4차 산업혁명의 실체

행정학과 21606770 곽소현

서론

다보스 포럼에서 슈밥이 말한 4차 산업혁명은 독일이 처음 4차 산업혁명이란 용어를 사용할 때의 상징적인 의미보다 경제사적 맥락으로 새로운 산업혁명을 정의하였다. 슈밥의 4차 산업혁명은 두 가지로 압축하자면 하나는 산업혁명을 일으키는 동력이고, 다른 하나는 산업혁명이 일어나고 있다는 근거이다. 그가 제시한 4차 산업혁명을 일으키는 동력은 디지털 기술(사물인터넷, 빅데이터, 로봇, 인공지능 등)과 과학기술(바이오, 물리학, 생물학 분야 기술)의 상호 증폭적 융합이라고 본다. 슈밥의 4차 산업혁명은 기존의 산업혁명들과 달리 ‘기술융합’으로 촉발된다는 것을 알 수 있다. 4차 산업혁명이라는 새로운 변혁에 대해 슈밥이 제시한 근거는 ‘속도’, ‘범위와 깊이’, ‘시스템 충격’의 세 가지 측면으로 압축된다. 하지만 슈밥이 제시한 이러한 제안들은 여러 면에서 합리성이 떨어지고 그런 현상이 왜 지금에서 새로운 산업혁명으로 간주되어야하는지 납득하기 어렵다. 다시 말하자면 슈밥의 4차 산업혁명의 개념은 여러 면에서 합리성이 떨어진다는 것이다. 또한 독일이 말한 ‘생산기술혁신 주도론’과 일본이 말한 ‘IT혁신기술 주도론’ 그리고 슈밥이 말한 ‘과학기술융합 주도론’ 이 셋 모두 엄밀하게 4차 산업혁명의 기조로는 적합하지 않다는 결론이 나온다. 하지만 4차 산업혁명 담론은 미래에 대한 전망에 바탕을 둘 수밖에 없기 때문에 기존담론이 아직 일부 불충분하거나 부적합하다는 사실은 어쩌면 당연할지 모른다. 그렇기에 우리는 4차 산업혁명의 실체에 다가가기 위해 기술, 산업, 경제의 여러 측면으로 4차 산업혁명을 깊게 알아보려 한다.

