4차 산업혁명의 실체

21308395 석정은

제1부 4차 산업혁명의 기존 담론을 바로 알자

1.산업혁명은 전방위적이며 광범위한 변화를 가져온다.1.1 산업혁명은 대단한 사건이다. 인류가 걸어온 긴 여정에서 보면 산업혁명은 한층 더 대단한 사건이다. 산업혁명이 바로 인류발전의 궤도를 가장 많이 바꾸어 놓은 사건이라는 점이다. 우리는 4차 산업혁며을 논의할 때 산업혁명이라는 것이 인류의 사회발전에 지대한 기여를 하는 대단한 사건이라는 점을 염두에 둘 필요가 있다 1.2 산업혁명은 긴 여정이다. 산업혁명의 전개 속도, 산업혁명이 가져올 변화에 대한 명과 암에 대한 시각을 갖추어 4차 산업혁명에 대한 다양한 담론을 바라보아야 한다. 새로운 산업혁명에 대해 너무 조급하게 생각하지 말아야 한다. 한 가지 아이디어가 곧바로 위대한 발명으로 이루어 질 수는 없는 법이다. 1.3 산업혁명 시대에는 명암이 교차 한다. 긍정적인 측면은 ‘경제적 풍요’이고 부정적인 측면은 ‘기술적 실업’이다. 이 두 가지는 생산성으로 묶여있다. 1.4 생산성의 딜레마가 관건이다. 기업주는 기계를 도입해 새안성을 높이려고 하며, 반면에 노동자들은 기계로 인한 실업을 염려하여 기존 생산성을 그대로 고수하려는 입장에 놓인다. 이 둘은 상충되며 성격적을 제로섬 경쟁이 될 수밖에 없다. 1.5 산업혁명은 범용기술이 주도한다. 이는 산업혁명을 촉발하는 데 핵심적인 역할을 한 기술을 지칭한다. 학문적 정의는 ‘ 언제 어디서나 있고 시간이 흐르면서 개선되며 모든 산업에 두루 영향을 끼쳐 산업혁명을 촉발하고 진행하게 하는 기술’ 이다. 2. 슈밥이 제창한 4차 산업혁명은 허구다 2.1 클라우스 슈밥, 새로운 산업혁명의 개막을 선언하다. 4차 산업혁명이 제대로 갖춰진 모습으로 나타난 것은 2016년 1월 스위스 다보스 포럼이다. 포럼의 회장인 클라우스 슈밥이 ‘4차 산업혁명’이 개막되었다고 정식 선언한 것이다. 슈밥은 현재 4차 산업혁명의 전도사로 자리매김하고 있고 4차 산업혁명을 설명할 때 주로 그가 제시한 근거들이 사용된다. 2.2 슈밥이 제시한 제4차 산업혁명은 근거가 모호하다 슈밥은 ‘속도’ ‘범위와 깊이’ 시스템 충격‘의 세 가지 측면에서 근거를 제시했지만 이 근거는 합리성이 떨어진다고 평가된다. 2.3 독일과 일본의 4차 산업혁명은 슈밥이 제창한 것과 다르다. 독일의 인더스트리 4.0은 모든 생산설비에 사물인터넷 기술을 적용하여 제조공정을 실시간 감시하고 필요 시 생산설비를 제어할 정보시스템 환경을 구축하는 것에 목표를 두고 있는 것이고 일본은 빅데이터, 사물인터넷, 인공지능이 가져올 변혁을 그대로 유지하면서 로봇기술을 하나 더 추가 시킨 형태로 진행하고 있다. 이 두가지는 모두 슈밥이 제창한 것과 다르다는 것을 알 수 있다. 3. 4차 산업혁명의 기존 모든 담론은 실체에서 비켜났다 3.1 독일의 인더스트리 4.0은 제조업 혁신의 한 대목일 뿐이다. 스마트 팩토리는 새로운 산업혁명이라는 관전보다는 재조업 혁신이라는 관점에서 보는 것이 더 합리적이라는 점과 제조업 혁신의 여러 부문 중에서 생산방식의 효율화를 지향하는 기술이라는 점에서 제조업 혁신의 일부일 뿐이라는 결론을 얻을 수 있다. 3.2 일본의 4차 산업혁명은 IT 기술 진보의 다른 이름에 불과하다. IT이외의 기술은 해당 산업차원의 혁신만을 가져올 것이며 전체 산업과 경제구조의 변혁을 가져올 수 있는 기술로 보는 것은 무리가 있다고 본다. 따라서 일본의 4차 산업혁명은 대부분의 새로운 IT기술을 범용기술로 보고 있다는 점, IT 기술이 앞으로도 진화한다는 점을 되외시하고 있다는 점, 인공지능 기술을 일반 형신기술과 같은 반열에 놓고 생각하고 있다는 점등의 문제점을 지니고 있다. 3.3 4차 산업혁명에 대한 기존 담론은 실체와 거리가 멀다. 슈밥, 독일, 일본 은 모두 4차 산업혁명의 기조로는 적합하지 않다는 결론이다. 4차 산업혁명 담론은 미래에 대한 전망에 바탕을 둘 수밖에 없다 따라서 기존 담론이 아직 일부 불충분하거나 부적합하다는 사실은 어쩌면 당연할지 모른다. 더 깊은 성찰이 요구된다.

