4차 산업혁명의 실체

이름:김영래

학번:21008695

4차 산업혁명 이란?(서론)

4차 산업혁명 이란 인공지능, 로소 기술, 생명과학이 주도하는 차세대 산업혁명을 말한다. 사물 인터넷을 통해 생산기기와 사물(제품)를 간 상호 소통 체계를 구축하고 전체 생산과정의 최적화를 구축하는 4차 산업혁명은 미국에서는 AMI,독일과 중국에서는 ‘인더스트리 4.0’이라고도 한다. 4차 산업혁명은 3차 산업혁명의 정보 통신 기술 기반 위에서 만들어지는데 다른 산업분야 간 융합과 네트워크가 가장 큰 특징이며, 사업 간의 경계가 허물어지고 대량의 정보를 다양한 기기들이 공유할 수 있게 될 것이다.

4차 산업혁명 시대에는 IT기술만발전하는 것이 아니라 다양한 산업이 서로 융합하는 과정에서 새로운 비즈니스 모델이 창출될 가능성이 크다고 전문가들은 보고 있다. 사물인터넷을 통해 수집된 빅데이터를 인공지능이 분석하여 처리하는 스마트 세상이 곧 현실이 된다는 소리이다. 다시 말하면 정보화 혁명의 확장을 뛰어넘는 아날로그의 완전한 디지털화, 인공지능화를 의미한다. 어디에서든 모바일, 인터넷과 연결하여 기기를 조작하고 정보를 만들어낼 수 있는 제 4차 산업혁명 초입에 우리는 살고 있는 것이다. 우리는 지금까지 우리가 살아왔고 일하고 있던 삶의 방식을 근본적으로 바꿀 기술 혁명의 적전에 와 있다. 이 변화의 규모와 범위, 복잡성 등은 이전에 인류가 경험했던 것과는 전혀 다른 것이다. 4차 산업혁명이란 말 그대로 산업에 네 번째 혁명적 변화가 일어난다 말이다. 그 혁명적 변화를 이끄는 것은 바로 새로운 기술이다. 앞선 산업혁명 역시 새로운 기술의 등장으로 일어난 것임을 잊어서는 안된다. 1차 산업혁명은 증기기관의 발명에서 시작된 기계혁명이었고 2차는 전기와 석유 그리고 화학 기술의 발전으로 인한 에너지 혁명이었다. 3차 산업혁명은 컴퓨터와 통신기술, 인터넷의 발전으로 상징되는 ‘디지털 혁명’이라 하겠다. 이런 산업혁명은 우리 이러한 산업혁명은 우리 인간 개개인의 일상생활에 영향을 미쳤을 뿐 아니라 산업과 경제, 사회구조를 통째로 바꿨다. 그렇다면 4차 산업혁명은 어떤 기술이 이끌까? 물리적 실체, 생물학적 존재와 디지털이 융합될 것이고, 이것이 4차 산업혁명의 동인이라고 강조했다. 좀더 쉽게 정리하면 4차 산업혁명의 특징은‘초지능’과 ‘초연결’이라고 볼수 있다. 초지능이라는 것은 인간의 평범한 지능을 훨씬 뛰어넘는 컴퓨터, 로봇의 등장을 의미한다.

4차 산업혁명으로 인한 변화(본문)

4차 산업혁명이 발생함에 따라 우리의 생활은 180도 달라졌다. IT기술과 산업의 발달로 세상의 모든 정보를 굳이 사람들이 기억해야 할 필요성이 사라졌다. 우리의 생활은 전과 비교했을 때 상상도 할 수 없을 만큼 여유로워졌다. 하지만 우리는 4차 산업혁명이 주는 편의에 취하여 단순히 그 편의성과 유용함에 안주해 있으면 안 된다. 우리는 4차 산업혁명 시대에 끌려가지 않고 이끌어 가기위해 현실을 제대로 직시해야 한다.

