4차 산업혁명의 실체

행정학과 21008556 유준석

제 1부 4차 산업혁명의 기존 담론을 바로 알자

1. 산업혁명은 전방위적이며 광범위한 변화를 가져온다.

새로운 산업혁명을 대비하는 일은 쉬운 일이 아니다. 기술, 산업, 경제, 노동 등 다양한 영역에서 일어날 변화를 어렵지만 정확하게 읽어 내야하며, 이 변화의 바람을 순풍으로 만들기 위해선 제대로 된 환경을 조성해야 한다. 기술적 실업 같은 사회, 경제적 역기능 해소 방안 마련도 필수다. 그런데 무엇보다도 중요한 것은 사회 구성원들의 산업혁명에 대한 균형적 안목이다.

1.1 산업혁명은 대단한 사건이다.

새로운 혁신기술은 생산성을 획기적으로 향상하고 신산업을 출현시켜, 산업재편과 사회발전을 촉발한다는 시나리오다. 1차, 2차, 3차 산업혁명에 대한 혁신기술은 각각 증기기관, 전기, 디지털 기술이 꼽힌다. 우리는 4차 산업혁명을 논의할 때 산업혁명이라는 것이 인류의 사회발전에 지대한 기여를 하는 대단한 사건이라는 점을 염두에 둘 필요가 있다. 4차 산업혁명도 단순한 기술의 혁신을 넘어 인류가 새로운 차원의 사회발전으로 접어드는 엄숙한 시기라는 뜻이다.

1.2 산업혁명은 긴 여정이다.

하나의 기술이 세상에 제대로 된 모습을 드러내기 위해서는 수많은 후속 작업이 지속해서 수행돼야 한다. 즉, 한 가지 아이디어가 곧바로 위대한 발명으로 이어질 수는 없는 법이다. 다시 말해 곱씹어봐야 할 대목이다.

1.3 산업혁명 시대에는 명암이 교차한다.

산업혁명은 통상적으로 인간에게 경제적 풍요를 가져오지만, 다른 한편에서는 자동화로 인해 사람들의 실업의 불안과 고통에 시달리게 된다는 말이다. 그런데 이 두 명제는 하나의 끈으로 묶여 있다. 바로 노동 생산성 이다. 생산성은 산출된 생산량을 투입된 노동으로 나눈 값이다.

1.4 생산성의 딜레마가 관건이다.

생산성의 딜레마는 사회문제를 야기한 주범인 기업주와 노동자 간의 갈등은 결국 생산성 때문에 벌어진 일이다. 기업주는 기계를 도입해 생산성을 높이려고 하는 반면, 노동자들은 기계로 인한 실업을 염려하여 기존 생산성을 그대로 고수하려는 입장에 놓인다. 이 둘은 상충되며, 성격적으로 제로섬 경쟁이 될 수밖에 없다 즉 생산성을 놓고 벌이는 싸움에서 무족건 한편은 승자, 상대편은 패자가 되는 것이다. 우리가 앞으로 논의 할 4차 산업혁명 시대에도 생산성 딜레마 문제는 여전히 길을 막고 버티고 서서 우리에게 선택을 강요할 것이다.

1.5 산업혁명은 범용기술이 주도한다.

다른 혁신기술들의 발전이 함께 이루어져야 산업혁명의 전개가 가능하다. 이런 상황에서 기술의 경중을 구분하기 위해 경제학자들은 두가지 용어를 도입했다.

첫 번째는 ‘범용기술’이다. 범용기술의 학문적 정의는 ‘언제 어디서나 있고, 시간이 흐르면서 개선되며, 모든 산업에 두루 영향을 끼쳐 산업혁명을 촉발하고 진행하게 하는 기술’이다. 두 번째는 ‘보완기술’이다. 보완기술은 범용기술이 널리 활용되는 데 필수적인 보완 역할을 하며 상호강화, 발전하는 관계를 갖는다.

2. 슈밥이 제창한 4차 산업혁명은 허구다.

4차 산업혁명이 제대로 갖춰진 모습으로 나타난 것은 2016년 1월 스위스 다보스 포럼이다. 하지만, 독일은 꽤 오래전부터 4차 산업혁명에 대한 정책을 내부적으로 추진해 오고 있었다. 다보스 포럼에서 클라우스 슈밥이 4차 산업혁명을 주장한 이후 일부 국가에서 4차 산업혁명을 적극 수용했다. 대표적인 국가가 일본과 한국이다. 그런데 슈밥이 내놓은 4차 산업혁명의 근거들을 따져보면 이해하기 어려운 점이 많이 발견된다. 물론 독일이나 일본에서 추진하는 4차 산업혁명의 기조도 슈밥의 4차 산업혁명과 거의 동질성을 찾기가 어렵다.

2.1 클라우스 슈밥 새로운 산업혁명의 개막을 선언하다.

2016년 1월, 다보스 포럼에서 제시된 4차 산업혁명은 분명히 경제사적 맥락에서 새로운 산업혁명을 정의한 것임에는 분명하다. 이 점은 당시의 여러 상황을 비추어 보면 확실해진다. 슈밥은 4차 산업혁명을 주제로 제기한 후 2000년대에 들어서면서 이미 4차 산업혁명이 시작되었다고 단호하게 선언하고 있다. 그 근거를 상세하게 제시할 뿐만 아니라 앞으로 전개될 상황에 대한 구체적인 전망도 함께 내놓고 있다. 몇 달 지나지 않아 슈밥은 자신이 직접 집필한 ‘4차 산업혁명’이라는 저서도 출간한다. 이런 점에서 4차 산업혁명을 주장한 사람은 슈밥이라고 보는 것이 마땅하다.

2.2 슈밥이 제시한 제 4차 산업혁명은 근거가 모호하다.

슈밥의 4차 산업혁명의 개념은 여러 면에서 합리성이 떨어지고 있다. 물론 과학기술의 진보가 매우 빨리 진행되는 것은 사실이나. 이러한 진보는 새로운 것이 아니라 그간 우리가 목격해 왔던 바이기 때문이다. 하나의 기술이 해당 산업의 경계를 넘어 다른 산업의 제품고도화에 이바지하는 기술융합화 현상도 이미 수십 년 전부터 진행됐다. 이런 맥락에서 융합이라는 화두도 그리 신선해 보이지는 않는다.

2.3 독일과 일본의 4차 산업혁명은 슈밥이 제창한 것과 다르다.

2014년 독일 정부는 인더스트리4.0을 2006년부터 추진해 오던 하이테크 2020 정책의 최우선 과제로 채택한다. 하이테크 전략으로 명명된 이 정책으로 인더스트리4.0은 정부, 학계와 산업계, 노조가 일원화된 추진체계를 갖추게 되며, 이에 힘입어 본격적인 발전 궤도에 진입하게 된다. 그 이후 독일 산업계는 2020년까지 매년 대략 24조원을 투자하고 있으며, 2035년까지 인더스트리4.0 솔루션의 적용비율을 독일 전체 제조업의 50%까지 확대하려는 정책도 추진하고 있다. 때문에 독일의 4차 산업혁명과 슈밥이 제기한 4차 산업혁명은 개념상으론 별개라고 볼 수 있다. 일본은 2015년 6월에 생각했던 빅 데이터, 사물 인터넷, 인공지능이 가져올 변혁을 그대로 유지하면서 슈밥으로 부터는 4차 산업혁명이라는 용어만 빌린 것이다. 한 가지 수정된 사항은 로봇기술이 하나 더 추가된 것뿐이었다. 이런 내용은 ‘국가재홍전략 2016’의 한 꼭지로 추가되어 현재까지 4차 산업혁명의 대응방안으로 적극적으로 추진되고 있다. 일본의 4차 산업혁명도 슈밥이 제창한 4차 산업혁명과 개념상에선 큰 차이가 있는 것이다.

3. 4차 산업혁명의 기존 담론은 실체에서 비켜났다.

독일의 4차 산업혁명 기조는 제조업 혁신에 중점을 두고 있다. 한편, 일본의 4차 산업혁명의 기조는 독일이나 슈밥의 4차 산업혁명과 다르다. 4차 산업혁명에 대해 적어도 세 개의 담론이 존재하는 것이다. 이 세 담론의 차이가 4차 산업혁명의 본질과 관련된 것인지 아니면 단순한 각론 차원인지가 관건이다.

3.1 독일의 인더스트리4.0은 제조업 혁신의 한 대목일 뿐이다.

독일의 인더스트리4.0에서 추구하는 스마트 팩토리는 한편으로는 자동화와 정보화 과정의 일환이며, 다른 한편으로 소비자 기호와 취향에 따른 맞춤형 생산과 같은 새로운 제조 패러다임이기도 하다. 그러나 스마트 팩토리는 제조 혁신3.0 정책의 네 꼭지 중의 하나에 불과하다. 독일의 인더스트리4.0 정책을 벤치마킹하였든지 아니면 유사 정책을 추진하든 간에 제조업 혁신 정책을 추진한 국가들은 독일에서 말하는 4차 산업혁명의 개념까지 수용한 건 아니다. 단지 제조업 혁신을 위한 한 축으로 그런 정책을 추진 한 것. 아무튼, 추진 내용이나 관련 국가의 동향에 관한 논의를 종합하면 독일의 인더스트리4.0은 제조업 혁신정책의 한 대목으로 밖에 볼 수 없다.

3.2 일본의 4차 산업혁명은 IT기술 진보의 다른 이름에 불과하다.

일본의 4차 산업혁명 기조는 새로운 산업혁명에 관한 체계적인 성찰이 부족한 탓으로 몇 가지 문제점을 지니고 있다. 첫 번째는 대부분의 새로운 IT기술, 즉 사물인터넷, 빅 데이터, 인공지능, 로봇을 새로운 산업혁명으로 범용기술로 보고 있다는 점, 두 번째로는 IT기술이 앞으로도 진화한다는 점을 도외시키 하고 있다는 점, 마지막으로 세 번째는 인공지능 기술을 일반 혁신기술과 같은 반열에 놓고 생각하고 있다는 점이다.

3.3 4차 산업혁명에 대한 기존 담론은 실체와 거리가 멀다.