제2부 4차 산업혁명의 실체를 바로 알자

4. IT기술의 가속적 진보가 한계에 다다르고 있다 4.1 3차 산업혁명은 IT 활용의 가속화가 뒷받침했다. IT가속화란 3차 산업혁명 시대에 다양한 IT 기기들이 탄생하고, 그 활용이 급속히 확대되었다는 것을 말하며 IT의 기기확산은 IT를 활용하려는 분야마다 하드웨어와 소프트웨어, 데이터에 대한 고유한 실용화 요구조건을 모두 갖춰 해당하는 IT기기를 제작하고 활용하는 방식을 취한다. 4.2 IT 활용의 가속화는 무어의 법칙이 견인했다.무어는 향후 10여 년 동안은 CPU의 속도가 1년에 두 배씩 증가한다는 기하급수적 성장을 제시하고 이것은 바로 3차 산업 혁명 동안 하드웨어 기술의 발전이 곡선 궤도를 그린 것과 같다. 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 추세에 있으며 이 법칙이 탄생한 인텔마저도 무어의 법칙에 대해 미련을 버린 상태이다. 이러한 근본적 이유는 기술적 한계이다.

4.4 소프트웨어 기술 진보는 여전히 더딘 상황이다. 소프트웨어는 3차 산업혁명 기간 내내 IT 하드웨어의 기하급수적 진보에는 전혀 미치지 못한 채 자동차 등과 같은 非IT 산업의 발전 정도를 유지했을 뿐이다. 높은 스마트 수준의 소프트웨어의 구현에 필요한 알고리즘의 부족과 하드웨어와 견줘 상대적으로 느린 소프트웨어 생산성 향상이다. 이것은 스마트화의 한계, 제작비용 증가로 이어졌다. 5. 생산성 향상도 둔화한 상태이다. 5.1 생산성의 역설이 발생하고 있다. 모든 곳에서 컴퓨터 시대가 왔다는 사실을 알수 있는데, 정작 생산성 통계에서만은 그 점이 보이지 않는다. 5.2 IT의 생산성 기여에 대해 회의론과 낙관론이 있다. 생산성 역설을 그대로 인정하곤 생산성 향상에 대한 IT 역할을 부정하는 입장과 IT 기술이 새산성 향상에 크게 기여했다며 IT의 역할을 적극적으로 옹호하고 있는 입장으로 나눌 수 있다. 경제학자와 전문가들 사이에서는 후자의 주장에 더 동의하고 있다. 5.3 IT는 생산성 향상에 더는 힘을 못 쓰고 있다. 지식근로자의 개인차원 생산성 향상은 어느 정도는 정점에 다다른 상태이다. 기업 차원의 프로세스 혁신의 실현으로 인한 생산성 향상도 이미 거의 실현한 상태이다. 이것은 IT를 통해 얻을 수 있는 지식 노동의 생산성 향상은 거의 한계 수준에 다다랐다는 것을 나타낸다. 6. 4차 산업혁명의 실체는 ‘인공지능이 주도하는 스마트화’이다. 6.1 인공지능은 소프트웨어 기술 진보의 유력한 엔진이다. 