REPORT

행정정보체계론

학과	행정학과
학번	21308382
이름	서성진
담당 교수	조덕호 교수님
제출일	2018. 4. 29

4차 산업혁명의 실체를 읽고 요약

‘4차 산업혁명’이라는 말로 사회가 소란스럽다. 4차 산업혁명으로 인한 변혁의 범위는 교육과 기술, 산업, 경제, 사회 등 거의 모든 분야를 망라하는 까닭에 저마다 각기 다른 시각에서 목소리를 높이고 있다 하더라도 말릴 수가 없다. 또 이를 둘러싼 계시록 적인 담론들도 난립하고있다. 미래를 예측하는 일은 최대한 합리적인 근거와 균형적 분석에 바탕을 둘 때만이 중요하고 가치 있는 일이다. 이 책의 목적은 두 가지다. 첫 번째는 기술, 산업, 경제적 측면의 다양한 정량적 자료를 모으고 분석하는 작업을 통해서 경제사적 맥락에서 4차 산업혁명의 실체를 밝혀내는 일이다. 두 번째 목적은 우리나라가 앞으로 다가올 4차 산업혁명의 경쟁에서 도태되지 않고 살아남을 수 있는 전략과 정책적 의제를 찾아 제시하는 일이다. 4차 산업혁명은 모두가 함께 대비해야 하는 문제이기에 그 실체에 대한 인식은 같아야 한다. 새로운 산업혁명을 대비하는 일은 쉬운 일이 아니다. 기술, 산업, 경제, 노동 등 다양한 영역에서 일어날 변화를 어렵지만 정확하게 읽어내야 하며, 이 변화의 바람을 순풍으로 만들기 위해선 제대로 된 환경을 조성해야 한다. 기술적 실업 같은 사회, 경제적 역기능 해소 방안 마련도 필수다. 그런데 무엇보다도 중요한 것은 사회 구성원들의 산업혁명에 대한 균형적 안목이다. 망치를 가지고 있으면 못만 보인다는 말이 있다. 그런 안목을 갖추지 못하면, 보고 싶은 것만 보는 확증 편향적 사고에 포로가 된 사공들로 배는 산으로 가게 될 것이다. 그런 걸 경계하자는 것이 목표다. 인류가 걸어온 긴 여정에서 보면 산업혁명은 한층 더 대단한 사건이다. 도시화로 이어진 농경 생활, 인쇄술의 발명, 정신문명을 일으킨 종교와 사상의 출현 이외에도 불을 이용한 화식문화, 과학혁명 같은 큰 사건들이 많다. 객관성과 정확성에 대한 논쟁에도 불구하고 한 가지 분명한 것은 산업혁명이 바로 인류발전의 궤도를 가장 많이 바꾸어 놓은 사건이라는 점이다. 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. 새로운 산업혁명에 대해 너무 조급하게 생각하게 해서는 안된다. 1차 산업혁명도 18세기 중엽부터 19세기 중엽까지 거의 100년 동안 전개되었다. 모든 일에서 그렇듯 이 지나친 조급증에 빠지만 단기적 목표에 함몰돼 장기적으로 기초부터 차근차근 쌓아 준비해야 할 것들을 지나치기에 십상이다. 새로운 산업혁명을 주도하기 위해서는 당장 세상이 바뀔 것이라는 착시부터 경계해야 할 것이다. 산업혁명 시대에는 명암이 교차한다. 또 생산성의 딜레마가 관건이다. 기업주는 기계를 도입해 생산성을 높이려고 하며, 반면에 노동자들은 기계로 인한 실업을 염려하여 기존 생산성을 그대로 고수하려는 입장에 놓인다. 이 둘은 상충되며, 제로섬 경쟁이 될 수 밖에 없다. 4차 산업혁명 시대에도 생산성 딜레마 문제는 여전히 길을 막고 버티고 서서 우리에게 선택을 강요할 것이다. 