월스트리트의 암호를 푼 수학자와의 인터뷰
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0:01 - 0:04크리스 앤더슨 : 당신은
수학계의 전설같은 사람입니다. -
0:04 - 0:07이른 나이에 이미 하버드와
MIT에서 강의를 했고 -
0:07 - 0:09그리고 NSA에서 연락을 취해왔습니다.
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0:09 - 0:11어땠나요?
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0:11 - 0:15짐 사이먼: 글쎄요, NSA,
그러니까 국가안보국이죠. -
0:15 - 0:17그 사람들이 와서
오라고 한건 아니었습니다. -
0:17 - 0:22이들은 프린스턴에서 작전같은 걸 했는데
거기에서 수학자들을 고용했어요. -
0:22 - 0:25비밀암호 해독 같은 걸
하기 위해서 말이죠. -
0:25 - 0:27저는 그런게 있다는 걸
알고 있었습니다. -
0:27 - 0:29이 사람들은 아주 괜찮은
정책을 가지고 있었습니다. -
0:30 - 0:33왜냐하면 여기서 시간의 절반을
수학을 연구하는데 할애할 수 있었고 -
0:33 - 0:37그 사람들 일을 하는데
절반 정도의 시간을 썼습니다. -
0:38 - 0:39그리고 돈도 많이 줬구요.
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0:39 - 0:42거절하기 힘든 제안이었죠.
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0:42 - 0:44그래서 가게 된겁니다.
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0:44 - 0:45CA: 당신은 암호해독가 였습니다.
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0:45 - 0:47JS: 그랬죠.
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0:47 - 0:48CA: 해고되기 전까지요.
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0:48 - 0:49JS: 예, 해고됐죠. 맞습니다.
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0:49 - 0:51CA: 어떻게 된건지요?
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0:51 - 0:53JS: 어떻게 된거냐고요?
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0:54 - 0:59해고될 당시에 베트남전이
한창이었습니다. -
0:59 - 1:04제 조직의 상사의 상사는 전쟁광이었고
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1:04 - 1:09이 사람은 뉴욕타임즈 주간판에
어떻게 배트남전에서 승리할 지에 대한 -
1:09 - 1:11메인기사를 실었습니다.
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1:11 - 1:14저는 그 전쟁이 맘에 들지 않았습니다.
멍청한 짓이라 생각했죠. -
1:14 - 1:16그래서 타임즈에 편지를 썼고
타임즈에서 기사로 내보냈습니다. -
1:16 - 1:20맥스웰 테일러(전 미합참의장)
밑에서 일하는 사람 모두가 -
1:20 - 1:25그 사람의 관점에 동의하는 건
아니다라는 내용이었고 -
1:26 - 1:27저의 생각을 말했죠.
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1:27 - 1:29CA: 그렇군요. 그래서 그렇게...
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1:29 - 1:32JS: 물론 테일러 장군과
다른 관점이었죠. -
1:32 - 1:34하지만 그땐 이걸로
아무도 문제삼지 않더군요. -
1:34 - 1:38그리고 당시 29살이었을 때
어떤 친구가 다가와서 -
1:38 - 1:41자기가 뉴스위크 잡지 기자라고 하면서
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1:41 - 1:46저를 인터뷰하고 싶다고 하더군요
그리고 제가 뭘하고 있는지 물었습니다. -
1:46 - 1:50그래서 말해줬죠, "지금은
대부분 수학을 연구하고 있다. -
1:50 - 1:53그리고 전쟁이 끝나고 나면
이 사람들 일을 할거다." 라고요. -
1:54 - 1:57그리고 그날 유일하게 잘한
한 가지를 했습니다. -
1:57 - 2:01인터뷰를 했다고 지역상사에게 말했고
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2:01 - 2:03"뭐라고 했어?"라고 묻더군요.
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2:03 - 2:04그리고 제가 말한 걸 말했습니다.
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2:04 - 2:06"테일러 장군에게 전화를 해야겠어"
라고 하더니 -
2:06 - 2:09전화를 걸더군요.
한 10분정도 걸렸는데 -
2:09 - 2:11그리고 5분 뒤에 해고를 당했습니다.
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2:12 - 2:13CA: 그렇군요
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2:13 - 2:14JS: 하지만, 그렇게
나쁘진 않았습니다. -
2:14 - 2:17CA: 나쁘진 않았겠네요,
스토니브룩으로 가서 -
2:17 - 2:20수학자로서 경력을 쌓았으니까요.
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2:20 - 2:22여기 이 남자와 함께
일을 시작 하셨는데요. -
2:22 - 2:23이분은 누구죠?
