지난 수년간 여러가지 다른 알고리즘을 써봤지요. 처음에는 Cinematch를 사용하다가 그후에 Dinasaur Planet, 그리고 Gravity를 사용했는데 지금은 Pragmatic Chaos를 사용하죠. Pragmatic Chaos도 네트플릭스가 사용했던 다른 알고리즘과 똑같은 일을 하려고 하지요. 이 알고리즘은 고객의 마음안으로 파고 들어가서 어떤것을 좋아하는가를 파악한 후에 다음번에 어떤 영화를 보고 싶어할지를 추측하려고 하는데 이건 엄청나게 어려운 문제지요. 이것이 매우 힘든 일이고 또 우리들 자체가 사실 이런 알고리즘을 아직 정확히 이해하지 못하지만 Pragmatic Chaos는 그래도 우리에게 영향을 미치고 있지요. 과거의 모든 네트플릭스 알고리즘들이 그랬듯이, 우리는 Pragmatic Chaos가 추천하는 영화의 약 60%를 실제로 빌려서 보니까요. 이말은 즉, 여러분에 대해 지극히 단편적인 아이디어만 가지고 있는 컴퓨터 코드가 여러분이 선택하는 영화의 60%를 결정한다는 거죠.
But what if you could rate those movies before they get made? Wouldn't that be handy? Well, a few data scientists from the U.K. are in Hollywood, and they have "story algorithms" -- a company called Epagogix. And you can run your script through there, and they can tell you, quantifiably, that that's a 30 million dollar movie or a 200 million dollar movie. And the thing is, is that this isn't Google. This isn't information. These aren't financial stats; this is culture. And what you see here, or what you don't really see normally, is that these are the physics of culture. And if these algorithms, like the algorithms on Wall Street, just crashed one day and went awry, how would we know? What would it look like?
그런데 영화를 만들기도 전에 그 영화에 대한 평가를 내릴 수 있다면 어떨까요? 그럼 아주 유용하지 않을까요? 영국 데이터 과학자들이 몇명이 홀리우드에 이파고긱스라는회사를 차리고 스토리 알고리즘을 만들었죠. 그 알고리즘은 영화 스크립트를 읽고 그게 3천만불 짜리 인지 2억불짜리 영화인지 말해 주죠. 이건 구글같이 정보를 찾는것도 아니고, 금융상태를 파악하는 것도 아니고, 문화를 판단한다는 이야기죠. 여러분이 지금 보시는 이 그림은, 사실 여러분이 흔히 보는 그림은 아니지만, 문명의 기본 원칙을 보여주는 그림이죠. 그런데 이런 알고리즘들이 월스트리트에 있는 알고리즘처럼 어느날 갑자기 크래쉬 한다면 그걸 우리가 어떻게 알까요? 또 어떤 일이 생길까요?
And they're in your house. They're in your house. These are two algorithms competing for your living room. These are two different cleaning robots that have very different ideas about what clean means. And you can see it if you slow it down and attach lights to them, and they're sort of like secret architects in your bedroom. And the idea that architecture itself is somehow subject to algorithmic optimization is not far-fetched. It's super-real and it's happening around you.
여러분들 집에 있는 이런 청소기의 알고리즘들은 거실을 차지하려고 서로 경쟁하고 있죠. 그런데 이들은 깨끗하다는 것을 판단하는 기준이 서로 다르죠. 청소기의 속도를 줄이고 라이트를 달면 그 차이를 볼 수 있죠. 이들은 여러분의 침실에 있는 일종의 숨어있는 건축가와 비슷하다고 볼 수 있겠는데, 사실은 건축 자체가 산술연산을 최적화 한 결과라고 해도 과언은 아니지요. 이건 우리 주위에서 실제로 일어나고 있는 엄연한 사실이죠.
You feel it most when you're in a sealed metal box, a new-style elevator; they're called destination-control elevators. These are the ones where you have to press what floor you're going to go to before you get in the elevator. And it uses what's called a bin-packing algorithm. So none of this mishegas of letting everybody go into whatever car they want. Everybody who wants to go to the 10th floor goes into car two, and everybody who wants to go to the third floor goes into car five. And the problem with that is that people freak out. People panic. And you see why. You see why. It's because the elevator is missing some important instrumentation, like the buttons. (Laughter) Like the things that people use. All it has is just the number that moves up or down and that red button that says, "Stop." And this is what we're designing for. We're designing for this machine dialect. And how far can you take that? How far can you take it? You can take it really, really far.
