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[이각범의 화쟁토론 72] '4차 산업혁명과 우리의 대비'...김태유-이경전 “ 미래 예측 어렵지만 시행 착오 통해 슬기롭게 대처해 나가야”
김봉래 기자 | 승인 2019.04.19 11:21

[이각범의 화쟁토론 72] “4차 산업혁명과 우리의 대비” 김태유-이경전 “ 미래 예측 어렵지만 시행착오 통해 슬기롭게 대처해 나가야”
방송: 2019년 4월 19일(금)08:00(라디오)
     TV는 다음주 (화)07:40 22:40 (수)15:40 (금)08:30
주제: 4차 산업혁명과 우리의 대비
진행: 이각범 대한불교진흥원 이사장
패널: 김태유 서울대 산업공학과 명예교수, 이경전 경희대 경영학과 교수

이각범:
- 4차 산업혁명으로 인한 사회 전반의 변화 등 미래를 어떻게 보시는지?
- 4차 산업혁명으로 인한 직업 등 생활의 변화, 미래의 인재상에 대해 어떻게 보시는지, 교육을 어떻게 바꿔야 할지?
-4차 산업혁명 시대 노동이직률이 높아지는 점에 대비해야 하지 않나?
-4차 산업혁명의 새로운 물결에 제대로 적응 못하는데 따른 저항의 양상은 어떨지?
-고도의 기술 및 데이터를 축적하고 실용화하는데 어려움이 있는데 새로운 데이터 체계에 어떻게 대비해야 할까?
-정보 보안 산업 강화 추세, 새로운 정보보호 체계를 마련해야 하지 않을까?
-4차 산업혁명 시대 국가경쟁력 차원에서 무엇을 해야 할까?

김태유
-인공지능은 인간의 노동시간 줄이고 더 즐거운 노동조건 만들어 낼 것... 컴퓨터와 대결하기보다 어떻게 잘 활용할 것인지 연구해야.
-불확실성 하에서 창의적인 교육 필요... 젊은 시절 위한 1모작 교육과 노후 위한  2모작 교육이 병존할 것.
-개인의 최선의 선택과 사회적인 최선의 선택을 양립시키는 일이 4차 산업혁명 대응에 있어 중요한 포인트.
-4차 산업혁명의 핵심 중 하나인 데이터의 효능/한계 양면성... 데이터와 함께 창출될 새로운 가치를 볼 수 있어야.
-과잉규제/과소규제의 문제는 규제 담당 공무원 전문성 제고할 때 해결 가능.. 미래지향적 규제 뽑아내는 통치 능력 필요.
-4차 산업혁명 실패 시 경제적 식민지 신세 면치 못할 것... 4차 산업혁명을 미래의 국가경쟁력으로 보고 대비해 나가야.
-일일이 부딪혀 시행착오 겪기보다는 지난 산업혁명에 대한 전문적 연구로 4차 산업혁명 바르게 예측해야.

이경전
-새로운 도구가 일을 더 편하게 하고 생산성 높이고 다른 직업 창출할 것.
-중국이 교육/의료 등 취약 분야를 AI 기반으로 해결하듯 우리도 국가 차원에서 문제 찾고 해결해 나가야.
-새로운 기술의 원리 모르면 저항 있지만 경험 통해 차츰 잘 알게 되면 별다른 저항 없을 것.
-세계에서 가장 빨리 인터넷 연결되는 전자제품 만들고 있는 한국... 데이터 축적과 이와 연관된 서비스 개발에서 앞서나가는 부분도 있어.
-중국처럼 데이터 규제 줄여 성과 낼 수도 있고 반대로 규제 하에서 강력한 AI 나올 수도 있어, 그 두 가지 다 추진해야.
-온라인/오프라인에 규제의 차별 없어야 한다든지 하는 원칙 세워야. 
-새로운 것에 대해 실험하는 이들의 위험부담 덜어주는 등 사회정책 통해 테스트, 개발, 실험하는 과정에서 성공하는 것 키워야.


이각범 대한불교진흥원 이사장(이하 이각범):  
안녕하십니까. 여러분. 이각범의 화쟁토론 제72회입니다. 오늘은 ‘4차 산업혁명과 우리의 대비’ 라는 주제로 토론해보겠습니다. 1차 산업혁명으로 인간과 동물의 근육을 기계로 대체할 수 있었습니다. 2차 산업혁명은 전기 에너지를 비롯한 에너지 혁명을 이야기합니다. 이것으로 기계를 움직이는 에너지원의 커다란 변화가 있었습니다. 3차 산업혁명은 우리가 정보통신혁명 내지는 정보화 혁명으로 하듯이 인간과 인간 사이 그리고 인간과 사물 사이에 연결성을 강조하는 창조성에 기반을 만들었던 네트워크 혁명이었습니다. 4차 산업혁명은 이 모든 것을 아울러서 인간의 근육이 아니라 인간의 뇌를 기계로 대체하고 그리고 아주 high connectivity라고 그러죠, 연결성이 대폭 강화되어서 인간과 인간뿐만 아니라 인간과 인간, 사물과 사물 사이의 연결성이 강조되면서 우리 사이의 여러 가지 인간관계나 또는 사회적인 관계 나아가서 인간과 사물의 관계가 새로운 형태로 발전하는 것을 말합니다. 이것은 4차 산업혁명이 1,2,3차 산업혁명을 합한 획기적인 새로운 시대의 혁명이라는 것을 말해주고 있습니다. 이 시대에 우리는 혁명에 어떻게 대비해야 할 것인지 두 분 전문가 모시고 말씀 나눠보겠습니다.

이각범:
오늘 이 자리에는 김태유 서울대학교 산업공학과 명예교수님, 노무현 대통령 시절에 과학기술보좌관을 지내셨죠, 김태유 교수님 나오셨습니다. 그리고 이경전 경희대학교 경영학과 교수님, 정보통신 정책 또 정보통신 경영에서 많은 업적을 쌓으신 분입니다. 4차 산업혁명으로 우리가 통상적으로 하던 일이 바뀌게 됩니다. 제가 국가정보화전략위원장 할 때 제1 과제를 스마트 워크로 잡았거든요. 그 때 제가 생각하던 거는 언제 어디서나 무엇이든지 인간이 장소와 시간에 구애되지 않고 일을 할 때 우리 사회의 생산성은 폭발적으로 증가할 것이고 또 사람들은 그만큼 일과 여가 시간을 병행해서 하루를 영위할 수 있다, 요새 한창 워라밸이라고 하는데 사실은 그런 것들이 스마트 워크를 통해서 가능한 겁니다, 그거를 하려고 하는데 그 때 스마트 워크는 저의 개념 규정으로는 바이트를 생산하는 것은 스마트 워크를 할 수 있지만 아톰을 생산하는 것은 스마트 워크를 하기 힘들다 이렇게 됐었는데 이제 4차 산업혁명이 되니까 로봇이 아톰 생산까지도 로봇이 하고 그것을 원격으로 할 수 있어가지고 제가 2009년도에 4차 산업혁명이란 개념을 몰랐을 때 그때 생각한 스마트 워크이라는 것 하고 지금 생각하면 10년 동안 많은 변화가 있었습니다. 이렇게 할 때 이런 변화, 일이 이렇게 변화하는 데에 대해서 어떻게 생각하십니까?

