최신폰폰테크 노년층의 디지털 격차 이어‘AI 디바이드’ 발생할 수도
특정 세력에 AI 권력 집중돼자원 배분 쏠리는 상황 걱정
인문·사회학적 비판과 함께AI 거부할 ‘출구’ 마련 필요
세상의 속도에 맞춰 호흡하는 것만으로 숨가쁜 시대다. 자고 일어나면 진화하는 인공지능(AI)의 속도는 때론 두렵기까지 하다.
한 번의 실수만으로 벼랑 끝으로 떨어질지 모른다는 이 공포를 희망으로 바꿀 방법은 없을까. 한국 사회는 다가올 AI 시대를 어떻게 맞이해야 할까.
25일 서울 중구 롯데호텔에서 열린 <2025 경향포럼>의 오전 세션 ‘숨가쁜 변화, 문명사적 대전환’의 마지막 순서는 이 질문에 대한 세계적인 석학·전문가들의 대답이 될 듯하다.
지나 네프 영국 케임브리지대 민더루 기술·민주주의 센터장과 샹뱌오 독일 막스플랑크 사회인류학연구소장, 이광형 카이스트(KAIST) 총장은 AI가 불러올 인간 사회 변화를 예측하고 대응 방안에 관해 다각도의 의견을 나눴다. 토론자들은 AI가 세상을 완전히 바꿔놓을 것인 만큼 만반의 준비가 필요하다는 데 이견이 없었다. 좌담 진행은 이정동 서울대 공학전문대학원 교수가 맡았다.
브레이크 없는 AI가 만들 미래는
AI 기술이 견제받지 않은 채 발전한 10년 뒤 인간 사회 모습을 예측해달라는 질문에 토론자들은 공통적으로 ‘격차’를 꼽았다.
이 총장은 “디지털 격차에 이어 ‘AI 디바이드(격차)’가 나타날 수 있다”고 우려했다. 이미 노년층이 식당 등에서 키오스크 사용에 어려움을 겪으며 소외되고 있는 것처럼 AI 활용 여부에 따라 경제·사회적 격차가 발생할 수 있다는 것이다.
네프 센터장은 AI가 인간의 탐욕에 따라 움직이는 미래를 최악의 시나리오로 그렸다. 그는 “아무리 강력한 AI가 나와도 걱정하지 않는다. 어디까지나 인간의 문제”라며 “권력이 특정 국가나 인물에게 치중돼 전력이나 데이터 같은 중요한 자원의 배분을 마음대로 하는 상황이 가장 걱정된다”고 말했다. 이것이 극심한 빈부 격차와 불평등으로 이어질 수 있다고 경고했다.
샹 소장 역시 ‘힘의 쏠림’을 가장 우려했다. 소수의 엘리트가 AI의 혜택을 독점하는 시나리오다. 국방과 부의 측면에서 벌어질 격차를 그는 특히 우려했다. 샹 소장은 “<경향포럼>은 무척 좋은 취지의 행사지만 극히 일부만 관심을 갖고 참여한다”며 “농민이나 택시기사에게 AI가 어떤 의미가 있을지, 이들의 삶을 AI가 어떻게 편리하게 만들 수 있을지 그들에게 물어봐야 한다”고 했다.
샹 소장은 독일 철학자 마르틴 하이데거의 말을 인용, ‘지루함’이 AI 시대의 문제로 등장할 수 있다고도 내다봤다. AI가 극도로 발전한 사회에서 주도권을 상실한 인간은 일상의 작은 경이로움이나 놀라움마저 빼앗기고 삶의 의미를 의심할 수 있다는 것이다.
“오늘을 살아가는 것이 따분해진다는 것은 심오한 문제입니다. 우리가 모든 것을 잃어도 마지막까지 붙잡아야 하는 것은 감정입니다. 이것을 빼앗긴 세상은 꽤 무서울 겁니다. 이 영향을 예의주시해야 합니다.”
AI에도 ‘레드팀’이 필요하다
토론자들은 AI가 불러올 변화의 파고가 높은 만큼 비판적인 접근이 반드시 필요하다고 입을 모았다.
샹 소장은 “퇴장(출구)을 위한 기회와 공간이 필요하다”고 말했다. 그는 20세기에 등장한 다른 기술과 비교해 AI는 ‘사용할 수 있느냐 없느냐’보다 ‘선택의 여지가 없음’이 더 문제라고 본다. 포용성이 높고 일상에 침투할 가능성이 크기 때문이다. 그렇기에 개인이 AI의 위험성과 이로 인해 치러야 할 비용을 인지하고 사용을 거부할 수 있는 공간을 마련해두는 것이 중요하다는 게 그의 생각이다.
