앞선 Part 1.에서 4차 산업혁명의 키워드는 Connection이 될 것이라 예측 해보았다. 신기술의 발전이 사물과 사물, 개인과 개인의 연결을 용이하게 만들기 때문이다. 그렇다면 Connection이라는 키워드를 구심점으로 앞으로 미래의 일자리는 어떻게 변화할 것인가? 많은 이들이 4차 산업혁명으로 기존의 일자리가 사라질 것이라고 예상하고 있다. AI, 로봇, 자율주행 등의 신기술로 인하여 대략 710만개의 기존 일자리가 사라질것이라 이야기한다. 기존의 일자리가 사라진다는 예측이 난무하면서 4차 산업혁명은 변화에 대한 설레임과 기대가 아닌 두려움으로 다가오는 것이다. 이러한 우려는 이번 다보스포럼에서도 주로 다루어졌다. 미래에 대한 희망 없이 불안정한 고용, 노동 상황에 놓인 비정규직을 칭하는 '프레카리이트'(precariat)를 일컫는 이들에 대한 대책 마련이 시급하다는 이야기가 주를 이뤘다는 것이다.
위와 같은 우려와 같이 4차 산업혁명으로 인한 변화는 기존의 일자리가 AI와 로봇으로 대체되고 소수의 사람들만이 새로운 변화의 혜택을 누릴 것인가? 분명 기존의 많은 일자리가 사라질 것이다. 많은 이들의 예상처럼 변화의 바람에 적응을 하지 못하는 '프레카리이트'(precariat)가 대량으로 발생할 수 있다.
그러나 필자는 4차 산업혁명을 두려움의 대상으로만 바라보지는 않는다. 4차 산업혁명으로 인하여 산업이 활성화되어 경제는 성장할 것이다. 또한, 지난 200년간 새로운 기술의 발전이 전체 일자리 수를 줄인 적은 없었다. 물론 신기술은 기존의 일자리를 대체할 수 있으나, 신기술과 새로운 산업은 새로운 일자리를 늘려 전체의 일자리를 늘릴 것으로 생각한다. 그러한 대표적 예로 아마존의 '아마존고'(amazon go)를 들수 있다. 무인점포인 '아마존고'에 대한 청사진이 제시 되었을 때 많은 이들이 로봇이 사람들의 일자리를 대체하여 일자리가 감소할 것이라고 내다봤다. 그러나 아마존고의 등장으로 유통 산업은 성장하였고, 새로운 배송형태의 등장으로 새로운 전문가의 수요가 증가하였다. 이에 아마존은 2016년 기준 정규직 11만명을 채용하였고, 2018년 중 정규직 10만명 을 추가 고용할 예정이라고 한다. 위와 같은 일자리 증가는 감당하기 어려운 온라인의 수요를 오프라인으로 전환하기 위한 노력이 필요했고, 기존 시스템에서 수용하기 어려운 분야가 발생하여 새로운 일자리가 늘어났기 때문이다.
또한, Connection이 키워드인 4차 산업혁명은 '탈중앙화'를 이끈다. 이러한 흐름은 공유경제, 블록체인 등을 통하여 볼 수 있다. 개인과 개인의 연결은 개인 고유의 기술과 개성의 가치를 높이고 있다. 또한, 개인이 가질 수 없던 네트워킹으로 지금까지 기업에 의지해야만 했던 개인의 능력을 플랫폼 기술의 발달로 개인들이 직접 능력을 발휘할 무대가 생기고 있는 것이다. 이러한 변화는 국내 벤처기업인 '크몽'의 사례를 미루어보아도 알 수 있다. 재능마켓으로 불리는 '크몽'(kmong)은 프리랜서들이 자신의 능력을 개인적으로 홍보하여 능력을 사고 파는 플랫폼이다. 영문번역부터 컨텐츠 제작까지 전문가들의 능력을 직접 이용할 수 있는 것이다. 무엇보다도 '스팀잇'(steemit)도 블록체인을 활용한 탈중앙화 흐름을 이끌고 있다 생각한다. 기존 IT 기업들의 배만 불려주던 개인들의 콘텐츠의 수익이 작성자에게 직접 보상되는 것은 또하나의 4차 산업혁명 탈중앙화 흐름이기 때문이다.
Part 1.에대한 @stylegold님의 리뷰와 같이 4차 산업혁명을 기존의 방식으로 평가하고 예측하는 것은 억측만을 남길 것이다. 또한, 이제 막 태동하는 새로운 산업과 신기술은 그 누구도 예측할 수 없는 방향으로 흘러갈 가능성이 크다. 하지만 4차 산업혁명은 두려워 할 대상이 아니다. 새로운 변화에 대한 설레임과 기대로 탈중앙화와 같은 유용한 방향으로 이끌어 가야한다. 결국 4차 산업혁명의 방향을 결정하는 것은 로봇이 아닌 사람이기 때문이다.
새해 복많이 받으세요!!
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새해 복 많이 받으세요~
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좋네요. 정리를 잘 하시나봅니다.
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부족한 글 좋게 봐주셔서 감사합니다 ^^
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말씀하신대로 흐름의 변화속에서 예전것은 사라지고, 새로운것이 많이 생길거라고 생각합니다. 또한 두려워 만 할것은 아니라고 하는것도 동의합니다. 결국 인공지능의 학습도 데이터의 집합이며, 인간도 꾸준히 학습한다는것을 고려하지 않은 판단일수도 있기 때문이죠.
좋은글 감사합니다.
제 글의 언급...해주시다니 몸둘바를 모르겠군요ㅋㅋ
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제 글에 훌륭한 리뷰를 남겨주심에 저야말로 몸둘바를 모르겠습니다 ㅎㅎ
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