2023/01/30

등기권리증을 보고

대학원 연구실에서 부동산 증여계약서와 소유권이전등기 신청서를 쓰다가 옆에 있던 동료 대학원생에게 등기권리증을 본 적이 있는지 물어보았다. 소유권이전등기 신청서에 등기권리증에 적힌 정보를 옮겨적던 중 동료 대학원생이 등기권리증을 본 적이 있는지 궁금하여 물어본 것이었다. 올해 서른 살인 동료 대학원생은 아직 등기권리증을 본 적이 없다고 했다.

나는 동료 대학원생에게 등기권리증에 대해 간략히 설명했다. 등기권리증에는 권리자의 주민등록번호와 주소, 부동산의 소재지, 부동산 고유번호가 써 있고 그 밑에 등기필정보 보안스티커가 붙어있다. 스티커 위에는 “권리자 본인의 허락 없이 이 스티커를 떼어내거나 일련번호 또는 비밀번호를 알아낼 경우 관계 법령에 따라 민형사상 책임을 질 수 있습니다”라는 경고문이 있고, 그 스티커를 떼어내면 일련번호와 비밀번호가 있다. 보안스티커를 붙였다는 건 그만큼 중요한 정보라는 것이다. 소유권이전등기 신청서 1면에는 해당 부동산의 소재지, 지목, 면적을 쓰는데 그건 토지대장만 발급받아도 알 수 있는 정보다. 2면에는 부동산 고유번호, 일련번호, 비밀번호를 쓰는데 이는 등기권리증에만 나오는 정보다. 이게 무슨 말이냐 하면, 등기권리증이 빼앗기면 그 땅은 남의 땅이 된다는 것이다. 어렸을 때 드라마에서 도박하다가 땅 문서 들고 가는 장면이 나오는 것을 보고 땅 문서를 빼앗기면 왜 땅을 빼앗기는 것인지 궁금해했는데, 커서 등기 신청을 하면서 어떤 절차를 거쳐 그렇게 되는지 알게 되었다.(물론, 땅 문서만 있으면 안 되고 인감 도장과 인감 증명서도 있어야 한다.)

내가 등기권리증을 처음 본 것이 스물여덟 살이다. 정확히 말하자면, 처음에 본 것은 등기필증이었고 내가 혼자서 증여절차를 밟고 나서 등기권리증을 받고 나서야 처음 등기권리증을 보게 되었다. 그 당시 우리집은 내가 조치를 취하지 않으면 망할 상황이었다. 그냥 경제적으로 조금 어려워진다 싶은 상황이 아니라 정말 집이 날아갈 뻔했고, 내가 적절한 시점에 적절한 조치를 취해서 그 집이 지금까지 남아 있다.

등기권리증에 등기원인 및 일자는 “2012년 04월 02일 증여”, 등기일은 “2012년 5월 22일”이라고 써 있다. 여기서 두 가지를 살펴볼 필요가 있다.

하나는 등기하는 데 걸린 시간이다. 무려 한 달 보름이 넘게 걸렸다. 등기 신청만 정상적으로 하면 등기가 끝날 때까지 일주일밖에 안 걸린다. 내가 혼자서 등기를 해보겠다고 덤볐다가 그렇게 된 것이었다. 그 때 관공서를 여러 번 오가면서 ‘이럴 줄 알았으면 법무사를 쓸 걸’ 하고 후회를 많이 했는데, 그러면서도 나름대로 얻는 교훈이 있었다. 그 당시 내가 어떤 생각을 했느냐면, 혹시라도 내가 돈을 많이 벌고 자식도 낳는다면, 자식에게 20대 때 혼자서 증여 절차를 밟게끔 해야겠다고 생각했다. 혼자서 증여 절차도 못 밟을 정도로 능력 없는 자식은 재산을 물려받을 자격이 없다고 생각했던 것이다.

다른 하나는 등기 시점이다. 그 때는 내가 대학원 석사과정 입학 시험을 보기 직전이었다. 첫 번째 입학 시험에서 떨어진 다음, 집의 일을 처리하고 나서, 두 번째 입학 시험 때 붙어서 철학과 석사과정에 들어갔다. 공교롭게도, 집의 큰일을 다 처리한 이후에 대학원에 입학하게 된 것이었다.

