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      "title": "Innovation is Politics? (Mark Zachary Taylor, The Innovation of Politics, 2017, Oxford Press)",
      "body": "![Book cover](https://steemitimages.com/DQmZAi2QpKBmAEvqicWtCNEtCteTyvuMWmQhaDkgFwJyjGe/image.png)\n\n#### 혁신은 정치다?\n제조업 경쟁력이 떨어지다보니 혁신과 R&D 투자에 대한 언급이 많다. 나도 그런 논자 중 한 명이긴 하다. \"좋은 제도와 정책이 필요하다.\"는 주장은 늘 약방의 감초처럼 붙어다니곤 한다. R&D 투자를 더 하고, 기업들이 혁신에 과감하게 시도할 수 있도록 제도적 지원과 스마트한 정책을 써야 한다는 주장. 그러다보면 기업들이 고용도 창출하고 국가의 부도 늘리니 부강한 나라가 된다는 것. 자유주의자들이 듣기에는 거북스러울 수 있지만, 이러한 고용창출과 탑티어 기업들의 등장을 추동하는 것이야말로 20세기 중반 이후 국가의 존재이유가 된 것 아닌가.\n\n그런데 이러한 혁신에 대한 주장은 맞나? 실용적으로, 이론적으로 따져볼만하다.\n\nThe Politics of Innovation. 혁신의 정치다. 정치학자가 썼고(아마 박사논문일 듯), 산업연구와 혁신연구를 열심히 봤지만 생겨먹은 대로 정치학적으로 썼다. 10시간에 걸쳐 읽었는데, 생각해보니 그 10시간 동안 저자의 넘치는 패기에 대단하다 싶은 게 있었다. \n\n#### Myths of innovation(Why did countries innovate?)\n\n산업연구와 정치학, 경제학이 다뤘던 주장 모두를 들쑤신다. \"왜 국가가 혁신하는가?\"에 대한 기존 이론들에 대한 검토부터 그렇다. 1) 국가혁신시스템(NIS: National Innovation System) 이론은 일반 이론은 못 만들고 케이스 스터디만 한다면서 기각한다. 2) 자본주의 다양성(VoC: Variety of Capitalism) 이론은 반례가 너무 많다고 기각한다. 통계를 통해서 볼 때 LMEs에서 미국을 빼면 급진적인 혁신이 없고, CMEs에서 독일은 급진적인 혁신이든 점진적인 혁신이든 다 잘하는데 여기서 독일을 빼면 또 특징할 게 없어진다. 3) 민주주의 이론은 그럴 듯하나 반민주적인데 성장한 사례(대한민국!)가 많기 때문에 기각한다. 4) 탈권위주의는 그저 자유지상주의자의 희망일뿐 통계적으로 유의미한 게 없다.\n\n#### 5 Pillars and Ignored Factors : Social Networks, Clusters, Standards\n\n혁신연구에서 국가들이 가져야 하는 혁신 역량으로 다섯 개의 기둥이 있다(5 Pillars). 재산권 보호(주로 지적재산권-특허), R&D 보조금, 교육, 연구중심 대학, 무역 정책. 테일러는 회귀분석을 통해 이러한 요인들이 생각보다 '약한' 영향력을 가진다는 것을 보인다. 한국에서 BK21이나 산학연 프로그램들을 운영할 때의 원칙들을 생각해 보면, 이 중 최소한 세 가지(R&D 보조금, 교육, 연구중심대학)는 늘 빠지지 않고 등장한다. 물론 테일러는 이러한 요인들을 무시하지는 않지만 그것들로 전부는 아니라고 강변한다.\n\n네트워크, 클러스터, 국가 표준. 