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2:24 - 2:26JS: 아, 천이요 [천싱선-중국수학자]
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2:26 - 2:29천은 이 세기에 가장 훌륭한
수학자 중 하나입니다. -
2:29 - 2:34버클리 대학원생일 때부터 알아왔는데요.
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2:34 - 2:36전 몇 가지 아이디어가 있었고
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2:36 - 2:39그걸 이 친구에게 말했더니
좋아하더군요. -
2:39 - 2:45그리고 함께 연구를 시작했습니다.
여러분이 쉽게 이해할 수 있는 -
2:45 - 2:46여기 위에 이거요.(웃음)
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2:47 - 2:51이것이 그 유명한 공동연구
발표로 이어졌죠. -
2:51 - 2:54어떤 내용인지 설명해 주실수 있나요?
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2:55 - 2:56JS: 아뇨.
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2:56 - 2:58(웃음)
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2:59 - 3:01JS: 제말은, 그게 다른 사람한테는
설명할 수 있습니다만. -
3:01 - 3:03(웃음)
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3:03 - 3:05CA: 그래도 한번
설명해보시는게 어때요? -
3:05 - 3:08JS: 하지만 이해할 만한
사람이 많지는 않죠. -
3:09 - 3:12CA: 저에게 구와
관련이 있다고 하셨었죠. -
3:12 - 3:14여기 시작해보죠.
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3:14 - 3:17JS: 맞습니다. 하지만
이렇게 설명드리죠. -
3:17 - 3:21이것과 관련이 있었습니다만,
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3:21 - 3:24그 연구는 훌륭한 수학이었습니다.
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3:24 - 3:27저는 만족했고, 천도 그랬죠.
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3:28 - 3:32하위 분야가 나오기 시작했고
지금은 그 분야가 매우 다양합니다. -
3:33 - 3:38하지만 흥미로운 점은
물리학에 응용되었다는 겁니다. -
3:38 - 3:42우리가 몰랐던 분야였죠.
최소한 저는 물리학은 모릅니다. -
3:42 - 3:45그리고 천이 물리학에 대해
잘 알고 있었다고 생각하지 않습니다. -
3:45 - 3:49논문이 나오고 10년쯤 뒤
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3:49 - 3:53프린스턴의 에드워드 리튼이라는 친구가
끈이론에 이걸 응용했습니다. -
3:53 - 3:58그리고 러시아 쪽 사람들이
응집물질이라는 것에 이걸 적용하기 시작했죠. -
3:58 - 4:03오늘날 천-사이먼스 이론은
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4:03 - 4:05물리학의 많은 분야에서
활용되고 있습니다. -
4:05 - 4:06멋진 일이죠.
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4:06 - 4:07저희는 물리학에 대해 잘 몰랐습니다.
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4:08 - 4:11물리학에 적용될 거라곤 생각도 못했죠.
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4:11 - 4:14하지만 바로 이것이 수학입니다.
어디로 튈지 전혀 알 수가 없습니다. -
4:14 - 4:16CA: 멋지군요.
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4:16 - 4:20저희는 진화가 어떻게 인간의
지성을 형성하는지를 얘기하고 있습니다. -
4:20 - 4:23그것이 진실이든 아니든 말이죠.
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4:23 - 4:26당신은 수학이론을 만들었습니다.
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4:26 - 4:28물리학에 대해선 전혀 모른상태에서요.
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4:28 - 4:31그리고 20년 후 이 이론이
우리의 현실 물리세계를 설명하는데 -
4:31 - 4:34적용되고 있다는걸 알게 되었습니다.
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4:34 - 4:35어떻게 이런 일이 일어날 수 있죠?
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4:35 - 4:36JS: 신만이 알겠죠.
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4:37 - 4:38(웃음)
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4:39 - 4:42유진 위그너란 유명한
물리학자가 있습니다. -
4:42 - 4:48이 사람은 수학의 엄청난
효율성에 대해 에세이를 썼었죠. -
4:48 - 4:52그리고 이 수학은
현실세계에 기반을 둡니다. -
4:52 - 4:57우리는 계산하고 측정하죠,
모든 사람이 그렇게 하죠. -
4:57 - 4:58그리고 수학은 자생적으로
발전을 했습니다. -
4:59 - 5:02하지만 가끔 큰 발견에 있어
매우 중요한 역할을 합니다. -
5:02 - 5:04상대성이론이 한 예입니다.
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5:04 - 5:08(헤르만)민코프스키는 기하학 모델을 가지고 있었고
이걸 보고 아인슈타인은 깨달았죠. -
5:08 - 5:11"이거 괜찮은데, 이걸로 상대성이론을
만들수 있겠어." 라고 말이죠 -
5:12 - 5:15누가 알겠어요. 신비한 일이죠.
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5:15 - 5:16수수께끼입니다.