사실, 석사과정에 들어간 이후라고 해서 집이 말짱했던 것도 아니었다. 2012년에 큰 위험을 제거하기는 했지만 이후에도 짜잔한 위기는 여러 번 있었다. 그 중 상당수는 내가 해결했다. 어쩌겠는가? 해결 방법이 내 눈에 보이고 내 손으로 해결할 수 있으니 내가 해야지. 아마 내가 공부를 매우 잘 해서 2012년 이전에 유학 갔으면 집이 확실하게 망했을 것이고, 내가 공부를 어정쩡하게 잘 해서 2012년 이후에 유학 갔어도 집이 온전하지는 않았을 것이다. 집이 망해도 나 혼자 크게 성공하면 또 모르겠는데, 유학 실패하고 집에 돌아왔더니 집까지 망했으면 참 살맛이 안 났겠다.

나는 올해 소유권이전등기 신청서를 여러 개 썼고 시청과 등기소도 여러 번 갔다. 10년 전 기억이 자주 떠올랐다. 내가 이런 것을 왜 해야 하나, 내가 이런 것을 왜 알아야 하나, 하는 생각을 자주 했다. 물론, 10년 전과 올해는 상황이 다르기는 하다. 10년 전에 한 일은 망할 것을 안 망하게 하는 것이고, 올해 한 일은 잃어버린 것을 되찾고 빼앗긴 것을 되돌려받는 일이다. 그 일들을 처리하지 않는다고 해서 집이 망하는 것은 아니겠지만, 올해 처리하지 않으면 영영 못 하게 될 것이 내 눈에 보이는데 그걸 가만히 둘 수도 없는 일이었다. 결국 또 내가 손을 댔고, 다 처리한 건 아니지만 웬만큼은 처리했다.

일이 거의 끝나가니까 안도감이 들어서 그랬는지 동료 대학원생에게 등기권리증을 보여주며 설명할 때에야 등기일자가 정확히 눈에 들어왔다. 이게 대학원 입학 10주년 행사도 아니고 뭔가 싶다. 대학원을 10년이나 다니는 것만 해도 한심한 일인데, 오래 다닌 것에 비해 딱히 실력이 있는 것도 아니고, 그렇다고 박사학위 논문을 작성하고 있는 것도 아니고 언제 작성할지도 알 수 없으니 얼마나 한심한가? 도대체 나는 어쩌려고 이러고 있을까? 그런데 등기권리증에 써있는 등기일자를 보니 나도 모르게 웃음이 나왔다. 웃으면서 동료 대학원생한테 이렇게 말했다. “내가 박사학위를 받기는 받으려나 보네. 10년 전에 그 고생을 하고 석사과정에 들어왔는데, 대학원 입학 10주년 행사도 아니고 이러는 거 보니까 이거 끝내고 박사학위 받겠네.”

이런 말도 안 되는 낙관은 어디에서 왔을까? 아마도 어머니에게서 왔을 것이다. 아들이 서른여덟 살 먹고 이러고 있으면 난리가 나야 정상인데, 어머니는 아직도 그냥 그런가 보다 한다. 시골은 풍속이 미개해서 나이 먹도록 결혼을 안 하면 큰일 나는 줄 안다. 어떤 아주머니는 나의 어머니에게 “결혼이 급하지 대학원을 다닐 때가 아니다”라고 말했다고 한다. 그 아주머니는 대학원이 큰 학원 정도 되는 줄 아나 보다. 어머니는 그 이야기를 듣고 와서 시골 사람들이 무식해서 그런다고 그렇게 욕을 했다.

