제 4차 산업혁명의 실체

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차오성

1. 서론

최근 텔레비전이나 신문 등 여러 매체에서 4차 산업혁명에 대한 논의가 활발하다. 여태까지 산업혁명이라는 이름이 붙여진 것들은 인류 역사에 있어서 아주 큰 사건들이었다. 18세기 중엽의 1차 산업혁명은 증기기관의 발명으로 자본주의 사회의 기반이 형성되고 생산력을 폭발적으로 증가시켰다. 석유와 전기로 인한 2차 산업혁명이나 정보화로 인해 발생된 3차 산업혁명 역시 인류에게 큰 전환점이 되었는데 이는 아마 4차 산업혁명도 마찬가지 일 것이다. 그러면 이제부터 4차 산업혁명이 정확히 무엇인지 이를 위해 우리는 어떻게 대비해야 하는지 살펴보도록 하자

2. 본론

우선 4차 산업혁명의 기존의 담론은 크게 세 가지로 볼 수 있다. 클라우스 슈밥, 일본, 독일이 제창하는 담론 세 가지인데 우선 슈밥의 담론은 사물인터넷이나 빅데이터, 로봇과 같은 디지털 기술과 바이오, 물리학과 같은 과학기술의 상호 증폭적 융합이 4차 산업의 동력이 된다고 본다. 하지만 이는 새로운 현상이 아니라 이미 수십 년 전부터 진행되고 있다. 또 새로운 변혁에 대해 속도가 기하급수적으로 전개되고 사회 전반의 총체적 변화를 가져올 것이라고 예상하지만 이것도 새로운 사실이 아니다. 이는 이미 예전부터 주목해왔고, 논의되어 왔다. 즉 슈밥의 4차 산업혁명의 개념은 합리성이 떨어진다.

독일은 인더스트리 4.0으로 사물인터넷을 비롯한 첨단 스마트 기술을 활용해 제조공정을 첨단화하려는 시도를 한다. 모든 생산설비에 사물인터넷 기술을 적용해 제조공정을 실시간 감시하고 생산설비를 제어할 정보시스템 환경을 구축하는데 목표를 둔다. 이런 시스템은 스마트 팩토리라는 개념으로 통합되게 된다. 인더스트리 4.0은 정부, 학계와 산업계, 노조가 일원화된 추진체계를 갖추고 본격적인 발전 궤도에 진입한다.

일본은 빅데이터나, 사물인터넷과 같은 IT 혁신기술이 사회나 경제를 근본적으로 변화시킬 것으로 예상하고 대책을 마련한다. 하지만 슈밥이 제창하는 4차 산업혁명과는 개념이 다르고 용어만 빌려왔다고 생각해도 된다.

하지만 이와 같은 담론은 실체와는 좀 다르다. 우선 독일의 인더스트리 4.0은 제조업 혁신의 일부에 불과하다. 스마트 팩토리는 산업혁명이라는 관점보다는 제조업 혁신이라는 관점에서 보는 것이 더 합리적이고, 제조업의 생산방식의 효율화를 지향하는 기술이다. 이를 4차 산업혁명의 개념이라고 보기는 힘들다.

일본은 새로운 IT 기술을 산업혁명의 범용기술로 보고 있지만 빅데이터나, 로봇같은 것을 범용기술로 보기는 힘들다. 이러한 기술보다 오히려 인터넷이나 모바일 기술이 우리 사회에 가져온 변혁이 더 크다고도 볼 수 있어서 그러면 이러한 기술도 산업혁명의 시작이라고 봐야한다. 또한 일본은 IT 기술이 앞으로도 진화한다는 점을 도외시하고 인공지능 기술을 일반 혁신기술과 같은 반열에 놓고 생각한다.

독일의 ‘생산기술혁신 주도론’, 슈밥의 ‘과학기술융합 주도론’, 일본의 ‘IT 혁신기술 주도론’ 모두 4차 산업혁명의 기조로는 적합하지 않다. 하지만 4차 산업혁명의 담론은 미래에 대한 전망에 바탕을 둘 수 밖에 없기 때문에 이러한 기존 담론이 불충분하고 부적합한 것은 당연할 수도 있다.

