관련 통계자료 다운로드 분야별 지능화 기술 분포도
국내 미디어 주요 내용에 '미래를 묻다' 또는 '길을 묻다'는 주제가 많다. 생성형 인공지능(AI)를 포함한 신범용적 기술(General Purpose Technology) 등장과 함께 우리는 새로운 기회와 도전에 직면했다. 또한 불확실성과 혼돈의 시대로 들어가고 있다.
경제협력개발기구(OECD)가 발간한 2023 보고서에 따르면 평균노동력의 27%가 AI를 통해 사라진다. 세계경제포럼(WEF)의 '일자리의 미래 2023'는 8300개 일자리가 사라질 것으로 예견했다. 미래학자 토마스 프레이는 2030년에는 현재 일자리의 절반은 사라지고, 80% 이상이 없어지거나 다른 직업으로 진화할 것으로 보고 있으며, '로봇의 지배'로 알려진 마틴 포드도 노동력은 AI와 로봇기술로 결국 뒤처지는 위협을 언급하고 있다.
변화에 가장 영향을 받게 되는 사람은 영국 런던대 SOAS의 가이 스탠딩 교수가 언급하고 있는 프레카리아트(Precariat) 그룹이다. 그는 단순노동을 종사하는 저임금 노동자가 AI로 대체된 노동시장에 대한 비관적 전망도 내놓았다.
글로벌 투자은행인 골드만 삭스는 생성형AI를 포함해 혁신기술에 대한 투자가 지속될 경우, 자동화에 따라 미국과 유럽은 일자리의 약 25%에서 절반 이상이 대체될 것으로 전망하고 있다. 국제통화기금(IMF) 기타고파나스 부총재 또한 AI기술은 파괴적 혁신으로 인식되면서 높은 생산성을 기대하지만, 노동시장에 상당한 혼란을 초래할 수 있는 위험이 있다고 언급하고 있다.
AI기술이 빠르게 확산됨에 따라 다양한 분야에서 데이터의 수집·가공의 자동화, 상황에 따라 다목적으로 수집되는 센서기반의 인지기술을 통해 효율적이고 더 많은 데이터의 양을 수집하고 실시간으로 더 빠른 의사결정을 내리는데 기여하게 된다.
'스마트시티 인덱스 보고서 2022'에 따르면 도시의 지능화는 2019년에는 전체 3090개 (스마트시티 관련 서비스, 인프라, 및 실증 프로젝트)의 28%에 불과했지만, 2022년 41%로 확대됐고, 특히 인프라와 실증 프로젝트 같은 경우 각각 72%, 58%로 높은 비율을 차지하고 있었다. 이러한 초격차 혁신기술이 적용한 도시분야는 그동안 가장 활발하게 성장했던 교통뿐만 아니라, 에너지·환경 및 헬스복지 분야로도 확대돼 새로운 가치사슬과 함께 생태계로 발전될 전망이다.
민간에서는 4차 산업혁명의 디지털 전환 가속화에 따라 국내외 정보통신기술(ICT) 기업은 사업의 재편화는 물론이고 산업차원에서 다양한 지각변동을 예상하고 있으며, 각 국가들은 이에 따른 국가차원의 신성장 전략을 수립해 대응하고자 한다. 국내에서는 정보통신정책연구원(KISDI) 등을 포함, 다수의 연구기관 보고서에 따르면 ICT 발전에 따라 자동화 공정도입으로 재편됐던 블루칼라(생산현장 노동자)에서 이제는 화이트컬러 일자리를 포함해 국내 일자리의 43%가 자동화 고위험군으로 분류하기도 했다. 오늘과 다른 양상의 일자리 창출을 고려해야 한다는 설명이다.