한국의 산업화 과정도 [국가와 지역](http://www.aladin.co.kr/shop/wproduct.aspx?ItemId=28401926)이나 [산업경관의 탄생](http://www.aladin.co.kr/shop/wproduct.aspx?ItemId=42766227) 같은 책을 보면 이해할 수 있지만, 1) 재일교포 네트워크와 미국 유학파 네트워크 등을 통해서 커다란 동기부여와 지원을 받았다. 식민경험과 냉전기 미국의 우산이 던져준 선물이라고 볼 수 있다. 2) 테일러는 그러한 네트워크가 만들어질 수 있도록 인프라를 만드는 일, 즉 클러스터를 지속적으로 형성하는 것이 중요하다고 강조한다. 이런 주장을 접하다보니 2000년대 중반 SERI가 펴낸 [클러스터](http://www.aladin.co.kr/shop/wproduct.aspx?ItemId=414782) 같은 책들도 떠오르고 한다. 사실 10년 전보다는 지금에서 더 적실한 주장이 아닌가 싶다. 마지막으로 3) 결국 STEM 노동자들이 같이 일할 수 있게 하는 표준을 만들어 선도적으로 'lock-in' 되게끔 만드는 것도 국가의 역할이라고 강조한다. 실제 산업연구에서 이러한 3가지 팩터가 빠졌었는지는 의문이지만 함께 봐야 한다는 점은 동의할 수밖에 없다.\n\n### Creative Insecurity : External threats boost Innovation\n사실 이 책의 이슈가 될 수밖에 없는 것은 \"일단 제도나 정책은 다 도구에 불과하고, 중요한 것은 국가적으로 외부의 위협을 느껴야 혁신한다\"는 핵심 주장 때문일 것이다. 국내적인 [분배정치](http://www.aladin.co.kr/shop/wproduct.aspx?ItemId=100196596) 때문에 에너지 뺏기지 말고 외부의 위협에 일사분란하게 혹은 혁신적인 개인들이 대응하는 것이 혁신의 원천이라는 것. 이쯤에서 국제정치학이 주전공인 저자의 전공에서 자주 다루던 주장이 떠오른다. \"국내 정치의 풀리지 않는 문제들에 대해 지배계급이 전쟁을 조장한다\"는 일련의 명제 말이다. (2000년대 초반까지만 해도 학생운동권 PD 계열들은 이러한 주장을 아무렇지도 않게 말하곤 했었다. 물론 기각된 주장에 가깝다.) 그러면서 책에 나오는 다양한 '밀덕'의 냄새가 괜히 난 게 아니다 싶어진다. \n\n물론 저자는 '외부 위협'을 조장된 위협이라고 단정지으면 안 된다고 한다. \n\n> Rather than manufacture false security concerns, I argue that we should instead broaden our concept of security. Policymakers and politicians should focus on the very real, nonstate, external threats their citizens face. For example, climate change poses a catastophic risk for all American everywhere. The already-present danger of droughts, floods, rising sea levels, and major weather events should scare us enough to motivate massive investment in innovations in fusion, solar, wind, and other noncarbon energy sources. (292)\n\n기후협약(!)