조덕호 교수님께서 적극 추천해주신 ‘4차 산업혁명의 실체(김희철 作)’ 라는 책을 주시면서 읽어보라고 권하였다. 최근 4차 산업이 크게 발전하고 평소에 4차 산업에 대해 흥미를 가지고 있던 ‘나’는 하루에 조금씩 책을 읽어 갔고, 책을 읽으면서 내가 생소한 단어들이 많고 전문적인 용어들이 적혀 있었지만, 사전을 이용해 가면서 까지 책을 끝까지 읽고 싶다는 생각이 들었다. 내가 생각하는 4차 산업은 별로 무겁지 않는, 가벼운 산업으로 당연시하게 여기고 있었지만, 이 책에서 말하는 4차 산업은 무겁고 우리, 더 나아가 우리의 후손들을 생각해 신중하게 선택하고 생각해야 한다고 김희철 작가님께서 전해주시고 계시는 거 같았다.

김희철 작가님은 4차 산업이 가지고 있던 기존 담론과 실체를 바로 알고 있기를 원하였고, 전개양상과 대응방향에 대해서 차례대로 설명해 주었다. 다른 학자들의 의견은 존중 해 주지만, 자신만의 의견을 강하게 밀고 계신다.

4차 산업까지 오기까지 1차, 2차, 3차 산업을 지나 현재 4차 산업을 진행 중 이다. 산업혁명으로 인해 교육, 기술, 산업, 경제, 사회 등 모든 분야가 크게 변화하였다. 이 산업혁명들을 결코 가볍게 봐서는 안 된다. 18세기 중반부터 시작된 1차 산업혁명을 기점으로 영국이 당시 세계 최강국 이였지만 당대 경쟁자였던 프랑스를 1800년대부터 앞질러 가기 시작하고, 이후 60년 후에는 3배 이상 벌리게 된다. 19세기 말, 전기로 상용화된 2차 산업혁명시대는 미국이 당시 세계 최강국이였다. 미국은 이 기회를 놓치지 않고 자동차, 화확, 중공업 등의 산업화에 박차를 가해 20세기 중반부터 시작된 3차 산업혁명 시대에는 디지털 기술과 IT기술에서 압도적으로 미국이 세계 최강국을 유지하게 된다. 이후 4차 산업혁명은 지금까지 야기 되고 있다. 4차 산업혁명을 목전에 두고 다양한 담론이 펼쳐지고 있다. 첫 번째는 산업혁명의 전개 속도에 대한 시각이다. 두 번째는 산업혁명이 가져올 변화에 대한 명과 암에 대한 시각이다. 지금 빠른 속도로 전개되고 있는 산업혁명을 가로막는 요소 중 하나가 ‘기술적 실업’ 에 대한 사회적 저항이다. 혁신 기술로 인해 인류에게 부를 안겨 주지만, 한편으론 자동화로 인해 일거리가 사라지게 되어 실업하는 사람들이 많아 지게 되고, 이로 인해 예전에는 영국에서 ‘러다이트 운동’ 이라는 반란도 일어 났었다.

새로운 산업혁명이 일어날 때는 수많은 기술혁신이 동시대에 뒤따른다. 쉽게 말해 혁신기술들이 상호 결합하면서 증폭적인 변혁이 발생하는 것이다. 여기서 중요한 것은 모든 혁신 기술이 다 중요하다고 보려는 생각이다. 그 중심이 되는 핵심기술을 다른 혁신기술들과 동등한 위치에 놓는 우를 범할 수도 있는 생각이다. 이를 구분하기 위해 ‘범용기술’ 과 ‘보완기술’ 이라는 용어를 도입하였다.

