4차 산업혁명의 실체

학번: 21407759

이름: 정재훈

먼저 4차 산업혁명에 대해 알아보기 전에 4차 산업혁명에 대한 기존의 담론을 알아볼 필요가 있다. 기존의 담론으로는 클라우스 슈밥 세계경제포럼 회장이 제창한 4차 산업혁명과 독일, 일본의 4차 산업혁명 등이 있다.

클라우스 슈밥 회장이 제창한 4차 산업혁명은 4차 산업혁명을 일으키는 동력으로 디지털기술과 과학기술의 상호 증폭적 융합이라고 보았으며 산업혁명이 일어나고 있다는 근거로는 속도, 범위와 깊이, 시스템 충격의 세 가지 측면으로 제시하였다.

속도의 측면 에서는 과학기술과 디지털의 기술발전이 기하급수적으로 전개되며, 그 범위와 깊이 면에서는 개인, 경제, 기업, 사회 모두가 변혁의 대상이 되고 그 영향은 각 대상에 대해 정체성의 문제를 제기할 정도로 깊숙하다고 보고 있다. 마지막으로 이러한 변혁은 국가, 기업, 산업, 사회 전반의 총체적 변화를 가져올 정도로 충격적일 것으로 주장한다.

이러한 슈밥의 4차 산업혁명은 경제사적 맥락에서 새로운 산업혁명을 정의하였고, 2000년대에 들어서면서 이미 4차 산업혁명이 시작된다고 본다. 또한 앞으로의 전망도 함께 제시하였다. 하지만 슈밥이 제시한 4차 산업혁명은 근거가 모호하다.

처음 제시되었던 동력의 경우 디지털과 과학기술의 기술융합은 엄밀히 보면 새로운 현상이 아니라 이미 수십 년 전부터 진행되었다. 그런 현상을 왜 지금 새로운 산업혁명으로 간주해야 하는지 납득하기 어려우며, ‘증폭적 융합’이라는 융합이라는 표현을 설명하기위해 제시한 많은 사례를 보면 오히려 ‘점진적 혁신’에 가깝다. 다음으로 새로운 변혁에 대한 근거를 살펴보면, 사회변화가 기하급수적이라는 근거는 이미 18세기 중반의 1차 산업혁명부터 일어나고 있었고 지금까지 이어져오고 있기에 근거로 타당성이 떨어지고, 두 번째와 세 번째 근거인 깊이와 범위, 시스템적 충격 또한 제시된 사례 중 대부분이 50년간 거쳐 온 디지털 혁명시대에서 이미 주목했고 수없이 논의되었으며 그렇지 못한 사례들은 미처 인식하지 못했거나 주목하지 않았기에 근거로서 타당성이 떨어진다. 결론적으로 슈밥의 4차 산업혁명의 개념은 여러 면에서 합리성이 떨어진다고 볼 수 있겠다.

다음으로 일본과 독일의 4차 산업혁명의 경우 슈밥의 4차 산업혁명과 다름을 알 수 있다.

먼저 독일의 4차 산업혁명은 국가적 차원의 경제 및 산업혁신 관련 작업이 거의 고나 주도로 시작되는 우리나라와는 달리 민간에서 ‘인더스트리 4.0’으로 시작했다. 그 중심에는 독일의 대표적인 싱크탱크인 공학한림원(Acatech)의 회장인 헤닝 카거만이 있었다. 카거만은 여러 민간 기업들과 머리를 맞대고 독일의 미래를 책임질 새로운 경제 정책의 밑그림을 그리기 시작했고 그것이 바로 ‘인더스트리 4.0’인 것이다.

인더스트리4.0은 그 무렵 IT업계의 화두였던 사물인터넷(IOT)을 비롯한 첨단 스마트 기술을 활용하여 제조공정을 첨단화하려는 시도로 이해할 수 있다. 개념상으로만 보면, 인더스트리 4.0은 모든 생산설비에 사물인터넷 기술을 적용, 제조공정을 실시간 감시(monitoring)하고 필요시 생산설비를 제어할 정보시스템 환경을 구축하는데 그 목표를 둔다. 이러한 시스템을 독일에서는 사이버 물리시스템이라고 부른다.

독일은 이러한 인더스트리 4.0을 2035년까지 독일 전체 제조업의 50%까지 적용하려는 정책을 추진 중에 있으며, 개념적으로 봤을 때 슈밥의 4차 산업혁명과 독일의 4차 산업혁명은 별개라는 것을 알 수 있다.