네프 센터장은 “지금은 가장 큰 목소리만 듣고 AI를 설계하고 있다”며 “세계 각지에서 내는 목소리를 경청하고 이를 녹여낼 필요가 있다”고 말했다.
AI 기술 개발이 메타, 구글 등 빅테크 공룡의 주도로 이뤄지는 상황에서 국제사회 협력과 견제가 필요하다는 의견도 제시됐다. 네프 센터장은 “빅테크, 그중에서도 미국의 대기업들은 ‘AI 기술은 너무 복잡해서 당신들은 이해하기 힘들 테니 우리를 규제하지 말라’는 식의 태도를 취하고 있다. 이것은 말도 안 되는 일”이라며 “여러 국가가 힘을 합쳐 과학기술을 이해하고, AI 발전이 인류 번영과 인권 존중을 기반으로 이뤄질 수 있도록 적극적으로 참여해야 한다”고 말했다.
이날 현장에서는 인문·사회학의 역할에 관한 질문도 나왔다. AI는 흔히 기술과 공학의 문제로만 여겨지지만, 전통적 인문·사회학이 줄 수 있는 도움도 있지 않겠느냐는 취지다.
이 총장은 “인간의 본성이나 인류의 발전 방향 등을 어려서부터 배우는 것이 중요하다”며 “인문학을 소홀히 해선 안 된다”고 강조했다. 카이스트는 이 총장 취임 이듬해인 2022년 기존에 있던 인문사회과학부를 디지털인문사회과학부로 확대하고 대학원 과정을 개설한 바 있다. 인간과 사회, 예술 분야에 대한 디지털 분석 역량을 갖춘 인문융합공학자를 양성하기 위해서다.
이 총장은 인문학과 공학의 ‘융합’에 방점을 찍었다. “인문학만 공부해서는 부가가치가 너무 적습니다. AI 개발자가 인문학을 공부할 수 있는 환경을 만들어줘야 합니다. 메타나 오픈AI 같은 기업이 나서줄 수 있다고 봅니다.”
사회자인 이정동 교수도 극작술을 연구하는 ‘드라마터그’를 예로 들며 공감을 표했다. 드라마터그는 하나의 연극 무대가 완성되기까지 문학적·예술적 조언을 하는 연극 전문가로 일종의 ‘레드팀’(취약점을 발견, 지적하는 조직) 역할을 한다. 이 교수는 “터그는 보통 잔소리를 하는 사람이기 때문에 제작진에게 환영받진 못한다. 하지만 터그가 훌륭하면 결과물이 훌륭하다”며 AI에도 인문·사회학적 시각이 반드시 필요하다고 말했다.
제조업 혁신부터 교육까지
한국 사회는 다가올 AI 시대를 어떻게 맞아야 할까. 이 총장은 교육의 중요성을 재차 강조했다. 그는 “향후 몇년간 AI를 어떻게 하는지가 후손의 미래를 결정할 것”이라며 “한국이 과거 디지털 전환 성공으로 번영을 이룬 것처럼 AI 전환(AX)에도 성공하려면 교육 확대를 통해 AI 관련 인력을 2~3배 이상 늘려야 한다”고 말했다.
네프 센터장은 한국의 제조업 경쟁력에 주목했다. 그는 “한국에는 제조업 관련 자원이 아주 많다는 사실을 알아야 한다”며 “놀라운 한국 경제 역사와 그 강점을 바탕으로 제조업 시스템을 AI를 통해 생산적으로 바꿀 수 있다”고 말했다.
샹 소장은 지난해 12·3 불법계엄 당시 거리로 나선 시민 수백만명의 이야기를 꺼냈다.
“계엄령이 내려진 그날 밤 많은 사람이 거리에 나왔습니다. 그들은 노래하고 춤추며 하나 되는 힘을 보여줬는데, 이건 세상의 많은 나라가 이미 잃어버린 것입니다. 불법계엄을 막은, 뛰어나고 역동적인 법치에도 감탄했습니다. 하지만 저는 이 앞의 두 층위는 개개인의 삶이 뒷받침돼야 유지될 수 있다고 봅니다. 내가 내 삶을 주도하고 있고 이 사회에 기여할 수 있다는 감각 같은 것들 말이죠. 이것들은 공식적인 인프라만큼이나 중요한 비공식적 인프라이고 사회 에너지를 생산해냅니다.”
