4차 산업혁명의 실체

행정학과

21307639

박재영

Ⅰ.서론

현재 4차 산업혁명이라는 말로 사회가 소란스럽다. 저마다 각기 다른 시각에서 목소리를 높이고 있다. 이 때문에 현재 우리 사회에는 4차 산업혁명에 대한 불분명하고 왜곡된 담론들이 넘쳐나고 있다. 이 책에서는 이러한 사회에서 맹점은 4차 산업혁명의 실체에 대한 분명한 이해가 필요하다는 것이다. 왜냐하면 4차 산업혁명의 실체에 대해 제대로 된 이해를 갖춰야만, 올바른 대응전략의 수립이 가능하기 때문이다. 4차 산업혁명의 실체에 대한 여러 담론이 존재한다. 클라우스 슈밥의 ‘과학기술융합 주도론’, 독일 인더스트리 4.0의 ‘생산기술혁신 주도론’, 일본의 ‘IT 혁신 기술 주도론’이 대표적 사례다. 그런데 문제는 이런 담론들의 내용은 각론 차원을 넘어 본질에서 서로 다르다는 데 있다. 적어도 두 개는 확실히 틀렸다는 얘기다. 물론 다 틀렸을 수도 있다. 그런데도 우리 사회는 그 실체에 대한 규명은 제쳐놓고 대응 행보에만 분주하다. 그 정체도 모른 채 4차 산업혁명을 준비하고 있다.

이 책에서는 방대한 자료의 분석과 고찰을 바탕으로 위의 클라우스 슈밥의 주장이나 독일 인더스트리 4.0 등 기존 4차 산업혁명의 담론들이 합리성이 결여되어 있다는 점을 분명하게 드러낸다. 그리고 기술, 산업, 경제적 맥락에서 4차 산업혁명의 ‘진정한’ 실체를 풀어내고 있으며, 아울러 그 전개양상 및 대응방향도 제시하고 있다.

Ⅱ.본론

이 책에서는 클라우스 슈밥이 제시한 4차 산업혁명의 담론이 허구라고 표현했다. 즉 슈밥의 주장이 합리성이 떨어진다고 표현한 것이다. 그 이유는 슈밥의 4차 산업혁명은 기존의 산업혁명과 달리 디지털과 과학기수르이 기술 융합으로 촉발되었다고 표현했기 때문이다. 융합은 여러 기술을 녹여 새로운 것을 만들어 내는 것을 뜻하는데 기술 융합은 사실상 새로운 것이 아닌 기존의 것이 개선된 혁신에 가깝기 때문이다. 제레미 리프킨은 아직 3차 산업의 잠재력이 모두 발휘되지 않았음에도 불구하고 벌써 4차 산업을 공표하는 것은 시기상조라고 비판하기도 했다. 그리고 독일과 일본이 추진하는 4차 산업혁명들도 4차 산업의 혁명과 본질과는 거리가 있는데 우선 독일의 경우 스마트 팩토리의 경우 새로운 산업 혁명보다는 제조업의 혁신이라는 표현이 더 정확하다. 왜냐하면 스마트 팩토리는 자동화로 인한 생산성 향상보다는 생산공정 및 가치사술의 고도화에 비중을 두고 있고 여러 부문에서 생산방식의 효율화를 지향하는 기술이기 때문이다. 일본의 경우에는 사물인터넷, 인공지능, 로봇 기술의 4차 산업의 핵심기술로 보고 있기 때문이다. 물론 이 기술들이 4차 산업에서 비중이 높은 것은 사실이다. 허나 일본은 이러한 부문에 너무 치중한 나머지 합성생물학, 신소재 등의 기술들은 도외시하고 있다. 이렇게 IT부문에 관한 것에만 치중한 나머지 4차 산업의 범위를 자칫하면 IT 산업의 발전으로 착각할 수 있는 위험성을 내포하고 있다. 즉 새로운 산업혁명에 대한 체계적인 성찰이 부족한 면들이 확인이 되고 있다.