의 예만 줄창 늘어놓으면서 좀 더 '담대한 도전'을 해야 한다고 말하지만, 사실 책에서 든 예는 모조리 군사적 위협 등이다. '경제적 위협'에 대해서도 국가가 혁신을 할 수 있지 않나 하는 생각이 떠나질 않는다. '금모으기'랄지.. \n\n좀 더 근본적으로는 이러한 '외부적 위협'이 '위협' 수준을 넘어서 실제 '침략'과 '파괴'를 낳을 때는 이 이론은 어떻게 설명할 것인가 하는 질문이 떠오른다. [스트레스 테스트](http://www.aladin.co.kr/shop/wproduct.aspx?ItemId=61746641)라는 질문. 어쩌면 외부의 침략을 단 1회로 끝낸 미국인 정치학자이기 때문에 쉽게 하는 거 아닌가 싶다.\n\n### Methodological Questions\n데이터를 만지는 양방러가 되어가는 과정에서 보자면, 2장의 **Measure the Blackbox**의 설명도 만족스럽지는 않다. 혁신 수준을 규정하는 팩터로 1인당 특허를 제시했는데 이게 맞나? 오히려 산업의 팩터들을 써야 하는 게 아닌가 싶다. 제조업 혁신에 대한 다양한 팩터들이 존재하는데... 그리고 민주주의 / 탈집중화 등의 요소들도 제대로 조작적 정의를 쓰는지에 대해서 의문이 든다. 역시 이러한 지점에서도 천조국의 위엄으로 빅 픽처만 그리다가 마는 느낌이고, 소묘는 엉성하다. 특히 사례연구라고 한 것도 사람을 만났다기보다는, 역사책을 조금 뒤져서 개론 수준에서 정리하고 만다. 이스라엘, 대만, 아일랜드, 멕시코, 한국 등이 예시로 나오는데 대만과 한국에 대해서는 '판타지'가 너무 많은 것 같다. '진화'의 문턱에 선 한국, IT부품 분야에서 슬슬 뒤로 밀리고 있는 '대만'.. 어디에도 낙관적인 그림은 보이지 않지만 그는 20년 후에도 짱짱할 나라로 한국과 대만을 넣는다. 물론 그렇게 되면 나쁠 게 없다만..\n\n#### 아마 박사논문이었을 거야\n이렇게 용감하게 쓸 수 있으므로 박사도 받았을 것이고, 논문도 기계처럼 찍어낼 수 있었을 것이다. 오류의 보정은 Trial and error로 진행하는 공학적 방법. 사실 그가 물리학과 출신이라는 점도 무시를 못 하겠다. (실제로 책의 말미에는 아직 못 한 것, 오류일 수 있는 것들에 대해서 솔직하게 써 놓았다.) 그런데 찾아보니 1986학번인데, 박사를 2006년에 받았다. [CV](https://www.iac.gatech.edu/services/sendCVFile.php?UUID=1b33c78d-701e-50fb-ae00-8105150ced47) 군대도 안 다녀온 분이,, 해서 찾아봤더니 박사를 9년에 걸쳐 했다. 엄청 삽질하다가 결국 공학적인 접근을 찾은 것은 아닐까???\n\n#### 산업혁신에 대한 사회과학 연구\n테일러가 책에서 반복적으로 말하는 것은 산업연구를 하는 정치학자가 별로 없다는 것이다. 정확히 말하면 사회과학자가 별로 없다. 경제학자, 경영학자, 행정학자들의 주제인데 행정학자들은 기술에 대해서 특별히 관심이 없다. 언젠가 [정승일](https://www.facebook.com/seungil.jeong.10/posts/1689936461052838)이 말한 것처럼 산업정책에 집중하는 학자도 한국에는 별로 없다. STEPI 등의 기관 등의 정책연구를 넘어서 실제 평이한 말로 풀어내는 대중서는 더 없다. (이건 내가 쓰려고 하긴 한다만) 정확히는 1980~1990년대의 산업사회학을 넘어서 산업정책이든 산업의 정치경제학이든 새로운 연구가 떠오르고 있지 않는다는 것이다. 이제 산업데이터도 충분히 쌓였고, 예전보다 더 쉬운 조건에서 접촉할 수 있지만 이데올로기적 편향인지 수도권 선호 때문인지 연구자 풀은 좁다. 