그래도 어머니도 약간은 불안한 모양이다. 정말로 하나도 안 불안하다면 그건 대범한 게 아니라 아픈 것일 게다. 10년 전 쯤에는 어머니가 나에게 이렇게 물었다. “너 좋다는 여자는 없니?” 나 좋아하는 여자가 없다고 간단하게 대답하면, 어머니는 “여자들한테 친절하게 좀 잘 해라”라고 말했다. 내가 불친절해서 이렇게 사는 건 아닌데, 하여간 어머니는 그렇게 믿었던 모양이다. 몇 년이 지나서 “너 좋다는 여자는 없니?”라는 물음에 내가 없다고 대답하자, 그제야 불친절이 원인이 아님을 알았던 것인지 어머니는 “교수 되면 결혼하겠지”라고 말했다. 그런데 내가 교수가 안 될 것 같아 보였던 것일까? 최근에 어머니가 “너 좋다는 여자는 없니?”라고 물었을 때 내가 없다고 답하자 어머니는 이렇게 말했다. “그래? ◯◯이가 어린 여자하고 결혼하려나 보네.”

어머니가 “◯◯이가 어린 여자하고 결혼하려나 보네”라고 하는 말을 듣고, 순간 나도 모르게 ‘어머니가 정상적인 판단을 할 수 없는 상태인가?’ 하고 의심했다. 그러나 다행히도, 다른 영역에서 비교적 정상적인 판단을 하시는 것을 보고, 나의 낙관적인 태도는 어머니에게서 온 것이겠다고 생각했다.

(2022.11.30.)

2023/01/27

멍청하지만 착한 수컷 고양이

수컷 고양이가 우는 소리가 나서 현관문 밖으로 나가 보았다. 수컷 고양이가 마당에 있는 수채구멍에 고개를 들이밀다시피하고 울어서, 나는 수컷 고양이가 암컷 고양이를 괴롭히나 싶어서 수컷 고양이를 쫓아내고 수채구멍에 대고 괜찮으니까 나오라고 말했다. 암컷 고양이가 내 목소리를 듣고 나올 줄 알았는데 나오지 않았다. 휴대전화 빛으로 수채구멍을 비추니 아무 것도 없었다. 수컷 고양이는 추우니까 수채구멍에 들어가려고 한 것 같고 들어가기 전에 안을 살폈던 모양이다.

사실, 그 수컷 고양이는 다른 들고양이들과 비교하면 착한 놈이다. 예전에 어떤 날렵하게 잘 생긴 고양이가 화천이와 싸우다 새끼를 물어간 적도 있었는데, 이 놈은 그런 놈들과 다르다. 며칠 전에 내가 밖에서 일하고 돌아와 보니까, 수컷 고양이가 마치 원래부터 이 집에 살았던 것처럼 새끼들과 놀고 있고 화천이가 그 모습을 태평하게 보고 있었다. 정황상 수컷 고양이가 새끼들의 친부인 것 같기는 하지만, 진짜 친부여도 꼭 그렇게 한다는 보장은 없다. 이 놈은 약간 멍청하게 생겼고 실제로도 좀 멍청하게 생긴 것 같기는 하지만 착한 놈인 것 같다.

수채구멍에 들어가려던 것을 괜히 방해한 것 같아서 약간 미안하기도 하고 다시 집에 들어가려는데 수컷 고양이가 나를 따라 왔다. 수컷 고양이한테 가니까 다시 뒷걸음질을 친다. 나를 그렇게 경계하는 것 같지는 않은데 꼭 1-2미터 정도 거리를 유지한다. 동료 대학원생이 길을 가다가 처음 보는 고양이가 와서 안겼다고 하며 카카오톡으로 사진을 보냈는데, 우리집 근처에 사는 들고양이는 나를 꽤나 오랫동안 보고도 아직도 나를 경계하여 일정한 거리를 유지하고 있다.

(2022.11.27.)

2023/01/26

[교양] 캐시 오닐, “8장. 부수적 피해: 모든 길은 신용점수로 이어진다” 요약 정리 (미완성)



[ Cathy O’Neil (2016), Weapons of Math Destruction: How Big Data Increases Inequality and Threatens Democracy (Crown).

캐시 오닐, 「8장. 부수적 피해: 모든 길은 신용점수로 이어진다」, 『대량살상 수학무기』, 김정혜 옮김 (흐름출판, 2017), 237-267쪽. ]

8.1. 당신은 몇 점인가요?

8.2. ‘당신은’ 대 ‘당신과 같은 사람은’

8.3. 취업도 대출도 사랑도 결정하는 신용평가점수

8.4. 쓰레기를 넣으면 쓰레기가 나온다

8.5. 오직 인간만이 공정성을 주입할 수 있다

8.6. 빅데이터 시대의 아이러니

8.1. 당신은 몇 점인가요?