산업혁명의 실체는 ‘인공지능이 주도하는 스마트화’이다. IT 영역에서 활용할 영역은 아직도 무궁무진하다. 다만 하드웨어 기술은 더는 기하급수적인 발전을 기대하기 어렵다. 활용 가능한 영역은 바로 소프트웨어 영역이다. 소프트웨어 기술의 진보가 더딘 이유는 2가지가 있는데 첫 번째는 바로 높은 수준의 스마트 알고리즘의 부족과 하드웨어와 견줘 상대적으로 느린 소프트웨어의 생산성 향상이다. 답은 두가지 문제를 동시에 해결할 소프트웨어 기술의 확보인데 현실적으로 사람이 프로그래밍을 하면 규모의 크기에 따라 효율성이 떨어진다. 그렇기에 점진적 향상은 가능하나 기하급수적인 향상은 힘들다고 보고 있다. 그렇다면 방법은 값싸게 이용하면서 높은 수준의 알고리즘을 자유롭게 구사하는 소프트웨어의 확보인데 이러한 것을 경제적 스마트 알고리즘 즉 스마트 소프트웨어라고 표현한다. 이것을 가능케 만들어 주는 것이 인공지능이다. 인공지능의 생산성의 향상은 3가지 영역에서 예상된다. 첫 번째로는 정보화 영역에서의 생산성 향상이다. 인공지능은 일반 지식근로자는 말할 것도 없고 그간 자동화의 불가침 영역이었던 전문 지식근로자 즉 전문가의 생산성을 증가시킬 거란 점이다. 인공지능이 전문가를 위한 새로운 차원의 정보도구의 출현을 가능하게 하는 까닭이다. 두 번째로는 기업의 정보화 영역에의 생산성 향상이다. 지금까지 기업은 정보화를 통해 내외부의 가치 사슬 전반에 거친 프로세스를 정합시키고 통합해서 경쟁우위를 확보하기 위해 노력해 왔다. 이 과정이 기업 구성원과 지식노동자의 생산성 그대화로 이어지는 것은 당연하다. 그러나 아직도 다양한 정보를 분석하여 필요한 지식을 도출해 의사결정을 수행하는 것은 여전히 기업구성원 즉 지식근로자의 몫으로 남아있다. 정보를 지식으로 변환하는 방법에 대해서는 아주 낮은 수준이다. 이러한 점을 인공지능이 해결에 도움을 줄 수 있다. 인공지능을 결합하면 모든 프로세스의 진행상황을 관찰하면서 이상 상황을 감지하여 필요한 조치를 자동으로 취할 수도 있다. 인공지응이 결합한 미래 IT 시스템은 기업업무 일부를 자동화시킬 뿐만 아니라 신속하고 정확한 전략적 의사결정에 크게 기여함으로써 궁극적으로 생산성의 극대화를 가능하게 한다. 마지막으로는 육체노동 영역에의 생산성 향상이다. 지금까지는 산업용 로봇처럼 정형화된 영역에서만 자동화가 이루어 졌다. 하지만 인공지능을 이용하게 되면 비정형적 영역 즉 서비스 영역에서의 자동화도 가능해 진다. 안내나 배달과 같은 우리 생활에 밀접한 서비스 영역 말이다. 비록 이러한 부분으로 인해 실업문제와 같은 부작용들이 다소 발생할 우려가 있으나 생산성은 크게 향상이 될 것이다. 이렇게 산업혁명의 실체는 인공지능이라고 표현할 수 있다.

인공지능과 함께 심심찮게 거론되는 것이 있다. 싱귤레리티이다. 인공지능이 자신의 능력을 스스로 향상할 수 있는 단계를 말한다. 이와 같은 계시록적 담론들이 현재 기세를 올리고 있다. 허나 이러한 담론들은 과학적 합리성이 떨어지는 계시록적 공포팔기일 뿐이다. 여기서 싱귤레리티에 관한 담론에 대해 두 학자가 주장을 했는데 커즈와일이나 로빈 한슨 등이 싱귤레리티에 관한 우려로 담론을 펼쳤다. 커즈와일의 경우는 2029년에 인공지능이 비약적으로 발전하여 인간의 지능을 넘어설 것이라 애기하고 있다. 로빈 한슨의 경우에는 인간 뇌에 기계를 이식하여 통상적인 모드와 기계와 일치된 초지능적 모드를 선택할 수 있다고 주장하였다. 그러나 이러한 주장은 대체적으로 근거가 부족하다. 그 이유는 이러한 주장들은 미래학적 주장일 뿐이고 이러한 주장으로 근거는 전문가의 평가정도가 한계이기 때문이다. 이런 전문가의 평가에서도 싱귤레리티는 비판을 받았다. 커즈와일의 경우에는 계시록적 주장을 뒷받침할 만큼의 뇌에 대한 과학적 지식이 부족했다. 그리고 전제로 세워둔 무어의 법칙도 현재에 이르러선 저물어가고 있는 이론이다. 이러한 이유들로 싱귤레리티 주장은 합리성이 떨어진다.

