4차 산업혁명의 실체

학번: 21307561

이름: 백주희

최근 4차 산업혁명에 대한 논의가 한창이다.

4차 산업혁명의 담론에서 기본적으로 갖추어야할 시각을 두 가지 정도 다뤄볼 수 있다.

먼저 산업혁명의 전개 속도에 대한 시각이다. 산업혁명이 수년 안에 단기적으로 완성되는 것이라면 정책 대응도 신속해야 할 것이며, 중장기적이라면 긴 호흡으로 대응해야 한다. 두 번째는 산업혁명이 가져올 변화에 대한 명과 암에 대한 시각이다. 명과 암에 어느 쪽이든 한쪽으로 치우친 담론은 우리에게 별로 도움이 되지 않을뿐더러 오히려 해가 될 수도 있다.

산업혁명으로 공장제가 도입되면서 생산성을 증가하지만 기계 도입으로 인해 노동자들은 실업의 고통을 얻게 될 수밖에 없다.

경제학자들은 두 가지 용어를 도입했는데, 첫 번째 ‘범용기술’이다. 범용기술의 정의로 언제 어디서나 있고, 시간이 흐르면서 개선되며, 모든 산업에 두루 영향을 끼쳐 산업혁명을 촉발하고 진행하게 하는 기술이다. 두 번째는 ‘보완기술’이다. 보완기술은 범용기술이 널리 활용되는 데 필수적인 보완 역할을 하며 상호강화, 발전하는 관계를 갖는다.

4차 산업혁명에 대한 기존 담론은 슈밥(과학기술 융합론), 독일(생산기술혁신 주도론), 일본(IT혁신기술주도론) 각각 서로 다른 입장을 말하고 있는데 슈밥은 4차 산업혁명의 동력을 디지털 기술과 과학 분야의 상호 증폭적 융합이라고 정의하고 있다. 독일은 4차 산업혁명은 생산기술혁신을 바탕으로 한다. 생산기술혁신 주도론을 새로운 산업혁명으로 볼 수 있을까에 대한 물음에 답은 부정적인 견해가 대세이다. 스마트 팩토리 기술 자체는 이전 범용기술이었던 증기기관이나, 전기력, 디지털 기술에 필적할 만한 생산성의 획기적인 증가를 가져오기 힘든 까닭이다. 끝으로 일본은 슈밥이 말하는 산업혁명에 공감하지만 과학기술의 융합보다는 빅데이터, 사물인터넷, 인공지능, 로봇 기술을 4차 산업혁명의 기술로 보고 있다. 일본은 ‘IT혁신기술 주도론’이라 부를 수 있다.

3차 산업혁명의 범용기술은 디지털기술이다. 하지만 3차 산업혁명에서 디지털기술보다 더 중요한 기술은 컴퓨터나 IT기술이라고 생각할 수 있다. 그렇다면 두 가지 정도 짚고 넘어가야 할 것이 있다. 첫 번째로 ‘IT활용의 가속화는 어떤 상황인가? 두 번째로 IT활용은 어떤 방식으로 전개되었는가? 이다. 이 질문에 답은 명확하게 답을 하기 어려운 문제이다.

일단, 첫 번째에 답은 IT활용의 가속화란 3차 산업혁명 시대에 다양한 IT기기들이 탄생하고, 그 활용이 급속히 확대되었다는 것을 말한다. 두 번째 답은 IT를 활용하려는 분야마다 하드웨어와 소프트웨어, 데이터에 대한 고유한 실용화 요구조건이 있을 것인데, 이 조건들이 모두 갖추어지면 바로 해당하는 IT기기가 제작되고 활용될 수 있게 된다.

3차 산업혁명시대에 IT기기가 급속 활용된 데에 이바지 한 것은 소프트웨어라 생각하는데 가속화에 가장 많이 기여한 것은 하드웨어 기술부문이다. 소프트웨어와 디지털 데이터의 기술발전은 하드웨어 기술발전의 뒤를 받쳐주는 역할을 하였다. 하드웨어기술의 기하급수적 진보의 원동력은 무어의 법칙이다.

하지만 무어의 법칙이 점차 둔화하여 조만간 더는 지속하지 않을 것이라는 전망이 오고 있다. 이 전망이 사실이라면 3차 산업 혁명은 동력을 상실해 곧 막을 내릴 것이다.

무어의 법칙은 실제로 둔화 추세에 있는데 칩 내의 멀티코어 집적은 가능하므로 집적도 향상은 지속하고 있지만, 속도는 정체 현상을 보이고 있다. 이 문제는 일시적 현상이 아니다.

