[런치 포럼]양혁승, 4차 산업혁명과 고용 생태계

연세대학교 경영연구소, 4차 산업혁명 런치 포럼

* 강연자: 양혁승(연세대학교 경영연구소, 경영연구소 소장)
* 일시: 2017년 9월 14일, 11시 30분
* 장소: 연세대학교 경영관 630호

## 요약

* 4차 산업혁명이 고용을 대체할 것에 대해서는 두 가지 관점이 있음.
* 직업(job) 대체의 관점에서는 낮게는 40% 수준 높게는 70%까지 대체율을 추정.
* 작업 대체는 직업 자체는 남아 있다는 점에서 직업 대체와는 다름.
* OECD는 작업 대체 관점에서 평균 9% 대체를 전망.

* 최근의 기술변화가 고용에 미칠 영향에 대해서는 비관적 전망과 낙관적 전망이 공존.
* 비관적 전망은 고용없는 성장과 클라우드 플랫폼에 의한 노동으로 인한 불안전성을 예측.
* 낙관적 전망은 새로운 노동 수요와 새로운 직업 창출, 그리고 생산비용 하락에 의한 풍요를 강조.

* 하지만, 디지털 혁명 이후 고용 변화에 대한 연구는 생산성은 향상되지만 임금 상승으로 이어지지 않는 문제가 있음.
* 노동분배율은 갈수록 떨어지지만, 자본분배율은 갈수록 높아짐.
* 기술편향 효과로 인한 불평등 심화.

* 4차 산업혁명에서 인간의 장점을 극대화할 수 있는 새로운 생산방식이 나올 것인가에 관심을 집중해야 함.
* 인간과 컴퓨터를 대체하는 것처럼 만들지 말고, 둘을 상호보완적으로 만들어야 함.
* 앞으로는 교육과 조직 운영 차원에서 인공지능이 취약하면서 인간이 잘하는 부분에 대해 초점을 맞추어야 함.
* 이는 4차 산업혁명을 긍정적으로 받아들일 것인가 혹은 부정적으로 받아들일 것인가와 관련한 과제임.

## 4차 산업혁명
* 현재 진행되는 변화가 4차 산업혁명이냐 혹은 그렇지 않으냐에 대한 토론이 한창 진행 중.
* 미래는 불확실하지만, 지금가지 공통된 키워드로 제시되고 있는 것은 인공지능과 빅 데이터.
* 산업혁명과 생산양식의 변화
* 1차 산업혁명은 공장제 생산을 가져옴.
* 2차 산업혁명은 1차 산업혁명의 연속선상에 있었지만, 대량생산체계가 시작되었고 생산 양식 자체가 변화.
* 3차 산업혁명은 컴퓨터 디지털 기술을 기초로 하여 유연 생산과 자동화가 이루어짐.
* 4차 산업혁명은 3차 산업혁명의 연속성에 있지만 어떠한 방식으로 생산양식 바꿔갈지는 좀 더 지켜보아야 할 문제임. 아직까지는 현저한 변화가 드러나지는 않지만, 징후는 나타나고 있음.
* 4차 산업혁명의 본질
* 물리적 현실세계에 관한 정보, 지식들이 디지털 정보화되어 디지털 가상세계로 계속 확장됨. 그러면서 빅 데이터가 쌓이고 이를 효과적으로 분석할 수 있는 인공지능이 개발됨. 이를 통해 물리적 세계에 대한 더 정확한 예측이 가능하고, 이해가 깊어짐.
* 디지털 가상세계에서 전략을 수립하고, 맞춤화와 최적 예측을 제공. 생활의 많은 부분이 디지털 세계로 옮겨갈 것으로 예측.
* 이전 산업혁명과의 차이점 (Klaus Schuwab, 2016)
* 속도: 기하급수적인 발전속도.
* 범위: 범위가 굉장히 넓음.
* 시스템에 미치는 효과가 매우 큼.

