4차 산업혁명의 실체

학번 : 21607177

이름 :  이 다 영

4차 산업혁명의 실체를 알아보기 전에 4차 산업혁명의 정의를 알아보면 4차 산업혁명은 인공지능, 사물인터넷, 빅 데이터 등 첨단 정보통신기술이 경제·사회 전반에 융합되어 혁신적인 변화가 나타나는 차세대 산업혁명이며, 지능정보기술이 기존 산업과 서비스에 융합되거나 여러 분야의 신기술과 결합되어 실세계 모든 제품·서비스를 네트워크로 연결하고 사물을 지능화 한 것을 말한다. 4차 산업혁명은 초연결과 초지능을 특징으로 하기 때문에 기존 산업혁명에 비해 더 넓은 범위에 더 빠른 속도로 크게 영향을 끼친다.

이제 4차 산업혁명의 실체를 알아보고자 한다. 4차 산업혁명의 기존 담론을 먼저 알아보면 산업혁명은 전방위적이며 광범위한 변화를 가져오며, 슈밥이 제창한 4차 산업혁명은 허구이고, 4차 산업혁명의 기존 담론은 실체에서 벗어났다고 한다. 그동안 여러 산업혁명 시대를 거쳐 오면서 경험한 혁신기술의 창조적 파괴의 힘은 사람들의 생각을 180도 바꿔 놓았다. 새로운 혁신기술, 산업혁명에 필적할 변혁을 일으킬 수 있는 잠재적 범용기술을 선점하기 위한 국가 간 총성 없는 기술 전쟁이 벌어지게 된 것이다. 그리고 독일과 일본의 4차 산업혁명은 그  내용에 있어 클라우스 슈밥이 제시한 4차 산업혁명과 매우 다르다. 독일의 ‘생산기술혁신 주도론’, 슈밥의 ‘과학기술융합 주도론’, 일본의 ‘IT 혁신기술 주도론’은 엄밀하게는 4차 산업혁명의 기조로는 적합하지 않다는 결론이다. 새로운 산업혁명에 대한 기술·경제사적 성찰이 모자란 까닭이다.

4차 산업혁명의 실체를 바로 알아보면 IT 기술의 가속적 진보가 한계에 다다르고 있고, 생산성 향상도 둔화된 상태다. 그리고 4차 산업혁명의 실체는 ‘인공지능이 주도하는 스마트화’이다. 그간 IT 기술의 가속적 발전이 가능했던 중요한 원리는 무어의 법칙이다. 이에 따른 IT 활용의 가속적 확대는 생산성 향상과 산업의 질적 변화를 가져왔으며, 결국 3차 산업혁명을 견인하는 원동력으로 작용했지만 무어의 법칙이 막을 내리는 상황으로 접어들면서 그간 보였던 IT 활용의 가속화도 더는 기대할 수 없게 된 것이다. 그리고 소프트웨어 기술의 진보는 여전히 더딘 상황이다. 앞으로도 특별한 계기가 없으면 이 양상은 계속 될 것이다. 또한 지식근로자의 개인차원 생산성 향상은 어느 정도 정점에 다다른 상태다. 기업차원의 프로세스 혁신의 실현으로 인한 생산성 향상도 이미 거의 실현한 상태이다. 이 두 가지 사실은 IT를 통해 얻을 수 있는 지식노동의 생산성 향상은 거의 한계 수준에 다다랐다는 것을 나타낸다. 기존 IT 기술이 여태까지처럼 생산성 향상의 동력으로 작용할 것으로 기대하기는 어려워진다. 결국 4차 산업혁명은 ‘인공지능 혁명’이다. 이전 범용기술과 비교해서 인공지능은 두 가지 면에서 약간 특별한 까닭이 있다. 첫 번째는 이전 범용기술들은 기존에 존재하지 않았던 새로운 기술이었지만, 인공지능기술은 기존에 존재하는 소프트웨어에 속한 기술이다. 두 번째는 로봇기술이다. 인공지능이 로봇에 접목되면, 산업의 생산성이 크게 향상될 수 있는 까닭이다. 인공지능의 기술발전은 3단계로 구분할 수 있다. 그전에 인공지능의 기술진보 단계를 정의하는 데에는 두 가지 방법이 있다. 첫 번째로는 인공지능 기술진보를 기술의 내용보다는 기술의 활용을 기준으로 구분했다. 두 번째로는 인공지능 기술진보를 구분할 때 인간을 참조모델로 삼았다. 위 두 가지 방식을 따라 구분한 인공지능 기술진보의 3단계는 각각 ‘인식수준 인공지능’, ‘인지수준 인공지능’, ‘인간수준 인공지능’이고 각 단계의 인공지능 기술을 차례로 설명하면 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. 인지수준 인공지능의 초기에는 인공지능을 단순히 인간의 역량을 증강하는 역할을 할 것이다. 그렇지만 인지수준 인공지능이 성숙해지면, 인공지능에 의한 지식노동자와 전문가의 업무 대체가 늘어나 실업이 대두되는 상황에 접어들게 된다. 마지막으로 인간수준 인공지능은 인간이 할 수 있는 것은 거의 대신할 수 있으므로 극심한 실업문제가 대두한다.