239-

신용평가점수는 다른 WMD에 없는 유익한 특징을 갖는다.

첫째, 명확한 피드백 루프가 활성화된다.

대출금을 갚지 못하는 사람을 확인하기 위해 FIGO 수치와 대조한다.

FIGO는 오직 대출자 재정상태만 고려하는 공식에 의해 만들어졌다.

둘째, 신용평가점수는 비교적 투명하다.

반면 오늘날 통계전문가와 수학자들은 재무 정보 외에도 우편번호, 인터넷 서핑 패턴, 최근 구매행위 등등 온갖 정보를 참고해 우리 모두가 상상할 수 있는 모든 방식으로 사람들 등급을 매기고 있다.

그들이 사용하는 많은 사이비 과학 모형들이 우리 신용도를 예측한 후 우리 각자에게 일면 e점수를 부여한다.

e점수는 소비자로서 잠재적 가치를 측정하기 위해 사용하는 개인 신용평가 기준으로 급여, 직업, 직업, 주거형태, 총부채, 구매 이력을 등을 고려해 점수를 매긴 수치다.

우리가 직접 볼 수 없는 e점수는 어떤 이들에게는 기회를 활짝 열어주는 반면, 다른 이에게는 코앞에서 문을 쾅 닫아 버린다.

e점수는 FICO와 비슷하면서도 확연히 다른 점이 있다.

임의적이면서 투명하지 않고, 규제를 받지 않는 데다 때로는 불공정하다.

요컨대 e 점수는 WMD다.

240-

버지니아에 있는 뉴스타(Neustar)는 주로 마케팅과 IT분야 기업에게 클라우드 기반 정보 및 분석 서비스를 제공하는 기업으로 콜센터 통화량 관리를 도와주는 기술을 제공한다.

이 기술은 콜센터로 전화를 건 고객 데이터를 순식간에 검색해 고객을 서열화한다.

가령 더 많은 수익이 예상되는 잠재 고객에는 ‘인간’ 상담원과 곧바로 연결해주고, 반면 서열이 낮은 고객은 상담원에게 연결되기까지 대기시간이 더 길게 한다.

통화량이 폭주하면 서열이 낮는 고객 전화를 기계가 응대하는 외주 콜센터로 보내기도 한다.

241-

이런 e점수 존재는 결코 놀랄만한 일이 아니다.

이미 우리에게 약탈적 대출을 판매할 때, 또는 우리가 자동차를 훔칠 가능성을 예측할 때 비슷한 데이터를 사용하는 모형을 보았다.

좋건 나쁘건 간에 그런 모형들은 우리를 학교로, 감옥으로, 일자리로 이끌었다.

직장에서도 직원으로서 우리를 최적화했다.

하지만 이 e점수가 끔찍한 피드백 루프를 생성시킨다는 사실을 잊지 말아야 한다.

8.2. ‘당신은’ 대 ‘당신과 같은 사람은’

242-

미국에서는 e점수가 신용평가점수를 점차 대체하고 있다.

마케팀 목적으로 신용평가점수를 사용하는 행위는 불법이라서 기업들은 신용평가점수 대신 e점수를 대리 데이터를 쓴다.

신용이력은 대단히 개인적인 데이터를 포함한다.

그래서 누가 그런 데이터를 보는지 통제할 수 있어야 한다.

245

e점수 개발자들은 ‘당신은 과거에 어떻게 행동했을까?’라는 질문이 이상적인 상황에서도 엉뚱하게 ‘당신 같은 사람들은 과거에 어떻게 행동했을까?’라는 질문을 던진다.

물론 통계 세상에는 엄연히 대리 데이터가 존재하고 가끔 그런 데이터가 유용하기도 하다.

물론 부자들은 너나없이 크루즈 여행을 선호하고 BMW를 탄다.

가난한 사람들은 빈번하게 높은 이자를 부담하면서도 급전을 빌린다.

대체로 이런 통계 모형이 유효한 것으로 보이는 까닭에 투자자들은 사람들 수천 명을 적절한 버킷으로 분류할 수 있는 과학적 시스템에 투자를 확대하고 있다.

