4차 산업혁명의 실체

21606631 나민경

제1부는 4차 산업혁명의 기존 담론을 바로 아는 것으로, 산업혁명에 대한 개념과 기존 담론에 대한 이야기를 담고 있다. 먼저 산업혁명에 대한 개념과 시각, 용어에 대해 살펴보면, 산업혁명은 증기력은 인간의 근력을 기계력으로 대치하여 ‘생산성’의 효율을 획기적으로 향상시켜 대량생산을 가능하게 했다. 증기력에 의해 탄생하는 철도와 대중교통으로 광범위한 시장이 열려서 거대 자본의 축적이 가능해지고 사회적으론 자본가와 노동자들의 계층분리가 이루어지는 자본주의 사회의 기반이 형성되었다. 4차 산업혁명에 대한 두 가지 시각이 있는데 첫 번째는 산업혁명의 전개 속도에 대한 시각이다. 산업혁명은 여러 세대에 거쳐 점진적으로 전개된다. 그 이유는 기술적 실업에 대한 사회적 저항이다. 기술적 실업은 자동화로 인해 인간의 일자리가 대체되는 것이며 이에 대한 저항에 의해 산업혁명을 늦춰 질 수 있다. 또 다른 이유는 보완기술의 혁신 때문이다. 보완기술의 혁신이 적시에 이루어지지 않으면 산업혁명 자체가 지연될 수밖에 없다. 두 번째는 산업혁명이 가져올 변화에 대한 명과 암에 대한 시각이다. 산업혁명은 통상적으로 인간에게 경제적 풍요라는 밝은 빛을 가져오지만, 다른 한편에서는 자동화로 인해 사람들이 실업의 불안과 고통에 시달리는 어두운 그늘을 가져오게 된다. 생산성의 딜레마는 산업혁명으로 인해 기업주와 노동자 간의 생산성에 대한 입장차이로 인해 생기는 것으로, 기업주와 노동자가 서로 상충되면서 제로섬경쟁이 되어버리는데 무조건 한편은 승자가 되고 상대편은 패자가 된다. 이런 생산성 딜레마의 싸움에서 어느 쪽의 손이 올라갈지는 그 사회의 기술뿐만 아니라 경제, 사회, 정치적 정책 환경이 더 큰 역할을 한다. 산업혁명을 설명하는데 필요한 두 가지 용어가 있다. 먼저 산업혁명을 촉발하는 데 핵심적인 역할을 한 기술을 범용기술이다. 범용기술이 없었으면 애당초 산업혁명 자체가 일어날 수 없었던 핵심기술을 말한다. 보완 기술은 범용기술이 널리 활용되는 데 필수적인 보완 역할을 하며 상호강화, 발전하는 관계를 갖는 기술이다.