최근의 인공지능 기술은 소프트웨어의 기술 진보를 촉진할 유력한 옵션이다. 여기서 유력하다는 의미는 가능성은 보이지만, 아직 확실히 단정할 순 없다는 의미다. 6.2 인공지능은 산업혁명 수준의 생산성 향상의 유력한 옵션이다. 인공지능은 지식노동자 전문역량을 증강해 줄 수 있고, 기업의 가치 활동의 생산성을 비약적으로 향상할 수 있는 풍부한 잠재력이 있다. 인공지능을 로봇에 결합하면 다양한 분야에 서비스 로봇을 활용할 수 있게 한다. 6.3 결국 4차 산업혁명은 ‘인공지능 혁명’이다. 인공지능 기술이 더 성숙한 단계에 이르면 본격적으로 4차 산업혁명이 전개될 것이다. 결국 4차 산업혁명의 본격적인 전개는 인공지능 기술의 발전 속도에 달려있다. 6.4 인공지능의 기술발전은 3단계로 구분할 수 있다.①인식수준 인공지능 ② 인지수준 인공지능 ③인간수준 인공지능 이 3단계로 나눌 수 있으며 단계별로 인공지능의 역량을 구체적으로 이해할 수 있어서 인공지능의 활ㅇㅇ 범위를 매우 구체적으로 구분할 수 있다는 장점이 있다.

제3부 4차 산업혁명을 둘러싼 계시록적 담론을 바로 알자

7. 싱귤레리티가 일어난다? 싱귤레리티란 인공지능이 스스로 자신의 능력을 향상할 수 있는 단계를 말한다. 7.1 범용인공지능은 공포팔기에 불과하다.사람과 같이 생각하고 판단하는 능력을 갖춘 이른바 ‘범용 인공지능’에 대한 담론이 본격적으로 시작되었다. 하지만 이것은 다분히 상상이며, 과학적 합리성이 떨어진다. 이를 주장하는 미래학자들은 과학적 지식이 부족하다는 것과 일부 기존의 가속적 진보 양상을 수치적 관점에서 맹신하는 데에서 비롯했다는 것을 이유로 들 수 있다. 7.2 기하급수적 기술발전 전망도 무모하다. 최근 쏟아지는 실용적 미래예측도 신뢰하기에는 아직 이르다. 관건은 합리적 근거인데, 실용적 미래예측도 대부분 합리적 근거가 결여된 상태이다. 7.3 기술적 유토피아와 디스토피아 모두 경계의 대상이다. 아직은 기술적 유토피아와 디스토피아를 지지할 정도의 급격한 발전을 기대하는 것은 무리이고 기술적 유토피아와 디스토피아 둘 다 미지의 상상에 불과하므로 괜히 소모적인 담론에 휩쓸리면 결국 4차 산업혁명에 대한 대비에 균형을 잃을 수도 있다. 균형적 시각을 갖추기 위해 ① 담론들은 대개 진위를 분별하기가 어렵다는 점② 대중은 ‘공포팔기’에 더 눈길을 준다는 점 ③ 대중은 기술발전에 관한 한 ‘범주의 오류’에 빠지기 쉽다는 점을 염두에 둘 필요가 있다

