4차 산업혁명의 실체

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안 세민

1. 서론

새로운 산업혁명을 대비하는 것은 쉬운 일이 아니다.

기술·산업·경제·노동 등 여러 분야에서 일어나게 될 변화를 어렵지만 정확하게 읽어내야 하며, 이 변화의 바람을 순풍으로 만들기 위해서는 제대로 된 환경을 조성해야 한다,

최근 4차 산업혁명에 대한 논의가 한창이다.

우리는 4차 산업혁명을 논의할 때 산업혁명이라는 것이 인류의 사회발전에 지대한 기여를 하는 대단한 사건이라는 점을 염두에 둘 필요가 있다. 4차 산업혁명도 단순한 기술의 혁신을 넘어 인류가 새로운 차원의 사회발전으로 접어드는 엄숙한 시기라는 뜻이다.

4차 산업혁명이 제대로 갖춰진 모습으로 나타난 것은 2016년 1월 스위스 다보스 포럼이다.

하지만, 독일은 꽤 오래 전부터 4차 산업혁명에 대한 정책을 내부적으로 추진해오고 있었다.

다보스 포럼에서 클라우스 슈밥이 4차 산업혁명을 주창한 이후 일부 국가에서 4차 산업혁명을 적극 수용했다. 대표적인 국가가 한국과 일본이다.

그런데 슈밥이 내놓은 4차 산업혁명의 근거들을 따져보면 이해하기 어려운 점이 많이 발견된다. 독일과 일본의 4차 산업혁명은 그 내용에 있어 슈밥이 제시한 4차 산업혁명과 매우 다르다는 점이다.

이 점은 이후 4차 산업혁명의 실체를 밝히는데 중요한 단서가 된다.

4차 산업혁명에 관해 담론하기 전에 3차 산업혁명 시대의 성장 핵심인 IT 기술에 대한 언급을 먼저 하고자 한다.

그간 IT 기술의 가속적 발전이 가능했던 가장 중요한 원리는 바로 ‘무어의 법칙’이다.

이 법칙에 따라 IT 하드웨어가 소형화, 저 전력화 및 속도의 향상이 거의 기하급수적으로 전개됐다. 이에 따른 IT 활용의 가속적 확대도 둔화될 예정이다.

이 예측이 사실이라면, 3차 산업혁명은 동력을 상실해서 곧 막을 내리게 될 것이다.

그간 3차 산업혁명의 범용 기술인 IT 기술로 인한 생산성의 향상은 기업의 가치사슬 전반에도 큰 영향을 미쳐 산업 내의 경쟁구도를 변화 시켰으며, 새로운 산업의 태동도 유발했다.

그런데 1980년대 IT가 생산성에 미치는 영향이 미미했다는 ‘생산성의 역설’(Productivity Paradox)이 2005년부터 다시 발생하고 있다. 그간 IT가 3차 산업혁명을 이끈 동력 이였다는 점에서 이런 현상 또한 3차 산업혁명이 막을 내리는 전조로 해석이 될 수 있을 것이다.

지식 근로자의 개인 차원 생산성 향상은 어느 정도는 정점에 다다른 상태이다.

기업 차원의 프로세스 혁신의 실현으로 인한 생산성 향상도 이미 거의 실현한 상태이다.

이 두 가지 사실은 IT를 통해 얻을 수 있는 지식 노동의 생산성 향상은 거의 한계 수준에 다다랐다는 것을 나타낸다. 2차 생산성 역설 현상은 그 방증으로 보면 된다. 기존 IT 기술이 여태까지처럼 생산성 향상의 동력으로 작용할 것으로 기대하기는 어려워진 것이다.

2. 본론

3차 산업혁명의 시대가 끝이 보이는 것을 알게 하는 뚜렷한 징후가 나타나고 있다.

그간 IT 활용을 가속화했던 무어의 법칙은 거의 끝이 나고, IT는 더 이상 생산성에 힘을 쓰지 못하는 까닭이다. 그런데 근래 IT 기술 진보로 새로운 상품과 서비스들이 늘어나고 있는 가운데 4차 산업혁명에 대한 담론들이 많이 나오고 있다.

