기술적 불확실성과 이머징 위험에 대응하기 위한 실패를 통한 학습, 체계적인 모니터링, 그리고 다각적인 안전 관리 체계 구축의 필요성 doc_id PCY_201611040300357591_12

지식의 불확실성이 반드시 파국적인 위험을 초래하는 것은 아니다. 새로운 절차와 지식의 적용에 있어서 유연하고 적응적인 지식적용과정이 수반된다면, 공학적 설계지식의 불확실성을 줄일 수 있다. 이 과정에서 새로운 지식의 창출과 다양한 종류의 실책을 회피할 수 있는 방법론의 개발이 촉진되기도 한다. 기술혁신이란 거듭되는 실패와 오류의 수정과정 속에서 진전을 이룬다는 원리가 기술위험을 다루는 과정 속에서도 그대로 적용되는 것이다. 이러한 맥락에서 볼 때, 기술위험에 대한 대응의 핵심은 실패를 통한 학습이다. 이머징 기술의 경우, 기존의 알려져 있는 정형화된 방법론과 지식과 더불어 처음으로 시도되는 다양한 실험과 탐색이 필요하다. 이머징 기술은 다양한 기술적 configuration 을 탐색하는 과정에서 다양한 사회적, 경제적, 환경적 요소들을 고려하여, 특정한 사회적 기능을 수행하는 기술/제품(예: 무인으로 운행되는 자동차, 흡수력과 발색력이 뛰어난 화장품 등) 으로 구체화되어야 한다. 그것이 얼마나 짧은 시간 내에, 얼마나 적은 (사회경제적)비용으로 이루어지는가가 관건이다. 실패를 통한 학습은 이 과정이 효율적이고 효과적으로 진행될 수 있는 기제가 된다. Kastenhofer의 논지를 확대해서 이머징 위험에 접근하는 방식을 구분해 보면, 알려지지 않은 위험의 ‘불확실성’은 다음 세 가지 단계를 거치면서 ‘수용가능한 불확실성’으로 전환된다. 우선 우리가 새롭게 경험하는 현상과 물질에 대해 아직 면밀하게 설명하고, 정의를 내릴 수 있는 지식이 없다는 점을 인지(awareness)하는 단계이다. 이는 “unknown unknowns”의 위험이 광범위한 영역에 잠재해 있다는 점을 고려해야한다는 것을 의미한다. 비지식에 대한 인지는 그 자체로 지식확장의 첫 단계이자, Unknown Risk 가 가진 다면적 실체에 대한 다양한 이해와 해석이 공유될 수 있는 기반이기도 하다. 두 번째는 비지식에 어떤 방식으로 접근할 것인가의 문제를 결정하는 단계이다. 이는 기술혁신의 이해당사자들이 가진 혁신의 의도성(intentionality)과 위험에 대한 정보이다. 탈리도마이드 사건은 20세기 의학 관련 최악의 사건 중 하나로 꼽히는 사고로 알려져 있다. 탈리도마이드는 1953년 독일에서 개발되어, 1957년부터 ‘콘테르간’이라는 제품으로 판매되기 시작하였다. 진정, 수면 효과를 가지고 있어 임산부들의 입덧 완화 약품으로 사용하였다. 동물 실험에서 어떤 부작용도 발견되지 않아 ‘기적의 약’이라는 문구를 달고 판매가 이루어진 바 있다. 그러나 이 약물을 복용한 임산부가 기형아를 출산하면서 문제가 불거졌다. 임신 첫 3-8주 복용시 예외없이 기형아를 출산한 것이다. 출산된 아이들은 사지가 정상크기에 비해 짧은 사지결손증을 갖게 되었다. 독일에서 약 2500명의 기형아가 출산되었고, 세계적으로는 48개국에서 약 10,000명 이상의 기형아가 출산되었을 것으로 추정하고 있다. 또한, 이 사고는 기존의 과학적 지식의 생산절차가 갖는 신뢰성에 대한 문제를 제기하는 계기가 되기도 하였다. 의약품 생산에 있어 동물실험의 결과가 갖는 신뢰성에 한계가 있다는 점이 부각된 것이다. 이로 인해, 동물실험 뿐만 아니라 다양한 경로로 약품의 영향을 평가해야 할 필요성에 대한 인식이 증가하게 되었다. 사고발생 이후, 약물의 부작용에 대한 경각심이 높아졌고, 각국에서는 약물감시체계를 마련하게 되었다. 