폰테크 홈페이지 화물연대 서경본부 한국타이어지회 “권역축소·물량이관에 노동자들 피해···원청 대화 나서야” > 공지사항

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폰테크 홈페이지 화물연대 서울경기지역본부 한국타이어지회 소속 화물노동자들이 18일 경기 성남시 한국타이어 본사 앞에서 항의 집회를 열고 “노조와 대화에 나서라”고 촉구했다.
화물연대 서경본부 한국타이어지회 소속 노동자들은 한국타이어의 충청권 권역축소와 물량이관에 반발해 이달 4일부터 전면 파업에 돌입했다. 노동자들은 “2025년 10월 대형타이어 중부물류 통합배송이 시행되면서 평택물류센터 물량은 약35% 감소했지만, 같은 시기 오히려 배송차량 7대가 증차됐다”며 이로 인해 노동자들이 피해를 보고 있다고 밝혔다.
이들은 “증차 이후 물량이 다시 줄어 하루 평균 약7대가 휴차하는 상황이 이어졌다”며 “화물노동자에게 휴차는 곧 수입의 직접적 감소이지만, 차량 할부금·보험료·유지비 등 고정비는 운행 여부와 관계없이 매달 빠져나가고 있다”고 했다.
이어 “버텨온 조합원들에게 돌아온 것은 또 한 번의 일방적 통보였다”며 “지회가 운송사와 2026년도 운반비 현실화 협상을 진행하던 중 한국타이어는 음성·진천·천안·아산·예산·홍성·당진·서산·태안 등 평택물류센터가 담당해 온 충청권 물량 대부분을 계룡센터로 이관하는 권역축소를 추진했다”고 했다.
노동자들은 “이관이 시행되면 전체 물량은 약 12% 줄지만, 조합원의 실질 운송수익은 약 30% 감소할 것으로 예상된다”며 “물량이 빠져나가는데 차량은 그대로 남아 조합원 간 물량 경쟁이 불가피하다”고 주장했다.
그러면서 “권역과 물량을 결정하는 것은 운송사가 아니라 원청 한국타이어”라며 “노동자들에게 물량 축소와 수입 감소를 떠안길 것이 아니라 대화의 자리부터 마련해야 한다”고 덧붙였다.
러시아가 18일(현지시간)부터 사흘간 하원(국가두마) 의원 450명을 선출하는 총선을 치른다. 2022년 러시아·우크라이나 전쟁 발발 이후 열리는 첫 총선으로, 집권 통합러시아당의 압승이 예상된다.
타스통신에 따르면 이번 선거는 이날부터 오는 20일까지 전국에서 진행된다. 국가두마 의원 임기는 5년으로 마지막 총선은 2021년 9월 치러졌다.
집권당 통합러시아당은 사실상 야당이 없는 것으로 평가받는 이번 선거에도 하원 다수 의석을 확보할 것으로 예상된다. 통합러시아당은 2003년부터 의회 다수 의석을 차지해왔다.
이번 선거는 우크라이나 돈바스와 노보로시야 등 러시아가 점령해 자국 영토로 편입한 지역 주민이 참여하는 첫 총선이기도 하다. 우크라이나는 점령지에서 치러지는 이번 선거를 불법으로 규정하고 있다.
블라디미르 푸틴 대통령은 지난 16일 대국민 연설에서 “여러분의 선택과 의지는 수백만 국민이 우리 병사들을 지지하고 있음을 다시 한 번 보여줄 것”이라며 “선거 참여는 러시아의 승리에 기여하는 공동의 행동”이라고 독려했다.
한편 러시아인들 사이에서는 선거 뒤 전쟁에 내몰릴 수 있다는 두려움이 커지고 있다고 블룸버그통신이 17일 보도했다.
통신은 이런 불안이 대통령궁 내부 관료 사이에서도 널리 퍼져있으며, 이들이 최근 몇 달간 해외 은행 계좌를 개설하고 자산을 해외로 옮겨왔다고 전했다. 통신은 이들이 가족과 지인들에게 러시아를 떠날 것을 권유해왔다고도 설명했다.
푸틴 대통령은 추가 동원령에 대해 “터무니없는 주장이다. 서방의 정보전”이라며 부인했다. 그러나 유럽 안보 당국은 러시아가 연말까지 추가로 30만명을 징집할 것으로 보고 있다. 전쟁이 5년 차에 접어들면서 병력 모집은 점점 어려워지고 있다. 블룸버그는 러시아 현지에서 ‘강제 징집을 피하려면 자발적으로 계약 입대를 해라’는 내용의 광고가 확산하고 있다고 전했다.