우리가 신형 '목적층선택 엘리베이터'의 철판 박스 안에 같혀 있을때는 그런 생각이 더 나지요. 타기 전에 승객이 밖에서 미리 목적층을 선택하는 이런 신형 엘리베이터는 '빈 패킹'이라는 알고리즘을 사용하죠. 승객들이 자기가 타고 싶은 승강기를 마음대로 고르는 것은 옛말이죠. 10층으로 갈 사람들은 2번 승강기로, 3층에 갈 사람들은 5번 승강기로...이런 식이죠. 그런데 문제는 사람들이 당황해서 어쩔지 모른다는 것이죠. 그런데 당황해 하는게 당연하죠. 그 엘레베이터에는 층수가 적힌 버튼 같은게 없으니까요. (웃음) 일반 엘레베이터와는 아주 다르죠. 그저 윗쪽이나 아랫쪽으로 올라갔다 내려갔다 하는 번호와 '스톱' 이라고 적힌 빨간 버튼만 있죠. 요즘 우리가 디자인하는 것들이 다들 이런식이죠. 우리는 이런식의 인간기계 대화를 디자인 하고 있죠. 우리는 이런식으로 얼마나 더 나갈 수 있을까요? 아마 거의 무한정 갈께에요.
So let me take it back to Wall Street. Because the algorithms of Wall Street are dependent on one quality above all else, which is speed. And they operate on milliseconds and microseconds. And just to give you a sense of what microseconds are, it takes you 500,000 microseconds just to click a mouse. But if you're a Wall Street algorithm and you're five microseconds behind, you're a loser. So if you were an algorithm, you'd look for an architect like the one that I met in Frankfurt who was hollowing out a skyscraper -- throwing out all the furniture, all the infrastructure for human use, and just running steel on the floors to get ready for the stacks of servers to go in -- all so an algorithm could get close to the Internet.
월스트리트 이야기로 다시 돌아가죠. 월스트리트의 알고리즘에게 그 무엇보다도 더 중요한 것은 속도죠. 그들은 밀리세컨드와 마이크로세컨드를 따지죠. 마우스를 한번 클릭하는데 걸리는 시간은 50만 마이크로세컨드죠. 월스트리트 알고리즘의 입장에서 볼때는 단 5 마이크로세컨드만 뒤져도 패자가 되는 것이죠. 여러분이 알고리즘이라면 아마도 제가 프랑크프루트에서 만난 건축가 같은 사람들을 찾겠지요. 그 건축가는 알고리즘이 인터넷 케이블에 좀 더 가깝게 자리잡을 수 있게 다수의 컴퓨터 서버들을 들어갈 장소를 만들려고 콘크리트 바닥만 남기고 사람들에게 필요한 모든 기반 설비와 가구들을 전부 다 뜯어내는 일을 했지요.
And you think of the Internet as this kind of distributed system. And of course, it is, but it's distributed from places. In New York, this is where it's distributed from: the Carrier Hotel located on Hudson Street. And this is really where the wires come right up into the city. And the reality is that the further away you are from that, you're a few microseconds behind every time. These guys down on Wall Street, Marco Polo and Cherokee Nation, they're eight microseconds behind all these guys going into the empty buildings being hollowed out up around the Carrier Hotel. And that's going to keep happening. We're going to keep hollowing them out, because you, inch for inch and pound for pound and dollar for dollar, none of you could squeeze revenue out of that space like the Boston Shuffler could.
인터넷은 일종의 분산 시스템이지만 그것은 일정한 장소들로 부터 분산되는 시스템이죠. 뉴욕의 인터넷은 허드슨 스트리트에 있는 캐리어 호텔에서 부터 분배되지요. 뉴욕시로 오는 모든 인터넷 케이블이 실제로 들어오는 곳이죠 그래서 그곳에서 멀면 멀수록 모든 거래가 몇 마이크로세컨드씩 늦어지지요. 마코폴로나, 치로키 네이션 같은 월스트리트 부근의 빌딩에 있는 사람들은 캐리어 호텔 부근에 빌딩 내부를 허물어내고 새로 인터넷 장비를 까는 사람들보다 8 마이크로세컨드 더 늦게 되죠. 이런 일은 앞으로도 계속 생길겁니다. 그렇지 않고는 증시에서 거래를 할 때 보스톤 셔플러처럼 마지막 한방울 까지의 이익을 짜낼 수 없기 때문이죠.