IT를 활용할 영역은 아직 엄청나게 많이 남아있다. 우리가 활용할 수 있는 옵션은 값싸게 구현할 수 있으면서 높은 수준의 스마트 알고리즘을 자유롭게 구사할 소프트웨어 기술 확보이다. 비용은 비교적 효율적이며 높은 스마트 수준의 알고리즘이 관건이라는 뜻이다.

IT 기기의 활용이 필요한 새로운 영역은 지금도 수없이 많으며, 앞으로도 계속 증가할 예정이다. 이에 필요한 소프트웨어의 요구 또한 당연히 점점 더 커질 전망이다.

특히 높은 수준의 스마트 소프트웨어의 비중은 점점 더 커질 것이다.

그렇다면 제대로 된 경제적 스마트 알고리즘이야말로 소프트웨어의 비약적인 기술 진보에 꼭 필요하다. 만약 경제적 스마트 알고리즘을 자유자재로 만들 수만 있다면, 막이 내려지는 3차 산업혁명을 이을 새로운 산업혁명이 개막이 될 수 있을 것이다.

그렇다면 4차 산업혁명의 관건인 경제적 스마트 알고리즘을 가능하게 하는 후보 기술은 과연 무엇이겠는가? 그것은 바로 ‘인공지능 기술’이다. 인공지능이 탄생하게 된 지는 무려 60여년이 넘어가고 있다. 다양한 인공지능 기술들이 세상에 출현했지만, 경제적 스마트 알고리즘에 적합한 인공지능 기술은 거의 없었다고 해도 과언이 아니다. 대부분 잘 나가는 듯싶다가 정체되거나 폐기가 되었다.

그러나, 현재 인공지능의 기술 진보는 새로운 전기를 맞고 있다.

딥 러닝(Deep Learning)과 같은 인공지능 기술은 경제적 스마트 알고리즘의 길을 열어주고 있다. 지금까지 실현하지 못한 높은 수준의 스마트 알고리즘이 딥 러닝에 의해 가능해지고 있다.

딥 러닝을 사용하면 모든 처리 절차를 일일이 코드로 명시하지 않아도 돼서 그런 소프트웨어를 비용의 효율적으로 구현하는 것 또한 가능하다.

딥 러닝은 그야말로 스마트 소프트웨어의 실용화에 길을 터주는 셈이다.

즉, 최근의 인공지능 기술은 소프트웨어의 기술 진보를 촉진할 유력한 옵션인 것이다.

새로운 산업혁명을 놓고 벌어지는 여러 논란의 핵심은 IT 활용을 다시 가속해서 생산성 향상에 불을 지필 수 있는 신기술이 존재 하는지가 관건이다,

만약 그렇지 않다면 최근 제기되고 있는 4차 산업혁명은 최근의 기술적 혁신을 상징하는 허구인 셈이 되는 것이다. 반대로 그런 기술이 존재 한다면, 그 기술에 의한 변화가 아직은 미미할지라도 우리는 그 변화들을 4차 산업혁명의 전조로 봐도 무방할 것이다.

그 기술은 바로 초반에 언급했던 ‘인공지능’이다.

4차 산업혁명의 범용기술은 인공지능 기술이다. 스탠퍼드 교수 겸 바이두의 인공지능을 총괄했던 앤드류 응(Andrew Ng)은 스탠퍼드 경영대학원 강의에서 이렇게 말했다.

“AI is the New Electricity."

이제 4차 산업혁명의 실체에 명확한 정의를 부여해보자면, 보통 3차 산업혁명은 ‘디지털 혁명’ 또는 ‘AI 혁명’으로 일컫는다. 3차 산업혁명의 이름으로 범용기술을 사용한 것이다.

그렇다면 4차 산업혁명의 명칭은 ‘인공지능(AI) 혁명’이 가장 적합하다,

좀 더 상세히 표현하자면, 인공지능이 주도하는 스마트화라고 불러도 무방할 것 같다,

4차 산업혁명의 진행속도는 인공지능의 기술진보에 달렸다.

인공지능 기술은 일종의 시스템 기술이므로 그 수준을 평가하기가 몹시 어렵다.

