4차 산업혁명의 실체

21308159 이희성

Ⅰ. 4차 산업혁명의 기존 담론을 바로 알자 사회 구성원들의 산업혁명에 대한 균형적 안목을 가지는 것이 중요하다. 확증 편향적 사고에 빠지지 않도록 주의하여야 한다. 산업혁명은 전방위적이며 광범위한 변화를 가져온다. 과거의 4차 산업혁명이 그러하였듯이 4차 산업혁명은 인류의 사회발전에 지대한 기여를 하는 대단한 사건이라는 점을 염두에 둘 필요가 있으며 단순한 기술의 혁신을 넘어 인류가 새로운 차원의 사회발전으로 접어드는 엄숙한 시기이다. 4차 산업혁명에 대해 너무 조급하게 생각하게 생각해서는 안되며 모든 일에서 그렇듯이 지나친 조급증에 빠지면 단기적 목표에 함몰돼 장기적으로 기초부터 차근차근 쌓아 준비해야 할 것들을 지나치기에 십상이다. 1차 산업혁명에서 업계의 장인들이 노동현장에서 퇴출하고 비숙련 노동자들이 기회를 가지게 되고 대량생산으로 제품의 가격이 하락했던 것처럼 산업혁명은 뚜렷한 명암을 가진다. 생산성의 딜레마가 관건이다. 과거 생산성의 딜레마로 노동자계층에서 일어난 러다이트 운동이 그러하였듯 신기술을 들이려 하는 고용주와 실업을 염려하는 노동자간의 갈등이 벌어질 수 있다. 혁신기술이 산업혁명을 촉발한다. 여러 혁신기술들의 발전이 함께 이루어져야 산업혁명의 전개가 가능하다. 첫 번째는 산업혁명을 촉발하는 데 핵심적인 역할을 한 ‘범용기술’이고 1차 산업혁명에서는 ‘증기기관’, 2·3차 산업혁명에서는 ‘전기’와 ‘디지털 기술’이라고 볼 수 있다. 두 번째는 ‘보완기술’은 범용기술이 널리 활용되는 데 필수적인 보완 역할을 하며 상호강화, 발전하는 관계를 갖는다. 슈밥이 제창한 4차 산업혁명은 허구다. 2016년 스위스 다보스 포럼을 통해 슈밥이 제창함으로써 4차 산업혁명이 제대로 모습을 갖추었다. 하지만 그가 제시한 4차 산업혁명은 근거가 모호했다. 그가 말한 개념은 여러 면에서 합리성이 떨어진다. 그가 말한 진보는 새로운 것이 아니라 그간 우리가 목격해 왔던 바이며 하나의 기술이 해당 산업의 경계를 넘어 다른 산업의 제품고도화에 이바지하는 기술융합화 현상도 이미 수십 년 전부터 진행됐다. 이런 맥락에서 융합이라는 화두도 그리 신선해 보이지는 않는다. 또한 독일과 일본의 4차 산업혁명은 슈밥과 제창한 것과 다르다. 독일은 2016년 이전부터 진행되어 왔고 일본은 그의 영향을 직접적으로 받은 것은 사실이나 슈밥의 주장과 뚜렷한 차이를 보인다. 그저 용어만 빌린 것이다. 하지만 그저 기술의 진보를 말만 바꾼 것과 다른바 없다는 것이 평가이다. 4차 산업혁명의 기존 담론은 실체에서 비켜났다. 독일과 일본의 사례로 이는 증명되었다.

