복잡함 속의 명확함

RAINBOW – 복잡함 속의 명확함

RAINBOW는 어느 저녁에서 시작되었습니다. 사실 정보는 충분했지만, 그럼에도 전체적인 연결 관계가 사라지고 있던 순간이었습니다. 결정, 의존 관계, 그리고 가능한 결과들이 동시에 제 앞에 놓여 있었습니다. 모든 것을 하나로 붙잡으려 할수록 무엇이 정말 중요한지는 오히려 더 흐려졌습니다. 그 과정에서 결정적으로 중요한 무언가가 사라질 수 있다는 것을 깨달았습니다. 그러던 중 갑자기, 그 모든 정보와는 아무 관련이 없어 보이면서도 다른 무엇보다 중요한 하나의 생각이 떠올랐습니다. 그 생각은 모든 것을 뚫고 들어왔고 – 가장 중요한 바로 그 순간에 저를 멈춰 세웠습니다. 그 생각은 밤이 지나도록 남아 있었습니다. 다음 날 아침에도 전날 저녁과 똑같이 선명했습니다. 그리고 제가 눈을 뜬 바로 그 순간, 하늘에 무지개가 떠 있었습니다. 그때까지 무지개는 제게 특별한 의미를 가진 적이 없었습니다. 하지만 그 순간 – 그 생각과 하늘의 그 빛을 마주하며 – 마치 세상이 이렇게 말하는 듯했습니다. 모든 것은 괜찮아질 거야. RAINBOW라는 이름은 바로 여기에서 왔습니다.

그 순간이 무엇을 남겼는지 이해한 것은 한참 뒤였습니다. 항상 정보가 부족한 것은 아닙니다. 많은 경우 부족한 것은 정보에 의미를 부여하는 맥락입니다. 이는 한 개인에게도, 기업과 팀, 기관에도 똑같이 적용됩니다. 숫자는 정확할 수 있습니다. 문서는 완전할 수 있습니다. 결정도 그 자체만 보면 이해할 수 있을 수 있습니다. 그럼에도 결정적으로 중요한 무언가가 빠져 있을 수 있습니다. 무엇이 무엇에 영향을 미치는가? 의존 관계는 어디에서 생기는가? 어떤 정보가 다른 정보의 의미를 바꾸는가? 여러 정보를 함께 살펴볼 때에야 비로소 드러나는 결과는 무엇인가? 그리고 구체적인 상황에서 정말 중요한 것은 무엇인가?

RAINBOW는 관련 정보를 서로 연결해 그 관계가 보이도록 합니다. 개인의 일상뿐 아니라 기업과 기관의 프로젝트, 프로세스, 위험, 의사결정에서도 마찬가지입니다. 같은 원리는 RAINBOW의 기반 기술에도 적용됩니다. 언어 모델은 방대한 양의 정보를 바탕으로 학습됩니다. 하지만 구체적인 과제를 수행하려면 맥락이 필요합니다. 중요한 것은 단순히 맥락의 양이 아니라, 해당 상황에서 어떤 정보가 관련되어 있으며 그 정보들이 서로 어떻게 연결되어 있는가입니다. 여기에는 하나의 기본 원칙이 있습니다.

RAINBOW는 사람을 대신해 결정하지 않습니다. RAINBOW는 사람들이 결정하기 전에 결정적인 연결 관계를 볼 수 있도록 도와야 합니다. 책임은 있어야 할 곳에 남습니다. 바로 사람에게 있습니다. 가능한 한 많은 정보가 아니라, 중요한 정보를 올바른 맥락에서.

아, 맞다. 고마워, 작은 무지개야. 🌈