김태유 서울대학교 산업공학과 명예교수(이하 김태유):
로봇이 사람이 하는 일을 대신해준다 그러면 사람들이 가장 먼저 걱정하는 것이 직장이 없어지면 어떻게 하는가 하는 걱정이죠. 그리고 2016년에 다보스 포럼에서 직업의 미래라는 포럼에서 2020년까지 7,200만개의 직업이 없어지고 200만 개가 새로 생겨서 총체적으로 500만개의 직업이 없어질 것이라고 해서 사람들이 굉장히 놀랐는데, 저는 조금 다른 생각을 가지고 있습니다. 사실 토마스 모어가 ‘유토피아’라는 책을 썼는데 유토피아에 가면 오전에 3시간 일하고 점심 먹고 쉬었다가 오후에 3시간 일해도 먹고 살 걸 충분히 생산할 수 있는 나라가 유토피아다. 그 때 하루 12시간 노동할 때거든요. 그 이상할 때입니다. 그러니까 6시간 노동해서 잘 살 수 있는 세상을 유토피아라고 그랬는데 앞으로 로봇이나 인공지능이 인간이 지금 하고 있는 일중에 위험한 일, 지루한 일, 더러운 일, 이런 걸 다 대체해줄 것 같으면 인간은 즐겁고 하고 싶은 일만 하면서 지금보다 훨씬 짧은 시간을 노동하게 되는 그런 세상이 오지 않을까 저는 그렇게 생각합니다. 그래서 로봇이나 인공지능이 인간의 직업을 뺏어가는 게 아니라 인간의 노동시간을 줄여주고 더 쾌적한 환경 하에서 더 즐겁게 일할 수 있는 시대를 만들어준다고 저는 생각하고 있습니다.

이각범:  
사실은 지금 우리가 생각할 때 이런 일의 형태 자체가 엄청나게 변화하거든요. 그러면 구체적으로 로봇이 대체하는 일이 우리가 김태유 교수님 말씀대로 비관적인 결과가 아니라 상당히 낙관적인 결과가 이뤄질 것이다 라는 데에 대해서 동의를 하시나요?

이경전 경희대학교 경영학과 교수(이하 이경전):
저도 사실 그렇게 생각하는 편입니다. 200년 전에 카메라가 발명이 됐는데 100년 전부터 보급이 됐죠. 그래서 보통 많은 분들이 카메라가 보급돼서 화가가 직업을 잃었을 거다 이렇게 설명을 하시는데 제가 실제로 ‘사진의 역사’라는 책을 두 권을 읽어보니까 오히려 카메라의 등장으로 가장 돈을 많이 번 사람들은 화가더라고요. 왜냐하면 화가들이 자신의 화실을 사진관으로 변화시킨 겁니다. 그래서 초상화를 그려달라고 왔던 고객들한테 제가 최근에 무슨 새로 산 기계가 있는데 한번 찍어보시죠, 찍었더니 이제 고객은 더 이상 초상화를 그리는 동안 기다릴 필요도 없고 며칠 뒤에 와보면 더 멋진 자신의 사진을 발견하게 되어서 굉장히 많은 사진을 팔게 됐다는 거죠. 저는 그래서 어떤 하는 일의 영역은 비슷하지만 새로운 도구가 들어와서 우리를 더 편하게 하고 더 생산성을 높이고 또 다른 직업을 만드는 그러한 변화라고 저는 보고 있는 편입니다.

이각범:  
카메라 그 이야기 참 잘 드신 것 같아요. 지난번에 딥 러닝으로 알파고가 이세돌 9단을 4 대 1로 격파했을 때요, 지금은 뭐 이세돌 9단이 두 점을 붙여야 된다고 합니다. 그러니까 이제는 호선 바둑으로 이긴다는 것은 불가능하고요. 한 판이 이제 신의 한수라 그러는데 이렇게 바뀌게 될 때 그 때 프로기사들이 가졌던 고민이 알파고가 우리를 다 이겨버리면 이 프로전문기사들은 직업을 잃어버릴 것이 아니냐 했는데 사람들은 여전히 바둑에 대한 선호가 더 높았거든요. 화가가 더 인기가 있었던 것과 같습니다. 그게 뭐냐 하면 제 생각에는 사람들이 바라는 게 인간의 불완전성을 어떻게 서로 극복해가면서 사느냐이지 로봇보고 달리기 하라고 그러면 100미터 달리기 선수보다 다 이기겠죠. 그러니까 페라리 스포츠카보고 달리라 그러면 인간보다 훨씬 빠르지 않겠습니까. 그러나 사람들이 바라는 것은 올림픽에서 100미터를 누가 인간이 빨리 달리느냐 이것을 바라보는 것이지, 그래서 그런 면에서.

김태유:
옳은 말씀이십니다. 그래서 알파고하고 이세돌 선수하고 바둑 뒀을 때 제가 학생들하고 토론하면서 이것은 세월이 흐른다면 옛날에 어떤 자동차를 처음 만들었을 때 어떤 사람이 자동차하고 달리기 경주해서 졌다 그러더라 하는 얘기만큼 사소한 일로 취급될 것이다.

이각범:  
바로 그 예를 드셨습니까?

김태유:
예, 그래서 사람이 자동차하고 달리기 경주하지 않는 것처럼 사람이 엄청난 컴퓨팅 파워를 가진 컴퓨터하고 바둑 둘 이유가 없다. 그래서 앞으로 컴퓨터를 어떻게 잘 활용할 것인가를 연구해야지 컴퓨터하고 경쟁하는 것은 바둑 두는 것은 자동차와 달리기 하는 것만큼 우스꽝 스러운 시대가 곧 온다고 저는 생각하고 있습니다.

이각범:  
네, 정말로 그렇게 됐습니다. 그래서 이제 외국어 때문에 사실은 우리나라 사람들이 굉장히 스트레스 많이 받고 있습니다. 저도 중고등학교 때 왜 나는 한국에서 태어나가지고 이거 영어해야죠 또 고등학교 들어가니까 독일어 해야죠, 그런데 미국 사람들 보면 다 자기네 나라 국어만 가지고 어떻게 내용을 잘 익히느냐 이걸 생각하지 외국어 자체를 배우느라고 그렇게 많은 시간을 소요하지 않거든요. 참 억울하다는 생각을 했는데 이제는 그렇게 크게 억울해할 필요가 없는 게 이제는 동시통역을 엄청나게 잘한다고 그럽니다, 사이버가. 그래서 구글 동시통역 같은 경우에는 거의 오역율이 이제는 10% 아래로 떨어져가지고 보통 아주 전문적인 용어가 아닌 경우에는 그냥 맡겨도 되고 이것도 아마 알파고처럼 굉장히 세분되게 해서 인간 동시통역사와 사이버 동시통역이 경쟁하는 시대가 오면 사이버가 아마 이길 수 있을 겁니다. 그래서 그런 면에서 직업 자체가 굉장히 많이 바뀌게 되는데 생활의 변화 어떻게 생각하세요?

이경전:
번역의 경우 저는 조금 다르게 생각하는데요, 외국어를 계속 배워야 될 거라고 보는 편입니다. 현재까지 이룬 성과는 대단한데 여전히 동시통역은 부족하고요, 또 인간은 계속 언어를 계발해나가고 있기 때문에 언젠가 인간 동시통역사와 경쟁하는 그런 모습을 보고 싶은 마음도 있습니다. 조금 어렵고 시간이 더 걸릴 것이다 라는 생각을 가지고 있고요. 그래서 어떻게 보면 지금 배우는 학생들은 나는 영어공부 안해도 되겠지 이런 생각을 하는 것보다는 오히려 영어공부를 더 열심히 하는 것이 나을 수도 있는 그런 상황도 저는 보고는 있습니다.

김태유:
저는 조금 다른 측면에서 생각하는데요. 얼마 전까지만 해도 앞으로 세월이 흐르면 3개 언어밖에 안남을 거다, 영어, 스페인어, 중국어, 나머지 작은 소수 언어들은 전부 소멸할 거다, 이런 예측들이 아주 굉장히 많은 사람들의 호응을 얻었습니다. 그런데 저는 4차 산업혁명이 진행되고 동시번역이라는 게 다양해지면 오히려 소수민족의 언어, 다양한 언어가 살아남는 시절이 온다고 저는 생각하죠. 그래서 산업사회의 가장 큰 장점이자 또 다른 측면에서 보면 어두움이 소위 규모의 경제가 달성되는 시대다, 모든 게 획일화되는 시대다, 그래서 소수민족의 문화가 전부 말살되고 소수민족의 언어가 없어지고 그런 시대가 왔는데, 저는 4차 산업혁명으로서 이 번역 같은 게 아주 원활하게 되면서 소수민족의 작은 문화들이 아주 다양성 있게 살아남을 수 있는 시대가 온다 라고 아주 저는 낙관적인 예측을 하고 있습니다.