무어의 법칙이 시들게 된 근본적 이유는 기술적 한계이며 경제적 요인도 무시할 수 없다. 이 법칙을 유지할 수 있는 연구가 많이 진행되고 있지만 아무것도 가능성을 보여주지 못하고 있어 무어의 법칙은 수년 내에 끝날 것으로 볼 수 있다.

소프트웨어의 기술 진보로 실용화 조건인 알고리즘과 비용에 대해 알아볼 수 있다.

먼저 알고리즘에 대해서 말하자면 3차 산업혁명시대에 다양한 영역에서 수많은 소프트웨어가 사용되었는데 영역마다 소프트웨어의 구현에 요구되는 스마트 수준이 있을 텐데 그에 부합하는 알고리즘이 갖춰졌던 까닭이다. 하지만, 3차 산업혁명 시대에 높은 수준의 스마트 알고리즘이 부족하였기 때문이다.

소프트웨어 실용화 조건으로 비용에 대해 말할 수 있다. 소프트웨어의 비용이란 개발비와 유지보수에 드는 비용을 말한다. 알고리즘이 갖춰지더라도 비용이 현실적이지 않으면 실용화를 할 수 없다. 비용을 결정하는 중요한 요소는 소프트웨어 생산성이다. 앞으로도 특별한 계기가 없다면 이 양상은 계속될 수도 있다.

생산성은 경제와 사회 발전의 중요한 핵심요소이다. 3차 산업혁명 시대에 생산성향상 양상은 육체노동(정형, 비정형)과 지식노동으로 갈린다. 육체노동에 적용한 생산성향상은 자동화라고 부르는 방식이다. 비정형 육체작업은 개인의 숙련에 의존했다. 한편, 지식노동자의 생산성향상은 주로 IT기기의 활용을 통해 실현되었다.

4차 산업혁명의 실체는 인공지능이 주도하는 스마트 시대라 할 수 있다. 인공지능 기술 진보의 3단계는 인식수준 인공지능, 인지수준 인공지능, 인간수준 인공지능이다.

첫 째로 인식수준 인공지능은 데이터 안에 들어있는 특징을 추출해서 그 안에 포함된 개체를 식별해 낼 수 있는 인공지능을 말하며 두 번째로 인지수준 인공지능은 ‘인지’ 즉 의미를 해석하고 이를 바탕으로 지식을 추적하며, 추론을 할 수 있는 인공지능을 말한다. 마지막으로 인간수준 인공지능은 인간처럼 생각하고, 판단하며, 행동할 수 있는 인공지능을 말한다.

인공지능을 둘러싼 계시적록 미래 예측은 너무 급진적이며, 이른바 기술적 유토피아 또는 디스토피아를 단전하고 있다. 일부 경제학자나 전문가들은 실용적 관점에서 기술발전에 따른 미래예측을 내놓고 있다. 하지만 실용적 미래예측에도 문제도 있으며 대중을 오류에 빠뜨릴 소지가 많다.

어떤 집단은 기술적 유토피아를 꿈꾸고, 다른 집단은 기술적 디스토피아의 공포에 빠지는 것이다. 먼저 기술적 유토피아를 살펴보면 기술적 유토피아는 기계에 의한 대량생산 체제가 본격화하면서부터 싹트기 시작하였다. 다른 한편에서 디스토피아도 만만찮게 불어나고 있다. 로봇이나 인공지능은 특별한 기술이다. 산업혁명으로 일자리를 잃었던 사람들은 공장에 취업할 수 있었고, 기계가 공장의 일자리를 빼앗자 인간은 서비스업의 일자리로 옮겨갔다. 기계들은 육체적노동자와 지식노동자의 일자리를 빼앗을 텐데 이 사람들은 갈 곳이 없다는 것이 기술적 디스토피아에 대한 시나리오다.

최근 로보칼립스(로봇이 대부분의 인간 노동을 대체할 때 발생하는 노동시장의 재앙)가 멀지 않았다는 인식이 확대되고 있다. 최근 인공지능과 함께 부상하는 것이 로봇 기술이다.

로봇은 크게 산업용 로봇과 서비스 로봇으로 나뉜다. 산업용 로봇은 주로 제조업의 생산형장에서 사용하는 로봇이며 서비스 로봇은 제조업을 제외한 나머지 분야에 특화된 로봇을 말한다. 산업용 로봇을 공장에서 사용하는 추세가 점점 증가하고 있다. 이를 사용함으로 인해서 생산성이 향상되고 불량률이 감소되는 것이 상당한 것으로 나타나고 있기 때문이다.

