이머징 기술의 위험에 대한 회복력 관전에서의 대응방안

다양한 사회적 행위자들에 의해 추진되고 있는 비지식의 다원화 및 정치화는 새로운 제도화된 반응의 결과로 볼 수 있다. 농업생명공학 및 휴대폰의 사례에서 볼 수 있듯이, 기존에 우세한 위치에 있던 통제 지향적 문화는 unknown과 적합성에 대한 정의에 있어 그 권위가 위협받고 있다. 이러한 현상은 비지식 역시 내재된 규범적 개념의 측면에서 접근해야 함을 의미한다. 다시 말해, 비지식 역시 다양한 과학의 인식론적 문화를 가지고 있는 사회적 행위자들에 의해 구성, 평가, 전달되어야 한다는 것을 의미한다. 단순한 의미에서 비지식의 다원화는 사회갈등을 심화시킬 수 있지만, 인식론적 그리고 정치적 견해의 차이는 단지 책임성의 부재 혹은 올바른 의사결정의 불가능이 아니라 기존의 ‘지식’으로 한정되던 것을 ‘비지식’이라는 범위로 확장될 수 있다. 이를 위해서는 양적인 의미에서 ‘많은’ 행위자들의 참여를 넘어 다양한 인식론적 문화가 자유롭게 나타나고 인정되는 사회분위기가 필요하다. 이와 더불어, 과학적 기술의 혁신과 관련되어 알려지지 않은 미지의 것들(unknown-unknowns)에 대한 위험 대응에 있어 사실(fact)의 차원을 넘어 정치적 측면에서의 고려 역시 필요하다. 둘째, 과학적 불확실성이란 정보나 데이터와 같은 과학 지식의 결여 혹은 한계와 관계하는데 이 불확실성으로 인해 원하지 않는 효과, 기술 위험이 발생할 확률을 정확히 측정하기가 어렵다. 인과 사슬 모델을 만드는 과정에 관계되는 복잡도를 완전히 혹은 적절하게 줄이지 못하기 때문에 이런 불확실성이 발생하게 된다. 위험 측정에서 인간의 지식이란 불완전하고 선택적이며 불확실한 가정, 주장과 예측에 근거할 수 밖에 없기 때문에 기술 위험 평가에서 과학적 불확실성은 필연적으로 발생할 수 밖에 없다. 불확실성을 구성하는 요소들에는 위험에 대한 개별적인 반응의 다양함, 모델링 과정에서의 오류들, 비선형 연관들에 대한 이해 부족에서 유래하는 비결정성, 제한적인 모델, 제한적인 변수에 초점을 맞출 수 밖에 없는 데서 오는 불확실성, 위험 발생 확률에 관한 지식의 결여 등이 있다. 현재의 지식을 개선함으로써 줄일 수 있는 불확실성이 있기도 하지만 완전히 제거할 수 없는 불확실성도 존재한다. 고도의 불확실한 위험에는 지진과 같은 자연 재난, 테러공격, 유전자 조작 종들이 자연 환경에 미칠 장기적인 영향 등이 있다. 마지막으로 정치사회적 모호성이란 동일한 위험 현상에 대해서 서로 다른 생각과 해석들이 공존하고 있기 때문에 발생한다. 해석적 모호성은 동일한 관측이나 데이터 측정 결과에 근거한 해석의 다양성에서 유래하는데 이는 전문가들 사이에서 뿐만 아니라 일반인과 전문가들 사이에도 관찰된다. 일반인과 전문가들 사이에 존재하는 위험 인지의 차이에서 이런 해석적 다양성이 등장하게 된다. 그리고 서로 다른 가치를 지닌 다양한 사회 그룹들이 동일한 위험을 상이하게 해석하기 때문에 사회에는 동일한 위험에 대해서도 상이한 평가들이 등장하게 된다. 한편, 받아들일 수 있는 기준에 대해서도 서로 상이한 관점을 갖고 있기 때문에 규범적인 모호성도 존재한다. 수용 가능한 위험을 정의하는 과정에서 여기에 적용할 가치, 무엇을 우선적인 가치로 볼 것인가, 경계값은 또한 무엇으로 할 것인가를 놓고서도 합의가 되어야 하는 모호성이 존재한다는 것이다. 해석적 모호성이 높은 경우가 저준위 방사선, 식품 첨가물, 가축에 대한 호르몬 처방 등의 경우이고 규범적 모호성에는 간접 흡연 위험, 핵발전, 사전태아검사, GMO 등이 있겠다. 기술 위험의 불확실성은 또한 다른 방식으로도 드러난다. 예를 들어 상하수도 시스템과 컴퓨터 통신 시스템의 결합은 해커 침입이라는 위험에는 취약하지 않았던 상하수도 시스템이 통신망에 침입한 해커로 인해 시스템 오작동이 일어나 도시에 물을 공급하지 못하는 상황을 맞게 될 수 있는 것이다. 시스템의 상호 의존성이 강해지면서 외부 위험에 대한 시스템의 취약성도 증가하게 된 것이다. 또한, 두 시스템의 결합은 대형기술시스템에 내재해있던 이질성의 증가를 가져오고 이는 시스템 의 복잡도를 더 높이는 결과를 낳는다. 