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5:16 - 5:20CA: 자, 여기 독창적인
수학적 도형이 있는데요. -
5:20 - 5:21설명 부탁드립니다.
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5:21 - 5:27JS: 자 이건 공입니다. 구체죠.
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5:27 - 5:29이건 정사각형입니다.
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5:31 - 5:36제가 여기 설명하려고 하는 것은
1700년대 위대한 수학자인 -
5:36 - 5:38오일러가 처음 고안해낸 것인데요.
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5:38 - 5:43지속적으로 발전되어
수학에서 매우 중요한 분야가 되었습니다. -
5:43 - 5:46대수학, 위상수학, 기하학등 말이죠.
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5:47 - 5:51저 논문들은 여기에
기반을 두고 있습니다. -
5:51 - 5:53자 여기를 보시죠.
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5:53 - 5:58이건 8개의 꼭지점, 12개의 선,
6개의 면으로 이루어져 있습니다. -
5:58 - 6:02자 다른 각도에서 볼까요.
꼭지점 - 선 + 면을 하면 -
6:02 - 6:032라는 값이 나옵니다.
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6:03 - 6:052가 나왔습니다. 멋진 숫자죠.
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6:05 - 6:09여기 다른게 있습니다.
여긴 구를 둘러싼 삼각형들이 보이시죠. -
6:09 - 6:14이건 12개의 꼭지점, 30개의 선,
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6:14 - 6:1820개의 면으로 이루어져 있습니다.
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6:19 - 6:23여기서 다시 꼭지점-선+면을 하면
여전히 2라는 값이 나옵니다. -
6:23 - 6:26구를 덮고있는 다각형 그리고 삼각형,
-
6:26 - 6:31또는 조합을 하든 어떤
방식으로든 만들 수 있습니다. -
6:31 - 6:34그리고 꼭지점 - 모서리 + 면을
하면 항상 2가 나옵니다. -
6:34 - 6:36여기 다른 모양이 있습니다.
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6:36 - 6:42이건 토러스 또는 도넛표면인데요.
직사각형의 16개의 꼭지점과 -
6:42 - 6:4632개 모서리 16개 면으로
둘러싸여 있습니다. -
6:47 - 6:49여기에 꼭점-모서리+면을
하면 0이 나옵니다. -
6:49 - 6:51언제나 0입니다.
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6:51 - 6:55직사각형, 삼각형 아니면 무슨 형태든
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6:55 - 6:59이 토러스(도넛형)를 감싸면
항상 0을 얻게됩니다. -
7:01 - 7:03이걸 오일러 표수라고 부릅니다.
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7:03 - 7:06그리고 위상불변이라고 하죠.
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7:07 - 7:08무엇을 하든
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7:08 - 7:11항상 똑같은 답을 얻는다는 것은
아주 멋진 일입니다. -
7:11 - 7:17이것이 1700년대 중반부터
연구되기 시작해서 -
7:17 - 7:21현재 대수적 위상수학이라는
학문이 되었습니다. -
7:21 - 7:24CA: 당신의 연구는
여기서 아이디어를 얻어 -
7:24 - 7:26고차원 물체, 고차원 이론으로
발전시켰습니다. -
7:26 - 7:30그리고 새로운 불변성을 발견하셨죠?
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7:30 - 7:34JS: 고차원 불변성은 이미 있었습니다.
-
7:34 - 7:39폰트리아긴(수학자)수업에도 있었고
천의 수업에도 있었습니다. -
7:39 - 7:42이런 종류의 불변성은 많았죠.
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7:42 - 7:46저는 이것들 중 하나를 연구해서
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7:46 - 7:51모형화 하는데 애를 썼습니다.
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7:51 - 7:54일반적으로 하던 방식말고요.
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7:54 - 7:58그리고 이것이 제 연구로 이어졌고
저희는 새로운 걸 발표했죠. -
7:58 - 8:02하지만 거의 70권이나 되는 수학서적과
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8:02 - 8:07책을 쓸 때 그의 무릎위에서
놀았을 13명의 자녀들을 가진 -
8:07 - 8:14오일러가 없었다면
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8:14 - 8:20아마도 이런 불변성을 없었을 겁니다.
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8:20 - 8:24CA: 좋습니다. 거기 담긴 놀라운 지적내용을
최소한 맛보기라도 보여주셨습니다. -
8:25 - 8:26르네상스 테크놀로지에 대해
얘기를 해 보죠. -
8:26 - 8:32NSA의 암호해독가였던 당신은
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8:32 - 8:35금융계의 암호해독가가 되었습니다.