지난 8월27일, 과학기술정보통신부와 한국지능정보사회진흥원이 독자 인공지능(AI) 파운데이션 모델의 학습데이터 29종, 약 3544만건, 약 1조5600억 토큰을 개방했다는 발표가 나왔다. 그 다음날인 8월28일에는 ‘모두의 인공지능’ 서비스를 맡을 컨소시엄으로 SKT, 카카오, KT 세 곳이 선정됐다는 소식이 이어졌다. 10월에는 베타 버전을 출시하고 연내 공개 서비스를 목표로 삼는다고 한다. 이 두 소식을 겹쳐놓고 볼 때 기대와 염려가 엇갈리는 마음이 된다. 나와 같은 비전문가가 볼 때에도 과연 이게 한국에서의 삶을 충분히 소화하고 효과적으로 작동할 수 있는 독자적 파운데이션 모델이 될 수 있을지에 대해 의문이 생기기 때문이다.
일단 거대언어모델의 성능 자체에 대해서는 좋은 평가들이 나온 바 있다. 하지만 인공지능의 능력은 기계적 성능만으로 결정되지 않으며, 어떤 데이터를 어떻게 학습했느냐 또한 결정적인 중요성을 갖는다. 여기에서 우리의 인공지능 모델이 학습한 그 1조5600억 토큰의 데이터가 어떤 내용이었는지를 열어볼 필요가 있다. 그 구성은 범용 텍스트와 멀티모달, 수학과 과학, 법률 분야의 고난도 추론, 제조업 기술문서, 민원 상담 음성 등이 중심이라고 한다. 하지만 이것만으로는 ‘한국의 삶’이라는 현실이 만족스럽게 구성될 수가 없다. 예를 들어 지역의 역사와 민속, 설화와 축제, 국민 개개인의 생활사와 직업 경험, 문학과 음악, 대중문화 등과 같은 중요한 부문의 데이터가 들어가 있는지 의심이 생긴다. 이를 빼고 학습한 인공지능이라면 시험을 잘 볼 수 있고 행정 처리와 법률 자문에 도움을 줄 수 있고 제조업을 설계하고 운영하는 데에 큰 도움이 될 수 있겠지만 한국의 현실에 대한 살아 있는 질문들까지 소화할 수 있을까?
인공지능이 처리해야 할 대부분의 문제들은 하나의 단일한 영역의 것들이 아니라 여러 영역에 걸쳐 있는 복합적 성격의 것들이다. 따라서 파운데이션 모델은 이를 위해 여러 영역에 대한 지식을 고루 갖추고 있어야 한다. K팝 스타들에 대한 사람들의 여러 평가와 의견은 어떻게 갈리는지, 요식업의 최근 트렌드와 그 전망은 어떠한지, 수도권 아파트에 대한 사람들의 생각과 열망은 어떤 성격의 것인지 등 지금 시대의 질문들에 대해서도 잘 알고 있어야 하겠지만 1970년대 대중음악의 갈래와 변화가 어떠했는지, 3·1운동과 5·18민주화운동의 연속성을 어떻게 볼 것인지, 조선시대 이후 한국어의 음운변화가 어떠했고 어떻게 진행되고 있는지 등 보다 깊은 차원에서의 역사적 문화적 이해도 갖추고 있다면 더 좋을 것이다. 이러한 질문들을 클로드나 챗GPT와 같은 미국 기업들의 모델에서 던져보아도 상당히 깊이 있는 답을 얻을 수 있는 실정이다. 그런데 우리가 개발한 독자적 모델이 여기에서 더 뛰어난 성능을 보이지 못한다면 무슨 우위를 가질 수 있으며 과연 얼마나 독자적인 쓸모를 내세울 수 있을까라는 질문이 생긴다.
‘한국의 삶’ 데이터 공공이 모아야
이는 기우가 아닌 듯하다. 2026년 발표된 한 연구에 따르면 27개국의 자국어 모델을 (그중에는 한국어 모델도 있었다) 규모에 따라 분석한 결과 100B가 넘는 대형 모델군의 평균 문화 인지 성능조차도 세계 최고 수준 모델에 견주면 4분의 1을 약간 넘는 정도에 불과했다고 한다. 이는 모델의 규모와는 별개의 문제라는 것을 강하게 암시하는 결과이다. 또한 어떤 이들은 독자 파운데이션 모델은 그저 파운데이션일 뿐, 향후에 이를 사용하는 개별 기업이나 사용자들이 자신들에게 필요한 부문의 데이터를 알아서 학습시키면 된다는 주장을 내놓기도 한다. 하지만 이 또한 현실의 필요와는 괴리가 있다. 검색보강생성(RAG)이나 프롬프트 같은 사후 보강 기법은 개별 사실을 메꾸어 넣을 수 있겠지만 정보의 해석과 반영의 가중치 등은 모델의 사전 학습 과정에서 굳어지게 되기 때문이다. 경제적 문제도 겹친다. 문화 데이터를 수집하고 정제하는 작업은 막대한 고정비용이 들고 그 성과는 독점도 힘든 전형적인 공공재의 성격을 띠고 있어서 개별 기업이 먼저 나설 유인이 별로 없다. 누군가 나선다 해도 그럴 여력이 있는 건 소수의 대기업뿐이니, 이 논리를 따르면 자원을 가진 몇몇 기업만 문화적으로 깊이 있는 서비스를 만들고 나머지와의 격차는 벌어질 수밖에 없다. 파운데이션 모델 단계부터 국가가 그러한 데이터를 정제하여 학습시켜야 하는 이유가 된다.