4차 산업은 2016년 1월. ‘클라우스 슈밥’ 이라는 포럼의 회장이 내놓았는데, 하지만 수년전에 독일에서 ‘4차 산업혁명’이라는 용어가 등장하였다. 독일은 2012년 ‘Industry 4.0'이라는 정책을 내놓았고, 1년뒤에는 스마트 팩토리 플랫폼을 추구하게 되었다. 여기서 4차 산업혁명이라는 단어가 쓰이게 되었다. 하지만 당시 경제사적 맥락이라기보다는 다소 상징적인 의미로 사용된 것만은 분명하다. 하지만 김희철 작가님은 슈밥의 4차 산업혁명에 대해 다르게 생각하였다. 슈밥이 제시한 4차 산업혁명은 단지 기술들이 융합되어 창시된 것이라고 생각한다. 융합은 여러 기술들을 녹여 새로운 것을 만들어 내는것고, 혁신은 기존 기술에 여러 다른 기술을 접목하여 기존 기술의 가치를 향상하는 것이다. 그런데 4차 산업혁명을 설명하기에는 융합보단 혁신에 가까워야 된다고 생각한다.

4차 산업혁명이 일어나기 전. 3차 산업혁명은 어떻게 이루어 졌을까? 많은 학자들이 의견을 내놓는 기술은 바로 IT기술 이다. 그간 IT기술의 가속적 발전이 가능했던 가장 중요한 원리는 바로 무어의 법칙이다. 하지만 향후 IT기술의 가속화가 그대로 존속할 수 있는지는 의문이다. IT기술은 디지털 기술 중에서 데이터의 생성, 가공, 전송, 가시화 등과 같은 저보처리와 관련된 하드웨어와 소프트웨어기술만을 나타낸다. IT기기의 종류는 3차 산업혁명 기간 거의 선형적으로 증가했다고 봐도 무방하다. 2000년대 초까지만 해도 IT 기기는 주로 컴퓨터 였고, 이후 네트워크 장비, 컴퓨팅과 통신 수단이 결합한 스마트폰, 네비게이션 과 같은 내장형 기기 등으로 확대 되었다. IT 기술은 하드웨어와 소프트웨어, 데이터가 IT 기기의 재료가 되는데, 소프트웨어와 데이터는 점진적으로 발전해가는 반면, 하드웨어는 증폭적으로 발전해가고, 더 이상 하드웨어를 발전할 수 없는 지경까지 이르게 된다. 하지만 사람들은 하드웨어 보다는 소프트웨어를 IT 기기를 발전시키는 데 있어서 더 큰 역할을 한다고 생각한다. 하지만 이를 발전시키는 데에 한계를 맞이하게 되고, 점차 IT 기술. 즉 3차 산업혁명이 막을 내리기 시작한다. 이 말은 즉슨, 무어의 법칙도 힘을 잃고 있다는 것이다. 2010년을 기점으로 트랜지스터 소형화로 인한 집적도와 속도와 저전력에 대한 배가법칙은 CPU에는 잘 적용할 수 없게 되었다. 심지어 무어의 법칙이 탄생한 인텔마저도 미련을 버린 상태이다. 무어의 법칙이 유지 되기 위한 연구는 많이 실행되고 있지만, 아무것도 가능성을 보여주고 있진 않고 있다.

이제 3차 산업혁명이 가고 4차 산업혁명이 다가왔는데, 4차 산업혁명의 동력은 무엇일까? 바로 인공지능(AI)이다. 비록 인공지능이 탄생한지는 60년이 되어갔지만 경제적 스마트 알고리즘에 적합한 인공지능 기술은 거의 없었다. 최근의 인공지능 기술은 소프트웨어의 기술 진보를 촉진할 유력한 옵션이다. 이 말은 즉, 4차 산업혁명은 ‘인공지능 혁명’ 이다.

인공지능과 함께 거론된 것이 있다. 바로 ‘싱귤레리티’ 이다. 이는 인공지능이 스스로 학습 할 수 있는 능력을 향상 시켜 주는 단계를 말한다. 하지만 문제점도 존재 하는 법. 인간의 지능을 뛰어넘는 로봇이 출현한다는 가정하에, 인류는 큰 혼란에 빠지고 인류 존립도 위기에 직면 할 수 있다. 하지만 인공지능에 대한 막연한 거부감이나 공포감을 걷어내는 일이 최우선일 것 같다. ‘커즈와일’ 과 ‘한슨’ 이라는 학자들이 발표한 담론이 있는데, ‘계시론적 담론’ 이다. 인간과 동등하거나 인간보다 우월한 존재의 등장을 예고한다는 점에서 말이다.