다음으로 일본을 살펴보면, 일본은 2016년 6월부터 4차 산업혁명에 대한 국가 차원에서의 대응이 본격화 되었다. 이는 2015년 일본재흥전략 정책보고서에서 빅데이터, 사물인터넷, 인공지능과 같은 IT혁신 기술을 생산성 혁신전략에 포함시키며, 이를 위한 민‧관 공동의 ‘신산업구조부회’를 설치하고 그 결과로 2016년 4월에 ‘4차 산업혁명선도전략’이라는 부제의 최종보고서가 나오고 이 보고서가 발표된 지 2달 뒤인 2016년 6월에 일본 정부의 정책발표로 알 수 있다.

독일과는 달리 일본의 4차 산업혁명은 2016년 1월에 제창된 슈밥의 4차 산업혁명에 직접적인 영향을 받았다. 이는 2015년 6월에 신설된 ‘신산업구조부회’가 정책개발을 수행하는 와중에 슈밥의 4차 산업혁명이 선언되었으며, 곧 자신들이 대응하려는 것이 4차 산업혁명에 해당하는 것으로 판단하여 2016년 4월에 나온 최종보고서의 제목도 4차 산업혁명선도전략으로 하는 등 일련의 과정으로 보아 슈밥의 4차 산업혁명이 계기가 된 것은 분명해 보인다.

그러나 일본과 슈밥의 4차 산업혁명은 뚜렷한 차이를 보인다. 일본은 2015년 6월에 생각했던 빅데이터, 사물인터넷, 인공지능이 가져올 변혁을 그대로 유지하면서 슈밥으로부터는 4차 산업혁명이라는 용어만 빌린 것이다. 한 가지 수정된 사항은 로봇기술이 하나 더 추가된 것 뿐이다. 따라서 일본의 4차 산업혁명 또한 슈밥의 4차 산업혁명과 개념상으로 차이를 보인다.

종합적으로 말하자면 독일의 인더스트리 4.0은 제조업 혁신의 한 대목일 뿐이고, 일본의 4차 산업혁명 또한 IT기술 진보의 다른 이름에 불과하다. 결론은 4차 산업혁명에 대한 기존 담론은 실체와 거리가 멀다는 것이다.

그렇다면 4차 산업혁명의 실체는 무엇일까? 먼저 본론부터 말하자면 4차 산업혁명의 실체는 ‘인공지능이 주도하는 스마트화’이다. 그간 IT 활용을 가속화했던 무어의 법칙은 거의 끝나가고 있지만 IT 활용은 계속해서 속도가 붙고 있다. 그에 대한 새로운 동력으로 가장 유력한 것은 바로 AI(인공지능, Artificial Intelligence)이다. IT를 활용할 영역은 아지 엄청나게 많이 남아있지만 하드웨어 기술은 더는 기하급수적인 발전을 기대할 수 없는 상수가 되었다. 그러나 소프트웨어 기술이 변수로 남아있다.

이러한 소프트웨어 기술의 진보를 이끌 동력원으로 AI가 주목받고 있다. 소프트웨어 기술은 그간 사람이 프로그래밍 작업을 수행했다. 때문에 그 크기가 커지고 복잡해질수록 당연히 시간도 오래 걸렸고 점진적 향상은 가능해도 비약적 향상은 기대하기 어려웠다. 이러한 이유로 우리는 값싸게 구현할 수 있으면서 높은 수준의 스마트 알고리즘을 자유롭게 구사할 소프트웨어 기술의 확보가 필요하다. 하지만 소프트웨어를 구현하는 시스템은 결국 비용이 커지는 문제가 발생했다. 그런데 인공지능의 기술 진보가 새로운 전기를 맞이하면서 경제적 스마트 알고리즘의 길을 열어주고 있다. 바로 딥러닝이 그것이다. 딥러닝은 지금까지 실현하지 못한 높은 수준의 스마트 알고리즘이 가능케 했고 구글이나 페이스북 등의 회사들은 이러한 딥러닝을 이용해 매우 높은 정확도를 가진 얼굴인식이나 영상인식 소프트웨어를 선보였다. 물론 아직까지 폭넓게 활용하기에는 부족하지만 앞으로의 발전가능성이 높다.