## 4차 산업혁명이 고용에 미칠 영향
* 직업별 일자리 증감에 대해 국가 혹은 컨설팅 회사 차원의 다양한 보고서 발간
* Frey & Osborne (2013)
* 고용이 얼마나 자동화에 의해 영향을 받을 것인가에 대한 연구.
* 미국에 존재하는 702개의 직종(job)을 대상으로, 직장 내의 작업(task)을 감안했을 때, 그것이 얼마나 자동화 가능한지에 대해 분석.
* [BBC 홈페이지](http://www.bbc.com/news/technology-34066941)에서는 이 모델을 활용하여 특정 직업을 넣으면 그 직업이 향후 얼마나 자동화될 것인지에 대한 확률을 알려줌.
* 자동화에 따른 일자리 대체효과
* 대체 가능성이 낮은 직업은 공통적으로 사람의 손길이 필수적인 직업, 이에 대한 예로는 상담가, 교육자, 종교지도자 등이 있음.
* Frey & Osborne (2013)은 10년에서 20년 사이 미국 job의 47%가 자동화될 것이라고 예측.
* 보스톤 컨설팅은 2025년까지 현재 직업의 25%까지가 스마트 소프트웨어나 로봇에 의해 대체될 것으로 예측.
* 다보스포럼에서 15개국 대상으로 예측한 결과, 앞으로 5년 내에 710만 개의 일자리가 사라지고 210만 개의 일자리가 생겨서, 결과적으로 500만 개의 일자리가 줄어들 것으로 예측.
* 한국 고용정보원의 예측에 따르면, 10년 안에 1570만개 일자리가 사라질 것.
* 씨티뱅크(Citibank)가 세계은행(World Bank) 자료를 활용하여 예측했을 때, OECD 국가는 평균 57%의 직업이 자동화의 위험에 노출되어 있고, 인도는 69%, 중국은 77%의 직업이 자동화의 위험에 노출되어 있음.
* 작업 기준의 분석은 다른 결과를 보임.
* OECD는 직업 기준이 아니라, 작업 기준으로 분석.
* 평균 9%가 자동화 가능성에 직면.
* 구체적으로 한국은 6%, 오스트리아는 12%가 자동화 가능성이 있음.
* Frey & Osborne (2013)보다 수치가 낮은 이유는, 작업 일부는 자동화되더라도 직업은 남아 있을 수 있기 때문.
* 맥킨지
* 46개국을 대상으로 하여 올해 1월에 분석.
* 직종 2,000여개를 직무 활동(work activities)으로 분해하여 18가지 역량 면에 비춰 평가했을 때, 50%가 현재 기술에 의해 자동화될 가능성이 있음.
* 5%의 직종은 완전 자동화가 이루어질 것이고, 60%의 직종은 최소 30%의 직무 활동이 자동화가 이루어질 것으로 보임.
* 이는 12억명의 노동자에게 영향을 미칠 것.
* 정리하면, 자동화의 일자리 대체 효과는 두 가지 관점
* 직업(job) 대체.
* 작업(task) 대체: 직업 자체는 남아 있다는 점에서 직업 대체와는 다름.

## 고용에 대한 비관적 전망
* 기술적 실업(Technological unemployment)
* 고용 없는 성장 심화
* 일자리 양극화: 중산층 공동화 현상이 심화될 것으로 보임. 기존의 자동화는 수작업(manual labor)을 대체했으나, 최근 인공지능은 지식 노동자, 즉 중간 계층을 대체하고 있음. 따라서 사회적으로 중산층 기반이 무너지는 상황이 우려됨.
* 클라우드 노동(Human Cloud)과 긱 이코노미(Gig Economy)의 확산
* 플랫폼을 베이스로 함.
* 기업은 사람을 고용하지 않고, 사람들은 일을 처리하고 그것에 대한 보상을 받음.
* 이러한 형태에서는 고용이 아니라 독립적인 계약이 이루어짐.
* 사례
* [Amzon Mechanical Turk](https://www.mturk.com/mturk/welcome): 처리해야 할 일을 올리면 그 일을 할 수 있는 사람들에게 매칭되는 플랫폼.
* [Kaggle](https://www.kaggle.com): 데이터 분석과 같은 알고리즘 개발이 필요할 경우, 상금을 붙여서 올리면 600,000명 이상의 엔지니어들이 게임처럼 그에 대한 솔루션을 찾고, 그 솔루션이 채택되면 해당 엔지니어 혹은 엔지니어 팀이 상금을 받게 됨.
* 직업이 아니라 작업 기준의 대체가 일어난다고 하더라도, 전체적인 근로자 수는 줄 수밖에 없음.
* 각 직업 당 몇 명이 일하고 있는지, 또 그 직업 중 작업이 얼마나 자동화되어서 전체 고용이 얼마나 줄어들 것인가에 대한 관심을 가져야 함.

## 고용에 대한 낙관적 전망
* 자동화 → 생산성/효율성 향상 → 가격 하락 → 수요 증대 → 노동수요 증대의 흐름이 일어날 것이라는 예측.
* 새로운 성장동력 부상: 5대 공유경제가 확산되고 있으며, 이는 P-to-P 금융거래, 온라인 고용, 숙박 제공, 카쉐어링, 뮤직비디오 스트리밍임.
* 1,2,3 차 산업혁명도 새로운 직업을 창출했으므로, 4차 산업혁명도 새로운 직업을 창출할 것.
* 한계생산비용의 제로시대이며 생산성이 획기적으로 향상되어 풍요사회 (affluent society)가 도래할 것이라는 의견.

## 낙관적 전망에 대한 반론
* 기존의 기본모형은 모든 투입요소에 균등하게 영향을 미쳐 전반적 생산이 증대한다는 모형. 1980년대 초까지, 즉 2차 산업혁명까지 유효한 모델이었음.
* 비대칭모형에서는 전반적 고용을 늘리는 것이 아니라 숙련된 노동력의 수요가 증가하고 덜 숙련된 노동의 수요가 감소하는 편향적인 영향. 3차 산업혁명 이후 (디지털 기술혁명 이후) 확인되는 현상을 설명.
* 1997년부터 노동생산성과 고용이 분 리됨.
* 한국도 유사한 패턴을 보임.
* 제조업 생산은 늘지만 고용은 줄어는 추세가 보이며, 이는 자동화의 영향임,
* 경기 변동에서 과거보다 현재에 고용 회복에 걸리는 시간이 길어지고 있으며, 이는 고용 회복 없이 경기만 회복하는 패턴을 의미함.
* 1인당 실질 GDP는 증가하지만, 중위소득자의 실질 임금은 그 증가율에 못 미침.