현재 사회에서 가장 이슈화되고 있는 4차 산업혁명이 제대로 갖춰진 모습으로 나타난 것은 2016년 1월 스위스에서 열린 다보스 포럼이다. 이 포럼에서 슈밥이 제창한 4차 산업혁명의 내용은 크게 두 가지로 나눌 수 있다. 하나는 4차 산업혁명은 산업혁명을 일으키는 동력이라는 것이고 다른 하나는 산업혁명이 일어나고 있다는 근거라는 것이다. 슈밥은 4차 산업혁명을 일으키는 동력을 디지털 기술(사물 인터넷, 빅 데이터, 로봇, 인공지능 등)과 과학기술(바이오, 물리학, 생물학 분야 기술)의 상호 증폭적 융합이라고 보고 있다. 이것을 보고 우리는 슈밥의 4차 산업혁명은 기존에 우리가 경험해왔던 1, 2, 3차 산업혁명과 달리 ‘기술융합’으로 촉발되는 사실을 알 수 있다. 이 사실을 미루어 본다면 디지털과 과학기술의 ‘기술융합’은 새로운 현상이 아니라 이미 수십 년 전부터 진행되었던 것으로 새로운 산업의 혁명이라고 하기에는 적합성이 떨어진다. 또한 ‘증폭적 융합’이라고 보기보다는 기존에 있던 기술에 다른 기술을 접목하여 기존 기술의 가치를 향상시킨 것을 미루어보아 ‘점진적 혁신’이라고 칭하는 것이 맞다. 슈밥이 4차 산업혁명이라는 새로운 변혁에 제시한 것들 중 하나인 ‘속도’는 이미 18세기 중반 1차 산업혁명 때부터 일어나고 있었으며, 지금도 발생하고 있다. ‘범위와 깊이’, ‘시스템 충격’도 그렇다. 즉, 슈밥이 말하는 4차 산업혁명의 실체는 이 전 혁명들과 비교해서 새로운 내용이 아니라는 것이다.

현재 IT기술의 가속적 진보는 한계에 다다르고 있다. 과거 IT기술 활용의 가속화는 3차 산업혁명에 뒷받침이 되었다. IT기술 활용의 가속화는 무어의 법칙을 견인하고 있다. 무어의 법칙이란 인터넷 경제의 3원칙 가운데 하나로, 마이크로칩의 밀도가 24개월마다 2배로 늘어난다는 법칙이다. 하지만 실제 산업 현장의 상황에 따라 내용이 바뀌며 오늘날 18개월마다 2배가 늘어나며 10여 년이 아닌 50여 년 이상 지속되고 있었다. 하지만 이 법칙은 이제 막을 내리고 있다. 2010년을 중심으로 트랜지스터 소형화로 인한 집적도와 속도, 저전력에 대한 배가법칙은 CPU(중앙처리장치)에 잘 적용할 수 없게 되었다. 이 양상은 일시적인 현상이 아니라는 점으로 간주된다. 이 둔화로 인하여 무어의 법칙은 2022년 전 후로 사라질 것으로 보고 있다. 물론, 현재 무어의 법칙이 유지될 수 있는 연구가 이루어지고 있음에도 불구하고 말이다.

그리고 IT는 생산성 향상도 둔화되고 있다. 3차 산업혁명의 범용기술인 IT에 의한 생산성 향상은 기업의 가치사슬 전반에 큰 영향을 미쳐 산업 내 경쟁 구도를 변화시켰으며 새로운 산업의 태동도 유발하였다. 여러 통계 결과를 본다면 IT가 생산성 향상에 크게 기여한 사실이 드러나고 있다. IT활용 수준이 높은 미국은 2000년대 중반부터 생산성의 증가율이 하락하는 추세에 들어서면서 금융위기로 대침체가 사라진 이후에도 반등의 기미를 보이지 않았다. 미국이 2000년대 중반부터 생산성이 하락이 유지되는 이유로는 2차 생산성 역설 현상을 들 수 있다. IT를 많이 활용하는 산업은 주로 IT 산업자체였다. IT산업은 그 물건 그대로 혁신성이 충분히 높은 첨단 산업으로 생산성이 높을 수밖에 없다. 그래서 높은 생산성이 IT 기술로 인해 발생됐다는 논리에는 문제가 있다. 즉 IT활용과 생산성 향상의 사이에는 상관관계가 없다는 의미로 해석할 수 있다. IT가 생산성에 기여한 부분은 육체적 부분보다는 주로 머리를 쓰는 지식 노동 분야이다. 고로 지식근로자의 생산성만 보면 되는 것이다. 지식노동에 대한 생산성은 ‘전문성’과 ‘정보화’에 의존한다. 지식노동자가 직접 경험한 교육과 현장을 통해서 얻은 지식을 바탕으로 향상되는 것이다. 이것은 IT와 관련이 없다고 볼 수 있다.

그렇다면 IT의 시대는 이제 끝났는가? 답은 ‘아니다’이다. 4차 산업혁명의 실체는 ‘인공지능이 주도하는 스마트화’에 있다. 현대 사회 IT를 활용할 수 있는 분야는 아직 많이 남아있다. 하드웨어의 기술은 더 이상 기하급수적 발전을 기대할 순 없지만 소프트웨어 기술이 있다. 비록 소프트웨어 기술에 대한 진보는 더디지만 값싸게 구현할 수 있으면서 높은 수준의 스마트 알고리즘을 자유롭게 구사할 소프트웨어 기술을 확보하면 가능하다. 즉 ‘경제적 스마트 알고리즘’을 확보한 ‘스마트 소프트웨어’를 확보하는 것이다. 실질적으로 ‘현실적인 비용으로 그런 시스템을 제작하는 것이 가능한가?’ 에 대한 답은 어렵다. 전문가시스템 기술을 이용한 스마트 수준이 요구되는 응용일수록 코드가 더 커지고 복잡해질 것이다. 결국 이것으로 인한 비용이 점차 커지는 문제는 불거질 수밖에 없다.