2. 본론

그간 IT기술의 가속적 발전이 가능했던 가장 중요한 원리는 무어의 법칙이다. 이 법칙에 따라 IT 하드웨어가 소형화, 저전력화 및 속도향상이 거의 기하급수적으로 전개됐다. 이에 따른 IT 활용의 가속적 확대는 생산성 향상과 산업의 질적 변화를 가져왔으며, 결국 3차 산업혁명을 견인하는 원동력으로 작용했다. 그런데 무어의 법칙이 막을 내리는 상황으로 접어들면서 그간 보였던 IT활용의 가속적 확대도 둔화하는 전망이다. 우선 IT는 기술, 산업, 공공인프라 등 많은 분야에서 활용되었는데, IT의 지속적인 기술 진보가 각 분야의 하드웨어, 소프트웨어, 데이터에 대한 각각의 실용화 조건을 차례로 만족시켰음을 알 수 있다. IT활용의 가속화는 세 가지 기술 부문(하드웨어, 소프트웨어, 데이터)의 진보를 통해 이루어졌다. 기술적 진보로 원하는 IT 기기의 각 기술 부문에 대한 실용화 조건이 모두 갖춰지면 바로 그 기기가 제작되고 활용되었다. 3차 산업혁명 동안 실질적으로 IT 활용의 가속화에 가장 많이 기여한 것은 하드웨어 기술 부문이었다. 하드웨어 기술은 거의 기하급수적인 발전을 거듭하였지만, 소프트웨어나 디지털 데이터 기술의 발전 속도는 상대적으로 낮은 선형적인 수준을 벗어나지 못했기 때문이다. 따라서 대부분의 새로운 IT 기기 자체의 실용화는 하드웨어 기술발전이 주도했다. 앞서 3차 산업혁명 시대의 IT 기기의 한 축인 하드웨어의 기술 진보를 따져봤다. 이번에는 다른 한 축인 소프트웨어의 기술 진보를 살펴보자. 이를 위해서는 ‘알고리즘’과 ‘비용’에 대한 기술 진보 추이를 따져봐야 한다. 우선 알고리즘을 보면 3차 산업혁명 시대에 높은 수준의 스마트 알고리즘이 부족하였고 소프트웨어 기술 진보가 상대적으로 더뎌진 이유다. 여전히 사람의 음성을 인식하거나, 복잡한 영상을 판독하고, 추론하는 수준에는 미치지 못한다. 다음에 비용을 보면 알고리즘이 갖춰지더라도 비용이 현실적이지 않으면 실용화를 할 수 없다. 그렇다면 소프트웨어의 비용을 결정하는 가장 중요한 요소는 무엇인가 하니 바로 소프트웨어 생산성이다. 프로그램 코드를 작성하는 데 걸리는 시간과 관련된 지표다. 소프트웨어가 있을 때, 그 코드를 작성하는 시간이 작아지면, 소프트웨어의 생산성은 커지게 된다. 이런 점을 고려하면 소프트웨어의 비용을 결정하는 가장 큰 독립변수는 소프트웨어 생산성이 될 수밖에 없다. 다양한 개발환경으로 소프트웨어 생산성은 향상되어가고 있지만 오늘날에도 여전히 새로운 소프트웨어 위기에 처해 있다. 클라우드 컴퓨팅으로 대변되는 컴퓨팅 인프라의 패러다임 변화로 프로그래밍 작업은 더욱 복잡하고 어려워지고 있다. 이와 같이 다양한 이유로 소프트웨어는 3차 산업혁명 기간 내내 IT 하드웨어의 기하급수적 진보에는 전혀 미치지 못한 채 자동차 등과 같은 비IT 산업의 발전 정도를 유지했을 뿐이다. 결국 소프트웨어 기술진보는 매우 더디고 앞으로도 특별한 계기가 없으면 그 양상은 계속될 것이다.

생산성으로 보면 생산성을 알다시피 경제와 사회 발전의 중요한 핵심요소이다. 생산성의 역설이 발생하고 있는데, 1970년 초에 컴퓨터가 본격적으로 도입되자 컴퓨터 혁명이 일어나고 있다며 미국 사회가 들썩였다. 그런데 생산성이 문제였다. 연평균 생산성 증가율은 오히려 감소하고 있었던 까닭이다. 로버트 솔로우는 1987년에 이런 현상을 다음과 같은 말로 꼬집었는데, “모든 곳에서 컴퓨터 시대가 왔다는 사실을 알 수 있는데, 정작 생산성 통계에서만은 그 점이 보이지 않는다.”라고 말했다. 지식근로자의 개인 차원 생산성향상은 어느 정도는 정점에 다다른 상태다. 기업 차원의 프로세스 혁신의 실현으로 인한 생산성 향상도 이미 거의 실현한 상태다. 이 두 가지 사실은 IT를 통해 얻을 수 있는 지식노동의 생산성 향상은 거의 한계 수준에 다다랐다는 것을 나타낸다. 2차 생산성 역설 현상은 그 방증으로 보면 된다. 기존 IT 기술이 여태까지처럼 생산성 향상의 동력으로 작용할 것으로 기대하기는 어려워진 것이다.