과연 우리는 어느 쪽 편을 들어 줄 것인가? 산업혁명은 범용기술이 주도한다. 새로운 산업혁명이 일어날 때는 수많은 기술혁신이 동시대에 뒤따른다. 혁신기술들이 상호 결합하면서 증폭 적인 변혁이 발생하는 것이다. 여기에서 자칫하면 그 중심이 되는 핵심기술을 다른 혁신기술들과 동등한 위치에 놓는 우를 범할 수도 있다는 생각이다. 새로운 산업혁명을 논할 때, 무엇보다도 범용기술을 찾아내서 그 베일을 벗겨내는 일이 바로 승패의 갈림길이 될 수도 있는 까닭이다. 다보스포럼에서 클라우스 슈밥이 4차 산업혁명을 주창한 이후 일부 국가에서 4차 산업혁명을 적극 수용했다. 슈밥이 4차 산업혁명을 주창한 사람이라고 보는게 마땅한 이유다. 그러나 슈밥이 제시한 제4차 산업혁명은 근거가 모호하다. 그리고 독일과 일본의 4차 산업혁명은 슈밥이 제창한 것과 다르다. 일본은 2015년 6월에 생각했던 빅데이터, 사물 인터넷, 인공지능이 가져올 변혁을 그대로 유지하면서 로봇기술을 하나 더 추가시켜 슈밥으로부터 용어만 빌렸다. 독일의 4차 산업혁명 기조는 제조업 혁신에 중점을 두고 있다. 일본의 기조는 독일이나 슈밥의 4차 산업혁명과 다르다. 4차 산업혁명에 대해 적어도 세 개의 담론이 존재하는 것이다. 독일의 industry 4.0은 제조업 혁신의 한 대목일 뿐이다. 독일의 스마트 팩토리는 제조업 혁신 정책의 일부일 뿐이라는 결론을 얻는다. 그 이유는 첫째 더 합리적이고 둘째 생산방식의 효율화를 지향하는 기술이라는 점이기 때문이다. 또 일본의 4차 산업혁명은 IT기술 진보의 다른 이름에 불과하다. 일본은 슈밥이 말하는 새로운 산업혁명에는 공감하지만, 과학기술의 융합보다는 빅데이터, 사물인터넷, 인공지능, 로봇 기술을 4차 산업혁명의 핵심기술로 보고 있다. 산업혁명의 맥락에서 세 가지 모두 엄밀하게는 4차 산업혁명의 기조로는 적합하지 않다는 결론이다. 이제 4차 산업혁명의 실체를 바로 알아보자. 우선 IT기술의 가속적 진보가 한계에 다다르고 있다. IT 기술은 무어의 법칙에 따라 하드웨어가 급속 발전했고 이에 따른 IT활용의 가속적 확대는 생산성 향상과 산업의 질적 변화를 가져왔으며, 결국 제3차 산업혁명을 견인하는 원동력으로 작용했다. 그러나 곧 이 가속적 확대도 둔화할 전망이다. 그리고 소프트웨어 기술 진보는 여전히 더딘 상황이다. 소프트웨어 스마트화에 한계가 작용했고, 또 대규모 소프트웨어의 제작비용 증가로 이어졌기 때문이다. 또 생산성의 역설의 발생과 IT의 생산성 향상에 대한 무능으로 인해 생산성 향상도 둔화했다. 이렇듯 3차 산업혁명의 시대가 저물어 가고 있다는 뚜렷한 징후가 나타나고 있다. 그런데 IT기술 진보로 새로운 제품과 서비스가 늘어가고 있다. 이런 붐을 타고, 4차 산업혁명에 대한 담론들이 많이 나왔지만 두 개의 물음이 여전히 남아있다. 과연 4차 산업혁명에 대한 새로운 동력이 나타난 것일까? 만약 나타났다면, 그로 인한 4차 산업혁명의 실체는 무엇일까? 이다. 