영국에서는 황색카드시스템(1964), 일본에서는 유해사례보고(1967) 체계가 구축되고, WHO-웁살라모니터링센터(1968)가 설립되었다. 약물 부작용을 완벽히 막을 수 없다면, 시판 후 유해사례보고와 모니터링 체계를 갖추는 것이 위험을 최소화하는 길이라는 인식에서였다. 그 외, 세계적 제약회사인 Merck 사에서 1999년 생산된 소염 진통제 Vioxx 는 시판 후 5년동안 전 세계적으로 8천만명이 복용하였는데, 심혈관계 부작용을 일으키는 것이 발견되었다. 당시 Merck 사는 이미 전 세계적으로 연매출 2조 달러 이상의 수익을 올렸던 바 있다. 이 후 Merck 사는 Vioxx 는 자진회수를 결정하고, 미국 FDA는 의약품 안전관리 강화계획을 발표했다. 2006년에 이르러 시판 후 안전관리가 더욱 강화되어야 한다는 문제의식이 더욱 부각되었고, 2007년 FDA는 시판 후 의약품 부작용을 파악하고 분석하기 위하여, 여러 대규모 데이터를 연계하는 체계를 구축한다. 2010년 6월 1일까지 최소 2,500만명, 2012년 6월까지 최소 1억명의 데이터를 분석하는 체계가 마련되었다. 셋째, 기술을 둘러싼 법규 및 제도에 대해서도 생각을 해 볼 수 있다. 대표적인 예로 자동차 보험 문제이다. 자율 주행차가 교통사고를 유발할 경우 차량 결함 여부를 판단하는 데 시간이 많이 소요되며 그 책임 소재를 파악이 불분명해질 가능성이 높아진다. 차량 결함이 없을 경우 탑승자 책임으로 판정되어 자동차 보험으로 보상하여야 하나, 급발진과 같은 사례에서와 같이 탑승자가 그 책임을 인정하지 못하는 경우가 발생할 수 있다. 또한 차량 결함이 원인(제작사 책임)일 경우에는 제조물 책임 보험으로 보상하기 때문에 피해자에게 적절한 보상이 이루어지기까지 더 많은 시간이 소요될 가능성이 있다. 넷째, 운전자-자율주행차 상호작용 오류의 문제가 있다. 자율주행 기능에 익숙해지면서, 운전자가 수동적인(passive) 상태로 변화하여 위급상황 대처 능력이 떨어지게 될 수 있다. 자율주행 도중 운전자가 수면이나 운전석 이탈과 같은 부적절한 행동을 할 경우 이는 곧 치명적인 사고로 이어질 수 있다. 또는 운전자가 수동주행 상태에서 자율주행 모드로 착각할 경우, 심각한 사고로 이어질 가능성이 생기게 된다. 자율주행차 운전은 기술적 이해와 숙련도를 요구하는 새로운 운전 방식이나 적절한 정보를 제공받지 못하고 구매하여 기존의 자동차에서 미처 예상치 못한 새로운 위험에 노출될 수 있다. 자율주행차가 가지고 있는 위험요소에 대해서 현재 논의되고 있는 점들은 자율 주행차의 성능 및 신뢰성, 사이버 보안 문제, 운전자-자율주행차 상호작용 오류 등을 들 수 있다. 첫째, 자율 주행차의 기술 수준을 정의하고 평가할 수 있는 방법이 명확하지 않다는 점을 들 수 있다. 현재로서는 자율주행차에 대해서 제한된 항목만을 평가하고 검정하고 있는 실정이다. 그런데 이처럼 제한된 평가항목을 통한 시스템 검증이 실제 도로 주행 상황에서 발생할 수 있는 다양한 조건을 모두 충족시키는 데에는 한계가 있으며, 검증 시스템에서 간과된 문제점으로 인해 자율주행차가 실제 도로에서 오작동할 경우 치명적인 사고로 이어질 수 있는 가능성이 다분하다. 둘째, 사이버 보안 문제에 대해서 논의 되고 있는 지점이 있다. 자율 주행차는 차체 자체로만 존재하는 것이 아니며 다양한 통신 채널을 통하여 외부 통신망과 연결되어야 하는 특성을 가진다. 이에 따라 해킹 등 외부 침입에 대한 철저한 대책이 요구된다. 예를 들어 고속도로 주행상황에서 해킹을 통하여 부적절한 조향 제어가 이루어질 경우 치명적인 사고로 이어질 수 있다.