일단 3차 산업혁명의 원동은 IT 기술의 가속화였다. IT는 여러 분야에서 활용되었고  IT 기기는 종류별로 보급량이 증가하고 지속적인 기술의 진보가 결국 이를 가능하게 하였다. 무어의 법칙에 따르면 CPU의 성능은 2년마다 2배씩 증가한다고 한다. 이러한 법칙은 3차 산업혁명 동안 하드웨어 기술이 기하급수적으로 발전하게 만들었고 이는 다양한 IT 기기의 제작이 가능하게 하였다. 하지만 무어의 법칙은 조만간 더는 지속하지 못 할 것이라는 전망이 나오고 있다. 기술적 한계로 인해 이제 소형화가 점차 불가능해지고 경제적 이유로도 힘들어지게 되면서 수년 내로 끝날 것으로 예상된다.

그렇다면 4차 산업혁명의 원동력은 무엇일까. 하드웨어 기술의 기하급수적인 발전은 기대할수 없고 남은 것은 소프트웨어 기술뿐이다. 소프트웨어 기술의 발전이 느렸던 이유가 높은 수준의 스마트 알고리즘의 부족과 상대적으로 느린 소프트웨어 생산성 향상이었다. 그렇다면 이를 해결하기 위해서는 값싸고 높은 수준의 스마트 알고리즘을 자유롭게 구사 할 수 있는 소프트웨어인 경제적 스마트 알고리즘의 확보이다. 4차 산업혁명에서 경제적 스마트 알고리즘을 가능하게 하는 기술은 인공지능이다.

인공지능이 탄생한 지는 60년이 넘어가고 있고 다양한 인공지능 기술이 나왔지만 경제적 스마트 알고리즘에 적합한 인공지능 기술은 거의 없었다. 하지만 최근 인공지능 기술은 새로운 국면으로 접어든다. 지금까지 실현하지 못한 높은 수준의 알고리즘이 딥러닝에 의해 가능해지고 있다. 물론 딥러닝도 아직까지는 부족하지만 적어도 인공지능 기술이 진화의 단계에 들어선 것은 분명하다.

기존 IT 기술의 생산성 향상의 영역은 주로 정보화였다. IT 기술은 주로 사무업무와 같은 일반적인 지식노동의 생산성 향상에만 기여하였지만 인공지능은 지식노동 중에서 전문가 영역의 생산성에 큰 영향을 미치고 또한 육체노동 영역의 생산성 향상에도 큰 기여를 할 수 있다. 인공지능은 일반 지식근로자는 말할 것도 없고 전문 지식근로자, 즉 ‘전문가’의 생산성을 증가시킬 것이다. 인공지능으로 가능해진 도구들은 전문가의 작업을 대신해 줌으로써 전문가가 여분의 시간을 전문적인 작업에 사용할 수 있게 한다. 이는 당연히 지식근로자의 생산성을 향상 시키게 할 수밖에 없다.

인공지능은 육체노동 영역에서도 생산성 향상을 불러올 것이라고 예상되는데, 지금까지는 로봇이 주로 공장에서의 조립, 용접 같은 산업현장에서만 사용되어져 왔다. 하지만 인공지능이 로봇에 탑재되면 안내나 배달 등을 할 수 있는 서비스 로봇도 등장하게 될 것이다. 이는 다양한 분야에서 사람들이 하는 일을 대신하게 되고 생산성 향상을 가져오게 될 것이다.

4차 산업혁명의 시대의 여러 가지 계시록적 담론도 있다. 우선 인공지능과 함께 거론되는 싱귤래리티이다. 인공지능이 스스로 자신의 능력을 향상할 수 있는 단계로 기술발전에 대한 과도한 기대에서 비롯된 현상이다. 미래학자인 레이 커즈와일은 2029년에 범용인공지능에 도달해 인공지능이 보통사람의 지능을 가지게 된다고 예고하였다. 2045년에는 초인공지능, 즉 싱귤래리티에 도달한다고 하였다. 싱귤래리티에 도달하면 컴퓨터는 인간보다 십억 배 우수한 지능을 가지게 되며, 인간은 인공지능을 통제할 수 없는 상황에 빠지게 된다고 한다. 하지만 이런 공포팔기는 대중들이 현혹되기 쉽고 이러한 기술적 디스토피아를 무조건 신뢰할 수는 없다. 아직은 성급한 예측일 뿐이고 현재는 인공지능의 기술 진보의 향방을 철저히 분석하여 준비해야 하는 단계이다.