이각범:  
김태유 교수님 말씀 들으니까 제 생각에 동시통역을 기계로 대체한다는 것 자체가 이게 저주가 아니라 축복이다,

김태유:
그럴 수 있다고 생각합니다.

이각범:  
그런 생각이 정말이 드네요. 그래서 우리 한글 같은 경우도 우리말이 제대로 풍성하게 되려면 정말 세종대왕께서 한글을 만드시지 않았으면 우리말이 이 정도로 잘 보존이 됐겠습니까. 그래서 언어와 언어를 표현하는 문자가 그만큼 중요한 건데 한글 같은 경우 이렇게 우수하고 사실은 정보화 과정에서 굉장히 우리가 득을 많이 보고요, 저도 일본에서 대학에서 도서관에서 자료 찾으면서 정말 세종대왕님 감사합니다 라는 생각을 여러 번 했어요. 일본어로 자료 찾는다는 게 굉장히 힘듭니다. 영어 알파 벡터로 발음대로 해가지고 또 해당 한자를 찍어가지고 이제 그렇게 찾는데 우리말은 그대로 치면 되니까. 정보화 시대에는 참 세종대왕님의 덕을 봤다, 실제로 우리가 빨리 하게 된 것은 세종대왕님 덕이 있었습니다. 그런데 아까 그 말씀하신대로요, 바로 그런 식으로 소수 언어가 제대로 피어나려면 내용이 좋아야 합니다. 그러니까 세종대왕께서 잘 보존해주신 우리 한글과 한국어를 제대로 풍성하게 많은 어휘가 우리 한국어의 원어 그대로 쓰여질 수 있도록 우리가 제대로 가꾸는 것이 우리 후손의 책임이라고 생각하는데요, 아까도 말씀했듯이 스마트 워크로 일하는 형태도 바뀌게 되고 또 동시통역이라든지 이런 여러 가지 분야에서 지금까지 있던 그런 직업들이 변화가 있다 라고 생각을 한다면 그러면 직업의 커다란 변화에 따라서 미래의 인재상도 달라지지 않습니까, 이 점에 대해선 두 분 어떻게 생각하시나요?

이경전:
어떻게 미래를 알 수 있을까라는 것들을 좀 고민을 하는데요, 한편으로는 교육의 방법이 바뀌고 있습니다. 교육이 우리가 예전에 오프라인 교육에서 온라인 교육을 시작한 지가 20년 되어간다면 지금 한국에서는 그런 바람이 불고 있지는 않지만 중국에서는 AI기반 교육 서비스가 큰 펀딩을 받은 사례가 있습니다. 왜냐하면 중국은 지금 교사가 모자란 거에요. 그러니까 교사가 모자라기 때문에 아주 시골까지 교사를 보내기보다는 AI시스템을 구축하고 교사가 그 AI 시스템을 이용해서 학생들을 지도하는 그러한 형태로 사회 변화가 일어나고 있고요. 또 한 편으로는 의사가 모자란 겁니다, 중국에서는.

이각범:
아 그렇습니까?

이경전:
그래서 또 AI기반의 의사 시스템과 원격의료가 한국보다는 훨씬 앞서가고 있는 거죠. 사실 우리는 그래도 이각범 교수님 예전에 일하실 때 산업화에는 늦었지만 정보화는 앞서가자 이 구호 하나로 2차 산업혁명에서 3차 산업혁명으로 넘어갈 때 굉장히 빨리 갔는데요, 지금 오히려 한국은 3차 산업혁명이 너무 성공적으로 되어서 4차 산업혁명으로 가는 변화에서 어떤 그러한 새로운 서비스와 새로운 인력의 요구는 사회 문제에서 발생하는데 중국 같은 경우에는 교사가 모자라다, 의사가 모자란다는 이런 사회의 문제로부터 AI라는 기술을 가지고 교육에 적용하는데, 한국은 이제 그런 부분이 조금 늦은 거죠. 어떻게 보면 국가라는 관점에서 보면 국가 차원에서 현재 문제가 뭐냐, 그럼 우리 교육에서의 문제점을 보고 그것에 맞는 인재상이나 이렇게 문제를 해결해나가야 할 것 같습니다.

이각범:  
새로운 시대의 인재상이 바뀐다면 그것을 하는 교육도 완전히 바뀌어야 할 텐데요, 우리가 지금 현재 입시교육으로 또 평준화로 묶여가지고 있는 교육 시장의 황폐, 그래서 정말 젊은 그리고 어린 학생들 제 생각에는 너무 과격하다고 뭐라고 그러실 분들이 있겠지만 정말 쓸데없는 내용을 배우느라고 그 아이들이 밤늦게까지 고생하는 걸 보면 저도 학원 차량들 저희집 근처에 줄지어서 서는 것 보면 정말 마음이 아프거든요. 교육 어떻게 바꾸어야 할까요?

김태유:
기본적으로는 산업화 시대에는 문해율, 그러니까 글을 읽어서 해독할 수 있고 기계의 매뉴얼에 적응할 수 있는 교육이 산업사회에 가장 중요한 교육이라고 생각합니다. 그런데 앞으로 4차 산업혁명에 의해서 지식기반 사회가 올 것 같으면 아마 좀 더 과학기술적인 교육, 그 다음에 불확실성 하에서 창의적인 교육, 개념 설계를 위한 교육, 그리고 패션이나 디자인같은 젊고 유능한 사람, 그러니까 통한 젊은 사람이 갖고 있는 지능을 유동지능이라고 해서 플루이드 인텔리전스라고 부르거든요, 발달심리학에서. 그런데 이제 나이가 들면 이 플루이드 인텔리전스는 빨리 쇠퇴를 합니다. 그래서 앞으로 4차산업 혁명과 함께 다가오고 있는 쓰나미 같은 물결 중에 가장 심각하고 또 중요한 것이 고령화 사회거든요. 그래서 저는 앞으로는 교육이 젊은 사람들을 위한 4차 산업혁명 시대의 교육과 나이든 사람들이 평생직장으로 일을 계속할 수 있는 이모작 교육, 이렇게 두 가지가 병존하는 교육이 될 것이다. 그래서 1모작 교육은 훨씬 더 미래지향적이고 과학기술적이고 젊고 유동지능이 충만한 사람들한테 알맞은 교육을 하게 되고 나이 든 사람들은 소위 우리가 결정지능이라고 부르죠, 크리스탈라이즈드 인텔리전스. 나이가 들수록 경험과 경륜이 쌓이면 이해력도 높아지고 판단력도 좋아지고 참을성도 많아지는 이런 교육, 현재는 교육이 1모작 사회에서 한번 교육받고 평생 사는 시절로부터 젊어서 1모작 교육을 받고 젊은 시대를 살고 그 다음에 나이가 들어서 2모작 교육을 받아서 다시 노후를 잘 살 수 있는 교육의 1모작 교육과 2모작 교육의 분화가 이루어질 거다, 이런 생각을 가지고 있습니다.