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8:36 - 8:38당신은 효율적 시장 이론을
받아들이지 않았습니다. -
8:38 - 8:45어떤 면에서, 20년간 엄청난 수익을
만들어 낸 방법을 찾으셨는데요 -
8:45 - 8:46제가 들은 바로는 말이죠.
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8:46 - 8:50놀라운 점은 단지 수익의 크기가 아니라
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8:50 - 8:54다른 헤지펀드와 비교해서
놀라울 만큼 낮은 변동성과 리스크를 -
8:54 - 8:56취한다는 점입니다.
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8:56 - 8:58도데체 어떻게 하신건가요, 짐?
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8:58 - 9:02JS: 훌륭한 사람들을 모아서 한거죠.
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9:02 - 9:06거래를 시작할 당시에
저는 수학에 지쳐 있었습니다. -
9:06 - 9:1030대 후반에 돈도 좀 있었고요.
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9:10 - 9:13그리고 투자를 시작했는데
제법 괜찮았습니다. -
9:13 - 9:16운좋게 돈을 많이 벌었죠.
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9:16 - 9:18제 말은 그땐 정말 운이었습니다.
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9:18 - 9:20분명히 수학적 모델같은게 아니었죠.
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9:20 - 9:23하지만 데이터를 살펴보았고 얼마뒤
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9:24 - 9:26여기에 어떤 구조가
있다는 걸 깨달았습니다. -
9:26 - 9:30그리고 수학자 몇명을 고용해서
모델을 만들기 시작했습니다. -
9:30 - 9:34IDA(Institute for Defense Analyses)에서
하던 일이랑 비슷했습니다. -
9:34 - 9:37알고리즘을 만들고
컴퓨터로 테스트하는 겁니다. -
9:37 - 9:39작동하나? 않하나? 그런 식이죠.
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9:39 - 9:41CA: 여기를 한번 봐주실까요?
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9:41 - 9:45여기 평벙한 매매 그래프가 있습니다.
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9:46 - 9:51제가 이걸 봤을 때, 무작위의
상승과 하락을 반복하고 있으며 -
9:51 - 9:53전체적으로는 약간
올라간 걸로 보입니다. -
9:53 - 9:56도데체 어떻게 저걸 보고
-
9:56 - 9:58무작위가 아닌 뭔가를
볼 수 있는겁니까? -
9:58 - 10:01이건 오래전의 그래프입니다.
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10:01 - 10:05재화와 통화는 어떤 경향을 가집니다.
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10:06 - 10:12꼭 이것처럼 들쭉날쭉할 필요가 없고
짧은 기간들 속에 있는 경향을 말합니다. -
10:12 - 10:16그리고 여러분들이
"지난 20일의 평균적인 움직임으로 -
10:16 - 10:21오늘은 어떨지 예측을 해보겠어"라고 한다면
, - 여기 이게 20일입니다. -
10:21 - 10:24이건 좋은 예측이 될겁니다.
그리고 돈을 벌겠죠. -
10:24 - 10:29수 년전에는 이런 시스템이 통했습니다.
-
10:29 - 10:32훌륭하진 않지만 어쨌든 통했습니다.
-
10:32 - 10:34돈을 벌고, 돈을 잃고,
다시 돈을 벌겁니다. -
10:34 - 10:37하지만 이건 1년짜리 데이터입니다.
-
10:37 - 10:41이 전체 기간을 보면
돈을 벌게 되는 겁니다. -
10:42 - 10:44잔존가치 시스템이라고 할 수 있습니다.
-
10:45 - 10:48CA: 당신은 다른 길이의
기간들을 테스트하셨군요. -
10:48 - 10:51예를 들어 10일의 경향,
15일의 경향으로 -
10:51 - 10:54다음에 무슨 일이 있을지
예측가능한지 테스트하신거군요. -
10:54 - 11:01JS: 그럼요. 가능한 모든걸 시도해서
뭐가 최선인지 보는 겁니다. -
11:02 - 11:05추세를 따르는 방식은
60년대엔 아주 좋은 방식이었습니다. -
11:05 - 11:0770년대에도 그럭저럭 괜찮았죠.
-
11:07 - 11:0980년대엔 그렇지 않았습니다.
-
11:09 - 11:12CA: 모든 사람들이 이걸
볼 수 있었기 떄문이죠? -
11:12 - 11:15그럼 당신은 어떻게
앞서갈 수 있었던 겁니까? -
11:15 - 11:21JS: 저희는 더 짧은 주기의 접근법 등
-
11:21 - 11:24다른 방식들을 발견하면서
앞서갈 수 있었습니다. -
11:25 - 11:28하지만 진짜 중요한 건
엄청난 자료를 모았다는 겁니다. -
11:28 - 11:32처음에는 수작업으로 다 해야했습니다.