보 안 싱가포르 난양공대(NTU) 컴퓨팅·데이터사이언스대 석좌교수는 중국 출신 인공지능(AI) 전문가다. 미국에서 박사학위를 받은 뒤 중국과학원 컴퓨팅기술연구소에서 부교수로 재직한 이력이 있다. 지금은 ‘세계인공지능학술대회(International Joint Conferences on Artificial Intelligence·IJCAI)’ 이사를 맡고 있다.
안 교수는 지난달 29일 난양공대 캠퍼스에서 경향신문과 만나 자신을 ‘실용적인 연구자’라고 소개했다. 그는 미국 대학에서 박사후 연구원으로 일하던 시절 AI와 게임 이론을 접목해 경찰, 미국 해안경비대 같은 정부 기관이 보안·안전 위험을 막기 위해 어떻게 자원을 배분하는 것이 최적인지 탐구했다. 최근엔 금융, 산업 분야 문제 해결을 위한 AI 활용법을 고민한다.
안 교수는 미국과 중국 간 기술 패권 경쟁이 앞으로 더 격화될 것으로 전망했다. 그는 AI가 인간 일자리를 대체하거나 신종 범죄에 악용될 수 있다는 등 우려에 대응하기 위해 규제·규범이 필요하다고 인정하면서도 기술 발달은 “거부할 수 없는 흐름”이라며 각국의 경쟁적 자구 노력에 더 초점을 맞췄다. 그는 ‘딥시크(DeepSeek) 충격’을 거론하며 중국 정부 주도의 빠른 변화를 긍정 평가하기도 했다. 기술 발달의 핵심 요인으로는 정부 차원의 적극 투자, 대학을 통한 더 많은 인재 육성을 거듭 강조했다. 다음은 주요 일문일답.
- AI 관련 뉴스가 연일 쏟아지고 있다. 최근 가장 인상 깊게 본 보도가 뭔가.
“올해 초 딥시크의 R1 출시 소식이다. 올해는 예년 대비 특히 다양한 기술이 등장하고 있다. 거의 모든 주요 기업들이 ‘마누스(Manus)’ 등 AI 에이전트를 내놓아 업계 내 주목을 받았다. 하지만 아직 딥시크 만한 혁신은 보지 못한 것 같다.”
- 챗GPT 개발사인 오픈AI(OpenAI)의 샘 올트먼도 AI 기술 발전 속도가 ‘무어의 법칙(인텔 창립자 고든 무어가 내세운 경험칙으로, 반도체 집적회로 성능이 2년마다 약 2배 증가한다는 주장)보다 더 빠르다’고 쓴 적이 있다. 경향포럼은 ‘초가속 시대’라는 명칭을 쓰기로 했다. 이런 명명에 동의하나.
“그렇다. 모든 것이 점점 더 빨라지고 있다. (딥시크 등장 전인) 지난해까지만 해도 오픈AI가 다른 기업보다 1년 이상 앞서 있다는 인상을 받았는데, 지금은 더 이상 그렇지 않다. 어느 한 기업이 압도적으로 앞선 것처럼 보이지 않는다. 1년 새 상황이 뒤바뀐 것이다. 왜 이렇게 변화가 빠른가. 치열한 경쟁 때문이다. 다들 시장에서 1등이 되기를 원한다. 문제는 1등 경쟁에만 몰두하다 보면 모델을 개발할 때 그 모델이 충분히 안정적인지, 위험 요소는 없는지 등을 충분한 시간을 들여 검토하지 못할 수 있다는 점이다. 몇 달 전 메타(Meta)가 ‘라마(LlaMA) 4’를 출시하기에 앞서 다른 모델 대비 성능이 떨어진다는 우려가 제기됐는데, 그래도 메타는 출시를 강행했다. 경쟁 때문이었다고 생각한다. 일정한 간격으로 뭔가를 발표하지 않으면 세상이 ‘메타가 뒤처지고 있다’고 인식할까 두려워한 것이다. 때문에 기업들이 모델의 견고성, 안전성, 가치 같은 핵심 요소를 잘 지켜나가는지 우려가 된다.”
- 인간처럼 사고·추론하는 범용인공지능(AGI)이 빠르면 5년 내 등장할 거란 전망도 있다.
“나는 그보다는 오래 걸릴 것이라고 예상한다. 여전히 ‘환각(Hallucination)’ 문제가 해결되지 않았고, 현재 가장 뛰어난 모델조차 아주 단순한 수준의 계산을 실수하기도 한다. 한편으로는 복잡한 수학 정리를 설명하는 것 같은 굉장히 놀라운 일들을 해내면서, 숫자 ‘9.11’과 ‘9.8’ 중 어느 게 더 크냐는 물음엔 제대로 답을 못하는 식이다.”
