4차 산업혁명의 실체

◉ 과 목 명 : 행정정보체계론

◉ 담당교수 : 조덕호 교수님

◉ 소속․학년 : 행정학과 3학년

◉ 학    번 : 21308434

◉ 제 출 자 : 홍원기

‘4차 산업혁명’이라는 말은 최근에 가장 이슈가 되는 소재이다. 이제는 4차 산업혁명이 어떠한 것인지 깊게 생각해볼 필요가 있는 시점이다. 단순한 기술적 진보로 인해 사회가 변화할 것이라고 예측해서는 안 된다. 이 책의 목적은 두 가지다. 첫 번째는 경제사적 맥락에서 4차 산업혁명의 실체를 밝혀내는 일이다. 기술 · 산업 · 경제적 측면의 다양한 정량, 정성적 자료를 모으고 분석하는 작업을 통해서만 가능한 일이다. 두 번째 목적은 우리나라가 앞으로 다가올 4차 산업혁명의 경쟁에서 도태되지 않고 살아남을 수 있는 전략과 정책적 의제를 찾아 제시하는 것이다. 우리는 산업혁명에 대해 다음과 같은 시각을 가져야한다. 첫 번째는 산업혁명의 전개 속도에 대한 시각이 필요하다. 산업혁명이 수년 안에 단기적으로 완성되는 것이라면 정책 대응도 신속해야 할 것이며, 중장기적이라면 긴 호흡으로 대응해야 한다. 두 번째는 산업혁명이 가져올 변화에 대한 명과 암에 대한 시각이다. 명과 암에 어느 쪽이든 한쪽으로 치우친 담론은 우리에게 별로 도움이 되지 않을뿐더러 오히려 해가 될 수도 있다. 일반적으로 산업혁명은 시간에 걸쳐 점진적으로 전개된다. 기술이 태동했더라도 실용화와 응용은 단기간에 이루어지지 않는 게 주된 이유이다. 산업혁명이 태동되는 요소는 항상 존재해왔다. ‘기술적 실업’에 대한 사회적 저항이다. 혁신 기술은 인류에게 거대한 부를 안겨주지만, 다른 한편으로는 자동화로 인한 인간의 일자리 대체라는 사회적 부작용을 낳는다. 이러한 상황은 ‘생산성의 딜레마’에서 비롯된다. 기업주와 노동자 간의 갈등은 결국 생산성 때문에 벌어진 일이다. 이러한 문제는 사회적 합의가 필요한 문제이다.

특정 혁신기술은 산업혁명을 촉발한다. 그렇지만 그 기술 하나가 산업혁명의 전체 추진동력으로 작용하는 것만은 아니다. 다른 혁신기술들의 발전이 함께 이루어져야 산업혁명의 전개가 가능하다. 기술의 경중을 구분하기 위해 ‘범용기술’과 ‘보완기술’이란 용어가 쓰인다. 범용기술은 산업혁명 과정에 중요한 역할을 한 여러 혁신기술 중에서 그 기술이 없었으면 애당초 산업혁명 자체가 일어날 수 없었던 그런 기술을 의미한다. 보완기술은 범용기술이 널리 활용되는 데 필수적인 보완 역할을 하며 상호강화, 발전하는 관계이다.

