용인소년범죄변호사 ‘반부패’서 ‘반정부’로…인도 청년 ‘바퀴벌레당’ 시위 격화
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용인소년범죄변호사 실업난과 부패한 교육 시스템에 분노하며 두 달째 시위를 이어오고 있는 인도의 청년 중심 가상 정당 ‘바퀴벌레국민당’의 시위가 격화하고 있다. 시위대와 연대하며 단식 농성을 이어오던 저명 환경·교육 활동가 소남 왕축이 당국에 의해 강제 입원 조치된 데 이어 20일(현지시간) 당국이 시위대를 강경 진압하며 청년들의 분노가 커지고 있다.
인도 의회의 몬순(우기) 회기 개회일인 이날 잔타르 만타르(인도 천문관측소) 인근에서는 다르멘드라 프라드한 인도 교육부 장관의 사퇴를 요구하는 시위에 청년 수천명이 참가했다고 현지 일간 힌두스탄타임스와 AP통신이 전했다.
비가 오는 와중에도 시위에는 학생과 직장인, 어린 자녀를 둔 가족 등 다양한 시민들이 참가했다. 시위대는 국기를 흔들며 프라드한 장관과 나렌드라 모디 총리를 규탄하는 구호를 외쳤다. 시민들은 시위 장기화에 대비해 배낭에 물과 음식을 담아 모였다고 AP통신은 전했다. AFP통신은 경찰이 의회로 행진하는 시위대를 곤봉으로 진압했다고 전했다.
앞서 당국은 시위대의 의회 행진을 불허했다. 인도 당국은 국가보안법에 따라 뉴델리에서 5인 이상 집회를 금지하고 기존 농성장인 잔타르 만타르에서만 집회를 허용한다고 밝혔다. 경찰은 이를 위반할 경우 기소될 수 있다고 경고했다.
바퀴벌레국민당은 엑스에 “오늘 바퀴벌레를 막을 수 있는 것은 아무것도 없다”는 글을 올렸다. 참가자 19세 학생 K M 굴샨은 “정부가 우리 목소리를 듣길 바라지, 침묵시키는 것을 원치 않는다”고 AFP통신에 말했다.
시위는 지난 5월 실시된 인도 의과대학 입학시험에서 일부 문제가 사전에 유출된 사실이 드러나며 지난달 시작됐다. 부패한 정치권과 실업난에 대한 반발로 만들어진 바퀴벌레국민당의 대표 아비짓 딥케 등이 시위를 주도해왔다.
연대 단식 농성을 이어오던 왕축의 강제 입원은 시위대의 분노를 키웠다. 인도 영화 <세 얼간이>의 주인공 란초의 실제 모델인 그는 교육을 통해 라다크 등 산악 지역 청년의 삶을 개선한 공로를 인정받아 2018년 막사이사이상을 받았다. 20일간 단식 농성을 이어오며 시위 현장에서 ‘21세기의 간디’로 불렸다. 그는 지난 18일 잔타르 만타르 농성장에서 경찰에 의해 병원으로 강제 이송됐다.
이후 각계 비판이 잇따랐다. <세 얼간이>에 출연한 오미 바이댜와 임란 칸 등 배우들은 잇따라 왕축을 지지하는 메시지를 냈다. 야권도 가세했다. 전인도 트리나물회의 소속인 사가리카 고시 의원은 “충격적인 국가폭력”이라며 “도덕적으로 파산한 모디 정부는 몽둥이를 휘두르는 것밖에 모른다”고 비판했다. 딤플 야다브 사마지와디당 의원도 “평화 시위조차 용납하지 않는 것은 독재”라고 했다.
청년들의 요구는 교육부 장관 사퇴를 넘어 모디 총리 퇴진으로 확대되는 분위기다. 바퀴벌레국민당의 딥케 대표는 “지금까지는 프라드한 장관의 사임을 요구했지만 이제는 모디 총리의 사임을 요구할 것”이라고 예고했다. AFP통신은 이번 시위를 2024년 3선에 성공한 힌두 민족주의 성향의 모디 총리가 직면한 최대 정치적 도전 가운데 하나로 평가했다.
장윤기 사건으로 부실 수사·비위 의혹에 휩싸인 경찰이 수사를 감시할 민간 전문가 중심의 조사 기구를 신설한다. 경찰 가족이 사건 관계자인 경우 다른 경찰서에 수사를 맡기고 순환인사제를 도입하기로 했다. 경찰 수사에 대한 외부 견제·내부 통제 장치를 강화하겠다는 방침이다.
유재성 경찰청장 직무대행은 16일 정부서울청사에서 진행된 윤호중 행정안전부 장관의 대국민 담화 발표에 참석해 “윤 장관이 발표한 ‘경찰 수사 내부비리 근절 및 민주적 통제 방안’을 신속하게 추진하겠다며 이같이 밝혔다.
정부는 국가경찰위원회 산하에 ‘경찰 수사 인권·감찰 조사기구’를 설치하기로 했다. 민간 출신 조사관이 경찰 수사 과정에서 발생한 인권 침해와 부실·불공정 수사, 검찰의 보완수사 요구 미이행 등을 조사한다. 이후 국가경찰위는 심의를 거쳐 경찰청에 징계나 인사 조치, 제도 개선을 요구할 수 있도록 할 계획이다. 유 직무대행은 “기존에 경찰관이 조사하던 시스템과 달리 민간인을 중심으로 설치돼 엄격하고 공정한 조사가 이뤄질 것”이라며 “규모는 100여명 수준으로 검토하고 있다”고 설명했다. 그는 “법을 개정해야 해서 신속하게 추진할 것”이라고도 했다.