이각범:  
그러니까 우리 김태유 교수님이 그동안에 여러 번 강조한 것이 우리가 인생 2모작 시대를 열어서 그래서 우리가 고령화 사회가 갖고 있는 여러 가지 문제점도 극복하고 이제는 나이가 들었다고 해서 일을 못하는 것이 아니라 나이가 들면 새로운 일을 하고 또 그 전에 1모작 시대 때 하는 일은 젊은이들에게 주고, 그래서 사회 전체가 생산적으로 바뀌어야 된다 라고 하는 상당히 우리로 봐서는 매우 중요한 주장을 김태유 교수님께서 해오셨는데요. 마찬가지로 이렇게 세대별로도 직업이 바뀌고 이러한 과정에서 노동시장에서의 노동 이동률이라고 그러죠, 노동시장에 들어가는 입직, 그 다음에 이직하는 그 비율이 굉장히 높아지게 되고 옛날에는 태어나기 전부터 아는 것은 농사뿐이 없었고 죽을 때까지 농사하고 그러고서 가는 그런 시대가 산업혁명 이전의 시대였다 그러면 이제 산업혁명의 세대를 거듭할수록 이러한 직업의 변화는 굉장히 급속하게 되는데 4차 산업혁명은 모두에서 말씀드린 바와 같이 1,2,3차 산업혁명을 다 합해서 그게 두뇌가 기계로 대체되는 이런 혁명이기 때문에 이 점에서는 이직률이라는 것은 노동시장의 이동률이라는 것은 굉장히 높아질 텐데 여기에 대해서 사회가 제대로 대비를 하고 있느냐 저는 참 의문인데, 이경전 교수님 어떻게 생각하세요?

이경전:
그러니까 이직률이라는 것은 사람의 선호일 수도 있지만 사회 구조일 수도 있을 것 같습니다. 그래서 지금 젊은 사람들이 공무원 시험 본다고 많이 걱정을 하는데 저는 굉장히 똑똑하다, 젊은이들이. 왜냐하면 인공지능이나 기술발전에 의해서 수명이 급격하게 늘어나고 있는데 지금 기업 환경에서는 어떤 40대 이후에 계속 좋은 회사 다닐 확률이 점점 줄어드는 상황이고요, 그 다음에 회사 입장에서도 비즈니스의 라이프 사이클이 길지 않기 때문에 예전처럼 또 변화가 빠르기 때문에 어떤 한 사람을 뽑았을 때 일종의 효용가치가 크지 않다 라는 문제가 생깁니다. 그렇기 때문에 제도적으로 굉장히 경직된 노동시장을 만들게 되니까 또 거기에 대한 저항도 많고 이미 그 시장 안에 들어온 사람과 들어오지 못한 사람들의 차이는 크고요. 그래서 그런 모습을 보다 보니 젊은 사람들이 공무원 시험을 봐가지고 60살까지 그냥 나랏돈으로 살고 그러고 나서 60년을 더 살아야 할 가능성이 크기 때문에 아까 2모작 말씀하셨지만 그때 다시 생각해보자, 60살까지는 일단 나랏돈으로 살자, 이런 생각이 있기 때문에 젊은 사람들이 굉장히 현명한 선택을 하는 거죠, 오히려. 사실은 그것이 많이 안타깝고 국가의 발전에 바람직하지 않다면 그런 구조를 약간 고쳐줘야 하는데 그 두 가지가 있지 않습니까. 노동시장의 유연성을 높여야 되느냐, 말아야 되느냐. 저 같은 교수는 정규직이고 정년도 있고 이렇게 있으니까 사실은 어떻게 말할만한 입장이 안됩니다. 제가 노동시장의 유연화를 얘기한다 했을 때 그러면 너네 교수 시장부터 유연화를 하자라는 이야기가 당장 나올 수밖에 없는 것이고, 본인은 이런 직업을 가지고 있으면서 다른 사람들한테는 그렇게 말하기가 참 어려운 그런 부분이 있는 것 같습니다.

김태유:
방금 교수님이 말씀하신 것처럼 한 개인으로서 최선의 선택일 수 있다고 저도 동의합니다. 그런데 그게 사회적인 최선의 선택이냐 하고는 상당히 다를 수가 있다. 그래서 지금 우리나라의 취업준비생의 37%가 공무원을 지망한다는 보도가 있었는데 아주 정확한 수치인지는 잘 모르겠습니다, 그리고 7급 공무원을 뽑는데 200대1이 넘었다 이런 것도 기사에 나오고, 그런데 현재 우리나라에 7급이나 9급 공무원들이 많이 하고 있는 단순 행정 업무가 가장 빨리 로봇하고 인공지능으로 대체될 겁니다. 그래서 저는 미래를 연구하는 학자 중의 한 사람으로서 앞으로 10년 이내에 주민센터가 무인화가 될 것이다. 그렇게 되면 우리나라의 지금 20대, 30대 초반의 젊은이들이 공무원이 되어서, 물론 법이 보장하는 정년은 보장되겠지만 사회적으로 볼 때 10년 후에는 그 사람들이 할 일이 대폭 없어진다는 거죠. 그래서 이런 개인이 할 수 있는 부분 최적화의 올바른 선택과 우리 사회 전체의 글로벌한 최적의 선택을 어떻게 양립시키느냐 하는 게 4차 산업혁명을 대응하는 데에 아주 중요한 포인트라고 생각이 됩니다. 왜냐하면 개개인은 다 좋은 선택을 했는데 우리 사회는 엄청나게 비효율적이 될지 모르죠, 많은 공무원들이 할 일이 없어질 수도 있으니까. 그래서 저는 그런 측면에서는 일반 행정이나 관리하는 공직자는 지금 40대의 경력 단절 여성 굉장히 우수한 분들이 많습니다. 이제 애들 낳고 어느 정도 키워서 학교에 보내면 시간이 많이 남거든요. 그 다음에 요즘 58년 개띠를 중심으로 해서 총 720만 명에 달하는 베이비부머들 이 사람들이 사회에 나왔는데 나오는 연세가 대개 50대 초반에 사회로 나오시게 됩니다. 그런데 그 때 그런 분들이 다시 한 번 공무원으로서 7급이나 9급 공무원으로서 일할 기회를 드리면 그 분들이 가지고 있는 평생 닦은 민간에서의 경험과 경륜도 엄청나게 살아나고 또 그 분들이 진짜 은퇴하셔야 될 때쯤 되면 인공지능과 로봇이 그런 일반 행정 관리를 다 대체해주지 않을까 이런 생각을 하고 있습니다.

이각범:  
방금 김태유 교수님이 이 상황에 대해서 부분 최적화가 전체 최적화가 아니다 라고 하시는 것은 정말 요점을 콕 집어서 정확하게 표현하신 것 같아요. 그래서 우리가 노동시장의 큰 변화에 대해서 구조적으로 전 사회의 인구 이동과 더불어서 또 생애주기별 복지체계 등등 해서 큰 틀의 정책적인 준비를 해야 될 것이라고 생각이 됩니다. 그리고 다시 1차 산업혁명으로 돌아가서 1차 산업혁명 때 러다이트(기계파괴) 운동이 일어났습니다. 왜냐하면 그 전에는 자연주기별로 인간이 노동했거든요? 아침에 해가 뜨면 일 시작하고 해 지면 일 그만하고 그랬는데 기계로 일을 하면서 어떤 현상이 생겼냐 하면 공장에서 불을 켭니다, 불을 켜면 낮과 밤 구분 없이 일을 하게 되는 거죠. 그래서 1830년에 공장법이 생겼는데 그 공장법에서 정한 이 이상은 인간이 일을 못한다 라고 정한 시간이 1일 15시간입니다. 그래서 1일 12시간 아까 말씀하셨죠? 15세 이하의 청소년들에게 하루 적정한 양 이상의 노동을 시키지 마라 그 이야기는 15세 이하의 어린아이들도 하루 15시간 이상의 노동을 했던 아주 잔인한 초기 산업화 시기였습니다. 그리고 기계가 오면서 또 더더군다나 일하던 환경에서 쫓겨나고 그러니까 노동자들이 러다이트 운동이라고 기계파괴 운동을 했는데, 4차 산업혁명 시대에 우리가 자칫 새로운 물결에 제대로 적응을 못하게 되면 이런 새로운 운명에 대한 저항이 곳곳에서 일어나게 될 텐데 구체적으로 어디에서 큰 장애가 날 것으로 생각하세요?