IT기술의 가속적 진보가 한계에 다다르고 있다. 그간 IT 기술의 가속적 발전이 가능했던 가장 중요한 원리는 바로 무어의 법칙이다. 이 법칙에 따라 IT 하드웨어가 소형화, 저전력화 및 속도향상이 거의 기하급수적으로 전개됐다. 이러한 IT 활용의 가속화에는 3차 산업혁명이 뒷받침하였다. IT활용의 가속화란 3차 산업혁명 시대에 다양한 IT 기기들이 탄생하고, 그 활용이 급속히 확대되었다는 것을 말한다. IT활용의 가속화는 세 가지 기술 부문(하드웨어, 소프트웨어, 데이터)의 진보를 통해 이루어졌다. 3차 산업혁명 시대에 소프트웨어의 실용화 조건은 ‘알고리즘’과 ‘비용’이다. 3차 산업혁명 시대에는 소프트웨어 기술 진보가 상대적으로 더뎌 높은 수준의 스마트 알고리즘은 부족하였다. 물론 알고리즘에 대한 연구개발은 수없이 이루어졌다. 하지만 제대로 된 높은 수준의 스마트 기능을 구현하기에는 턱없이 부족했다. 여전히 사람의 음성을 인식하거나, 복잡한 영상을 판독하고, 추론하는 수준에는 미치지 못한 까닭이다. 한편으로 알고리즘이 갖춰지더라도 비용이 현실적이지 않으면 실용화를 할 수 없다. 3차 산업혁명 시대에 수많은 소프트웨어가 활용될 수 있었던 것은 필요한 알고리즘이 갖추어진 데다가 그 제작비용이 실용화 가능한 수준으로 낮아졌기 때문이다. 이러한 비용들을 결정하는 중요한 요소는 소프트웨어 생산성이다. 즉 프로그램 코드를 작성하는 데 걸리는 시간과 관련된 지표다. 프로그래밍 작업도 사람이 하는 노동이므로 소프트웨어 생산성도 일종의 노동생산이다. 소프트웨어가 있을 때, 그 코드를 작성하는 데 걸리는 시간이 작아지면, 소프트웨어 생산성은 커지게 된다. 하지만 3차 산업혁명 시대에 소프트웨어 생산성은 선형적이었다. 이러한 추세는 프로그래밍 작업 자체가 사람이 해야 하는 일이기 때문에 가속적 향상이 어렵기 때문이다. 3차 산업혁명에서 보였던 소프트웨어의 기술진보 추세는 다음과 같다.

먼저, 높은 스마트 수준의 소프트웨어의 구현에 필요한 알고리즘이 부족하였고 하드웨어와 견주었을 때 상대적으로 느린 소프트웨어 생산성 향상이다. 하나는 소프트웨어 스마트화에 한계로 작용했고, 다른 하나는 대규모 소프트웨어의 제작비용 증가로 이어졌다. 결국 소프트웨어 기술 진보는 매우 더뎠으며, 앞으로도 특별한 계기가 없으면 그 양상은 계속될 것이다.

4차 산업혁명이 제대로 갖춰진 모습으로 나타난 것은 2016년 1월 스위스 다보스 포럼이다.포럼의 정식 이름은 세계경제포럼으로 이 포럼의 주요 논제 중의 하나로 선정된 ‘4차 산업혁명’에 대해 많은 토론이 오갔다. 4차 산업혁명의 관건인 경제적 스마트 알고리즘을 가능하게 하는 후보 기술은 인공지능 기술이다. 인공지능이 탄생한 지는 무려 60여 년이 넘어가고 다양한 인공지능 기술이 나왔지만, 경제적 스마트 알고리즘에 적합한 인공지능 기술은 거의 없었다고 해도 과언이 아니다. 그런데 인공지능의 기술 진보는 새로운 전기를 맞고 있다. 딥러닝과 같은 인공지능 기술은 경제적 스마트 알고리즘의 길을 열어 주고 있다. 지금까지 실현하지 못한 높은 수준의 스마트 알고리즘이 딥러닝에 의해 가능해지고 있다. 딥러닝을 사용하면, 모든 처리절차를 일일이 코드로 명시하지 않아도 돼서 그런 소프트웨어를 비용 대비 효율적으로 구현하는 것도 가능하다. 딥러닝은 그야말로 스마트 소프트웨어의 실용화에 길을 터주는 셈이다. 요약하자면, 최근의 인공지능 기술은 소프트웨어의 기술 진보를 촉진할 유력한 옵션이다. 여기서 유력하다는 의미는 가성은 보이지만, 아직 확실히 단정할 순 없다는 의미다.