4차 산업혁명을 둘러싼 계시록적 담론을 바로 알아보면 인공지능과 함께 심심찮게 거론 되는  싱귤레리티가(인공지능이 스스로 자신의 능력을 향상할 수 있는 단계를 말한다.) 일어나고 로보칼립스가 곧 닥쳐오며 급진적 기술적 실업이 발생하며 인공지능 시대가 곧 열린다. 싱귤레리티가 인공지능의 급격한 기술 진보에 대한 맹신에서 비롯되었다면, 로보칼립스는 로봇 활동이 급격히 증가하는 현실에 바탕을 두고 있다. 최근 로봇은 크게 산업용 로봇과 서비스 로봇으로 나뉜다. 산업용 로봇은 이름에 나타나 있듯이 주로 제조업의 생산현장에서 사용하는 로봇이다. 현재, 제조업 전반에 산업용 로봇의 도입 여건이 마련되고 있다. 그 여건은 크게 두 가지로 요약할 수 있는데, 하나는 기존 산업용 로봇의 투자회수 기간이 짧아지고 있다는 것이고, 다른 하나는 협동 로봇이 등장하고 있다는 점이다. 한편 서비스 로봇은 제조업을 제외한 나머지 분야에 특화된 로봇을 말한다. 국제로봇연맹은 서비스 로봇을 ‘전문 서비스 로봇’과 ‘일반 서비스 로봇’으로 구분하고 있다. 전문 서비스 로봇은 물류이송, 국방, 필드, 의료와 같은 특정분야에서 전문적인 작업을 수행하는 로봇이다. 일반 서비스 로봇은 개인이나 가정에서 사용하는 로봇이라고 보면 된다. 서비스 로봇과 관련해서 한 가지 염두에 둘 것이 있는데 서비스 로봇의 대중화는 인공지능의 발전에 달려있다는 점이다. 기술적 실업은 경기의 부침으로 생기는 일반적인 실업현상과는 달리 기술진보에  따른 ‘자동화’가 초래하는 실업이다. 기술적 실업과 관련해 몇 가지 더 짚고 넘어 갈 것이 있다. 첫 번째는 저임금 비숙련 일자리가 자동화의 위험에 상대적으로 많이 노출되어 있다는 점이다. 두 번째는 장기적인 산업의 재편에 따른 직업 재편은 대비해야 한다는 것이다. 마지막은 기술적 실업의 문제는 인공지능의 발전 속도에 의해 결정된다는 것이다. 인공지능 기술 진보의 급격한 진행은 우리 사회를 뒤흔들어 놓을 기술적 실업 문제로 곧바로 직결되기 때문이다. 딥러닝은 자동식별 부문에서는 매우 우수한 인공지능 기술임은 틀림없지만, 인지수준 인공지능 구현에는 절대로 충분한 기술은 아니다. 인지수준 인공지능 시스템의 구현을 위한 필수기술을 두 가지만 살펴보면 첫 번째는 비감독 학습 알고리즘이다. 두 번째는 언어의 이해이다. 따라서 인공지능 기술 진보의 관건은 위와 같은 기술의 확보가능 여부와 걸리는 기간이다. 인지수준 인공지능의 실현은 멀었지만, 현재 진행되는 딥러닝의 성과를 과소평가해서는 안 된다. 또한, 인공지능의 모든 응용 영역을 인지수준의 획일적인 잣대로 바라보는 시각도 버려야 한다.

