[이코노믹리뷰=홍석윤 기자] 인류 역사에서 지금까지 세 차례의 산업혁명이 있었다. 첫 번째 산업혁명은 석탄과 증기, 두 번째 산업혁명은 전기와 자동차, 세 번째 산업혁명은 컴퓨터가 가져왔다.

이제 우리는 네 번째 산업혁명이 오고 있는 것을 목도하고 있다. 바로 모바일 인터넷·자동화·인공지능(AI)이 일으킬 새로운 경제다.

이 같은 분류는 세계경제포럼(WEF) 설립자인 클라우스 슈밥 의장이 2016년 회의 주제를 제4차 산업혁명이라고 명명함으로써 처음 언급되었다.

앞서의 세 차례 혁명은 모두 생산된 철강의 톤 수, 도로 위를 달리는 자동차의 수, PC가 있는 가정의 비율 등으로 사후에 쉽게 측정할 수 있었다. 그러나 우리는 이제 막 최근의 혁신인 4차 산업혁명의 시작 단계에 있기 때문에, 스마트폰, 사물 인터넷, 클라우드 컴퓨팅의 등장으로 인한 지난 10년간의 변화를 살펴봄으로써 미래에 대한 단서를 찾을 수밖에 없다.

슈밥 의장이 4차 산업 혁명을 언급한 이후 불과 2년 동안, 이러한 변화가 거세게 이 세상을 휘몰아쳤다. 스마트폰 부품에서부터 무선 네트워크, 데이터 센터에 이르는 광범위한 기술의 급격한 발전은, 그 어느 때보다도 보편적이고 스마트한 모습의 새로운 형태의 자동화를 가져왔다. 새로운 자동화는 제조, 물류, 운송뿐만 아니라 모든 산업에 영향을 미치며, 블루칼라 근로자들뿐만 아니라 화이트칼라 근로자들에게도 영향을 미치고 있다.

우리는 우리가 알고 있는 일이 사라지고 있거나 최소한 심오하게 변화하고 있는 것을 목도하고 있다. 어느 쪽이든 그로 인한 경제적, 정치적 영향은 지난 50년간 일어났던 변화와 거의 맞먹을 것이다.

새로운 경제와 옛 경제 사이에서 사라지고 생기는 것들과, 글로벌 GDP를 상승시키는 인프라, 산업, 일자리를 살펴보면 그런 변화를 이해하는 데 도움이 될 것이다. 지난 몇 년 동안 꾸준히 상승해 오다 최근 몇 년 동안 주춤하고 있는 제조업 생산성 같이, 발전과 더 많은 투자 기회의 장애가 되고 있는 부문이 있는가 하면, 산업 로봇의 증가 같이 극히 일부만이 알 수 있는 방식으로 급속히 발전하는 부문도 있다.

스마트폰의 폭발적 보급은 새로운 소프트웨어(앱에서 인공지능으로), 새로운 플랫폼(클라우드 컴퓨팅이나 블록체인), 새로운 네트워크(조만간 4G를 이을 5G), 특히 이전에는 엄두도 못낼 만큼 비쌌던 부품(각종 센서나 카메라)의 개발에 대한 필요를 촉발시켰다.

스마트폰과 클라우드 경제의 성장은 또한 전통적으로 (자동화의) 영향받지 않았던 분야인 지식 산업에까지 자동화의 물결을 피할 수 없게 만들었다. 그러나 지식 산업의 자동화는 단지 노동자들을 대체하는 자동화가 아니라, 대량의 데이터를 처리해 예측 분석 같은 도구에 접근하는 일을 자동화함으로써 그들의 능력을 향상시키는 일과 더 관련이 있다. 물론 이 과정에서 데이터 과학자나 드론 운영자 같은 새로운 일자리도 창출한다.

우리가 우리 아이들을 위해 어떤 일자리를 마련해 주어야 하는지를 생각해 보면, 우리는 가장 빠르게 성장하고 있으면서 가장 큰 기능 격차를 보이고 있는 분야가 기술 분야라는 것을 금방 알 수 있다. 그리고 이런 현상은 아마도 가까운 미래까지 계속될 것이다.

새로운 경제는 단순 노동자만을 필요로 하지 않는다. 비록 우리의 일상 생활에서는 보이지 않는 많은 인프라를 필요로 한다. 미국의 경우, 그런 인프라란 수천 마일의 광섬유 케이블과 수십만 개의 기지국(cell tower)을 의미한다. 글로벌 관점에서는 인터넷 트래픽의 폭발을 의미한다.