경찰 수사 과정이나 결과에 당사자가 이의를 제기할 수 있도록 한 경찰수사심의위원회 역할도 강화한다. 경찰 예규에만 있는 설치 근거를 경찰법에 명시하고, 위원은 시·도경찰청장이 지정하는 방식 대신 무작위로 선발해 외부 통제를 강화한다. 사회적 약자 사건을 전담하는 소위원회도 신설할 계획이다.
경찰 내부 인사·감찰 제도도 손 본다. 경찰관이 지역 연고를 바탕으로 사건 관계인과 유착하는 것을 막기 위해 순환인사제를 확대한다. 사건 관계인이 담당 경찰관의 배우자나 직계 존비속인 경우에는 관서장과 시도경찰청 지휘부에 즉시 보고하도록 하는 상피제를 도입한다. 시도경찰청이 사건을 직접 수사·지휘하거나 다른 경찰서로 넘겨 은폐 가능성을 차단하겠다는 방침이다.
기존에 발표했던 경찰청 국가수사본부장 직속 내부비리수사대 신설을 비롯해 경찰청 인권감사관이 수사 감찰을 총괄하도록 하는 내용도 포함됐다. 국수본 내부 부서가 맡는 기존 방식보다 감찰 공정성을 강화하겠다는 취지다. 일선 경찰서에는 감찰 인력을 증원 배치하고, 시도경찰청 감찰 부서장은 해당 지역 출신을 원칙적으로 배제하기로 했다.
수사 기관 간 견제 장치도 강화된다. 검사가 보완수사를 요구할 때 제대로 이행하지 않거나 공정한 수사가 어렵다고 판단하면 다른 수사팀이나 경찰관서로 사건을 변경해 달라고 요청할 수 있게 하는 방안을 추진한다. 공소시효가 임박한 사건은 경찰과 공소청이 합동으로 협력 수사를 진행하도록 하겠다는 계획도 담겼다. 수사준칙을 개정해 공소시효 만료 3개월 전까지 검·경이 필수적으로 협의해야 하는 사건 범위를 현행 ‘선거 사건’에서 ‘모든 사건’으로 확대하겠다는 것이다.
경찰청은 이날 보완수사권 폐지를 전제로 마련해 국회 법제사법위원회에 보고한 ‘보완수사요구 이행 담보 대책’에도 이 같은 내용을 일부 담았다. 공소시효가 임박한 사안 특성에 맞게 검사가 기한을 정해 보완수사를 요구할 수 있도록 형사소송법 개정이 가능하며, 보완수사 요구를 불이행하는 경찰에 대한 징계 요구권을 수용하겠다는 내용 등이 포함됐다. 검사가 경찰서에 와 구속 피의자 조사를 살펴보고, 경찰이 송치된 사건에 대해 검사실을 방문해 관계자를 조사하는 등 상호 참관 방안도 담겼다. 더불어민주당이 추진 중인 형사소송법 개정안에 이러한 보완책을 반영한다면 보완수사권 전면 폐지에 따른 부작용을 줄일 수 있다는 취지다.
정부가 이날 예정에 없던 대국민 담화를 통해 발표한 대책은 장윤기 사건을 계기로 불거진 검찰 보완수사권 존치 논의도 영향을 미친 것으로 풀이된다. 장윤기 사건으로 인한 경찰 유착·비위 의혹이 형사소송법 개정 국면과 맞물리면서 앞으로 확대될 경찰의 수사 권한과 책임을 견제할 장치가 시급하다는 요구가 커졌기 때문이다. 경찰청은 지난 9일 경찰 수사 신뢰를 높이기 위한 ‘쇄신 TF(태스크포스)’를 구성하겠다고 밝혔으나, 최근 검·경 수사 과정에서 광주 경찰이 장윤기 사건을 부실하게 수사한 정황들이 드러나 여론이 악화해왔다.
유 직무대행은 “이번 대책 발표가 끝이 아니라 국민께 신뢰받는 경찰 수사 혁신의 시작점이라고 생각한다”며 “향후 제기되는 경찰 수사에 대한 어떠한 외부 통제 장치도 진정성 있게 검토하겠다”고 했다.
경찰 노조 격인 전국경찰직장협의회는 이날 성명을 내고 “단 하나의 사건을 이유로 13만 경찰 전체를 잠재적 비리 집단으로 규정하고 경찰 조직 전반을 통제 대상으로 삼는 것은 정의로운 개혁이 아니라 보여주기식 정책”이라며 “연고지 유착을 이유로 전국적 순환인사를 확대하겠다는 방안은 현장의 현실을 외면한 탁상행정”이라고 비판했다.
최태원 SK그룹 회장 겸 대한상공회의소 회장과 인공지능(AI) 반도체 전문가인 권석준 성균관대학교 화학공학·반도체융합공학부 교수가 17일 ‘AI 대담’에서 만났다. 이번 대담은 이재욱 서울대학교 AI연구원장이 사회를 맡았다. 두 사람은 미·중 패권 경쟁 속에서 한국 경제가 나아가야 할 AI 성장 아젠다와 반도체 전략을 집중적으로 논의했다.
