4차 산업혁명의 실체

학번 : 21507044

이름 : 박정인

현재 우리는 4차 산업혁명 이라는 거대한 소용돌이 속에 있다. 의료, 교육, 서비스 등에 있어서 이 산업혁명과 연관이 되지 않는 것이 없다. 이 책은 단순히 전공자들을 위한 책이 아닌, 관련이 없는 일반사람들도 현재의 이슈에 있어서 정보를 얻을 수 있게끔, 여러 방면으로 4차 산업혁명을 잘 정리해 놓은 책인 것 같다. 목차로 들어가 보면 큰 주제를 몇 개잡아 그 주제 안에 단락을 3개씩 나누어놓았는데, 그 중 내가 제일 중요하다고 생각하는 몇 가지의 항목들만 여기에 정리해서 적어 볼 것이다.

첫째, 산업혁명은 전 방위적이며 광범위한 변화를 가져온다.

단순하게 산업혁명이 한 분야에 있어서만 영향을 미치는 것이 아니라, 단순한 기술의 혁신을 넘어서 인류가 새로운 차원의 사회발전으로 접어드는 엄숙한 시기라고 할 수 있다. 그리고 산업혁명은 단기간에 이루어지는 것이 아니라 산업혁명 전개속도의 시각에서 보는 담론을 들어보면 단기간에 이루어질시 정책대응도 신속해야하고, 중장기적이라면 긴 호흡으로 대응해야 한다고 한다. 기술의 발전이 이루어 졌다고 해서 그 기술의 실용화나 응용은 단기간에 이루어지지 않는다. 하나의 기술이 세상에 모습을 갖추고 나타나기 위해서는 수많은 개량 작업이 지속해서 수행돼야 한다는 것이다. 실제로 그간 산업혁명의 주요기술들은 대부분 한 세대 이상의 성숙과정을 거쳤다. 그리고 이런 사회 전체적인 변화에 있어서 산업혁명은 득과 실 두 가지의 면을 동시에 나타내는데, 득, 혹은 명에서는 산업구조가 가내수공업에서 대규모 공장 기반의 공업으로 전환되어 산업에 있어서 예전보다 더 활발해졌다. 그러나 실, 즉 암에서는 숙련적인 노동자(=장인) 들의 자리는 점점 사라지고 비숙련 노동자들의 기회가 늘어났으며, 그로 인해 ‘숙련배제’라는 전문용어도 생겨났다고 한다.

둘째, 4차 산업혁명의 실체는 ‘인공지능이 주도하는 스마트화’ 이다.

현재의 IT 기술은 급격하게 발전한 속도와는 다르게 점점 기술의 한계에 이르고 있다. 그간 IT 기술의 가속적 발전이 가능했던 것은 무어의 법칙 때문인데, 이것이 막을 내리는 상황으로 접어들면서 그간 보였던 IT활용의 가속적 확대도 둔화할 전망이다. 또한 현재 IT업체들도 속도나 크기에 치중을 두지 않고, 2017년 컴퓨텍스 전시회에서 엔비디아 CEO인 젠센 황이 기조연설 중 무어의 법칙이 끝났다고 선언 하였다.

이렇게 무어의 법칙이 끝남과 동시에 3차 산업혁명의 길도 점점 사라졌는데, 그로인해 나타난 4차 산업혁명은 인공지능의 기술이 주를 이루고 있다. 딥러닝과 같은 인공지능 기술은 경제적 스마트 알고리즘의 길을 열어주고 있는데, 이는 값싸게 구현할 수 있으면서 높은 수준의 스마트 알고리즘을 자유롭게 구사할 수 있는 소프트웨어 기술이다. 구글이나 페이스북의 매우 높은 정확도를 가진 얼굴인식이나 영상인식 소프트웨어는 딥 러닝을 사용한 스마트 소프트웨어 이다. 딥 러닝을 사용하면, 모든 처리 절차를 일일이 코드로 명시하지 않아도 돼서 그런 소프트웨어를 비용 효율적으로 구현하는 것도 가능하다. 딥 러닝은 그야말로 스마트 소프트웨어의 실용화에 길을 터주는 셈이다.

