장민재 조사역: 안녕하세요. 한국은행 외자운용원의 장민재 조사역입니다.
남충현 부연구위원: 안녕하세요. 한국은행 경제연구원 남충현 부연구위원입니다.
장민재 조사역: 박사님, 이제 우리 생활에서 흔히 쓰이는 말이죠. 4차 산업혁명인데요. 하지만 막상 설명하려고 하면 말문이 막혀버립니다. 4차 산업혁명을 어떻게 정의하면 좋을까요?
남충현 부연구위원 : 4차 산업혁명을 일단 정의하려면 1차 산업혁명부터 3차 산업혁명까지의 과정을 알아야 합니다. 보통 1차 산업혁명은 우리가 교과서에서 배우는 산업혁명이라고 할 때 증기 기관의 발명이 되고 그때 영국에서 면직물 공업 발달하고 철도가 깔릴 때가 1차 산업혁명이자 최초의 산업혁명으로 볼 수 있습니다. 그런데 2차 산업혁명이 어떻게 구분되냐면, 19세기 한 초반쯤 1차 산업혁명이 있고 이게 쭉 발전을 하다가 확 가속도가 붙은 때가 있어요. 우리가 지금 쓰는 가솔린 엔진과 디젤 엔진 등이 발명이 됐고, 그리고 또 전기가 보급됐다는 게 굉장히 중요합니다. 1차 산업혁명은 주로 경공업 중심이었다면, 2차 산업혁명으로 가니까 중화학공업 중심으로 더 고도화되었다 이런 차이가 있죠. 그 다음에 3차 산업혁명부터 약간 좀 더 복잡해지는데 일반적인 컨센서스는 1960년대 후반쯤 우리가 쓰는 IC 집적회로, 그러니까 반도체가 발명이 됐거든요. 컴퓨터도 소형화 되어 이런 가정용 소형 PC 같은게 나오게 되고, 이런 정보기술의 발달을 3차 산업혁명이라고 부르고 있습니다.
장민재 조사역: 그러면 혹시, 4차 산업혁명이라는 용어는 어디서 처음 나왔을까요?
남충현 부연구위원: 4차 산업혁명이라는 용어는 2016년에 클라우스 슈밥(Klaus Schwab) 회장이 그 세계경제포럼(World Economic Forum)에서 발표했습니다. 인공지능, 빅데이터, 사물인터넷 등을 이런 것들을 포함하는 건데요. 그런 것들을 다 묶어 가지고 이게 새로운 산업혁명을 부를 정도로 대단한 것이라고 이름을 붙여준 분이 클라우스 슈밥 회장인 거죠.
장민재 조사역: 그러면, 인공지능, 빅데이터, 그리고 사물인터넷의 혁신이 4차 산업혁명의 대표라고 하셨는데요. 이러한 기술들은 전부 공통적으로 IT에 기반을 두고 있는 것 같아요. 그러면 3차 산업혁명의 좀 더 발전된 형태가 4차 산업혁명이라고 볼 수도 있지 않을까요?
남충현 부연구위원: 사실 3차 산업혁명과 4차 산업혁명의 차이가 굉장히 애매한 문제예요. 일단 둘 다 IT 기술을 기반으로 한 거고, 어쨌든 IT 기술을 기반으로 해서 이렇게 인공지능도 있을 수 있는 거고, 빅데이터 분석도 다 IT 기술을 기반으로 한 거 잖아요. 왜 이 시기를 구분할 만큼 큰 차이가 무엇이냐, 일단 3차 산업혁명은 이런 굉장히 많은 혁신이 있었는데도 불구하고 기본적으로 IT 산업이라고 불리는 좁은 영역에 갇혀 있어요. IT 산업만 홀로 빠르게 진보를 하고 나머지 산업은 거의 전통적인 상태 그대로 있는 것이 3차 산업혁명이었는데, 4차 산업혁명은 그게 아니라 기존의 전통적인 산업, IT와 상관없던 산업까지 IT 기술이 확장이 되어서 굉장히 IT 산업의 외연이 확장되는 시기가 바로 4차 산업혁명의 시기라고 말할 수 있을 것 같습니다.
