4차 산업혁명의 실체

21207797  행정학과 구민서

1.동기

최근 들어 3차 산업혁명이 둔화되는 상황에서, 앞으로 그간 IT 혁명에 인공지능이 가세할 때, 기술 및 산업 경제에 대한 변화 양상이 혁명적일 것이다. 이러한 시기에 4차 산업혁명의 개념과 핵심 내용 및 대응 방안을 알고 이에 부응하는 지식을 쌓아가는 것이 이 시대에 꼭 필요한 사명일 것이다.

2.본문

책의 내용을 서술 순서와 같이 5부로 나누어 간략히 정리해 보겠다.

1)4차 산업혁명의 기존 담론에 관하여

4차 산업혁명의 개념 정의를 위해 과거 영국에서 시작된 산업혁명을 역사적으로 고찰해 보면, 그 당시 그것은 동력의 개발과 발전을 통한 매우 획기적인 사건이었고, 오랜 시간을 거쳐 완성되어졌으며, 그 과정에서 자본가와 노동자, 지주 및 정치가, 경제인 등 여러 구성 요소간의 복잡한 이해관계가 얽혀있었다. 당시는 생산성 향상을 위해 자본가 위주의 정책이 우선시 되었으나,향후 생산성과 관련해 어느 분야에 주안점을 두고 전개해 가야할 지에 대한 딜레마는 계속되고 있다. 슈밥이 제시한 4차 혁명은 기술융합이라는 요소를 촉발 요인으로 보고 있는데,1,2,3차에 비해 동력이 다소 불분명하게 제시되어  있어, 혁신적이라기보다는 전개 과정의 일부인 것으로 보인다. 하지만 독일의 헤닝 카거만이 제시한 인더스트리 4.0리나 일본의 빅데이터 사물인터넷, 인공지능과 같은 IT혁신 기술은 슈밥이 제시한 4차 산업혁명보다 다소 구체화 되어 있어 차이를 보인다. 그러나 독일의 인더스트리 4.0 및 스마트 팩토리도 제조업 혁신 분야의 한 대목일 뿐이고, 일본의 제시도 IT기술 진보의 또 다른 표현일 뿐이라, 진정한 4차 산업혁명에 대한 담론이라 볼 수 없다.

2)산업혁명 실체에 관하여

IT활용의 가속화 기준인 무어의 법칙, 즉 초선형적, 기하급수적 또는 배 가적 발전이 이미 이전에 비해 저하, 정체되고 있다. 다시 말해 발전 속도가 현저히 둔화되고 있어 무어의 법칙이 막을 내리고 있다고 본다. 또, 현재 지식근로자의 개인 차원 생산성 향상은 어느 정도 정점에 이르렀고, 기업 차원의 생산성 향상도 프로세스 혁신의 실현으로 이미 거의 실현된 마당에,IT를 통한 지식 노동의 생산성 향상을 기대하기는 힘들다. AI가 유력한 소프트웨어 기술 진보의 엔진이며, 크게 세 가지 영역에서 생산성 향상을 가져 올 것이다. 우선, 정보화 영역에서 전문가의 생산성을 높여 줄 것이고, 둘째, 기업의 정보화 영역에서 기업 내외부의 가치 사슬 전반에 프로세스를 정합, 통합해서 경쟁우위를 확보하게 해 주며,마지막으로 육체노동 영역에서 서비스 로봇 영역에서 볼 수 있듯이,비정형 육체노동의 생산성을 향상시켜 줄 것이다.

결론적으로 4차 산업 혁명의 중심은 인공지능 혁명이며, 이는 증기기관, 전기력, 디지털 기술 같은 범용 기술과 비교해 보면 크게 두 가지 차이가 있다. 하나는 이전 범용기술이 새로운 기술인데 반해, 인공지능 기술은 기존 소프트웨어에 속한 기술로, 앞으로 지속해서 발전할 IT의 인프라 자체가 인공지능의 보완혁신이 된다는 점이다. 또 하나는 이전 범용 기술이 단위 기술인데 비해, 인공지능 기술은 복합기술이다. 덧붙여 인공지능의 역량을 구체적으로 이해하고자 기술진보의 단계에 따라 3가지로 구분하여 설명했다.1단계는 인식수준의 인공지능으로써, 데이터 안에 들어있는 특징을 추출해서 그 안에 포함된 개체를 식별하는 인공지능이다.2단계는 인지수준 인공지능으로써, 의미를 해석하고 이를 바탕으로 지식을 축적하며, 추론을 할 수 있는 인공지능이다. 3단계는 인간수준 인공지능으로써, 인간처럼 생각하고 판단하고, 행동할 수 있는 인공지능이다.