다음은 산업혁명에 대한 슈밥과 독일, 일본의 기존담론에 대해 살펴보아야한다. 4차 산업혁명이라는 용어가 독일에서 처음 사용되긴 했지만 2016년 1월 다보스 포럼에서 슈밥에 의해 제시된 ‘4차 산업혁명’이 경제사적 맥락에서 새로운 산업혁명을 정의한 것이며 슈밥은 2000년에 들어서면서 이미 4차 산업혁명이 시작되었다고 단호하게 선언하였다. 슈밥은 4차 산업혁명을 일으키는 동력이 디지털 기술과 과학기술의 상호 증폭적 융합이라고 보았으며 범용기술 대신에 기술융합이 새로운 산업혁명의 동력으로 보았다. 하지만 기술융합은 새로운 현상이 아닌 이미 수십 년 전부터 진행된 점진적 혁신에 가깝다고 할 수 있다. 또한 슈밥은 4차 산업혁명에 대해 속도, 범위와 깊이, 시스템 충격이라는 세 가지 측면의 근거를 제시했다. 독일과 일본의 4차 산업혁명은 슈밥이 제시한 4차 산업혁명과 매우 다르다. 독일은 민간으로부터 인터스트리 4.0이 시작되었으며 개념상으로 모든 생산설비에 사물인터넷 기술을 적용하여 제조공정을 실시간 감시하고 필요 시 생산설비를 제어할 정보시스템 환경을 구축하는 시도라고 본다. 일본은 4차 산업혁명을 국정기조로 채택하고 슈밥의 4차 산업혁명 선언이 계기가 되어 2016년 4월에 나온 보고서의 제목도 4차 산업혁명선도전략이라 정했지만 슈밥이 제시한 4차 산업혁명과는 뚜렷한 차이가 있다. 일본은 빅데이터, 사물인터넷, 인공지능이 가져올 변혁을 그대로 유지하면서 슈밥의 4차 산업혁명이라는 용어만 빌린 것이다. 하지만 4차 산업혁명의 기존 담론은 4차 산업의 실체를 비켜났다. 그 이유는 독일의 인더스트리 4.0은 제조업 혁신의 한 대목일 뿐이기 때문이다. 독일의 인터스트리4.0은 생산성 향상보다는 생산공정 및 가치사술의 고도화에 더 큰 비중을 두며 생산방식의 효율화를 지향하는 기술이라는 점이다. 또 다른 이유는 일본의 4차 산업혁명이 IT기술 진보의 다른 이름에 불과한 것이다. 일본은 빅데이터, 사물인터넷, 로봇을 새로운 산업혁명의 범용기술로 보았지만 이것엔 무리가 있다. 인터넷과 모바일이 빅데이터, 사물인터넷, 로봇보다 변혁의 크기가 절대 작지 않기 때문에 인터넷이 등장한 시점을 3차 산업혁명이 마감되고 4차 산업혁명이 시작되는 시점으로 보아야 할 것이다.

또한 IT기술의 진화를 도회시하고 있으며 인공지능 기술을 일반 혁신기술과 같은 반열에 놓고 생각하고 있는 점도 문제가 된다. 따라서 독일의 ‘생산기술혁신 주도론’, 슈밥의 ‘과학기술융합 주도론’, 일본의 ‘IT혁신기술 주도론’ 세가지 모두 4차 산업혁명의 기조로 적합하지 않는다.

제 2부는 4차 산업혁명의 실체를 바로 아는 것으로, IT기술의 진보와 생산성, 인공지능의 측면에서 실체를 바라보았다. 먼저 IT기술의 가속화는 3차 산업혁명 시대에 다양한 IT 기기들이 탄생하고, 그 활용이 급속히 확대되었다는 것을 말한다. IT활용 전개방식은 하드웨어와 소프트웨어, 데이터에 대한 고유한 실용화의 요구조건들이 모두 갖추어지면 바로 해당 IT기기가 제작되고 활용되는 것을 말한다. 3차 산업혁명 시대에 하드웨어는 무어의 법칙에 따라 가속적 발전을 거듭하였다. 그런데 수년 전부터 무어의 법칙이 둔화하여 조만간 더는 지속하지 않을 거란 전망이 나오고 있다. 그 이유는 트렌지스터의 크기를 줄이는 공정기술과 데나드 스케일링현상에서 문제가 생기는 기술적 한계가 가장 크며 공정이 미세해질수록 생산설비투자가 크게 증가하는 경제적 요인도 문제가 된다. 또한 소프트웨어 기술 진보도 여전히 더딘 상황이다. 그 이유는 3차 산업혁명 시대에 높은 수준의 스마트 알고리즘이 부족하기 때문이며 알고리즘이 갖춰지더라도 비용이 현실적이지 않으면 실용화를 할 수 없다. 생산성에서도 문제가 발생하고 있다. 정보화 시대의 연평균 생산성이 오히려 감소하는 현상을 생산성 역설이라고 부르며 이 현상 때문에 IT기술의 경제 성장 기여도에 논란이 일어났다. 생산성 역설을 둘러싸고 상반된 해석을 내놓고 있는데 첫 번째는 IT의 생산성 기여에 대한 회의론이다. IT기술이 이전 세대의 기술에 비해 별로 대단한 것이 아니라는 견해이다. 두 번째는 T의 생산성 기여에 대한 낙관론이다. 이 견해는 IT기술이 생산성 향상에 크게 기여했다고 주장하며 생산성 역설에 대해 혁신기술이 생산성 향상으로 전환되는 데는 일정한 기간이 소요된다는 ‘지연론’을 내세우며 해명하였다. 지식근로자의 개인차원 생산성 향상은 어느 정도는 정점에 다다른 상태이며 기업차원의 프로세스 혁신의 실현으로 인한 생산서 향상도 이미 실현한 상태이므로 IT를 통해 얻을 수 있는 지식노동의 생산성 향상은 거의 한계수준에 다다랐음을 나타낸다, 따라서 기존IT 기술이 여태까지처럼 생산성향상의 동력으로 작용할 것이라는 기대는 줄어들고 생산성 향상에 더는 힘을 못 쓴다는 의견이 많아 질 것이다. 하지만 하드웨어 기술의 발전은 기대할 수 없지만 소프트웨어 기술은 발전가능성이 남아있다. AI가 소프트웨어 기술 진보의 유력한 엔진과 산업혁명 수준의 생산성 향상의 유력한 옵션이 될 수 있다. 4차 산업사회의 범용기술은 인공지능 기술이며 보완기술은 IT의 인프라 자체와 음성인식, 학습, 추론 등의 인간지능과 연관된 기술들로 볼 수 있다. 4차 산업혁명의 진행속도는 인공지능의 기술진보에 달렸다. 인공지능의 기술진보는 3단계로 구분할 수 있는데 첫째, 인식수준 인공지능은 데이터 안에 들어있는 특징을 추출해서 그 안에 포함된 개체를 식별해 낼 수 있는 인공지능을 말하며 둘째, 인지수준 인공지능은 의미를 해석하고 이를 바탕으로 지식을 축적하며, 추론할 수 있는 인공지능이다. 셋째, 인간수준 인공지능은 인간처럼 생각하고, 판단하며, 행동할 수 있는 인공지능을 말한다.