독일의‘생산기술혁신 주도론’, 슈밥의‘과학기술융합 주도론’, 일본의‘IT혁신기술 주도론’산업혁명의 맥락에서 세 가지 모두 엄밀하게는 4차 산업혁명의 기조로는 적합하지 않다는 결론이다. 1차, 2차, 3차 산업혁명은 당대가 아닌 후대에 인정된 것이다. 하지만 4차 산업혁명 담론은 미래에 대한 전망에 바탕을 둘 수밖에 없다. 따라서 기존 담론이 아직 일부 불충분하거나 부적합하다는 사실은 어쩌면 당연할지 모른다. 4차 산업혁명 담론에 대한 더 깊은 성찰이 요구된다.

제 2부 4차 산업혁명의 실체를 바로 알자

4. IT기술의 가속적 진보가 한계에 다다르고 있다.

그간 IT기술의 가속적 발전이 가능했던 가장 중요한 원리는 바로 무어의 법칙이다. 이 법칙에 따라 IT 하드웨어가 소형화, 저전력화 및 속도향상이 거의 기하급수적으로 전개됬다. 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 IT 활용의 가속적 확대도 둔화할 전망이다.

4.1 3차 산업혁명은 IT 활용의 가속화가 뒷받침했다.

3차 산업혁명의 범용기술은 디지털 기술이지만 실용적 측면에서는 IT 기술을 범용기술이라고 봐도 무방하다. IT가 3차 산업혁명의 범용기술이라는 사실이 명확해진 이상, 3차 산업혁명의 과정에서 IT의 역할은 자명하다. 굳이 표현하자면, 3차 산업혁명의 역사는 IT 활용 범위와 깊이가 가속적으로 확대되는 역사라고 단정할 수도 있다. 이런 이유에서 3차 산업혁명을 견인하거나 둘러업고 뛴 것이 IT이다. IT 활용의 가속화란 3차 산업혁명 시대에 다양한 IT기기들이 탄생하고, 그 활용이 급속히 확대 된 것을 의미한다.

4.2 IT 활용의 가속화는 무어의 법칙이 견인했다.

IT 활용의 가속화는 세 가지 기술 부문(하드웨어, 소프트웨어, 데이터)의 진보를 통해 이루어졌다. 기술적 진보로 원하는 IT기기의 각 기술 부문에 대한 실용화 조건이 모두 갖춰지면 바로 그 기기가 제작되고 활용되었다는 말이다. 3차 산업혁명 동안 실질적으로 IT 활용의 가속화에 가장 많이 기여한 것은 하드웨어 기술 부문이다. 하드웨어기술의 기하급수적 진보의 원동력은 무어의 법칙이다. 3차 산업혁명 시대에 하드웨어는 무어의 법칙에 따라 가속적 발전을 거듭하며 오늘날에 이르게 된 것이다.

4.3 무어의 법칙이 막을 내리고 있다.

수년 전부터 무어의 법칙이 둔화하여 조만간 더는 지속하지 않을 거란 전망이 나오고 있다. 무어의 법칙은 현장에서 실제로 둔화 추세이다. 2010년을 기점으로 트랜지스터 소형화로 인한 집적도와 속도, 저전력에 대한 배가법칙은 CPU에는 잘 적용할 수 없게 되었다. 칩 내의 멀티코어 집적은 가능하므로 집적도 향상은 지속하고 있지만, 속도는 정체 현상을 보이고 있다. 현재 보이는 둔화 현상은 지속돼서 2022년 전후로 무어의 법칙이 끝날 것이라는 전문가들의 목소리가 커지고 있다. 무어의 법칙이 시들게 된 근본적인 이유는 기술적 한계이다. 무어의 법칙을 가능하게 했던 것은 트랜지스터 크기를 줄이는 공정기술과 데나드 스케일링 현상이다. 둘 다 문제가 생겨 트랜지스터 크기를 줄이는 데 한계로 작용하고 있다.

4.4 소프트웨어 기술 진보는 여전히 더딘 상황이다.

기술적 관점에서 정리하면, 두 가지 특징으로 압축할 수 있다 바로 높은 스마트 수준의 소프트웨어의 구현에 필요한 알고리즘의 부족과 하드웨어와 견줘 상대적으로 느린 소프트웨어 생산성 향상이다 하나는 소프트웨어 스마트화에 한계로 작용했고, 다른 하나는 대규모 소프트웨어의 제작비용 증가로 이어졌다 결국, 소프트웨어 기술 진보는 매우 더뎠으며, 앞으로도 특별한 계기가 없으면 그 양상은 계속될 것이다.

5. 생산성 향상도 둔화한 상태이다.

새로운 산업혁명을 유발하는 범용기술은 산업 전반에 거쳐 생산성을 크게 향상시켜 산업과 경제에 큰 변혁을 가져왔다. 그간 3차 산업혁명의 범용기술인 IT기술로 인한 생산성 향상은 기업의 가치사슬 전반에도 큰 영향을 미쳐 산업내의 경쟁 구도를 변화시켰으며, 새로운 산업의 태동도 유발했다. 그런데 1980년대에 IT가 생산성에 미치는 영향이 미미했다는‘생산성의 역설’이 2005년부터 다시 발생하고 있다. 그간 IT가 3차 산업혁명을 이끈 동력이었다는 점에서 이런 현상은 3차 산업혁명이 막을 내리는 전조로 해석될 수 있다.

5.1 생산성의 역설이 발생하고 있다.

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 꼬집었다. ‘모든 곳에서 컴퓨터 시대가 왔다는 사실을 알 수 있는데, 정작 생산성 통계에서만은 그 점이 보이지 않는다.’ 이런 현상은 곧 ‘생산성 역설’이라고 불리게 된다. 이후 생산성 역설은 IT 기술의 경제 성장 기여도에 관한 많은 논란을 불러일으킨다.

5.2 IT의 생산성 기여에 대해 회의론과 낙관론이 있다.

생산성 역설을 둘러싼 경제학자들의 논쟁을 살펴보면 두 진영으로 갈려 상반된 해석을 내놓고 있다. 첫 번째 진영은 생산성 역설을 그대로 인정하곤 생산성 향상에 대한 IT역할을 부정 하는 입장을 취하고 있다. IT가 생산성에 별로 기여하지 못했다는 것이다. 두 번째 진영은 IT기술이 생산성 향상에 크게 기여했다며 IT의 역할을 적극적으로 옹호하고 있다. IT기술이 경제, 사회, 전보에 크게 기여하고 있다고 믿는 경제학자들은 거의 다 이 진영에 속한다고 보면 될 것이다. 경제학자와 전문가들 사이에서는 후자, 즉 생산성 역설은 일시적 현상이며 IT가 생산성 향상에 지속해서 기여했다는 주장이 우세하다.

5.3 IT는 생산성 향상에 더는 힘을 못 쓰고 있다.

지식근로자의 개인차원 생산성 향상은 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 지식 노동의 생산성에 향상은 거의 한계 수준에 다다랐다는 것을 나타낸다. 2차 생산성 역설 현상은 그 방증으로 보면 된다. 기존 IT기술이 여태까지처럼 생산성 향상의 동력으로 작용할 것으로 기대 하기는 어려워진 것이다.

6. 4차 산업혁명의 실체는‘인공지능이 주도하는 스마트화’이다.

3차 산업혁명의 시대가 저물어 가고 있다는 뚜렷한 징후가 나타나고 있다. 그간 IT활용을 가속화했던 무어의 법칙은 거의 끝나가고, IT는 더는 생산성 향상에 힘을 쓰지 못하는 까닭이다. 그런데 근래 IT기술 진보로 새로운 제품과 서비스가 늘고 있다. 이런 붐을 타고, 4차 산업혁명에 대한 담론들이 많이 나왔다. 그렇지만, 독일의 생산기술혁신 주도론, 슈밥의 과학기술 융합 주도론, 일본의 IT혁신기술 주도론 등과 같은 기존 담론은 새로운 산업혁명의 이론으로 부적합하다. 이런 까닭으로 두 개의 물음이 여전히 남아있다. 과연 4차 산업혁명에 대한 새로운 동력이 나타난 것일까? 만약 나타났다면, 그로 인한 4차 산업혁명의 실체는 무엇일까?

6.1 AI가 소프트웨어 기술 진보의 유력한 엔진이다.

4차 산업혁명의 관건인 경제적 스마트 알고리즘을 가능하게 하는 후보 기술은 인공지능 기술이다. 딥러닝을 사용하면, 모든 처리 절차를 일일이 코드로 명시하지 않아도 돼서 그런 소프트웨어를 비용 효율적으로 구현하는 것도 가능하다. 딥러닝은 그야말로 스마트 소프트웨어의 실용화에 길을 터주는 셈이다. 물론 딥러닝 기술도 아직까진 높은 수준의 스마트 소프트웨어의 제작에 폭넓게 활용하기엔 턱없이 부족하다. 최근의 인공지능 기술은 소프트웨어의 기술 진보를 촉진할 유력한 옵션이다. 여기서 유력하다는 의미는 가능성은 보이지만, 아직 확실히 단정할 순 없다는 의미다.

6.2 AI는 산업혁명 수준의 생산성 향상의 유력한 옵션이다.

인공지능은 정보화와 자동화 부문 모두에 관여할 것이다. 정보화 측면에서 보면 인공지능은 지식노동자 전문역량을 증강해 줄 수 있ㅎ고, 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 서비스 로봇을 통한 다양한 비정형 작업에 전반적인 생산성 혁신을 가져올 수 있다는 것이다. 인공지능은 산업혁명 수준의 생산성 향상을 가져올 수 있는 유력한 옵션인 것이다.

6.3 결국 4차 산업혁명은‘인공지능 혁명’이다.

현재의 인공지능은 아직 걸음마 단계이다. 인공지능 기술이 더 성숙한 단계에 이르면 본격적으로 4차 산업혁명이 전개될 것이다. 만약 인공지능 기술의 발전이 한계에 부닥치고, 그 한계가 실용화에 장벽이 된다면 4차 산업혁명은 요원할 수도 있다. 결국, 4차 산업혁명의 본격적인 전개는 인공지능 기술의 발전 속도에 달려있다.

6.4 인공지능의 기술발전은 3단계로 구분할 수 있다.