시스템 간의 상호의존성이 새로운 내용의 기술위험을 초래할 수 있음은 알 수 있지만, 이 새로운 기술위험을 미리 예측하기도 어렵고 위험을 정량화하기도 어려운 ‘known unknowns' 위험이 증가하게 된다. 전력시스템에 더 많은 다른 시스템들이 결합되면서 정전과 같은 단일 사건이 물 공급, 가스 공급 같은 주요 인프라 시설들이 작동하지 않게 되는 것은 물론, 시스템에 연계된 도시의 경제, 사회생활 자체를 영위할 수 없는 파국을 낳을 수도 있게 되었다. 위험평가 및 안전성 분석은 기술 실패 결과에 대한 모형 구축 및 실패 가능성 측정에 기반한다. 상호작용의 복잡성은 원인과 결과의 탐색 및 도출을 더욱 어렵게 만드는데, 가령, 환경보호를 위해 설계된 이산화탄소 배출저감장치의 경우에도 축적되는 경우 환경에 대한 악영향을 막을 수 없다. 이처럼 환경적 위험의 경우 그 예측이 더욱 불확실한 특성이 존재한다. 시스템을 개선하고자 경우, 실제적으로 기대하지 않은 상호작용으로 인해 원래 의도와 상이한 반작용 및 역효과가 발생된다. 산업적 활동에 의해 발생되는 환경폐해는 발생가능성이 낮고, 비용이 낮다고 고려되는데, 그러나 이러한 것들이 높은 가능성과 높은 비용을 수반하게 될 것이라는 인식이 요구된다. 쓰리마일 아일랜드, 체르노빌에서의 원전사고를 비롯하여 최근의 후쿠시마 원전사고는 기반시설 및 산업시설의 재앙적 결과가 가능하다는 일반국민들의 인식을 제고해 주었다. 기본적으로 특정 사건 및 사고의 상황적 맥락과 특성으로 인해 특정 사건 및 사고가 기술사회시스템의 위험요인으로 구체적으로 어떻게 작용하는지 예측하는 것은 더더욱 어려워지고 있다. 즉, 시스템 측면에서 기술위험의 원인과 결과 및 파급효과에 대한 예측은 불가능한 수준으로 그 불확실성이 증가하고 있다. Perrow의 정상사고(normal accident) 이론에 따르면, 복잡한 시스템은 복잡한 상호작용을 하는 시스템을 의미한다. 시스템간 상호작용은 선형적 상호작용(linear interactions)과 복잡한 상호작용(complex interactions)로 구분할 수 있다. 선형적 상호작용은 일련의 연속적인 생산 및 운영과정에서 나타나는데, 계획되지 않은 상황이 발생하더라도 충분히 예측 가능한 상호작용을 의미한다. 반면, 복잡한 상호작 용은 계획되거나, 기대되지 않은 과정이나 결과와 관련된 상호작용으로 예측이 불가능하거나, 간혹 즉각적으로 이해하기 어려운 특성을 지닌다. Perrow는 시스템 내에서의 상호작용과 시스템 간의 상호작용이 복잡해지면, 시스템 내 정보교류와 정밀한 기능수행은 항상 오류의 가능성을 가지게 된다. 발견된 오류가 빠른 시간 내에 수정되기 위해서는 시스템 운영에 적절한 개방성과 탄력성이 있어야 한다. 그러나 대규모 시스템일수록 복잡성으로부터 발생하는 정보소통 및 기능수행의 오류 등을 방지하기 위한 명목으로 구성요소들 간의 결합강도를 매우 강하게 유지하는 경향이 있다. 기술위험의 발생과 위험관리의 범위를 파악하는데 있어 또 하나 중요하게 고려되어야 할 점은 기술의 발전과 사회시스템의 발전이 서로 공진화 관계에 있으며, 복잡한 사회시스템일수록 기술위험의 발생가능성이 높다는 점이다. 기술위험은 기술을 개발, 사용하는데 관련한 시스템이 복잡해질수록 그 속성을 파악하여 통제하기가 어려워진다. 거꾸로 기술을 개발, 사용하는 시스템의 복잡성이 증가하면, 예상치 못한 위험이 발생할 가능성도 더 커진다. 기술혁신은 신제품과 경제적 성장 이외에도 기술위험이라는 부작용을 불러오는데, 기술위험을 적절히 통제하지 못한 경우, 혁신은 그 목적한 만큼의 사회경제적 효과를 얻을 수 없다. 기술은 종종 조직 및 시스템간 경계를 넘어 위험을 전파시킨다. 게다가 위험은 책임성 문제와 관련하여 위험에 책임성을 조직의 경계를 넘어 전파시키기도 한다. 또한, 위험은 조직간, 시스템간 신뢰의 문제를 야기하기도 한다. 공학적 설계에 대한 지식의 불완전성, 사회환경적 요인과 파급효과에 대한 지식의 불확실성이 기술혁신과정에서 어떻게 ‘수용 가능한 불완전성/불확실성’으로 대체되어 가는지, 그리고 이에 영향을 주는 사회, 정치적 요인은 무엇인지를 살펴보는 고찰이 필요하다.