다음은 일문일답 주요 발언 내용.
이재욱 = “AI 시대에 가장 주목받는 분야가 메모리 반도체다. 일각에서는 메모리 병목 현상과 공급 부족을 우려한다. 최근 SK하이닉스 등 반도체 기업의 주가 변동성도 커졌다. 시장 구조와 기술 전망을 어떻게 보나.”
최태원 = “메모리 병목은 컴퓨팅 파워의 폭발적 증가와 직결돼 있다. AI를 복잡하게 생각할 필요 없다. 핵심은 컴퓨팅 파워다. 컴퓨터를 많이 쓰고 아주 크게 쓰면서 그 안에서 AI 지능을 생성한다. AI가 유능해지고 성장한다는 것은 그 안에 기억을 많이 담는다는 뜻이다. 과거에 풀었던 수학 문제부터 학습하고 읽고 쓴 모든 데이터, 판단과 경험이 어딘가의 기억에 들어가야 한다. 컴퓨터 환경에서 이 기억을 저장하는 곳이 바로 메모리 칩이다.
기억의 용량은 기하급수적으로 늘어난다. 현재 올해 우리가 쓰고 있는 컴퓨터의 기억 지표가 26 정도라면, 2030년이 되면 400 수준으로 올라간다. 20배 이상 성장한다는 계산이 나온다. 기억해야 할 양이 늘어나는 만큼 메모리 수요는 계속 늘어날 수밖에 없다. 똑똑한 AI가 되려면 메모리 성능이 필수다. 숙련된 직원이 많은 기억과 스킬을 갖춘 것과 같다. 최근 반도체 기업들의 주가가 급격히 오른 이유도 시장이 이 현상을 보았기 때문이다.
최근의 (SK하이닉스) 주가 조정은 단기적 현상이다. 주가가 현상을 그대로 똑같이 반영하지는 않는다. 기대감이 좋으면 오버슈팅했다가 조금 아니면 확 떨어지기도 한다. 너무 빨리 올랐기 때문에 현실에 적응하는 기간을 거치는 것이다. 장기적으로 보면 메모리 수요는 계속 필요하므로 우상향한다고 확신한다. 주식 투자를 할 때는 샀다 팔았다 하지 말고 가만히 가지고 있는 것이 재산 보존에 좋다.”
권석준 = “최 회장이 언급한 메모리 병목은 더 넓은 차원에서 보면 ‘지능 생산의 병목’이다. 몇 년 전까지만 해도 누가 더 큰 모델을 만드는지, 누가 더 강력한 성능의 AI 모델을 만드는지에 논의가 집중됐다. 최근에는 가격 대비 성능비, 전력 대비 성능비가 좋은 모델이 주목받는다. 누가 더 긴 컨텍스트를 갖는 정보와 토큰을 싸게 만들어낼 수 있는지가 관건이다. 이 과정에서 가장 좁은 길목을 차지하고 있는 것이 HBM이나 디레(DRAM) 같은 메모리 반도체다.
한국은 메모리 분야의 생산 강국이다. 앞으로 기술이 진화하는 관점에서도 이 병목은 한국에게 챌린지(도전)이자 기회가 된다. 최근 노벨경제학상 수상자인 다론 아세모글루 MIT 교수를 포함한 많은 전문가들이 우려 섞인 보고서를 내고 있다. AI 성능은 너무 높아지는데 인간이 적응할 수 있는 사회적, 경제적, 법적 제도의 속도가 따라가지 못한다는 지적이다.
이는 특이점(Singularity) 논의와 연결된다. 현재 거대언어모델(LLM) 기반의 AI 모델이 과연 정답인지 의문이 든다. 오픈AI나 앤트로픽 같은 회사들이 수익을 내지 못하고 모델 개발에만 막대한 돈을 쓰고 있다. 다른 기업들도 캐시 버닝 모드로 가고 있는데 이게 재무적으로 지속 가능한지 따져봐야 한다. 가장 밑바닥에 있는 인프라인 전력과 용수 등 에너지 문제가 해결되지 않으면 AI 발전은 임계점에 부딪힌다.”
이재욱 = “부연하자면 AI 메모리 메커니즘에는 장기기억과 단기기억이 있다. 장기기억은 모델을 학습시켰을 때의 가중치(Weight Parameter)로 저장되는 파라메트릭 메모리다. 단기기억은 맥락 정보가 토큰의 형태로 캐싱되는 영역이다. 현재 이 양쪽 프론트 모두에서 수요가 폭발하고 있다. 최 회장이 말한 26에서 400으로의 증가는 비트 그로스(Bit Growth) 기준으로 가파른 성장 곡선을 그리고 있음을 의미한다.”
이재욱 = “미국과 중국이 AI 산업에 대규모 투자를 단행하며 전략적으로 치고 나간다. 한국은 AI 3대 강국을 목표로 전략을 짜고 있다. 미·중 패권 경쟁 속에서 한국이 취해야 할 구체적인 성장 전략은 무엇인가.”