인공지능 기술진보의 3단계는 첫째, 인식수준 인공지능은 데이터 안에 들어있는 특징을 추출해서 그 안에 포함된 개체를 식별해 낼 수 있는 인공지능을 말한다. 둘째, 인지수준 인공지능은‘인지’즉 의미를 해석하고 이를 바탕으로 지식을 축적하며, 추론을 할 수 있는 인공지능을 말한다. 셋째, 인간수준 인공지능은 인간처럼 생각하고 판단하며, 행동할 수 있는 인공지능을 말한다.

제 3부 4차 산업혁명을 둘러싼 계시록적 담론을 바로 알자

7. 싱귤레리티가 일어난다?

인공지능과 함께 심심찮게 거론되는 것이 있다. 바로 싱귤레리티이다. 인공지능이 스스로 자신의 능력을 향상할 수 있다는 단계를 말한다. 이런 계시록적 담론이 제법 기세를 올리고 있다. SF소설이나 영화에 나올 법한 기계가 지배하는 세상에 대한 담론이 거침없이 확산되고 있다. 두말할 필요가 없이 인공지능의 기술발전에 대한 과도한 기대에서 비롯된 현상이다. 문제는 이런 계시록적 담론은 인공지능에 대한 공포를 유발할 수 있으며, 기술 진보 자체에 거부감을 느끼는 신러다이트들의 목소리를 키울 수 있다. 인공지능의 발전을 둘러싼 계시록적 담론을 흥밋거리로 치부하기보다는 과학적 합리성을 따져봐야 하는 이유다.

7.1 범용인공지능은 공포팔기에 불과하다.

1930년대에 로봇이라는 개념이 등장하자 곧바로 인간을 정복하는 로봇의 시대가 올 것이라는 담론이 무성해졌다. 심지어는 1942년에 이르러 보스턴 대학 생화학과 교수이자 공상과학 작가인 아이작 아시모프는 자신의 소설에서 로봇공학 3원칙을 제안한다. 당시의 기술로는 로봇이라고 해봐야 지금으로 치면 거의 장난감 수준에도 미치지 못했다. 그런데도 그런 담론은 현실로 이어져 로봇 3원칙을 제안하는 상황으로까지 이어졌다. 참고로, 그 내용은 오늘날 유럽에서 추진하는 로봇헌장과 거의 유사한 수준이다. 계시록적 미래학이라는 것이 참고는 할 순 있어도 믿을 것은 못 된다는 것을 제대로 보여주는 대목이다.

7.2 기하급수적 기술발전 전망도 무모하다.

브린욜프슨과 앤드루 맥아피는 기술발전의 가속화가 현재 진행 중이며 앞으로도 지속할 것이라고 주장했다. 그러나 브린욜프슨과 맥아피가 제시한 근거들은 합리적이지 않다. 첫 번째 근거인 무어의 법칙을 보자면 무어의 법칙은 현재 이미 끝나고 있다. 특히 무어의 법칙은 하드웨어 세계에서 작용하는 법칙이다. 인공지능이 속한 소프트웨어 세계에서는 전혀 관련이 없다. 두 번째 근거인 디지털화의 가속화도 문제가 있기는 마찬가지다. 지금까지 디지털화가 큰 변혁을 가져온 것은 부인할 수 없다. 하지만 디지털화 자체에 한계가 있는데 가속화를 기대하는 것은 무리다. 마지막으로 수십억 명의 혁신가가 기존 디지털 기술들을 재조합하여 혁신을 가속할 것이라는 것도 설득력이 없다. 최근 쏟아지는 실용적 미래예측도 신뢰하기에는 아직 이르다. 이른바 브린욜프슨과 맥아피가 말하는‘유능한 기계’로 대변되는 미래는 언젠가 펼쳐질 것이다. 심하게 이야기하면 이건 삼척동자도 다 예측할 수 있다. 앞서 1930년대에 광풍처럼 불어 닥친 로봇병정이나 1960년때 초의 일본의 아톰로봇 이야기처럼 말이다. 관건은 합리적 근거인데, 실용적 미래예측도 대부분 합리적 근거가 결여된 상태다.

7.3 기술적 유토피아와 디스토피아 모두 경계의 대상이다.

최근 쏟아지는 기술적 유토피아와 디스토피아 모두 신뢰하기에는 아직 이르다. 다 최근에 부는 인공지능의 붐이 파생시킨 성급한 예측들이다. 지금은 그런 비생산적인 담론에 휘말리기보다는 냉철한 상태에서 인공지능의 기술 진보의 향방을 철저히 분석해서 준비해야 하는 단계다. 현 단계의 인공지능 기술을 최대로 활용할 방도를 강구하는 노력도 필수다.

8. 로보칼립스가 곧 닥쳐온다?

최근‘로보칼립스’가 멀지 않았다는 인식이 점점 확대되고 있다. 로봇과 묵시록의 합성어인 로보칼립스는 로봇이 대부분 인간 노동을 대체할 때 발생하는 노동시장의 재앙을 의미하는 말이다. 싱귤레리티가 인공지능의 급격한 기술 진보에 대한 맹신에서 비롯되었다면, 로보칼립스는 로봇 활용이 급격히 증가하는 현실에 바탕을 두고 있다. 실제로 2017년 6월 27일 세계 각국 중앙은행 수장들이 포르투갈 신트라에서 열린 포럼에서 로보칼립스에 대해 농쟁을 벌인 바도 있다. 로보칼립스를 둘러싼 담론도 따져볼 필요가 잇다. 잘못하면 실업에 대한 과도한 부각으로 생산성 향상의 기회를 날려 버릴 수 있기 때문이다.

8.1 로봇의 진군은 계속된다.

전통적으로 로봇은 일자리 대체의 상징처럼 여겨져 왔다. 3차 산업혁명 시대에도 로봇의 도입을 통한 자동화는 여전히 계속됐다. 최근에는 산업용 로봇의 도입이 생산성과 품질의 향상에 가장 실효적인 방안으로 여겨지는 단계에 이르렀다. 산업용 로봇과 함께 최근 서비스 로봇도 큰 성장을 보이고 있다. 일각에서는 본격적인 로봇의 시대가 열리고 있다고 예고하고 있다. 신문, 방송 등의 매체에서는 연일 서비스 로봇을 소개하면서 일자리의 미래를 걱정하고 있다. 3차 산업혁명 시대를 넘어 4차 산업혁명 시대에서도 로봇의 진군은 계속되고 있는 것이다.

8.2 서비스 로봇은 아직 멀었다.

4차 산업혁명과 관련해 많은 상상을 불러일으키는 분야가 바로 서비스 로봇이다. 산업용 로봇과는 달리 서비스 로봇은 비정형 육체노동을 주로 대체한다. 서비스 로봇과 관련해서 한가지 염두에 둘 것이 있다. 서비스 로봇의 대중화는 인공지능의 발전에 달려있다는 점이다. 최근 딥러닝과 같은 인공지능 기술의 많은 성과는 서비스 로봇에 대한 발전에 대한 기대도 과열시키고 있다. 지금부터 6억년 전경인 캄브리아기에 생물의 종과 수가 급격히 팽창한다. 이를 두고 캄브리안 대폭발이라고 부른다. 최근 로봇의 캄브리안 대폭발이 멀지 않았다는 애기도 들린다. 그렇지만 로봇의 캄브리안 대폭발은 수수 로봇 영역의 문제가 아니라 인공지능의 기술 진보와 결부된 사안이다. 서비스 로봇과 관련해서 미리 말하면, 서비스 로봇의 캄브리안 대폭발은 아직까지는 상상 속의 사건이며, 아직 현실과는 큰 괴리가 있다.

8.3 산업용 로봇 확산이 가속화한다.

현재, 산업용 로봇보다는 서비스 로봇이 더 많은 조명을 받고 있지만, 산업과 경제에 미칠 영향 측면에서 보면 그 반대다. 실제로 전 세계에서 사용되는 산업용 로봇은 2015년 말에 총 180만 대로 추산되는데 2019년 말에는 260만 대로 크게 증가할 것으로 전망된다. 앞으로 산업용 로봇은 더욱 가파른 증가율을 보일 가능성이 크다. 투자회수기간의 단축과 협동로봇의 등장이 주된 이유다. 이 두가지는 각기 고유한 특성으로 서로 보완적이며, 산업용 로봇의 보급을 증폭시키는 요소로 작용할 것이다.

8.4 산업용 로봇이 노동시장에 더 위협적이다.

언론 매체의 초점이 서비스 로봇에 집중도기ㅗ 있지만, 당분간 더 주목해야 할 것은 산업용 로봇이다. 조만간 산업용 로봇은 산업 전반에 두루 퍼져 생산성이 크게 향상하며, 이로 인해 기술적 실업의 문제가 대두 할 것은 분명하다. 앞으로 로봇의 도입이 가속화되면 생산성이 크게 향상될 것은 틀립이 없다. 일부 컨설팅 회사는 로봇으로 인한 연간 생상선 증가율이 30%선까지 증가할 것이란 전망도 내놓고 있다. 시장예측에 근거한 값이라 신뢰하기는 쉽지 않다. 그렇지만 이미 로봇 확산의 가속화 조짐이 보이고 있어, 생산성 증가율이 점점 더 커질 것이라는 점만은 분명하다. 향후 10년 이후에는 산업용 로봇에 의한 실업이 큰 사회문제가 대두될 수도 잇다. 주된 이유는 바로 산업용 로봇의 증가율이 가속적이라는 점이다. 보스턴 컨설팅 그룹은 로봇이 매년 10%씩 증가한다고 전망했는데, 이는 7년마다 연간 증가량이 2배가 된다는 것을 의미한다. 앞으로 7년이면 2배, 14년이면 4배, 21년이면 8배로 지수적으로 증가하게 된다. 낮은 수준이지만 로봇의 확산에도 일종의 무어의 법칙이 적용되는 것이다.

9. 급진적 기술적 실업이 발생한다?

전 세계적으로 기술적 실업을 전망하는 다양한 통계수치가 발표되고 있다. 일부 자료는 앞으로 10년에서 20년 이내에 미국 전체 일자리의 47%가 고위험군, 즉 기계로 대체되거나 없어질 것이라는 급진적 전망도 담고 있다. 신문, 방송 등 언론은 말할 것 없고 경제학자들까지도 이 문제를 앞다퉈 다루고 있다. 다가올 미래에 일어날 수 있는 문제를 전망하고 준비하는 것은 바람직하다. 하지만, 이런 통계수치의 객관성을 따져 볼 필요는 있다. 지나치게 과장된 수치라면 우리 사회의 발전 곡선을 심하게 왜곡시킬 수 있는 까닭이다.