사실 산업사회학 한다고 꼭 옛 '좌파'일 필요도 없는 것 아닌가. (쓰다보니 노동사회학에는 여전히 분투하는 학자들이 존재한다.단 그들이 바라보는 관점이 노동에 너무나 초점이 맞춰있는 것도 사실이다. 산업의 전환이라는 문제, 국가의 개입 방식에 대한 유연한 접근 등이 좀 어려운 것 같다.)\n\n#### 위협에 대한 인지 혹은 조작\n책의 주장에 대해서 평가하려면, 외부적 위협이 과연 어떠한 효과를 만들어낼 수 있으며 어디까지 확산될 수 있는지에 대해 질문해야 한다. 예전처럼 homogeneous한 사회가 아니고, 온라인만해도 페이스북이 찢어버리는 상황에서 예전 같은 '일치단결'을 통한 성장과 혁신은 가능하지 않을 것이다. 조작도 쉽진 않다. 물론 전쟁과 재난이라는 확실한 게 있지만, 그러한 위협이 누군가를 움직이게 하는 상황은 되도록 피해야 하지 않나 싶다. heterogenous한 사회에서 다양성을 꿈틀대게 하면서 어떻게 혁신을 디자인 할 수 있나. 이러한 이야기를 하려면  national level의 질문에서 local로, 혹은 개별 조직들에 대한 연구가 필요할 것이다. \n\n또한 역설적으로 '분배정치'의 중요성을 언급해야 할 것 같다. 정치가 중요하다. 이해당사자들을 어떻게 조직하여 좀 더 장기적인 미래를 보장하는 혁신의 정치를 만드는 것은 역시 필요하다. 그러나 그 기반에는 찢겨지지 않은 사회. 저자가 반복적으로 쓰는 단어인 disparate society를 피해야만 한다. 그러기 위해서 분배정치를 잘 정립해야만 장기적인 외부의 위협에 대해서 대응할 수 있을 것이다. 저자는 '내부 갈등'을 푸느라 에너지를 쓰다보면 혁신 타이밍을 놓쳐서 역량이 떨어지고 가난해 진다고 겁박을 하지만, 그 '내부 갈등'의 '민주적 해결'이 정치의 요체 아닌가. 결국 baby step을 반복하는 협상과 조정의 정치가 남는다. 그런 면에서 역설적으로 책의 제목은 잘 지은 것 같다.",
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      "body": "통계학과 데이터 프로그래밍을 독학한 지 딱 3년이 되었다. 당시에 회사원이었기에 순전히 이직을 위한 것이지만, 약간의 동경도 있었다. 갈 수만 있다면 실리콘밸리 회사에 취업해 보고 싶었다. 아마존, 구글, 애플, 페이스북에 한번쯤은 다녀보는 게 회사원으로서의 정점이 아닐까 하는 생각이 들었다. 제조대기업에서 혁신 업무를 했기에 가능하다면 기술기업(테크기업)에서 기획 업무를 해보고 싶었다. 무엇보다 데이터로 의사결정한다는 회사에서 일을 해보고 싶었다. 프로그래머들이 많이 쓰는 프로그래밍 언어 중 하나인 파이썬(Python)을 배울 때는, 그들의 언어를 이해해 엔지니어들의 문화를 잘 파악할 수 있을 거라는 문화인류학도의 낭만적인 생각도 있었다.\n\n제일 먼저 MOOC(대규모 온라인 공개 강좌)에 발을 들였다. MOOC의 4대 업체로 볼 수 있는 [코세라(Coursera)](http://coursera.com/), [에덱스(edX)](https://www.edx.org/), [유다시티(Udacity)](https://www.udacity.com/), [유데미(Udemy)](https://www.udemy.com/)의 영어 강의를 찾아 듣기 시작했다. 코세라와 에덱스는 미국 스탠포드나 MIT 대학 등의 수학과 컴퓨터공학 강의들로부터 시작된 비영리 기반의 교육시스템이다. MIT의 대학 강의를 무료로 배포하는 공개과정(Open Courseware)가 16주의 양식에 맞춰져 있다면, 코세라와 에덱스는 조금 더 적은 주에 강좌와 실습을 편성하고 있다. 