이제 우리는 4차 산업혁명의 실체는 무엇일까 알아보자. 한 줄로 말하자면 4차 산업혁명의 실체는 ‘인공지능이 주도하는 스마트화’이다. 인공지능은 정보화와 자동화 부문 모두에 관여를 할 것이다. 정보화 측면에서 보면 인공지능은 지식노동자 전문역량을 증강해 줄 수 있고, 기업의 가치 활동의 생산성을 비약적으로 향상할 수 있는 풍부한 잠재력이 있다. 한편 자동화 측면에서는 인공지능이 로봇에 결합하면 다양한 분야에 서비스 로봇을 활용할 수 있게 한다. 이런 서비스로봇을 통한 다양한 비정형 작업에 전반적인 생산성 혁신을 가져올 수 있다는 것이다. 인공지능에서 IT가 생산성 향상에 힘을 쓰지 못하고 있는 상황을 반전시킬 잠재력이 보임을 알 수 있다. 인공지능은 산업혁명 수준의 생산성 향상을 가져올 수 있는 유력한 옵션인 것이다. 결국 4차 산업혁명은 ‘인공지능 혁명’이다. 인공지능 기술진보의 3단계는 각각 ‘인식수준 인공지능(Perceptional AI)’, ‘인지수준 인공지능(Cognitive AI)’, ‘인간수준 인공지능(Human-like AI)’이다. 이와 같은 3단계 구분방식은 여러 가지 장점이 있다. 단계별로 인공지능의 역량을 구체적으로 이해할 수 있어서 인공지능의 활용 범위를 매우 구체적으로 구분할 수 있다. 그러나 인지수준의 인공지능이 성숙해지면 인공지능에 의한 지식노동자와 전문가의 업무 대체가 늘어나 실업이 대두하는 상황에 접어들게 된다. 그리고 인간수준 인공지능은 인간이 할 수 있는 것은 거의 대신할 수 있으므로 극심한 실업문제가 대두한다. 이러한 문제에 대해 계속해서 알아보도록 하겠다.

인공지능과 함께 거론되는 것은 바로 싱귤레리티(Singularity)이다. 이는 인공지능이 스스로 자신의 능력을 향상할 수 있는 단계를 말한다. 인공지능에 대해 말이 많아지면서 SF소설이나 영화에 나올 법한 로봇이 세상을 지배하는 이야기에 인공지능에 대한 공포를 유발하고 이는 기술 진보 자체에 거부감을 느끼는 신러다이트들의 세력이 커지게 된다. 기술 진보와 함께 인류가 큰 혜택을 입게 될 것이라는 장밋빛 기대가 커지지만 이런 기대에 앞서 인공지능에 대한 막연한 거부감이나 공포감을 걷어내는 일이 우선일 것 이다. 앞서 인공지능을 둘러싼 계시록적 미래 예측에 대해 살펴보면 대개 이런 예측들은 너무 급진적이고, 이른바 기술적 유토피아 또는 디스토피아를 단정하고 있다. 하지만 최근 쏟아지는 기술적 유토피아와 디스토피아 모두 신뢰하기에는 아직 이르다. 다 최근에 부는 인공지능의 붐이 파생시킨 성급한 예측들이다. 지금 그런 비생산적인 담론에 휘말리기보다는 냉철한 상태에서 인공지능의 기술 진보의 향방을 철저히 분석해서 준비해야하는 단계이다. 현 단계인 인공지능 기술을 최대로 활용할 방도를 강구하는 노력도 필수다. 최근 ‘로보칼립스’가 멀지않았다는 인식이 확대되고 있다. 로봇과 묵시록의 합성어인 로보칼립스는 로봇이 대부분의 인간 노동을 대체할 때 발생하는 노동시장의 재앙을 의미하는 말이다. 로봇은 앞으로 로봇을 다루는 횟수도 증가하고 점점 그 수가 증가할 것이다. 아직 서비스 로봇은 많이 없지만 산업용 로봇이 확산이 가속화되고 여러 방면으로 활용이 되고 있다. 언론 매체의 초점이 서비스 로봇에 집중되고 있지만 우리가 주목해야 할 것은 산업용 로봇이다. 조만간 산업용 로봇은 산업전반에 두루 퍼져 생산성이 크게 향상하며, 이로 인해 기술적 실업의 문제가 대두할 것은 분명하다. 로봇의 도입이 가속화되면 생산성이 크게 향상될 것은 틀림이 없다. 하지만 실업 또한 문제가 된다. 언론이나 온라인 매체에서는 실업의 경우를 크게 보도하는데 실제로는 그렇지 않다. 미국의 경우를 예를 들어 앞으로 10년간 로봇에 의해서 발생하는 실업총량은 월간 노동이동량에도 못 미치는 수준이라고 알려준다. 하지만 더 주목할 점이 있는데 현재 10%에 불과한 로봇 증가율의 전망치가 앞으로 훨씬 더 커질 가능성이 있다는 점이다. 이는 현재 제조업 전반에 거쳐 로봇이 담당하고 있는 제조공정 비율은 10% 정도밖에 되지 않아 로봇을 도입할 여지가 아주 충분하며, 협동로봇 같은 신개념의 로봇이 중소기업에 본격적으로 확산되는 시나리오를 목전에 두고 있기 때문이다.