로봇칼립스는 로봇과 묵시록의 합성어로 로봇이 대부분의 인간 노동을 대체할 때 발생하는 노동시장의 재앙을 의미하는 말이다. 로봇칼립스는 로봇 활용이 급격히 증가하는 현실에 바탕을 두고 있다. 그로 인하여 대규모 실업 사태를 우려하는 목소리가 나오고 있다. 그러나 사실상 4차 산업혁명으로 인하여 이러한 부문에서 있어 사실상 영향력은 발생하지 않을 것이라 판단된다. 4차 산업혁명으로 탄생할 로봇은 서비스형 로봇이다. 하지만 이러한 실업문제에 있어 오히려 산업형 로봇이 더 큰 영향력을 미칠 것이라 예상된다. 서비스형 로봇은 이제 막 걸음마 단계에 들어서 있어 향후 10년 동안은 영향력이 미미한 것이다. 산업형 로봇의 경우도 가격하락이 작은 폭으로 떨어지고 있어 현재와 그다지 큰 차이는 없을 것이라 보인다. 이렇듯 로봇칼립스의 경우는 실업을 걱정하여 로봇의 확산을 주저하기에는 시기상조라 할 수 있다.

인공지능의 발전이 기하급수적으로 발전할 것이라는 주장들이 있는데 이는 너무 섣부른 판단이라고 할 수 있다. 먼저 미국 국방성 연구지원기관인 DARPA의 입장을 살펴보면 인공지능의 핵심 기술요소로 인식, 학습, 추상화, 추론으로 규정하고 있으며 이런 기술요소를 기준으로 3개의 세대로 나누고 있다. 1세대는 수작업으로 작성한 지식을 기반으로 둔 인공지능인데 전통적인 전문가 시스템이 이런 인공지능 기술에 속한다. 2세대는 일종의 통계적 모델 기반 인공지능이다. 최근 기계학습기법이 이곳에 해당된다. 3세대는 맥락 적응형 인공지능으로 정의하고 있다. 3세대는 상황 모델에 따라 인식, 학습, 추론이 이루어진다. 학습의 결과도 상황 모델에 따라 설명할 수 있어야 된다. 이러한 세대 중에서 현재는 2세대에 속해 있기에 현 인공지능의 수준을 너무 과대평가해서는 안 된다고 주장한다. 그리고 이러한 발전에 있어 1세대에서 2세대까지는 그렇게 시간이 경과되지 않았으나 1세대를 이룩하기까지는 50년이라는 세월이 걸렸다. 그렇기에 2세대에서 3세대로의 발전이 꼭 급속히 발전할 것이라고 판단하기에는 어려움이 따른다. 이렇듯 아직 인공지능의 수준은 미흡하고 기하급수적으로 발전하기는커녕 오히려 정체될 가능성도 내포하고 있다. 그렇기에 이러한 발전에 있어 획일적으로 판단해서는 안된다.

4차 산업의 전개 양상에 대해서도 바로 알 필요가 있다. 4차 산업혁명 시대에서도 IT 활용과 육성은 계속되고 있으며 이런 IT 활용에 인공지능이 더해지면 사회 경제적으로 많은 변화가 일어날 것으로 보인다. 그 전개양상은 스마트화. 플랫폼화. 소프트웨어 3가지로 구분할 수 있다. 우선 스마트화에 대한 애기를 하자면 3차 산업혁명의 IT활용 환경에서도 일정 수준의 스마트화는 가능했다. 예컨대 서비스 사용이력을 이용한 개인화 서비스, 다량의 데이터 분석을 통한 예측이 가능한 분석도구 등이 있다. 하지만 4차 산업혁명의 시대는 다르다. 인공지능의 발전에 따라 사용하는 IT 관련 기기와 서비스의 스마트 수준이 크게 향상될 것으로 보인다. 즉 지식과 육체노동 생산성을 모두 향상 시킬 것으로 보인다. 다만 실업 등과 같은 역기능에 대해서는 슬기로운 대처가 필요하다. 두 번째 전개 양상은 플랫폼화다. 3차 산업 혁명 시대의 가장 큰 변화 중 하나가 디지털 플랫폼의 등장이다. 이는 네이버, 구글 등이 포함된다. 4차 산업혁명 시대에서는 IT 활용의 중요한 메가 트렌드 중의 하나가 될 것이다. 이렇듯 4차 산업 시대에서는 기존의 플랫폼만이 아닌 새로운 개념의 플랫폼이 디지털 공간에 등장하게 될 것이다. 정보, 온라인상에서만이 아닌 자동차, 공장과 같이 물리적인 사물로도 확장이 될 것으로 보인다. 마지막 전개양상으로는 소프트웨어가 있다. IT는 I(정보)와 T(기술)의 합성어다. 지금 까지는 T에 치중되어 발전되었다면 4차 산업시대에서는 I를 위주로 발전을 할 것이다. 즉 하드웨어에서 소프트웨어로 중심추가 이동한다는 것이다. 이는 과거부터 문제가 되었던 낮은 데이터의 활용 수준을 극복할 소프트웨어 기술 혁신이 일어나기 때문이다. 최근 발전하는 빅데이터 분석기술이 바로 이러한 데이터 활용 수준을 향상시키기 위한 소프트웨어 중 하나이다. 이러한 기술들로 인하여 데이터의 단순 정보화에 머물던 기존상황에서 벗어나 데이터를 지식으로 변환할 수 있는 상황을 열어 놓게 될 것이다. 이로 인한 소프트웨어의 가속적 혁신이 기대된다.

