대형로펌 인간 불평등 심화 혹은 완화상반된 보고들 동시에 나와
기술의 방향성, 아직은 미정핵심은 국가의 운용 목적
부작용 가능성 면밀히 따져법 등 사회적 안전망 마련을
인공지능(AI) 관련 개발 소식이 들려올수록 사람들은 ‘공포’에 떤다. AI의 ‘똑똑함’에 놀라기도 하지만 이내 인간의 일자리를 대체할 수 있다는 두려움이 엄습한다. AI를 연구하는 학자들은 그러나 초가속 시대에 우리가 맞닥뜨리는 ‘공포’의 실체를 명확히 해야 한다고 말한다. 다가오는 문제가 무엇인지 직면해야 기술을 ‘희망’의 방향으로 끌고 갈 수 있다는 것이다. 정부도 기술이 노동 포용적·보완적으로 발전할 수 있도록 제도를 설계해야 한다는 조언이 나온다.
보 안 싱가포르 난양공대 컴퓨터과학과 석좌교수, 김지희 카이스트 경영대학 기술경영학부 교수, 김효은 국립한밭대 인문교양학부 교수는 25일 서울 중구 롯데호텔에서 ‘초가속 시대의 도전 - 공포를 넘어 희망으로’를 주제로 열린 <2025 경향포럼> 세 번째 세션 토론자로 나서 이에 관해 심도 있게 토론했다. 진행은 김재인 경희대 비교문화연구소 교수가 맡았다.
김재인 교수는 “AI는 훌륭한 도구이지만 기후위기, 전쟁, 극심한 차별과 혐오, 경제적 불평등 같은 문제를 푸는 데 얼마나 도움이 될지 의문”이라며 화두를 던졌다.
생성형 AI가 발달하면서 대량 실직을 실제로 걱정하게 됐다. 소수의 테크 기업만 막대한 이익을 가져가는 상황도 공포에 떨게 한다. 경제학자인 김지희 교수는 “아직 시간이 있다”고 했다. AI를 각 분야에 특화해 실생활에 활용할 만큼 상용화하는 데는 생각보다 많은 시간이 걸린다는 것이다.
김지희 교수는 “AI가 능력의 불평등을 키우리라는 관측이 많지만, AI가 고숙련 기술자를 더 향상시키는지, 저숙련 기술자를 더 향상시키는지에 대해서는 상반된 보고가 동시에 나오고 있다”고 설명했다.
예컨대 챗GPT를 사용하면 덜 숙련된 신입 직원의 업무 능력이 가장 많이 향상되고, 글쓰기를 가장 못하던 학생의 능력 향상이 가장 두드러질 수 있다는 것이다. 또 AI가 많은 일자리를 대체할 것으로 여겨지지만, 실제로는 AI라는 범용 기술을 각 분야에 적용하기 위한 일자리가 더 많이 생길 수도 있다고 했다.
그는 이어 “일자리와 관련한 현재까지의 담론을 살펴보면, 모든 직업이 AI의 영향을 받지만, 어떤 직업도 그 직업과 관련한 모든 업무가 다 대체되지는 않는다는 게 결론”이라고 말했다.
김지희 교수는 또 “AI가 ‘노동 보완적’으로 발전할지 ‘노동 대체적’으로 발전할지, 그 방향성은 아직 정해지지 않은 것으로 보인다”며 “정부는 기술이 노동 포용적·보완적으로 발전하도록 기업에 줄 인센티브와 사회안전망을 두루 설계해야 한다”고 말했다.
철학자인 김효은 교수는 “내년 초 발효하는 인공지능기본법이 특히 중요하다”며 “세계에서 두 번째로 발효하는 우리나라의 인공지능기본법은 굉장히 의미 있는 시도이고, 유럽연합(EU)과 미국 등의 법을 다 포괄한 내용”이라고 했다.
김효은 교수는 AI의 편향성이나 불공정 문제에 계속 관심을 가져야 한다고 강조했다. 그는 “AI의 편향성을 기술로 많이 완화시킬 수 있다는 희망적인 관점도 있지만, 실제로 문제도 발견되고 있다”며 최근 사례를 들었다. 김 교수에 따르면 거대언어모델(LLM)을 개발한 앤트로픽은 최근 자사 LLM이 주어진 목표를 위해 전략적으로 인간을 속인 사례를 발표했다.