지금까지 AI가 새로운 동력원이라는 것을 알아보았다면 이제는 AI가 산업혁명 수준의 생산성 향상의 유력한 옵션이라는 것을 이해할 필요가 있겠다. 첫 번째로 인공지능은 정보화 영역에서 생산성 향상을 가져온다. 즉 인공지능은 일반 지식근로자는 말할 것도 없고, 그간 자동화의 불가침 영역이었던 전문 지식 노동자, ‘전문가’의 생산성을 증가시킬 거란 점이다. 인공지능이 전문가의 일부 작업을 대신 해줌으로써 전문가가 여분의 시간을 보다 전문적인 작업에 사용할 수 있게 한다. 이런 상황이 되면 당연히 지식근로자의 생산성이 크게 향상될 수 밖에 없다. 두 번째로는 기업의 정보화 영역에서 인공지능이 가져올 생산성 향상이다. 지금까지 기업은 정보화를 통해 내외부의 가치를 확보하기 위해 노력하였으며 그 과정이 기업 구성원과 지식노동자의 생산성 극대화로 이어졌다. 그러나 비즈니스 통합으로 모든 것이 끝난 것이 아니다. 통합 프로세스에서 산출되는 다양한 정보를 파악하고 분석하여 필요 지식을 도출해 의사결정을 수행하는 것은 여전히 기업 구성원, 즉 지식근로자의 몫으로 남아있다. 하지만 인공지능은 그러한 문제를 해결해 줄 수 있는 잠재력을 가지고 있다. 인공지능이 결합한 미래 IT시스템은 기업업무 일부를 자동화시킬 뿐만 아니라 신속하고 정확한 정략적 의사결정에 크게 기여함으로써 궁극적으론 생산성의 극대화를 가능하게 한다는 것이다. 마지막으로는 육체노동 영역에서 인공지능이 가져올 생산성 향상이다. 인공지능이 특별한 것은 비정형 육체노동의 생산성도 향상할 수 있다는 점이다. 이 점은 매우 간단하다. 지금까지의 로봇이 산업현장에서만 사용되어 왔다면, 이제 인공지능을 탑재한 로봇의 등장으로 우리 생활까지도 들어온다는 것을 말한다. 지금까지의 논의를 정리하면, 인공지능은 정보화와 자동화 부문 모두에 관여할 것이며 정보화 측면에서 인공지능은 지식노동자 전문역량을 증강해 줄 수 있고, 기업의 가치활동의 생산성을 비약적으로 향상할 수 있는 풍부한 잠재력이 있다. 한편 자동화 측면에서는 인공지능이 로봇에 결합하면 다양한 분야에 서비스 로봇을 활용할 수 있게 하며, 인공지능은 산업혁명 수준의 생산성 향상을 가져올 수 있는 유력한 옵션으로 볼 수 있겠다.

그렇다면 이제는 4차 산업혁명에 대한 계시록적 담론에 대해 알아보자.

첫 번째로 싱귤레리티(Singularity)가 일어난다는 것이다. 싱귤레리티란 인공지능이 스스로 자신의 능력을 향상할 수 있는 단계를 의미한다. 이는 인공지능의 기술발전에 대한 과도한 기대에서 비롯된 현상으로 인공지능에 대한 공포를 유발 할 수 있으며, 기술진보 자체에 거부감을 느끼는 신러다이트들의 목소리를 키울 수 있다. 하지만 이러한 설은 합리적 근거가 부족하다. 불안한 미래에 대한 예측은 누구나 할 수 있지만 그에 대한 합리적 근거가 부족하므로 단순한 추론에 불과하다는 것이다.

두 번째로 로보칼립스가 곧 닥쳐올 것이라는 것이다. 로봇과 묵시록의 합성어인 로보칼립스(Robocalypse)는 로봇이 대부분의 인간 노동을 대체할 때 발생하는 노동시장의 재앙을 의미한다. 이는 실업에 대한 불안감에 의해 제기된다고 볼 수 있으며 현실에 바탕을 두고 있다. 하지만 특히나 우려를 표하는 서비스 분야보다 산업분야가 로봇으로 인한 실업에 더욱 취약하며 서비스에 로봇이 투입되기까지는 아직까지 많은 시간이 필요하다. 더군다나 미래에는 협동로봇을 통해 인간과 로봇이 협업하는 일자리가 창출될 수 있다. 따라서 실업에 대한 우려보다는 로봇의 투입으로 인한 생산성 향상에 더욱 관심을 가져야 하겠다.

세 번째로는 급진적 기술적 실업이 발생한다는 것이다. 지금 전 세계적으로 기술적 실업을 전망하는 다양한 통계수치가 발표되고 있다. 다가올 미래에 대한 문제를 전망하고 준비하는 것은 바람직하지만 지나치게 과장된 수치라면 우리 사회의 발전 곡선을 심하게 왜곡 시킬 수 있다. 일단 저임금 비숙련 일자리는 자동화의 위험에 상대적으로 많이 노출되어 있는 것이 사실이다. 하지만 이는 이미 수십 년 전부터 있어 온 현상이며, 산업용 로봇의 도입이 늘면서 최근에 더욱 현저하게 나타나고 있을 뿐이다. 하지만 장기적인 산업의 재편에 따른 직업 재편은 대비해야 하겠으며 마지막으로 기술적 실업의 문제는 인공지능의 발전 속도에 의해 결정된다고 볼 수 있겠다.