또 로보칼립스가 닥쳐온다는 인식도 확대되고 있다. 로봇과 묵시록의 합성어인 로보칼립스는 로봇이 대부분의 인간 노동을 대체할 때 발생하는 노동시장의 재앙을 의미하는 말이다. 현재 산업용 로봇의 확산은 가속화되고 있고 앞으로 더욱 가파른 증가율을 보일 것이다. 이는 생산성에 있어서는 큰 향상을 보여줄 것이지만 실업이 증가할 것이라고 보지만 앞으로 10년간은 걱정할 사안이 아니라고 보고 있다.

기술적 발전이 급진적 기술적 실업을 불러일으킨다는 시각도 있다. 기술적 실업은 경기의 부침으로 생기는 일반적인 실업과는 달리 기술 진보에 따른 자동화가 초래하는 실업이다. 4차 산업혁명의 대표적인 역기능이 바로 기술적 실업이다. 다보스 포럼에 따르면 선진국과 신흥국을 포함한 15개국에서 약 200만 개의 일자리가 생기지만 약 700만 개의 일자리가 사라질 것이라고 보고 프레이 교수의 연구는 10년에서 20년 이내에 미국 전체 일자리의 47%가 기계로 대체되거나 없어질 것이라고 한다. 특히 숙련 지식노동자도 예외가 아니라고 밝혔다. 전 세계적으로 많은 학자들이 급진적 실업에 동조하는 자료를 내놓았다. 하지만 이와는 반대로 실업의 우려를 반박하는 진영도 있다. 독일 하이델베르크 대학의 멜라니 안츠 교수와 만하임에 경제 연구 기관인 ZEW 연구소의 연구원 테리 그레고리와 울리히 지란이 수행한 연구는 OECD 21개국의 전체 일자리 중 전체의 9%만이 자동화 고위험군에 속한다는 연구를 내놓았다. 결국 아직은 미래에 진행될 기술 진보를 예측하기 어렵고 대규모 실업에 대한 심각한 우려를 받아들일 필요가 없다.

4차 산업혁명을 촉발하는 인공지능의 기술발전에 따라 세상은 온통 스마트의 물결로 뒤덮일 것이다. 글로벌 경쟁은 점차 치열해질 것이고 제대로 대응한 국가는 IT 산업의 성장과 非IT 산업의 디지털화로 생산성 및 혁신성이 향상 될 것이다. 이러한 결과는 그 나라의 디지털 경제의 규모에 그대로 반영될 것이다. 디지털 경제는 IT 기술로 인해 산업 · 경제의 혁신의 흐름이 경제의 새로운 한 축으로 견고하게 자리 잡은 것이라고 보면 된다. 여러 기관에서도 디지털 경제에 대한 개념을 정의할 때  크게 두 진영으로 나뉘는데 첫째로 디지털 경제를 전자상거래 중심으로 정의하는 진영이고 다른 하나는 디지털 기술로 인해 부가가치가 발생하는 모든 경제적 영역 및 활동을 디지털 경제로 정의하는 진영이다. 최근에는 후자의 개념에 따라 디지털 경제를 해석하는 추세가 커지고 있다. 이러한 개념에 따라 전체 경제에서 디지털 경제가 차지하는 비중은 점차 커지고 있다. 디지털 경제는 경제 성장의 발판이 되는 것이다. 디지털 경제는 시장경제에 새로운 동작원리를 부추기고 있고, 점차 커가고 있다. 하지만 이면에는 독과점이라는 현상이 발생되는데 아마존은 미국 내 모든 온라인 유통 매출의 43%를 구글은 검색 광고의 88%, 디지털 광고 시장의 52%를 점유했다. 이로 인해 일부는 제도적 규제를 주장하고 있다.