4차 산업혁명에서의 범용기술은 인공지능 기술인데, 이것을 어떻게 구현하느냐 하면 하나는 독립적인 소프트웨어이다. (ex.로보어드바이저) 나머지 하나는 기존 소프트웨어에 추가되는 형태를 말한다. 기존 소프트웨어란 시스템 소프트웨어와 응용 소프트웨어, 서비스와 같이 컴퓨터에서 작동하는 소프트웨어는 물론이고, 일반 IT 기기나 로봇 등에 내장된 모든 소프트웨어를 말한다. 그리고 인공지능의 보완기술을 들어보자면, 이전 산업혁명의 범용기술과 마찬가지로 인공지능의 혁명은 생산성의 비약적 향상과 산업의 질적 변화와 같은 큰 변혁을 일으킨다. 그러나 이 기술이 범용기술만으로는 가능하지 않으며, 보완혁신이 함께 이루어져야 하기 때문에 이것이 필요하다. 그러나 인공지능은 보완혁신의 필요가 상대적으로 작은데, 그 이유가 인공지능은 다른 범용기술과는 달리, 기존에 존재하는 소프트웨어 속해있는 기술이기 때문이다. 인공지능 기술을 갖는 소프트웨어도 컴퓨터, IT기기 또는 비IT 기기에 탑재되어 활용될 것이다. 이런 상황에서는 앞으로도 지속해서 발전할 IT의 인프라 자체가 인공지능의 보완혁신이 되는 것이다. 두 번째는 이전 범용기술과는 달리 인공지능 기술은 복합기술이라는 점이다. 인공지능은 음성인식, 시각인식, 학습, 추론, 계획 등과 같은 인간지능과 연관된 기술들의 총체적 집합이다. 이런 상황에서는 각각의 혁신이 인공지능 전체로 보면 보완혁신에 해당하게 된다.

4차 산업혁명의 진행속도는 인공지능의 기술진보에 달렸다. 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. 그간 인공지능 시스템의 수준을 평가할 때, 암묵적으로 인간의 지적능력과 행동을 직접 또는 간접적인 기준으로 사용해 왔다. 이를 따라 인공지능의 기술진보를 3단계로 나누어 보면, 인식수준 인공지능, 인지수준 인공지능, 인간수준 인공지능으로 나눌 수 있다. 먼저, 인식수준 인공지능은 데이터 안에 들어있는 특징을 추출해서 그 안에 포함된 개체를 식별해 낼 수 있는 인공지능을 말한다. 여기서 개체는 영상데이터로 표현된 사물, 음성신호가 나타내는 단어, 텍스트 문장 내의 문법적 구성요소 등과 같이 유형적인 것만을 나타내는 것이 아니다.

그 다음으로, 인지수준 인공지능은 ‘인지’ 즉 의미를 해석하고 이를 바탕으로 지식을 축적하며, 추론을 할 수 있는 인공지능을 말한다. 간략히 표현하면 의미를 이해하는 인공지능이라고도 할 수 있다.

마지막으로, 인간수준 인공지능은 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. 이런수준의 인공지능은 이미 인간 자체로 보면 된다.

위와 같은 3단계 구분방식은 여러 가지 장점이 있다. 단계별로 인공지능의 역량을 구체적으로 이해할 수 있어 인공지능의 활용 범위를 매우 구체적으로 구분할 수 있다.

세 번째, 4차 산업혁명의 전개양상을 바로 알아야 한다.

4차 산업혁명의 전장은 디지털 경제라고 할 수 있다. 디지털 경제란, 기술적 맥락에서 IT 기술이 구매, 제조, 유통, 판매, 서비스로 이어지는 기업에 영향을 끼쳐왔는데, 이를 통해 e-마켓 플레이스를 통해 상거래에도 큰 변화를 가져왔다. 다양한 신생 인터넷 비즈니스가 등장하고, 기존 전통적인 비즈니스에도 이런 인터넷 비즈니스 모델이 접목되어 산업전반에 큰 혁신이 일어나고 있다. IT 기술로 인한 산업, 경제의 혁신의 흐름은 경제의 새로운 한 축으로 견고하게 자리를 잡은 것이다. 이런 새로운 경제의 축을 디지털 경제라고 보면 된다.

협의의 개념에서의 디지털 경제는 전자상거래를 중심으로 정의하는 것인데, OECD와 ITC를 꼽을 수 있다. OECD는 디지털 경제를 인터넷 등의 전자상거래를 통해 상품과 서비스의 거래가 이루어지는 경제라고 표현한 반면에, ITC는 국내외 거래의 주문, 생산, 배송 시 정보통신기술이 중요한 역할을 담당하는 경제라고 표현하고 있다.