현재까지는 빅 데이터가 일방적으로 승리를 거두고 있다.

245-

잘못된 판단으로 엉뚱하게 분류된 사람은 어떻게 될까? 이런 실수는 흔히 벌어진다.

그런데도 시스템 오류를 정정할 수 있는 피드 백은 전혀 존재하지 않는다.

설상가상으로 규제 해방구인 e점수에서 패배자들은 시스템 오류를 바로잡는 것은 고사하고 마음대로 불만을 터뜨리지도 못하고 있다.

WMD 세계에서 이들은 부수적 피해자에 불과하다.

피해자들은 시스템 존재 자체를 알지 못한다. 그리하여 사람들 대부분은 삶이란 원래 불공평하다는 결론을 내리게 된다.

8.3. 취업도 대출도 사랑도 결정하는 신용평가점수

248-

인적자원관리협회 설문조사에 따르면 고용주 절반 가까이가 입사 희망자들을 심사할 때 신용평가 보고서를 참고했다.

일부 고용주들은 기존 직원들 신용 상태까지 확인했다.

특히 승진 대상자에 대해서는 신용 상태를 매우 중요하게 따졌다. 미래 직원이든 현재 직원이든 신용조사를 하려면 기업들은 반드시 사전에 당사자에게 허락을 받아야 한다.

그러나 대개 이는 거의 요식행위에 불과하다.

신용 데이터를 제출하라는 요구를 거부하는 지원자를 뽑아줄 기업은 그리 많지 않다.

신용 이력이 나쁜 사람에게 취업 문턱은 높기만 하다.

2012년 중하위 소득계층 가정이 있는 신용카드 빚에 관한 설문조사가 이를 증명해준다.

응답자 10명 중 1명은 불합격 사유가 나쁜 신용 이력 때문이라는 이야기를 고용주에게서 들었다.

다른 사람들은 아예 이유도 모르고 배척당했다.

따라서 기업들은 불합격 사유가 신용문제일 경우 구직자에게 반드시 고지해야 하는 법적 의무가 있다.

그러나 고용주 대부분은 회사와 맞지 않는다는 중 다른 이유를 갖다 붙인다.

채용과 승진에 신용평가점수를 따지는 관행은 빈곤이 되풀이되는 현상을 촉진한다.

신용이력 때문에 일자리를 구할 수 없으면 신용 이력이 더 나빠지고, 결과적으로 일자리를 구하기가 더욱 어려워진다.

이는 사회 초년생이 첫 직장을 구할 때 경험이 부족하다는 이유로 일자리를 구하지 못하는 경우와 비슷하다.

249-

고용주들은 책임감이 있는 사람은 신용이 좋고, 그래서 신용이 좋은 사람을 채용해야 한다고 주장한다.

그러나 부채를 도덕적 문제와 반드시 연결시키는 것은 잘못된 일이다.

기업이 파산하거나, 값싼 노동력을 찾아 일자리를 해외로 이전하는 바람에, 혹은 비용 절감이라는 허울 때문에 성실하고 믿음직한 많은 사람들이 일자지를 잃고 있다.

불경기라면 실직 문제는 더욱 심각해진다.

많은 미국 노동자들은 실직과 함께 건강보험 자격도 상실하고 있다.

무보험 상태에서 행여 사고나 질병이 생기면 그들은 여지없이 대출금 연체자가 된다.

의료비용은 여전히 미국에서 가장 보편적인 개인 파산 사유다.

250-

빈부 차이는 인종과 깊은 관련이 있다.

2015년 말 기준으로 백인 가구는 흑인과 히스패닉 가구보다 금융자산과 부동산 자산을 합친 총재산이 평균 10배가 많았다.

순자산이 제로이거나 마이너스인 백인 가구는 15%에 불과한 반면, 흑인과 히스패닉은 가구 1/3 이상이 경제적 완충제가 전혀 없다.

이 같은 격차는 연령대가 높아질수록 더욱 벌어진다.

60대 백인들은 동년배 흑인보다 11배나 부유하다.