Ⅱ. 4차 산업혁명의 실체를 바로 알자 IT기술의 가속적 진보가 한계에 다다르고 있다. 3차 산업혁명은 IT 활용의 가속화가 뒷받침했다. 3차 산업혁명 이후 기술의 진보가 계속되고 변곡점에 이르러 4차 산업혁명에 진입하게 된 것이다. 무어가 말한 무어의 법칙에 따른 발전은 초선형적, 기하급수적 또는 배가적 발전이다. 이것이 원동력이 되어 하드웨어기술의 기하급수적 진보가 일어났다. 하드웨어발전의 진보를 이끌었던 무어의 법칙이 막을 내리고 있다. cpu개발 또한 성능 보다는 저전력화에 주력을 하고 있는 추세이다. 무어의 법칙이 시들게 된 근본적인 이유는 기술적 한계이다. 하지만 아직 무어의 법칙을 유지할 수 있는 연구가 많이 진행되고는 있다. 소프트웨어 기술 진보는 여전히 더딘 상황이다. 하드웨어의 기술 진보에 비해 소프트웨어의 기술진보는 더뎠다. 3차 산업혁명 시대에는 높은 수준의 스마트 알고리즘이 부족했다. 프로그래밍 작업 자체의 특성으로 인해 생산성에 도움을 주는 다양한 프로그래밍 언어와 개발 도구에도 불구하고 생산성의 향상이 선형적 추세에 머물고 있다. 자동화 되지 않은 인간이 직접 작업해야 하는 일이기 때문이다. 생산성 향상도 둔화한 상태이다. 정보화가 생산성에 미치는 영향에 대한 자료는 매우 희소하며 정보화에 초점을 둔 생산성의 분석 결과는 일부 있지만 크게 신뢰할 만하다고 보기도 어렵다. IT는 생산성 향상에 더는 힘을 못 쓰고 있다. 그건 IT가 생산성 향상에 크게 기여한 것은 사실이다. 전 세계 생산성 추이는 2000년대 중반부터 생산성의 증가율이 하락하기 시작했다. 지식근로자의 개인차원 생산성 향상은 어느 정도는 정점에 다다른 상태다. 기존 IT 기술이 여태까지처럼 생산성 향상의 동력으로 작용할 것으로 기대하기는 어려워진 것이다. 4차 산업혁명의 실체는 인공지능이 주도하는 스마트화이다. AI가 소프트웨어 기술진보의 유력한 엔진이다. 최근의 인공지능 기술은 소프트웨어의 기술 진보를 촉진할 유력한 옵션이다. AI는 산업혁명 수준의 생산성 향상의 유력한 옵션이다. 인공지능은 정보화, 자동화 모두에서 생산성 향상에 기여할 잠재력을 지니고 있다. 4차 산업혁명은 인공지능 혁명이다. 4차 산업혁명의 본격적인 전개는 인공지능 기술의 발전 속도에 달려있다. 인식수준 인공지능은 데이터 안에 들어있는 특징을 추출해서 그 안에 포함된 개체를 식별해 낼 수 있는 인공지능을 말하며 인지수준 인공지능은 ‘인지’ 즉 의미를 해석하고 이를 바탕으로 지식을 축척하며, 추론을 할 수 있는 인공지능을 말하고 ‘인간수준 인공지능’은 인간처럼 생각하고 판단하며, 행동할 수 있는 인공지능을 말하는 것으로 인공지능의 기술발전의 3단계로 구분할 수 있다.

Ⅲ. 4차 산업혁명을 둘러싼 계시론적 담론을 바로 알자 범용인공지능은 공포팔기에 불과하다. 범용 인공지능이나 인공지능 로봇에 대한 근거 없는 담론은 사람들에게 기술 진보에 대해 경계심과 거부감을 부추길 수 있는 이른바 기술공포론이다. 기하급수적 기술발전 전망도 무모하다. 최근 쏟아지는 실용적 미래예측도 신뢰하기에는 아직 이르며 ‘유능한 기계’로 대변되는 미래는 언젠가 펼쳐질 것이다. 관건은 합리적 근거인데, 실용적 미래예측도 대부분 합리적 근거가 결여된 상태이다. 기술적 유토피아와 디스토피아 모두 경계의 대상이다. 비생산적인 담론에 휘말리기보다는 냉철한 상태에서 인공지능의 기술 진보의 향방을 철저히 분석해서 준비해야 하는 단계다. 현 단계의 인공지능 기술을 최대로 활용할 방도를 강구하는 노력이 필수다. 로보칼립스는 로봇이 대부분의 인간 노동을 대체할 때 발생하는 노동시장의 재앙을 의미하는 말이다. 로봇은 계속해서 발전하고 있다. 산업용 로봇은 이미 많은 노동현장에서 사용되고 있으며 최근 서비스 로봇도 큰 성장을 보이고 있다. 여러 매체에서도 이러한 로봇의 발전으로 인한 일자리 문제에 대한 걱정을 하고 있다. 하지만 서비스 로봇은 아직 멀었다. 신생 분야이고 서비스로봇의 확산 속도문제 때문이다. 산업용 로봇의 발전은 더욱 가속화 될 것이며 이는 노동시장에 큰 위협으로 다가온다. 급진적 기술적 실업이 발생할 것이라는 전망이 있다. 기술은 노동시장에서 승패를 가르게 된다. 기술의 발전으로 사라진 직업들이 이를 대변해 준다. 급진적 기술적 실업에 대한 우려가 쏟아지고 있다. 안츠의 연구 등 그러한 우려에 반박하는 연구와 통계자료가 나오고 있다. 그리고 아직 까지는 기술적 실업을 우려할 단계는 아니라는 것이다. 꼽을 수 있는 근거는 기술에 대한 과대평가이며, 실업통계가 정확하다고 보기도 힘들다. 또한 지금까지 경험한 기술적 실업에 대해 작동한 겅제 역학이다. 문제들에 더 관심을 두고 최선을 다하는 것이 생산적일 선택일 것이다. 인공지능은 부침이 심한 기술이다. 또한 인공지능은 합의된 정의가 없다. 계시론적 담론, 연구개발의제, 무차별적 인공지능 포장의 문제는 존재하지만 지배적인 정의가 존재하지 않는다. 현재 딥러닝은 과대평가된 상태이다. 딥러닝 시스템이 어떤 결과를 내놓았을 때, 왜 그런 결과가 나왔는지는 설명할 길이 없으며 범용성의 문제도 존재하고 딥러닝 하나만으로 전문적인 인공지능 시스템을 구현하기 힘들기 때문이다. 딥러닝은 자동식별 부문에서는 매우 우수한 인공지능 기술임은 틀림없지만, 인지 수준 인공지능 구현에는 절대로 충분한 기술은 아니다. AI 기술 진보는 점진적으로 진행한다. 인공지능은 비감독 학습 알고리즘과 언어의 이해와 같은 기술의 확보가능 여부와 걸리는 기간이 인공지능 기술 진보의 관건이다. 인지수준 인공지능의 실현은 아직 멀었다.

