조윤식 신라대 교수

인류는 지금까지 3번의 중대한 혁명을 이룩했다. 약 6000년 전에 이룩했던 농업혁명이 1차 혁명이고, 18세기 영국에서의 이뤄졌던 산업혁명이 2차 혁명이며, 20세기 후반에 이뤄졌던 정보혁명이 3차 혁명(Alvin Toffler’s The 3rd Wave)이다. 유목생활과 떠돌이 생활을 하던 인류는 농업혁명으로 정착생활을 하게 됐고, 산업혁명으로 수작업으로 만들던 생필품을 공장에서 대량으로 생산하게 됐으며, 정보화혁명으로 전세계가 하나로 연결될 수 있게 됐다.

산업혁명은 다시 4단계로 나눠지게 된다. 18세기 중반 이전에는 사람의 힘인 인력, 소나 말과 같은 동물의 힘인 마력, 물의 낙차 폭을 이용한 수력(물레방아), 바람의 이동력을 이용한 풍력(풍차) 등이었으나 18세기 영국에서 증기기관이라는 동력의 발명으로 기계화가 가능해졌다.

증기기관의 동력으로 영국은 방직업의 공장생산체제화를 이룩했는데 이것이 산업혁명 중에서도 제1차 산업혁명이다. 그리고 미국에서 전기의 발명과 이를 이용한 전기모터와 컨베이어벨트의 발명으로 전기에너지 기반의 대량생산 혁명을 이루게 되었는데, 이것이 제2차 산업혁명이다. 과거에도 사용된 적이 있었지만 에디슨이 본격적으로 실용화시켰던 직류전기의 발명(?)도 기여를 했지만, 테슬라(Nikola Tesla, 1856-1943)가 발명한 교류전기의 출현으로 인해 대량생산체제가 갖춰지게 되었다.

진정한 전기의 발명자는 테슬라이다. 20세기 초 미국의 헨리 포드에 의한 자동차산업의 이동조립식 대량생산체제가 대표적인 사례다. 그 다음이 제3차 산업혁명(또는 디지털 혁명)이다. 1980년대 이후 기존의 아날로그 전자 및 기계 장치에서 벗어나 개인용 컴퓨터, 인터넷 및 정보통신기술(ICT)이 발달해 정보공유시대가 도래했는데, IT산업혁명이라고도 하는 것이 제3차 산업혁명이다. Digitization of Manufacturing-mass Customization으로 대표되는 이 시대에는 소프트웨어, 신소재, 로봇트, 신제조공정, 3D 프린터 등의 융합에 의한 맞춤형 디지털제조업시대라 할 수 있다.

그런데 Klaus Schwab이 창립한 세계경제포럼(World Economic Forum, 다보스포럼)이 2016년 포럼에서 처음 언급됐으며, 정보 통신 기술(ICT) 기반의 새로운 산업시대를 대표하는 용어가 되었다. 4차 산업혁명의 핵심은 오프라인 생산현장에 온라인 기술이 적용된 즉, O2O에서 비롯된 것이다.

예를 들면, 온라인 기술이 오프라인 택시에 적용된 것이 Uber이고, 온라인 기술이 오프라인 호텔에 적용된 것이 Airbnb이다. 제4차 산업혁명은 제조업의 생산성 혁명을 이룩할 수 있다. 병원, 항공, 풍력발전소, 제조업 공장 등에 인터넷 기술이 접합되면 생산력이 극대화된다. 그 핵심은 바로 사물인터넷 즉, IoT(Internet of Things)이다. 현제는 IoS(Internet of Sensors) 및 IoE(Internet of Every things)로 이어지고 있다.

현대는 바야흐로 제4차 산업혁명의 시대다. 현재 IT강국인 한국은 제3차 산업혁명의 최대 수혜국 중의 하나다. 그런데 IT산업만으로 앞으로도 한국은 살아남을 수 있을까?

제4차 산업혁명의 시대를 맞아 언론과 정치계에서는 지나치게 설레발과 호들갑만 떨고 있고, 교육계에서는 아직도 제3차 산업혁명의 시대의 성과에 만족해 안주하며 나태함으로 현실을 방관하고 있다. 한국의 극히 일부 대학에서 대학원과정에 제4차 산업혁명관련 과정을 신설하고 있다. 제4차 산업혁명의 시대를 맞이하는 한국의 현실은 너무 늦고 안일하다. 언론과 정치계에서의 설레발과 교육계의 안일함만 난무하고 있다. 이 모두 바람직한 현상은 아니다.

차분함이 필요하다. 차분함은 다름 아닌 단계적 접근을 의미한다. 학계와 정부는 물론, 업계가 상호협력해 IoT, IoE 등을 통한 초연결 사회를 먼저 개발 및 구축하고, 그 다음으로 이를 통해 수집된 Big Data를 초고성능 인공지능(AI)을 개발해 이를 활용하는 방안을 모색해야 할 것이다.

AI가 아무리 뛰어나도 초연결사회가 구축한 Big Data가 없으면 무용지물이 되며, 동시에 아무리 많은 Big Data가 있어도 초고성능 AI가 없으면 그 Big Data는 방대한 쓰레기에 불과하다. 따라서 선(先) 초연결사회의 구축, 후(後) AI의 개발이 필요하다. AlphaGo의 성공은 방대한 양의 Big Data(방대한 양의 기보)와 이를 학습할 수 있는 AI(Deep Learning)가 개발됐기 때문에 가능했다.