최근 쏟아지는 실용적 미래예측도 신뢰하기에는 아직 이르다. 누구나 예측 할 수도 있다. 앞서 1930년대에 광풍처럼 불어 닥친 로봇병정이나 1960년대 초의 일본의 아톰로봇 이야기처럼 말이다. 관건은 합리적 근거인데, 실용적 미래예측도 대부분 합리적 근거가 결여된 상태이다.

인공지능 기술의 특성상 기술적 유토피아와 기술적 디스토피아의 강도는 강하게 나탄 난다. 기술적 유토피아가 시작은 기계에 의한 대량생산 체제가 본격화하면서부터 시작되었다. 하지만 1945년 경 일본 히로시마와 나가사키에 떨어진 핵폭탄은 유토피아에 대한 기대를 저버리게 된다. 순진한 이상론에 대한 회의와 반성, 더 나아가서 불길한 예감을 낳았다. 하지만 인류 기술 통제에 대한 믿음은 잃지 않아서 여전히 유지중이다. 다른 한편에서는 디스토피아도 치고 나오고 있다. 이는 ‘이번에는 다를 것이다.’ 라는 시나리오를 상상하게 만드는 기술이다. 로봇이 개발되고 난 후부터 인간들의 일자리가 점차 없어지고 모든 일자리를 로봇과 인공지능이 빼앗을 꺼라는 시나리오이다. 아직 이 두가지의 기술을 신뢰하기에는 이르다. 최근에 부는 인공지능의 붐이 파생시킨 성급한 예측들이기 때문이다. 지금은 담론에 휘말리기보다는 인공지능에 대해 철저히 준비해야 하는 단계이다.

로봇칼립스의 시대가 인류에게 한걸음 더 다가왔다. 우리의 생활주변에서 쉽게 인공지능과 로봇들을 찾아 볼 수 있다. 그 중 산업용 로봇과 서비스 로봇으로 나뉜다. 산업용 로봇이 서비스 로봇보다 더 많이 발전 된 이유는, 예로부터 공장에서 대량생산을 위해 인류 대신 투입된 로봇들이 산업용 로봇이다. 최근에야 서비스 로봇도 큰 성장을 보이고 있다. 매체에서는 연일 서비스 로봇을 소개하면서 일자리의 미래를 걱정하고 있다. 허나 4차 산업혁명과 관련해 많은 상상을 불러일으키는 분야가 바로 서비스 로봇이다. 이는 ‘전문 서비스 로봇’ 과 ‘일반 서비스 로봇’ 으로도 분류 할 수 있다. 허나 아직 서비스로봇은 상상 속의 사건이며 아직 현실과는 큰 괴리가 있다. 언론 매체에서는 서비스 로봇이 집중되고 있지만, 더 주목해야 할 것은 산업용 로봇이다. 조만간 산업 전반에 두루 퍼져 생산성이 크게 향상하며, 이로 인해 기술적 실업의 문제가 대두할 것은 분명하다. 기술적 실업은 경기의 부침으로 생기는 일반적인 실업 현상과는 달리 기술 진보에 따른 ‘자동화’가 초래 하는 실업이다. 이는 4차 산업혁명의 대표적인 역기능으로 볼 수도 있다. 하지만 현재까지로는 아직은 대규모 실업에 대한 심각한 우려에 함몰될 이유는 없다. 결국 기술적 실업의 문제는 인공지능의 발전 속도에 의해 결정된다는 점이다. 인공지능 이란 딱히 정의를 내리기 어렵다. 명확한 정의에 따라 판단하는 것이 아니라 보이는 결과물이나 구성요소에 따라 인공지능의 여부를 따져야 하기 때문이다. 인공지능은 새로운 것이 아니다. 인공지능이란 용어는 60년 전 미국 아이비리그 대학 중 하나인 다트머스대 워크숍에서 수학자 존 매카시 박사가 처음 사용하였다. 당시 소프트웨어는 기술적으로 미약한 상태였지만 컴퓨터에 대한 커다란 기대가 인공지능이라는 새로운 학문을 나았던 것이다.