-
11:32 - 11:36연방준비은행으로 가서
이자율 변동내역을 복사하는 등의 일을 했죠 -
11:36 - 11:39왜냐하면 당시엔 컴퓨터에
그런게 없었거든요. -
11:39 - 11:41우린 많은 자료를 가지고 있었고
-
11:41 - 11:45매우 뛰어난 사람들을 데리고 있었습니다.
이것이 가장 중요한 점이었습니다. -
11:45 - 11:49전 정말로 금융거래 전문가를
어떻게 고용하는 지 몰랐습니다. -
11:50 - 11:53몇명 고용한 적은 있습니다.
일부는 돈을 벌었고, 일부는 못벌었죠. -
11:53 - 11:55그렇게는 사업을 할 수가 없었습니다.
-
11:55 - 11:57하지만 과학자를 고용하는
방법은 알고 있었죠. -
11:57 - 12:00제가 그 쪽 분야엔
일가견이 있으니까요. -
12:00 - 12:02그렇게 된겁니다.
-
12:02 - 12:07그리고 이 모델들은 점점
개선되고 나아졌습니다. -
12:07 - 12:10CA: 당신은 르네상스에서
대단한 일을 하신 걸로 잘 알려져 있습니다. -
12:10 - 12:12바로 사람들인데요.
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12:12 - 12:16돈에 동기부여를
받지 않는 사람들 말입니다. -
12:16 - 12:20이 사람들의 동기는
멋진 수학과 과학인데요. -
12:20 - 12:22JS: 저도 그렇길 바랍니다.
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12:22 - 12:26하지만 일부는 돈때문이겠죠.
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12:26 - 12:27CA: 많은 돈을 벌지요.
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12:27 - 12:30JS: 아무도 돈때문에 오는건 아니라고
말을 못하겠습니다. -
12:30 - 12:32많은 친구들이 돈때문에 왔습니다.
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12:32 - 12:34하지만 역시 재미있어서
온 것이기도 합니다. -
12:34 - 12:37CA: 여기에서 머신러닝(Machine Learning)이
한 역할은 무엇인가요? -
12:37 - 12:40JS: 어떤 면에서, 저희가
한 것은 머신러닝이죠. -
12:41 - 12:47많은 데이터를 보고
더욱 더 개선될 때 까지 -
12:47 - 12:49서로 다른 예상전략을
시뮬레이션 하는겁니다. -
12:49 - 12:53꼭 피드백을 받을 필요는 없지만
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12:53 - 12:56작동했습니다.
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12:56 - 13:00CA: 이런 예상전략들은 가공하기 힘들고
예측하기도 힘들텐데요. -
13:00 - 13:02제 말은, 모든 걸 들여다 봤다는 거죠?
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13:02 - 13:05날씨, 치마길이, 정치적 견해 등등
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13:06 - 13:08JS: 치마길이를
시도해본 적은 없습니다만. -
13:08 - 13:10CA: 그럼 어떤 걸요?
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13:10 - 13:12JS: 음, 전부다요.
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13:12 - 13:15곡물양, 물론 햄길이는 아닙니다.
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13:17 - 13:19날씨, 년간 리포트,
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13:19 - 13:25분기 리포트, 역사 데이터,
뭐든지 한번 말해보세요. -
13:25 - 13:28저희는 하루에
테라바이트의 정보를 처리합니다. -
13:28 - 13:32이것들을 저장하고, 조정해서
분석을 할 수 있게 만듭니다. -
13:33 - 13:35그리고 특이점들을 찾습니다.
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13:35 - 13:38효율적 시장이론이
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13:38 - 13:40맞지않는 특이점을 찾는 겁니다.
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13:40 - 13:44CA: 하지만 어떤 특이점들이 단순히
무작위일수도 있지 않나요. -
13:44 - 13:47이상한 특이점들을 보고
언제 서로 연결이 되는지 -
13:47 - 13:49아는게 비밀인가요?
-
13:49 - 13:52JS: 어떤 특이점은
무작위일수도 있습니다. -
13:52 - 13:56하지만, 자료를 충분히 갖기고 있다면
무작위가 아니라는걸 알 수 있습니다. -
13:56 - 14:00당신은 어떤 특이점이
충분히 오랜 기간 지속되고 -
14:01 - 14:05무작위일 가능성은 그렇게
높지 않다는걸 알 수 있습니다. -
14:06 - 14:10시간이 지나면서 이런 특이점은
점차 없어지고 씻겨 내려갈 겁니다. -
14:10 - 14:13따라서 비지니스의 꼭대기에서
흐름을 다 알아야 합니다. -
14:13 - 14:20CA: 많은 사람들은 헤지펀드를
보고 매우 놀랍니다. -
14:20 - 14:22얼마나 많은 부가 여기서 창출되는지
-
14:22 - 14:24얼마나 많은 인재들이
여기로 흘러가는지에 대해서요. -
14:26 - 14:32이런 헤지펀드나 일반적인
금융업계에 대해 우려를 하시는지요? -
14:32 - 14:35금융업이 폭주기관차라든가 아니면
-
14:35 - 14:39불평등을 가중시킨다든가 말이죠.