8. 로보칼립스가 곧 닥쳐온다? 로보칼립스는 로봇이 대부분의 인간 노동을 대체할 때 발생하는 노동시장의 재앙을 의미하는 말이다. 8.1 로봇의 진군은 계속 된다. 산업용 로봇과 함께 최근 서비스 로봇도 큰 성장을 보이고 있다. 일각에서는 본격적인 로봇의 시대가 열리고 있다고 예고하고 있다. 3차 산업혁명 시대를 넘어 4차 산업혁명 시대에서도 로봇의 진군은 계속되고 있는 것이다. 8.2 서비스 로봇은 아직 멀었다. 서비스 로봇이 산업 전반의 생산성 향상에 미치는 영향은 당분간은 매우 미미할 것이라는 점을 지적했다. 전문 서비스 로봇은 대부분 지난 수십 년 동안 보급되던 추이에 그대로 머물 것으로 보인다. 일반 서비스 로봇 부문의 경우에는 가정용 청소기, 완구 등과 같이 생산재라기보다는 소비재적 성격에서 벗어나지 못하고 있다. 본격적인 실용화는 아직 먼 미래의 이야기이다. 8.3 산업용 로봇 확산이 가속화 한다. 투자회수기간의 단축과 협동로봇의 등장으로 인해 산업용 로봇은 더욱 가파른 증가율을 보일 가능성이 크다. 이런 로봇의 확산은 산업 차원 ‘수평적 확산’과 대기업에서 중소기업으로의 ‘수직적 확산’이라는 두 가지 특징을 갖는다. 8.4 산업용 로봇이 노동시장에 더 위협적이다. 산업용 로봇이 생산성 향상이라는 긍적적 영향을 주며 실업부분에서는 크게 영향을 미칠 것으로 생각하나 사실상 향후 10년간은 실업을 많이 걱정할 사안은 아니라는 것으로 보인다. 하지만 10년 후에는 산업용 로봇에 의한 실업이 큰 사회문제로 대두될 수 있다. 9. 급진적 기술적 실업이 발생한다? 9.1 기술은 노동에서 승자와 패자를 가른다. 노동시장은 산업혁명을 기점으로 차례로 그 주역이 바뀐다. 1차 산업혁명 시대에는 기존 숙련 육체노동자인 장인에서 비숙련 육체노동자로 바뀌고 2차에는 다시 숙련 육체노동자가 노동시장의 주역으로 떠오르고 3차 에서는 숙련 지식노동자가 주역이 된다. 9.2 급진적 기술적 실업에 대한 우려가 쏟아지고 있다. 기술적 실업에 대한 최근의 우려는 이전의 낙관적인 것과는 정반대로 매우 심각하다. 이번 것은 마치 인간을 노동시장에서 휩쓸어 내버릴 쓰나미처럼 파괴적으로 여겨지고 있다. 9.3 급진적 기술적 실업의 우려를 반박하는 진영도 있다. 안츠의 연구와 같이 충격적인 기술적 실업을 반박하는 체계적인 연구결과도 있다. 9.4 아직은 기술적 실업을 걱정할 단계는 아니다.아직 인류는 여전히 재앙적인 기술적 실업은 아직 경험하지 않은 상태다. 하지만 크고 작은 실업문제는 항상 있었다. 지금까지 그래 왔던 것처럼 그런 문제들에 더 관심을 두고 최선을 다하는 것이 생산적인 선택일 것이다. 아직은 대규모 실업에 대한 심각한 우려에 함몰될 이유가 없는 까닭이다.10. 인공지능 시대가 곧 열린다?10.1 인공지능은 부침이 심한 기술이다. 인공지능의 역사는 우리에게 인공지능의 개념이 세상에 나온 이래 최근까지 근 60년에 거쳐 두 번의 붐과 두 번의 침체기를 겪은 것으로 부침이 매우 심한 기술이라는 것을 알려준다. 다른 의미로는 불멸의 기술이라고 정의할 수 있다. 10.2 인공지능은 합의된 정의가 없다. 인공지능을 정의하는 시각으로는①학문적으로 가장 유력한 정의인 닐스 닐슨의 정의로 인공지능은 기계가 지능을 갖도록 하는 것이며, 여기에서 지능은 변환경 속에서 기계가 적저하고 예측 가능한 방식으로 동작하게 하는 특성이라고 설명하고 있는 것.② 결과물을 보고 인공지능을 정의하려는 시각.③ 인공지능의 구성요소를 가지고 인공지능을 정의하려는 시각이 있다. 10.3 딜러닝은 과대평가 상태다. 딥러닝은 자동식별 부문에서는 매우 우수한 인공지능 기술임은 틀림없지만 인지 수준 인공지능 구현에는 절대로 충분한 기술은 아니다. 10.4 인공지능의 기술 진보는 점진적으로 진행 한다. 아직 인공지능은 앞으로 십 년 이상은 더 있어야 그 대답 정도는 할 수준에 도달하지 않을까 생각된다. 확실한 것은 인공지능의 겨울이 오더라도 인공지능은 한 단계 더 발전하는 봄을 맞아 왔다는 점이다. 앞으로도 그럴 것이다. 인공지능을 적용하는 작업이 계속돼야 하며 기존 기술 수준을 넘어서는 영역에 대해 인공지능을 적용하려는 기대는 버려야 한다.