장민재 조사역: 박사님, 앞서 4차 산업혁명은 인공지능, 빅데이터, 사물인터넷 등의 혁신이라고 하셨는데요. 그 중에서도 가장 중요한 기술을 한 가지만 꼽는다면 무엇이 있을까요?
남충현 부연구위원: 어려운 질문인데, 저도 궁금하네요. 뭐라고 생각하세요?
장민재 조사역: 아무래도 최근에 인공지능 얘기가 많이 나오다 보니까 인공지능이 가장 중요할 것 같네요.
남충현 부연구원: 예, 저도 인공지능이라고 생각을 합니다. 그렇게 생각하는 이유는 인공지능 말고 안 중요하다 이런 것은 아니에요. 다른 모든 기술들의 기반이 되는 어떤 기본이 되는 기본기라는 거예요. 예를 들어서 과목으로 비유하자면 국어, 영어, 수학을 잘해야지 다른 과목도 잘한다는 그런 얘기를 하잖아요. 인공지능 경우에는 소위 말하는 범용 기술인 겁니다. 분야를 안 가리고 모든 분야에 적용될 수 있는 그런 기술이 바로 인공지능입니다.
장민재 조사역: 인공지능 기술은 이미 우리 생활 곳곳에 들어와 있는 거 같아요. 저는 4차 산업혁명과 인공지능 얘기를 들을 때마다 윌 스미스가 출연한 영화 '아이, 로봇'이 생각이 납니다. 그 영화를 보면, 인공지능 로봇들이 인간의 일자리를 많이 대체하고 있는데요. 인공지능이 만약 상황마다 유연성 있게 대처를 할 수 있다면, 우리의 일자리도 영화 '아이, 로봇'처럼 많이 사라지게 되는 거 아닐까요?
남충현 부연구원: 자동화가 진행됨에 따라 기계가 사람의 일자리를 대체할 것이라는 그런 공포는 지금 처음 느끼는 것이 아닙니다. 예를 들어, 산업혁명 때 러다이트 운동이라고 기계를 파괴하는 운동이 있었습니다. 산업혁명 때문에 일자리를 잃을 것을 걱정한 노동자들이 공장에 가서 기계를 부순 거예요. 그런데 그게 언제 인지 아세요? 무려 200년 전이 에요. 200년 전부터 우리 일자리가 사라질 걱정을 했어요. 그런데 지금까지 모든 일자리가 사라진 것은 아닙니다. 여전히 일자리 문제로 고민을 하고 있지만, 200년 동안 계속 자동화가 엄청나게 이루어졌고 그래서 계속 실업이 늘어났다면 지금은 거의 모든 사람이 실업자가 돼야 되는데 그렇지는 않다는 거죠.
장민재 조사역: 혹시, 실업률 데이터에 대해서 좀 더 구체적으로 설명해 주 실 수 있나요?
남충현 부연구원: 우리나라 실업률이 1966년부터 집계가 되기 시작해요. 그리고 그때 실업률은 7.1%에 달하였고, 고용률로 따지면 52.8%였습니다. 고용률은 그렇게 높지 않았고, 실업률은 좀 많이 있었죠. 그런데 경제가 성장하면서 경제가 성장하면 자동화도 같이 됐을 것 아니에요. 기계도 더 많이 도입되고 하면서 그런데 오히려 실업률이 하락했습니다. 그리고 점점 하락해서 1988년쯤 이후로는 2%대로 실업률이 떨어집니다. 그 다음으로, 1997년 외환 위기 이후 잠시 약간 올라갔는데, 2010년에는 3.4% 그리고 고용률은 58.9%로 52.8%에서 약간 올라갔죠. 그리고 종합하면 우리나라가 경제 성장을 거듭하면서 실업률은 오히려 소폭 하락하고 고용률은 오히려 반대로 올라갔다는 거죠. 일자리가 파괴된다는 우려와는 달리 전체적인 일자리 숫자는 꾸준히 늘었다는 거예요. 그리고 반면에 생산성은 어떻게 되었냐 하면 1975년부터 2010년 사이에 무려 16배 넘게 증가를 했다고 합니다. 간단히 말하면, 과거에는 16명이서 해야 했던 일을 지금은 한 명이 할 수 있다는 뜻입니다. 그럼 나머지 15명은 어떻게 됐냐고 하는데 놀랍게도, 그럼에도 불구하고 실업률은 오히려 소폭으로 줄어들었습니다.