But if you zoom out, if you zoom out, you would see an 825-mile trench between New York City and Chicago that's been built over the last few years by a company called Spread Networks. This is a fiber optic cable that was laid between those two cities to just be able to traffic one signal 37 times faster than you can click a mouse -- just for these algorithms, just for the Carnival and the Knife. And when you think about this, that we're running through the United States with dynamite and rock saws so that an algorithm can close the deal three microseconds faster, all for a communications framework that no human will ever know, that's a kind of manifest destiny; and we'll always look for a new frontier.
이제 줌아웃을 해보지요. 줌아웃을 해보면, 뉴욕시와 시카고를 연결하기 위해 스프레드 네트워크라는 회사가 지난 몇년에 걸쳐 공사하고 있는 825 마일 길이의 기반시설 공사 전경을 볼 수 있지요. 이것은 카니발이나 나이프 알고리즘 전용으로 두 도시간에 깔린 광케이블 루트인데 마우스를 클릭하는 것보다 37배 더 빠른 속도로 신호를 전송하는 단 한가지의 목적을 위해 건설된 것이죠. 우리는 아무도 알지 못할 통신 프레임워크를 구축해서 주식거래를 3 마이크로세컨드 더 빨리 체결할 수 있게 미국의 곳곳을 다이나마이트와 암석톱으로 폭발시키고 자르고하는데 이것은 서부로 팽창하자는 우리의 '명백한 운명'이겠고, 우리는 또한 앞으로도 계속 미개척지를 찾아 다니겠지요.
Unfortunately, we have our work cut out for us. This is just theoretical. This is some mathematicians at MIT. And the truth is I don't really understand a lot of what they're talking about. It involves light cones and quantum entanglement, and I don't really understand any of that. But I can read this map, and what this map says is that, if you're trying to make money on the markets where the red dots are, that's where people are, where the cities are, you're going to have to put the servers where the blue dots are to do that most effectively. And the thing that you might have noticed about those blue dots is that a lot of them are in the middle of the ocean. So that's what we'll do: we'll build bubbles or something, or platforms. We'll actually part the water to pull money out of the air, because it's a bright future if you're an algorithm.
앞으로 우리가 할일이 태산같지요. 이건 MIT의 수학자들이 작성한 단순히 이론적인 그림인데 솔직히 말하면 전 그들이 무슨 말을 하는지 몰라요. '빛원뿔', '양자얽힘' 뭐 그런 말을하는데 전 한마디도 이해를 못하죠. 그렇지만 이 지도는 제가 이해하죠. 이 지도가 보여주는 것은 도시가 있는 증권시장이 있는 빨간 점들에서 돈을 벌려면 푸른 점들에 서버를 설치하는 것이 가장 효율적이라는 것입니다. 그런데 이 지도에는 대양에도 푸른 점들이 많이 있죠. 그럼 이건 어떨까요? 우리가 알고리즘이 되면 바다 한가운데 큰 공같은 구조물이나 플랫폼을 만들고 거기서 바다를 가르는 기적처럼 대기로 부터 돈을 무진장 만들 수 있겠지요.
(Laughter)
(웃음)
And it's not the money that's so interesting actually. It's what the money motivates, that we're actually terraforming the Earth itself with this kind of algorithmic efficiency. And in that light, you go back and you look at Michael Najjar's photographs, and you realize that they're not metaphor, they're prophecy. They're prophecy for the kind of seismic, terrestrial effects of the math that we're making. And the landscape was always made by this sort of weird, uneasy collaboration between nature and man. But now there's this third co-evolutionary force: algorithms -- the Boston Shuffler, the Carnival. And we will have to understand those as nature, and in a way, they are.
사실은 돈 자체가 흥미있는게 아니죠. 돈이 어떤 의욕을 주는가가 중요하죠. 우리는 알고리즘 같은 효율로 지구 자체를 실제로 바꾸고 있지요. 우리가 이런 생각을 염두에 두고 마이클 나자의 사진들을 다시 한번 본다면 그것은 사실 메타포가 아닌 예언이라는 것을 깨달을 수 있지요. 그의 사진들은 우리가 만드는 수학이 지구의 지형에 얼마나 거대한 변화를 줄것이라는 것을 예언해 줍니다. 풍경이란 원래 자연과 인간의 괴상하고 거북한 협동으로 만들어 지죠. 그러나 이제는 풍경을 바꾸는 제3의 요소가 생겼는데 그것은 즉 보스턴 셔플러, 카니발 같은 알고리즘이죠. 우리는 이제 알고리즘을 자연이라고 생각해야 하는데 어떻게 보면 사실 그말이 맞습니다.
Thank you.
감사합니다.
(Applause)
(박수)