최태원 = “미국과 중국은 AI뿐만 아니라 전방위적인 헤게모니 주도권 싸움을 해오고 있다. 과거의 WTO 체제가 부서지는 이유도 주도권 싸움 때문이다. 내 편 네 편을 가르고 공급망을 자르는 대립각이 계속될 수밖에 없다. AI는 단순한 비즈니스가 아니라 국방, 안보와 직결되는 문제다. 미국은 막대한 돈을 투자해 가장 훌륭한 퀄리티의 거대언어모델을 만드는 데 집중한다. 미국은 퀄리티 형태로 접근해 서로 돈을 쓰며 경쟁하는 구도다.
중국은 비용을 줄이는 쪽에 초점을 맞춘다. AI 데이터센터에서 나오는 토큰의 코스트를 낮추는 전략이다. AI 지능을 만드는 기본 단위인 토큰의 비용을 떨어뜨려 가격 우위를 점하겠다는 생각이다. 중국은 미국에 비해 훨씬 적은 돈을 쓰면서도 격차가 벌어지지 않게 바짝 쫓아가고 있다. 중국의 토큰 코스트는 미국에 비해 과장 조금 보태면 10분의 1 수준까지 내려왔다. 싸게 많이 만드는 기술을 확보한 셈이다.
한국은 비용을 낮추는 싸움에서도, 퀄리티를 쫓아 미국을 이기는 싸움에서도 승산이 낮다. 양쪽 모두 한국에게는 도움이 되지 않는 전략이다. 한국의 성장 전략은 인프라를 빠르게 깔고, 그 위에 우리가 필요로 하는 어플리케이션을 구축하는 방향으로 가야 한다. 미·중이 관심 없거나 영역이 작은 니치 마켓을 공략해야 한다. 제3세계 시장이 대안이 된다. 미·중 세력권은 다른 중립국들이 선택하기에 너무 위협적이다. 한국이 만든 거대언어모델이나 어플리케이션을 수출해 팔 수 있는 환경을 만들어야 한다.
메모리 칩만 파는 전략에서 벗어나야 한다. 컴퓨터 용량을 통째로 만들어서 컴퓨팅 파워 자체를 해외에 파는 전략으로 전환해야 한다. 이것이 내가 생각하는 성장 전략이다. 미래에는 상품을 수출하는 것이 아니라 지능을 수출한다는 형태로 전략을 바꿔야 한다. 미국이나 중국 제품보다 안전하고 신뢰할 수 있는 장점을 만들어서 지능을 팔아야 승산이 있다.”
권석준 = “최 회장이 언급한 ‘지능의 수출’이라는 키워드가 핵심이다. 지금까지 한국 경제를 지탱한 것은 재화와 서비스를 저렴하게 만들어서 고부가가치로 수출하는 방식이었다. 그 기반이 한국을 선진국 반열에 올렸다. 이제는 제품만 수출해서는 먹고살기 힘들다. 한 단계 더 점프해야 한다. 인텔리전스 자체가 중요한 시대가 된다.
이를 두 가지로 나눌 수 있다. 지능 산업과 산업 지능이다. 지능 산업은 토큰을 저렴하게 생산해 실물 경제에 적용하는 영역이다. 산업 지능은 기존의 제조업을 포함한 산업 생태계를 DX나 AX를 통해 스마트하게 바꾸는 영역이다. 부가가치를 높이고 비용을 절감하는 차원이다. 이 두 가지를 관통하는 핵심 변수가 컴퓨팅(Computing)과 에너지(Energy)다. 컴퓨팅은 설비투자(CapEx)의 영역이고 에너지는 운영비용(OpEx)의 영역이다. 예전에는 설비투자가 중요했다면 이제는 운영비용을 어떻게 낮출 것인가로 무게중심이 이동하고 있다.
한국은 1등과 스케일 싸움을 하기보다 지능을 생산하는 솔루션을 쥐어야 한다. 학생이나 기업들에게 ‘1인 1 솔루션’을 만들라고 주문한다. 연구 논문 한 편으로 끝내지 말고 세상에 영향을 미칠 수 있는 솔루션 형태로 결과물을 내야 한다. 이것이 스케일업 되면 한국 산업계 전체로 확장할 수 있다. 이를 서포트하기 위해 최고 수준은 아니더라도 경쟁력 있는 지능이 나올 수 있도록 만드는 기본 인프라가 필수다. AI 모델, 데이터센터, 반도체뿐만 아니라 전력 발전소와 그리드, 변전소 같은 전력 계통 전체가 업그레이드 돼야 한다.”
이재욱 = “AI 시대를 맞아 교육 현장과 기업의 인재 채용 기준도 변하고 있다. 한국이 미래 경쟁력을 유지하기 위해 필요한 교육 개혁과 인재의 조건은 무엇인가. 최 회장이 과거 제안했던 ‘AI 시티’ 구상의 실현 가능성도 궁금하다.”
최태원 = “단기 미래와 먼 미래를 나눠서 생각해야 한다. 지금 우리가 마주한 AI는 불안전하다. 네 살짜리 어린아이 수준이다. 이 완벽하지 않은 AI를 쓰면서 사람들이 저지르는 실수가 있다. 바로 생각을 하지 않는다는 점이다. AI에게 다 물어보면 해결되니까 문제를 풀려고 생각하지 않는다. 이를 ‘사고의 외주화’라고 부른다. 아웃소싱을 해버리는 것이다. 사고를 외주화하면 인간의 능력은 자라지 않는다. 질문 스킬은 늘어날지 몰라도 근본적인 문제를 해결하는 능력을 키우지 못한다. AI에 중독되듯 들어가는 것은 도움이 안 된다. 진짜 문제를 풀 수 있는 솔루션을 내는 인재가 필요하다. 미래의 교육은 주입식 교육이 아니라 인간 생활에 무엇이 도움 되는지를 찾아내는 훈련을 시켜야 한다. 시험 잘 보고 점수 잘 따서 좋은 대학 간 사람이 똑똑한 인재라는 공식을 깨야 한다. 기존의 교육 체제와 채용 제도를 유지하는 학교와 기업은 도태된다. 시험 점수로 일렬로 세워 뽑는 채용 방식은 사라진다.
