이머징 기술의 정의와 특성 및 비지식(Non-Knowledge) 영역을 통한 기술 위험의 복잡성과 관리 방안에 관한 고찰 doc_id PCY_201611040300357591_2

이머징 기술은 아직 기술개발이 과정 중에 있는 기술을 의미하는데, 즉, 특정기술로 구체화되기 이전의 기술을 말한다. 이머징 기술은 매우 다양하고, 폭넓은 개념으로 이해되는데, 구체적인 사례로써 WEF의 글로벌 리스크 보고서의 경우 이머징 기술을 다음 3가지로 유형을 구분하여 설명하고 있다. 이에 따르면, 이머징 기술은 첫째, 정보기술과 관련된 기술로 인공지능, 사물인터넷, 빅데이터 등이 포함된다. 둘째, 생명공학기술과 관련된 기술로, 가뭄에 강한 농작물, 바이오연료 등 유전체공학, RNA에 기반하는 새로운 치료기술 등을 예로 들 수 있다. 셋째, 화학기술과 관련된 것으로 나노기술, 배터리기술, 핵폐기물 재활용 등이 포함된다(WEF, 2015). 그러나 일반적으로 이머징기술을 칭할 때, 첨단 신기술과 거의 구분되지 않는 경향이 있다. 이머징 기술 혹은 첨단 신기술의 경우, 대부분 기존에 적용하지 않았던 방법론을 적용하거나, 기존의 과학기술적 지식으로 그 사회적 영향과 활용가능성이 충분히 밝혀지지 않은 물질/기술을 대상으로 한다. 신기술 개발의 위험은 그만큼 커지는 것이다. 이머징 기술의 경우, 불확실성과 광범위한 지식의존성이라는 기술위험의 특성이 극대화되어 나타나게 된다. 이머징 기술의 경우 아직 구체화되어 있지 않아, 기술위험에 대한 과학기술 지식이 매우 불충분하며, 기존 기술시스템과의 경쟁구도에서 기존 과학기술 지식과 공존관계에 놓여있다는 특성이 있다. 이에 이머징 기술위험의 경우 일반적인 기술위험에 비해 그 복잡성이 매우 높은 특성이 나타나는데, 특히, 연구개발과정에서부터 기술의 잠재적인 위험요소가 존재한다는 특성이 있다. 이러한 이머징 기술위험의 특성에 대해 Renn(2013)은 복잡성, 과학적 불확실성과 정치사회적 모호성으로 정리한다(Renn, Klinke, 2013). 첫째, 복잡성이란 특정한 부정적인 효과와 다수의 잠재적 원인들 사이의 인과적 연관을 정확히 규명하기가 어렵고 정량화하기 어렵기 때문에 발생한다. 원인들 사이에 상호 작용이 일어나거나 피드백 과정이 연결되어 있는 경우, 혹은 원인과 효과 사이에 시간적으로 장기간의 지연이 발생하거나 간섭 변수들이 존재함으로 인해 이러한 복잡성이 출현할 수 있다. 우리가 흔히 이머징 기술이라 부르는 기술들은 많은 면에서 큰 혁신 잠재력을 갖고 있는 것으로 여겨진다. 그러나 혁신의 성공을 낙관하기엔 이머징 기술이라는 타이틀 하나만으로는 부족하다. 기존에 적용되었던 연구방법, 개발과정에 포함된 여러 가지 프로세스 기술과 분석기법, 제품 컨셉 등 각 단계와 과정에서 어떤 방향을 선택할 것인가 하는 문제의 해답은 매우 모호하다. 다시 말해 수 많은 변수가 존재한다. 또한 때로는 개발과정에서 선택된 기술적 컨셉들이 서로 이질적인 결과를 초래할 수도 있다. 이러한 잠재력과 리스크들은 사전에 미리 예견될 수 없는 상황에서 위험은 적절하게 통제될 수 있을 것인가? 특정한 체적을 가진 물질을 위해 실시됐던 독성평가가 나노 스케일의 입자에도 유효한가? 그러한 미립자가 경우에 따라 신체에 다르게 (“더 간단하게”) 받아들여질까, 그리고 거기서 그 미립자는 어떤 효과를 보이는가? 미립자는 신체에서 어떻게 이동하게 되고, 분비되거나 축적되는가? 미립자가 건강에 도움이 되는 효과들을 가져오나? 지금까지 이러한 문제들에 대한 확립된 지식(Knowledge)과 적합한 판단을 내려 줄 전문가가 있었으나, 이머징 기술의 위험과 그 위험을 관리하는 방법은 아직은 상당부분 비지식(Non Knowledge)의 영역에 머물고 있다. 이머징 기술의 위험은 높은 불확실성과 그것을 통제할 규범의 모호성이 매우 높은 특징을 가진다. 그 가운데 무엇을 ‘위험’으로 규정할 것인가에 대한 합의의 어려움 또한 극대화된다. 