4차 산업혁명의 실체

소속: 행정학과 학번: 21407982 이름: 양상엽

IT 활용의 가속적 확대는 생산성 향상과 산업의 질적 변화를 가져왔으며, 결국 3차 산업혁명을 견인하는 원동력으로 작용했다. IT 활용의 가속화란 3차 산업혁명 시대에 다양한 IT 기기들이 탄생하고, 그 활용이 급속히 확대되었다는 것을 말한다. 우리 주변에는 사무행정, 연구개발, 산업용 자동화 기계, 정보시스템, 개인용 단말, 네트워크 같은 수많은 분야에 다양한 형태의 IT 기기들이 널려 있다. 이게 다 IT 활용이 가속화한 결과인 것이다. 하지만 IT를 통해 얻을 수 있는 지식노동의 생산성 향상은 거의 한계 수준에 다다랐고, 2차 생산성 역설 현상을 근거로 들 수 있다. 기존 IT 기술이 여태까지처럼 생산성 향상의 동력을 작용할 것으로 기대하기는 어려워졌다고 할 수 있다. 그렇다고 해서 IT의 활용도가 없어진 것은 아니다. 아직까지 IT를 활용할 영역은 엄청나게 많이 남아있다. 최근 발전하는 인공지능 기술이 비약적인 소프트웨어 기술 진보를 이끌 수 있는 유력한 엔진으로 부상하고 있다.

인공지능의 기술 진보는 새로운 전기를 맞고 있다. 딥러닝과 같은 인공지능 기술은 경제적 스마트 알고리즘의 길을 열러 주고 있다. 지금까지 실현하지 못한 높은 수준의 스마트 알고리즘이 딥러닝에 의해 가능해지고 있다. 예컨대 최근 구글이나 페이스북 같은 회사들은 매우 높은 정확도를 가진 얼굴인식이나 영상인식 소프트웨어를 데모로 내놓았는데, 그런 소프트웨어에 적용된 기술이 바로 딥러닝이다. 딥러닝을 사용하면, 모든 처리 절차를 일일이 코드로 명시하지 않아도 돼서 그런 소프트웨어를 비용 효율적으로 구현하는 것도 가능하다. 딥러닝은 그야말로 스마트 소프트웨어의 실용화에 길을 터주는 셈이다. 아무튼 최근의 인공지능 기술은 소프트웨어의 기술 진보를 촉진할 유력한 옵션이다. 여기서 유력하다는 의미는 가능성은 보이지만, 아직 확실히 단정할 순 없다는 의미다.

정보화는 한편에서는 지식근로자가 정보도구를 사용해 업무를 능률적으로 수행할 수 있도록 하며, 다른 한편에서는 기업이 모든 전사적 정보시스템을 통해 가치사슬의 프로세스 혁신을 이끌어 경쟁력을 높인다. 자동화는 기계나 로봇으로 노동을 대체한다. 이 세 영역 모두 생산성 향상으로 귀결된다. 생산성과 관련해 인공지능이 특별하다는 것은 위의 세 영역 모두에서 생산성 향상에 기여할 잠재력을 지니고 있다는 점이다. 기존 IT 기술의 생산성 향상의 영역은 주로 정보화였다. IT 기술은 주로 사무업무와 같은 일반적인 지식노동의 생산성 향상에만 기여한 것이다. 하지만 인공지능은 특히, 지식노동 중에서 전문가 영역의 생산성에 큰 영향을 미칠 수 있다는 전에서 충격적이다. 한편, 인공지능은 지식근로의 영역뿐만 아니라 육체노동 영역의 생산성 향상에도 큰 기여를 할 수 있다.