산업혁명이 발생하면서 숙련기술을 가진 장인이 운영하는 소규모자영업은 모두 사라지게 되며 비숙련 육체노동자가 숙련노동자인 장인을 제치고 노동시장의 주역으로 자리 잡는다. 하지만 2차 산업혁명 시기에는 컨베이어벨트 등과 같은 조립라인을 이용한 대량생산시다가 시작되어 숙련노동자가 더 필요한 시대가 되었다. 중화학공업이 생겨나면서 지식노동자가 부상하게 되었다. 이런 노동시장의 변화 양상은 기술적 실업이라 할 수 있다.

기술적 실업은 경기의 부침으로 생기는 일반적인 실업 현상과는 달리 기술 진보에 따른 자동화가 초래하는 실업이다.

인공지능은 새로운 것이 아니라 매우 오래된 학문이다. 인공지능은 부침이 매우 심한 기술이고 불멸의 기술이라는 점이다. 여러 번 깊고 오랜 침체기를 맞았지만 한 번도 그 불씨가 완전히 꺼진 적이 없다는 것이다. 인공지능은 합의된 정의가 없다. ‘인공’이란 정의는 내릴 수 있으나 아직 ‘지능’이란 단어에 대한 정의를 내리지 못하고 있다. 인공지능의 붐을 이끈 것은 딥러닝 기술이다. 인공지능의 발전 속도는 4차 산업혁명의 전개속도를 결정하기 때문에 매우 중요하다. 사실 인공지능 기술 진보의 가속화는 누구도 정확히 예측하기 어려운 문제다.

디지털 경제에 대한 명확한 정의는 없다. 여러 기관에서 개념을 내놨는데 하나는 디지털경제를 전자상거래 중심으로 정의하는 진영이며(협의), 다른 하나는 디지털 기술로 인해 부가가치가 발생하는 모든 경제적 영역 및 활동을 디지털 경제로 정의하는 진영(광의)이다. 디지털 경제의 계량화 대상은 세 가지 요소로 구성된다. 첫 번째는 전자상거래를 위한 H/W, S/W, 네트워크와 같은 인프라, 두 번째는 전자상거래와 관련된 기업의 내·외부 전자적 업무프로세스, 세 번째로 온라인을 통한 상품·서비스 판매와 배송과 같은 전자상거래 내역.

공유경제는 와이츠먼 교수가 당시 경기 침체로 실업률이 높아지자 이를 해결하려는 방안으로 기업이 근로자와 수익을 공유할 것을 제안했다. 레식 교수는 자신이 가진 재화를 경제적 보상을 전제하지 않고 다른 사람이 활용할 수 있도록 해주는 것이 공유경제라 하였다. 2010년도에 접어들면서 공유경제에 보다 현실적인 개념을 내놓았다. 레이첼 보츠먼과 리사 갠스키는 공유경제를 개인의 재화를 IT기술을 바탕으로 다른 사람과 공유함으로써 새로운 가치를 창출하는 비즈니스라 정의하였다.

우리는 공유경제를 단순히 일종의 플랫폼 비즈니스 모델에 불과하다고 보면 된다.

전체 경제에서 디지털경제가 차지하는 비중과 중요성은 점점 커지는 것은 분명하다. 디지털 세계에서의 경제 작동원리는 분명히 기존 것과 아주 다르지만 디지털 경제와 산업 경제가 함께 맞물려 돌아가는 하나의 경제로 돌아갈 것이므로 함께 공존하는 양상은 계속 될 것이다. 따라서 디지털 경제의 잣대를 전체 경제에 들이대는 것은 경계해야 한다.

디지털 경제는 시장경제에 새로운 동작원리를 부추기고, 이에 따리 디지털 경제는 시대적 흐름으로 점점 커가고 있다.

4차 산업 혁명의 화두는 스마트화, 플랫폼화, 소프트웨어이다. IT의 영향은 두 가지 차원으로 풀이된다. 하나는 삶의 질과 경제적 가치 활동의 생산성 향상이고 다른 하나는 경제발전을 위한 산업 차원이다. 3차 산업혁명시대와 4차 산업혁명시대의 IT활용은 정보화, 온라인화. 융합화로 들 수 있다.

3차 산업혁명 시대와 마찬가지로 IT기술은 4차 산업혁명에서 매우 중요한 역할을 갖는다.