3)계시론 적 담론에 관하여

인공지능이 스스로 자신의 능력을 향상시킬 것이라는 싱귤레리티 개념을 인공지능의 기술발전에 대한 과도한 기대에서 비롯된 현상으로 보고 있다. 또 범용인공지능에 대해서도 지나친 공포 팔기로 일축하고 있으며, 이러한 계시론 적 미래학에 대해 참고는 할 수 있으나 맹목적으로 따르는 것은 옳지 않다. 또, 무어의 법칙은 하드웨어 세계에서 작용하는 법칙으로, 인공지능이 속한 소프트웨어 세계에서는 전혀 관련이 없다고 본다. 기술적 유토피아나 디스토피아 개념도 무리한 과학지상주의자 거나 기술 회의론 자 일 수 있으므로 경계해야 한다. 담론들이 대개 진위를 분별하기가 어렵고, 대중에게 공포팔기로 유혹하고, 기술 발전에 대한 범주의 오류에 빠지기도 하므로, 우리가 이러한 성급한 예측들에 대해 이성적 자세로 철저한 분석을 통해 판단하고자 노력해야 한다. 현 상태에서 로봇의 산업 현장 점유율은 10퍼센트 인데,점점 늘어날 여지가 있고, 로봇이 인간을 서서히 증가적으로 대체하겠지만, 로봇으로 인해 인간이 설 자리를 잃게 되는 재앙을 의미하는 로봇 칼립스는 현재 두려워 할 정도는 아니다. 특히 협동 로봇과 인간의 협업의 경우, 협동 로봇은 기존 숙련 작업자가 하던 작업 중에서 인간은 로봇이 할 수 없는 고도작업만을 수행하고, 로봇은 부대작업을 처리해 숙련기술자의 생산성을 향상시켜주므로 생산성 향상의 지평을 열 수 있어서 로봇 칼립스는 기우에 불과하다. 나아가 현재 급진적 기술 실업도 그리 걱정할 단계는 아니다. 인공지능이 지나치게 과열 양상을 보이고 있어, 딥러닝에 대해서도 과대평가 하고 있다. 인식, 학습, 추론의 골격을 가진 딥러닝 시스템은 한 가지 작업 밖에 할 수 없고, 딥러닝 하나만으로는 전문적인 안공지능 시스템을 구현하기 힘들다. 또, 인공지능의 실현성은 비 감독 학습 알고리즘 개발과 언어의 이해 등의 사안에 대해 많은 시간이 소요되므로 점진적으로 발전 할 것이다.

4)4차 산업혁명의 전개 양상에 관하여

4차 산업혁명의 전개와 관련된 개념을 살펴보자.

디지털 경제란 인터넷의 전자상거래를 통해 상품과 서비스의 거래가 이루어지는 경제 또는, 국내외 거래의 주문, 생산, 배송 시 정보통신기술이 중요한 역할을 담당하는 경제를 의미한다.

또, 공유 경제란 자신이 가진 재화를 경제적 보상을 전제하지 않고 다른 사람이 활용할 수 있도록 해주는 것이라고 레식 교수가 최초로 정의해 소개된 개념이다. 지금은 다소 변경되어, 개인의 재화를 IT기술을 바탕으로 다른 사람과 공유함으로써 새로운 가치를 창출해 내는 비즈니스로 정의 한다. 디지털 경제의 작동원리는 제품을 한 단위 더 생산하는 한계비용이 낮아지는 수확체증과 승자독식 원리이며, 이에 디지털 경제 분야에서도 독과점이 문제점이고, 이 때문에 공정경쟁 침해가 우려된다.

이제 4차 산업혁명의 화두인 스마트 화, 플랫폼 화, 소프트웨어를 알아보자.

첫째, 스마트화로 인해 4차 산업혁명 시대를 제2의 기계시대 혹은 스마트 머신 시대라고 표현 한다 .스마트화의 기회를 잘 활용하고, 위협에 얼마나 슬기롭게 대처할지가 관건이다.

둘째, 플랫폼 화는 승객을 수송수단인 기차에 연결해 주는 플랫폼의 개념이 그대로 적용된 것으로, 온라인상에서 정보화, 온라인화, 융합화를 통해 다양한 플레이어들이 플랫폼의 바다에서 삶을 영위하게 된다.

셋째, 소프트웨어인데, 클라 우드와 같이 하드웨어의 용량과 성능을 마음껏 사용할 수 있게 해주는 장치로 인해 소프트웨어의 가속적 발전이 가능해 졌다.

우리나라의 IT 포트폴리오는 휴대폰 영역은 매우 크고, 소프트웨어는 적은 편으로 균형 면 에서 기형적 구조를 보인다. 또, IT 활용 면 에서도 정보화 수준은 세계적인 반면, 활용에 편식 경향이 강하고 전자상거래 비중도 매우 낮아 글로벌 경쟁력이 약하다. 게다가 정부나 기업체의 혁신 역량도 부족하고 학술 연구도 약하다. 정보화 수준은 물리적인 수치보다는 소프트웨어적 아이템의 충만으로 가늠지어진다.