새로운 산업혁명을 놓고 벌어지는 여러 논란의 핵심은 IT 활용을 다시 가속해서 생산성 향상에 불을 지필 수 있는 신기술이 존재하는지가 관건이다. 만약 그렇지 않다면, 최근 제기되는 4차 산업혁명은 최근의 기술적 혁신을 상징하는 캐치프레이즈일 뿐이다. 허구라는 얘기다. 반대로, 그런 기술이 존재한다면, 그 기술에 의한 변화가 아직은 작을지라도 우리는 그 변화들을 4차 산업혁명의 전조로 봐야 할 것이다. 우리는 이미 그런 기술이 존재하며, 그것은 바로 인공지능이라는 점을 알고 있다. 현재의 인공지능은 아직 걸음마 단계이다. 인공지능 기술이 더 성숙한 단계에 이르면 본격적으로 4차 산업혁명이 전개될 것이다. 만약 인공지능 기술의 발전이 한계에 부닥치고, 그 한계가 실용화에 장벽이 된다면 4차 산업혁명은 요원할 수도 있다. 결국, 4차 산업혁명의 본격적인 전개는 인공지능 기술의 발전 속도에 달려있다.

최근 인공지능과 함께 부상하는 것이 로봇 기술이다. 방송과 매체에서 로봇을 다루는 횟수는 점점 증가하고 있다. 전통적으로 로봇은 일자리 대체의 상징처럼 여겨져 왔다. 3차 산업혁명 시대에도 로봇의 도입을 통한 자동화는 여전히 계속됐다. 3차 산업혁명 시대에 주로 활용된 로봇은 개별 단위공정 같은 단순한 작업만 하는 스마트 수준이 그리 높지 않은 로봇이었다. 4차 산업혁명 시대에는 당연히 인공지능으로 무장한, 보다 스마트한 로봇이 주로 활용될 것이다. 그렇지만 간과해서는 안 될 것이 있다. 아직 3차 산업혁명 시대의 로봇은 힘을 잃지 않았다는 점이다.

최근의 로봇은 크게 산업용 로봇과 서비스 로봇으로 나뉜다. 산업용 로봇은 이름에 나타나 있듯이 주로 제조업의 생산현장에서 사용하는 로봇이다. 더 정확하게 국제로봇연맹(IFR, International Federation of Robotics)은 산업용 로봇을 프로그래밍을 통해 사람의 개입 없이 생산 관련 작업을수행할 수 있는 기계라고 정의하고 있다.

한편, 서비스 로봇은 제조업을 제외한 나머지 분야에 특화된 로봇을 말한다. 현재 물류 이송, 국방, 필드, 의료 분야에서 활용되는 전문 로봇과 청소, 잔디 깎기 로봇과 같은 가정용 로봇, 휴머노이드 형 동반자 로봇 같은 개인용 로봇 등이 서비스 로봇에 속한다.

로봇의 등장 등과 같이 급진적 기술적 실업에 대한 우려가 쏟아지고 있다. 기술적 실업(Technological unemployment)은 경기의 부침으로 생기는 일반적인 실업 현상과는 달리 기술 진보에 따른 ‘자동화’가 초래하는 실업이다. 4차 산업혁명의 대표적인 역기능이 바로 기술적 실업이다. 현대 다양한 실업전망 수치가 나오는데 다 기술적 실업에 관한 것들이다. 그중 일부는 가히 재앙에 가까운 수준의 내용을 담고 있는데 그런 통계 수치가 주로 인용되고 퍼지고 있다는 게 문제다. 하지만 아직은 기술적 실업을 걱정할 단계는 아니다. 1930년대에 이른바 경제학의 전설인 존 메이나드 케인스(John Manard Kanes)는 ‘기술적 실업’이라는 용어를 처음 사용하며 이른바 손자 세대의 실업을 전망했다. 하지만, 크고 작은 실업문제는 항상 있었다. 지금까지 그래 왔던 것처럼 그런 문제들에 더 관심을 두고 최선을 다하는 것이 생산적일 선택일 것이다. 아직은 대규모 실업에 대한 심각한 우려에 함몰될 이유가 없는 까닭이다.