제4부 4차 산업혁명의 전개양상을 바로 알자

11. 4차 산업혁명의 전장은 디지털 경제이다 11.1 4차 산업혁명의 점수는 디지털 경제의 총량이다.4차 산업혁명을 촉발하는 인공지능의 기술발전에 따라 세상은 온통 스마트 물결로 뒤덮일 것이다. 글로벌 경쟁은 점차 치열해질 것이며 제대로대응한 국가는 생산성 및 혁신성이 향상될 것이다. 결국 그 나라의 디지털 경제의 규모에 그대로 반영될 것이다. 4차 산업혁명의 글로벌 경쟁에서 각 나라의 성적은 디지털  경제의 총량으로 나타난다는 의미이다. 11.2 공유경제에 대한 과한 기대는 금물이다. 공유경제의 실체와 민낯을 있는 그대로 알 필요가 있다. 오늘날 모든 공유경제는 여러 장밋빛 전망이 나오고 있지만 비즈니스 차원의 지속적 성장은 아직 검증되지 않은 상태이다. 부정적인 평가도 점점 커지고 있다. 국가적으로도 공유경제 비즈니스 육성은 분명 필요하지만 매우 세심한 정책 수립이 필요한 이유이다. 11.3 디지털 경제는 작동원리가 특별하다. 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. 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. 12. 4차 산업혁명의 3대 화두는 스마트화, 플랫폼화, 소프트웨어이다. 12.1 IT혁명은 계속된다. IT가 산업 전반에 미치는 영향은 변함이없을 것이다. 한편 3차 산업혁명 시대의 IT 활용의 양상은 정보화를 통한 가치활동의 생산성 향상 , 온라인화를 통한 정보서비스의 접근성 향상 , 흉합화를 통한 비IT 제품의 혁신성 향상으로 규정할 수 있다. 4차 산업혁명 시대에도 그대로 유지되지만 각기 차별화된 심화과정을 밟게 될 것으로 예상된다. 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. 결국 4차 산업혁명의 성패는 스마트화의 기회를 잘 활용하고 위협에 얼마나 슬기롭게 대처하는지에 달렸다.  12.3 4차 산업혁명의 두 번째 화두는 ‘플랫폼화’ 이다. 4차 산업혁명시대에는 플랫폼만 아니라 새로운 개념의 플랫폼이 디지털 공간에 등장하게 될 것이다. 플랫폼화는 자동차, 공장과 같이 물리적인 사물로도 활장될 것이다. 결국 사람들이 플랫폼의 바다에서 삶과 생활을 영위하게 될 것이다. 12.4 4차 산업혁명의 세 번째 화두는 ‘소프트웨어’ 이다. 4차 산업혁명에서는 그간 문제가 되었던 낮은 데이터의 활용 수준을 극복할 소프트웨어 기술의 혁신이 일어나기 때문에 그 활용수준이 크게 향상하고 있다. 이제는 IT 혁명의 중심추가 소프트웨어 쪽으로 기울어졌다. 13. 우리의 IT 여건은 녹록지 않다. 13.1 IT산업 포트폴리오가 기형적이다. 반도체와 휴대폰을 빼고는 국제경쟁력은 극히 미약한 수준이기 때문에 포트폴리오가 매우 기형적이다.  13.2 IT 활용에서도 글로벌 경쟁력이 취약하다. 인터넷 검색뿐만 아니라 동영상 서비스, 공유경제 서비스 등 거의 다른 모든 디지털 서비스에서도 다 알다시피 우리나라의 글로벌 경쟁력은 매우 낮은 상태다. 13.3 글로벌 혁신역량도 뒤처졌다. 유니콘 기업, 인공지능 분야의 연구논문발표현황, 한국의 특허등록 순위등을 다른나라와 비교하여 보았을 때 뒤처져 있는 것을 알 수 있다. 13.4 한국은 더는 IT 강국이 아니다. IT 강국은 IT의 활용과 IT의 육석 두 측면이 균형적으로 잘 갖춰진 나라지만 우리나라는 그렇지 못하다. IT 강국이라는 허상을 던져버리고 4차 산업혁명시대에 대응할 방법을 찾아야 한다.