SK그룹은 대학 졸업장이 없어도, 고등학교만 졸업했거나 대학에 재학 중인 사람도 채용할 수 있도록 제도를 열었다. 회사가 필요한 교육을 시키면서 사고 체계를 훈련시키는 것이 더 효율적이기 때문이다. 대학을 나온 사람만 인재라는 시대는 끝났다. 인간의 능력 차이가 거의 없어지는 먼 미래의 AGI 시대가 오면 인간의 지식량은 중요하지 않다. 퍼포먼스는 AI 툴이 메워주기 때문이다.
그때 중요한 인간의 근육은 두 가지다. 첫째는 문제를 해결하겠다는 생각의 힘이고, 둘째는 공감 능력이다. AI도 공감하는 척 말은 잘한다. 하지만 AI는 공감을 했다고 해서 자신의 리소스를 희생해 남을 돕는 결정을 하지는 못한다. 리소스를 사용해서라도 타인에게 위로를 주거나 행동을 하는 주체는 인간뿐이다. 실패를 당연하게 받아들이고 회복 탄력성을 갖추는 적응 능력이 핵심 인재의 조건이다.
AI 시티는 하나의 거대한 실험장이다. 도시 전체를 새로 짓는 개념이 아니라 대학 하나도 AI 시티가 될 수 있다. 우리 대학에서는 AI 교육을 이렇게 시키고 실험하겠다는 독특한 시도가 나와야 한다. 정부가 똑같은 잣대로 모든 대학에 일괄 적용하면 한국은 AI 네이티브 국가가 될 수 없다. 기업도 마찬가지다. 직원들에게 에이전트를 다 쥐어주면 직원이 무슨 일을 하는지, 무엇이 문제인지 경영진이 한눈에 파악할 수 있다. 조직과 경영의 판단이 효율적으로 바뀌는 포맷이 바로 AI 컴퍼니다.”
권석준 = “인재와 교육은 한국 경제가 다음 세대로 가기 위해 필수적인 파이프라인이다. 전공 하나를 배워서 평생을 먹고사는 시대는 끝났다. 전공은 이제 한두 개가 아니라 N개가 될 수 있다. 옥토퍼스(문어)형 인재가 돼야 한다. 예전처럼 4년 동안 투자해서 전공 하나를 따는 방식이 아니라 실시간으로 동시에 여러 전공을 학습하는 시대가 왔다. 수명이 늘어난 만큼 중장년층도 계속 직업을 바꾸고 교육을 받아야 하므로 은퇴가 없어지는 국가가 될 것이다.
AI 시티는 실험실 안의 연구를 넘어 리얼 월드로 나오는 단계다. 공장, 농장, 건설 현장에서 사람이 인터랙션하는 지점으로 AI가 들어오는 것이다. AI 시티가 작동하려면 법적인 제도 정비가 급선무다. 인공지능기본법, 데이터특별법, 규제 샌드박스 같은 장치들이 구체화해야 한다. 메가 프로젝트가 성공하려면 스마트 시티와는 결을 다르게 가야 한다. 국가가 투자하는 데이터센터가 들어와 기업, 대학, 병원에 AI 토큰을 서비스할 수 있는 클라우드 허브가 돼야 한다. 데이터들을 공유하고 표준화하는 헤드쿼터가 핵심이다.
한국은 제조업, 화학, 반도체, 디스플레이, 방산 등 강력한 실물 산업 포트폴리오를 갖고 있다. 기반이 튼튼하므로 한국형 AI 시티는 실체에 더 가깝게 만들 수 있다. 다만 설비 투자 중심에서 운영비용을 낮추는 AI 코스트 싸움으로 패러다임이 바뀐 만큼 정부도 인프라 지원에 속도를 내야 한다.”
최태원 = “에이전트와 토큰 이코노미에 대해 덧붙이자면 나는 개인 비서 역할을 하는 에이전트를 10개 정도 만들어서 나를 복제해 활용할 계획을 세우고 있다. 내 데이터와 가치관을 학습시킨 에이전트가 있으면 내가 모든 회의에 들어가지 않아도 보고서를 분석하고 답을 줄 수 있다. 물리적 회의 없이도 빠른 의사결정이 가능하다.
기업 입장에서도 전 직원이 에이전트를 쓰면 재무, 생산, 기획 등 각 팀의 리소스 효율성이 극대화된다. 기존의 직무 체계도 바뀐다. 예전에는 ‘대리는 이 일만 해라’고 지정했다면 이제는 AI가 업무의 상당 부분을 두 시간 만에 끝내주므로 남는 시간에 다른 업무를 다발적으로 할 수 있다. 직무 중심이 아니라 사람 중심으로 업무가 커스터마이즈된다. 9 to 6라는 정형화된 근무 시간도 무의미해진다. 미래에는 한 회사에 매이지 않고 여러 회사에서 동시에 일하는 엔잡러(N잡러)가 늘어난다. 기업과 직원의 관계도 획일적 고용이 아니라 다변화된 계약 관계로 변한다.