9.1 기술은 노동에서 승자와 패자를 가른다.

앞으로 4차 산업혁명에서의 노동과 직업은 어떻게 변할 것인가? 사실 이 질문은 가장 첨예하고 민감한 의제 중 하나지만 현재를 일치된 답이 없는 상황이다. 노동시장은 산업혁명을 기점으로 차례로 그 주역이 바뀐다. 증기기관으로 촉발된 1차 산업혁명 시대에는 노동시장의 주역이 기존 숙련 육체노동자인 장인에서 비숙련 육체노동자로 바뀐다. 전기력으로 촉발된 2차 산업혁명에서는 다시 숙련 육체노동자가 노동시장의 주역으로 더오르고, 지식노동자도 새로운 노동시장의 주체로 등장한다. 디지털 기술로 촉발된 3차 산업혁명 시대에서 숙련 지식노동자가 노동시장의 주역이 된다. 상당히 압축해 놓아 다소 피상적일 수도 있지만, 이런 노동시장의 변화 양상은 이어질 기술적 실업을 이해하는 데 도움이 될 것이다.

9.2 급진적 기술적 실업에 대한 우려가 쏟아지고 있다.

기술적 실업은 경기의 부침으로 생기는 일반적인 실업 현상과는 달리 기술 진보에 따른‘자동화’가 초래 하는 실업이다. 4차 산업혁명의 대표적인 역기능이 바로 기술적 실업이다. 현재 다양한 실업전망 수치가 나오는데 다 기술적 실업에 관한 것들이다. 최근의 기술적 실업에 대해 전 세계에 가장 널리 알린 것은 2013년 영국 옥스퍼드 대학교의 마틴 경영대학교의 칼 프레이와 마이클 오스본 교수의 연구이다. 프레이의 연구는 앞으로 10년에서 20년 이내에 미국 전체 일자리의 47%가 고위험군, 즉 기계로 대체되거나 없어질 것이라는 게 요지이며, 여태까지 기술적 실업에 관한 난공불락으로 여겨졌던 숙련 지식노동자도 이번 기술적 실업에는 예외가 아니라고 밝혔다.

9.3 급진적 기술적 실업의 우려를 반박하는 진영도 있다.

기술적 실업을 반박하는 체계적인 연구결과도 있다. 가장 대표적인 연구결과는 2016년 발표된 OECD의 워킹 논문이다. 이 연구는 독일 하이델베르크 대학 교수 멜라니 안츠와 독일 만하임에 본사를 둔 경제 연구 기관인 ZEW연구소의 두 연구원 테리 그레고리과 울리히 지란이 공동으로 수행했다. 안츠의 연구는 미국을 포함한 OECD 21개국을 대상으로 직업의 자동화 위험도를 산출하였다 이 연구 결과는 프레이의 연구와 아주 대조적인 내용을 담고 있다. OECD 21개국의 전체 일자리 중에서 전체의 9%만이 자동화 고위험군에 속한다는 것이다. 프레이가 전망한 47%의 1/5분 정도밖에 되지 않는 작은 수치이다. 안츠의 전망치와 프레이의 전망치가 큰 차이를 보이는 이유는 바로 기술적 실업에 대한 분석 틀의 차이다. 직업 단뒤의 모델을 사용한 프레이의 연구와는 달리 안츠의 연구는 업무 단위 모델을 채택했다.

9.4 아직은 기술적 실업을 걱정할 단계는 아니다.

1930년대에 이른바 경제학의 전설인 존 메이나드 케인스는‘기술적 실업’이라는 용어를 처음 사용하며 이른바 손자 세대의 실업을 전망했다. 하지만, 그 손자 세대를 한참 지났지만, 현재 인류는 여전히 재앙적인 기술적 실업은 아직 경험하지 않을 상태다. 하지만, 크고 작은 실업문제는 항상 있었다. 지금까지 그래 왔던 것처럼 그런 문제들에 더 관심을 두고 최선을 다하는 것이 생산적일 선택일 것이다. 아직은 대규모 실업에 대한 심각한 우려에 함몰될 이유가 없는 까닭이다.

10. 인공지능 시대가 곧 열린다?

분명 인공지능에 대해 전례가 없는 과열상황이 나타나고 있다. 조만간 인공지능 시대가 열릴 것이라는 목소리도 커지고 있다. 하지만, 이런 주장이 여과 없이 수용되어서는 곤란하다. 인공지능 기술 진보의 급격한 진행은 우리 사회를 뒤흔들어 놓을 기술적 실업 문제로 곧바로 직결되기 때문이다. 일부 전문간 그룹도 현재의 인공지능이 과대평가되고 있다는 우려를 내놓고 있다. 인공지능 기술의 현주소를 살펴보고 인공지능 기술 발전의 방향과 속도를 따져볼 필요가 있는 것이다.

10.1 인공지능은 부침이 심한 기술이다.

인공지능의 역사는 우리에게 몇 가지 귀중한 사실을 알려준다. 첫째는 인공지능은 부침이 매우 심한 기술이라는 점. 인공지능의 개념이 세상에 나온 이래 최근까지 근 60년에 거쳐 두 번의 붐과 두 번의 침체기를 겪었으니 말이다. 두 번째는 인공지능은 불멸의 기술이라는 점. 인공지능은 여러 번 깊고 오랜 침체기를 맞았지만 한 번도 그 불씨가 완전히 꺼진 적은 없다는 것이다. 오히려 다시 고개를 내밀어 부상하고는 곧 더 큰 주목과 기대를 모았다. 기술의 역사에서 좀처럼 찾아보기 힘든 현상이다. 인공지능의 역사는 우리에게 귀중한 교훈도 전해준다. 인공지능 봄이 왔을 때, 결코 과대평가에 빠져서는 안 된다는 점이다. 과대평가는 인공지능에 대한 지나친 기대로 이어지고, 이는 곧 독이 되어 돌아오기 때문이다.

10.2 인공지능은 합의된 정의가 없다.

신기하게도 아직 인공지능에 대한 지배적인 정의가 존재 하지 않는다. 이런 상황에서는 주관적이나 작위적으로 인공지능으로 포장해도 그 진위를 명확하게 가려내기 어렵다 이른바. 상상의 자유에 함몰되기 좋은 상황이다. 인공지능에 대한 결과물 위주의 정의든 구성적 정의든 간에 모두 귀납적인 방법에 속한다. 이 두 방식에서는 명확한 정의에 따라 판단하는 것이 아니라 보이는 결과물이나 구성요소에 따라 인공지능의 여부를 따져야 하기 때문이다. 긍정적으로 보면, 인공지능을 정의하는 것 자체를 피하고, 주로 실용적 측면에 집중하려는 의도에서 비롯된 것으로 이해할 수 있다. 하지만 부정적인 면도 있다. 인공지능의 귀납적 정의는 인공지능의 과대포장 현상에 한몫을 단단히 하고 있다. 귀납적 정의로는 인공지능 여부를 판단하기가 어려워 인공지능의 실체와 허구를 가리는 문제는 쉽지 않은 까닭이다. 아무튼, 인공지능에 대한 정의는 이러한 설정이다.

10.3 딥러닝은 과대평가 상태다.

딥러닝이 가진 실용적 측면의 한계에서는 첫 번째 블랙박스 문제다. 딥러닝 시스템이 어떤 결과를 내놓았을 때, 왜 그런 결과가 나왔는지는 설명할 길이 없다는 것이 요지다. 두 번째 문제는 범용성에 관한 것이다. 딥러닝 시스템은 한 가지 작업밖에 학습할 수 없다는 한계를 가지고 있다. 마지막 문제점은 딥러닝 하나만으로는 전문적인 인공지능 시스템을 구현하기 힘들다는 점이다. 딥러닝은 자동식별 부문에서는 매우 우수한 인공지능 기술임은 틀림없지만, 인지 수준 인고지능 구현에는 절대로 충분한 기술은 아니다.

10.4 AI 기술 진보는 점진적으로 진행한다.

인지수준 인공지능에 연구는 아직 궤도에도 오르지 못한 상태이며, 더군다나 기술에 대한 접근방법조차 오리무중인 까닭이다. 낙관적으로 보면, 앞으로 십년 이상은 더 있어야 그 대답 정도는 할 수준에 도달하지 않지 싶다. 그 전이라도 인지수준 인공지능의 실현에 벽을 부딪친다면 인공지능이 다시 정체될 위험도 있다. 인공지능의 겨울이 다시 올 수도 있다는 뜻이다. 유명한 MIT교수출신 로봇연구자 로드니 브룩스는 벌써 최근의 인공지능 붐은 버블이라는 생각을 내비치고 있다. 확실한 것은 겨울이 오더라도 인공지능은 한 단계 더 발전하는 봄을 맞아 왔다는 점이다. 앞으로도 그럴 것이다.

제4부 4차 산업혁명의 전개양상을 바로 알자

11. 4차 산업혁명의 전장은 디지털 경제다.

4차 산업혁명 시대에도 여전히 IT 활용과 IT 육성이 경쟁력의 중요한 두 축이다. IT 활용을 통한 산업 생산성과 경제의 역동성을 높이고, IT 산업 자체와 유관 산업을 육성해서 부가가치를 획득하는 것이 4차 산업혁명 시대에 국가 경쟁력의 중요한 요소로 작용하는 것이다. IT 활용과 IT 육성의 성과는 바로 디지털 경제에 귀속되기 마련이다. 4차 산업혁명의 성과는 디지털 경제의 총량이라는 뜻이다. 4차 산업혁명의 전장이 바로 디지털 경제인 것이다. 이런 디지털 경제에 대한 올바른 인식도 4차 산업혁명의 준비에 꼭 필요한 요소이다.

11.1 4차 산업혁명의 점수는 디지털 경제의 총량이다.