Ⅳ. 4차 산업혁명의 전개양상을 바로 알자 4차 산업혁명의 전장은 디지털 경제다. 4차 산업혁명의 점수는 디지털 경제의 총량이다. 인공지능은 앞으로 세상을 바꾸어 놓을 것이다. IT 산업의 성장 뿐만 아니라 비IT 산업의 디지털화로 인한 생산성 및 혁신성이 향상될 것이다. 공유경제에 대한 과한 기대는 금물이다. 공유경제는 단순히 일종의 플랫폼 비즈니스 모델에 불과하다. 경제체제나 소비문화 같은 거창한 담론에서 벗어나 단순히 기존 물품 및 서비스 거래 중심의 인터넷 비즈니스가 중계 및 대여 형태로 발전한 모습이 바로 공유 경제이다. 디지털 경제는 작동원리가 특별하다. 전체 경제에서 디지털 경제가 차지하는 비중과 중요성은 점점 커지고 있다. 디지털 경제와 산업 경제가 함ㄲ 맞물려 돌아가는 하나의 경제로 돌아갈 것이므로 이 두 작동원리도 함께 공존하는 양상은 계속될 것이다. 디지털 경제에도 독과점이 골칫거리다. 제도적 규제의 중요성이 부각되어 진다. 4차 산업혁명의 화두는 스마트화, 플랫폼화, 소프트웨어이다. IT 혁명은 계속된다. 4차 산업혁명의 성패는 스마트화의 기회를 잘 활용하고, 위협에 얼마나 슬기롭게 대처하는지에 달렸다. 4차 산업혁명의 두 번째 화두는 ‘플랫폼화’이다. 플랫폼화라는 메가트렌드로 4차 산업혁명의 시대에는 기존 플랫폼만 아니라 새로운 개념의 플랫폼이 디지털 공간에 등장하게 될 것이다. 4차 산업혁명의 세 번째 화두는 ‘소프트웨어’이다. 한국의 IT 여건은 녹록지 않다. IT 산업 포트폴리오가 기형적이다. 한국의 IT 수출에 기여한 것은 디스플레이, 반도체, 휴대폰 등 하드웨어가 차지하는 비중이 전체 74%를 차지하고 있다. IT 활용에서도 글로벌 경쟁력에 취약하다. 전자상거래만 봐도 우리의 IT 활용 수준에 거품이 있다. 거의 다른 모든 디지털 서비스에서도 글로벌 경쟁력은 매우 낮은 상태이다. 글로벌 혁신역량도 뒤처졌다. 연구 논문이나 연구자는 질과 양 모두 미국 중국 등에 많이 뒤쳐진 것으로 드러났다. 인공지능 분야의 특허 또한 다른 나라에 비해 뒤쳐져 있다. 본 장의 내용을 전체적으로 미루어 보아 한국은 더 이상 IT 강국이 아니라고 볼 수 있다.