제5부 4차 산업혁명의 대응방향을 바로 알자

14. 4차 산업혁명의 성패는 ‘스마트화’가 가른다. 14.1 스마트화의 범위는 매우 넓다. 거의 우리 사회 전 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. 거시적 맥락에서 인공지능이 막대한 경제적 부가가치를 가져다준다는 점과 그 경제적 부가가치 창출에는 생산성 향상과 혁신제품의 산업화가 거의 절반씩 기여를 한다는 점 그리고 경제적 부가가치 면에서는 당장에는 생산성 향상이 산업화보다 더 큰 기여를 하기 때문에 4차 산업혁명에 효과적으로 대응하기 위해서는 사업화뿐만 아니라 생산성 향상에도 눈을 돌려야 한다. 14.3 4차 산업혁명 기조 정립이 대응 전략 수립의 출발점이다. 4차 산업혁명이 ‘인공지능이 주도하는 스마트화’라는 사실을 기조로 채택하는 것이 전략수립의 출발점이어야 한다. 이렇게 되면 4차 산업혁명과 거리가 먼 것들을 솎아내는 것이 가능하고 대응을 위해 국가적 아젠다로 삼아야 할 분야를 찾아내는 데도 도움이 된다.14.4 지능정보기술은 4차 산업혁명 기조로 부적합하다. ① 지능정보기술이 인공지능으로 구현되는 지능과 ICBM에서 창출된ㄴ 정보의 결합이라는 논리적 측면 ② 인공지능과 ICBM의 결합이라는 기술적 측면 ③ 지능정보기술의 개면 측면 ④  지능정보산업과 지능정보사회란 개념의 문제로인해 지능정보기술이나 지능정보사회라는 개념은 비록 인공지능으로 구현될 지능을 포함하고 있지만 4차 산업혁명에서 인공지능이 차지하는 위상이 상당히 축소될 위험이 있다. 14.5생산성과 혁신성의 투 트랙 전략이 필요하다. ①산업육성에 있어 국가의 중요한 역할 중의 하나는 글로벌 시장경쟁에 참여할 역량을 갖추도록 학습의 기회를 제공 ② 스마트화의 경주는 지속 가능한 스마트 참조모델의 신속한 실현이라는 것을 강화 내용으로 하여 생산성 향상과 혁신성 증진을 한꺼번에 다루는 ‘투 트랙 전략’을 구사해야 한다. 15. 경쟁우위의 방편은 ‘플랫폼화’이다. 15.1 플랫폼의 영토는 점점 커지고 있다. 앞으로도 소프트웨어 플랫폼과 디지털 플랫폼 모두 새오룬 형태의 플랫폼으로 그 영토를 더욱 확장할 것이다. 그런 영통에서도 승자독식의 원리는 여전히 맹위를 떨칠 것이다. 15.2 디지털 경제는 효율적으로 계량화해야 한다. 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. 협업을 통해 개발한 플랫폼의 혜택은 상당히 크다. 