이경전:
저는 1990년대 초반에 인공지능 프로젝트를 하러 대우조선에 거제도에 갔었는데요, 그러면 거기에서 거기 직원들이 그럽니다. 인공지능 하는 애가 왔는데 쟤가 우리 직업을 빼앗으러 왔다 라고 이야기한 게 1990년대입니다. 같이 회의하면서 밥 먹고 술 먹고 하다보면 그 분들이 인공지능이 이런 거였어? 이 정도밖에 안 되는 거야? 알았어 도와줄게, 이렇게 하게 됐습니다. 그리고 영화가 처음 나왔을 때 루미르 형제(Lumiere Brothers)가 영화를 만들었을 때도 최초의 영화가 열차의 도착이라는 영화이었는데 처음에는 점이었던 기차가 점점 도착하면서 커지는 것을 보고 사람들이 다 영화관을 뛰쳐나왔다. 왜냐하면 한 번도 동영상이라는 것을 본 적이 없는 사람들이었던 거죠. 그래서 저는 새로운 기술이 나올 때마다 잘 모르니까. 제가 중학교 2학년 때 처음 컴퓨터를 봤는데 정말 그 기기 안에 사람이 들어있는 줄 알았습니다. 하지만 나중에 그 프로그래밍 언어를 배워보니까 제가 했던 것은 프로그래밍 명령어를 수행한 거였고, 그 결과를 컴퓨터가 디스플레이 한 거였는데, 저는 이해를 못하니까 거기에 사람이 들어앉아있다. 인공지능이나 이런 것들도 사람 같은 게 하나 생기는 걸로 생각하지만 사실은 우리가 원리를 몰라서 그렇지 원리를 알면 이건 우리를 도와주는 거고, 정말 보잘 것 없는 기술에 불과하고. 저는 일부 그런 러다이트 운동이 일어났지만 지금 돌이켜 생각했을 때 그게 옳았느냐 생각하면 그렇지 않은 것과 마찬가지로 일부 현재 기술을 무서워하고 잘 이해 못하는 분들이 어떤 행동을 할 수 있지만 그런 것은 일부의 착각일 수 있다. 겪다보면 이것이 나한테 도움이 된다 라는 것을 잘 알게 될 것이라고 보는 편입니다.

이각범:  
1990년대에 이미 인공지능에 대해서 대우조선에서 조사를 하시고 연구를 하셨다 그거는 참 굉장히 빠른 시기 같은데, 비슷한 시기에 NASA에서 인공지능은 무엇인가라고 하는 연구를 굉장히 본격적으로 하고 또 미국 과학재단에서 엄청나게 많은 돈을 인공지능에 투입을 했는데 결국은 그런 연구들이 성과가 있어가지고 오늘의 인공지능 발달이 일어난 것 같습니다. 그런데 4차 산업혁명에서 이렇게 새로운 시대에 대해서 우리가 잘 이해를 못하다가 점점 새로운 시대로 접어들게 되는데 결국은 개별 기업에서 인공지능을 얼마나 잘 활용하느냐, 그리고 개별인간이 인공지능과 더불어 얼마나 친숙하게 지낼 수 있느냐 라고 하는 것이 결국은 그 인간과 그 기업과 그 사회의 경쟁력을 높여주는 것 아니겠습니까. 어차피 추세는 가는 거니까요. 비슷한 과정이 우리 사회가 과연 경쟁력이 있느냐 라고 할 때 저는 그 경쟁력으로서 데이터 경쟁력이다, 앞으로는 데이터 경쟁력이 중요하다 이렇게 생각하는데요, 대표적인 예가 테슬라가 무인자동차를 사실상 하죠, 그래서 자동운전자동차. 그래서 옛날에 CES(세계가전전시회)에, 그때도 상당히 오래 전입니다, 2000년인가요 그 때 갔더니 도요타에서 자동차를 전시를 했는데 컨슈머 일렉트로닉스, 소비자 전자 전시회인데 어떻게 여기에 자동차가 왔는가 했더니 그 자동차 모습이 앞에 전면은 없고 안에서 전면이 완전 스크린으로 되어서 완전히 영화 보는 관으로 되어있더라고요. 결국은 운전은 다 전기자동차가 다 해주는데, 그것이 말하자면 특별한 의미를 가지는 것이 자동차가 어디를 다닌다고 하는 데이터가 개인별로 다 축적이 되어가지고 사람들의 소비취향이라든지 생활패턴이라든지 이것이 구글 같은에서는 또는 테슬러에서는 다 축적해가지고 그것이 비즈니스의 기반이 되거든요. 그런데 바로 이런 것들을 어떻게 잘 축적해서 체계화하고 관리하느냐 하는 것이 데이터의 경쟁력이 될 텐데 우리나라 같은 경우에는 이런 전기자동차가 제대로 작동해가지고 무인화 시대를 가는데 지금 아직까지도 어떻게 서울 공대에서 아직 그거 허가를 받았나요?

김태유:
저도 뭐 세부적인 것은 잘 모르겠습니다만 열심히는 연구하고 있습니다.

이각범:  
그래서 아직도 규제가 해제되지 않아서 미국만큼 고도의 기술을 축적하는 데에 데이터를 축적하는 데에 실용화하는 데에 문제가 있다 하는 그런 이야기를 들었습니다만 이런 새로운 데이터 체계에서 우리가 좀 대비를 해야 하지 않을까 생각이 되고요.

이경전:
제가 어떤 전자제품 회사랑 일하고 있는데요, 그 회사는 천만대의 제품이 이미 전 세계로 팔렸는데 그게 다 인터넷에 연결이 됩니다. 그래서 계속 데이터가 들어오고 있는 거죠. 예를 들면 에어컨이 인터넷에 연결되니까 식당 사장님이 엄청 좋아하는 거에요. 왜냐하면 지금 식당에 에어컨이 몇 대가 세팅되어있는지 알 수 있고 직원들이 어떤 때에 퇴근하면서 에어컨 안 끄고 가는 경우도 있는데 원격으로 조정이 됩니다. 그래서 이제 지금 어떻게 보면 전세계적에서 제일 빨리 인터넷이 연결되는 전자제품을 만들고 있는 회사가 지금 한국이고요. 그리고 우리나라 에어컨에는 카메라가 달려서 이게 사람이 있는지 없는지 보고 그 때만 바람을 쏘는 에어컨이 나왔고요, 로봇청소기가 카메라가 달려서 바퀴벌레를 잡으면 바퀴벌레를 보면 해충을 구제하는 회사와 연결하는 모델이 같이 연구가 되고 있습니다. 그렇게 되면 전자제품 회사의 데이터가 해충 구제 회사의 데이터가 연결이 되어서 AI모델을 같이 만들게 되고 새로운 업무가 생기는 거죠. 또 보험회사랑 녹십자, 현대해상이랑 녹십자 같은 경우에는 어린이 보험을 팔아가지고 아이들 스마트 온도계를 엄마 아빠한테 줘가지고요 아이들 온도를 재면 아이들 온도가 전국의 아이들 체온 지도가 나옵니다. 그러면 어디의 아이가 체온이 높으면 거기에 약간 감기가 많다는 거죠. 그러면 그 쪽 엄마 아빠들한테 알려줘서 아이들 손 잘 씻게, 또 요즘 미세먼지가 문제가 되니까 휴대용 공기청정기 같은 데에 센서가 있어서 전국 미세먼지 지도가 전자제품에 의해서 실시간으로, 그렇게 되면 카페나 학원이나 이런 것들도 미세먼지 농도로 경쟁하는, 그래서 이런 데이터가 축적되면서 거기에서 서비스가 나오고 그것을 인공지능이 분석하고 하는 것들이 어떻게 보면 한국이 또 꽤 빨리 가는 그런 부분도 있는 것 같습니다.