김효은 교수는 이에 대해 “인간만 가졌다고 생각했던 ‘속이는 능력’을 AI가 가지게 된 것은 새로운 단계라고 받아들여졌다”면서도 “이 같은 불편한 사실을 앤트로픽사가 직접 공개했다는 데 의미를 둬야 한다고 본다”고 말했다. 그는 그러면서 AI를 교육에 적용하는 문제와 관련해서는 미국 보스턴 지역 18~39세 청년층을 대상으로 이뤄진 연구 결과도 소개했다. 이들을 세 그룹으로 나눠 한 그룹은 어떤 보조 도구도 쓰지 못하게 하고 나머지 두 그룹은 각각 챗GPT와 구글 검색을 사용해 에세이를 작성하게 하면서 뇌파를 측정했다. 세 그룹 중에서 챗GPT를 사용한 그룹의 뇌파 활동성이 가장 낮았다.
김효은 교수는 “여기까지는 예상이 가능한 부분”이라며 다음 부분을 주목해야 한다고 강조했다. 연구진은 처음 그룹을 뒤바꿔 처음에 챗GPT를 썼던 그룹에 보조 도구 없이 글을 쓰게 하고, 스스로 글을 썼던 그룹은 챗GPT를 쓰도록 했다. 그 결과, 처음에 혼자 에세이를 썼다가 후에 챗GPT를 사용한 그룹에선 최초의 인지 능력이 유지됐다.
그는 “생성형 AI를 교육에 사용하느냐 마느냐를 논의할 때도 찬반의 흑백논리를 내세우기보다는 교육의 순서를 어떻게 하는 게 효율적인지를 논의하는 게 중요할 수 있다”고 말했다. 처음부터 AI를 활용하기보다 먼저 스스로 고민해본 뒤 AI로 보완하는 방법이 좋다는 뜻이다. 그는 “인지 능력의 ‘빈익빈 부익부’는 경제적, 사회적 격차와 차별로 이어질 수 있기 때문에 (교육에 AI를 활용하는 데 있어) 사회적으로 면밀한 사전 조사와 준비 작업이 필요하다”고 강조했다.
진행을 맡은 김재인 교수는 토론자들에게 “AI가 개인의 능력을 증강·증폭하는 역할을 하는 만큼 AI 사용이 확산되면 개인 간 능력 격차가 더 커져 불평등이 확대되지 않겠냐”고 질문했다.
보 안 교수는 “AI가 평등성을 확보하는 데 도움을 줄 수도 있다”는 낙관론을 제시하면서 “(불평등과 격차 해소를 위해서는) 정부가 사람과 자원을 어떻게 운용하는지가 열쇠가 될 것”이라고 답했다.
그는 기술에 대한 막연한 경외나 공포보다는 ‘목적 지향적’ 태도가 중요하다는 점을 특히 강조했다. 그는 “인간과 유사한 수준의 지능을 갖춘 범용AI(AGI)가 어디까지 개발되었는지, 인간과 어떻게 다른지 구분하는 데 매달리기보다는 이 기술을 가지고 어떻게 진보를 이룰 것이냐에 매달려야 한다”고 말했다.
김효은 교수는 AI가 우리 사회를 반영한다는 점을 잊지 않아야 한다고 강조했다. 그는 “우리가 쓴 댓글까지 다 데이터가 되는 만큼, AI의 편향을 완화하려면 시민 차원에서 더 많은 논의가 필요하다”고 했다.
김재인 교수도 “인간이 만든 ‘과거 데이터’로 학습한 생성형 AI는 ‘기득권 주류 데이터’를 기반으로 보수적 의사결정을 내릴 수 있다”며 ‘공정한 판단’에 대한 사회적 논의가 활발해져야 한다고 강조했다.
이재명 대통령이 AI 부문 투자 확대를 예고한 만큼 관련 논의도 오갔다. 청중석에서는 “2000년대의 닷컴버블처럼 실체가 없는 기술에 투자만 늘리고 수익은 안 나는 게 아니냐”는 우려 섞인 질문도 나왔다.
김지희 교수는 이에 대해 “지금은 ‘묻지마 투자’가 성행하던 닷컴버블 때와는 분위기가 다르고 AI가 실제 가치를 창출하는 기술임에는 의심의 여지가 없다”면서도 “AI라는 범용성 기술로 어떻게 수익을 창출할지는 비즈니스 세계가 해결할 과제”라며 시간과 투자, 창의성이 필요한 영역임을 강조했다.
김효은 교수는 “우리의 세금을 투자하는 일이 될 것이기 때문에 면밀한 기획이 필요할 것”이라고 답했다.