그러나 4차 산업혁명에 대한 논의는 항상 인공지능의 기술진보 문제로 귀결이 되므로 이런 논의를 위해서는 인공지능의 기술 진보를 간단하면서도 직관적으로 가늠할 수 있는 수단이 필요한 것이다.

인공지능의 기술진보 단계를 3단계로 구분해보자면,

첫 번째, 인공지능 기술 진보를 기술의 내용보다는 기술의 활용을 기준으로 구분한다면

4차 산업혁명의 전개는 인공지능을 얼마나 많이 활용하는가에 달려있다.

한편, 인공지능의 활용은 인공지능 기술의 진보에 발맞춰 단계적으로 심화되는데 활용 관점에서 기술 진보를 구분해보면 4차 산업혁명의 전개를 설명하는 일이 더욱 쉬워지게 된다.

두 번째, 인공지능 기술 진보를 구분할 때 인간을 참조 모델로 삼았다는 것이다.

사실 인공지능 기술을 가늠하는 최종적인 척도는 바로 인간이다. 그간 인공지능 시스템의 수준을 평가할 때, 암묵적으로 인간의 지적능력과 행동을 직접 또는 간접적인 기준으로 사용해왔다. 인공지능 활용의 최종적 단계에는 인간이 하는 모든 일을 인공지능이 대신하고 있을 것이라는 발상 또한 거기서 나온 것이다.

셋째, ‘인간 수준 인공지능’(Human-like AI)은 인간처럼 생각하고, 판단하며, 행동할 수 있는 인공지능을 말한다,

이러한 인공지능은 스스로 생각하고 계획하며, 행동할 수 있다는 점에서 기계가 자율성을 가진 단계라고 할 수 있다. 이 단계가 성숙해지면 인공지능은 감정과 의식을 가지게 되며 그러한 인공지능은 범용 인공지능이라고 불릴 수 있게 되는 것이다.

이러한 수준의 인공지능은 이미 인간 자체로 보면 된다.

인간은 인공지능을 일종의 작업 도구로 활용함으로써 작업능률, 즉 노동생산성을 향상할 수 있게 되는 것이다.

한편, 인지수준 인공지능 시스템은 인간과 커뮤니케이션을 할 수 있으며, 인간이 요청하는 작업을 무난하게 수행할 수 있게 된다. 인지수준 인공지능의 초기에는 인공지능은 단순히 인간의 역량을 증강하는 역할을 할 것이지만 인지수준 인공지능이 성숙해지게 되면 인공지능에 의한 지식노동자와 전문가의 업무 대체가 늘어나서 실업이 대두하는 상황에 접어들게 될 것이다. 마지막으로 인간수준 인공지능은 인간이 할 수 있는 것은 거의 대신할 수 있으므로 극심한 실업문제가 대두하게 될 것이다.

인공지능과 함께 심심찮게 거론되는 것이 있다면 바로 싱귤레리티(Singularity)이다.

인공지능이 스스로 자신의 능력을 향상할 수 있는 단계를 말한다.

하지만 이런 계시록적 미래 예측은 너무 급진적이며 이른바 기술적 유토피아 또는 디스토피아를 단정하고 있다.

이런 수준의 비합리적 담론은 아니지만, 일부 경제학자나 전문가들은 실용적 관점에서 기술발전에 따른 미래예측을 내놓고 있다.

싱귤레리티에 이어 나오고 있는 인식은 바로 ‘로보칼립스’(Robocalypse)이다.

로봇과 묵시록의 합성어인 로보칼립스는 로봇이 대부분의 인간 노동을 대체할 때 발생하는 노동시장의 재앙을 의미하는 말이다. 싱귤레리티가 인공지능의 급격한 기술진보에 대한 맹신에서 비롯 되었다면, 로보칼립스는 로봇 활용이 급격히 증가하는 현실에 바탕을 두고 있다. 그러나 미국에서도 로봇에 의한 실업문제가 과대평가 되는 것을 경계하는 목소리가 높다. 일부 전문가들은 실업에 대한 우려보다는 오히려 로봇 도입을 통한 생산성 향상에 더 관심을 둬야 할 때라고 목소리를 내고 있다.