-
14:39 - 14:43헤지펀드계에서 무슨일이
일어나고 있는지 말씀해 주시겠습니까? -
14:43 - 14:45JS: 지난 3,4년간
-
14:45 - 14:47헤지펀드들은 특별히
실적이 좋지 않았습니다. -
14:47 - 14:49저희는 괜찮았지만
-
14:49 - 14:53전반적인 헤지펀드는 그렇게
좋지 못했습니다. -
14:53 - 14:58모두가 알다시피 주식시장이 상승하고
-
14:58 - 15:01수익률이 오르면서
-
15:01 - 15:04지난 5년, 6년간 생긴
어마어마한 부는 -
15:04 - 15:08헤지펀드에 의해 생긴게 아닙니다.
-
15:08 - 15:12이건 다른 얘기지만 사람들이
저에게 "헤지펀드가 뭐예요"라고 물으면 -
15:12 - 15:14저는 1과 20이라고 말합니다.
-
15:14 - 15:18뭐 지금은 2와 20 이겠네요.
-
15:18 - 15:212%의 고정수수료과
수익금의 20%를 말합니다. -
15:21 - 15:23헤지펀드들은 모두 다릅니다.
-
15:23 - 15:27CA: 당신은 이것보다 더 많은
수수료를 부과한다는 말이 있던데요. -
15:27 - 15:30JS: 한때는 저희가 세계에서
가장 높은 수수료를 부과했었죠. -
15:30 - 15:344% 그리고 44%를 부과했습니다.
-
15:34 - 15:35CA: 4와 44라.
-
15:35 - 15:384%의 고정수수료와
44%의 수익금이죠. -
15:38 - 15:41그런데도 투자자들에게
엄청난 돈을 안겨 주셨죠. -
15:41 - 15:43JS: 많이 돌려줬죠. 맞습니다.
-
15:43 - 15:46사람들이 "뭐 이렇게 높은
수수료가 다있어?" 라고 화를 내면 -
15:46 - 15:47"좋아요, 그럼 돈을
빼시면 됩니다." 라고 했습니다. -
15:47 - 15:50그럼 "아니요. 어떻게
돈을 더 벌수있죠?" 라고 하더군요 -
15:50 - 15:52(웃음)
-
15:52 - 15:54하지만 말씀드렸다시피 시기가 되면
-
15:54 - 15:59모든 투자자들의 주식을 사들였습니다.
-
15:59 - 16:02CA: 하지만 많은 다른 문제들과 달리
-
16:02 - 16:08헤지 펀드가 세계의
많은 수학자들과 인재들을 -
16:08 - 16:11끌어들이는데 대해
걱정을 해야하지 않을까요? -
16:11 - 16:13JS: 글쎄요, 그렇게 보진 않습니다.
-
16:13 - 16:15저희는 천문학자, 물리학자 같은
사람들을 고용합니다. -
16:16 - 16:18크게 걱정할 필요는 없다고 봅니다.
-
16:18 - 16:21아직까지 작은 규모의 산업입니다.
-
16:21 - 16:27사실, 과학을 투자업계에 들이는건
-
16:27 - 16:30이 업계에 좋은 일이긴 합니다.
-
16:30 - 16:34불확실성을 줄이고 유동성을 늘이죠
-
16:34 - 16:37이익은 더 줄어듭니다.
왜냐하면 사람들이 그렇게 하고 있거든요. -
16:37 - 16:42그러니 아인슈타인이 가서 헤지펀드를
시작할 거라고 우려하지는 않습니다. -
16:42 - 16:47CA: 당신은 이제
투자업계의 중간자에서 벗어나 -
16:47 - 16:50실제 투자를 하고 계신데요.
-
16:50 - 16:55바로 미국 전역에서
수학을 부흥시키고 계십니다. -
16:55 - 16:56여기 부인, 매릴린이 보이네요.
-
16:56 - 17:01부인과 함께 인도적 문제 해결에
노력하고 계신데요. -
17:01 - 17:02그것에 대해 말씀해 주시죠.
-
17:02 - 17:06JS: 음, 매릴린이 시작했죠.
-
17:06 - 17:10저기 위에 있네요 아름다운 부인이죠.
-
17:10 - 17:1320년전에 재단을 설립했어요.
-
17:13 - 17:1494년에요.