더딘 소프트웨어 기술 진보를 이끌 수 있는 유력한 엔진으로 인공지능 기술이 부상하고있다. IT활용을 다시 가속해서 생산성 향상에 불을 지필 수 있는 신기술이 존재한다면 그 기술에 의한 변화가 아직은 작을지라도 우리는 그 변화들을 4차 산업혁명의 전조로 봐야 할 것이고, 그것은 바로 인공지능이라는 점을 우린 알았다. 즉 4차 산업혁명의 범용기술이 두말할 필요 없이 인공지능 기술이라는 것이다. 4차 산업혁명의 본격적인 전개는 인공지능 기술의 발전 속도에 달려있다. 인공지능 기술의 발전은 3단계로 구분 할 수 있다. 첫째, 인식수준 인공지능은 데이터 안에 들어있는 특징을 추출해서 그 안에 포함된 개체를 식별해 낼 수 있는 인공지능을 말한다. 둘째, 인지수준 인공지능은 ‘인지’ 즉 의미를 해석하고 이를 바탕으로 지식을 축적하며, 추론을 할 수 있는 인공지능을 말한다. 셋째, ‘인간수준 인공지능’은 인간처럼 생각하고, 판단하며, 행동할 수 있는 인공지능을 말한다. 이에 4차 산업혁명을 둘러싼 계시록적 담론을 바로 알 필요가 있다. 인공지능과 함께 심심찮게 거론되는 것이 바로 싱귤레리티이다. 인공지능이 스스로 자신의 능력을 향상 할 수 있는 단계를 말한다. SF 소설이나 영화에 나올 법한 기계가 지배하는 세상에 대한 담론이 거침없이 확산되고 있는데 이것은 두말할 필요가 없이 인공지능의 기술발전에 대한 과도한 기대에서 비롯된 현상이다. 문제는 이런 계시록적 담론은 인공지능에 대한 공포를 유발할 수 있으며, 기술 진보 자체에 거부감을 느끼는 사람들의 목소리를 키울 수 있다. 이런 예측은 너무 급진적이며, 이른바 기술적 유토피아 또는 디스토피아를 단정하고 있다. 일부 경제학자나 전문가들은 실용적 관점에서 기술발전에 따른 미래예측을 내놓고 있다. 하지만 이런 예측도 문제가 있으며, 여전히 대중을 오류에 빠뜨릴 소지가 많다. 모두 인공지능의 붐이 파생시킨 성급한 예측들이다. 지금은 그런 비생산적인 담론에 휘말리기보다는 냉철한 상태에서 인공지능의 기술 진보의 향방을 철저히 분석해서 준비해야 하는 단계다. 현 단계의 인공지능 기술을 최대로 활용할 방도를 강구하는 노력도 필수다. 또 로봇이 대부분의 인간 노동을 대체할 때 발생하는 노동시장의 재앙을 의미하는 말은 로보칼립스가 멀지 않았다는 인식이 점점 확대되고 있다. 로보칼립스는 로봇 활용이 급격히 증가하는 현실에 바탕을 두고 있다. 잘못하면 실업에 대한 과도한 부각으로 생산성 향상의 기회를 날려버릴 수 있기 때문에 따져볼 필요가 있다. 서비스용 로봇의 발전은 멀었을지 몰라도 산업용 로봇의 증가는 향후 10년 후 실업을 발생 시킬 수 도 있다. 저임금 비숙련 일자리가 자동화의 위험에 상대적으로 많이 노출되어 있다. 이미 수십 년 전부터 있어 온 현상이지만, 산업용 로봇의 도입이 늘면서 최근에 더욱 현저하게 나타나고 있다. 또 장기적인 산업의 재편에 따른 직업 재편은 대비해야 한다. 기술 진보로 인한 기술과 교육의 경쟁은 계속될 것이다. 이런 상황변화를 면밀히 분석해서 직업교육 강화에 힘써야 할 것이다. 마지막은 기술적 실업의 문제는 인공지능의 발전 속도에 의해 결정된다는 점이다. 