유다시티는 ‘작은 학위’라는 뜻의 나노디그리(nanodegree)라는 프로그램을 운영한다. 과정당 300~500달러 정도 수강료를 내에 조금 더 금액을 지불하면 취업 알선도 제공한다. 유데미는 실무 기술을 10~20달러 정도의 적은 돈으로 제공하는 특성을 가진다. MOOC 강의는 수강을 마치고 나면 마이크로소프트가 인수한 세계 최대 구직 포털인 링크드인(LinkedIn)에 수료증을 인증할 수 있게 해준다. 몇 년 새에는 미국 기업과 대학의 MOOC 진출이 점점 더 활발해져 온라인 MBA도 생기고 컴퓨터공학 석사 과정도 생기기 시작했다. MOOC로 배워 링크드인에 게시하여 이직하는 하나의 생태계가 생겨나는 중이다.\n\n미국 프로그래머들과 데이터과학자들이 공부한다는 이런 과정들을 열심히 따라가 수료증을 쌓다 보면, 실리콘밸리가 머지 않을 거란 꿈도 있었다. 1년 남짓 매일 3시간씩을 들여 MOOC의 강좌를 듣고 과제를 풀고 시험을 치렀다. 물론 이러한 과정 수료로 이직이 되지는 않았다. 연락을 받지 못했다. 어디에서건 인정 받을 만한 어려운 과정은 기초 역량의 문제로 곧바로 듣지 못했고, 배운 통계학이나 데이터 분석 지식을 실무와 연관 짓기 어려웠기 때문이다. 과정을 들으면서 교수나 강사들이 하는 영어를 잘 알아듣고 영어 텍스트에 대한 두려움이 사라졌다는 점이 성취이긴 했다.\n\n또 1년은 MOOC를 벗어나서는 국내에서 하는 데이터 분석 스터디를 찾아다니게 됐다. 통계프로그래밍 언어인 R이나 파이썬(Python)을 통한 데이터 분석을 가르치는 모임은 2015년 정도를 지나 부지기수로 늘어나기 시작했다. 저녁 시간, 구글이나 페이스북이 후원하는 피자를 한 조각씩 얻어 먹으면서 기술기업의 프로그래밍 전문가를 불러다가 발표를 듣는 밋업(meet-up)과 유사한 모임이 한국에도 늘어나기 시작했다. 늘 배움에 주린 직장인들과 학생들은 그런 자리를 가득 채우면서 ‘새로운 기술’에 대한 갈증을 채워갔다. 소규모 프로그래머 집단을 넘어 밋업의 외연은 넓어지고 있고, 온라인 커뮤니티에는 깊고 넓은 질문과 답변들이 오간다.\n\n‘빅데이터’, ‘인공지능’, ‘4차산업혁명’이라는 트렌드 앞에서 ‘데이터 과학 교육’은 초등학생들을 타깃으로 한 ‘코딩 교육’과 함께 하나의 거대한 산업이 됐다. 1위 업체인 ‘패스트 캠퍼스’를 비롯 수십 수백 개의 교육기관들이 늘어나기 시작했다. ‘하루 만에 배우는’ 혹은 ‘수학 몰라도 할 수 있는’ 이라는 제목을 붙인 데이터 분석 기법을 가르치는 과목들을 열기 시작했다. 실무와 연관된 단순한 기법 몇 가지를 배우고, 실무 데이터 몇 가지를 응용해서 해결해 보는 간단한 과정들이 늘어났다. 학원이 아니라도 배움터는 늘어났다. “시험에 나오는 것만 공부하는” 입시학원의 트렌드가 “실무에 나오는 것만 배우는” 직업교육의 트렌드로 옮겨간 셈이다.\n\n화려한 데이터 분석 기법을 온라인에서 쉽게 찾아 손에 익히고, 화려한 그래프들도 그릴 수 있게 됐다. 대학에 오기 전 어느 대기업의 데이터분석가로의 마지막 이직 시도를 했다. 화이트보드에 문제를 푸는 면접이었다. 할 줄 아는 기법을 설명하는 내게 면접관은 삼각함수를 활용한 계산과, 조금은 더 심도 있는 수학적 원리를 활용한 알고리즘 문제를 출제했다. 물론 떨어졌다. 내가 익힌 ‘새로운 기술’은 근본이 부족함을 여실히 드러냈다. 면접관은 왜 그런 수학 문제가 현실에 적용되는지를 차근차근 설명해줬다. 기법을 따라하는 게 중요한 게 아니라 원리를 익혀야만 하는 이유를 인상깊게 새기게 됐다. 