Ⅴ. 4차 산업혁명의 대응방향을 바로 알자. 4차 산업혁명의 성패는 스마트화가 가른다. 스마트화의 범위는 매우 넓다. 산업 영역뿐만 아니라 교육, 환경, 안전, 교통 등과 같은 공공 영역에도 스마트화가 진행될 것이다. 스마트화는 거의 우리 사회 전 분야에서 진행될 것이며, 그 진행 속도는 다양한 IT 기술의 기술진보에 의해 결정된다. 경제적 부가가치의 절반은 생산성 향상에서 나온다. 거시적 맥락에서 인공지능이 막대한 경제적 부가가치를 가져 준다는 점과 그 경제적 부가가치 창출에는 생산성 향상과 혁신제품의 산업화가 거의 절반씩 기여 한다는 점, 경제적 부가가치 면에서는 당장에는 생산성 향상이 산업화보다 더 큰 기여를 한다는 점이다. 4차 산업혁명에 효과적으로 대응하기 위해서는 산업화뿐만 아니라 생산성 향상에도 눈을 돌려야 하는 이유다. 4차 산업혁명 기조 정립이 대응 전략 수립의 출발점이다. 4차 산업혁명의 실체와 관련한 국가 기조가 명확하지 않을 때 여러 문제점들이 발생한다. 아무리 급해도 그 전에 4차 산업혁명에 대한 국가 기조를 분명하게 해야한다. 지능정보기술은 4차 산업혁명 기조로 부적합하다. 지능정보기술이나 지능정보 사회라는 개념은 비록 인공지능으로 구현될 지능을 포함하고 있지만, 4차 산업혁명에서 인공지능이 차지하는 위상이 상당한 축소될 위험이 있다. 생산성과 혁신성의 투 트랙 전략이 필요하다. 서로 많은 고통 변수를 공유하고 있어 한꺼번에 다루면 상호 강화 피드백으로 시너지를 낼 수 있는 까닭이다. 경쟁우위의 방편은 ‘플랫폼화’이다. 플랫폼의 영토는 점점 커지고 있다. 소프트웨어 플랫폼과 디지털 플랫폼 모두 새로운 형태의 플랫폼으로 그 영토를 더욱 확장할 것이다. 디지털 경제는 효율적으로 계량화해야 한다. 이미 4차 산업혁명 시대의 성적은 디지털 경제의 총량이라는 점을 밝혔다. 디지털 경제를 정확하게 계량해야 할 필요가 있다. 플랫폼 네트워크는 초연결 협업문화가 관건이다. 상생의 생태계가 디지털 플랫폼 육성의 선결과제다. 디지털 플랫폼 육성과 관련해 한 가지 분명히 알아야 할 것이 있다. 지금도 한국에는 독창적인 서비스를 제공하는 유망 디지털 플랫폼 기업이 계속 생겨나고 있다. 이런 기업들이 불공정 환경으로 기회만 잃지 않는 다면 분명 글로벌 플랫폼들로 성장할 수 있을 것이다. 경쟁수단은 소프트 웨어 산업이다. 스마트화는 소프트 웨어 산업으로 환원한다. 4차 산업혁명의 스마트화는 결국 기존 소프트웨어 산업의 확장과 고도화로 이어진다는 점을 주목해야 한다. 4차 산업혁명 골든타임의 최우선 과제는 SW 산업육성이다. 견실한 소프트웨어 산업을 확보하지 못한다면, 아무리 좋은 인공지능 기술을 개발해도 산업화로 전환하는 것은 어렵다. 지금이 한국이 IT 산업의 아킬레스건인 소프트웨어 산업을 육성할 마지막 기회인 셈이다. SW 산업에 대한 제대로 된 인식을 갖춰야 한다. 국내 소프트웨어 발전에 걸림돌로 작용했던 소프트 웨어 산업에 대한 일부 편향된 인식은 반드시 교정되어야 한다. 장기적이며 정교한 SW 산업육성 전략을 마련해야 한다. 개척형 추격 패러다임과 산업혁신 시스템을 우리의 여건에 실제로 구현하는 것은 말처럼 간단하지 않다. 지원 기관들의 재정비하는 일이 시급하다. 인프라 혁신은 필수다. 인공지능은 인프라 차원에서 접근해야 한다. 제시한 범부처 추진체계나 R&D 거버넌스를 통해 체계적으로 이루어져야 할 것이다. IT 정책 인프라도 선진화해야 한다. 정책을 펼칠 때 융합이라는 용어를 무차별적으로 사용하는 일을 경계해야 한다. 융합서비스를 창출한다는 가치로 모호한 정책을 펼치다간 결국 산업과 기술이란 두 마리 토끼를 다 놓칠 수 있다. 기술과의 경주에서 이기는 교육체계를 갖춰야 한다. 4차 산업혁명 시대라고 특별한 패러다임의 변화가 필요한 건 아니다. 4차 산업혁명 시대의 공학교육의 이슈는 교육 패러다임이 아니라 ‘교육의 질’이라는 의미이다. 실효성 있는 SW 인력양성도 필수다. 이런 소프트웨어 산업 인력의 수요 양태는 국내 대학의 획일적인 전공교육에 변화가 있어야 한다. 비IT학과에서도 일부 소프트웨어 과목을 필수로 도입해서 기본적인 소프트웨어 지식을 갖출 수 있도록 하는 것도 고려해볼 만하다.