인공지능이 얼마나 빨리 발전하는가에 따라 달렸다. 그러나 인공지능 기술의 현주소를 살펴보고 인공지능 기술 발전의 방향과 속도를 따져볼 필요가 있다. 인공지능은 부침이 심한 기술이다. 또 인공지능은 합의된 정의가 없다. 또 새로운 인공지능의 봄을 이끈 딥러닝 기술은 과대평가 상태이다. 딥러닝 기술은 현재 상당한 수준에 도달했으며, 이를 바탕으로 많은 실용적 성과도 쏟아지고 있다. 인식부문에서는 놀라운 성능을 보였고, 학습측면에서는 감독학습의 면에서는 이미 상당한 수준에 도달했다. 추론 부문 측면에서는 저조하다. 실용적 측면의 한계로는 첫째, 시스템이 어떤 결과를 내놓았을 때, 왜 그런 결과가 나왔는지 설명 할 길이 없다는 것이 요지다. 둘째, 딥러닝 시스템은 한 가지 작업밖에 학습할 수 없다는 한계를 가지고 있다. 마지막 문제점은 딥러닝 하나만으로는 전문적인 인공지능 시스템을 구현하기 힘들다는 점이다. 보편적인 학습 및 추론 알고리즘 기술의 기술수준이 아직 매우 낮은 상황이다. AI기술 진보는 점진적으로 진행한다. 인공지능의 발전 속도는 4차 산업혁명의 전개속도를 결정하는 까닭에 매우 중요하다. 사실 인공지능 기술 진보의 가속화는 누구도 정확히 예측하기 어려운 문제다. 전문가들의 의견을 종합해보면 현재의 인공지능 기술은 아직 초보 수준이다. 앞으로 개발해야 할 것이 산적해 있으므로 실효적 수준에는 많이 부족한 상태이다. 비록 인지수준의 인공지능의 실현은 멀었지만, 현재 진행되는 딥러닝의 성과를 결코 과소평가해서는 안된다. 또한, 인공지능의 모든 응용 영역을 인지수준의 획일적인 잣대로 바라보는 시각도 버려야 한다. 응용 영역에 따라 필요한 성 기능이 서로 다를 수 밖에 없다. 이런 영역을 찾아내 인공지능을 적용하는 작업이 계속 되야 하며, 기존 기술 수준을 넘어서는 영역에 대해 인공지능을 적용하려는 기대는 버려야 한다. 4차 산업혁명 시대에도 여전히 IT활용과 IT육성이 경쟁력의 중요한 두 축이다. IT활용을 통한 산업 생산성과 경제의 역동성을 높이고, IT산업 자체와 유관 산업을 육성해서 부가가치를 획득하는 것이 4차 산업혁명 시대에 국가 경쟁력의 주요한 요소로 작용하는 것이다. IT활용과 육성의 성과는 바로 디지털 경제에 귀속되기 마련이다. 4차 산업혁명의 성과는 디지털 경제의 총량이라는 뜻이다. 그 전장이 바로 디지털 경제인 것이다. 디지털 기술로 인해 부가가치가 발생하는 모든 경제적 영역 및 활동을 디지털 경제로 정의하는 진영은 광의의 개념이고 전자상거래를 중심으로 정의하는 진영이 협의의 개념이다. 최근에는 광의의 개념으로 해석하는 추세가 커지고 있다. 2016년 디지털 인덱스 지표에 따르면 디지털 경제의 규모는 2015년에 이미 세계 경제의 22%를 차지하고 있으며 2020년에는 25%에 이를 것으로 전망하고 있다. 디지털 경제는 경제 성장의 발판이 되는 것이다. 최근 주목받는 계량화 요구는 IT로 인해 파생된 생산성의 향상과 경제적 부가가치를 더 명확히 계량하자는 것이다. 또 공유경제에 대한 과한 기대는 금물이다. 