결국 통계학 기본서와 수학책을 펼쳐 놓고 더듬거리게 됐다. 실무적인 관심이 이론적 탐구로 옮겨간 셈이다.\n\n언젠가 [‘전문가-초심자’](https://medium.com/@jwyeom63/%EB%8D%94-%EC%9D%B4%EC%83%81-%EB%B0%B0%EC%9A%B0%EB%A0%A4-%ED%95%98%EC%A7%80-%EC%95%8A%EB%8A%94-%EA%B0%9C%EB%B0%9C%EC%9E%90-expert-beginner%EC%9D%98-%EB%93%B1%EC%9E%A5-dd40c40aeedf)라는 미국의 블로그 포스트가 회자된 적이 있었다. 쉬운 지식을 반복적으로 배우다가 자기가 전문가인 줄 알고 착각하게 되는 사람들, 그리고 그러한 문화적 현상에 대한 문제제기였다. 참 많은 “한 권으로 배우는”, “하루에 마스터하기”류의 책들이 많고 비슷한 강좌가 많다. 새로운 기술에 관심을 갖는 사람들의 진입장벽을 낮추는 컨텐츠다. 그런데 관심을 갖고 난 사람들이 그 다음으로 ‘성장’하기 위한, 어쩌면 지루하고 답답한 과정을 도와주는 컨텐츠는 드물다. 데이터 과학의 경우 통계학, 미적분∙선형대수로 대표되는 대학 수학의 최소수준 그리고 프로그래밍에 대한 근원적인 이해가 필요하지만, 이것들을 짚어내는 과정이나 모임은 드물다. (물론 소중한 모임들이 많다.) 어떤 공부든 ‘웃으며 들어가서 울며 나오는’ 경우가 많다는데, 결국 나는 통계학 기본서와 수학책을 펼쳐 놓고 더듬거리게 됐다. 응용으로 시작했다가 결국 이론을 다지게 된 셈이다.\n\n10대였던 90년대부터 많이 듣던 말은 ‘국영수 무용론’이었다. 심지어 젝스키스의 노래 가사에도 \"국영수를 우선으로\" 해야 한다며 세태를 풍자했다. 지금 생각해 보면 그 말이 함의 하는 방향이 참 많은 것들을 많은 이들에게서 뺏어 온 것이 아닌가 싶다. 쉽게 접근했다가 쉽게 포기하거나 쉽게 만족하게 만드는 것들. 배우는 과정 속에서 겪게 되는 난관, 결국 근본적인 지식들을 다시 필요로 했을 때 그것들을 습득할 수 있는 지적 성실성 이러한 것들을 훈련시키는 과정이 우리에게는 너무나 절실하다. 그 와중에 ‘단번에’ 가르치겠다고 자랑하는 ‘업자’들의 시장만 커지는 중이다.\n\n‘경험 기반 학습’의 시대다. 체험하고 익히는 과정과 흥미 유발은 분명 필요하다. 그러나 결국 배우는 모두는 어떤 지점에서 한계에 봉착할 수밖에 없다. 데이터 과학이든 영어든 마찬가지다. 그 지점에서 공부에 서툰 이들에게 ‘전문가-초심자’를 넘어서 진짜 전문가를 만들 수 있게 하는 다리. 이미 자기주도 학습에 익숙한 이들은 그 다리를 나름의 노하우로 스스로 만들고 건너간다. 그 다리가 부실해 보인다. ‘어려운 것’ 대신 ‘쉽게 할 수 있는 것’만 강조하는 기조가 사라져야 한다. 기본을 단단히 해 어려운 걸 극복하고 다음 단계로 넘어갈 수 있게 하는 교육 철학이 와야 하지 않나 싶다. 알아서 열심히 공부하는 이들 말고, 뭔가 흥미를 유발해야만 학습에 참여할 수 있는 이들을 일정 수준 이상까지 끌어올리는 방향. 그들을 더 나아가게 할 다리가 필요하다.\n\nhttps://encrypted-tbn0.gstatic.com/images?q=tbn:ANd9GcRfTZimIxhAsQN09sVT145WPSNAomjBtjsmAkHNUuFXrutE741o![](https://steemitimages.com/DQmQERFKqhGuxju5nTAFxHQHCkFhZxNUDcQ219T1Cyu8wK8/image.png)",