IT 기술은 4차 산업혁명 시대에도 분명히 중요한 역할을 할 것이다. 3차 산업혁명의 범용기술인 IT 기술은 우리의 모든 분야에 지대한 영향을 끼쳤다. 이러한 IT 활용과 육성이라는 두 축이 국가 경쟁력에 향상에 큰 영향을 미쳤고 이는 4차 산업혁명 시대에서 계속 지속될 것이다. 4차 산업혁명 시대를 이끌 범용기술은 인공지능이며 보완기술들은 사물인터넷, 빅데이터와 같이 IT의 신기술 또는 신기술이 접목된 기술이다. 과연 이러한 기술들이 IT 활용에 어떠한 영향을 미칠 것 인가. IT 활용은 3차 산업혁명에서 정보화, 온라인화, 융합화 세 가지 양상으로 전개되었다. 각 양상의 최종 지향점은 생산성, 접근성, 혁신성의 향상이다. 정보화는 4차 산업혁명 시대의 다양한 혁신기술이 접목되어 기존 정보화가 더욱 심화될 것이다. 빅데이터와 인공지능 기술이 가치사슬 전 과정에서 발생하는 상황을 감지하여 필요한 조치를 스스로 수행하는 자율적 제어를 가능하게 할 것이다. 온라인화도 분석기술이 더 높은 편의성과 큰 가치, 발전된 온라인 서비스를 제공할 것이다. 융합화는 보다 광범위하게 진행될 것이다. 다양한 혁신 기술이 폭넓게 산업 전반의 제품에 요소기술로 활용되고 유형적 제품에서 인간의 수행할 작업을 대체하는 무형적 지식서비스의 구현으로도 확대할 것이다.

하지만 4차 산업혁명에 제대로 대비하기 위해서는 스마트화에 대한 이해가 필수이다. 3차 산업혁명의 IT 활용 환경에서도 일정 수준의 스마트화는 가능했다. 하지만 자율적으로 상황을 판단하고 예측해서 결정할 정도의 스마트 수준화를 가진 기기나 서비스는 쉽지 않았다. 하지만 4차 산업혁명은 다르다. 인공지능의 발전은 스마트 기기와 서비스의 손쉬운 구현이 가능하게 했다. 궁극적으로는 3차 산업혁명 시대에 보았던 IT 활용의 각 단면이 스마트화로 덧입혀지고 다양한 영역에서 스마트 기기와 서비스가 점진적으로 확대되는 스마트 머신의 시대가 될 것이다.

4차 산업혁명 시대에는 새로운 개념의 플랫폼이 등장하여 우리 생활에서 플랫폼에 대한 의존도는 더욱 커질 것이다. 플랫폼화도 역시 3차 산업혁명의 단면을 덧입힐 것으로 예상 되는데 우선 정보화에서는 영영의 확장으로 새로운 소프트웨어의 엔터프라이즈 소프트웨어 군 편입이 이어지고 있다. 이런 소프트웨어는 외부 개발자가 필요에 따라 기능을 수정하거나 확장할 수 있도록 대부분 개방 아키텍처를 채택하고 있다. 정보화 구축에 사용되는 컴퓨팅 인프라도 플랫폼화가 가속된다.

온라인화에서는 이미 인터넷 비즈니스가 플랫폼을 활용하고 있어 새로운 사실은 아니다. 하지만 활용 범위가 다른 영역보다 훨씬 광범위하게 확장되고 있다. 디지털 플랫폼은 우리 생활에 점점 더 깊이 파고들고 전문분야로 확산되고 있다.

마지막으로 융합화에서는 非IT 산업 분야가 IT 기술을 요소기술로 활용해 혁신성을 높이는 것이 인공지능을 접목하여 더 가속화될 것이다.

그렇다면 우리나라의 IT 산업여건은 어느 수준일까. 우리나라의 IT 수출액은 약 179조 원으로 중국 · 미국 등에 이어 세계 4위이다. IT 부가가치율은 세계 1위, IT 고용률은 아일랜드에 이어 세계 2위이다. 이러한 숫자로만 보면 한국은 IT 강국이다. 하지만 우리나라는 반도체와 휴대폰을 제외하고는 국제경쟁력은 미약한 상태이다. 매우 기형적인 것이다. 하드웨어 부문에서는 유일한 수출 품목이 휴대폰이다. IT의 하드웨어 주력 분야인 인터넷 네트워크 장비나 IT 데이터센터 시스템과 같은 분야에서는 글로벌 업체가 전무하다. 소프트웨어 부문에서는 게임을 제외한 수출량이 세계시장의 0.5%에도 미치지 못하고 있다.

또한 정보화 수준에는 최상위권을 차지하고 있지만 IT 활용수준의 실질적인 평가를 위해서는 정보화 수준이 아닌 다른 것으로 평가를 해야 한다. 예를 들어 전자상거래 서비스분야에서는 중국은 전 세계에서 46%를 차지하는데 한국은 3.3%밖에 되지 않는다.