또 디지털 경제의 작동원리는 특별 특별하지만 독과점은 여전히 문젯거리이다. “우리가 미래에 대해 확실하게 아는 것은 미래는 단지 현재와 다를 뿐이라는 것이다”라는 경제학자의 고백이 있다. 인공지능이 가져오는 변혁의 모습은 우리가 아는 기존 혁신의 모습과는 많이 다를 것이다. 조만간 그런 변혁이 닥쳐오리라는 것이라는 것 외엔 달리 그 구체적인 모습을 명확히 그려낼 수 있는 방도가 없다. 그렇다면 그런 예측은 접어 두더라도 4차 산업혁명이 우리에게 던지는 스마트화와 플랫폼화, 소프트웨어라는 큰 화두는 찾아볼 필요가 있다. 이에 반해 우리의 IT여건은 녹록치 않다. IT산업 포트폴리오가 기형적이고, 글로벌 경쟁력도 취약하다. 글로벌 혁신역량도 뒤처졌다. 이를 미뤄볼 때 한국은 더는 IT 강국이 아니다. 이제 IT 강국 이라는 허상을 던져버릴 때가 되었다. 이제 4차 산업혁명의 대응방향을 바로 알아보자. 4차 산업혁명의 성패는 스마트화가 가른다. 스마트화의 범위는 매우 넓다. 거의 모든 상업과 공공 부분에 적용 될 것이다. 또 스마트화로 인한 경제적 부가가치를 최대한 획득해서 경제 성장의 동력으로 삼아야한다. 정부의 4차 산업혁명 기조 정립이 대응 전략 수립의 출발점이다. ‘인공지능이 주도하는 스마트화’로 4차 산업혁명의 국가 기조를 명확하게 하면, 4차 산업혁명에 관한 전략수립에 여러 가지 도움이 된다. 지능정보기술은 4차 산업혁명 기조로 부적합하며, 생산성과 혁신성의 투 트랙 전략이 필요하다. 두번째로 경쟁우위의 방편은 ‘플랫폼화’이다. 지배적 플랫폼을 확보하는 국가가 산업경쟁에서 우위를 점할 수 있으며, 국가경제 역동성은 디지털 플랫폼을 얼마나 잘 활용할지가 관건이다. ‘스마트화’가 성패를 가르는 요소라면, ‘플랫폼’이 경쟁우위의 지렛대가 되는 것이다. 플랫폼의 영토는 점점 커지고 있다. 부문별로 가장 앞선 회사가 자신의 서비스를 디지털 플랫폼으로 정착시킬 것이다. 견실한 디지털 경제 기반은 플랫폼 경쟁력 향상의 필요조건이다. 기반을 다지는데 가장 중요한 일 중의 하나는 IT로 인해 파생된 경제적 부가가치의 명확한 계량화다. 또 플랫폼 네트워크는 초 연결 협업문화가 관건이다. 상생의 생태계가 디지털 플랫폼 육성의 선결과제다. 세번 째, 그 경쟁수단은 소프트웨어 산업이라는 점이다. 스마트화를 위한 가장 중요한 선결 조건은 견실한 소프트웨어 산업이다. 고로 4차 산업혁명 골든 타임의 최우선 과제는 SW산업육성 이다. 우리는 SW산업에 대한 제대로 된 인식을 갖춰야 한다. 또 장기적이며 정교한 SW산업육성 전략을 마련해야 한다. 이런 상위레벨 정책 간의 상호 연계성은 많은 부분 하위 인프라를 통해서 뒷받침된다. 인공지능은 인프라 차원에서 접근해야 한다. IT정책 인프라도 선진화 해야 한다. 4차 산업혁명에 걸맞은 인재양성으로 기술과의 경주에서 이기는 교육체계를 갖춰야 한다. 실효성 있는 SW인력양성도 필수다. 4차 산업혁명 시대의 가장 중요한 인적자산이 소프트웨어 인력이다. 소프트웨어 교육을 너무 쉽게 생각하는 시각을 버려야한다. 일부 소프트웨어 과목을 필수 도입해서 기본적인 지식을 갖출 수 있도록 고려해야한다.