4차 산업혁명이 주도기술이 인공지능이라면 당연히 인공지능의 정의쯤은 꿰고 있어야 할 것이다. 인공지능이라는 표현을 말 그대로 해석하면 인공적인 지능이라는 말인데 여기서 인공이라는 단어는 물리, 화학, 생물적 현상이나 법칙이나 동작의 인위적으로 모사하는 것을 나타낸다. 그런데 우리는 아직 인간‘지능’ 자체에 대해 명확한 이해에 도달하지 못했다. 그렇기 때문에 인공지능에 대한 지배적인 정의가 존재하지 않는 것이다. 인공지능의 발전 속도는 매우 중요한데 이것이 4차 산업혁명의 전개 속도를 결정하기 때문이다. 이것이 앞으로 어떻게 발전될지 답을 내기가 어렵지만 AI 기술진보는 점진적으로 진행될 것이다.

4차 산업혁명을 촉발하는 인공지능의 기술발전에 따라 세상이 바뀔 것이다. 4차 산업혁명 시대의 글로벌 경쟁은 점차 치열해질 것이다. 앞으로 4차 산업혁명의 글로벌 경쟁에서 각 나라의 성적은 디지털 경제의 총량으로 나타날 것이다. 디지털 경제의 규모가 지속해서 커지고 있다. 디지털 기술이 경제의 작동원리에 끼친 영향은 매우 특이하다. 디지털 기술은 경제의 일정 영향을 미쳤으며 그 작동원리를 일부 변화시켰다. 전체 경제에서 디지털 경제가 차지하는 비중과 중요성은 점점 커지는 것은 분명하다. 디지털 세계에서의 경제 작동원리는 분명히 기존 것과 아주 다르다. 하지만 디지털 경제와 산업 경제가 함께 맞물려 돌아가는 하나의 경제로 돌아갈 것이므로 이 두 작동원리도 함께 공존하는 양상은 계속될 것이다. 4차 산업혁명의 가장 중요한 화두는 스마트화, 플랫폼화, 소프트웨어다.

앞으로 닥칠 4차 산업혁명의 쓰나미에 대비하기 위해서는 우리나라의 여건을 분명하게 인식하는 것이 필수다. 그간 우리는 ‘IT강국’ 이라는 자부심으로 자신만만했으나 우리나라의 IT 여건은 녹록지 않다. IT 산업 포트폴리오가 기형적이고 IT 활용에서도 글로벌 경쟁력이 취약하고 글로벌 혁신역량도 뒤처졌다. 한국은 더는 IT 강국이 나이다. 이제는 상황이 IT 기술환경이 하드웨어보다는 데이터와 소프트웨어 중심 환경으로 이동한 지 오래다. 단순히 반도체와 디지털 TV, 휴대폰만 가지고는 앞으로 험난한 IT 경쟁 환경에서 버텨내기 어렵다.