분명 인공지능에 대한 전례가 없는 과열상황(Hype)이 나타나고 있다. 조만간 인공지능 시대가 열릴 것이라는 목소리도 커지고 있다. 하지만, 이런 주장이 여과 없이 수용되어서는 곤란하다. 인공지능 기술 진보의 급격한 진행은 우리 사회를 뒤흔들어 놓을 기술적 실업 문제로 곧바로 직결되기 때문이다. 일부 전문가 그룹도 현재의 인공지능이 과대평가되고 있다는 우려를 내놓고 있다. 인공지능 기술의 현주소를 살펴보고 인공지능 기술 발전의 방향과 속도를 따져볼 필요가 있는 것이다. 인공지능은 합의된 정의가 없다. 4차 산업혁명의 주도기술이 인공지능이라면 당연히 인공지능의 정의쯤은 꿰고 있어야 할 것이다. 최근 벌어지고 있는 인공지능에 대한 계시록적 담론, 기술로드맵의 수립과 같은 연구개발 의제, 최근 논란이 되는 무차별적 인공지능 포장의 문제와 같은 실용적 논의는 모두 인공지능의 명확한 정의가 전제돼야 한다. 그런데 신기하게도 아직 인공지능에 대한 지배적인 정의가 존재하지 않는다. 이런 상황에서는 주관적이나 작위적으로 인공지능으로 포장해도 그 진위를 명확하게 가려내기 어렵다. 이른바 상상의 자유에 함몰되기 좋은 상황이다.

인공지능의 발전 속도는 매우 중요하다. 4차 산업혁명의 전개속도를 결정하는 까닭이다. 현재, 인공지능 기술 진보가 가속화될 것이란 기대는 다양한 인지수준 인공지능이 곧 실용화될 것이라는 전망으로 표출되고 있다. 현재 거침없이 사용되는 인공지능 닥터, 인공지능 변호사를 거론한다는 것은 인공지능이 조만간 거의 모든 지식노동을 대체할 것이라는 함의도 내포한다. 4차 산업혁명의 전개 양상을 이해하기 위해서는 인공지능 기술의 발전 속도를 반드시 짚어 봐야 한다. 비록 인지수준 인공지능의 실현은 멀었지만, 현재 진행되는 딥러닝의 성과를 결코 과소평가해서는 안 된다. 또한, 인공지능의 모든 응용 영역을 인지수준의 획일적인 잣대로 바라보는 시각도 버려야 한다. 응용 영역에 따라 필요한 기능이 서로 다를 수밖에 없다. 예를 들어, 번호판 인식은 정확한 영상인식 능력은 필요하지만, 지식습득이나 추론 능력은 그다지 필요하지 않다. 그렇지만 수술 로봇은 인식, 지식습득, 추론 각각에 훨씬 높은 수준의 기술이 필요하다. 현재의 딥러닝 기술 수준 내에서도 이미 수많은 응용 영역이 존재한다. 이러한 영역을 찾아내 인공지능을 적용하는 작업이 계속돼야 하며, 기존 기술 수준을 넘어서는 영역에 대해 인공지능을 적용하려는 기대는 버려야 한다. 자칫하면, 그런 기대는 인공지능 겨울을 재촉하는 게 될 수 있다.

4차 산업혁명 시대에도 여전히 IT 화룡과 IT 육성이 경쟁력의 중요한 두 축이다. IT 활용을 통한 산업 생산성과 경제의 역동성을 높이고, IT 산업 자체와 유관 산업을 육성해서 부가가치를 획득하는 것이 4차 산업혁명 시대에 국가 경쟁력의 중요한 요소로 작용하는 것이다. IT 활용과 IT 육성의 성과는 바로 디지털 경제에 귀속되기 마련이다. 4차 산업혁명의 성과는 디지털 경제의 총량이라는 뜻이다. 4차 산업혁명의 전장이 바로 디지털 경제인 것이다. 이런 디지털 경제에 대한 올바른 인식도 4차 산업혁명의 준비에 꼭 필요한 요소이다.