그러나 최근에는 광의의 개념에 따라 디지털 경제를 해석하는 추세가 커지고 있다. 대부분의 유수 컨설팅 회사는 이런 개념을 채택하는데, 그 대표적인 회사가 액센튜어이다. 이 회사는 디지털 인적 자산, 디지털 장비, 디지털 중간대로 구성된 투입량에 대한 전체 경제적 산출량을 디지털 경제로 보고 있다. 세계에서 가장 앞선 디지털 경제를 가진 미국정부도 이런 개념으로 디지털 경제에 접근하고 있다.

디지털 경제와 관련해 하나 짚고 넘어가야 할 것이 있는데, 바로 공유경제이다. 수년 전부터 공유경제는 세계적으로 큰 화두였는데, 오늘날의 공유경제의 개념은 레식에 의하면 일종의 나눔의 미학에 해당한다. 테드 강연, 위키리스크 백과사전, 리눅스 오프소스 등과 같이 개인이 가진 재능, 지식을 나누는 ‘공유’의 가치를 경제에 적용한 개념이다. 자신이 가진 재화를 경제적 보상을 전제하지 않고 다른 사람이 활용할 수 있도록 해 주는 것이라는 점이다.

그러나 현실에서는 이러한 공유경제의 개념이 그대로 유지되지 못했다. 개인이 소유하지 않고, 대가를 지불하고 빌려 쓰는 것을 ‘공유’라고 해석하는 것이다. 그러나 인터넷과 모바일의 발전으로 태동한 디지털 플랫폼은 시간과 비용을 획기적으로 단축을 한다. 당연히 다양한 영역에서 그런 디지털 플랫폼들이 등장한다. 이런 경제활동의 모습은 구매와 소유라는 기존 소비 행태와는 달라 이른바 ‘공유경제’라고 불리기 시작한다. 이것이 오늘날의 공유경제의 기원이다.

4차 산업혁명의 화두는 스마트화, 플랫폼화, 소프트웨어이다. IT 활용을 크게 세 가지 양상으로 전개해보면 첫째, 정보화 이다. 정보화는 개인, 기업 정부와 같은 경제주체가 가치활동에 필요한 프로세스 자동화와 생산성 향상을 위해 정보 시스템과 정보도구로 사용하는 것을 말한다. 두말할 필요 없이 정보화의 최종 지향점은 무엇보다도 가치활동의 ‘생산성 향상’이다.

두 번째 양상은 온라인화라고 부를 수 있다. 온라인화는 인터넷과 정보시스템을 기반으로 공급자가 온라인 서비스를 소비자(사용자)에게 제공하는 것을 말한다. 이미 앞에서 다룬 정자상거래, 콘텐츠 서비스(음악, 영화, 방송 등) 등이 다 이런 영역에 속한다. 앞에서 다룬 디지털 플랫폼은 ‘온라인화’의 정수일 것이다. 온라인화의 가장 중요한 효과는 서비스 공급자와 수요자 사이의 ‘접근성 향상’ 이다.

마지막으로 세 번째 양상은 이른바 융합화이다. 융합화는 IT 기술이 비IT 산업에 속한 제품의 요소기술로 두루 사용되는 것을 말한다. 산업혁명을 촉발한 범용 기술의 가장 중요한 특징은 교차기술 이라는 점이다. 교차기술은 생산성 향상을 위해 설비와 서비스의 제작뿐만 아니라, 여러 다른 산업에서도 제품개발에 ‘요소기술’로 활용될 수 있다는 뜻이다. 따라서 3차 산업혁명 시대의 IT 기술의 융합화는 당연하다.

이런 3차 산업혁명 시대의 IT 활용 양상이 4차 산업혁명에서는 어떻게 변화할 것인가 살펴보면, 정보화에 있어서 4차 산업혁명 시대의 다양한 혁신 기술이 접목되어 기존 정보화가 보다 심화할 것이다. 우선 공급, 생산, 유통, 판매, 서비스에 이르는 기업 가치사슬의 통합이 실현될 것이다. 특히, 사물인터넷 기술은 생산 공정에 이르는 정보화를 심화 시키고, 출시된 제품의 활용과정에 생기는 문제점을 감지해 선제적으로 서비스를 수행할 수 있게 될 것이다. 빅 데이터와 인공지능 기술은 가치사슬 전 과정에서 발생하는 상황을 감지하여 필요한 조치를 스스로 수행할 자율적 제어를 가능하게 할 것이다.