3차 산업혁명의 핵심이였던 IT기술은 4차 산업혁명 시대에도 여전히 IT활용과 IT육성이 경제적의 중요한 두 축이다. IT활용을 통한 산업 생산성과 경제의 역동성을 높이고 IT산업 자체와 유관 산업을 육성해서 부가가치를 획득하는 것이 4차 산업혁명 시대에 국가 경쟁력의 중요한 요소로 작용하는 것이다. 4차 산업혁명을 촉발하는 인공지능의 기술발전에 따라 세상은 온통 스마트 물결로 뒤덮일 것이다. 이는 인공지능이 세상을 바꿀 것이라는 말과 같다. 디지털 경제에 대한 올바른 인식도 4차 산업혁명의 준비에 꼭 필요한 요소다. IT 기술로 인한 산업, 경제의 혁신의 흐름은 경제의 새로운 한 축으로 견고하게 자리를 잡은 것인데 이런 새로운 경제의 축을 디지털 경제라고 보면 된다. 디지털 경제와 관련해 하나 생각해야 할 부분이 있다. 바로 ‘공유경제’ 이다. 대한민국에서도 지자체마다 공유경제를 확산시키기 위한 노력이 활발하게 진행되는 중이다. 우리는 공유경제를 단순히 일종의 플랫폼 비즈니스 모델에 불과하다고 보면 된다. 하지만 개인이 대여의 주체가 된다는 면에서 전통적인 자동차 렌탈 업체 등에서 사용하고 ‘렌탈 비즈니스’ 모델과는 분명한 차이가 있다. 따라서 공유라는 용어는 그대로 유지한 채 ‘공유 비즈니스’ 로 부르는 게 좋을 것 같다.

디지털 기술도 경제에 일정 영향을 미쳤으며, 그 작동원리를 일부 변화시켰다. ‘수확체증’과 ‘승자독식’ 이라는 두 가지 원리가 존재하는데, 이 두 원리는 기존 시장경쟁의 게임 규칙을 크게 바꿔 놓았다. ‘수확제증’ 현상은 전통적인 경제학에서는 부르는 ‘수확 체감’ 의 반대가 되는 개념이다. 이는 농업과 산업에서 생산량이 증가할수록 생산 단위당 비용이 증가한다는 것을 말한다. ‘승자독식’ 현상은 메커프의 법칙이 적용되는 네트워크 효과의 크기는 플랫폼에 참여하는 구성원 규모의 제곱에 비례한 다는 것을 말한다. 전체 경제에서 디지털 경제가 차지하는 비중과 중요성은 점점 커지는 것만은 분명하다. 하지만, 디지털 경제와 선업 경제가 함께 맞물려 돌아가는 하나의 경제로 돌아갈 것이므로 이 두 작동원리도 함께 공존하는 양상은 계속 될 것이다. 국가경제에서 디지털 경제뿐만 아니라 전통적인 제조업, 나아가 산업경제도 여전히 중시 되어야 하는 이유이다.

4차 산업혁명의 가장 중요한 화두는 스마트화, 플랫폼화, 소프트웨어 이다. 4차 산업혁명 시대에도 분명 IT는 매우 중요한 역할을 할 것이며, 기술·산업·경제의 큰 변혁을 가져올 것이다. 3차 산업혁명의 범용기술인 IT기술은 그간 우리의 산업, 경제, 생활에 지대한 영향을 끼쳐 왔다. IT산업은 최첨단의 산업이며 그 시장의 범위와 규모가 지속해서 커지고 있어 국가적 차원에서 보면 매력적인 산업이다. 이는 4차 산업혁명에 그대로 이어질 것이다. 4차 산업혁명의 범용기술은 인공지능 이며 이에 대한 보완기술은 사물인터넷, 빅데이터, 로봇 등과 같이 대부분 IT 기술이다. 3차 산업혁명 시대의 IT혁명과 구분할 기술적 차별성은 바로 기기와 서비스의 스마트 수준이다. 이 점에서 ‘스마트화’는 4차 산업혁명 시대의 화두가 되어야 한다. 스마트화는 IT활용을 통해 지식과 육체 노동 생산성을 모두 향상할 방편이다. 반면 스마트화에서 4차 산업혁명에서 제기될 실업 등과 같은 역기능이 발생한다. 결국, 4차 산업혁명의 성패는 스마트화의 기회를 잘 활용하고 위협에 얼마나 슬기롭게 대처하는지에 달렸다. 두 번째로 ‘플랫폼화’ 는 4차 산업혁명 시대에는 새로운 개념의 플랫폼들로 우리 생활에서 플랫폼에 대한 의존도는 더욱 커질 것이다. 이런 점에서 ‘플랫폼화’ 는 4차 산업혁명 시대의 IT 활용의 중요한 메가트렌드 중 하나가 될 것이다. 마지막으로 ‘소프트웨어’ 쪽을 보자. 그간 문제가 되었던 낮은 데이터의 활용 수준을 극복할 소프트웨어 기술의 혁신이 일어나기 때문에, 이제는 IT 혁명의 중심추가 소프트웨어 쪽으로 기울어 졌다.