4차 산업혁명을 촉발하는 인공지능의 기술발전에 따라 세상은 온통 스마트 물결로 뒤덮일 것이다. 4차 산업혁명 시대의 글로벌 경쟁은 점차 치열해질 것이며, 제대로 대응한 국가는 IT 산업의 성장뿐만 아니라 신IT 산업의 디지털화로 인한 생산성 및 혁신성이 향상될 것이다. 이런 결과는 결국 그 나라으 ㅣ디지털 경제의 규모에 그대로 반영될 것이다. 4차 산업혁명의 글로벌 경쟁에서 각 나라의 성적은 디지털 경제의 총량으로 나타난다는 의미다.

11.2 공유경제에 대한 과한 기대는 금물이다.

수년 전부터 공유경제는 세계적으로 큰 화두였다. 공유경제에 대한 많은 담론이 등장했다. 시장에서는 이른바 공유경제 기업의 부상으로 국가적 차원에서 공유경제 활성화를 위한 관심이 매우 뜨겁다. 우리나라에서도 지자체마다 공유경제를 확산시키기 위한 노력이 활발하게 진행되고 있다. 그런데 문제는 공유경제라는 개념이 명확하지 않은 상태에서 이런 정책이 추진되고 있다는 것이다. 오늘날 모든 공유경제는 개인 간 대여, 즉 P2P대여를 위한 디지털 플랫폼 비즈니스이다. 벤처캐피탈로부터 막대한 투자가 몰리고, 여러 장밋빛 전망이 나오고 있지만 비즈니스 차원의 지속적 성장은 아직 검증 되지 않은 상태이다. 공유경제 자체에 대한 여러 가지 부정적인 평가도 점점 더 커지고 있다. 국가적으로도 공유경제 비즈니스 육성은 분명 필요하지만 매우 세심한 정책 수립이 필요한 이유다. 공유경제 기업의 소개할 때 항상 인용하는 유명한 말이 있다. 미디어 전문가인 콤 굿윈이 2014년 3월에 미국 유명 기술전문 잡지인 테크크런치에 기고한 글의 한 대목이다.‘세계 가장 큰 택시회사인 우버에는 소유한 택시가 한 대도 없고, 전 세계에서 가장 큰 숙박회사인 에어비엔비에는 호텔이 없다.’공유경제 기업의 역설적인 면을 나타내 주는 말이다. 여기에 한 가지 덧붙이자면 지금의 공유경제에 공유의 개념은 없다.

11.3 디지털 경제는 작동원리가 특별하다.

디지털 경제의 규모가 지속해서 커지고 있으며, 플랫폼이 이런 경제의 동력으로 작용한다는 점을 보았다. 이런 과정을 지배해 온 디지털 기술이 경제의 작동원리에 끼친 영향은 매우 특이하다. 전체 경제에서 디지털 경제가 차지하는 비중과 중요성은 점점 커지는 것만은 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. 따라서 디지털 경제의 잣대를 전체 경제에 들이대는 것은 경계해야 한다. 디지털 경제는 여전히 전체 경제의 1/4에도 못 미치는 수준이다. 나머지 3/4의 경제는 여전히 전통적인 산업경제의 틀에서 작동하고 있다. 국가경제에서 디지털 경제뿐만 아니라 전통적인 제조업, 나아가 산업경제도 여전히 중시 되어야 하는 이유다.

11.4 디지털 경제에도 독과점이 골칫거리다.

디지털 기술은 시장경제에 새로운 동작원리를 부추기고, 이에 따른 디지털 경제는 시대적 흐름으로 점점 커가고 있다. 수많은 기업 성공 사례는 선망의 대상이 되고 있지만, 그 이면에는 승자독식으로 인한 격차의 문제가 국가, 산업, 기업, 계층 등에서 다양한 모습으로 발생하게 되었다. 이런 모습은 시장경쟁에서 독과점의 현상이 연출 하는 상황과 매우 흡사한 것으로 나타나고 있다. 독과점은 디지털 경제에서 가장 큰 골칫거리로 대두되고 있다. 2016년 기준으로 아마존은 미국 내 모든 온라인 유통 매출의 43%를 가져갔다. 구글은 검색 광고의 88%, 디지털 광고 시장의 52%를 점유했다. 소셜미디어 모바일 트래픽의 77%가 페이스북 사이트에서 발생했다. 이런 현상은 국내에서도 마찬가지다. 국내 광고 수익은 네이버를 비롯한 소수의업체가 거의 휩쓸고 있다. 이른바 디지털 경제는 거대 공룡들이 각자의 영역을 나눠 지배 하는 것이다.

12. 4차 산업혁명의 화두는 스마트화, 플랫폼화, 소프트웨어이다.

‘우리가 미래에 대해 확실하게 아는 것은 미래는 단지 현재와 다를 뿐이라는 것이다.’ 1960, 70년대 세계화 기술혁신, 도시화 등 여러 갑작스러운 변화의 큰바람을 직접 맞았던 경제학자 피터 드리커의 고백이다. 우리도 마찬가지이다. 인공지능이 가져오는 변혁의 모습은 우리가 아는 기존 혁신의 모습과는 많이 다를 것이다. 조만간 그런 변혁이 닥쳐오리라는 것이라는 것 외엔 달리 그 구체적인 모습을 명확히 그려낼 수 있는 방도가 없다. 그렇다면, 그런 예측은 접어두더라도 4차 산업혁명이 우리에게 던지는 큰 화두 정도는 찾아볼 필요가 있다.

12.1 IT 혁명은 계속된다.

IT가 산업 전반에 미치는 영향은 앞으로도 변함이 없을 것이다. 3차 산업혁명 시대의 IT활용의 양상은 정보화를 통한 가치활동의 생상선 향상, 온라인화를 통한 정보서비스의 접근성 향상, 융합화를 통한 IT 제품의 혁신성 향상으로 규정할 수 있다. 이런 IT 활용의 각 단면은 4차 산업혁명 시대에도 그대로 유지되지만, 각기 차별화된 심화과정을 밟게 될 것으로 예상된다. 이런 점들을 감안하면, 4차 산업혁명 시대에도 IT 활용과 IT 육성의 두 마리 토끼를 다 잡으려고 시도한 국가 중의 하나였으므로 새겨둘 대목이다.

12.2 4차 산업혁명의 첫 번째 화두는‘스마트화’이다.

4차 산업혁명 시대는 다양한 영역에서 스마트 기기와 서비스가 점진적으로 확대되는 스마트 머신의 시대가 될 것이다. 실용적 관점에서 보면, 스마트화는 IT 활용을 통해 지식과 육체 노동 생산성을 모두 향상할 방편이다. 반명에 스마트화에서 4차 산업혁명에서 제기될 실업 등과 같은 역기능이 발생한다. 4차 산업혁명 시대에 전개될 기회와 위험은 스마트화에서 비롯되는 것이다. 결국, 4차 산업혁명의 성패는 스마트화의 기회를 잘 활용하고, 위협에 얼마나 슬기롭게 대처하는지에 달렸다.

12.3 4차 산업혁명의 두 번째 화두는‘플랫폼화’이다.

3차 산업혁명 시대에 보았던 IT활용의 각 단면이 모두 플랫폼화 라는 색깔이 덧입혀질 것은 분명하다. 플랫폼화라는 메가트렌드로 4차 산업혁명의 시대에는 기존 플랫폼만 아니라 새로운 개념의 플랫폼이 디지털 공간에 등장하게 될 것이다. 플랫폼화는 자동차, 공장과 같이 물리적인 사물로도 확장될 것이다. 결국 사람들이 플랫폼의 바다에서 삶과 생활을 영위하게 될 것이다. 플랫포메이션 랩스 설립자로 2016년 3월‘플랫폼 전쟁’을 출간하는 등 플랫폼 전문가로 인정받아 세계적 경영 사상가 순위인‘2016년 싱커스 50 레이더’에 선정된 쇼우더리는 이런 상황을‘미래엔 모든 기업이 플랫폼화 될 것이다.’라고 압축했다.

12.4 4차 산업혁명의 세 번째 화두는‘소프트웨어’이다.

최근 발전하는 빅데이터 분석기술은 데이터 활용 수준을 크게 향상하고 있다. 특히, 머신러닝을 비롯한 인공지능 기술의 발전은 데이터의 단순 정보화에 머물던 기존 상황에서 벗어나 데이터를 지식으로 변환할 수 있는 상황을 열어 놓을 것이다. 그동안 상대적으로 발전 속도가 낮았던 소프트웨어의 가속적 혁신이 실현되는 것이다. 하드웨어 기술 수준도 이런 소프트웨어에 필요한 성능을 충분히 제공할 수 있는 수준에 도달해 있다. 더욱이 클라우드 기술은 필요한 하드웨어의 성능과 용량을 마음껏 사용할 수 있는 상황을 열어 놓고 있다. 이제는 IT 혁명의중심추가 소프트웨어 쪽으로 기울어졌다. 결국, 4차 산업혁명 세 번째 화두는 소프트웨어일 수밖에 없다.

13. 우리의 IT 여건은 녹록지 않다.

4차 산업혁명의 양상을 논하는 자리에서 뜬금없이 한국의 IT여건을 꺼내는 것이 좀 이상하게 보일 것이다. 하지만, 앞으로 닥칠 4차 산업혁명의 쓰나미에 대비하기 위해서는 무엇보다도 우리의 여건을 분명하게 인식하는 것이 필수다. 그간 우리는 IT강국이라는 자부심으로 IT에 대해서만은 자신만많ㅆ다. 4차 산업혁명을 대비하는 데에도 IT에 관한 한 그리 큰 문제가 없을 것이라는 것이 대세다. 약간 부족한 IT 혁신기술 부문을 신경을 써서 보강하면 된다고 생각하는 듯하다. 하지만 속을 들여다보면 그렇지 않다. 4차 산업혁명에 곡 필요한 IT 산업의 포트폴리오와 혁신 인프라가 매우 취약한 상태다.

13.1 IT산업 포트폴리오가 기형적이다.

국내 기업의 데이터센터에서 사용하는 서버와 저장기기, 엔터프라이즈 소프트웨어는 거의 외산이라고 생각하면 된다. 아울려, 네트워크 구축에 사용하는 라우터 등과 같은 네트워크 장비도 마찬가지다. 세계 4위의 IT수출국에서 기업용 IT기기와 소프트웨어, 네트워크 장비는 모두 외국산을 수입해서 쓰고 있다면 무언가 미스매치가 있는 것만은 틀립없다. 물론, IT수출에 기여한 것은 주로 반도체나 디지털TV 등과 같은 전자산업 품목과 휴대폰이기 때문이다. 실제로 2016년 IT 전제수출(179조원)에서 디스플레이(31.6조원), 반도체(67.7조원), 휴대폰(32.5조원)이 차지하는 비중은 약 74%로 전체의 3/4에 이르고 있다.

