4차 산업 혁명을 준비하는 자세

1765년 제임스 와트는 증기 기관을 만들었습니다. 이 증기 기관의 발명으로 인해 특히 자동차 같은 운송 수단이 매우 발달하게 되었습니다. 또한, 방적기와 같은 기계도 발명이 되었습니다. 이로 인해, 생산과 공급에 있어서 엄청난 혁명이 일어나게 됩니다. 역사학자인 아놀드 토인비는 그의 저서에 이런 현상을 ‘산업 혁명’이라고 언급을 했습니다.

 

어떠한 획기적인 발전으로 인해, 사회 전반에 급진적인 변화를 일으키는 현상을 우리는 산업 혁명이라고 부릅니다. 이러한 산업 혁명은 현재까지 몇 번에 걸쳐서 일어났습니다.

 

증기기관의 발명으로 인한 기계화 혁명을 우리는 1차 산업 혁명이라고 부릅니다. 그리고, 전기 에너지로 인한 대량 생산 혁명을 2차 산업 혁명이라고 부릅니다. 그리고 우리가 살아오고 있는 현재를 컴퓨터와 인터넷 기반의 지식 정보 혁명인 3차 산업 혁명이라고 부르고 있습니다.

 

그리고 우리는 이제 4차 산업 혁명을 언급하고 있습니다.

 

4차 산업 혁명이라는 명칭은 2016년 세계 경제 포럼에서 처음 언급되었습니다. 컴퓨터와 인터넷으로 대표되는 3차 산업 혁명에서 한 단계 더 진화한 혁명인 것입니다.

 

4차 산업혁명의 근간은 컴퓨터와 인터넷으로 굳건하게 받쳐진 기반 위에 지능과 정보가 같이 융합 된 것입니다. 인공지능(AI), 사물인터넷(IOT), 빅데이터가 대표적인 예라고 할 수 있습니다.

 

인공지능(artificial intelligence)

 

인공지능은 사람이 아닌 컴퓨터 또는 로봇이 인간의 지능을 모방하는 기술을 의미 합니다. 현재, 전 세계적으로 이 분야에 대한 연구와 개발이 이루어지고 있습니다. 인공 지능이 발전하게 되면, 사람들이 하던 일들을 로봇 또는 컴퓨터가 대신할 수 있을 것이라고 예측 합니다. 사회가 계속 발전하면서 사람들은 예전보다 훨씬 많은 양의 정보를 다루어야 하고, 대응을 해야 합니다. 피로와 스트레스가 인간을 위협하고 있는 것입니다. 이러한 문제를 경감시키기 위해, 복잡한 사고가 필요하지 않은 일에 대해서는 로봇이나 컴퓨터에게 대신 일을 시키려는 움직임 입니다.

 

하지만, 이러한 인공 지능의 발달은 인간의 일자리를 많이 사라지게 할 것 입니다. 또한, 인공 지능이 진화하여, 인간의 지능을 넘어설 것이라는 우려도 많습니다. 현재까지 이 부분은 계속 갑론을박이 이어지고 있습니다. 제 개인적으로는 인공 지능의 발달은 인간의 현재 일자리를 분명히 많이 가져갈 것 입니다. 대신, 새로운 일자리도 창출할 것 입니다. 과거에는 의미 없었던 일이, 3차 산업혁명 당시 고 부가 가치의 일로 새로이 재탄생 되는 경우도 많았기 때문입니다. 그리고 인공 지능도 사람이 만드는 것이다 보니, 인간이 가진 복잡한 감성과 지식 체계를 모두 포함한 기술은 근 시일 내에 생길 수 없을 것 입니다. 즉, 제가 죽기 전에는 인간이 기계에게 지배당하는 상황은 벌어지지 않을 것이라고 판단 합니다.

 

사물인터넷(Internet of things)

 

사물 인터넷은 기존 인터넷은 컴퓨터 또는 모바일 기기로만 하는 것이다라는 개념에서 더욱 발전하여 우리 주변을 둘러싸고 있는 모든 것이 인터넷으로 연결되어 있고 통제가 가능하다라는 개념으로 볼 수 있습니다.

 

간단한 예로, 요즘 지어지는 아파트의 경우 인터넷으로 상당히 많은 것을 할 수 있습니다. 냉 난방 조절, 가스 조절, 전기 관련 등등 집에 있지 않아도 인터넷을 통해 연결된 시스템을 세세하게 컨트롤 할 수 있는 것입니다. 이런 상황은 이제 더 이상 새로운 것이 아닙니다. 이제는 머물러 있는 공간에 대한 컨트롤에서 더욱 발전되어 움직이는 공간에 대해서도 인터넷과 접목하는 시도가 많이 이루어지고 있습니다. 요즘 나오는 헐리우드 SF 영화를 보면 이런 부분에 대한 다양한 상상력을 접할 수 있습니다.