5)대응 방향에 관하여

인공지능의 기술진보가 스마트화의 가장 중요한 키이며, 경제적 부가가치의 대부분은 생산성 향상에서 나온다. 스마트 화를 통한 부가가치 창출의 기본적인 두 가지 축은 혁신 기술의 산업화와 생산성 향상이다.

세계적으로 공신력 있는 리서치 회사들의 정보에 따르면 미래 전망은 다음과 같다.

첫째, 거시적 맥락에서 인공지능이 막대한 경제적 부가가치를 가져다준다는 점이다. 둘째, 경제적 부가가치 창출에는 생산성 향상과 혁신 제품의 산업화가 거의 절반씩 기여를 한다는 점이다. 셋째, 경제적 부가 가치면 에서는 당장에는 생산성 향상이 산업화 보다 더 큰 기여를 한다는 점이다.

우리의 대응은 다음과 같다.

첫째, 스마트 화와 관련한 전략이다. 우리는 생산성과 혁신성이라는 투 트랙 전략을 바탕으로,4차 산업혁명의 기조를 정립하는 것이 가장 시급한 대응 전략이며, 국가적 차원에서 혁신과제로 선정, 추진해야 한다. 또, 스마트 도로와 같은 인프라 구축에도 힘써야 한다. 즉, 국가는 글로벌 시장 경제에 참여할 역량을 갖추도록 학습의 기회를 제공하고, 스마트 화를 추진할 국가적 컨트롤 타워를 마련하고, 스마트화의 전략영역을 선정해 국가적 아젠다로 삼으며, 전략 영역별로 타당한 거버넌스를 구축하여 기존의 생산성 향상 노력의 연장선상에서 추진해야 한다.

둘째, 거대한 플랫폼의 영토에서 디지털 플랫폼과 소프트웨어 플랫폼 모두 새로운 형태의 플랫폼 화를 통해 경쟁력 우위를 점유해야 한다. 이에, 초 연결  협업 문화를 형성하고, 이미 세계적으로 주도적 플랫폼 을 형성해 가고 있는  선진 플랫폼 네트워크에 빨리 참여할 필요가 있다.

셋째, 스마트 화는 결국 기존 소프트웨어 산업의 확장과 고도화로 이어진다는 것에 주목하고, 견실한 소프트웨어 산업 구축에 우수한 성과를 내는 게 필요하다. 특히 응용 소프트웨어의 경시 풍조를 줄이고, 도메인의 중요성 인식과 소프트웨어 분류에 대한 인식 제고를 통해 장기적인 소프트웨어 산업을 발전시켜야 한다. 나아가 소프트웨어 분야 기초체력을 증강하고, 육성대상 소프트웨어 분야를 명확하게 규정하고, 현재의 스마트 화 흐름을 지렛대로 활용해 파격적 정책을 바탕으로 비약해야 한다. 마지막으로, 인공지능 인프라 구축을 위해 범부처 차원에서 인공지능 정책을 추진할 체계를 마련하고, 인공지능에 대한 연구개발 거버넌스를 구축하고, 로드맵도 만들고, 실효성 있는 인력 양성이 시급하다.

3.마무리

저자는 계시론적 담론에 혹하지 말고, 숙명적인 4차 산업혁명을 공부하고 준비하라고 말한다.4차 산업혁명의 실체에 관해, 기술, 산업, 노동, 경제적 관점에서 4차 산업혁명은 인공지능만이 새로운 산업혁명을 촉발시킬 수 있는 유력한 요소라고 단정한 것이 흥미로웠다. 현재 나돌고 있는 조만간 닥칠 싱귤레리티, 공포스러운 실업 등에 관해 한마디로 공포팔기로 단정하고, 기술의 가속적 진보를 전제한 경제학자들의 여러 담론들이 비합리적이라는 점을 기술과 산업, 경제 통계를 바탕으로 날카롭게 반박한 점도 적극 수긍이 간다. 나아가 기존 인공지능 붐을 몰고 온 딥러닝의 기술 실용적 한계를 학술적으로 설명하면서 인공지능에 대한 과대평가와 과열 현상을 경계해야 한다고 지적한 점도, 지나친 미래 기대에 대한 경각심을 일으키기에 매우 유용한 것 같다.

이에 따라, 미국이나 다른 선진국처럼 장기로드맵의 수립과 기존 분산되어 있는 인공지능 연구기능을 한데 모아 국책연구소를 설립하여, 정보 활용능력까지 겸비한 진정한 정보화 선진국이 될 수 있기를 기대한다. 그리고 향후 20년이 소프트웨어 산업의 골든타임이라는 것을 명심하고, 국가의 지원과 체계적 교육을 통해 4차 산업혁명을 성공으로 이끌 수 있는 세계적인 리더국이 되기를 바래본다.