3. 본론

스마트화의 흐름을 제대로 타는 국가는 생산성의 상대적 향상과 신성장 동력산업 확보로 인한 막대한 혜택을 누릴 수 있다. 이런 국가에게는 4차 산업혁명이 한 단계 도약할 수 있게 발판이 될 것이며, 그렇지 못한 국가는 퇴보를 면치 못하게 되는 것이다. 결국 스마트화는 거의 우리 사회의 전 분야에서 진행될 것이며 그 진행 속도는 다양한 IT 기술의 기술진보에 의해 결정된다. 이때, 인공지능의 기술진보가 가장 중요한 키로 작용할 것이다.

4차 산업혁명은 전 세계 모든 국가에 두 가지 방정식을 숙제로 내놓는다. 하나는 스마트화의 확산이 가져올 ‘생산성 향상’에 관한 것이고, 다른 한편에서는 스마트화의 흐름으로 창출될 다양한 신산업을 육성하는 ‘혁신성 증진’에 관한 것이다. 전자는 ‘스마트화의 확산’의 문제이고 후자는 ‘스마트 기술의 산업화’의 문제이다. 이 두 방정식을 풀기위해 생산성 향상과 혁신성 증가를 한꺼번에 다루는 이른바 ‘투 트랙 전략’을 구사해야한다. 첫 번째 시장경쟁에 참여할 역량을 갖추도록 학습의 기회를 제공하는 것이다. 두 번째는 스마트화의 경주는 지속 가능한 스마트 참조모델의 신속한 실현이다.

4차 산업혁명 시대에는 기존 디지털 플랫폼만 아니라 새로운 개념의 플랫폼들이 등장할 것이다. 플랫폼의 영토는 점점 커질 것이다. 플랫폼은 디지털 경제의 한 단편인데 디지털 경제는 효율적으로 계량화해야 한다. 플랫폼 네트워크는 초연결 협업문화가 관건이다.

IT혁신의 중심이 하드웨어에서 소프트웨어로 옮겨간 지는 오래되었다. 따라서 소프트웨어를 중심축으로 한 혁신의 추세는 더욱 거세질 것이다. 국내 소프트웨어 산업의 열악한 현실을 알고 이를 타개할 방안을 모색해야한다. 4차 산업혁명의 골든타임의 최우선 과제는 SW산업육성이다. 한국은 글로벌 소프트웨어 기업이 전무하다. 우리나란 4차 산업혁명에서 불리하다. 그래서 우리는 지금 바로 4차 산업혁명을 준비해야하는 골든타임이고 견실한 소프트웨어 산업을 확보하지 못한다면 아무리 좋은 인공지능 기술을 개발해도 산업화로 전환하는 것은 어렵다. 이와 같이 우리는 SW산업에 대한 제대로 된 인식을 갖춰야 한다. 또한 장기적이고 정교한 SW산업육성 전략을 마련해야 한다.

이렇게 우리는 4차 산업혁명의 3대화두인 ‘스마트화’, ‘플랫폼화’, ‘소프트웨어’에 대해 살펴보았다. 4차 산업혁명에 실효적 대응에는 하위레벨의 인프라도 매우 중요한 요소로 작용한다. 인공지능은 인프라 차원에서 접근해야한다. IT 활용이 고도화되면서 IT 정책을 둘러싼 환경은 예전보다 더 복잡해 졌다. 그렇기 때문에IT 정책 인프라도 선진화해야한다. 또한 기술과의 경주에서 이기는 교육체계를 갖춰야 한다. 4차 산업혁명에서는 인적자원도 가장 중요한 인프라에 속하기 때문에 인재양성에 대한 관심이 크다. 거기다 실효성 있는 SW 인력양성도 필수다. 우리나라는 소프트웨어 인력양성이 매우 부족하기 때문에 교과과정이나 특성화를 통해 4차 산업혁명에 대비해 가야한다.