여러 기업의 협업으로 기술 플랫폼의 품질을 더욱 향상 할 수 있다. 잘하면 해당 분야의 글로벌 플랫폼으로 도약할 수도 있다. 관건은 기업들이 서로 연계하고 협력하는 초협력 문화다. 15.4 상생의 생태계가 디지털 플랫폼 육성의 선결과제다. 디지털 플랫폼은 플랫폼 운영자가 디지털 플랫폼을 통해서 공급자 그룹과 사용자 그룹을 매개하는 것이 주된 작동 원리이다. 디지털 플랫폼이 경제성장의 디딤돌이 될 것이다. 이것이 디지털 플랫폼을 둘러싼 효과적인 정책을 마련해야 하는 이유이다. 16. 경쟁수단은 ‘소프트웨어’ 산업이다. 16.1 스마트화는 소프트웨어 산업으로 환원 한다. 4차 산업혁명의 스마트화는 결국 기존 소프트웨어 산업의 확장과 고도화로 이어진다는 점을 주목해야 한다. 16.2 4차 산업혁명 골든타임의 최우선 과제는 SW 산업육성이다. 견실한 소프트웨어 산업을 확보하지 못하면 아무리 좋은 인공지능 기술을 개발해도 산업화로 전화하는 것은 어렵다. 그러므로 우리나라는 소프트웨어 산업을 육성해야한다. 16.3 SW 산업에 대한 제대로 된 인식을 갖춰야 한다. 국내 소프트웨어 발전에 걸림돌로 작용했던 소프트웨어 산업에 대한 일부 편향된 인식을 교정하여 소프트웨어 산업육성을 해야 한다. 16.4 장기적이며 정교한 SW 산업육성 전략을 마련해야 한다. ①소프트웨어 산업의 기초체력을 키울 것 ②글로벌화를 위한 육성대상 소프트웨어 분야를 명확히 하는 일 ③스마트화의 흐름을 지렛대로 이용할 것을 중심으로 전략방향을 세워야 한다. 17. 인프라 혁신은 필수다. 17.1 인공지능은 인프라 차원에서 접근해야 한다. ①범부처 차원에서 인공지능 정책을 추진할 체계 마련 ②인공지능에 대한 R&D 거버넌스를 구축 ③국가 인공지능 R&D 로드맵을 작성의 방향에서 전략을 제시한다. 17.2 IT 정책 인프라도 선진화해야 한다. 앞으로 정책을 펼칠 때 융합이라는 용어를 무차별적으로 사용하는 일을 경계해야 한다. 융합서비스를 창출한다는 기치로 모호한 정책을 펼치다간 결국 산업과 기술이란 두 마리 토끼를 다 놓칠 수 있다. 17.3 기술과의 경주에서 이기는 교육체계를 갖춰야한다. 점점 더 심화하는 전문역량 요구에 딸 전공교육시간을 오히려 늘려야 하고 무너지는 대학원을 재건해 놓아야 한다. 17.4 실효성 있는 SW 인력양성도 필수다. 다른 어떤 인프라 부분보다 인력자본이 중요하다. 한국에서는 적어도 기술과 교육의 경쟁에서는 교육이 승자였다. 기술 진보가 전례없이 빨라지는 4차 산업혁명의 시대에도 그런 흐름이 계속 이어지길 바란다.