그러나 향후 10년 후에는 산업용 로봇에 의한 실업이 큰 사회문제가 대두될 수 있다. 주된 이유는 바로 산업용 로봇의 증가율이 가속적이라는 점이다.

4차 산업혁명 시대에도 여전히 IT 활용과 IT 육성이 경쟁력의 중요한 두 축이다.

4차 산업혁명의 성과는 디지털 경제의 총량이라는 것이다.

‘디지털 경제’(Digital Economy)는 IT 기술로 인한 산업·경제의 혁신의 흐름은 경제의 새로운 한 축으로 견고히 자리를 잡았다. 이런 새로운 경제의 축을 디지털 경제라고 할 수 있다.

디지털 경제와 관련해 하나 짚고 넘어가야 할 것이 있다면 바로 공유경제(Sharing economy)이다.

우리는 공유경제를 어떻게 판단하고 받아들여야 할까? 공유경제는 단순히 일종의 플랫폼 비즈니스 모델에 불과하다고 보면 된다. 경제체제나 소비문화 같은 거창한 담론에서 벗어나 단순히 기존 물품 및 서비스 거래 중심의 인터넷 비즈니스가 중계 및 대여 형태로 발전한 모습이 바로 공유경제이다.

3. 결론

‘스마트화’는 4차 산업혁명의 첫 번째 화두이다, 그 중 제조업은 스마트화가 가장 빨리 진행이 될 부문이다. 4차 산업혁명과 관련해서 주목받는 의제이기도 한 스마트 팩토리가 이미 활말히 진행되고 있다.(독일 ‘인더스트리 4.0’, 중국 ‘제조 2025’, 미국 ‘첨단제조정책’, 한국 ‘제조 3.0’) 정책의 범위와 접근방법은 다르지만 모두 사물인터넷, 빅데이터 같은 신기술을 활용한 공장 스마트화를 포함한다. 또한 서비스업에서도 스마트화는 매우 활발하게 진행될 것이다.

‘플랫폼화’는 4차 산업혁명의 두 번째 화두이다. 플랫폼이 중요한 이유는 경쟁의 우위를 확보할 방편인 까닭이다. 지배적 플랫폼을 확보하는 국가가 산업경쟁에서 우위를 차지할 수 있으며 국가경제 역동성은 디지털 플랫폼을 얼마나 잘 활용하는지가 관건이라는 것이다.

‘소프트웨어’는 4차 산업혁명의 세 번째 화두이다. IT혁신의 중심추가 하드웨어에서 소프트웨어로 옮겨간 지는 꽤 오래되었다. 결국, 4차 산업혁명 시대의 국가적 경쟁의 수단은 다름 아닌 소프트웨어 산업인 것이다.

4차 산업혁명의 키는 인공지능이 쥐고 있다. 인공지능을 선점하는 국가가 4차 산업혁명의 최고 수혜자가 될 것이다. 인공지능에 대해서는 매우 특별하고 철저한 대비가 필요하다. 그렇다면 어떤 전략을 가져야 할까?

첫째, 범부처 차원에서 인공지능 정책을 추진할 체계가 마련돼야 한다.

두 번째, 인공지능에 대한 R&D 거버넌스를 구축해야 한다.

세 번째, 국가 인공지능 R&D 로드맵을 작성해야 한다.

4차 산업혁명에서는 인적자원도 가장 중요한 인프라에 속한다. 당연히 인재양성에 대해 큰 관심이 쏠릴 수밖에 없다. 실제로 4차 산업혁명에 걸맞은 인재양성에 대한 논의가 무성하다.

국가의 공교육 시스템부터 기업의 재직자 교육 시스템까지 다양한 혁신방안들이 제시되고 있다.

4차 산업혁명 시대에는 가장 중요한 인적자산이 소프트웨어 인력이다. 소프트웨어 인력의 수요업종은 증가하고, 필요한 소프트웨어 역량의 스펙트럼은 점점 더 넓어지고 있다.

다른 어떠한 인프라부문보다 인력자본이 더더욱 중요하다. 한국이 산업화를 이행하는 동안 경제성장의 절반은 양질의 인력을 배출한 교육정책의 덕분이라고 해도 과언이 아닐 것이다.