13.2 IT 활용에서도 글로벌 경쟁력이 취약하다.

외국과의 전자상거래인 CBT는 매우 중요한 IT의 활용 척도라 할 수 있다. 한국은 전체 전자상거래에서 CBT가 차지하는 비중도 절대적으로 낮은 상황이다. 2015년 기준 세계 전자상거래에서 CBT가 차지하는 비율은 16.2%이다. 한국은 전체 전자상거래에서 CBT가 차지하는 비율이 7.5% 정도로 세계 평균의 절반에도 미치지 못하고 있다. 한국은 전체 교역에서CBT가 차지하는 비율도 상대적으로 작은 편이다. 세계적으로 보면, 전체 교억에서 CBT는 0.8%를 차지하지만, 한국은 전체 교역에서 CBT가 차지하는 비율이 0.3로 세계 평균의 절반에도 미치지 못한다. 우리가 매우 우수하다고 생각하는 전자상거래만을 봐도 우리의 IT활용 수준에 거품이 있다는 점이다. 인터넷 검색뿐만 아니라 동영상 서비스, 공유경제 서비스 등 거의 다른 모든 디지털 서비스에서도 다 알다시피 우리나라의 글로벌 경쟁력은 매우 낮은 상태다. 굳이 드러내 설명할 필요가 없을 것이다. 지금은 네트워크 인프라가 아니라 서비스가 경쟁의 키워드인 시대이다. 한국의 열악한 상황에 대한 설명은 2015년에 열린 정보통신기술(IT) 국제회의에서 외국의 IT전문가가 한 말을 빌리면 충분할 듯싶다.‘한국의 네트워크 인프라는 세계 최고다. 그런데 다른 것은 없다.’

13.3 글로벌 혁신역량도 뒤처졌다.

유니콘 기업 즉면에서 한국의 현황을 살펴본다면 유니콘 기업의 국바별 분포를 보면, 4개의 유니콘  기업 중에서 3개가 미국과 중국 기업이었다. 구체적으로 미국은 99곳으로 절반(53%)을 넘었고 중국은 42곳으로 22%를 차지했다. 그 뒤를 이어 인도(5%), 영국(4%), 독일(2%) 순으로 유니콘 기업이 많았다. 특히 최근 들어 중국의 약진이 두드러지는데 2015년 20곳, 2016년 12곳, 올해 2월 기준 2곳 등 유니콘 기업이 최근 쏟아져 나오고 있다. 한국의 성적은 매우 저조하다. 한국 기업은 3곳에 불과한 것으로 나타났다. 한국 벤처 기업이 유니콘 기업으로 성장하기 전에 유니콥스로 변한다는 우스갯소리도 있다. 다음으로 인공지능 분야의 연구논문 발표현황에서는 우리나라 인공지능 연구 논문이나 연구자는 질과 양 모두 미국, 중국 등에 많이 뒤처진 것으로 드러났다. 한국의 인공지능 연구 논문 건 수는 전 세계 논문양의 3%를 차지해 세계11위로 평범한 수준이다. 전 세계 상위 0.1%논문은 1%, 상위1%논문은 1.5%, 상위10%논문은 2.7%를 차지하고 있다. 한편, 최근 5년간 연구의 영향력 관점에서 분석한 국가별 분포를 보면, 한국은 세계 평균에도 미치지 못하는 것으로 나타나고 있다. 다음으로 인공지능 분야의 특허에서는 한국의 특허등록 순위는 세계 상위권에 속하지만, 우리보다 앞선 나라에 큰 격차로 뒤져있다. 우리나라의 인공지능 기술 특허 건수는 197건으로 세계 4위를 기록했다. 1위를 차지한 미국은 우리보다 특허수가 47배 많았고, 2위 국가인 일본도 10배가량 많은 특허를 보유하는 것으로 나타났다. 특히 세부 분야 중 인공지능 응용특허 수에서 우리나라는 5개를 기록했지만, 미국은 1114개, 일본은 386개, 독일 59개로 조사됐다. 마지막으로 연구생산성에서 보면 2016년 국가과학기술연구회는 우리나라 정부 출연 연구기관의 R&D 생산성은 4.7%로 발표했는데 이는 미국 산업연구 중심기관(10.0%), 독일 프라운호퍼(7.7%)의 연구생산성에 훨씬 뒤진 수준이다.

13.4 한국은 더는 IT강국이 아니다.

한국은 더는 IT강국이 아니다. 우선 우리의 IT산업은 기형적으로 미래 IT발전에 적합하지 않은 구조로 되어 있다. IT산업의 핵심이라고 할 컴퓨터 서버, 스토리지, 네트워크 장비, IT서비스, 소프트웨어 부문에서는 거의 수출을 하고 있지 못하며, 국내 수요도 거의 외산에 의존하고 있으니 말이다. 아울러 IT활용의 꽃이 디지털 플랫폼 기반 서비스 부문에서도 글로벌 역량이 극히 취약해 미국이나 중국 등 선도국가에 많이 뒤처져 있다. 한편, 미래도 매우 불투명한 상태이다. 혁신역량이 전반적으로 선진국에 비해 뒤져있고 그 격차는 더욱 커지는 상황이기 때문이다. 이제는 상황이 많이 바뀌었다. IT기술환경이 하드웨어보다는 데이터와 소프트웨어 중심 환경으로 이동한 지 오래다. 단순히 반도체와 디지털 TV, 휴대폰만 가지고는 앞으로 험난한 IT경쟁 환경에서 버텨낼 수 있다고 생각하는 것은 무리다.

제 5부 4차 산업혁명의 대응방향을 바로 알자

14. 4차 산업혁명의 성패는 스마트화가 가른다.

스마트화는 4차 산업혁명의 첫 번째 화두이다. 스마트화의 흐름을 제대로 타는 국가는 생산성의 상대적 향상과 신성장 동력 산업 확보로 인한 막대한 해택을 누릴 수 있다. 이런 국가에게는 4차 산업혁명이 한 단계 도약할 수 있게 발판이 될 것이며, 그렇지 못한 국가는 퇴보를 면치 못하게 되는 것이다. 4차 산업혁명의 첫 번째 화두인 스마트화가 4차 산업혁명의 성패를 가른다는 것은 이런 의미이다. 그렇지만 스마트화를 이행하는 일은 간단치않다. 기술, 산업, 경제의 모든 현실적 여건이 발목을 잡을 수 있으며, 스마트화에 필요한 기술혁신과 산업화가 원하는 만큼 진척되지 않을 수도 있다. 스마트화의 기회를 잘 붙잡기 위해서는 체계적이며 실효적인 접근 방안이 강구되어야 하는 이유다.

14.1 스마트화의 범위는 매우 넓다.

스마트화는 거의 우리 사회의 모든 분야에서 진행될 것이며 그 진행 속도는 다양한 IT 기술의 기술진보에 의해 결정된다. 이때, 인공지능의 기술진보가 가장 중요한 키로 작용할 것이다.

14.2 경제적 부가가치의 절반은 생산성 향상에서 나온다.

액센추어나 PwC 전망치가 현재로서는 가장 신뢰할 자료임에는 틀립이 없다. 이런 수치가 시사하는 점은 세 가지이다. 첫 번째는 거시적 맥락에서 인공지능이 막대한 경제적 부가가치를 가져 준다는 점이다. 두 번째는 그 경제적 부가가치 창출에는 생산성 향상과 혁신제품의 산업화가 거의 절반씩 기여를 한다는 점이다. 마지막은 경제적 부가가치 면에서는 당장에는 생산성 향상이 산업화보다 더 큰 기여를 한다는 점이다. 4차 산업혁명에 효과적으로 대응하기 위해서는 산업화뿐만 아니라 생산성 향상에도 눈을 돌려야 하는 이유다.

14.3 4차 산업혁명 기조 정립이 대응 전략 수립의 출발점이다.

인공지능이 주도하는 스마트화로 4차 산업혁명의 국가 기조를 명확하게 하면 4차 산업혁명에 관한 전략수립에 여러 가지 도움이 된다. 일단 기존 추진되는 4차 산업혁명 관련 사업 중에서 4차 산업혁명과 거리가 먼 것들을 솎아내는 것이 가능하다. 예컨대 스마트 팩토리나 드론이 그런 사례다. 이것들은 새로 부상하는 중요한 분야지만 기술적으로 보면 둘 다 인공지능과는 거리가 멀다. 단순히 IT 신기술을 활요한 혁신에 가깝다. 4차 산업혁명의 대응을 위해 국가적 아젠다로 삼아야 할 분야를 찾아내는 데도 도움이 된다. 인공지능과 스마트화라는 키워드가 선별의 잣대를 제공하기 때문이다.

14.4 지능정보기술은 4차 산업혁명 기조로 부적합하다.

지능정보기술에는 인공지능이 포함돼 있어서 일견 4차 산업혁명의 실체인 인공지능 주도론 도는 인공지능이 주도하는 스마트화에 매우 잘 부합하는 듯하다. 그렇지만 엄밀하게 따져 보면 여러 면에서 적절치 않다. 첫째는 지능정보기술이 인공지능으로 구현되는 지능과ICBM에서 창출되는 정보의 결합이라는 논리적 측면이다. 일부 인공지능 서비스는 ICBM에서 창출되는 정보를 인공지능이 사용한다. 두 번째는 인공지능과 ICBM의 결합이라는 기술적 측면이다. 인공지능은 자체적으로 산업을 질적으로 변화시키는 전략적 변곡점을 촉발하는 기술이다. 반면 ICBM은 산업에 점진적인 변화를 가져오는 기술에 불과하다. 세 번째는 지능정보기술의 개념 측면이다. 지능정보기술은 기존 IT환경에서 선별한 5개 트랜드 기술의 정태적 조합이다. 이런 기술 정의는 앞으로 적어도 50년 이상에 거쳐 진행될 수도 있는 4차 산업혁명의 동태적기술 환경에는 적합하지 않다. 마지막으로 네 번째는 지능정보산업 와 지능정보사회란 개념이다. 지능정보산업이나 지능정보사회도 마찬가지로 문제가 있다. 실체가 명확하지 않아 일종의 캐치프레이 정도밖엔 다른 의미를 찾기 힘들다.