미래의 토큰 이코노미는 지능을 상품화해 토큰으로 주고받는 생태계다. 사회 문제를 해결하면 그 가치를 측정해 보상을 주는 방식이다. 그동안 환경, 노령화, 복지 같은 사회 문제는 돈으로 환산하기 어려워 해결이 더뎠다. AI 체제가 정착되면 특정 사회 문제를 해결했을 때의 가치가 정확히 측정된다. 1000원어치 가치를 해결했다면 그에 상응하는 토큰이나 보상을 지급할 수 있다. 비용 집행이 투명해지고 자원이 정확하게 배분된다. 사회적 비용이 10분의 1로 줄어드는 효과를 낼 수 있다. 세금을 덜 내도 사회 문제가 해결되는 구조다. 기업도 리소스와 비용을 혁신적으로 줄여 안 하던 비즈니스를 찾고 성장하는 데 자원을 쓸 수 있다. 이것이 AI가 가져올 궁극적인 혁신이다.”
인도 의회의 몬순(우기) 회기 개회일인 이날 잔타르 만타르(인도 천문관측소) 인근에서는 다르멘드라 프라드한 인도 교육부 장관의 사퇴를 요구하는 시위에 청년 수천명이 참가했다고 현지 일간 힌두스탄타임스와 AP통신이 전했다.
비가 오는 와중에도 시위에는 학생과 직장인, 어린 자녀를 둔 가족 등 다양한 시민들이 참가했다. 시위대는 국기를 흔들며 프라드한 장관과 나렌드라 모디 총리를 규탄하는 구호를 외쳤다. 시민들은 시위 장기화에 대비해 배낭에 물과 음식을 담아 모였다고 AP통신은 전했다. AFP통신은 경찰이 의회로 행진하는 시위대를 곤봉으로 진압했다고 전했다.
앞서 당국은 시위대의 의회 행진을 불허했다. 인도 당국은 국가보안법에 따라 뉴델리에서 5인 이상 집회를 금지하고 기존 농성장인 잔타르 만타르에서만 집회를 허용한다고 밝혔다. 경찰은 이를 위반할 경우 기소될 수 있다고 경고했다.
바퀴벌레국민당은 엑스에 “오늘 바퀴벌레를 막을 수 있는 것은 아무것도 없다”는 글을 올렸다. 참가자 19세 학생 K M 굴샨은 “정부가 우리 목소리를 듣길 바라지, 침묵시키는 것을 원치 않는다”고 AFP통신에 말했다.
시위는 지난 5월 실시된 인도 의과대학 입학시험에서 일부 문제가 사전에 유출된 사실이 드러나며 지난달 시작됐다. 부패한 정치권과 실업난에 대한 반발로 만들어진 바퀴벌레국민당의 대표 아비짓 딥케 등이 시위를 주도해왔다.
연대 단식 농성을 이어오던 왕축의 강제 입원은 시위대의 분노를 키웠다. 인도 영화 <세 얼간이>의 주인공 란초의 실제 모델인 그는 교육을 통해 라다크 등 산악 지역 청년의 삶을 개선한 공로를 인정받아 2018년 막사이사이상을 받았다. 20일간 단식 농성을 이어오며 시위 현장에서 ‘21세기의 간디’로 불렸다. 그는 지난 18일 잔타르 만타르 농성장에서 경찰에 의해 병원으로 강제 이송됐다.
이후 각계 비판이 잇따랐다. <세 얼간이>에 출연한 오미 바이댜와 임란 칸 등 배우들은 잇따라 왕축을 지지하는 메시지를 냈다. 야권도 가세했다. 전인도 트리나물회의 소속인 사가리카 고시 의원은 “충격적인 국가폭력”이라며 “도덕적으로 파산한 모디 정부는 몽둥이를 휘두르는 것밖에 모른다”고 비판했다. 딤플 야다브 사마지와디당 의원도 “평화 시위조차 용납하지 않는 것은 독재”라고 했다.
청년들의 요구는 교육부 장관 사퇴를 넘어 모디 총리 퇴진으로 확대되는 분위기다. 바퀴벌레국민당의 딥케 대표는 “지금까지는 프라드한 장관의 사임을 요구했지만 이제는 모디 총리의 사임을 요구할 것”이라고 예고했다. AFP통신은 이번 시위를 2024년 3선에 성공한 힌두 민족주의 성향의 모디 총리가 직면한 최대 정치적 도전 가운데 하나로 평가했다.
장윤기 사건으로 부실 수사·비위 의혹에 휩싸인 경찰이 수사를 감시할 민간 전문가 중심의 조사 기구를 신설한다. 경찰 가족이 사건 관계자인 경우 다른 경찰서에 수사를 맡기고 순환인사제를 도입하기로 했다. 경찰 수사에 대한 외부 견제·내부 통제 장치를 강화하겠다는 방침이다.