AI는 산업혁명 수준의 생산성 향상의 유력한 옵션이다. 생산성 향상의 주된 수단은 정보화와 자동화인데 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. 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 점에서 충격적이다. 한편, 인공지능은 지식근로의 영역뿐만 아니라 육체노동 영역의 생산성 향상에도 큰 기여를 할 수 있다. 정보화 영역에서 인공지능은 생산성 향상을 가져올 수 있다. 눈여겨볼 점은 인공지능은 일반 지식근로자는 말할 것도 없고, 그간 자동화의 불가침 영역이었던 전문 지식근로자, 즉 ‘전문가’의 생산성을 증가시킬 거란 점이다. 인공지능이 전문가를 위한 새로운 차원의 정보도구의 출현을 가능하게 하는 까닭이다. 사무자동화와 그룹웨어 등으로 대변되는 기존 정보도구들은 이미 생산성 향상에 더는 도움이 되지 못한다는 점을 지적한 바 있다. 하지만 인공지능으로 가능해진 도구들은 전문가의 일부 작업을 대신해 줌으로써 전문가가 여분의 시간을 보다 전문적인 작업에 사용할 수 있게 한다. 인공지능은 개인의 분석 능력을 벗어나는 대규모 정보들을 조직화하여 전략적 요소를 특정화하고 전략적 방안을 제시할 수도 있다. 인공지능이 결합하면서 기존 수동적인 동작 위주의 IT 시스템이 능동적인 모드로 동작하게 되는 것이다. 인공지능이 결합하면서 기존 수동적인 동작 위주의 IT 시스템이 능동적인 모드로 동작하게 되는 것이다. 인공지능이 결합한 미래 IT 시스템은 기업업무 일부를 자동화시킬 뿐만 아니라 신속하고 정확한 전략적 의사결정에 크게 기여함으로써 궁극적으론 생산성의 극대화를 가능하게 한다. 육체노동 영역에서도 인공지능은 생산성을 향상시킬 수 있다. 이 점은 서비스 로봇과 일맥상통한다. 산업용 로봇은 공장에서 정형화된 생산 작업을 수행하는 데 사용된다. 주로 조립, 용접 등과 같은 작업이 그런 작업에 속한다. 서비스 로봇은 최근에 방송을 통해 많이 접한 안내 로봇, 배달 로봇 등과 같이 일반 환경에서 비정형적인 작업을 수행하는 로봇을 말한다. 지금까지의 로봇은 산업현장에서만 사용되어 왔다. 생산성 향상은 산업용 로봇의 몫이었다는 뜻이다. 그렇지만 인공지능을 탑재한 서비스 로봇의 등장은 로봇이 드디어 공장 담을 뛰어넘어 본격적으로 우리 생활로까지 들어오게 되는 것을 말한다. 이런 서비스 로봇의 확산은 공장의 비정형적인 작업은 물론 다양한 분야에서 사람들이 하는 많은 일들을 대신하게 될 것이다. 물론 이로 인한 기술적 실업문제가 발생하는 부작용은 분명 있겠지만, 이로 인해 생산성이 크게 향상될 것만은 분명하다.

