행정정보체계론

4차 산업혁명의 실체 요약

행정학과

21307558 신지환

인류의 발전과정에서 본다면 산업혁명은 매우 큰 사건이다.

그러나 인류역사 발전에 기여한 많은 사건들 중에서 산업혁명이 가장 대단한 사건이라는 것을 규명 한다는 것은 매우 어렵다.

기술, 사회, 경제, 문화 등 인류사의 대사건들을 다 추적해야 하기 때문에 그렇다.

이러한 많은 요소들을 추적하지 않고도 쉽게 유추할 수 있는 점은 바로 생산성과 물질적 풍요가 기하급수적으로 늘어났다는 사실일 것이다.

그리고 산업혁명으로 인해 공장제가 도입되면서 당시의 기업주는 최대의 이윤창출을 목표로 행동을 하였다.

이 상황에서 기업주가 택할 수 있는 가장 효과적인 방법은 인간의 노동력을 대신하는 기계를 도입하는 것이었다. (인건비를 절약한다.)

4차 산업혁명이 제대로 된 모습으로 처음 등장한 것은 2016년 1월 스위스 다보스 포럼이었다.

그리고 현재 우리나라를 제외한 국가 중에서 가장 적극적으로 4차 산업혁명을 추진하는 국가로는 독일과 일본이 있다.

독일은 4차 산업혁명 기조를 제조업 혁신에 두고 있고, 일본은 독일이나 ‘슈밥’의 4차 산업 혁명과는 다르다.

4차 산업혁명에 대해 적어도 세 개의 담론이 존재하는 것이다.

다만 이 세 개의 담론 차이가 4차 산업혁명의 본질과 관련한 것인지 아니면 단순한 각론 차원인지가 관건이다.

새로운 산업혁명을 유발하는 범용기술은 산업 전반에 거쳐 생산성을 크게 향상시켜 산업과 경제에 큰 변혁을 가져왔었다.

그런데 1980년대에 IT가 생산성에 미치는 영향은 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.

여러 통계에 의하면 그간 IT가 생산성 향상에 크게 기여한 것이 사실로 드러나고 있다고 한다.

70년대의 생산성 역설 현상은 일시적인 현상이라는 주장이 설득력이 있다는 뜻이 된다.

3차 산업혁명이 저물어 가고 있다는 징후가 최근에 나타나고 있다.

IT활용을 가속화했던 ‘무어’의 법칙은 거의 끝나가고, IT는 더 이상은 생산성 향상에 힘을 쓰지 못하는 까닭이다.

새로운 산업혁명을 앞에 놓고 벌어지는 여러 가지 논란의 핵심은 IT활용을 다시 가속해서 생산성 향상에 불을 지필 수 있는 신기술이 존재하는지가 관건이다.

만일 그렇지 않다면, 최근 제기되는 4차 산업혁명은 최근의 기술적 혁신을 상징하는 캐치프레이즈일 뿐이다. 허구라는 이야기다.

4차 산업혁명의 진행속도는 인공지능의 기술진보에 달렸다고 볼 수 있다.

인공지능 기술을 일종의 시스템 기술이므로 그 수준을 평가하기가 매우 어려우나, 4차 산업혁명에 대한 논의는 항상 인공지능의 기술진보 문제로 귀결되므로 이런 논의를 위해서는 인공지능의 기술진보를 간단하면서도 직관적으로 가늠할 수 있는 수단이 필요하다.

이런 인공지능 기술진보 단계를 정의하는 데 아래의 두 가지 방식을 적용했다.

1.인공지능 기술진보를 기술의 내용보다는 기술의 활용을 기준으로 구분함.

2.인공지능 기술진보를 구분할 때 인간을 참조모델로 삼았다.

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 인공지능’은 인간처럼 생각하고, 판단하며, 행동할 수 있는 인공지능을 말한다.

이런 인공지능은 스스로 생각하고 계획하며, 행동할 수 있다는 점에서 기계가 자율성을 가진 단계라고 말을 할 수 있다.

위의 3단계 구분방식은 여러 가지의 장점이 있다.

단계별로 인공지능의 역량을 구체적으로 이해할 수 있어서 인공지능의 활용 범위를 매우 구체적으로 구분할 수 있다.

4차 산업혁명의 전개 양상을 따지고 분석하는 과정에서 위에서 설명한 인공지능 기술발전 3단계를 사용하게 된다.

‘로보칼립스(Robocalypse)'는 로봇이 대부분의 인간 노동을 대체할 때 발생하는 노동시장의 재앙을 의미하는 말이다.

로봇 활용이 급격히 증가하는 현실에 바탕을 두고 있는 것이다.