그런데 지금 정부의 지원 구조를 보면 여전히 물질적 하드웨어에 편중되어 있는 것이 아닌가라는 생각이 든다. 독자 AI 모델을 위한 GPU 지원은 2026년 상반기 B200 768장에서 하반기 1000장 수준으로 늘었고 연산 인프라에 대한 투자가 착실히 커지고 있다. 하지만 이번 경쟁에 참여했던 다섯 개 팀이 쓰는 데이터 예산은 연간 약 150억원에 불과하며, 게다가 한국어 공공데이터가 차지하는 비중은 전체의 10분의 1 남짓일 뿐으로 이 모델들이 실제로 흡수하는 한국어 말뭉치의 비중은 전체의 5%에도 못 미칠 것이라고 한다.
지금부터라도 한국의 역사와 사회와 문화에 관한 데이터를 공공이 나서서 모아야 한다. 공식적인 자료와 기록들뿐만 아니라 한 사회를 사회답게 만드는 것들 즉 지역의 설화와 축제, 세대마다 다른 생활의 경험, 평범한 사람들의 노동과 이주의 기억 등에 대한 구술 등도 소중한 자료가 될 것이다. 이러한 국가적 데이터 수집은 많은 선례가 있다. 인도는 국민이 스마트폰으로 직접 음성을 녹음하고 전사하며 참여하는 언어 데이터 수집 체계를 운영하고 있고, 뉴질랜드의 ‘Te Hiku Media’는 공동체가 데이터 통제권을 갖는 방식으로 마오리어 음성 AI를 구축해 92%의 인식 정확도를 달성한 바 있으며, 네덜란드의 GPT-NL은 권리자가 직접 참여하는 위원회를 설립 운영하는 방식으로 사회적 합의를 구축해 전 사회적인 순탄한 데이터 구축을 꾀하고 있다. 이는 여러 이해관계자들이 동의할 수 있는 세심하고 잘 설계된 거버넌스를 필요로 하는 것이므로 당장 이루어질 수 있는 것은 아니지만, 이 점이 오히려 노력을 시작하는 시점을 앞당길 필요가 있다는 논거가 된다.
공공 일자리 창출과도 연계 가능
이를 상당한 규모의 공공 일자리 창출과 연결하는 일이 가능할 것이다. 구술사와 생활 기록을 채록하는 인력, 이를 검수하고 맥락을 주석하는 인력, 데이터의 균형과 구성을 판단하는 전문 인력 등이 필요할 수밖에 없으며, 이는 지방소멸 지역의 장애인 고용, 나아가 청년세대를 위한 국가적 고용 프로그램으로도 설계할 수 있다. 그리고 데이터 채록이나 단순 라벨링 등으로 시작하더라도 검수, 주석 등 보다 고차적인 작업 기술로 숙련을 쌓아 전문 큐레이터로 올라설 수 있도록 경력 사다리를 설계한다면 이는 단순한 공공 일자리 창출에 머물지 않고 이후 인공지능 산업이 필요로 하는 숙련 인력을 대량으로 배출할 수 있는 역할도 하게 될 것이다.
21세기의 경제에서는 경제적 부가가치의 원천이 데이터가 될 것이며 그런 의미에서 20세기 경제에서 석유가 차지했던 중요성을 능가할 것이라는 말은 오래전부터 돌고 있었다. 하지만 막상 이러한 인식을 반영해 적극적으로 취해진 조치와 제도의 정비는 기대에 미치지 못했다. 지금 진행되고 있는 국가 인공지능 사업에서도 데이터의 중요성과 의미에 대해서 마땅히 주어져야 할 만큼의 관심과 주의가 주어지고 있는가라는 질문이 제기된다. 현 정부는 출범할 때부터 ‘모두의 인공지능’을 정책 지표로 천명한 바 있다. 국민 모두가 효과적으로 인공지능을 사용할 수 있도록 유형, 무형의 자원을 제공하겠다는 약속일 것이다. 하지만 그 의미를 좀 더 확장할 필요가 있다. 활용에 있어서뿐만 아니라 인공지능이 필요로 하는 데이터의 구축에도 모두가 참여할 수 있도록 하는 것이다. 데이터의 ‘질’은 그 데이터를 제공하는 사람이 얼마나 자발적으로 정성껏 참여하는가에 결정적으로 좌우된다는 것은 이미 잘 알려져 있다. 온 국민이 함께 만드는 데이터는 소버린 인공지능의 성패를 크게 좌우할 요소의 하나일 것이다.

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