이각범:  
4차 산업혁명과 더불어서 새로이 등장하는 개념이 스마트 시티, 요새 한창 스마트 시티는 기존 도시 인프라에 정보통신과 IOT 인프라를 결합해가지고 그야말로 4차 산업혁명 시대에 데이터에 의해서 도시가 운영되어지는 그런 것인데요, 거기서 저희는 단순히 4차 산업혁명에 필요한 빅데이터, 로봇, 그 다음에 IOT, 이런 것들과 기존 도시 인프라의 결합이라고 생각을 했었는데 실질적으로 스마트 시티를 어떻게 운영할 수 있을까 라고 보니까 앞으로는 도시 설계 자체가 미래지향적으로 설계가 되어야 되겠더라고요. 그래서 이런 면에서 우리가 실질적으로 이런 새로운 인프라에 4차 산업혁명의 축복을 받도록 하려면 어떻게 해야 되겠습니까?

김태유:
사실은 4차 산업혁명의 가장 핵심 중의 하나인 데이터를 말씀하셨는데요, 우리가 데이터의 효능도 알아야 되지만 한계도 알아야 된다고 생각합니다. 자동차 네비게이션이 처음 보급될 때 네비게이션을 차에 달면 두 시간 가는 길을 빠른 길을 찾아서 한 시간에 찾아갈 수 있다 이렇게 선전을 했거든요. 그리고 그 말은 사실 맞는 말입니다. 그런데 모든 차가 네비게이션을 다 다니까 어떻게 되느냐 하면 전부 다 빠른 길을 찾다보면 한 시간에 갈 수 있는 길은 없어지고 두 시간에 가던 길로 가면 한 시간 반이 걸리고, 한 시간에 가던 길로 가도 한 시간 반이 걸리고. 그래서 결국 급한 사람은 빨리 못 가게 되고 별로 급하지 않은 사람은 빨리 가게 되는 그런 결과를 초래할 수도 있거든요. 예를 들어서 저에 대한 제 식성에 대한 모든 데이터가 다 모였다고 가정하더라도 제가 밥을 하루에 세 끼 이상 먹지 않습니다. 그게 새로운 가치를 많이 창출하지를 않아요. 그래서 우리가 어떤 면에서는 마치 데이터가 모든 가치를 창출할 것처럼 착각하기도 하는데 그 한계도 우리가 분명히 알아야 된다 그 말씀을 드려야 하고, 그러나 그렇다고 해서 데이터가 의미가 없는 것은 아니다. 사실 미국이 이렇게 서부까지 개발된 게 골드 러쉬 때문이거든요. 금을 찾으러 사람들이 서쪽으로 서쪽으로 떠났죠. 그런데 역사에 금을 찾아서 부자가 된 사람의 이름은 남아있지 않고 사금을 채취하는 광부들이 입는 블루진, 청바지만 늘어서 리바이스가 엄청난 성공을 거뒀죠. 그래서 이 데이터 자체가 가치를 창출하지 않더라도 데이터와 함께 앞으로 창출될 새로운 가치를 볼 수 있는 것, 그게 중요하다고 생각합니다. 그러나 우리가 너무 일방적으로 모든 게 다 엄청난 가치를 창출한다, 꼭 그렇지는 않습니다. 데이터 자체는 한계가 있다고 생각합니다.

이경전:
저도 100% 동의하는데요, 데이터가 중요하다 이 말은 50%만 설명한다고 봅니다. 그래서 우리가 자원이 많은 나라의 국민일수록 보면 게으르잖아요. 그게 왜 그러냐 하면 자원이 많아서 열심히 노력을 안 하는 거죠. 그래서 데이터가 많은 나라가 강국이 될, AI나 이런 강국이 될 것 같지만 게으를 수 있고 그 모델이 정교하지 않을 수가 있습니다. 데이터가 척박한 곳의 AI가 더 발전할 수 있는 거죠. 예를 들면 알파고가 처음에 2016년에 이세돌을 이긴 알파고는 기보를 학습을 한 알파고였는데요, 2017년에 나온 알파고는 알파고 제로라는 말이 붙었습니다. 제로라는 것은 기보를 전혀 학습하지 않았다는 거죠. 그래서 어떻게 보면 더 높은 종류의 지능이라는 것은 데이터에 의존하는 것이 아니라 그 자체로 최적화를 하는 것이기 때문에 데이터가 있어야 강국이 된다는 것은 저도 절반만 설명하는 것이고. 그래서 중국의 경우 데이터에 대한 규제가 적고, 공산주의 사회이기 때문에 프라이버시가 약하기 때문에 데이터가 정말 많습니다. 그러다보니 지금 아까 제가 전자제품 회사는 천만대가 팔려가지고 천만대에 대한 디지털 쌍둥이를 전자제품 회사가 관리하면서 돈을 버는 거거든요. 그게 이제 디지털 트윈인데, 이제는 중국은 중국 사람들의 디지털 트윈, 그리고 디지털미(digitalme)를 관리하는 회사가 나와서 큰 펀딩을 받고 그 회사가 미국 회사까지 인수를 하니까 최근에 트럼프 행정부가 그 인수를 취소해라. 라는 지금 권고까지 내린, 중국과 미국 사이에 일종의 유전자 전쟁, 그 다음에 개인의 헬스정보 전쟁이 벌써 일어나는 거죠. 그런 면에서 데이터가 중국, 중국은 강력한 데이터 기반을 통해서 가고 있는데 한편으로는 자유민주 사회에서는 프라이버시가 중요하기 때문에 많은 규제가 있습니다. 저는 그 규제를 과연 푸는 게 맞는가, 많은 고민이 듭니다. 오히려 그 규제 하에서 척박한 상황에서 만든 AI가 더 강력할 수 있는데 또 반대로 이야기하면 중국은 강한 데이터를 가지고 만들고 나서 이세돌을 기보에 의해서 알파고가 이기고 나서 나중에 그 데이터를 버렸던 것처럼 또 그러한 형태로 발전할 수도 있기 때문에 둘 다 다 추진을 해야 된다 라고 보고 있습니다.

이각범:  
데이터와 관련해 저는 참 아쉽게 생각하는 게 의료산업은 우리나라 전체를 볼 때 4차 산업 혁명에서 가장 앞으로 핵심적인 산업이 의료 생명 산업이 아닌가. 우리가 생각하는 흔히 정보통신 산업보다는 그 쪽에 더 많은 부가가치를 가지고 있고 또 인간생활과 더 밀접한 관련을 갖고 있는데, 이 의료산업 발전에 있어서 실제로는 많은 병력이나 또는 치료 경력, 이런 것들이 데이터화 되어서 그것이 교환이 되고 해야 되는데 비식별 정보를 그렇게 축적하는 것은 사실은 아무런 문제가 없음에도 불구하고 지금은 일체 개인과 관련되어진 정보는 못하게 되어 있기 때문에 그런 면에서 우리가 정보를 수집해서 그것을 데이터 체계로 만들기 위한 어떤 새로운 보호체계가 있어야 되지 않는가 이런 생각을 합니다.