앞으로 시간이 흐르면서 IT의 활용이 필요한 새 영역은 증가할 것이고 이에 맞는 소프트웨어의 요구도 점점 커질 것이다. 특히 높은 수준의 스마트 소프트웨어의 비중이 그러할 것이다. 비용문제에 있어 답을 줄 수 있는 경제적 스마트 알고리즘을 가능하게 하는 후보 기술은 무엇일까? 바로 인공지능 기술이다. 인공지능이 탄생한 지는 무려 60여 년이 넘어가고 있다. 그동안 다양한 인공지능이 나왔지만 경제적 스마트 알고리즘에 적합한 인공지능의 기술은 거의 없었다고 논해진다. 하지만 경제적 스마트 알고리즘에 적합한 인공지능 기술이 만들어질 것으로 예측되어 진다. 현재 인공지능의 기술 진보는 새로운 전기를 맞고 있다. 지금까지 실현하지 못했던 높은 수준의 알고리즘이 딥러닝에 의해서 가능해지고 있다. 딥러닝을 사용하면 모든 처리절차를 일일이 명시하지 않아도 되는 장점이 있어 이것을 이용하면 경제적으로 효율적으로 구현가능하다는 것이다. 최근의 인공지능 기술이 소프트웨어의 기술 진보를 촉진할 가장 유력한 옵션으로 여겨진다.

AI는 정보화 영역에서 생산성 향상을 끌어올 것이다. 인공지능은 일반 지식근로자는 물론이고 자동화의 불가침 영역으로 여겨진 전문 지식근로자의 생산성도 증가시킬 것이다. 인공지능으로 가능해진 도구들은 전문가의 업무를 어느 정도 대신해 줌으로써 전문가가 자신에게 주어진 시간을 좀 더 유연하게 사용할 수 있게 될 것이다. AI는 기업의 정보화 영역에도 생산성 향상을 가져올 것이다. 지금까지 기업은 정보화를 통해서 내외부의 가치사슬 전반에 거친 프로세스를 정합시키고 통합해서 경쟁우위를 확보하기 위해 노력해 왔다. 이 과정에서 AI가 기업 구성원과 지식노동자들의 생산성을 극대화시키는 것은 당연하다. 결국 4차 산업혁명은 ‘인공지능 혁명’이다. 새로운 산업혁명의 논의 핵심은 IT 활용을 다시 가속해서 생산성 향상에 불을 지필 수 있는 신기술이 존재하는지가 관건이다. 이 질문에 대한 답은 ‘존재한다.’이다. 바로 인공지능 기술이 AI 활용 생산성 향상의 발화점이 되는 신기술이다.

신기술로 주목받는 인공지능과 함께 심심찮게 거론되는 것이 있는데 바로 싱귤레리티(Singularity)이다. 이것은 인공지능이 스스로 자신의 능력을 향상시킬 수 있는 단계를 말하는데 이런 과학적으로 증명이 되지 않은 계시록적 담론은 인공지능의 기술발전에 대한 과도한 기대에서 비롯된 현상이다. 이러한 담론은 인공지능에 대한 공포감을 조정할 수 있으며 심화된다면 인공지능 기술의 진보를 거부하는 신 러다이트운동을 야기할 수 있다. 상상으로만 그렸던 미래 사회를 SF영화로 표현한 것이 현실 사회에서 무거운 주제로 다루어지고 있다. 결론적으로 이것에 대한 걱정은 다분히 상상일 뿐이며 과학적 합리성이 떨어진다. 현대 사회가 걱정하는 AI 기술 향상에 대한 걱정들이 현실적으로 실현되기 어려운 이유 중 하나는 미래학자들의 과학적 지식 부족이 있다. 또한 이러한 걱정들은 일부 기존의 가속적 진보 양상을 수치적 관점에서 맹신하는 데서 나온 것일 뿐이다. 과거 ‘수확가속의 법칙’이라는 무어의 법칙 중 하나는 100년간의 진보의 총량은 기존 20,000년간의 진보와 맞먹는다고 보았다. 하지만 이미 무어의 법칙은 거의 저물어가고 있는 추세이다.