* 정리하면, 생산성은 향상되지만 이는 임금 상승으로 이어지지 않음.
* 노동분배율은 갈수록 떨어지지만, 자본분배율은 갈수록 높아짐.
* 기술편향 효과로 인한 불평등 심화
* 교육 수준별로 임금이 변화하는 패턴을 살펴보면, 원래 교육 수준별 격차는 있지만 시간이 흐름에 따라 함께 올라가거나 내려갔지만, 최근에는 부채살처럼 교육 수준별 임금 수준이 나뉨.
* 슈퍼스타 편향적 기술변화: 상위 0.01%의 소득 점유율이 갈수록 높아짐.

## 기술변화와 노동시장의 변화
* 시대별 기술 변화
* 19C의 기술변화: 대량생산체계가 등장하여, 저숙련 노동자의 생산성이 높아지고 고숙련 노동자의 생산성이 낮춰짐. 기계와 저숙련 노동자가 결합하여 많은 고숙련 노동자 장인이 대체됨.
* 20C 후반의 기술변화: 숙련자를 선호하는 기술변화가 나타남. 대학 교육을 받은 노동자에 대한 수요와 상대적 임금이 상승하였으며, 이와 신자유주의가 맞물리면서 소득불균형이 증가됨.
* 21C의 기술변화: 인공지능과 로봇으로 대표되는, 슈퍼스타 편향적 기술변화가 나타남. 이는 기술 계급사회를 낳을 수 있음.

* 지금의 자동화는 2차 산업혁명의 대량 생산 시스템에 맞추어 세분화된 생산 양식 및 작업 흐름에 따라 일어났기에 자동화가 쉬움.
* 4차 산업혁명에서 인간의 장점을 극대화할 수 있는 새로운 생산방식이 나올 것인가에 관심을 집중해야 함.

## 기술진보와 고용 간 보완에 주목해야 함
* 모라벡의 역설
* 인간에게 쉬운 것은 컴퓨터에게 어렵고, 컴퓨터에게 쉬운 것은 인간에게 어려움.
* 인간과 컴퓨터를 대체하는 것처럼 만들지 말고, 둘을 상호보완적으로 만들어야 함.
* 앞으로는 교육과 조직 운영 차원에서 인공지능이 취약하지만 인간이 잘하는 부분에 대해 초점을 맞추어야 함.
* 이는 4차 산업혁명을 긍정적으로 받아들일 것인가 혹은 부정적으로 받아들일 것인가와 관련한 과제임.

## 토론: 어떻게 대응해야 하나
* 기술 발전이 인간성을 증진시켜야 함. 무분별한 기술 진보에는 반대를 해야 하지만, 기술 진보에 대해서 무분별하게 반대해서는 안 됨.
* 경쟁력을 가지면서도, 고용을 불안하게 만들지 않는 방법을 찾아야 함.
* 독일의 경우 영미권보다는 좀 더 제조업 중심으로 4차 산업혁명이 진행 중이며 독일 정부에서도 역시 관심을 가지고 Labor 4.0이라는 정책 기조를 이끌어 가고 있으며, 독일 사례는 시사하는 바가 크므로 관심을 가지고 지켜볼 필요가 있음.
* 모바일 엔터프라이즈에서 스마트폰으로 업무를 처리함으로써, 회사와 집의 구분이 되지 않아 스트레스를 많이 받는다는 선행 연구가 있음.
* 고용 절벽은 소비 절벽으로 이어지고, 이는 생산 절벽으로 이어져 경기 침체가 올 수 있음. 이를 해결하기 위해 기본 소득(universal income) 논의가 이루어짐.
* 평생학습 시스템으로 기술 갭(skill gaps)을 극복해야. 이는 직업이 대체된 사람들이 새로운 직업 위한 기술을 가지지 못하고 있을 가능성이 높기 때문임. 교육 수준에 따른 임금 격차를 줄이는 것이 필요하며, 정부 차원에서 기술 갭을 줄이려는 일-학습 병행제를 시행하고 있으나 적시적이지 않은 문제가 있고, 보다 근본적으로 교육이라는 것의 개념을 변화시켜야 함.
* 없어질 일자리가 무엇이고 생길 일자리가 무엇인지에 대한 고민이 필요함. 우리가 미처 고려하지 못하는 것을 포함하여 일자리가 많이 생겨 고용은 좋아질 것이나 미래에 양극화는 더 심화될 것으로 예측됨.

이미지 출처: Lewis Hine Powerhouse Mechanic, 17.5 X 24.3cm, toned gelatin silver print (Rights: Public Domain, George Eastman House Collection)

TOP