14.5 생산성과 혁신성의 투 트랙 전략이 필요하다.

4차 산업 혁명은 전 세계 모든 국가에 두 가지 방정식으로 숙제로 내놓는다. 하나는 스마트화의 확산이 가져올 생산성 향상에 관한 것 이고, 다른 한편에서는 스마트화의 흐름으로 창출될 다양한 신산업을 육성하는 혁신성 증진에 관한 것이다. 전자는 스마트화의 확산의 문제이고, 후자는 스마트 기술의 산업화 문제이다. 이 문제들을 따로 다른 독립적으로 풀기보다는 한번에 풀어낼 필요가 있다. 생산성 향상과 혁신성 증진을 한꺼번에 다루는 이른바 투 트랙 전략을 구사해야 한다. 일단 서로 많은 공통 변수를 공유하고 있어 한번 에 다루면 상호 강화 피드백으로 시너지를 낼 수 있는 까닭이다. 투 트랙 전략의 상호강화 피드백의 강화내용으로 첫째 산업육성에 있어 국가의 중요한 역할 중의 하나는 글로벌 시장경제에 참여할 역량을 갖추도록 학습의 기회를 제공하는 것이다. 둘째, 스마트화의 경주는 지속 가능한 스마트 참조모텔의 신속한 실현이다. 스마트 참조모델이란 스마트 기능과 기술적 구조를 아우르는 사양이라고 보면 된다.

15. 경쟁우위의 방편은 플랫폼화이다.

플랫폼화는 4차 산업혁명의 두 번째 화두다. 4차 산업혁명의 시대에는 기존 디지털 플랫폼만 아니라 새로운 개념의 플랫폼들이 등장할 것이다. 플랫폼화는 자동차, 공장과 같이 물리적인 사물로도 확장될 것이다. 플랫폼이 중요한 이유는 경쟁의 우위를 확보할 방편인 까닭이다. 4차 산업혁명 시대의 글로벌 경쟁의 모습은 지배적 플랫폼을 놓고 겨루는 혈투로 표현할 수도 있을 것이다. 지배적 플랫폼을 확보하는 국가가 산업경쟁에서 우위를 점 할 수 있으며, 국가경제 역동성은 디지털 플랫폼을 얼마나 잘 활용할지가 관건이라는 말이다. 스마트화가 4차 산업혁명의 성패를 가르는 요소라면 플랫폼이 경쟁우위의 지렛대가 되는 것이다.

15.1 플랫폼의 영토는 점점 커지고 있다.

3차 산업혁명 시대의 디지털 경제에서는 플랫폼 기업이 고공행진하며 맹위를 떨쳤다 예컨대 2016년 8월 기준 글로벌 시가총액 10대 기업 중에서 6개가 플랫폼 기업이며, 각각 상위 1위에서 4위, 6위를 차지하고 있다 바로 우리가 잘 아는 애플, 구글, 마이크로소프트, 아마존, 페이스북 순이다 참고로 마이크로소프트는 소프트웨어 플랫폼 기업이고 나머지는 모두 디지털 플랫폼 기업이다. 4차 산업혁명의 시대에도 플랫폼의 고공행진을 계속될 것이다. 그 이유는 무엇보다도 우리가 아는 기존 플랫폼 비즈니스 모델에 아직도 새로운 기업이 발을 붙이고 성장할 여지가 충분하기 때문이다 실제로 기존 플랫폼 비즈니스 모델에 갖는 새로운 유니콘 기업은 계속 생겨나고 있다. 소프트웨어 플랫폼과 디지털 플랫폼 모두 새로운 형태의 플랫폼으로 그 영토를 더욱 확장할 것이다. 그런 영토에서도 승자독식의 원리는 여전히 맹위를 떨치게 될 것이라 생각된다.

15.2 디지털 경제는 효율적으로 계량화해야 한다.

플랫폼은 디지털 경제의 한 단편이다. 견실한 디지털 경제 기반은 플랫폼 경쟁력 향상의 필요조건이다. 디지털 경제의 기반을 다지는 데 가장 중요한 일 중 하나는 IT로 인해 파생된 경제적 부가가치의 명확한 계량화다. 디지털 경제의 규모는 앞으로도 계속 커질 것이다. 이미 4차 산업혁명 시대으 ㅣ성적은 디지털 경제의 총량이라는 점을 밝혔다. 디지털 경제를 정확하게 계량해야 할 필요가 있는 것이다. 하지만 현실을 참작한 단계적인 접근방식을 취하는 것이 중요하다. 계량화에 앞서 우선 인터넷 비즈니스와 소프트웨어 산업 등과 같은 부문에 대해 세분화된 분류체계를 정립해 놓아야 한다. 이런 분류체계에 따라 단기적으로는 산출량 중심의 계량모형 개발과 계량화를 추진하다가 향후 여건이 되면 투입량으로 확대하면 될 것이다.

15.3 플랫폼 네트워크는 초연결 협업문화가 관건이다.

기술 플랫폼 영역에서 우리나라가 주도할 분야는 분명 있다. 문제는 우리 기업의 협업 역량이다. 기술 플랫폼 영역은 대부분 여러 기업의 연계, 협력이 요구된다. 이런 협업을 통해 개발한 플랫폼의 혜택은 상당히 크다. 여러 기업의 협업으로 기술 플랫폼의 품질을 더욱 향상 할 수 있다. 특히 국내 수요기업들은 각자 자체 플랫폼을 제작할 시간을 자신의 제품 개발에 투입할 수 있어 제품 경쟁력을 높일 수 있다. 잘하면 해당 분야의 글로벌 플랫폼으로 도약할 수도 있다. 이는 매우 이상적인 시나리오다. 관건은 기업들이 서로 연계하고 협력하는 초협력 문화다. 정책추진에 있어 초협력을 진작시킬 기회는 많다. 다만 그 실현은 정책담당자들이 초협력의 중요성을 이해하는지가 관건이다.

15.4 상생의 생태계가 디지털 플랫폼 육성의 선결과제다.

디지털 플랫폼 국제화에 가장 중요한 요건은 서비스의 독창성이다. 남들보다 빨리 사람들이 필요로 하는 서비스를 만들어내는 능력을 말한다. 다음 요건은 자본이다. 국내 벤처캐피털 투자 규모가 상대적으로 작은 것은 사실이다. 하지만, 위와 같은 서비스들이 국내에서 위력을 떨칠 정도로 성장했었다는 점을 생각하면, 물건만 된다면 자본 자체를 끌어들이는 것도 큰 문제가 없었다는 것이 분명하다. 마지막 요건은 역동성이다 역동성은 기업이 경쟁에서 이기기 위한 몸부림의 척도다. 치열한 경쟁을 거칠수록 기업의 역동성은 점점 커지게 된다. 얼마나 빨리 혁신할 수 있는지는 역동성에 달려있다. 디지털 플랫폼 육성과 관련해 한 가지 분명히 알아야 할 것이 있다. 지금도 한국에는 독창적인 서비스를 제공하는 유망 디지털 플랫폼 기업이 계속 생겨나고 있다는 점이다. 이런 기업들이 불공정 환경으로 기회만 잃지 않는다면 분명 글로벌 플랫폼들로 성장할 수 있을 것이다. 2012년 한국인이 창업한 웹툰 회사인 타파스미디어가 대표적인 사례다. 캡틴아메리카, 아이언맨, 헐크 등으로 유명한 마블코믹스와 슈퍼맨과, 배트맨, 원더우먼 등의 캐릭터로 유명한 DC코믹스가 양분하는 미국의 만화시장에 신생기업이 도전한다는 것은 어리석은 일로 보였다. 하지만, 한국의 앞선 웹툰 비즈니스 모델은 미국에서도 통했다. 5년이 지난 지금 타파스미디어는 북미시장 대표 웹툰 플랫폼으로 성장했다. 이쯤 되면 널리 퍼져있는 글로벌화에 대한 패배적 편견을 떨쳐버려도 된다.

16. 경쟁수단은 소프트웨어 산업이다.

소프트웨어는 4차 산업혁명의 세 번째 화두다. IT혁신의 중심추가 하드웨어에서 소프트웨어로 옮겨간 지는 꽤 오래되었다. 4차 산업혁명 시대에는 화두인 스마트화와 플랫폼화도 결국 소프트웨어 산업으로 환원될 수밖에 없다. 따라서 소프트웨어를 중심축으로 한 혁신의 추세는 더욱 거세질 것이다. 결국 4차 산업혁명 시대의 국가적 경쟁의 수단은 다름 아닌 소프트웨어 산업인 것이다. 이미 글로벌 소프트웨어 공룡기업들이 IT 혁신기술 분야의 시장을 거의 장악하고 있으며, 니치 시장에서는 수백 개의 탄탄한 글로벌 신생기업들이 쟁투를 벌이는 상황이다. 국내 소프트웨어 산업의 글로벌 경쟁력을 높이기 위한 장기적인 대응책이 마련되어야 하는 이유이다.

16.1 스마트화는 소프트웨어 산업으로 환원한다.

4차 산업혁명의 스마트화는 결국 기존 소프트웨어산업의 확장과 고도화로 이어진다는 점을 주목해야 한다. 우리나라도 인공지능을 비롯한 다양한 스마트화 관련 기술 분야에서 우수한 연구 개발 성과를 내기 위해 분투 하고 있다. 하지만 제대로 된 소프트웨어 산업이 갖춰지지 않은 상황에서는 그런 성과가 경쟁력을 가진 제품으로 전환되는 것을 기대할 수 없다. 소프트웨어 산업과 인공지능 같은 신기술의 관계는 고깃국에 양념이라는 표현이 제격인 셈이다. 결국, 4차 산업혁명의 경쟁수단은 바로 견실한 소프트웨어 산업인 셈이다.

16.2 4차 산업혁명 골든타임의 최우선 과제는 SW산업육성 이다.