 

빅 데이터

 

인터넷 관련 서비스 업체들은 어떠한 이벤트가 발생할 때 마다 관련된 정보를 데이터 베이스에 저장합니다. 일종의 로그를 남기는 것인 데요.  이러한 로그들은 시간이 지날수록 엄청난 양의 기록이 됩니다. 이 기록을 잘 살펴보다 보면, 어떠한 규칙을 발견할 수 있게 됩니다. 그 정보가 많이 모이면 모일수록 우리는 그 패턴(규칙)이 보편적이라고 확신하게 됩니다. 이것은 통계라는 우리가 배운 학문과도 연관이 있습니다.

 

가장 잘 알려진 빅데이터는 ‘배달의 민족’ 같은 배달 앱 이었습니다. 배달의 민족으로 주문을 한 고객들의 성별, 연령 그리고 위치 정보, 그리고 그들이 무엇을 주문했는지 그리고 어디에 주문을 했는지 등을 살펴보다 보면, 상업적으로 활용할 만한 엄청난 정보를 가질 수 있습니다.

 

간단하게 아래와 같은 패턴들을 추려낼 수 있을 것입니다.

1. 특정 연령대의 사람들은 어떤 음식을 자주 주문하는가?

2. A 동네 사람들은 특정 음식을 주로 어느 지역에서 배달해서 먹는가?

 

이 정보를 이용하면, 아래와 같은 결론을 낼 수 있습니다.

1. A라는 동네는 어떤 것을 주로 배달해서 먹는다. 그리고 그 동네에 이것을 배달해주는 업체는 몇 개가 있다.

2. B라는 동네에는 C라는 음식이 없어서, 주로 D 동네 근처에서 배달해서 먹고 있는데. B라는 음식의 수요가 많은 편이다.

 

그리고 이 정보를 이용하면, 어느 동네에 어떤 가게를 차리면 장사가 잘 될 수 있다라는 정보를 도출 할 수 있습니다. 실제로, 배달 앱 업체는 몇 년 전 배달 앱 시장이 과열되자, 매장에서 수수료 무료를 선언을 했는데요. 이것은 어차피 배달 앱으로 버는 돈은 수수료가 아니라, 빅데이터 분석을 통한 상권 파악으로 버는 돈이 더 컸기 때문이라는 지적이 있었습니다.

 

단지, 음식뿐만 아니라 고객의 정보를 세밀하게 모으는 업체들은 다양한 패턴을 발견하게 되고 그 패턴을 바탕으로 새로운 가치를 창출 할 수 있게 되는 것 입니다.

 

4차 산업 혁명은 현재 진행 단계 입니다. 위에 간략하게 소개 드린 내용들은 아직 우리 생활에 깊게 연관되지 않았습니다. 하지만, 곧 연관될 것이고 이로 인해 현재 산업 전반의 구조에 큰 변화를 줄 수 있을 것이라고 예상하고 있습니다. 불과 2-30년전에는 하나의 기술이 있으면 평생 먹고 살수 있던 시대였습니다. 1차 산업 혁명 이후 2차 산업 혁명까지 100년이 걸렸고, 3차까지 또 100년이 걸렸기 때문입니다. 그런데, 4차 산업 혁명은 3차 산업 혁명 이후 채 20년이 되지 않은 현재 진행 중에 있습니다. 4차 이후 5차는 더 짧아 질 수 있습니다.

 

의료기술은 발달해서 100세 시대로 접어들고 있다고 합니다. 저도 이제 40이 넘었습니다. 예전 같으면 관리직 자리에 앉아 후배들에게 인생 조언 또는 기술적 조언을 해주고 편안하게 여행 다니면서 살았던 나이겠지만 지금은 도태되지 않기 위해 계속 자기 계발이 필요한 상황이 되었습니다.

 

레오나르도 다빈치는 해부학을 58세에 처음 접했다고 합니다. 그리고, 얼마 지나지 않아 상당한 해부학 기술 및 지식을 가지게 되었습니다. 이제 10년전 기술과 지식은 현재에서 별로 쓸모가 없습니다. 자녀들에게 미래를 준비하라고 말하기 전에, 스스로가 미래를 준비할 때가 된 것 같습니다.