네 번째로는 인공지능 시대가 곧 열린다는 것이다. 하지만 현재 인공지능은 너무나 과대 평가되어있으며 그 기술의 진보는 점진적으로 진행된다. 즉 기하급수적으로 진행되지 않기에 곧 인공지능 시대가 올 거라는 추측은 성급하다는 것이다.

이제 4차 산업혁명의 전개양상과 대응방법에 대해 알아보자. 먼저 4차 산업혁명은 디지털 경제를 그 배경으로 하게 될 것으로 보이며 공유경제에 대한 과한 기대는 금물이다. 공유경제에 대한 여러 담론들이 오갔지만 지금의 공유경제에 ‘공유’의 개념은 없다고 볼 수 있다. 또한 디지털 경제에서 조차도 독과점은 골칫거리이다.

이런 4차 산업혁명의 화두로는 스마트화, 플랫폼화, 소프트웨어가 있다.

첫 번째로 스마트화는 인공지능의 발전으로 스마트 기기와 서비스의 손쉬운 구현이 가능해지고 IT관련 기기와 서비스의 스마트 수준을 크게 향상할 것이라는 것이다. 이러한 스마트화는 4차 산업혁명 시대에 전개될 기회와 위협을 발생 시킬 것이며 따라서 4차 산업혁명의 성패는 스마트화의 기회를 잘 활용하느냐 못하느냐에 달렸다고 볼 수 있다.

두 번째로 플랫폼화는 유튜브, 넷플릭스, 네이버, 구글, 옥션, 아마존 등 각 분야를 손쉽게 누릴 수 있게 해주는 플랫폼들의 등장을 의미한다. 이러한 플랫폼화는 앞으로 자동차, 공장과 같이 물리적인 사물로도 확장 될 것이며 결국 사람들은 플랫폼의 바다에서 삶과 생활을 영위하게 될 것이다.

세 번째로는 소프트웨어로 지금까지 IT가 'I(Information)'보다 'T(Technology)‘에 기울어져 있었다면, 이제는 ’I‘에 중점을 둔 발전이 이루어지고 4차 산업혁명에서 발생할 막대한 양의 데이터를 높은 수준으로 활용하기위해 소프트웨어의 발전은 필수불가결 할 것이다. 이러한 측면에서 소프트웨어는 4차 산업혁명의 화두가 될 수 밖에 없다.

현재 우리나라의 IT여건은 녹록지 않다. IT산업 포트폴리오가 기형적이고 IT의 활용에서 마저 글로벌 경쟁력이 취약하다. 더군다나 글로벌 혁신역량까지 뒤처졌다고 볼 수 있다. 이러한 점을 미루어 볼 때 한국은 더 이상 IT강국이 아니다. 이는 일종의 ‘불편한 진실’일 수 있다. 하지만 우리의 미래를 위해 반드시 짚고 넘어가야할 부분이다.

이제 현실을 깨닫고 4차 산업혁명에 대한 대응방법을 알아 볼 필요가 있다. 먼저 4차 산업혁명의 성패는 앞서 말했다시피 스마트화가 가른다. 따라서 스마트화의 진행 속도는 다양한 IT기술의 기술진보에 의해 결정되고 인공지능의 기술진보가 가장 중요한 키로 작용할 것이므로 해당 분야에 대한 투자와 연구가 필요하다.

다음으로 경제적 부가가치의 절반은 생산성 향상에서 나온다. 따라서 우리는 4차 산업혁명에 효과적으로 대응하기 위해서는 산업화뿐만 아니라 생산성 향상을 통한 부가가치의 창출을 고려해야 하겠다.

다음은 4차 산업혁명 기조정립이 대응 전략 수립의 출발점이라는 것이다. 4차 산업혁명에 대한 중요성을 감안하여 시급한 전략적 행보를 시작해야 하겠지만 그전에 4차 산업혁명에 대한 국가적 기조를 짚어보아야 하겠다. 기조를 정함으로써 국가 정책의 방향을 바로잡고 그 항로를 벗어나지 않게 하는 나침반을 마련할 수 있을 것이다. 또한 민간의 불안감과 불신을 뿌리치고 갈피를 잡아갈 수 있겠다.

이제는 생산성과 혁신성의 투 트랙 전략이 필요하다. 생산성만을 중시한다면 신산업 육성이라는 혁신에 뒤처지게 되고 혁신성만을 중시한다면 생산성이 떨어져 결국 부가가치가 줄어들게 될 것이다. 따라서 생산성과 혁신성의 투 트랙 전략을 통해 두 마리 토끼를 모두 잡아야 하겠다.

결론적으로 경쟁우위의 방편은 플랫폼화가 되겠으며 경쟁수단은 소프트웨어 산업이 될 것이다. 또한 그에 따른 인프라 혁신은 필수적일 것이다.