유재성 경찰청장 직무대행은 16일 정부서울청사에서 진행된 윤호중 행정안전부 장관의 대국민 담화 발표에 참석해 “윤 장관이 발표한 ‘경찰 수사 내부비리 근절 및 민주적 통제 방안’을 신속하게 추진하겠다며 이같이 밝혔다.
정부는 국가경찰위원회 산하에 ‘경찰 수사 인권·감찰 조사기구’를 설치하기로 했다. 민간 출신 조사관이 경찰 수사 과정에서 발생한 인권 침해와 부실·불공정 수사, 검찰의 보완수사 요구 미이행 등을 조사한다. 이후 국가경찰위는 심의를 거쳐 경찰청에 징계나 인사 조치, 제도 개선을 요구할 수 있도록 할 계획이다. 유 직무대행은 “기존에 경찰관이 조사하던 시스템과 달리 민간인을 중심으로 설치돼 엄격하고 공정한 조사가 이뤄질 것”이라며 “규모는 100여명 수준으로 검토하고 있다”고 설명했다. 그는 “법을 개정해야 해서 신속하게 추진할 것”이라고도 했다.
경찰 수사 과정이나 결과에 당사자가 이의를 제기할 수 있도록 한 경찰수사심의위원회 역할도 강화한다. 경찰 예규에만 있는 설치 근거를 경찰법에 명시하고, 위원은 시·도경찰청장이 지정하는 방식 대신 무작위로 선발해 외부 통제를 강화한다. 사회적 약자 사건을 전담하는 소위원회도 신설할 계획이다.
경찰 내부 인사·감찰 제도도 손 본다. 경찰관이 지역 연고를 바탕으로 사건 관계인과 유착하는 것을 막기 위해 순환인사제를 확대한다. 사건 관계인이 담당 경찰관의 배우자나 직계 존비속인 경우에는 관서장과 시도경찰청 지휘부에 즉시 보고하도록 하는 상피제를 도입한다. 시도경찰청이 사건을 직접 수사·지휘하거나 다른 경찰서로 넘겨 은폐 가능성을 차단하겠다는 방침이다.
기존에 발표했던 경찰청 국가수사본부장 직속 내부비리수사대 신설을 비롯해 경찰청 인권감사관이 수사 감찰을 총괄하도록 하는 내용도 포함됐다. 국수본 내부 부서가 맡는 기존 방식보다 감찰 공정성을 강화하겠다는 취지다. 일선 경찰서에는 감찰 인력을 증원 배치하고, 시도경찰청 감찰 부서장은 해당 지역 출신을 원칙적으로 배제하기로 했다.
수사 기관 간 견제 장치도 강화된다. 검사가 보완수사를 요구할 때 제대로 이행하지 않거나 공정한 수사가 어렵다고 판단하면 다른 수사팀이나 경찰관서로 사건을 변경해 달라고 요청할 수 있게 하는 방안을 추진한다. 공소시효가 임박한 사건은 경찰과 공소청이 합동으로 협력 수사를 진행하도록 하겠다는 계획도 담겼다. 수사준칙을 개정해 공소시효 만료 3개월 전까지 검·경이 필수적으로 협의해야 하는 사건 범위를 현행 ‘선거 사건’에서 ‘모든 사건’으로 확대하겠다는 것이다.
경찰청은 이날 보완수사권 폐지를 전제로 마련해 국회 법제사법위원회에 보고한 ‘보완수사요구 이행 담보 대책’에도 이 같은 내용을 일부 담았다. 공소시효가 임박한 사안 특성에 맞게 검사가 기한을 정해 보완수사를 요구할 수 있도록 형사소송법 개정이 가능하며, 보완수사 요구를 불이행하는 경찰에 대한 징계 요구권을 수용하겠다는 내용 등이 포함됐다. 검사가 경찰서에 와 구속 피의자 조사를 살펴보고, 경찰이 송치된 사건에 대해 검사실을 방문해 관계자를 조사하는 등 상호 참관 방안도 담겼다. 더불어민주당이 추진 중인 형사소송법 개정안에 이러한 보완책을 반영한다면 보완수사권 전면 폐지에 따른 부작용을 줄일 수 있다는 취지다.
정부가 이날 예정에 없던 대국민 담화를 통해 발표한 대책은 장윤기 사건을 계기로 불거진 검찰 보완수사권 존치 논의도 영향을 미친 것으로 풀이된다. 장윤기 사건으로 인한 경찰 유착·비위 의혹이 형사소송법 개정 국면과 맞물리면서 앞으로 확대될 경찰의 수사 권한과 책임을 견제할 장치가 시급하다는 요구가 커졌기 때문이다. 경찰청은 지난 9일 경찰 수사 신뢰를 높이기 위한 ‘쇄신 TF(태스크포스)’를 구성하겠다고 밝혔으나, 최근 검·경 수사 과정에서 광주 경찰이 장윤기 사건을 부실하게 수사한 정황들이 드러나 여론이 악화해왔다.
유 직무대행은 “이번 대책 발표가 끝이 아니라 국민께 신뢰받는 경찰 수사 혁신의 시작점이라고 생각한다”며 “향후 제기되는 경찰 수사에 대한 어떠한 외부 통제 장치도 진정성 있게 검토하겠다”고 했다.