4차 산업혁명의 전개양상을 바로 알아보면 4차 산업혁명의 전장은 디지털 경제이며, 4차 산업혁명의 3대 화두는 스마트화, 플랫폼화, 소프트웨어이다. 우리의 IT 여건은 녹록지 않다.

4차 사업혁명 시대에도 여전히 IT 활용과 IT 육성이 경쟁력의 중요한 두 축이다. IT 활용을 통한 산업생산성과 경제의 역동성을 높이고, IT 산업 자체와 유관 산업을 육성해서 부가가치를 획득하는 것이 4차 산업혁명 시대에 국가 경쟁력의 중요한 요소로 작용되는 것이다. IT 활용과 IT 융성의 성과는 바로 디지털 경제에 귀속되기 마련이다. 4차 산업혁명의 성과는 디지털 경제의 총량이라는 뜻이다. 4차 산업혁명의 전장이 바로 디지털 경제인 것이다. 3차 산업혁명 시대의 IT 활용의 양상은 정보화를 통한 가치 활동의 생산성 향상, 온라인화를 통한 정보서비스의 접근성 향상, 융합화를 통한 비IT 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 육성이 산업·경제·사회 발전의 주춧돌이 될 것이라는 점에는 변함이 없을 것이다. 3차 산업혁명 시대에 보았던 IT 활용의 각 단면이 모두 스마트화로 덧입혀질 것이란 것은 분명하다. 궁극적으로 4차 산업혁명 시대에는 다양한 영역에서 스마트 기기와 서비스가 점진적으로 확대되는 스마트 머신의 시대가 될 것이다. 반면에 스마트화에서 4차 산업혁명에서 제기될 실업 등과 같은 역기능이 발생한다. 4차 산업혁명 시대에 전개될 기회와 위협은 스마트화에서 비롯되는 것이다. 결국, 4차 산업혁명의 성패는 스마트화의 기회를 잘 활용하고, 위협에 얼마나 슬기롭게 대처하는지에 달렸다. 3차 산업혁명 시대에 보았던 IT 활용의 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. 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 꼭 필요한 IT 산업의 포트폴리오와 혁신 인프라가 매우 취약한 상태다. 외국의 IT전문가가 한 말을 빌리자면 “한국의 네트워크 인프라는 세계최고다. 그런데 다른 것은 없다.”그러므로 인프라를 혁신해야 한다.