4차 산업혁명의 3대 화두를 잘 이끌어가는 국가만이 4차 산업혁명을 주도할 수 있게 될 것이다. 스마트화는 4차 산업의 성패를 가르게 될 것이다. 스마트화의 흐름을 타는 국가들은 생산성의 상대적 향상과 신성장 동력 산업 확보로 인한 막대한 혜택을 누릴 것이다. 그렇지 못한 나라는 퇴보를 면치 못하게 될 것이다. 스마트화의 범위는 매우 넓기 때문에 스마트화를 원활하게 이루기 위해서는 체계적이며 실효적인 접근방안이 강구되어야 한다. 이는 공사 구분 없이 전 사회에 걸쳐 진행이 되어야 한다. 4차 산업혁명의 경쟁우위는 플랫폼화에 따라 결정될 것이다. 플랫폼의 영역은 기존 디지털 플랫폼에서 새로운 개념의 플랫폼으로 확장되고 있다. 자동차나 공장과 같은 물리적인 사물 등을 예로 들 수 있다. 이렇듯 국가가 산업경쟁에서 우위에 서려면 이러한 지배적 플랫폼을 확보하여야 한다. 그렇기에 플랫폼의 환경을 조명하고 활성화 하기 위한 방안이 필요하다. 마지막으로 4차 산업사회의 경쟁수단은 소프트웨어 산업이다. 이전 화두인 스마트화와 플랫폼화도 결국 소프트웨어 산업으로 환원될 수 밖에 없다. 따라서 소프트웨어를 주축으로 한 혁신의 추세는 더욱 거세질 전망이다. 하지만 이미 글로벌 소프트웨어 공룡 기업들이 이러한 시장을 거의 장악하고 있으며 니치 시장에서는 수백 개의 탄탄한 글로벌 기업들이 경쟁 중이다. 하지만 국내 소프트웨어는 글로벌 기업이 하나도 존재하지 않는 열악한 상황이다. 비록 하드웨어 측면에서는 상당부문 우위를 차지하고 있으나 이렇듯 소프트웨어에 대한 인식이 부족하고 산업에서 지지부진 한다면 조만간 IT 강국으로서의 위엄을 잃게 될 것이다. 그렇기에 국내 소프트웨어 산업 육성을 위한 방안이 마련되어야 한다.

Ⅲ. 결론

개인적으로 지금의 사회는 그 어느 때보다 격변의 시기라고 생각한다. 수 많은 데이터가 모여 결국 빅데이터라는 개념이 등장하고 사용되고 있으며 어느 덧 인공지능이 산업의 주축이 되는 시대가 왔다. 이 책에서처럼 아직은 4차 산업이 명확히 어떤 것이라고 명명하기에는 무리가 있다고 생각한다. 현재도 끊임없이 변화하고 있는 중이고 주축으로 여겨지는 인공지능도 아직 걸음마 단계이기 때문이다. 이러한 변화가 다음 세대로 이어지기까지 긴 시간이 걸릴지 아주 짧은 시간이 걸릴지는 알 수가 없다. 그러나 이러한 변화에 적응하기 위해서는 지금부터 준비를 시작하여야 한다고 생각한다. 기존의 가치관이나 여러 교육이나 법제도 등도 급변하는 사회에 맞춰 변화가 이루어져야 한다고 생각한다. 현재는 한국이 IT 강국이나 기존의 체제로는 곧 도태될 것이라 생각한다. 특히나 교육제도나 기업 등 사회전반에 아직까지도 3차 산업 혹은 그 이전의 사회의 모습들이 주축을 이루고 있다고 여겨진다. 이는 이 책을 볼수록 보다 심각한 문제로 생각되었다. 암기 위주의 교육제도 및 사회의 다방면에서 이를 활용한 평가 방법 등 사회 전반적으로 뒤처지는 부분들이 있다고 생각된다. 단순히 기술적인 발전만이 아니라 사회 전반적으로 국가가 나서 이를 적극적으로 개선하여야 한다고 생각한다. 앞으로의 사회가 어떻게 변화할지는 모르기 때문에 오히려 그렇기 때문에 하루빨리 개선이 되어야한다고 여겨진다.