김태유:
옳은 말씀이신데 사실 규제를 만드는 사람들은 공무원이거든요. 그런데 공무원이 규제를 만드는 게 세상을 더 안전하고 국민의 생명과 재산을 보호해주려고 규제를 만드는 거죠, 사실은. 그래서 지금 말씀하신 의료 분야에서 원격진료의 예를 들면 사실 원격진료가 완전히 규제가 풀리면 굉장히 많은 사람들이 아주 짧은 시간에 좋은 의료 혜택을 받을 수 있는데 혹간 그것이 잘못되어서 한 두 명 상처를 입거나 인명을 잃어버린다든가 이런 의료사고가 생길 수가 있죠. 그런데 대부분의 사고는 규제 담당자 신상에 큰 영향을 미칩니다. 사고가 터졌으니까. 그런데 과잉 규제를 해서 발전하지 못한 큰 사고는 10년 후 20년 후에 문제가 생기거든요. 그러니까 규제 담당자는 과잉 규제를 할 수밖에 없도록 우리나라의 정부 구조가 되어 있어요. 그래서 이 문제를 어떻게 풀어야 되냐 하면 과잉 규제하는 분야도 있고 또 과소 규제하고 있는 분야도 있습니다. 요즘 우리가 많이 애도했던 세월호 사건 같은 것은 굉장히 과소 규제에 의한 대표적인 사건이죠. 일본의 폐선을 사다가 내부 구조를 바꾸고 이렇게 다 허락을 해줘가지고 규제를 너무너무 풀어준 바람에 그런 처참한 사건이 터졌던 거죠. 그래서 결국은 어느 규제가 과잉 규제이고 어느 규제가 과소 규제냐, 이것을 고민하는 사람이 공직자인데 그 과잉 규제와 과소 규제를 판별할만한 전문성이 있는 사람이면 된다. 그런데 우리나라의 공직자들은 부처 내의 순환 부직 때문에 전문성이 많이 부족하죠. 그래서 이 규제 문제를 해결하는 것은 규제 자체를 이래라 저래라 하는 것보다는 규제를 담당하는 공무원들을 전문가를 만들지 않고는 해결될 방법이 없습니다. 그래서 이 실무 규제를 담당하는 공무원들을 어떻게 지식기반 사회, 4차 산업혁명 시대에 맞는 전문가를 만드느냐가 저는 가장 효율적이고 효과적인 해결책이라고 생각을 합니다.

이각범:  
공무원들이 사회에서 또는 국가를 위해서 해야 하는 의무감, 공무원들은 거기에 아주 매우 충실합니다. 대한민국 공무원만큼 그런 교육을 제대로 받은 공무원이 없다고 생각하는데 또 개인 공무원으로 돌아가면 문제가 생겼을 때 책임을 지게 되면 많은 시간을 공무원 시험에 붙기 위해서 노력해가지고 그 어려운 직장에 들어갔는데 자기가 사회 전체를 위한다는 마음으로 규제를 약간 풀었더니 그 규제를 풀었던 상황에서 아주 조그마한 부작용이 생겼다 그러면 누군가는 책임져야 된다 라고 하는 것 때문에 지금 못 풀게 되는 그 상황을 역시 우리 김태유 교수님께서 소상하게 정확하게 설명해주셨는데, 그럼에도 불구하고 우리는 정보 보호 산업, 현재 능력이 너무 취약한 것 같고, 지금 다른 나라에서도 우리나라의 금융기관이라든지 해킹에 의해서 엄청나게 뚫리고 있고요, 특히 요새 블록체인을 활용한 정보 보안, 이 점에 대해서는 별로 진척이 없는 것 같은데 정보 보안 산업의 강화는 어떻게 봐야 되겠습니까?

이경전:
정보 보호에 대해서는 저는 이제 공무원의 규제에 어떤 책임을 둬서는 안된다 라고 보는 편입니다. 많은 규제는 뒤에 사업가들이 남아있고요. 저는 그렇게 배웠습니다. 규제라는 건 선발 사업자들이 후발 사업자들 못 들어오게 하려고 만든 것이 대부분의 산업과 관련된 규제라고 그렇게 배웠고, 그러면 그 규제를 풀어내려면 어떠한 정치 지도자가 정책 기조에 의해서 풀어줘야 됩니다. 그래서 예를 들면 우리나라 같은 경우에는 콘택트 렌즈를 우리나라에서 못삽니다. 왜 그러냐? 안경 사업회에서 막는 거죠. 그렇게 되니까 직구를 합니다. 심지어는 직구를 하는 소비자까지 처벌하겠다 이렇게 되는 거죠. 그런데 온라인 사회에서 콘택트 렌즈를 한국의 온라인 회사가 못 팔게 하면 결국 외국의 회사가 매출을 얻게 되는 것이고, 구멍이 다 나는 것인데요. 그래서 저는 어떻게 보면 정치나 사회, 예를 들면 우버나 그랩 같은 게 없는 유일한 나라는 거의 한국이 되고 있는 거죠. 이런 것들이 단지 공무원의 문제라기보다는 오히려 공무원은 좀 하라는 대로 정치인들이 하라는대로 또는 사업가들이 하라는대로 할 수밖에 없는 상황이기 때문에 그런 사회적, 저는 그걸 저희는 헌장이라고 하는데, 인터넷 대헌장, 온라인과 오프라인은 차별이 없어야 한다라든가, 그러니까 오프라인에서 살 수 있는 건 온라인에서 살 수 있어야 된다, 이런 식의 어떤 오프라인에서 진료를 받을 수 있었다면 적절한 조건을 갖추면 온라인에서도 진료를 받을 수 있어야 한다, 이런 어떤 프린시플로 해결을 해야 될 상황까지 한국사회가 놓여있지 않는가 이렇게 보고 있습니다.

김태유:
중요한 말씀을 해주셨고 저도 과잉규제를 풀어야 된다에 굉장히 동의하는 사람인데 얼마 전에 가습기 첨가제 때문에 폐가 완전히 망가진 사람들이 있지 않았습니까. 그래서 저는 기본적으로 규제가 선발 주자들의 기득권을 유지하기 위해서 규제가 생겼다는 말씀에는 동의할 수가 없습니다. 규제가 없으면 이 사회가 한마디로 난장판이 되어버립니다. 그러니까 이 사회를 이만큼 유지시키는 게 국민의 생명과 재산을 보호하는 엄청난 규제 때문이지 규제가 없으면 도둑질이 마음대로 성행할 거고 불량식품이라든지 유해식품이 마음대로 돌아다닐 거고, 그래서 규제는 있어야 하는데 미래지향적인 규제를 선발해서 뽑아내는 능력, 그게 이제 국가의 통치 능력이고 정부의 능력이다 저는 그렇게 생각합니다.

이각범:  
국가가 생겨난 이유가 갑작스러운 죽음을 방지하기 위해서 생겼다 그럽니다. 그러니까 국가라고 하는 것이 생겨서 치안질서가 확립되기 전까지는 언제 어디서 어떻게 죽게 될지 모르고, 그 대표적인 것이 캄보디아, 크메르 루즈가 지배하던 시절에 캄보디아에서 킬링 필드라고 해서 200만 명이 죽지 않았습니까. 그런까 완전히 공권력이 혁명에 의해서 마비되었을 때 서로가 조금만 원한이 있으면 국가가 권력을 독점해가지고 국가가 폭력을 독점했기 때문에 치안질서가 생긴 것인데 그 국가의 독점된 폭력을 개인이 다 나눠가지게 되니까 다 개인이 거기에 대해서 원한 관계에서 서로 죽이고 죽이니까 200만 명이 죽는 그런 사태가 있었습니다. 이것을 우리가 다시 규제로 하게 되면 어느 정도의 규제는 필요하다, 그러나 새로운 시대로 가는 데에 있어서 과잉 규제는 곤란하다, 이렇게 요약할 수가 있겠죠. 그런데 지금 우리가 국가 경쟁력이라는 차원에서 4차 산업혁명에 대해서 아주 열심히 봐야 할 텐데요. 우리가 정말 1850년대 정확하게 1850년에 일본 도쿄 앞바다에 흑선이 나타났을 때 그 때 그 흑선에 대해서 일본은 개방이라는 차원으로 새로운 시대를 대비하고 그 개방을 통해서 많은 신사유람단이 전 세계를 다니면서 어느 나라에 무엇을 우리가 도입할 것인가 하는 것을 일본적 관점에서 벤치마킹 해가지고 근대화를 했는데, 우리는 그 시절을 알량한 세도정치와 그 세도정치를 막고자 하는 대원군의 국내의 권력 다툼으로 서로 서로 적폐라고 규정하면서 국내정치에 매몰되어있는 바람에 우리는 남의 나라 식민지로 전락하고 말았거든요. 그래서 저는 1910년의 친일파도 밉지만 그러나 그보다도 60년 전에 앞으로 다가올 미래에 대한 대비 없이 국내의 정쟁에 몰두해 있었던 그 사람들의 그 당시 정치 엘리트에 대해서 갖고 있는 감정이 더 격합니다. 그런 면에서 우리가 1차 산업혁명 시대에 적응하지 못했던 것이 우리를 식민지로 만들었는데 4차 산업혁명 시대, 이제 새로운 시대에 굉장히 복합적인 혁명이거든요. 국가 경쟁력이라는 차원에서 우리가 뭘 해야 되겠습니까?