마지막으로 4차 산업혁명의 대응방향을 바로 알고자 한다. 4차 산업혁명의 성패는 ‘스마트화’가 가르고 경쟁우위의 방편은 ‘플랫폼화’이며, 경쟁수단은 ‘소프트웨어’이다. 그러므로 인프라 혁신은 필수이다. 스마트화의 흐름을 제대로 타는 국가는 생산성의 상대적 향상과 신 성장 동력산업 확보로 인한 막대한 혜택을 누릴 수 있다. 이런 국가에는 4차 산업혁명이 한 단계 도약할 수 있게 발판이 될 것이며, 그렇지 못한 국가는 퇴보를 면치 못하게 되는 것이다. 그렇지만 스마트화를 이행하는 일은 간단치 않다. 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 한다. 4차 산업혁명 시대의 글로벌 경쟁의 모습은 지배적 플랫폼을 놓고 겨루는 혈투로 표현할 수도 있을 것이다. 지배적 플랫폼을 확보하는 국가가 산업경쟁에서 우위를 점할 수 있으며, 국가경제 역동성은 디지털 플랫폼을 얼마나 잘 활용할지가 관건이라는 말이다. ‘스마트화’가 4차 산업혁명에 성패를 가르는 요소라면, 플랫폼이 경쟁우위의 지렛대가 되는 것이다.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. 4차 산업혁명에 실효적대응에는 상위 레벨의 정책들과는 별도로 하위 레벨의 인프라도 매우 중요한 요소로 작용한다. 향후 앞서가는 국가들을 따라잡고 선도하기 위해서는 특별한 전략이 필요한데 이런 전략을 위한 몇 가지 방향을 제시하면 첫 번째는 범부처 차원에서 인공지능 정책을 추진할 체계가 마련돼야 한다. 두 번째는 인공지능에 대한 R&D 거버넌스를 구축해야한다. 세 번째는 국가 인공지능 R&D 로드맵을 작성해야 한다. 인공지능의 기술의 산업화가 빨리 진행되고 있어 정부 R&D 성과의 공유체계도 신경을 써야 할 문제다. 많은 이슈에 대한 논의는 앞에서 제시한 범부처 추진체계나 R&D 거버넌스를 통해 체계적으로 이루어져야할 것이다. 그간의 각 IT 정책은 기준에 따라 여러 다른 평가가 존재한다. 최종적인 성과를 기준으로 보면 당초 목표를 제대로 달성하지 못한 경우도 많다. IT 정책을 둘러싼 환경은 지금이 예전보다 훨씬 복잡해 졌으며, 이런 추세는 더 심화될 것이다. IT 정책을 추진할 때 유의할 점이 있는데, 바로 모호한 융합 정책에서 벗어나야 한다는 점이다. 4차 산업혁명에서는 인적자원도 가장 중요한 인프라에 속한다. 4차 산업혁명 시대라고 특별한 패러다임의 변화가 필요한건 아니다. 숙련 편향적 기술 진보에 따른 ‘교육과 기술의 경쟁’의 양상은 그대로 유지될 것이기 때문이다. 획일적인 전공교육과정으론 역부족일 수밖에 없다. 기존 CS 중심 교과과정은 소프트웨어 산업 중에서 주로 시스템 소프트웨어를 포함한 인프라스트럭처 소프트웨어 부문에 적합하다. 다른 어떤 인프라 부문보다 인력자본이 중요하기 때문에 실효성 있는 SW 인력양성은 필수이다.

이처럼 새로운 산업혁명을 대비하는 일은 쉽지 않다. 다양한 영역에서 일어나는 변화를 정확하게 읽어야 하고 새로운 산업혁명에 대한 기술·경제사적으로 일어난 일을 다시 깊이 되돌아봐야한다. 우리가 4차 산업혁명에 관심을 갖지 않은 사이에 빠른 속도로 4차 산업혁명이 이미 우리의 삶속에 녹아 들어오고 있다. 기계의 소형화와 인공지능 등이 대표적인 예이다. 미래에는 모든 사물이 인터넷에 연결될 것이다. 이 연결된 인터넷에 있는 정보들은 빅데이터화가 될 것이고 이를 인공지능이 활용해 사용자가 원하는 정보 또는 맞춤형 광고를 보여줄 것이다. 하지만 한국에서는 많은 규제 때문에 데이터가 있어도 빅데이터로 활용하기 힘들다. 이러한 규제를 개선하고 보완을 해야 4차 산업혁명을 잘 따라갈 수 있는 방법이 될 것이다. 그리고 로봇들이 산업 현장이나 사람이 할 수 없는 일에 투입이 되면서 4차 산업혁명에 관련된 일자리가 창출되지만 한편으로는 고용구조가 바뀌어 일자리가 많이 감소할 것이다. 이제는 사라질 직종에 있는 사람들과 그 직종에 취업을 할 사람들은 미리 대처해야할 방안을 강구해야한다.

대학교에 처음 들어왔을 때부터 4차 산업혁명에 대해서 많이 들어는 보았지만 정의와 4차 산업혁명에 속해있는 정보통신기술만 알았는데 이번 기회를 통해 4차 산업혁명이 어떤 배경으로 나타났고 어떠한 방향으로 나아가야하는지 알게 되었다. 이로 인해 슈밥이 제창한 4차 산업혁명의 담론의 근거가 모호하다는 것과 기존의 담론이 아직 부족하거나 부적합하다는 것을 알게 되었다. 4차 산업 혁명은 지금도 빠르게 발전하고 있고 앞으로는 더욱더 발전할 것이다. 우리는 앞으로 4차 산업혁명 시대에 살아남기 위해서는 4차 산업혁명의 기술들 중 하나를 배워야한다.