우리나라는 IT활용에서 전자상거래에서 중국에 비해 현저히 낮다는 것을 볼 수 있으며 차지하는 비율도 세계 평균의 절반에도 미치지 못하고 있는 추세이다. 그리고 스위스 유니온 뱅크가 순위를 내놓았는데 우리나라는 45개국 중 25위로 성적이 별로다.

스마트화는 거의 우리 사회 전 분야에서 진행될 것이며, 그 진행속도는 다양한 IT기술의 기술진보에 의해 결정된다. 이때 인공지능의 기술진보가 가장 중요한 키로 작용할 것이다.

경제적 부가가치의 절반은 생산성 향상에서 나오는데 첫 번째는 거시적 맥락에서 인공지능이 막대한 경제적 부가가치를 가져다주며 두 번째는 그 경제적 부가가치 창출에는 생산성 향상과 혁신제품의 산업화가 거의 절반씩 기여한다는 점, 마지막은 경제적 부가가치 면에서 당장에는 생산성 향상이 산업화보다 더 큰 기여를 한다는 점이다.

4차 산업혁명 기조 정립이 대응 정력 수립의 출발점이라 할 수 있는데 지능정보기술은 4차 사업혁명의 기조로 부적합하다. 지능정보기술은 4차 산업혁명과 관련해 정부가 주도해 만든 새로운 용어이다. 4차 산업혁명은 전 세계 모든 국가에 두 가지 방정식을 숙제로 내놓는다. 하나는 스마트화의 확산이 가져올 ‘생산성 향상’, 다른 하나는 스마트화의 흐름으로 창출될 다양한 신산업을 육성하는 ‘혁신성 증진’에 관한 것이다. 플랫폼화는 4차 산업혁명의 두 번째 화두이다. 이 플랫폼의 영토가 점점 커지고 있다. 임베디드 소프트웨어와 서비스에서 그리고 웹서비스에서 많이 활용이 되어 지고 있다. 플랫폼은 디지털 경제의 한 단편이고 경쟁력향상의 필요조건이다. 4차 산업혁명 시대에는 기존 IT산업에 주로 적용되는 플랫폼 개념이 거의 모든 분야로 확대된다. 디지털 플랫폼은 대부분 양면 플랫폼이다. 플랫폼 운영자가 디지털 플랫폼을 통해 공급자 그룹과 사용자 그룹을 매개하는 것이 주된 작동 원리다.

4차 산업혁명의 승패를 가를 스마트화를 위해서는 소프트웨어 산업이 제대로 갖추어져 있어야 한다. 소프트웨어 산업이 부실한 국가는 4차 산업혁명의 경쟁에서 살아남기 힘들다.

우리나라가 소프트웨어 산업 성장이 더딘 데에는 소프트웨어 자체에 대한 편향된 시각이기 때문이다. 첫 번째로 소프트웨어 산업분류에 대한 인식이 부족하기 때문에 소프트웨어 산업을 육성을 위해서 소프트웨어 분류체계의 세분화에 대한 개념부터 가져야 한다.

두 번째는 도메인지식의 중요성에 대한 인식이 부족하다는 점이다. 세 번째로 응용 소프트웨어에 대한 경시 풍조이다. 그리고 소프트웨어에 대한 편향된 시간의 교정과 함께 소프트웨어 산업의 고유한 특성을 이해하는 것도 필요하다. 또한 장기적이며 정교한 S/W산업육성 전략을 마련해야 한다.

인공지능은 인프라 차원에서 접근해야 한다. 인공지능의 경우 국외뿐만 아니라 국내에서도 기업들이 대규모 R&D투자를 하고 있어 기업의 R&D와 정부의 R&D가 중복되는 경향이 높기 때문에 국가적 자원 낭비 방지를 위해서 필수적으로 점검을 해야 한다.

융합이라는 용어를 무차별적으로 사용하는 일을 경계해야 한다. 융합서비스를 창출한다는 기치로 모호한 정책을 펼치다간 산업과 기술이란 두 마리 토끼를 다 놓칠 수 있기 때문이다. 기술과의 경주에서 이기는 교육체계를 갖춰야 한다. 4차 산업혁명에서는 인적자원도 가장 중요한 인프라에 속한다. 우리나라는 소프트웨어교육을 너무 쉽게 생각하는 시각을 버려야 한다. 그리고 대학의 소프트웨어 인력양성을 위해서는 그 대상의 폭이 넓은 정책을 우선시해야 한다. 끝으로 소프트웨어 인력양상 정책에는 소프트웨어 인력의 수요 양태가 충분히 반영돼야 한다.