그렇다면 4차 산업의 범용기술이 인공지능이라는 것에는 이의가 없을 것이다. 이런 변혁은 보완혁신이 함께 이루어져야 한다. 하지만 인공지능은 그런 보완혁신의 필요가 상대적으로 작다. 그 까닭은 인공지능은 이전 범용기술들과는 달리 기존에 존재하는 소프트웨어이고 복합기술이기 때문이다. 4차 산업혁명의 진행속도는 인공지능의 기술진보에 달렸다. 인공지능 기술진보를 3단계로 구분하면 다음과 같다. 첫 번째로 인공지능 기술진보를 기술의 내용보다는 기술의 활용을 기준으로 구분했다. 4차 산업혁명의 전개는 인공지능을 얼마나 많이 활용하는가에 달려있다. 두 번째로 인공지능 기술진보를 구분할 때 인간을 참조모델로 삼았다. 인공지능 기술을 가늠하는 최종적인 척도는 인간이다. 위의 두 가지 방식을 따라 구분한 인공지능 기술진보의 3단계는 각각 ‘인식수준 인공지능’, ‘인지수준 인공지능’, ‘인간수준 인공지능’이다. 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. 간략히 표현하면 의미를 이해하는 인공지능이라고도 할 수 있다. 여기서 ‘의미’란 영상에서 고양이라는 사물을 식별했을 때, 우리가 아는 고양이에 대한 상식적 지식을 말한다. 셋째, ‘인간수준 이공지능’은 인간처럼 생각하고, 판단하며, 행동할 수 있는 인공지능을 말한다. 이런 인공지능은 스스로 생각하고 계획하며, 행동할 수 있다는 점에서 기계가 자율성을 가진 단계라고 할 수 있다. 이 단계가 성숙해지면 인공지능은 감정과 의식을 가지며, 그런 인공지능은 이른바 계시록적 미래학자들이 말하는 ‘범용 인공지능’이라고 할 수도 있다. 3단계 구분방식은 여러가지 장점이 있다. 단계별로 인공지능의 역량을 구체적으로 이해할 수 있어서 인공지능의 활용 범위를 매우 구체적으로 구분할 수 있다. 인식수준 인공지능은 인간의 직업을 대체하여 실업을 유발하기보다는 인간 작업의 일부만을 대체하는 선에 머물 것이다. 그 주된 이유는 심볼 그라운드 문제로 인식수준 인공지능은 인지적 작업 수행하는 데에는 한계가 있으며, 다양한 상황에 유연하게 대처할 인공지능 시스템을 이 단계에서는 기대할 수 없기 때문이다. 하지만 인간은 인공지능을 인종의 작업 도구로 활용함으로써 작업능률, 즉 노동생산성을 향상할 수 있게 된다. 한편, 인지수준 인공지능 시스템은 인간과 커뮤니케이션을 할 수 있으며, 인간이 요청하는 작업을 무난하게 수행할 수 있게 된다. 마지막으로 인간수준 인공지능은 인간이 할 수 있는 것은 거의 대신할 수 있으므로 극심한 실업문제가 대두한다. 인공지능과 함께 심심찮게 거론되는 것이 있다. 바로 싱귤레리티이다. 인공지능이 스스로 자신의 능력을 향상할 수 있는 단계를 말한다. 문제는 이런 계시록적 담론은 인공지능에 대한 공포를 유발할 수 있으며, 기술 진보 자체에 거부감을 느끼는 신러다이트들의 목소리를 키울 수 있다. 인간의 지능을 뛰어넘는 로봇이 출현한다면, 인류는 큰 혼란에 빠지고 인류 존립도 위기에 직면할 수 있다. 범용 인공지능이나 인공지능 로봇에 대한 근거 없는 담론은 사람들에게 기술 진보에 대해 경계심과 거부감을 부추길 수 있다. 이른바 기술공포론이다. 최근 세계적으로 인공지능과 로봇 기술에 대한 연구개발과 실용화가 한창이다. 조만간 인류가 큰 혜택을 입게 될 것이란 장밋빛 기대가 커지고 있다. 하지만, 이런 기대에 앞서 인공지능에 대한 막연한 거부감이나 공포감을 걷어내는 일이 우선일 것 같다. 1930년대의 로봇이 하나 있었다. 이 로봇이 등장했을 때도 인간을 정복할 것이라는 담론이 무성했다. 그러다 발명가가 총을 격발할 수 있는 로봇을 만들었는데 오발로 사고가 날 뻔했다. 그때 로봇이라고 해도 단순한 기계장치 정도였다. 하지만 사람들은 겁을 집어 먹고 신문에는 ‘로봇의 공포’라는 제목이 실린다. 사람들은 좀 새로운 차별화된 기술 진보를 보면 비약해서 과대평가하는 경향을 보인다는 의미다.