최근 인공지능과 함께 부상하고 있는 것이 로봇 기술이다.

최근의 로봇은 크게 산업용 로봇과 서비스 로봇으로 나뉜다.

산업용 로봇은 주로 제조업의 생산현장에서 사용하는 로봇이다.

서비스 로봇은 제조업을 제외한 나머지 분야에 특화된 로봇을 말한다.

산업용 로봇은 매우 고가이므로 규모의 경제가 형성되지 않았다면 산업용 로봇에 대한 대규모 투자가 가능하지 않았을 것이다.

그러나 대량 생산으로 자동차 산업은 조기에 규모의 경제에 이르렀기 때문에 고가의 산업용 로봇을 다른 산업보다 먼저 도입하는 것이 가능했다.

산업용 로봇과 같이 최근에는 서비스 로봇도 큰 성장을 보이는 추세이다.

3차 산업혁명 시대를 넘어서 4차 산업혁명 시대에서도 로봇의 진군은 계속되고 있는 것이다.

산업용 로봇은 앞으로 산업 전반에 두루 퍼져 생산성이 크게 향상하며, 이로 인해 기술적 실업의 문제가 대두할 것은 뻔하다.

로봇의 도입이 가속화되면 생산성의 향상은 의심할 필요가 없다.

그러나 향후 10년 이후에는 산업용 로봇에 의한 실업이 매우 큰 사회문제로 대두될 수 있다.

주된 이유는 바로 산업용 로봇의 증가율이 가속적이라는 점이다.

보스턴 컨설팅 그룹은 로봇이 매년 10%씩 증가한다고 전망하는데, 이는 7년마다 연간 증가량이 2배가 된다는 것을 의미한다.

현재 10%에 불과한 로봇 증가율의 전망치가 앞으로 훨씬 더 커질 가능성이 있다.

4차 산업혁명의 첫 번째 화두는 바로 ‘스마트화’이다.

‘스마트화’의 흐름을 제대로 타는 국가는 생산성의 상대적 향상 및 신성장 동력 산업 확보로 인한 막대한 혜택을 누릴 수도 있으나 그렇지 못한 국가는 퇴보의 길에서 벗어날 수 없는 것이다.

4차 산업혁명의 두 번째 화두는 바로 ‘플랫폼화’이다.

4차 산업혁명 시대에는 기존 디지털 플랫폼이 아니라 새로운 개념의 플랫폼이 등장할 것이다.

‘스마트화’가 4차 산업혁명의 성패를 가르는 요소라면, 플랫폼이 경쟁우위의 지렛대가 되는 것이다.

4차 산업혁명의 세 번째 화두는 바로 ‘소프트웨어’이다.

IT혁신의 중심추가 하드웨어에서 소프트웨어로 옮겨간 지는 꽤 오래 됬다.

4차 산업혁명 시대에는 화두인 ‘스마트화’와 ‘플랫폼화’도 결국 소프트웨어 산업으로 환원될 수밖에 없다.

그러므로 소프트웨어를 중심축으로 한 혁신의 추세는 더욱 거세질 것이다.

결국은 4차 산업혁명 시대의 국가적 경쟁의 수단은 다름 아닌 소프트웨어 산업인 것이다.

앞에서 4차 산업혁명의 3대 화두인 ‘스마트화’, ‘플랫폼화’, ‘소프트웨어’ 각국에 국가적 차원에서 필요한 안목과 정책적 의제를 살펴봤다.

이들은 각각 정책목표, 경쟁전략, 경쟁수단이라는 나름의 위치에 있지만, 상호 밀접하게 엮어져 있다.

이런 상위레벨 정책 간의 상호 연계성은 많은 부분 추진 체계, 교육, 연구, 생태계와 같은 하위 인프라를 통해 뒷받침이 된다.

앞으로는 실효성이 있는 SW 인력양성이 필수적이다.

소프트웨어 교육을 쉽게 생각하는 시각은 이제 버려야 한다.

중요성을 인지하고 SW 인력양성을 위하여 초중등 학생들에게 의무적인 SW 교육등을 실시하긴 했지만 잘 되지않았고 대학가 또한 마찬가지였다.

공학교육의 전반과 소프트웨어 교육을 둘러싼 여러 의제를 논의했다.

다른 어떤 인프라부문보다 인력자본이 가장 중요한 까닭이다.

그동안의 한국은 적어도 기술, 교육의 경쟁에서는 교육이 승자였는데, 기술의 진보가 전례없이 빨라지는 4차 산업혁명의 시대에도 그런 흐름이 이어져야 할 것이다.