이러한 노동시장의 변화는 물론 국내에서는 고령화·저출산·지역경제 붕괴에 따른 지방소멸이 현실로 직면하고 있다. 전국 시군구 2곳 중 1곳은 소멸위험 지역으로 학교는 물론 지역 생태계도 어려움을 겪고 있다. 국내에서 서울· 경기· 인천 등 수도권 집중도는 51.8%, 일자리는 49.7%이며 지역내 총생산(GDRP)은 50%가 넘으며 지역간 불균형 문제도 가중되고 있다.
우리보다 이러한 문제들을 먼저 경함하고 있는 일본 정부는 지역주민 중심의 '2030 슈퍼시티 구성'을 제시했다. 이는 일본사회의 미래상 '소사이티 5.0' 실현을 위해 슈퍼시티 정책을 통해 지방도시들이 경험하고 있는 다양한 격차문제를 줄여나가며, 주민의 눈높이에 맞는 첨단서비스를 적용하는 형태의 도시라 볼 수 있다.
우리나라도 유사한 스마트시티 정책을 추진하고 있으나, 국내실정에 맞는 인구소멸 문제에 따른 다양한 스마트시티 서비스와 인프라 구축이 필요하다고 볼 수 있다. 연결성이 강화되며 또한 도시의 지능화가 가속화되면서 우리나라의 스마트시티도 어디에 좌표를 어디에 두고 달려가야 할지 새로운 접근이 필요할 것으로 보인다.
이를 위해 첫째, 스마트시티를 구현하는 새로운 개념적 접근이 필요하다. 초연결성과 지능화은 차세대 스마트시티(초연결지능도시)를 구현하는 중요한 개념으로, 이를 통해 물리적 공간과 비물리적 공간의 연결을 포함해 다양한 도시모델의 유형화가 필요하다.
둘째, 디지털 플랫폼 정부의 성공적 데이터 경제를 활성화 하기 위해서는 광역권·지자체의 AI·데이터 허브센터의 구축이 시급해 보인다. 지금까지는 중앙정부 중심의 데이터를 수집·가공하는 관리에 중점을 두었다면, 지금부터는 이를 거래·활용 기반을 강화해 활성화 시키는데 노력해야 할 것이다. 이를 위해 광역권 또는 지지체 중심으로 지역데이터와 국가데이터가 유기적으로 연결되는 플랫폼 구축과 함께 지역적으로 당면하고 있는 문제를 해결하는 데 적극적으로 활용돼야 할 것이다.
셋째, 이를 위해 공공중심이 아닌 민간이 함께 참여하는 지역 중심의 새로운 혁신생태계로 재편하는 동시에 미래 일자리 창출에 대한 정책도 함께 고려돼야 할 것이다.
마지막으로 공공 중심이 아닌 새로운 민관협력모델이 제시되면서 개방형 혁신을 적극적으로 지원하는 규제 완화와 제도개선도 받드시 필요하다.
앞으로 우리와 함께할 미래 세대가 어떠한 공간에서 생활하고 살아갈 지 또한 새로운 일자리와 미래산업을 통해 지속가능한 사회를 어떻게 만들지 궁금해진다. AI 기술을 포함한 신범용적 기술 발전에 따라 많은 우려도 예상되지만, 한편으로는 우리의 삶의 질이 좀 더 편리해지도록 올바르게 활용되는 것이 중요하다. 지금부터 우리는 이러한 기술과 함께 공존해 나가는 방법을 알아가며 준비해야 한다.
이정훈 연세대 정보대학원 교수 jhoonlee@yonsei.ac.kr
〈필자〉이정훈 교수는 연세대 정보대학원 교수이자 DT기술경영 센터장이다. 현재 공공데이터 전략 실무위원, 데이터 개방·활용 전문위원회 위원장과 국가데이터정책위원회 생산·공유 분과위원회에서 실무위원으로도 활동하고 있다. 국내외 스마트시티 분야에서 공공데이터를 활용한 도시 혁신과 도시의 디지털전환 전략을 연구하는 대표 학자로서 기술경영경제학회·IT서비스학회 부회장, 한국정보시스템감사통제협회 부회장, 국가스마트도시위원으로도 활동하고 있다.