장민재 조사역: 그동안 꾸준히 자동화가 진행되었음에도 불구하고 실업률이 크게 상승하지 않았다는 것은 의외입니다. 혹시, 그 이유에 대해서 좀 더 들어볼 수 있을까요?
남충현 부연구원: 주로 두 가지 이유를 꼽을 수가 있어요. 첫 번째로는 노동 집약적인 기술의 진보로 인해 자동화를 통해 더 많은 생산을 했다면 똑같은 생산을 하는데 들어가는 노동력은 더 적어지니까 생산량이 그대로인 상태에서 자동화만 한다면 당연히 일자리가 줄어들겠죠. 그것은 분명한 사실이지만 생산량이 고정된 것으로 생각하는 것은 함정인 것 에요. 생산량이 왜 고정인가요? 생산량은 늘어나죠. 예를 들어, 개인이 한 개의 제품을 만들 수 있었다가 두 개를 만들 수 있게 되면, 고용 인원을 반으로 줄이는 대신 두 개의 제품을 판매할 수 있게 됩니다. 이게 대체로 지금까지 경제 성장 하면서 인력을 절감 속도와 생산량을 늘리는 속도가 대체로 비슷하게 갔기 때문에 실업률은 크게 증가하지 않았던 겁니다.
장민재 조사역: 그럼 두 번째 이유는 어떤 걸까요?
남충현 부연구원: 사람들의 업무 중에 자동화가 쉬운 업무가 있고, 그렇지 않은 업무가 있는데, 자동화가 쉽지 않은 업무가 굉장히 비중이 높기 때문에 어느 정도 이상으로 사람을 줄일 수가 없다는 겁니다. 예를 들어서 미국에서 ATM 기계가 발명된 것은 1980년대 초반이거든요. 은행 창구에서 일하는 사람들은 다 일자리를 잃어버리는 거 아니냐 걱정을 했는데, ATM 기계가 도입된 지 한 10년쯤 후에 고용이 어떻게 되는지 조사해보니까 오히려 미국 은행의 전체 지점의 고용 인원이 소폭 증가했다는 연구 결과가 있어요. ATM 기계가 도입되면서 상대적으로 반복적인 업무, 입출금 업무 같은 부문에서 절약한 노동력을 대신에 복잡한 상담 업무나 그런 곳에 투입했기 때문에 서비스의 질을 높이고, 고용은 줄어들지 않았다는 것입니다.
장민재 조사역: 박사님 말씀을 듣다 보니 한 가지 궁금증이 생겼는데요. 박사님이 설명해 주신 ATM 기술 같은 경우에는 자동화 기술의 한 사례일 것 같습니다. 그런데 기존의 자동화 기술과 인공지능 기술은 다르지 않을까요?