- AI 활용 측면에서 문제는 없을까. 최근 영국에선 정부가 살인 예측 알고리즘을 개발해 논란이 됐고, 세계적으로는 AI 무기 활용 우려도 나온다.
“모든 기술엔 양면성이 있고, AI도 마찬가지다. 대부분 사람들은 AI 활용으로 이익을 얻고 있다고 본다. 예를 들어 싱가포르 공항은 출·입국할 때 여권이 거의 필요치 않아 편리하다. 안면 인식 기술을 활용하기 때문이다. 싱가포르 시민은 이미 입·출국 심사 때 여권을 제시하지 않는다. 외국인도 입국할 때엔 여권 스캔 절차를 거치지만 이후 생체 인증으로 간소화하는 방향으로 가고 있다. 기술 자체가 아니라 사람이 문제다. 때문에 정부가 법이나 규제를 통해 개입해야 할 필요성이 있는 것이다. 사람들이 각기 무엇이 옳은지 그른지를 판별할 수 있도록 사회적 규범도 중요하다.”
- 로봇, AI가 향후 인간 일자리에 위협이 될 수 있다는 불안한 전망도 나온다.
“많은 사람이 일자리를 잃게 될 것이다. 지금도 대규모 언어 모델(LLM)과 관련해 비슷한 일이 벌어지고 있다. 이미 대기업 내 코딩 작업의 70%는 AI에 의해 수행되는 것으로 추정된다. 내년엔 80%, 2년 뒤엔 90%로 그 수치가 높아질 수도 있다. 소프트웨어 엔지니어마저 일자리를 잃는 것이다. 그렇다고 중국이 기술 개발을 하지 않으면, 다른 나라가 하게 될 것이다. 세계적인 경쟁이기 때문이다. 피할 수 없는 흐름이고, 직시해야 하는 현실이다.”
- AI 윤리, 사회적 규범 차원에서 특별히 유의할 점이 있다면.
“윤리는 중요한 문제이지만 나는 그 분야 전문가가 아니다. 법학, 사회과학 분야에 있는 사람들이 더 논의를 원하는 주제다. 나는 AI 기술이 여전히 초기 단계라고 본다. 어떤 나라든 AI에 투자할 생각이 있다면, 지금도 늦지 않은 시점이라고 말하고 싶다.”
- 중국에서 딥시크가 등장한 배경이 무엇인지를 두고 다양한 분석이 나왔다.
“딥시크의 출현은 모두에게 놀라움을 안겼다. 오픈AI와 비교하자면 성능은 견줄 만한데, 사용된 컴퓨팅 자원은 훨씬 적었다. 20대 포함 똑똑하고 젊은 인재가 핵심이었다고 생각한다. 석·박사 학위 없는 학사 출신이 상당수였지만 대부분 수학·정보 올림피아드 메달을 수상한 실력자들이었다. 조직 구조가 수평적이어서 구성원들이 자유롭게 아이디어를 실현할 수 있던 면도 있다. 연구에는 예측 불가한 면이 있어서, 구상처럼 작동할지 알 수 없는 경우가 많다. 운도 필요하다. 딥시크는 구성원이 아이디어를 즉각 시도해 보고, 일부가 실패해도 괜찮다 여기는 문화였던 것으로 안다.”
- 중국 정부·당 차원의 과학기술을 대하는 태도, 투자 측면은 어떻게 보나.
“중국엔 딥시크 하나만 있는 게 아니다. 비슷한 규모의, 대규모 투자가 이뤄진 LLM 관련 회사가 10개 이상 있다고 본다. 최근 주목받는 ‘체화(Embodied) AI’ 분야도 마찬가지다. 중국에는 수백 개에 달하는 로봇 관련 회사가 있다. 딥시크가 나오려면 비슷한 기업이 최소 몇 개 존재해야 하고, 거기서 일할 똑똑한 인재도 그만큼 많아야 한다. 기업들을 만들기 위한 자금도 필요하다. 이 점에서 중국 정부는 매우 빠르고 공격적으로 움직인다. 어떤 분야가 중요하다고 판단되면 자금을 곧장 투입한다. 지난해에만 중국은 AI 박사 인력 양성을 위한 신규 교육 기관을 여럿 설립했다. 박사 정원도 크게 늘렸다. 중국은 정부 차원에서 대학별 박사과정 정원을 통제하는데, AI에 한해선 이 할당량을 키운 것이다. 중국 정부는 정말 빠르게 움직인다. 요즘처럼 경쟁이 치열한 시기엔 빠르지 않으면 살아남기가 어렵다.”