제 3부는 4차 산업혁명을 둘러싼 계시록적 담론을 바로 아는 것이다. 인공지능과 함께 심심찮게 거론되는 것이 싱귤레리티이다. 인공지능이 스스로 자신의 능력을 향상할 수 있는 단계를 말한다. 이런 계시록적 담론은 인공지능에 대하나 공포를 유발할 수도 있으며 기술진보 자체에 거부감을 느끼는 신러다이트들의 목소리를 키울 수도 있다. 싱귤레리티가 인공지능의 급격한 기술진보에 맹신에서 비롯되었다면, 로보칼립스는 로봇 활용이 급격히 증가하는 현실에 바탕을 두고 있다. 로봇과 묵시록이 합성어인 로보칼립스는 로봇이 대부분의 인간 노동을 대체할 때 발생하는 노동시장의 재앙을 의미하는 말이다. 산업용 로봇과 함께 최근 서비스 로봇도 큰 성장을 보이고 있다. 현재, 산업용 로봇의 확산과 이용은 활발하게 이루어지며 더욱 이용의 확산이 커질 것이다. 일각에서는 본격적인 로봇의 시대가 열리고 있다고 예고하며 일자리의 미래를 걱정하고 있다. 하지만 서비스로봇이 실용화되고 그로 인한 실업문제가 불거지려면 아직 한참 있어야 하며 현실과의 괴리도 크다. 앞으로 로봇의 도입이 가속화되면 생산성도 크게 향상될 것이며 향후 10년 이후에는 산업용 로봇에 의한 실업이 큰 사회문제로 대두될 수 있다. 기술적 시업은 경기의 부침으로 생기는 일반적인 실업현상과는 달리 기술 진보에 따른 ‘자동화’가 초래하는 실업이다. 최근 다양한 실업전망 수치가 나오는데 다 기술적 실업에 관한 것들이다. 이로 인한 급진적 기술적 실업에 대한 우려가 쏟아지고 있는 반면, 이를 반박하는 진영도 존재한다. 이들은 기술에 대한 과대평가도 크며 실업통계의 정확성에도 결함이 있다고 본다. 인공지능은 부침이 매우 심한 기술이며 합의된 정의가 없다. 또한 딥러닝에 대한 과대평가가 이루어지고 있다. 딥러닝은 자동식별 부문에서는 매우 우수한 인공지능기술이지만 인지 수준 인공지능 구현에는 절대로 충분한 기술이 아니다. 인지수준 인공지능의 실현은 아직 멀었지만 현재 진행되는 딥러닝의 성과를 결코 무시해서는 안되며 인공지능의 모든 응용 영역을 인지수준의 획일적인 잣대로 바라보는 시각도 버려야한다.