로봇과 묵시록의 합성어인 로보칼립스는 로봇이 대부분의 인간 노동을 대체할 때 발생하는 노동시장의 재앙을 의미하는 말이다. 로보칼립스를 둘러싼 담론도 따져볼 필요가 있다. 잘못하면 실업에 대한 과도한 부각으로 생산성 향상의 기회를 날려 버릴 수 있기 때문이다. 3차 산업혁명 시대에도 로봇의 도입을 통해 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. 현재, 산업용 로봇보다는 서비스 로봇이 더 많은 조명을 받고 있지만, 산업과 경제에 미칠 영향 측면에서 보면 그 반대다. 제조업 전반에 산업용 로봇의 도입 여건이 마련되고 있다. 그 여건은 크게 두 가지로 요약할 수 있는데, 하나는 기존 산업용 로봇의 투자회수기간이 짧아지고 있다는 점이고, 다른 하나는 협동로봇이 등장하고 있다는 점이다. 이 두 가지는 각기 고유한 특성으로 서로 보완적이며, 산업용 로봇의 보급을 증폭시키는 요소로 작용할 것이다. 첫 번째 여건은 그간 산업용 로봇의 투자회수 기간이 짧아지고 있다는 것이다. 여러 가지 요인이 복합적으로 작용했는데, 매우 완만했지만, 산업용 로봇의 가격을 지속해서 하락하고 성능도 끊임없이 향상된 것도 한몫했다. 더 중요한 것은 임금상승이다. 지속적인 임금상승으로 자동화로 인한 인건비 절감 효과가 점점 커진 것이다. 두 번째 여건인 협동로봇은 인간과 공동으로 작업을 수행할 로봇이다. 협동로봇은 기존 숙련 작업자가 하던 작업 중에서 인간은 로봇이 할 수 없는 고도작업만을 수행하고 부대작업은 가능한 한 로봇이 담당하도록 해서 숙련 작업자의 생산성을 향상할 수 있다.

4차 산업혁명의 대표적인 역기능이 바로 기술적 실업이다. 그리하여 기술적 실업에 대한 두 가지 대표적인 전망을 살펴 보았다. 하나는 향후 20년 이내에 미국의 일자리의 47%가 사라질 수 있다는 경고성 전망이고, 다른 하나는 위험도가 10% 이하로 기술적 실업을 많이 걱정할 수준이 아니라는 상반된 전망이다. 이러한 상반된 전망에 우리들이 유념해야 할 것들이 있다. 먼저 기술에 대한 과대평가다. 현재 인공지능은 실질적인 기술적 실업을 초래할 수준이 아니며, 누구도 그 기술 진보의 속도를 가늠할 수 없는 상태이다. 1982년에 게일 슈왈츠는 한 세대 안에 20%의 일자리가 사라진다고 전망한 바 있지만 그 전망 자체는 완전히 틀린 것으로 판명됐다. 둘째, 실업통계의 정확성이다. 같은 직업이라 할지라도 그 업무 구성이 획일적으로 다 같지 않고 개인, 지역 또는 국가 간에 일부 차이가 있다. 셋째, 지금까지 경험한 기술적 실업에 대해 작동한 경제 역학이다. 일반적으로 기술 진보에 따른 생산성 향상은, 정도의 차이는 있지만, 기술적 실업을 낳는다. 노동 총량이 불변한다는 전제로는 이 실업은 영구적일 수밖에 없다. 하지만 과거의 200여 년 동안은 기술 진보에 의해 노동 총량이 증가해서 기술적 실업이 탄력적으로 보상되었다. 이른바 보상이론이다. 기술 진보에 의한 생산성의 향상은 제품의 가격하락과 고품질화를 가져오고, 이는 수요증가로 이어져 해당 산업의 고용 증가를 가져온다. 수요증가는 해당 산업의 장비수요도 증가시켜 이 장비생산 산업의 고용증가도 발생시킨다. 가격하락에 따른 근로자의 구매력 향상은 다른 산업의 생산증가로도 이어진다는 것이 골자다. 이 책에서는 앞으로의 산업혁명을 이끌어 나갈 기술이 인공지능이라 명시하였고 이러한 인공지능은 이전과는 다른 범용기술이라 하였다. 산업혁명에 동반될 실업문제에 대하여 우리들이 바라보아야할 시각을 알려주었다. 기술에 대하여 공포를 느끼지 말아야 할 것이고 공포를 느낄 필요도 없다고 말하고 있다. 앞으로는 하드웨어보다는 소프트웨어를 중심으로 인재를 양성해야 할 것이며 우리나라는 IT강국이라지만 많은 점이 부족하다고 말해주고 있다. 산업혁명이란 미래에 임의의 조건으로 그리 부르는 것이기에 4차 산업은 시작 됐을 수도 있고 이제 시작일 수도 있고 아직 오지 않은 것일 수도 있지만 변화는 서서히 오고 있음을 체감하고 있다. 국가적으로도 개인적으로도 이를 대비할 필요성을 많이 느낀다.