인지컴퓨팅 기술의 발전 양상과 R&D 패러다임의 변화, 그리고 고용 시장 및 비즈니스 모델에 미치는 다각적인 영향 doc_id PCY_201610210218207881_4

인지컴퓨팅은 연구개발 및 지식산업 전 분야에도 영향을 미치며, 4세대 R&D 패러다임의 도래를 견인하고 있다. 실험 중심의 1세대 R&D, 이론 중심의 2세대 R&D, 컴퓨팅자원 중심의 3세대 R&D에 이어 데이터 중심의 4세대 R&D가 부상하고 있는 것이다(Hey, Tansley, and Tolle, 2009; 성원경 외, 2013). 데이터가 희소하고 획득비용이 높을 때는 미리 가설을 세우고 그에 적합한 데이터를 생성해 가설을 검증했으나, 방대한 데이터가 생산되는 현재는 데이터로부터 직접 가설을 수립ㆍ검증하는 역량이 핵심역량으로 부상하고 있다. '로봇 과학자(Robot Scientist)'라고도 불리는 ‘Adam’과 ‘Eve’는 데이터를 수집하고 패턴을 분석해 가설을 세우고 실험을 통해 가설을 입증하는 일련의 절차를 사람의 개입 없이 스스로 수행한다(University of Cambridge News, 2015.2.4.). 또한 텍스트마이닝(text mining) 기술을 이용해 방대한 문헌을 분석해 새로운 가설을 발견하는 ‘문헌기반탐색(Literature-Based Discovery)’ 기술도 부상하고 있다. 인지컴퓨팅은 뇌과학 연구와 연계해 발전하고 있으며, 신경모방(Neuromorphic) 반도체 개발도 모색하고 있다. 미국 국립보건원의 ‘휴먼 커넥톰(Human Connectome)’ 프로젝트는 뇌의 연결망 지도를 작성하고자 하는데, 1㎣ 용량의 뇌 일부분에서 1페타바이트 분량의 이미지가 생성되므로 거대 이미지 데이터 분석을 자동화하는 기술의 발전을 요구한다(승현준, 2014). 유럽위원회의 '휴먼 브레인 프로젝트'는 2023년까지 대규모 분산 컴퓨팅 기술을 활용해 사람의 뇌를 재현하는 것을 모색한다(The HBP-PS Consortium, 2012). 신경모방 반도체 연구는 연산과 기억 기능이 분리된 현재 컴퓨터와 달리 대뇌의 뉴런처럼 기억과 연산 기능을 동시에 수행하는 컴퓨터를 개발하고자 한다. 두개골 크기에 한정된 인간 뇌와 달리 컴퓨터는 인터넷을 통해 무한히 많은 수의 프로세서를 병렬로 연결해 사용할 수가 있어 향후 인간 뇌를 능가할 전망이다. 또한 인간은 개별 개체가 각자 새로 학습해야 해 인적자본 구축에 막대한 비용이 투입되지만, 인공지능 알고리즘은 다른 소프트웨어와 마찬가지로 한번 암묵지를 학습하면 학습된 내용을 모든 새로 생산되는 기계에 0에 가까운 한계비용으로 무한히 복제가 가능하다. 또한 컴퓨터는 장시간 업무를 수행할 수 있고, 감정이 부재해 대인 스트레스 없이 고객 응대가 가능하다. 금융 분야에서는 이미 알고리즘 트레이딩 등 인지컴퓨팅 기술이 적용되기 시작했고, 향후 다양한 전문가 업무를 인지컴퓨팅이 대체해 나갈 전망이다. 맥킨지연구소의 Manyika 등(2013 : 45)은 2025년경 지식업무 자동화 기술이 선진국에서 7천5백만~9천만 명, 개도국에서 3천5백만~5천만 명 의 풀타임환산 고용을 대체해 그 잠재적인 생산성 증대 효과가 전 세계적으로 연간 5.2~6.7조 달러에 달할 것으로 예측하였다. Frey & Osborne(2013)은 미국과 영국의 고용 중 향후 10~20년간 인공지능에 의해 대체될 가능성이 높은 직업에 대한 평가를 시도하였다. 인지컴퓨팅은 전통적인 컴퓨팅이 처리하기 어려웠던 비정형ㆍ비반복적인 업무마저 자동화할 수 있지만, 상황인식 및 손놀림, 창의성, 사회적 지능 등 세 가지 요소가 인간을 따라 잡는데 가장 시간이 오래 소요될 병목요인으로 판단된다. 