이런 수치를 고려할 때 신용조사로 인해 만들어진 덫이 사회 전반과 인종에 불공평한 영향을 미쳤다고 주장하는 것은 무리가 아니다.

2016년 현재 미국 10개 추가 채용과정에서 신용평가점수를 기준으로 삼는 것을 불법화하는 법률을 통과시켰지만 나머지 40개 주에서는 여전히 합법이다.

8.4. 쓰레기를 넣으면 쓰레기가 나온다

251-

채용과정에서 맨 꼭대기에 있는 사람은 컴퓨터를 결정을 내리는데 도움을 주는 유용한 도구로 생각한다.

하지만 중간에 많은 의사 결정이 자동화 시스템에 의해 처리된다.

데이터 사냥꾼들 사이에서 오래전부터 내려오는 격언이 있다. “쓰레기를 넣으면 쓰레기가 나온다.” garbage in, garbage out. GIGO

255-

아칸소 주에 사는 캐서린 테일러는 몇 해 전 지역 적십자사에 일할 수 있는 기회를 놓쳤다.

이런 일은 누구나 겪을 수 있는 그런 일이었다.

그런데 그녀가 받은 불합격 통지서에는 귀중한 단서가 있었다. 거기에는 필로폰이라고 불리는 메탐페타민(methamphetamine)을 제조하고 판매한 혐의로 형사 고발되었다는 내용이 들어있었다.

그런 기록이 있으니 채용이 될 리 만무했다.

캐서린은 자기 신용조회 보고서를 면밀히 보다가 뜻밖인 사실을 알게 되었다.

자신과 생일까지 똑같은 동명이인이 마약판매혐의로 고발되었는데 최소 10개 신용정보업체가 그녀와 동명이인을 한데 묶은 부정확한 보고서로 그녀 신용을 먹칠하고 있었던 것이다.

그 보고서는 그녀가 예전에 연방주택보조금을 신청했다가 거부된 것과도 연관이 있어 보였다.

그녀는 남편과 함께 동분서주한 끝에 자기 신용을 바로잡을 수 있었다.

8.5. 오직 인간만이 공정성을 주입할 수 있다

257-

인간 문자언어를 이해하는 컴퓨터 능력이 발전함에 따라 자동화 추세는 걷잡을 수 없이 질주하고 있다.

컴퓨터는 1초에 수천 건 문서를 처리할 줄 안다.

2011년 퀴즈왕 IBM 왓슨도 10% 문제에서 언어나 문맥을 이해하지 못해 오답을 내놓았다.

왓슨은 나비의 주식(butterfly’s diet)을 물었을 때 유대교 음식인 코셔(Kosher)이라 대답했다.

이런 일이 소비자 프로필을 처리할 때 벌어지지 않으리라는 보장은 어디에도 없다.

259-

자동화된 시스템이 스스로 문제를 해결할 것이라고 기대할 수는 없다.

놀라운 능력에도 불구하고 기계는 공정성을 올리기 위해 그 무엇도 조정할 수 없다.

최소한 기계 스스로는 그렇게 할 수 없다.

오직 인간만이 시스템에 공정성을 주입할 수 있다.

하지만 인간도 욕망, 편견, 외부인에 대한 불신으로 차 있다.

e점수가 금융 세상을 오염시킴에 따라 가지지 못한 사람들에게는 기회가 거의 주어지지 않게 되었다.

솔직히 미친 듯이 날뛰는 수많은 WMD에 비하면 사회적 편견에 사로잡혀 있던 옛날 대출담당자가 그렇게 나쁘게만 보이지 않는다.

최소한 신청자가 그의 눈빛을 읽고 그의 인정에 호소할 수는 있지 않았던가!

8.6. 빅데이터 시대의 아이러니

(2023.10.12.)


초등학교 셔틀버스의 전원주택 진입로 출입을 막다

전원주택 진입로에 깔린 콘크리트를 거의 다 제거했다. 제거하지 못한 부분은 예전에 도시가스관을 묻으면서 새로 포장한 부분인데, 이 부분은 다른 부분보다 몇 배 두꺼워서 뜯어내지 못했다. 그 부분을 빼고는 내 사유지에 깔린 콘크리트를 모두 제거했다. 진...