밀키트를 자주 구입한다. 식구는 둘뿐이고 집밥 먹는 빈도도 낮으니, 직접 찬을 해 먹는 것보다 낫겠다는 판단에서다. 이런 결정이 가능했던 건 생략된 과정에 대한 신뢰가 있었기 때문이다. 내가 매장에서 직접 고를 정도로 괜찮은 품질의 식재료가 쓰였으리라는 기대, 완벽하진 않아도 어느 정도 깨끗하게 손질됐을 거란 믿음, 조미료를 과도하게 쓰지 않았을 것이라는 생각들이 뭉쳐서 조리 과정의 꽤 많은 부분을 온전히 외주화할 수 있게 된 거다. 여기에 주변 사람, 예를 들면 엄마나 친구들의 한마디도 보탬이 됐다. “요즘 밀키트 깔끔하게 잘 나오더라” “남는 식재료 냉장고에서 굴리지 않으니 더 낫겠어.” 같은 말.
나의 밀키트 사랑은 사실 하루에도 수십 가지씩 하는 의사결정 과정의 일부를 들어내줬다는 점으로도 뒷받침된다. 신경 쓸 것, 결정할 일들이 우리 일상에 생각보다 켜켜이 쌓여 있다. 오늘은 뭘 입을까, 신발은 뭐 신지, 버스를 탈까 지하철로 향할까, 회의 때 이 사안을 어떻게 마무리할까, 글은 뭘 써야 하나, 메일 답변은 무어라 하지, 시댁 갈 때 무엇을 꾸려 갈까, 모임 날짜를 언제 가능하다고 할까 등등 경중조차 가릴 수 없는 수많은 선택 가운데 끼니 준비라는 복잡한 일 하나 처리해준 것만으로도 너무나 감사할 따름이다.
인공지능(AI) 기술을 앞세운 프로덕트들은 어느 과정을 믿음직하게 생략해주고 있을까. AI를 더 잘 쓰고 싶다며, 어떻게 하면 낮은 비용으로 생산성을 높일 수 있을지 AI 서비스 ‘꿀조합’ 레시피를 알려달라는 요청을 정말 많이 받고 있다. 이때 “저는 챗GPT, 구글 제미나이, 젠스파크를 유료로 써요” 같은 말은 충분치 않다. 정확히 사용 사례를 알려주어야 한다. 가령 “강연 준비할 때는, 제미나이의 딥리서치로 큰 틀을 잡아 살펴보고, 결과물 복사해서 젠스파크에 붙여 발표 슬라이드 만든 뒤에, 마지막에 완성된 슬라이드를 챗GPT에 넣어서 팩트체크도 하고 논리적으로 빈 부분도 채워요”처럼 말이다. “저 사람이 저렇게 준비한 뒤 진행한 강연을 들어봤는데, 흐름이 빈틈없이 좋았다”는 식의 외부 평가까지 붙으면, 도구 추천의 가치는 더 올라갈 거다. 강연 준비를 위해 자료 리서치-흐름 잡기-시각화라는 워크플로의 일부를 AI에게 믿음직스럽게 맡긴 뒤, 자신의 입맛에 맞게 고쳐 나갔을 전문가의 노하우는 그렇게 중요한 사용 사례가 된다.
여전히 많은 AI 서비스들은 대중 사용자들에게 “우선 써보셔야 가치를 안다”며 무료 프로모션을 풀고 기다려본다. 아직까진 사용자 본인이 적극적으로, 프롬프트를 정교하게 맞추어 써야 하다 보니 그 벽을 넘어서는 난도가 높다. 가뜩이나 신경 쓸 것 많은 세상을 살면서, 내 워크플로에 맞추어 AI에게 무얼 물을지를 고민하는 것부터가 부담스럽다.
레시피들을 따라해봐야 나만의 간을 맞추는 법도 터득할 수 있다. 그러고 나서 순두부 밀키트에 부추를 더 넣어봤더니 훨씬 낫더라, 나는 양념은 절반만 넣는다 같은 나만의 입맛을 찾을 수 있다. 모든 대중 사용자가 함께 맨땅에서 시작해 사용 경험의 실패를 경험하고 프로덕트의 사용 가치를 깎을 필요는 없지 않나. AI 서비스들의 품질이 이제 어느 정도는 궤도에 올랐다. 당신은 일상 속 어떤 과정을 AI로 생략하고 있는가.

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