- 미국이 AI 반도체 대중국 수출을 규제하는 등 양국 간 기술 패권 경쟁이 점점 격해지는 듯하다. 앞으로 어떻게 될까.
“맞다. (제재 때문에) 중국은 좋은 그래픽처리장치(GPU)를 확보하기 어려운 상황이고, 딥시크가 사용하는 GPU 기계는 오픈AI 포함 다른 주요 기업이 쓰는 것과 비교하기 어려운 수준이다. 단순히 GPU만의 문제가 아니고, 다양한 AI 모델이나 도구들과의 협업도 중국 기업들은 활용하기 힘들다. 이는 중국이 더 나은 AI 모델을 개발하고 미국 및 다른 나라들과 경쟁하는 데 있어 큰 약점 중 하나다. 중국으로선 자체 개발 말고는 선택의 여지가 없었다. 그러니 지금껏 GPU 등 하드웨어 개발에 나섰고, ‘엔비디아’ 수준은 아니지만 지난 몇 년 새 상당한 진전을 보이기도 했다. ‘화웨이’ 등 중국산 GPU 칩을 기반으로 작동하는 LLM도 나왔다. 내 예상보다도 따라잡는 속도가 빠른 듯하다. 인구가 매우 많고, 산업 기반이 종합적으로 갖춰져 있어 가능한 일 같다. 중국 입장에선 지난 5~6년 전이 위기였고, 지금은 어떤 제재가 오더라도 더 잘 대응할 수 있도록 준비가 된 듯하다. 때문에 경쟁이 앞으로 더 악화할 수도 있다.”
- 중국과 미국 모두에서 연구 경험이 있다. 연구 분위기, 정부 정책 등 양국 간 차이를 짚어 본다면.
“논문 수나 주요 학회 참가 수를 보면 중국이 굉장히 빠르게 성장하고 있다. 하지만 창조적 혁신을 기준으로 보면 미국이 여전히 앞서 있다고 본다. 여기서 창조적 혁신이란 0에서 1로, 없던 것을 만드는 혁신을 의미한다. 챗GPT나 ‘소라(Sora)’ 같은 모델을 보면 전부 미국산이다. 전통적으로 미국은 연구 개발이라든지 첨단 기술 생태계 전반이 훨씬 더 잘 갖춰져 있다. 반면 중국은 1에서 100으로 가는 것은 잘한다. 존재하는 아이디어라면 빠르게 따라가고, 이후 경쟁력 있는 모델, 심지어 더 나은 모델도 만들어 낸다. 미국 대학은 대부분 사립이고, 교수·연구자가 자신이 하고픈 연구를 자율적으로 선택할 수 있다는 것도 특징이다. 반면 중국은 그런 자율성이 적다. 한편으로 이는 중국 정부가 직접 개입해 특정 연구 분야에 자원을 적극적으로 투입할 수 있다는 뜻이기도 하다. 인력, 기업이 많은 만큼 ‘내부 경쟁’이 치열하기도 하다. 이런 구조 덕분에 두 나라 간의 격차는 점점 줄어들고 있다고 느낀다.”
- 미·중 경쟁 속 한국이 갈 길이 고민이다. 오픈AI, 딥시크의 ‘빠른 추격자’가 돼야 할까.
“챗GPT나 딥시크 같은 ‘파운데이션(Foundation)’ 모델을 만드는 건 당장은 어려울 수 있다. 꼭 범용 AI일 필요는 없다고 본다. 특정 산업 분야에 특화된 세계 최고의 모델을 만들면 된다. 한국은 인구가 약 5000만명으로 싱가포르의 10배 수준이다. 경제 규모도 그렇고, 작은 나라가 아니다. 전자 산업에 강한 기반이 있고, 서구권과도 잘 연결돼 있어 좋은 GPU를 확보하기도 쉽다. 그런 강점을 AI 개발 경쟁에서도 살려야 한다. 세계가 ‘이 분야는 한국이 최고’라고 인식하는 것을 목표로 전략적으로 나아가야 한다. 이를 위해 한국도 자체적인 개발 역량을 갖추는 것이 일단 중요하다. 지금 AI 분야에서 좋은 점 중 하나는 ‘오픈 소스(Open source·개발에 필요한 소스 코드, 설계도 등을 공개해둔 것)’ 모델들이 많다는 것이다. 모든 것을 처음부터 새로이 만들 필요가 없다. 딥시크 모델도 오픈 소스로부터 많은 이점을 얻었다. 그러려면 무엇보다 고급 기술 인재가 필요하다. 산업계 및 정부의 전략적 투자·지원도 함께해야 한다.”

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