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      "body": "며칠전 ‘가상화폐’ 토론에서 별 일이 다 있었다.\n\n지금까지 거래소에 돈도 찔러 보고(겨우 본전), 이것저것 ‘투자정보’ 명목으로 읽어보고 알게 된 것, 느낀 것 정리해 보자면.\n\n1. 암호화폐의 가치는 노동가치론을 묻는다\n: 화폐가 국가의 권위 혹은 금이라는 실물에 기대서 그 가치를 보증 받는 것이라면, 암호화폐의 가치는 거래를 승인하는 채굴에 들어간 노동력의 가치를 묻는다. 비트코인 등 암호화폐는 오픈소스, 모두 소스가 공개되어 있다. 공개된 자원을 활용해 해커들이 이런저런 기술의 혁신을 만들어낸다. 모든 암호화폐 채굴이 비트코인처럼 거래Transit 승인 메커니즘에서 과도한 전력부하를 일으키는 것은 아니다. 이더리움처럼 저전력으로, 비유하자면 스마트그리드 방식으로 채굴을 해낼 수도 있다. 하지만 오픈소스판에서 해커들의 자발적 참여든 ‘착취 공장’을 통한 동원이든 어쨌거나 Transit 승인이나 블록체인 기술 개발에의 참여는 그들의 ‘노동력’이 들어가는 일인데, 이에 대한 보상 메커니즘으로서의 ICO를 승인할 거냐 말거냐 혹은 얼마만큼의 보상을 어떻게 줄거냐는 질문은 남아 있다. 마르크스나 고전파 경제학적인 질문이다. \n\n사실 암호화폐 코인/토큰이 아니라도 어떤 보상이 주어져야 한다는 것은 git 등을 가지고 서로 협력하고 돕는 것이 하나의 문화가 된 오픈소스판이 갖고 있는 근본적인 질문이기도 하다다. 해커나 개발자 세계에 대해 이것저것 파보다 보면 항상 당면하는 질문. \n\n2. 거래소는 아나키즘과 국가의 관계에 대해 묻는다\n: 앞서 언급한대로 오픈소스의 논리의 연장선상에서 블록체인과 채굴, 암호화폐를 본다면 사실 아나키즘의 영역 같아 보인다. 들뢰즈식으로 말하자면 ‘기관 없는 신체’, 국가의 화폐는 ‘뇌를 가진 유기체’로 비유할 수 있을 것이다. 아나키즘으로 생성한 화폐(이말이 거슬린다면 쿠폰 혹은 토큰)을 국가주의적인 화폐와 거래하는 문제라고 볼 수 있다.\n\n일군의 중도파들은 아나키즘 화폐라는 파도와 국가주의 화폐라는 파도가 부딪혀 거품을 만드는 방식, 그렇게 하면서 수위를 조절하게 만드는 방식을 말하는 것 같다. 예컨대 거래소는 유지하되 무기명 거래를 막고 실명제를 도입한 후, 적절한 방식의 과세를 적용하나는 방식. 폭락(떡락)과 폭등(떡상) 사이에서 ‘성투’(성공투자)를 서로 빌며 “가즈아”를 주문처럼 외는 게임 유저 같은 투자자들을 다시 오프라인에 안착시키려는 안정제 느낌일 따름이다. (이에 대한 인류학적 질문은 일단 생략하겠다.)\n\n그러나 이는 유보적인 퉁으로밖에 안 보인다. 더 유토피아적인 암호화폐의 질문이 남았고 도래하지 않았다. 아마존이 각종 온라인 서비스 결제를 암호화폐로 받는 순간, 구글의 kaggle이 개발자에 대한 보상으로 G-coin을 지급하고 그것을 통해서 자체 플랫폼 이용을 허락하는 순간. 아나키즘적인 지불시스템으로서의 무언가는 어떻게 현실세계와 조우하게 될지를 묻는다. 거래소가 아니어도 아나키즘 화폐와 국가가 관장하는 화폐로 움직이는 실물경제와의 관계문제는 다시 머지 않은 시간에 도래하게 될 것이다.\n\n그 때에도 국가경쟁력과 4차산업혁명의 질문이 유효할지는 모르겠다. 다만 엔지니어와 개발자가 어떤 공동체와 스케일을 선호하게 될지는 중요한 질문이 될 것 같다.\n\n흔한 #문돌이 의 #기술비평 #비트코인 은 모르겠고 #블록체인 은 여전히 궁금하다.",
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