인공지능을 둘러싼 계시록적 담론들은 미래 예측은 너무 기술적 유토피아와 디스토피아를 단정 짓고 있다. 비록 이런 예측들은 아주 불가능한 이야기는 아니다. 하지만 이러한 담론들의 주장에는 기술이 기하급수적으로 발전할 것이라는 전제가 깔려있다. 사실, 기술, 공학, 사회학, 경제학 등 어떤 분야든지 상관없이 기술이 가속적으로 발전할 것이라는 입장을 가진 전문가나 학자들이 최근 부쩍 늘고 있다. 하지만 기술에 대한 진보가 이루어지지 않는다면 위의 담론은 설 자리를 잃는다. 많은 전문가와 학자들이 기하급수적으로 기술이 발전할 것으로 보는 이유는 최근 많이 보인 기술의 혁신 때문일 것이다. 이러한 이유가 바탕이라면 기하급수적 발전이 미래 야기될 것이라고 논해지는 것은 겉으로는 아무런 문제가 없어 보인다. 하지만 이 근거는 과학적 합리성이 결여되었다. 그 예로는 앞에서 다뤘던 무어의 법칙을 들 수 있다. 두 번째 근거인 디지털화의 가속화도 문제가 있다. 비록 지금까지 디지털화가 보여준 것들은 있지만, 디지털화 자체에 한계가 있다는 사실이 있다. 고로 디지털화의 가속화를 기대하는 것은 문제가 있다.

최근에 이슈가 되는 계시록적 담론 중 하나는 로보칼립스(Robocalypes)가 곧 닥쳐올 것이라는 것이 있다. 이것은 로봇이 대부분의 인간 노동을 대체할 때 발생하는 노동시장의 재앙을 의미한다. 로봇이 인간의 노동시장에 진입하게 되면서 인간이 노동시장에 나설 자리가 없어지는 것을 걱정하는 것이다. 물론 산업용 로봇은 인간의 노동시장에 진입하였다. 노동시장에서 이미 많은 육체적 노동들을 인간이 아닌 산업용 로봇으로 대체하고 있다. 많은 학자들과 전문가들은 산업용 로봇이 차지하는 비율이 높아질 것으로 예상하고 있다. 하지만 서비스용 로봇은 갈 길이 멀었다. 서비스 로봇은 신생 분야이며 비정형 육체노동을 주로 대체할 것으로 보고 있다. 이외에도 급진적 기술적 실업이 발생할 것이고 인공지능 시대가 곧 열린다는 담론들이 있다. 하지만 모든 혁명들은 급진적으로 나타난 것이 아니며 많은 시간이 흐름에 따라 만들어진 산물이다. 고로 이것들은 단순한 괴담에 불과하며 과학적 합리성이 떨어지는 이야기에 불과하다.

결론

4차 산업시대에 우리가 적응하기 위해서는 우리는 AI의 산업화와 활용을 통한 4차산업 시대에 자동화 시스템의 현상이 보편화를 이해하고 활용할줄 아는 방법을 미리 배울필요가 있다. 만약 이러한 시스템의 자동화 현상을 배우기 못한다면 국가 또는 개인은 생산성의 상대적 향상과 신 성장 동력 산업 확보로 인한 막대한 혜택을 누릴 수 가 없어 이런 국가는 과거 1차산업혁명 2차 3차 산업혁명을 경험했듯이 타국가와의 경쟁에서 뒤쳐질수가 있고 이런 상황이 축적되어 그렇게 하지 못한 국가는 퇴보를 면치 못할 것이다. 우리는 4차산업 시대를 준비하기 위해서 기술적 융합뿐만 아니라 사회 지능저보사회에 걸맞은 거버넌스를 갖추어야 하고 규제와 문화를 ,공공 부문과 민간부문의 역할과 산업 주체와 학계의 역할도 4차 혁명에 성격에 따라 준비해야 한다. 이러한 혁명은 하루아침에 불쑥 나타나는 것이 아니기 때문에 우리는 4차 산업시대를 활용하며 살아가기 위해 보다 4차산업에 대해 실체로 경험해 직면하게 된다면 비계시적 담론이 말하는 것을 걱정하지 않아도 될 것이다. 이처럼 중요해진 과제인 4차산업시대를 이해할수있도록 국가 개인들은 다가오는 4차산업이 직면하기 전에 어느정도 이러한 시스템의 경험을 통해 준비해야 할 것이다. 만약 그렇지 못하게 된다면 4차 산업혁명의 실체를 제대로 이해하지 못한다면 발 빠르게 4차 산업시대를 준비하지 못하는 것은 물론이고 이로 인해 세계 시장에서 국가 경쟁력 또한 도태될 것이다.