-
17:14 - 17:16저는 93년이라고 우기지만
부인은 94년이라고 하더군요. -
17:16 - 17:18하지만 두 해중 하나겠죠 뭐.
-
17:18 - 17:21(웃음)
-
17:21 - 17:27저희는 단지 기부를 좀 더 편하게
하기 위해 재단을 설립했습니다. -
17:28 - 17:31부인이 재무같은 것을 담당했었죠.
-
17:31 - 17:38사실, 당시에는 어떤 비젼같은게 없었습니다.
하지만 점차 비젼이 생기기 시작했죠. -
17:38 - 17:43수학, 과학과 기초연구에
집중하자는 것이었습니다. -
17:44 - 17:46그게 우리가 해 오고 있는 일입니다.
-
17:46 - 17:53저는 6년전에 르네상스를 그만두고
재단에서 일하기 시작했습니다. -
17:53 - 17:54그게 저희가 하는 일입니다.
-
17:54 - 17:57CA: "미국을 위한
수학 재단"은 기본적으로 -
17:57 - 18:00미국전역의 수학교사들에게
투자를 하고 있습니다. -
18:00 - 18:04이들에게 추가적인 수입을 주고 계시고
그리고 지원과 코칭도 하고 계시죠. -
18:04 - 18:07그리고 이를 더욱 효과적이고
-
18:07 - 18:09교사들이 동기부여를
받도록 하고 계십니다. -
18:09 - 18:14JS: 예, 나쁜 선생들을
두들겨 패는 대신에요. -
18:14 - 18:19지금까지 교육계 전반에 걸쳐
사기문제가 대두되어 왔습니다. -
18:19 - 18:22특히 수학과 과학이 그렇죠.
-
18:22 - 18:28우리는 좋은 교사들을
발굴해서 자격을 주고 -
18:28 - 18:31년 15,000불의 추가적인
수입을 주고 있습니다. -
18:31 - 18:35현재 뉴욕 공립학교의 수학, 과학 교사
800명을 지원하고 있습니다. -
18:35 - 18:37핵심 중 하나죠.
-
18:37 - 18:41이 사람들은 매우 강한
자부심을 가지고 있고 -
18:41 - 18:43교육계에 계속 있을겁니다.
-
18:43 - 18:46내년에는, 1,000명이 될겁니다.
-
18:46 - 18:50이건 뉴욕시 공립학교 수학과학교사의
10%에 해당하는 숫자입다. -
18:50 - 18:56(박수)
-
18:56 - 18:59CA: 짐, 여기 당신이 지원하는
또 다른 프로젝트가 있습니다. -
18:59 - 19:02생명의 기원에 관한 연구인데요.
-
19:02 - 19:03여기 이게 뭔가요?
-
19:04 - 19:05JS: 이건 잠시만 아껴두도록 할게요.
-
19:05 - 19:08조금 있다 이것에 대해
말씀드리겠습니다. -
19:08 - 19:11생명의 기원은 정말
매력적인 주제입니다. -
19:11 - 19:12우리는 어떻게 여기에 왔나?
-
19:13 - 19:15글쎄요, 여기엔 두 가지
질문이 있습니다. -
19:15 - 19:21하나는 지질학 요소에서 생물학적 요소로
가는 길이 무엇이냐는 겁니다. -
19:21 - 19:22어떻게 여기에 왔냐의 문제죠.
-
19:22 - 19:25또 다른 질문은 "우리는
무엇과 함께 시작했는가." 입니다. -
19:25 - 19:28이 과정에서 무슨 물질들이
작용을 했을까요? -
19:28 - 19:31이 두 가지는 매우
흥미로운 질문들입니다. -
19:32 - 19:38첫 질문은 지질에서 RNA같은 것으로
가는 지리한 과정입니다. -
19:38 - 19:40어떻게 작용한걸까 이고
-
19:40 - 19:42다른 질문은 무엇과 함께
작용할까의 질문입니다. -
19:42 - 19:44우리가 생각하는 것 이상이죠.
-
19:44 - 19:49저기 찍혀 있는 건
새로 생성되고 있는 별입니다. -
19:50 - 19:53천 억개의 별이 있는 우리 은하계는
-
19:53 - 19:56매년 새로운 별이 두 개씩 탄생합니다.
-
19:56 - 19:58왜인지는 묻지 마세요,
어쨌든 생성되고 있으니까요 -
19:58 - 20:01이 별들이 안정화 하는데는
100만년이 걸립니다. -
20:02 - 20:04안정적인 상태에서
-
20:04 - 20:082백만개의 별들이 지금
이 순간에도 형성되고 있습니다. -
20:08 - 20:12저건 안정화 단계에 있는 별입니다.