제 4부는 산업혁명의 전개양상을 바로 아는 것이다. 4차 산업혁명 시대에도 여전히 IT활용과 IT육성이 경쟁력의 중요한 두 축이다. IT활용과 IT육성의 성과는 바로 디지털 경제에 귀속되기 마련이며 4차 산업혁명의 전장이 바로 디지털 경제인 것이다. 4차 산업혁명의 글로벌 경쟁에서 각 나라의 성적은 디지털 경제의 총량으로 나타난다. 디지털 경제와 관련하여 공유경제에 대해서 알고 가야 한다. 오늘날 모든 공유경제는 개인 간 대여, 즉 ‘P2P 대여‘를 위한 디지털 플랫폼 비즈니스이다. 벤처캐피탈로부터 막대한 투자가 몰리고, 여러 장밋빛 전망이 나오고 있지만 비즈니스 차원의 지속적 성장은 아직 검증되지 않은 상태이다. 비록 공유경제가 공유비즈니스로 변질된 상태지만 나눔의 미학으로 볼 수 있는 로렌스 레식의 공유경제의 개념도 사라지지는 않을 것이며 주로 공익 서비스 형태로 앞으로도 유지 될 것이다. 디지털 경제가 차지하는 비중과 중요성은 점점 커지는 것만은 분명하지만 디지털 세계에서의 경제 작동원리는 분명히 기존 것과 아주 다르다. 하지만, 디지털 경제와 산업경제가 함께 맞물려 돌아가는 하나의 경제로 돌아갈 것이므로 이 두 작동원리도 함께 공존하는 양상은 계속될 것이다. 여전히 산업경제가 경제의 3/4를 차지하고 있으므로 국가경제는 디지털 경제 뿐만 아니라 산업경제도 여전히 중시되어야 한다. 또한 디지털 경제에도 독과점은 골칫거리다. 디지털 경제의 이면에서는 승자독식으로 인한 격차의 문제가 다양한 모습으로 발생하고 있다.

IT가 산업전반에 미치는 영향은 변함이 없을 것이며 4차 산업혁명 시대에도 IT활용과 IT육성이 산업·경제·사회 발전의 주춧돌이 될 것이란 점에는 변함이 없을 것이다. 4차 산업혁명의 첫 번째 화두는 ‘스마트화’이다. 궁극적으로 4차 산업혁명 시대는 다양한 영역에서 스마트 기기와 서비스가 점진적으로 확대되는 스마트 머신의 시대가 될 것이다. 실용적 관점에서 보면, 스마트화는 IT활용을 통해 지식과 육체 노동 생산성을 모두 향상할 방편이다. 반면에 스마트화에서 4차 산업혁명에서 제기될 실업 등과 같은 역기능이 발생한다. 4차 산업혁명의 성패는 기회를 잘 활용하고, 위협에 얼마나 슬기롭게 대처하는지에 달렸다. 4차 산업혁명의 두 번째 화두는 ‘플랫폼화’이다. 3차 산업혁명 시대에 보았던 IT활용의 각 단면이 모두 ‘플랫폼화’라는 색깔이 덧입려질 것은 분명하다. 플랫폼화라는 메가트렌드로 4차 산업혁명의 시대에는 기존 플랫폼만 아니라 새로운 개념의 플랫폼이 디지털 공간에 등장하게 될 것이다. 4차 산업혁명의 세 번째 화두는 ‘소프트웨어’이다. 그간 문제가 되었던 낮은 데이터의 활용 수준을 극복할 소프트웨어 기술의 혁신이 일어나며 머신러닝을 비롯한 인공지능 기술의 발전은 데이터의 단순 정보화에 머물던 기존 상황에서 벗어나 데이터를 지식으로 변환할 수 있는 상황을 열어 놓을 것이다. 이제는 IT 혁명의 중심추가 소프트웨어 쪽으로 기울어졌다. 4차 산업혁명에 꼭 필요한 IT산업의 포트폴리오와 혁신인프라가 매우 취약한 상태다. IT산업포트폴리오가 기형적이며 IT활용에서도 글로벌 경제력이 취약하다. 또한 글로벌 혁신역량도 뒤처졌으며 한국은 더는 IT 강국이 아니다.