모바일, 클라우드, 자동화가 상거래와 결합되면, 소비자와 산업 모두에게서 모든 종류의 제품을 유통시키는 방법의 혁신이 일어날 것이다. 이러한 혁신의 전환에서 가장 중요한 관점은 오프라인 소매점에 대한 영향과 그들의 일자리 상당 부분이 창고로 전환되느냐에 있을 것이다.

이에 따라 창고 고용은 급증할 것으로 예상되지만 자동화로 인해 공장 일자리는 계속 줄어들고 있다. 선진국의 제조업은 대부분 자동화보다는 아웃소싱화되었지만, 방글라데시처럼 일자리가 이전된 나라들 조차도 이제는 이전에는 자동화되지 않았던 재봉 같은 산업들의 자동화를 겪고 있다. 2017년에 전 세계적으로 팔린 산업용 로봇은 38만 1000대나 된다.

더욱 유능해진 자동화로 인해 가장 눈에 띄게 나타나는 영향은, 미국(뿐만 아니라 거의 모든 선진국)의 총 생산성(total productivity)이 증가했음에도 불구하고 제조업, 특히 숙련직 고용이 감소했다는 것이다.

여기서 말하는 산업용 로봇의 증가에는 자동화의 가장 큰 촉매제라 할 수 있는 자율주행 자동차는 포함 하지도 않은 것이다. 오늘날, 도로를 주행할 수 있는 진정한 자율주행 자동차의 수는 수백 대에 불과하며 여전히 시험 단계에서 벗어나지 못하고 있다. 그러나 이 산업이 어디로 가고 있는지를 보여주는 가장 중요한 지표인 자율자동차 연구에 대한 투자는 하키 스틱 모양으로 급증하고 있다.

안전을 위해 사람이 지켜보는 상황에서 로봇 스스로 운전할 수 있는 능력을 갖게 한다는, 광범위한 기술로서의 자율 주행차량의 용도는 점점 더 커지고 있다. 식료품을 배달하는 단순한 일이나, 노인들에게 이동성의 편리를 제공함으로써 그들의 삶을 활력 있게 해주는 좀 더 보람 있는 일까지 도맡게 될 자율주행차량들을 감안하면, 사람의 일에 관여하는 로봇의 수는 몇 배로 더 많아진다.

새롭게 발견되는 이러한 자동화 로봇의 기능에 가장 중요한 역할을 하는 것이 인공지능이다. 인공지능은 반이상주의자들이 즐겨하는 논쟁처럼 위험하지도 않고 똑똑하지도 않다. 현재의 인공지능은 사람들처럼 생각할 수 없다. 데이터를 가지고 그것을 기반으로 패턴을 발견할 뿐이다. 그럼에도 불구하고, 기본적으로 패턴 매칭의 매우 발전된 버전이라 할 수 있는 머신러닝은 많은 분야에서 기준을 설정하고 있으며, 현재 모든 AI 연구에서 가장 논쟁이 많은 뜨거운 분야다.

4차 산업혁명의 미래 동력을 이야기할 때, 이러한 변화를 촉진하고 그 경쟁을 유발하는 기초 연구를 언급하지 않을 수 없다. 2018년은 연구개발비 지출에서 중국이 미국을 추월한 첫 해가 될 것으로 예상된다.

중국은 15년 안에 AI 강국이 될 것을 공언하며, 임금 상승에도 불구하고 제조 분야에서의 경쟁력을 유지하기 위해 로봇 혁명을 시작했다. 또 빅 데이터를 활용해 일종의 감시 자본주의(surveillance capitalism, 온라인에서 수집한 개인 정보를 이용하여 수입을 창출하는 자본주의) 체제를 만들어 가고 있다. 이런 체제 하에서 사람들의 모든 일상 활동에 대한 데이터를 수집함으로써 경제적 가치가 창출되고, 통제되고 있는 것이다. 이는 지금까지 그 어떤 세상에서도 없던 일이다.

월스트리트저널(WSJ)은 제4차 산업혁명이 이 같이 활기를 띠고 있지만, 미국이 계속해서 해외의 최고 인재들을 유치하고, 미래의 일자리에 맞는 국내 인력을 훈련시키지 못한다면, 미국은 이 혁명에서 도태될 지도 모른다고 경고했다.