기술위험에 대한 연구는 기술이 사회에 어떠한 위협으로 작용하고, 어떠한 피해를 줄 수 있는지에 대한 연구를 포함한다. 이머징 기술을 개발하는데 있어 기존의 공학적 지식이 갖는 불완전성과 사회환경적 요인과 파급효과에 대한 지식의 불확실성은 기술혁신의 ‘블랙박스’를 거쳐 이해당사자들에게 ‘수용가능한 불확실성’으로 전환되어 간다. 여기서 기술개발의 혁신수준을 결정하는 것은 우리가 지금까지 경험하지 못했던 새로운 현상과 발견에 대해 다양한 인식을 얼마나 개방적으로 허용하는가이다. 앞서 이머징 기술과 그 위험관리에 있어 상당부분 아직은 보편타당한 것으로 굳건히 확립된 지식이 매우 취약하다는 것을 언급한 바 있다. Kastenhofer(2013) 은 이 영역을 비지식(Non Knowledge)의 영역으로 보고, 여기에 접근하는 다양한 연구문화에 대한 연구를 수행한 바 있다. 비지식을 다루는 문제는 사회적 갈등을 키워왔다. 신기술 문제로 발생하는 갈등의 틀을 구체화하기 위해 특별히 신기술과 관련된 위험의 정의, 평가, 의사소통(communicate)을 위한 분석적 틀과 도구가 제안되어 왔다. 그러나 이러한 제도화 이후 비지식(nonknowledge) 또는 무지(ignorance)의 역할과 관련하여 과학적․정치적 논쟁이 발생하게 되었고, 이를 이해하는 것이 무엇보다 중요하게 되었다. 비지식(Non Knowledge)라는 개념을 통해 이머징 기술의 지식화 과정을 살펴보면, 알려지지 않은 것 (Unknown)의 광범위한 영역에 대한 다양한 인식이 가능하다는 것을 알 수 있다. 비지식은 그 사회의 과학기술에 대한 대중의 인식, 연구자의 모험적 탐색, 정책입안자의 정책의제 등에 따라 “사회적으로 구성”되는 다면적 실체이다. 예를 들어, CFCs 또는 BSE 의 사례는 과학적 지식의 정치화(politicization)을 보여준 대표적 사례이다. 이는 단지 CFCs 또는 BSE가 과학적 지식의 한계와 결점에 대해서 정치․사회의 관심을 끌고 있다는 사실만을 지적하는 것은 아니다. Knorr-Cetina의 연구에 착안하여 Kastenhofer는 비지식에 접근하는 방식은 크게 세 가지로 나누고 있다. 첫째, 통제 지향적(control oriented) 유형이다. 이는 통제된 실험 조건에서 인식에 지장을 주는 요인을 배제하는데 초점을 두는 방식을 말한다. 둘째, 복잡성 지향적(complexity oriented) 유형이다. 이는 예기치 못한 사건뿐만 아니라 통제할 수 없고 맥락에 민감한 상황에 대하여 고도의 개방성(openness)을 인정하는 것을 말한다. 셋째, 단일 사례 지향적(single case-oriented) 유형이다. 이는 의학에서 임상시험과 같이 개별 사례에 대한 경험을 통해 비지식을 지식화 하는 방식이다. 이 경우, 지식화의 가능성은 개별 연구자의 능력과 노력에 달려있다고 보는 경향이 있다. 따라서 이 경우, 의도적인 무지(ignorance) 가 발생할 수 있다. 기존에 경험하지 못했던 현상에 대한 기존의 측량이나 통계적 접근은 현상을 가장 쉽게 설명할 수 있는 틀은 될 수 있으나, 광범위한 잠재된 위험의 대부분을 사각지대로 몰아가는 것일 수 있다. 과학에서 비지식을 다루는 다양한 방법은 Knorr-Cetina(1999)의 인식론적 문화(epistemic cultures) 연구에서 잘 소개되어 있다. Knorr-Cetina(1999)는 고에너지물리학(high energy physics)과 분자생물학(molecular biology)의 사례 연구를 통해, 해결되지 않는 문제에 대한(또는 비지식에 대한) 두 가지 서로 다른 접근법을 발견하고 “인식론적 문화”라는 개념을 발전시켰다. 고에너지물리학은 생산된 데이터의 증거가 제한적이라는 점을 고려하여 그 한계(evidential limits)을 명시하는 “부정적인 지식(negative knowledge)”을 축적해 나갔다. 이는 알고 있는 것의 한계에 대한 지식을 얻어내는 방법이다.