지금이 바로 4차 산업혁명을 준비할 골든타임이라는 점이다. 견실한 소프트웨어 산업을 확보하지 못하면, 아무리 좋은 인공지능 기술을 개발해도 산업화로 전환하는 것은 어렵다. 지금이 우리 IT 산업의 아킬레스건인 소프트웨어 산업을 육성할 마지막 기회인 셈이다. 이 시점을 놓치면 가뜩이나 인공지능 기술에서도 후발주자인 한국은 결국 4차 산업혁명을 주도하기는커녕 오히려 더 뒤처질 가능성이 크다. 2035년 인공지능으로 인한 전세계 경제적 부가가치의 70%는 미국과 중국이 가져간다고 한다. 이대로 가만히 있으며, 겨우 30%를 놓고 한국을 포함한 나머지 백여 개 국가가 서로 각축을 벌인다는 말이다.

16.3 SW산업에 대한 제대로 된 인식을 갖춰야 한다.

우리나라의 소프트웨어 산업 성장이 더딘 데에는 당연히 여러 원인이 복합적으로 작용했다. 그것들을 하나씩 세세히 따져본다면 그 내용이 매우 방대할 것이다. 가장 근본적인 것을 하나 지목하자면 바로 소프트웨어 자체에 대한 편향된 시각이다. 일반적으로 인식과 행동은 서로 인과관계로 엮여 있다. 물론 정책도 마찬가지다. 우리가 지닌 인식이 정책의 형태와 내용에 그대로 반영된다. 정책이라는 겉모습보다는 인식이라는 내면을 들여다보는 것이 원인을 규명하는 데 더 효과적이라는 뜻이다. 소프트웨어 자체에 대한 편향적 시각은 그다지 새로운 내용은 아니다. 그동안 이해가 일부 부족했거나 간과했던 것들이다. 하지만 이것들이 소프트웨어 산업의 성장을 더디게 한 중요한 요인으로 작용했다. 올바른 교정이 곡 필요하다는 의미다.

16.4 장기적이며 정교한 SW산업육성 전략을 마련해야 한다.

소프트웨어 산업육성을 위해서는 소프트웨어에 대한 편향된 시각의 교정과 함께 소프트웨어 산업의고유한 특성을 이해하는 것도 필요하다. 개척형 추격 패러다임과 산업혁신시스템을 우리의 여건에 실제로 구현하는 것은 말처럼 간단하지 않다. 이를 위한 전략방향을 세 가지로 압축해 보면 첫 번째는 소프트웨어 산업의 기초체력을 키워야 한다. 두 번재는 글로벌화를 위한 육성대상 소프트웨어 분야를 명확히 하는 일이다. 세 번째는 작금의 스마트화의 흐름을 지렛대로 활용해야 한다. 이것들 말고도 고려해야 할 중요한 사안이 무수히 많다. 한 사례가 소프트웨어 진흥기관과 유관 포럼, 협회의 정비다. 난립이라는 표현이 적당할 정도로 기술, 업종, 정책 면에서 정체성이 부족하고 역할 중복도 보이고, 상호 연계마저 부족한 실정이다. 소프트웨어 산업의 중요성을 고려하면 이런 지원기관들을 다시 재정비하는 일도 매우 시급하다. 하지만 이런 일들은 대부분 위의 세 가지 전략 방향을 뒷받침하는 각론으로 보면 될 것이다. 정책수립 과정에서 꼼꼼히 챙기면 될 일이다.

17. 인프라 혁신은 필수다.

앞에서 4차 산업혁명의 3대 화두인 스마트화, 플랫폼화, 소프트웨어 각각에 국가적 차원에서 필요한 안목과 정책적 의제를 살펴보았다. 이들은 각각 정책목표 경쟁전략, 경쟁수단이라는 나름의 위치에 있지만, 상호 밀접하게 엮여져 있다. 이런 상위레벨 정책 간의 상호 연계성은 많은 부분 추진 체계, 교육, 연구, 생태계와 같은 하위 인프라를 통해서 뒷받침된다. 따라서 4차 산업혁명에 실효적 대응에는 상위 레벨의 정책들과는 별도로 하위 레벨의 인프라도 매우 중요한 요소로 작용한다.

17.1 인공지능은 인프라 차원에서 접근해야 한다.

전 세계가 인공지능을 놓고 뜨거운 한판 대결을 벌이고 있는 중이다. 미국을 비롯한 선진국은 인공지능 기술개발에 국가적 차원에서 전력투구하고 있다. 우리나라도 이미 그런 경쟁 대열에 참여하고 있다. 그렇지만 인공지능에 관한 한 한국은 변방의 후발주자이다. 향후 앞서가는 국가들을 따라잡고 선도하기 위해서는 특별한 전략이 필요하다. 이런 전략을 위한 첫 번째는 범부처 차원에서 인공지능 정책을 추진할 체계가 마련돼야 한다. 두 번째는 인공지능에 대한 R&D 거버넌스를 구축해야 한다. 세 번째는 국가 인공지능 R&D 로드맵을 작성해야 한다. 마지막으로 네 번째는 인공지능의 저변확대에 힘서야 한다는 점이다. 일단 한국의 현 여건상 핅요하다는 것을 몇 가지 제시 해보았는데 다양한 영역의 중요한 이슈들도 많다. 예컨대, 인공지능 분야의 경우에 국외뿐만 아니라 국내에서도 기업들이 대규모 R&D투자를 하고 있어, 기업의R&D와 정부의 R&D가 중복되는 경향이 높다. 국가적 자원 낭비 방지를 위해선 필수적으로 점검을 해봐야 할 사안이다. 인공지능 기술의 산업화가 발리 진행되고 있어 정부 R&D 성과의 공유체계도 신경을 써야 할 문제다. 아무튼, 산적해 있는 많은 이슈에 대한 논의는 범부처 추진체계나 R&D 거버넌스를 통해 체계적으로 이루어져야 할 것이다.

17.2 IT 정책 인프라도 선진화해야 한다.

4차 산업혁명에서 성공하려면 소프트웨어 산업을 포함한 IT산업 전반의 경쟁력이 뒷받침되어야 한다. 성공적이 IT 정책 추진이 절실하다는 의미다. 이를 위해서는 IT 정책 자체도 중요하지만, IT 정책 추진 체계도 매우 중요하다. IT 정책 추진 체계는 IT 관련 정책의 부처별 분장에 관한 체계라고 보면 된다. IT 환경은 매우 복잡하므로 적합한 체계를 찾는 일은 쉽지 않다. 다만, 분명한 것은 지난 IT 정책 추진 체계에 대한 냉철한 평가 와 기존 IT 환경에 대한 철저한 분석이 선행되어야 한다는 점이다. 앞으로의 IT 환경을 고려해 볼 때, 중앙형 보다는 분산형 정책이 바람직할 것이란 점이다. 산업정책과 기술정책의 분리, 육성과 활용의 구분, 규제와 진흥의 분리 등을 통한 정책 부분별 전문화에 비중을 두자는 것이다.

17.3 기술과의 경주에서 이기는 교육체계를 갖춰야 한다.

4차 산업혁명 시대에 필요한 교육,특히 IT/SW 교육에 대한 이해를 위해서는 크게 두 가지 기본적인 배경지식을 갖추고 있어야 한다. 첫 번째는 공학교육과 기술과의 관계이고, 두 번째는 공학교육의 본질은 큰 변화가 없었다는 점이다. 두 가지 기본적인 배경지식을 바탕으로 4차 산업혁명 시대의 과학과 IT/SW를 포함한 공학 분야를 생각해 보면, 결론은 이렇다. 4차 산업혁명 시대라고 특별한 패러다임의 변화가 필요한 건 아니다. 숙련 편향적 기술 진보에 다른 교육과 기술의 경쟁의 양상은 그대로 유지될 것이기 때문이다. 4차 산업혁명의 시대라고 공학교육 체계 자체는 달라질 것이 없다. 4차 산업혁명의 시대의 주도기술인 인공지능도 기술 진보의 한 단편에 불과하다. 해당 기술 진보에 부응하는 일반역량과 전문역량을 갖춘 인력을 수요에 맞춰 제대로 충분히 공급 할 교육 체계의 근간은 변함이 없는 것이다. 4차 산업혁명 시대의 공학 교육의 이슈는 교육 패러다임이 아니라 교육의 질이라는 의미다.

17.4 실효성 있는 SW 인력양성도 필수다.

4차 산업혁명 시대에는 가장 중요한 인적자산이 소프트웨어 인력이다. 우리나라의 소프트웨어 인력양성의 현주소와 개선이 필요한 부문으로 첫 번째로는 소프트웨어교육을 너무 쉽게 생각하는 시각을 버려야 한다는 점이다. 두 번째로는 대학의 소프트웨어 인력양성을 위해서는 그 대상의 폭이 넓은 정책을 우선시해야 한다는 것과, 마지막 세 번째는 소프트웨어 인력양성 정책에는 소프트웨어 인력의 수요 양태가 충분히 반영돼야 한다는 것이다. 한국이 산업화를 이행하는 동안 경제성장의 절반은 양질의 인력을 배출한 교육 정책의 덕분이라고 해도 과언은 아니다. 그간 한국에서는 적어도 기술과 교육의 경쟁에서는 교육이 승자였다. 기술 진보가 전례 없이 빨라지는 4차 산업혁명의 시대에도 그런 흐름이 계속 이어지길 바란다.

느낀점

저는 솔직히 4차 산업혁명에 대해 크게 관심도 가지고 있지 않았고, 항상 수업시간에 교수님이 하시는 말을 제대로 이해하는 것이 힘들었습니다. 그런데 이 책을 읽고 나서 4차 산업혁명에 대해 관심이 조금이나마 생겼고, 어느 정도 이해하게 되었습니다. 이 과제를 하면서 어떻게 해야 할지 많은 고민을 했습니다. 그래서 생각한 것이 이 책이 말하고자 하는 것을 한부에 한 단락 마다 그 내용들을 요약해서 작성해보자라고 생각했는데 책을 보면서 작성하다 보니 이렇게 많이 작성하게 되었습니다. 마지막으로 4차 산업혁명 시대에 적응을 하기 위해서는 그에 대한 전문적으로 지식을 쌓을 필요가 있고, 4차 산업혁명에 대비해 사라지질 않을 직업들에 대해 알아 볼 필요가 있으며, 거기에 맞는 준비가 필요할 것으로 생각이 듭니다.