온라인화도 발전된 형태로 진화할 것이다. 이런 온라인 서비스의 진화는 인공지능, 빅데이터, 사물인터넷, AR/VR, 클라우드 등과 같은 다양한 신기술에 의해 실현될 것이다. 더 빨라지는 인터넷, 5G 통신기술과 가상현실, 증강현실 등은 원격의 물리공간을 보다 실감적인 형태로 옮겨놓게 된다. 3차 산업혁명시대의 온라인상의 많은 정보서비스 들은 음성, 언어 인터페이스를 장착하고 인공지능과 빅 데이터 같은 분석 기술로 무장해 사용자에게 더 높은 편의성과 더 큰 가치를 제공한다.

마지막으로 융합화는 보다 광범위하게 진행될 것이다. 다양한 혁신 기술이 더욱 폭 넓게 산업 전반의 제품에 요소기술로 활용된다는 의미이다. 우리가 아는 드론, 자율주행 자동차, 서비스 로봇 등이 그런 사례이다. 융합화는 유형적 제품에서 인간의 수행할 작업을 대체하는 무형적 지식 서비스의 구현으로도 확대할 것이다. 로보어드바이저나 인공지능 비서가 그런 사례이다.

그러나 한국에 있어서는 IT산업의 여건이 꽤 밝지만은 않다고 한다. 국내 기업의 데이터센터(전산실)에서 사용하는 서버와 저장기기, 엔터프라이즈 소프트웨어는 거의 외산이라고 생각하면 되고, 네트워크 구축에 사용하는 장비들도 마찬가지이다. 한국의 IT 수출이 4위인 것은 이런 장비들이 아닌, 반도체나 디지털 TV 등과 같은 전자산업 품목과 휴대폰 때문이기에 이런 소프트웨어 적인 면에 있어서는 한참 뒤쳐진다고 볼 수 있다. 또한 국제회의 에서 외국의 IT 전문가가 했던 말이 “한국의 네트워크 인프라는 세계 최고다. 그런데 다른 것은 없다.” 였는데, 여기서 알수있듯이 인터넷 검색엔진, 동영상 서비스, 공유경제 서비스 등은 외국에 비해 뛰어나는게 없어 우리나라의 글로벌 경쟁력은 매우 낮다고 볼 수 있다.

또한, 4차 산업혁명의 성공을 위해서는 변화에 빠르게 대응할 수 있는 “경제사회시스템의 유연성”이 최대 관건일 수 밖에 없는데, 우리나라는 평가 순위 25위로 싱가포르와 일본, 대만이나 말레이시아 등의 아시아권에서도 밀리고 있다.

그렇기에 이에 대응방안으로는 첫째로, 범부처 차원에서 인공지능 정책을 추진할 체계가 마련되어야 한다. 인공지능 동향 분석, 인력양성, R&D, 산업화, 공공 및 민간의 서비스 발굴 및 적용, 역기능 분석 및 해소 등 다양한 방면의 정책적 노력이 필요하다. 단순히 연구개발에만 힘써서는 될 일이 아니다. 두 번째는 인공지능에 대한 R&D 거버넌스를 구축해야 한다. 마지막으로 국가 인공지능 R&D 로드맵을 작성해야 한다. 다양한 전문가들이 모여 단기, 중기, 장기 인공지능 R&D 로드맵에 따라 추진되어야 한다.

또한 소프트웨어뿐만 아니라, 실효성 있는 SW 인력양성도 필수이다.

알다시피 소프트웨어 인력의 수요업종은 증가하고, 필요한 소프트웨어 역량의 스펙트럼은 점점 더 넓어지고 있다. 그러므로 국내 소프트웨어 학과의 실습 인프라를 폭넓게 개선하는 단순한 정책이 오히려 국가적으로 훨씬 도움이 될 것이며, 소프트웨어 인력양성 정책에 소프트웨어 인력의 수요 양태가 충분히 반영돼야 한다. 그리고 일부 소프트웨어 과목을 필수로 도입해서 기본적인 소프트웨어 지식을 갖출 수 있도록 하는 것도 고려해 볼 만한 사항이다.