김태유:
아주 중요한 말씀을 해주셨는데 산업혁명이 일어나기 전에는 세상을 지배하는 일반 원칙이 없었습니다. 그러니까 시저 같은 영웅이 나타나면 로마가 세계를 지배하고 칭기스칸이 나타나면 몽골이 세계를 지배하고, 그런 시대였는데, 산업혁명이 일어나고 나서부터 지구상에 있는 인류의 신분이 두 개로 나눠졌다. 산업혁명을 한 나라는 대부분 다 지배국가가 됐습니다. 산업혁명을 하지 않은 나라는 전부 식민지로 변했어요. 물론 개중에는 정치적 식민지를 면한 나라가 몇 곳 있었지만 경제적 식민지까지 면한 나라는 단 한나라도 없었습니다. 그래서 사실 사회자께서 조금 아까 말씀하신 일제에 우리가 받은 치욕의 차이는 일본은 메이지유신을 통해서 산업혁명에 성공했고 우리는 그것을 거부했는지 실패했는지 산업혁명을 못했기 때문이죠. 그래서 학자들은 1차 산업혁명 특히 산업혁명을 그레이트 다이버전스, 대분기다, 이렇게 갈라지는 변곡점이다 이렇게 이야기를 하는데 4차 산업혁명이 두 번째 대분기가 되지 않을까 그렇게 생각합니다. 그래서 4차 산업혁명에 성공하는 나라는 국가 경쟁력이 있는 나라, 더 잘 사는 나라가 되고 4차 산업혁명에 실패하는 나라는 정치적인 식민지는 안되어도 경제적인 식민지를 면하지 못할 것이다. 그래서 그런 면에서는 사회자께서 말씀하신대로 4차 산업혁명은 곧 미래의 국가 경쟁력이다 이렇게 정의해도 저는 틀린 말이 아니라고 생각합니다.

이각범:  
이경전 교수님 어떻게 생각하세요?

이경전:
우리가 어떠한 것이 어떻게 발전할지 모르는 거거든요. 그럼 그것을 완전히 막을 거냐 아니면 그것을 써보고 테스트해볼 거냐, 결국 그런 문제라고 생각을 합니다. 그러니까 테스트하고 그것을 써보고 익숙해지고, 그런 과정에서 그것의 어떤 사용 방안을 알아야 되는데 과거의 생각에 기반해서 새로운 물건을 만약 평가하다보면, 그냥 배척하게 되면 기회를 잃을 수 있죠. 그래서 많은 정책들이 그러한 가능성을 열지 못하는 것 같습니다. 과학이라는 것도 결국 Falsifiability, 반증가능성이 있는 것이 과학이지 영원불멸의 옳다고 주장하는 것이 과학이 아닌 것처럼, 4차 산업혁명이 저는 뭔지 잘 모르겠어요, 그게 AI인지 블록체인인지 사물인터넷인지 또 다른 것인지 모르겠습니다. 모른다는 것은 뭐냐 하면 새로운 것이 나왔을 때 그것을 실험할 수 있고 그 실험하는 사람들에게 위험부담을 덜어주고 또 그것을 만약 사적으로 투자하기 어렵다면 그것이 공적으로 투자가 되고, 그런 위험부담을 분산하고 그것을 위한 과실을 잘 분산하는 그러한 사회정책을 통해서 그런 걸 테스트하다 보면, 포도를 많이 길러야 좋은 포도주가 나오는 것이고, 우리나라에서 많은 사람들이 노래를 부르고 하다 보니 한류가 나온 것이고 뭐 이런 거 아니겠습니까. 뭐 하나를 집중적으로 육성한다고 되는 것이 아니고 많이 하게 하고 많은 것들을 시도하게 하는 그러한 것이 중요하다고 생각합니다. 미래는 알 수가 없다는 거죠. 알려면 결국 익숙해지고 테스트하고 개발해보고 실험하는 과정에서 성공한 걸 키우는 그러한 것이 저는 필요하다고 생각합니다.

김태유:
옳은 말씀입니다. 그러나 시행착오를 최소한으로 하려면 지나간 산업혁명에 대한 진지한 공부가 필요하다고 생각합니다. 그래서 1900년에 미국의 존 왓킨스라는 사람이 100년 후 미래라는 글을 썼습니다. 그래서 레이디스 홈 저널이라는 데에 실렸는데, 그 사람이 탱크의 출현, 디지털 카메라의 출현, 셀루러 폰, 그 다음에 사람의 키가 커지고 그 다음에 즉석 음식, 티브이 디너라고 하는 일반 즉석 음식이 유행하고 이런 걸 스무 가지를 엄청나게 잘 맞혔어요. 놀랄 만큼 잘 맞혔습니다. 그런데 그 사람이 완전히 틀린 예측을 한 게 뭐냐하면 대도시에서 승용차가 다 없어지고 매스 트랜짓, 일반 대중교통으로 다 바뀐다. 그리고 또 하나는 대도시에서 파리와 모기가 완전히 박멸될 거다. 그런데 그 당시 사람들의 상식으로는 그 틀린 두 가지 예측이 가장 확실하게 맞을 것이라고 생각했다는 겁니다. 그래서 우리가 미래라는 게 정말 너무나 여러 가지 가능성이기 때문에 이것 저것을 시행착오로 다 부딪혀보기에는 너무나 어려움이 많고 또 시행착오가 너무 커지면 곤란하니까 산업혁명에 대한 좀 더 전문적이고 체계적인 연구가 필요하지 않나, 그래야지 우리가 미래 4차 산업혁명을 올바로 예측할 수 있다고 생각합니다.

이각범:
이각범의 화쟁토론 72회 오늘은 4차 산업혁명과 우리의 대비라는 주제로 김태유 서울대학교 산업공학과 명예교수님 그리고 이경전 경희대학교 경영학과 교수님 모시고 토론시간을 가졌습니다. 새로운 시대, 4차 산업혁명의 시대가 어떻게 정의될 것인가 하는 것은 4차 산업혁명이 끝나봐야지 압니다. 원숭이의 유전학적 위치는 인간의 출현으로 자리매김 되었습니다. 마찬가지로 4차 산업혁명이 인류의 진화에 어떤 위치를 차지하고 있는가는 4차 산업혁명이 끝나고 아마 5차 산업혁명이 있어야지만 정확한 성격 규명이 가능할 것입니다. 그러나 우리가 이 4차 산업혁명을 바라봄에 있어서 몇 가지 중요한 결론을 오늘 토론자들께서 말씀해주셨는데요, 하나는 19세기 1차 산업혁명을 할 시기에 우리가 그 시기를 국내 정쟁에 몰두하는 바람에 놓쳐서 식민국가로 전락한 그 아픔을 다시는 4차 산업혁명 시대에 되풀이해서는 안 되겠다는 것이고, 4차 산업혁명을 제대로 실천하기 위해서는 많은 실천과 시행착오를 겪으면서 거기에서 우리 나름대로 슬기롭게 새로운 대처 방안을 마련해서 미래를 향해서 새로운 길을 열어갈 때 우리는 4차 산업혁명에 성공한 나라가 될 수 있다는 것입니다. 감사합니다.(끝)

김봉래 기자  kbrbud@hanmail.net

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