3차 산업혁명의 범용기술인 IT 기술은 그간 우리의 산업, 경제, 생활에 지대한 영향을 끼쳐왔다. 국가 경쟁력 향상이라는 시각에서 이런 IT의 영향은 크게 두 가지 차원으로 풀이된다. 하나는 삶의 질과 경제적 가치 활동의 생산성 향상이라는 차원이다. 이른바 정보화라는 것을 생각해 보면 될 것이다. 다른 하나는 경제발전을 위한 산업 차원이다. IT 산업은 최첨단의 산업이며 그 시장의 범위와 규모가 지속해서 커지고 있어 국가적 차원에서 보면 아주 매력적인 산업인 것이다. 이런 두 차원으로 인해 국가는 한편에서는 정보처리를 위한 ‘IT 활용’의 주체가 되며, 다른 한편에서는 IT 제품과 서비스를 국내외 시장에 공급하는 ‘IT 육성’의 주체가 된다.

국가적으로 보면, IT를 둘러싼 정보화와 산업화, 달리 말하면 ‘IT 활용’과 ‘IT 육성’은 일종의 두 마리 토끼인 셈이다. 3차 산업혁명 시대에는 이런 두 마리 토끼를 균형적으로 잘 잡은 국가가 상대적으로 국가 간 경쟁에서 우위를 점했다. 물론 IT를 잘 활용하고, IT 관련 산업을 제대로 육성하는 것은 모든 국가의 공통 관심사였다. 국가의 기술, 산업 여건에 따라 일부 국가는 IT 활용에만 초점을 둘 수밖에 없었다. 하지만, 미국을 비롯한 일부 선진국은 IT 활용뿐만 아니라 IT 산업의 균형적 육성을 통해 비교적 상대적 번영을 누릴 수 있었다. 우리나라도 IT 산업이 수출의 30% 정도를 차지할 정도이니 IT 육성에서는 성공했다고 볼 수 있다.

3차 산업혁명 시대의 IT 활용과 IT 육성이라는 두 축이 국가 경쟁력에 향상에 큰 영향을 미쳐왔던 발전구도가 4차 산업혁명시대에도 그대로 이어질 것이다. 이 점은 4차 산업혁명 시대를 이끌 기술의 성격과 IT 산업의 관계를 생각해 보면 명확해 진다. 4차 산업혁명 시대를 이끌 범용기술은 이공지능이며, 보완기술들은 사물인터넷, 빅데이터, 로봇 등과 같이 대부분 IT의 신기술 또는 IT 신기술이 접목된 기술이다. 이런 기술은 당연히 기존 IT 관련 산업의 고도화 및 고부가가치화에 기여할 것이다. IT 육성이 4차 산업혁명 시대에도 여전히 국가 경쟁력에 많은 영향을 미치는 요소로 자리매김하리란 의미다.

‘스마트화’는 4차 산업혁명의 첫 번째 화두이다. 스마트화의 흐름을 제대로 타는 국가는 생산성의 상대적 향상과 신성장 동력 산업 확보로 인한 막대한 혜택을 누릴 수 있다. 이런 국가에게는 4차 산업혁명이 한 단계 도약할 수 있게 되어 발판이 될 것이며, 그렇지 못한 국가는 퇴보를 면치 못하게 되는 것이다. 4차 산업혁명의 첫 번째 화두인 스마트화가 4차 산업혁명의 성패를 가른다는 것은 이런 의미이다. 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 하는 이유다. 스마트화는 분명하게 거의 모든 산업과 공공부문에 적용 될 것이다. 제조업, 서비스업, 공공부문 각각에 적용될 것이 분명하다.

4차 산업혁명에서는 인적자원도 가장 중요한 인프라에 속한다. 당연히 인재양성에 대해 관심이 클 수밖에 없다. 실제로 4차 산업혁명에 걸맞은 인재양성에 대한 논의가 무성하다. 국가의 공교육시스템부터 기업의 재직자 교육시스템까지 다양한 혁신방안들이 제시되고 있다. 교육혁신을 둘러싼 시스템 전반의 혁신은 국가, 사회적 의제이다.

한국이 산업화를 이행하는 동안 경제성장의 절반은 양질의 인력을 배출한 교육 정책의 덕분이라고 해도 과언은 아니다. 그간 한국에서는 적어도 기술과 교육의 경쟁에서는 교육이 승자였다. 기술 진보가 전례 없이 빨라지는 4차 산업혁명의 시대에도 그런 흐름이 게속 이어지길 바란다.