우리나라에서도 4차 산업혁명에 대한 대응이 본격화 하기 시작했다. 2017년 6월, 정부의 인수위원회 역할을 하는 궁정기획자문위원회가 내놓은 4대 복합혁신과제로 일자리 경제, 인구절벽 해소, 지방 균형 반전과 함께 4차 산업혁명이 포함되었다. 4차 산업혁명의 실체와 관련한 국가 기조가 명확하지 않으면 여러 가지 문제점도 발생하기 마련이다. 그렇지만 아무리 급해도 그 전에 4차 산업혁명에 대한 국가 기조를 분명하게 해야한다. 글로벌 기업들도 기존 모바일 우선에서 인공지능 우선방향을 선언하고 있다.

4차 산업혁명에 실효적 대응에는 상위 레벨의 정책들과는 별도로 하위 레벨의 인프라도 매우 중요한 요소로 작용한다. 첫 번째로는, 범부처 차원에서 인공지능 정책을 추진할 체계가 마련돼야 한다. 두 번째는, 인공지능에 대한 R&D 거버넌스를 구축해야 한다. 여러 정부출연 연구기관에 흩어져 있는 인공지능 연구 부서를 하나로 모아 인공지능 전담 정부출연 연구소를 출범시키는 것도 생각해볼 만하다. 세 번째는, 국가 인공지능 R&D 로드맵을 작성해야 한다. 인공지능 기술발전은 매우 광범위하고 복잡한 양상으로 진행될 것이다. 4차 산업혁명에서는 인적자원도 가장 중요한 인프라에 속한다. 4사 산업혁명에 걸맞은 인재양성에 대한 논의가 무성하다. 4차 산업혁명 시대에는 가장 중요한 인적자산이 소프트웨어 인력이다. 이를 위해서는 소프트웨어교육을 너무 쉽게 생각하는 시각을 버려야 한다는 점이다. 이제 점점 소프트웨어 교육이 의무화 된다는 점도 생각 해야한다. 다음으로 대학의 소프트웨어 인력양성을 위해서는 그 대상의 폭이 넓은 정책을 우선시해야 한다는 것이다. 마지막으로 소프트웨어 인력양성 정책에는 소프트웨어 인력의 수요 양태가 충분히 반영되야 한다는 것이다. 다른 분야와는 달리 소프트웨어는 인력수요가 여러 업종에서 발생한다는 독특한 특성을 갖는다. 이런 소프트웨어 산업 인력의 수요 양태는 국내 대학의 획일적인 전공교육 변화가 있어야 한다는 점을 강력히 주장한다. 이는 인프라부문보다 인력자본이 중요하게 생각하고 있다는 증거이다.

사실 4차 산업에 대해서는 그저 영화로만 접해왔고, 영화로만 접해왔기에 내가 생각하는 4차 산업은 그저 로봇들이 인공지능을 가지고 후에 인간들을 뛰어 넘는 과정을 보는 것이였다. 하지만 <4차 산업혁명의 실체>를 읽고 나서, 4차 산업에 대한 반응이 한층 더 깊게 생각하고 마냥 좋은 것만은 아닌 것을 깨달았다. 세계의 발전수준은 매우 빠른 것 같다. 4차 산업같이 시대 혁명도 좋지만, 더 중요한 것은 그래도 인간의 본질이라고 생각한다.