그렇다면 대응방향은 어떻게 잡아야 할까. 일단은 스마트화가 4차 산업혁명의 첫 번째 화두이다. 스마트화의 범위는 매우 넓다. 아마 모든 산업과 공공 부분에 적용 될 것이다. 제조업이 가장 빨리 진행될 부문인데, 제조방식의 스마트화 외에도 자율주행 자동차와 같은 제품의 스마트화가 진행될 것이다. 또한 서비스업이나 교육, 환경 등과 같은 공공 영영에도 스마트화가 진행될 것이다. 4차 산업혁명은 전 세계 모든 국가에 두 가지 방정식을 숙제로 내놓는데 하나는 스마트화의 확산이 가져올 생산성 향상에 관한 것이고, 다른 하나는 스마트화의 흐름으로 창출될 다양한 신산업을 육성하는 혁신성 증진에 관한 것이다. 이 두 방정식을 풀기 위해서는 한꺼번에 풀어낼 필요가 있다. 즉 투 트랙 전략을 구사해야 한다. 스마트화 추진으로 국내시장을 형성하고, 이 시장을 통해 신산업 분야의 신생기업 또는 신규진입 기업에 학습의 기회를 주고 지속 가능한 스마트 참조모델의 신속한 실현이 중요하다. 이를 위해 스마트화 관련 정책을 수립하고, 추진할 국가적 컨트롤타워를 마련하고, 전략영역을 선정해 국가적 아젠다로 삼고 전략영역별로 제대로 된 거버넌스를 구축한다. 마지막으로 스마트화는 기존 생산성 향상노력의 연장선에서 추진되어야 한다.

플랫폼화는 4차 산업혁명의 두 번째 화두다. 플랫폼의 영역은 점차 커지고 있다. 이를 위해 우리나라 기업은 플랫폼 네트워크를 주도할 수 없으면 주도적인 플랫폼 네트워크에 빨리 참여하여 지분을 확보하고 독창적인 서비스를 제공해야 한다.

소프트웨어는 4차 산업혁명의 마지막 화두다. 4차 산업혁명의 핵심 또는 연관 분야는 소프트웨어 산업으로 환원되고 결국 스마트화는 기존 소프트웨어 산업의 확장과 고도화로 이어진다. 하지만 우리나라는 소프트웨어 산업에서는 매우 취약하다. 전 세계적으로 아직 인공지능 분야에서는 초기 단계에 있다. 즉 우리는 이 시점을 노려야 한다. 인공지능 기술은 아직 광범위하게 활용될 수 있는 수준이 아니고 시간이 걸린다. 우리는 소프트웨어 산업의 기초체력을 기르고 글로벌화를 위한 육성대상 소프트웨어 분야를 명확히 해야 한다.

마지막으로 인프라 혁신은 필수이다. 이런 정책의 상호 연계성은 하위 인프라를 통해 뒷받침된다. 4차 산업혁명의 키는 인공지능이 쥐고 있다. 즉 인공지능을 선점하는 국가가 4차 산업혁명의 가장 큰 수혜자가 될 것이다. 이를 위해 범부처 차원에서 인공지능 정책을 추진할 체계가 마련되고 인공지능에 대한 R&D 거버넌스를 구축하고 그러한 로드맵을 작성해야 한다.

또한 IT 정책 인프라도 선진화해야 한다. IT 정책을 둘러싼 환경은 훨씬 복잡해졌으며 4차 산업혁명에서 성공하려면 IT 산업 전반의 경쟁력이 뒷받침되어야한다.

3. 결론

우리는 4차 산업혁명이 무엇인지 그리고 어떤 효과를 가져오는지 그리고 우리는 어떻게 대응하는지 등에 대해서 살펴보았다. 아직까지 4차 산업혁명이 우리에게 어떠한 결과를 가져오는지는 단지 예측만 할 수 있을 뿐 정확히는 알 수 없다. 인공지능의 발전은 우리에게 엄청난 기술적 발전과 문명의 폭발적인 성장을 가져올 수도 있지만 뛰어난 인공지능은 우리를 압도적으로 추월하여 우리가 할 수 있는 것은 아무것도 없을 수도 있다. 현재로서는 예상뿐이지만 우리는 단지 미래를 위해서 대비하고 대책을 잘 세우는 방향으로 나아가야 할 것이다.