-
20:12 - 20:15그리고 수 많은 쓰레기들이
주위를 선회하고 있습니다. -
20:15 - 20:17바로 먼지와 물질들이죠.
-
20:17 - 20:21어쩌면 태양계를 형성하거나,
다른 형태를 일수도 있습니다. -
20:21 - 20:23하지만 중요한 것은
-
20:23 - 20:29형성중인 별주변을 도는 이 먼지속에서
-
20:29 - 20:35많은 유기분자들을 발견했다는 겁니다.
-
20:36 - 20:42메탄뿐아니라
포름알데히드, 시안화물 등 -
20:42 - 20:49생명의 기본구조물들을 발견했습니다.
-
20:49 - 20:52따라서 이 물질들은
평범한 물질일 수 있습니다. -
20:52 - 20:59그리고 우주를 돌고있는
수많은 행성들이 바로 -
20:59 - 21:03이 생명을 구성하는 물질들과
함께 생성될 수도 있다는 거죠 -
21:04 - 21:07그럼 우주 어딘가에 생명체가
살 수도 있다는 말일까요? -
21:07 - 21:08아마도요.
-
21:08 - 21:12하지만 이 질문은 미약한 물질단계에서
-
21:12 - 21:17생명에 이르는 것이
얼마나 힘든 과정이냐는 겁니다. -
21:17 - 21:22대부분의 유기물질은
황량한 행성으로 그냥 떨어지겠지요. -
21:22 - 21:23CA: 그러니까 개인적으로
-
21:23 - 21:26우리가 어디에서 왔고,
어떻게 생명이 생겼는지에 대한 -
21:26 - 21:30질문에 해답을 찾는것
이것이 당신이 바라는 것이군요. -
21:30 - 21:31JS: 예 맞습니다.
-
21:31 - 21:38이 과정이 너무나 힘들어 불가능하다면
-
21:38 - 21:43우리가 어떻게 시작되었는지와 상관없이
우주에서 생명은 우리 하나일 겁니다. -
21:43 - 21:48하지만 우주를 떠다니는
이런 유기물 먼지들을 봤을 때 -
21:48 - 21:52저 바깥에는 많은 외계인
친구들이 있을 수 있습니다. -
21:53 - 21:54어주 멋진 일이죠.
-
21:54 - 21:58CA: 짐, 몇년전 엘런 머스크와
이야기를 나눌 기회가 있었는데요. -
21:58 - 22:00제가 성공의 비결이
뭐냐고 물은 적이 있습니다. -
22:00 - 22:04그는 물리학을 중요시해라 라고 하더군요.
-
22:05 - 22:09말씀하시는 걸 들으니
바로 당신의 인생과 함께한 -
22:09 - 22:12수학을 중요하게
생각하라는 걸로 들리네요. -
22:12 - 22:17수학은 당신에게
엄청난 부를 안겨주었고 -
22:17 - 22:21지금은 미국 전역의 수많은 아이들의
미래에 투자를 하고계시죠. -
22:22 - 22:24과학이 실제로 통할까요?
-
22:24 - 22:27수학이 실제로 통할까요?
-
22:27 - 22:32JS: 수학은 확실히 통합니다.
수학은 통해요. -
22:32 - 22:33즐기고 있습니다.
-
22:33 - 22:38매릴린과 함께 일하면서 재능을
나누는 것은 아주 즐거운 일입니다. -
22:38 - 22:41CA: 지식을 진지하게
받아들이면서훨씬 많은 것을 -
22:41 - 22:45그것으로 부터 얻을수 있다는 생각은
저에게 큰 영감을 주었습니다. -
22:45 - 22:48당신의 멋진 인생이야기와
TED에 와주셔서 감사드립니다. -
22:48 - 22:49감사합니다.
-
22:49 - 22:50여러분 짐 사이먼스였습니다!
-
22:50 - 22:54(박수)
- Title:
- 월스트리트의 암호를 푼 수학자와의 인터뷰
- Speaker:
- 짐 사이먼스(Jim Simons)
- Description:
-
짐 사이먼스는 암호를 푸는 데 사용한 복잡한 수학이 금융세계의 패턴을 설명할수 있다는 것을 깨달은 수학자이자, 암호해독가 였습니다. 그리고 많은 시간이 지난 후, 그는 다음 세대의 수학교사와 학자들을 지원하는데 힘쓰고 있습니다. TED의 크리스 앤더슨이 사이먼스와 함께 숫자에 관한 그의 비범한 인생에 대해 이야기 합니다.
- Video Language:
- English
- Team:
- closed TED
- Project:
- TEDTalks
- Duration:
- 23:03
Jihyeon J. Kim approved Korean subtitles for A rare interview with the mathematician who cracked Wall Street | ||
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