제5부는 산업혁명의 대응방향을 바로 아는 것이다. 4차 산업혁명의 승패는 스마트화가 가르게 될 것이다. 그렇지만 스마트화를 이행하는 일은 간단치 않다. 기술, 산업, 경제의모든 현실적 여건이 발목을 잡을 수 있으며, 스마트화의 기회를 잘 붙잡기 위해서는 체계적이며 실효적인 접근 방안이 강구되어야 하는 이유다. 스마트화는 거의 우리 사회 전 분야에서 진행 될 것이며, 그 진행 속도는 다양한 IT기술의 기술진보에 의해 결정된다. 인공지능의 기술진보가 가장 중요한 키로 작용할 것이다. 경제적 부가가치의 절반은 생산성 향상에서 나온다. 스마트화로 인한 경제적 부가가치를 최대한 획득해서 경제 성장의 동력으로 삼아야한다. 4차 산업혁명 기조 정립이 대응 전략 수립의 출발점이다. 즉, 4차 산업혁명이 ‘인공지능이 주도하는 스마트화’라는 사실을 기조로 채택하는 것이 전략수립의 출발점이어야 한다. 또한 지능정보기술은 4차 산업혁명의 기조로 부적합하다. 지능정보기술이나 지능정보사회라는 개념은 비록 인공지능으로 구현될 지능을 포함하고 있지만 4차 산업혁명에서 인공지능이 차지하는 위상이 상당한 축소될 위험이 있다. 자칫하면 ‘IT혁신기술 주도론’으로 기울 수도 있으며 모호한 지능정보기술과 작별하고 ‘인공지능이 주도하는 스마트화’로 4차 산업혁명의 실체를 부각시켜야한다. 생산성과 혁신성의 투 트랙 전략이 필요하다. 서로 많은 공통 변수를 공유하고 있어 한꺼번에 다루면 상호 강화 피드백으로 시너지를 낼 수 있다. 스마트화가 4차 산업혁명의 성채를 가르는 요소라면, 플랫폼이 경쟁우위의 지렛대가 되는 것이다. 플랫폼의 영토는 점점 커지고 있으며 디지털 경제는 효율적으로 계량화해야 한다. 이미 4차 산업혁명 시대의 성적은 디지털 경제의 총량이라는 저을 밝히면서 디지털 경제를 정확하게 계량할 필요성이 있다. 플랫폼 네트워크는 초연결 협업문화가 관건이다. 또한 상생의 생태계가 디지털 플랫폼 육성의 선결과제다. 4차 산업혁명 시대의 국가적 경쟁의 수단은 소프트웨어 산업이다. 스마트화는 소프트웨어 산업으로 환원한다. 즉, 4차 산업혁명의 스마트화는 결국 기존 소프트웨어 산업의 확장과 고도화로 이어진다는 점을 주목한다. 4차 산업혁명 골든타임의 최우선 과제는 SW산업육성이다. 또한 SW산업에 대한 제대로 도니 인식을 갖춰야 하며 장기적이며 정교한 SW산업육성 전략을 마련해야한다. 4차 산업혁명에 실효적 대응에는 상위 레벨의 정책들과는 별도로 하위레벨의 인프라도 매우 중요한 요소로 작용한다. 인공지능의 실효적 가치화를 위해서는 디지털 인프라 와 소프트웨어 산업의 육성에 힘을 쏟아야한다. IT정책을 둘러싼 환경은 지금이 예전보다 훨씬 복잡해졌으며, 4차 산업혁명이 성공하려면 IT 산업 전반의 경쟁력이 뒷받침되어야한다. 그러므로 IT정책 인프라도 선진화되어야 한다. 4차산업에서 인적자원도 가장 중요한 인프라이며 인재양성에 관심을 쏟아야한다. 따라서 기술과의 경주에서 이기는 교육체계를 갖추는 것이 중요하다. 또한 4차 산업혁명 시대에 가장 중요한 인적자산은 소프트웨어 인력이므로 실효성 있는 SW 인력양성도 필수다.