남충현 부연구원: 기존에는 하는 얘기가 자동화의 경우, 자동화가 쉬운 업무는 공장에서 아까 말한 용접이나 페인트 칠 같이 굉장히 루틴하고 완전히 반복적으로 이루어지는 일만 자동화가 가능했고, 거기서 조금이라도 벗어난 일은 자동화가 불가능 했거든요. 그런데 문제는 인공지능이 어느 정도 제한적인 유연성이 있기 때문에 기존의 자동화가 불가능하다고 여겨졌던, 예를 들어 전문직이 라든지 그런 분야의 노동까지도 대체할 수가 있게 된 거예요. 대표적으로 알파고가 이세돌을 이겼죠. 바둑 기사는 굉장히 고급 노동자 잖아요. 고급 지식 노동자이고 굉장히 높은 연봉을 받는 그런 고도의 지적 활동인데도 불구하고 인공지능이 인간을 이긴 것이고, 의사를 보면 IBM에서 왓슨이란 게 나왔죠. 인공지능 의사, 그런식으로 전문직을 대체할 수 있는 가능성도 보이고 있어요.
장민재 조사역: 박사님 말씀을 듣다 보니까 정말 다양한 영역에서 인공지능이 인간을 대체 해 나가는 것 같은데 혹시, 정말로 인간의 노동이 불필요한 시대가 올 수도 있을까요?
남충현 부연구위원: 저는 그렇게 보지 않은데, 왜냐하면 인공지능이 분명히 기존에 자동화가 불가능하다고 여겨졌던 영역까지도 자동으로 할 수 있는 가능성을 보여준 것은 사실입니다. 하지만 그 것에도 한계가 있어서 인간의 모든 노동을 다 대체할 수는 없거든요. 인간 같은 경우 모든 영역에서 보편적으로 어떤 유연한 문제 해결이 가능 하잖아요. 그런데 인공지능을 사람으로 비유하자면, 수학 문제를 풀 때 원리를 이해하지 못하면서도 문제 은행 같은 곳에서 족보를 외워 많은 문제를 풀어 가지고 암기 위주로 푸는 학생이 인공지능이거든요. 인간에 비해서 워낙 암기력이 뛰어나니까 이게 인공지능이 어떻게 보면 잘 하는 것 같이 보여도 정해진 출제 패턴에서 조금만 벗어나면 버벅 거리는 것이 인공지능이라는 것입니다.
지겹게 암기, 암기하고 반복하면 어떻게 해결될 수 있겠지라고 할 수 있는데 아무리 해도 해결이 안 되는게 바로 대인 스킬입니다. 아무래도 인공지능이 가장 대체하기 힘든 일자리는 사람들이 무조건 가장 고학력이고, 가장 가방 끈이 긴 일자리가 대체하기 힘들 거라고 생각하기 쉬운데, 그게 아니라 오히려 그런 일자리가 더 잘 대체될 수도 있어요. 그런데 오히려 사람을 상대로 하는 직업, 예를 들어 사회복지 같은 분야는 기계로 대체하기가 더 어려울 수 있다는 거죠.
장민재 조사역: 박사님, 지금까지는 저희가 일자리 이야기를 해봤는데요. 화제를 좀 환을 해서 경제 성장에 관한 이야기를 해볼까 합니다. 4차 산업혁명 시대에는 어떤 산업을 육성해야 좋을까요?

남충현 부연구위원: 4차 산업혁명 관련 사람들이 많이 하는 질문이 '그러면 어느 산업이 유망하냐' 그런 얘기를 정말 많이 해요. 그런데 제가 드리고 싶은 말씀은 4차 산업혁명은 있어도 4차 산업이란 없습니다. 비IT 산업이 IT 산업이 되고, 모든 산업이 혁신 산업이 되는 융합의 시대가 바로 4차 산업혁명 시대입니다. 그래서 어떤 산업이 유망하다고 딱 찍어서 거기에 집중하는 것은 4차 산업혁명의 철학과 맞지 않는 면이 있다는 것이죠.
장민재 조사역: 그러면 구체적으로 우리는 4차 산업혁명 시기에 어떻게 대비를 해야 할까요?