미국 노동부의 O*NET 조사통계(2010년)와 연구진의 정성적 평가를 결합한 후, 기계학습(지도학습) 방법론을 적용해 702개 직업의 자동화 가능성을 도출하였다. 그 결과, 10~20년 내에 인공지능에 의해 대체될 확률이 90% 이상인 직업들이 1위인 텔레마케터를 포함해 사서, 경리업무, 세무사, 하역업무, 보험심사업무 등 170개 이상인 것으로 나타났다. 미국의 경우 총 고용의 47%가 대체될 확률이 70% 이상인 것으로 평가되었다. 또한 주로 중산층 직업을 대체했던 과거의 전산화와 달리 인지컴퓨팅은 임금과 교육수준이 낮은 직업일수록 대체할 가능성이 높게 나타났다. 물론 인지컴퓨팅을 활용한 다양한 제품과 서비스를 개발하기 위해 많은 고용이 신규 창출될 수 있다. 그런데, 인지컴퓨팅 기술 개발은 소프트웨어 및 인터넷 기술과 유사하게 소수의 글로벌 기업이 세계시장을 장악할 가능성이 커 한국이 글로벌경쟁에서 밀릴 경우, 신규직업 창출을 기대하기 어렵다. 더욱이 인지컴퓨팅 기술은 타 산업 뿐 아니라, 소프트웨어 개발 및 빅데이터 분석 산업 자신에게도 적용되어 반복적인 업무들을 대거 자동화할 전망이다. 핵심 원천기술을 직접 개발하는 것이 아니라, 단순히 해외에서 개발된 알고리즘을 국내 상황에 적용하려고만 한다면 고용 창출효과가 그다지 크지 않게 되는 것이다. 한편, 인간 중심적인 인공지능은 적응형 자동화(adaptive automation)를 모색할수도 있다(Carr, 2014: 243-247). 인간은 과제의 난이도가 너무 높거나 낮지 않고 적정할 때 몰입수준이 가장 높은데, 적응형 자동화는 사용자 행동을 모니터하다가 과부하 발생 시에만 개입하여 지원한다. 공급자부터 고객까지 자원/활동 → 가치제안 → 관계/채널의 가치사슬에서 인지컴퓨팅은 공유, 개인맞춤, 비대면 서비스를 통해 비즈니스모델을 혁신할 수 있다. 노동의 투입 뿐 아니라, 자본의 투입 요구도 최소화하면서도 이전과 거의 동일하거나 더 큰 가치를 창출할 수 있게 되는 것인데, 이는 노동집약적 산업뿐 아니라 자본 집약적 산업에도 큰 영향을 미칠 수 있다. 우선 비대면 서비스 혁신은 감성 대응이 가능한 휴머노이드 로봇 및 가상 아바타가 고객 응대를 대신할 수 있다. 고객은 단순히 스마트한 기술을 넘어 친근하고 다정한 서비스를 더욱 선호하기 때문이다. 이를 통해 온라인 전자상거래에 능숙한 디지털 네이티브 세대 뿐 아니라, 오프라인 거래에 익숙한 장년층 이상 소비자들도 쉽게 휴머노이드 로봇과 상호작용할 수 있게 될 것이다. 소프트뱅크의 페퍼는 사람의 감정을 인식할 수 있을 뿐 아니라, 자신 역시 가상의 감정을 가지며 대응하는 데, 2015년 하반기부터 "Pepper for Biz" 사업을 개시한다. 둘째, 인지컴퓨팅 기반 개인 맞춤 서비스는 프라이빗뱅킹, 건강상담 등 전문가가 제공하는 고가의 맞춤서비스를 저렴한 가격에 제공할 수 있을 것이다. 인지컴퓨팅은 사용자에게 본인의 선호를 명확히 정의해 주기를 요구하는 대신에 사용자의 행태를 지속적으로 관찰하면서 실제 선호를 파악할 수 있다. 네스트(Nest)사의 지능형 온도조절 시스템은 가족 구성원들이 각각의 방에서 다양한 상황에 따라 어떻게 온도를 조절하는지를 학습하여 구성원 각각의 생활 패턴과 선호에 가장 부합하게 자동으로 온도를 조절해 준다. 의료 및 제약 분야는 인지컴퓨팅을 활용한 개인 맞춤서비스의 성장이 가장 기대되는 분야이다. 셋째, 차량, 숙박시설 등을 공유하는 주문대응(On-Demand) 서비스화를 가속화할 것이다. 우버(Uber), 집카(Zipcar), 에어비앤비(Airbnb) 등의 공유경제 모델은 금융위기 이후 수요가 급증하고 있다. 차량공유 기업 Zipcar는 2013년 렌트카 업체 Avis에 인수되면서 회원 수가 2007년 10만 명에서 급성장해 2015년 6월 90만 명을 돌파하였다.