남충현 부연구위원: 신기술을 알고 기존의 산업에 적용을 해야 되는데, 그런데 문제는 신기술을 안다고 해서 기존의 산업에 저절로 접목되는 게 아니고, 기존의 비즈니스를 잘 알아야지 접목이 되잖아요. 예를 들면 자동차 같은 경우에는 자율주행차 얘기를 많이 하는데 자율주행 관련된 인공지능 기술만 있다고 해서 자율주행차가 되는 건 아니잖아요. 자율주행이 되려면 먼저 차가 있어야죠. 차를 만들 줄 알아야 자율주행차를 만들 수 있고, 핀테크 대해 얘기를 많이 하는데, 핀테크를 하려면 먼저 금융에 대해 알아야 합니다. 이렇게 신기술을 적용할 기존 사업 자체에 대한 이해가 있어야 그걸 기반으로 이렇게 4차 산업혁명에 대해서 적응해 나갈 수 있습니다.
장민재 조사역: 최근 정부에서도 4차 산업혁명에 많은 관심을 가지고 있는 것으로 보이는데요. 혹시, 4차 산업혁명 시대에 국가의 역할은 무엇일까요?
남충현 부연구위원: 계속 말씀드린 게 범용 기술이 중요하다고 한 거예요. 특정한 용도로 가리지 않는 그런데 특정한 용도를 가지리 않는다는 게 무엇이겠어요. 누군가가 발명해도 남들이 그냥 공짜로 가져다 쓸 수 있는 우려도 있는 것 아닙니까? 이게 인공지능이라든지 법용원천기술의 경우에는 무임승차의 우려가 크고, 무임승차 가능성이 있으면 아무도 총대를 메고 비싼 돈을 들여가고 그 기술을 개발하려고 안 할 수도 있다는 거죠. 이런 경우에는 국가가 연구개발비를 지원하고 교육비도 지원함으로써 이를 일종의 국가의 공공재로서 인공지능, 인공지능 데이터 인프라 등을 적극적으로 육성하는 것이 필요가 있습니다.
장민재 조사역: 국가나 기업뿐 아니라 4차 산업혁명 시기에는 개인의 입장에서도 많은 대비가 필요할 텐데요. 혹시, 개인들은 어떻게 해야 할까요?
남충현 부연구위원: 직접 프로그래머가 되거나 그렇게 아닌 대부분의 일반 국민들을 대상으로 설명을 드리자면, 우선 필요한 것은 문해력입니다. IT 리터러시(literacy)라는 용어가 많이 사용되는데, 이는 IT 기술에 대한 기초적인 수준을 모르면, 옛날에는 문맹과 같은 신세이 것입니다. 그렇지만 완전한 전문가가 되려고 하면 밑도 끝이 없고 이 정도는 알아야 된다는 최저 기준 같은 것이 설정되어야 합니다. 그리고 또 아무리 뛰어난 사람이라도 이 엄청난 방대한 양을 다 알 수가 없어요. 따라서 현재 기술이 무엇을 할 수 있고 할 수 없는지를 정확히 이해하는 것이 중요하다는 거죠. 예를 들어, 인공지능의 경우 모든 것을 완벽하게 처리하지 않는다는 것이 특징이에요. 구글 자동 번역은 유용하게 사용하는 사람도 있지만, 엉망이라고 비판하는 사람도 있어요. 그렇다고 전혀 쓸모 없는 것은 아니고, 번역이 없는 것보다 훨씬 나은 경우도 굉장히 많거든요. 그렇다고 물론 그런 변역을 가지고 문학 작품을 번역하면 큰일 나겠죠. 이런 식으로, 언제 신기술을 잘 활용해야 하고 언제는 그만둬야 하는지를 자신이 깨닫고 잘 수행 잘 수 있는 능력이 가장 중요하다고 생각합니다.
장민재 조사역: 오늘 박사님과 이야기를 나눠보니 4차 산업혁명을 너무 두려워할 필요도 없지만 너무 방심해서도 안 될 것 같습니다. 모두들 4차 산업혁명을 새로운 기회로 삼아 미래에 잘 대비하시기를 바라며 알기 쉬운 경제 이야기는 여기서 마치도록 하겠습니다.
장민재 조사역: 감사합니다.