경찰 노조 격인 전국경찰직장협의회는 이날 성명을 내고 “단 하나의 사건을 이유로 13만 경찰 전체를 잠재적 비리 집단으로 규정하고 경찰 조직 전반을 통제 대상으로 삼는 것은 정의로운 개혁이 아니라 보여주기식 정책”이라며 “연고지 유착을 이유로 전국적 순환인사를 확대하겠다는 방안은 현장의 현실을 외면한 탁상행정”이라고 비판했다.
최태원 SK그룹 회장 겸 대한상공회의소 회장과 인공지능(AI) 반도체 전문가인 권석준 성균관대학교 화학공학·반도체융합공학부 교수가 17일 ‘AI 대담’에서 만났다. 이번 대담은 이재욱 서울대학교 AI연구원장이 사회를 맡았다. 두 사람은 미·중 패권 경쟁 속에서 한국 경제가 나아가야 할 AI 성장 아젠다와 반도체 전략을 집중적으로 논의했다.
다음은 일문일답 주요 발언 내용.
이재욱 = “AI 시대에 가장 주목받는 분야가 메모리 반도체다. 일각에서는 메모리 병목 현상과 공급 부족을 우려한다. 최근 SK하이닉스 등 반도체 기업의 주가 변동성도 커졌다. 시장 구조와 기술 전망을 어떻게 보나.”
최태원 = “메모리 병목은 컴퓨팅 파워의 폭발적 증가와 직결돼 있다. AI를 복잡하게 생각할 필요 없다. 핵심은 컴퓨팅 파워다. 컴퓨터를 많이 쓰고 아주 크게 쓰면서 그 안에서 AI 지능을 생성한다. AI가 유능해지고 성장한다는 것은 그 안에 기억을 많이 담는다는 뜻이다. 과거에 풀었던 수학 문제부터 학습하고 읽고 쓴 모든 데이터, 판단과 경험이 어딘가의 기억에 들어가야 한다. 컴퓨터 환경에서 이 기억을 저장하는 곳이 바로 메모리 칩이다.
기억의 용량은 기하급수적으로 늘어난다. 현재 올해 우리가 쓰고 있는 컴퓨터의 기억 지표가 26 정도라면, 2030년이 되면 400 수준으로 올라간다. 20배 이상 성장한다는 계산이 나온다. 기억해야 할 양이 늘어나는 만큼 메모리 수요는 계속 늘어날 수밖에 없다. 똑똑한 AI가 되려면 메모리 성능이 필수다. 숙련된 직원이 많은 기억과 스킬을 갖춘 것과 같다. 최근 반도체 기업들의 주가가 급격히 오른 이유도 시장이 이 현상을 보았기 때문이다.
최근의 (SK하이닉스) 주가 조정은 단기적 현상이다. 주가가 현상을 그대로 똑같이 반영하지는 않는다. 기대감이 좋으면 오버슈팅했다가 조금 아니면 확 떨어지기도 한다. 너무 빨리 올랐기 때문에 현실에 적응하는 기간을 거치는 것이다. 장기적으로 보면 메모리 수요는 계속 필요하므로 우상향한다고 확신한다. 주식 투자를 할 때는 샀다 팔았다 하지 말고 가만히 가지고 있는 것이 재산 보존에 좋다.”
권석준 = “최 회장이 언급한 메모리 병목은 더 넓은 차원에서 보면 ‘지능 생산의 병목’이다. 몇 년 전까지만 해도 누가 더 큰 모델을 만드는지, 누가 더 강력한 성능의 AI 모델을 만드는지에 논의가 집중됐다. 최근에는 가격 대비 성능비, 전력 대비 성능비가 좋은 모델이 주목받는다. 누가 더 긴 컨텍스트를 갖는 정보와 토큰을 싸게 만들어낼 수 있는지가 관건이다. 이 과정에서 가장 좁은 길목을 차지하고 있는 것이 HBM이나 디레(DRAM) 같은 메모리 반도체다.
한국은 메모리 분야의 생산 강국이다. 앞으로 기술이 진화하는 관점에서도 이 병목은 한국에게 챌린지(도전)이자 기회가 된다. 최근 노벨경제학상 수상자인 다론 아세모글루 MIT 교수를 포함한 많은 전문가들이 우려 섞인 보고서를 내고 있다. AI 성능은 너무 높아지는데 인간이 적응할 수 있는 사회적, 경제적, 법적 제도의 속도가 따라가지 못한다는 지적이다.
이는 특이점(Singularity) 논의와 연결된다. 현재 거대언어모델(LLM) 기반의 AI 모델이 과연 정답인지 의문이 든다. 오픈AI나 앤트로픽 같은 회사들이 수익을 내지 못하고 모델 개발에만 막대한 돈을 쓰고 있다. 다른 기업들도 캐시 버닝 모드로 가고 있는데 이게 재무적으로 지속 가능한지 따져봐야 한다. 가장 밑바닥에 있는 인프라인 전력과 용수 등 에너지 문제가 해결되지 않으면 AI 발전은 임계점에 부딪힌다.”
이재욱 = “부연하자면 AI 메모리 메커니즘에는 장기기억과 단기기억이 있다. 장기기억은 모델을 학습시켰을 때의 가중치(Weight Parameter)로 저장되는 파라메트릭 메모리다. 단기기억은 맥락 정보가 토큰의 형태로 캐싱되는 영역이다. 현재 이 양쪽 프론트 모두에서 수요가 폭발하고 있다. 최 회장이 말한 26에서 400으로의 증가는 비트 그로스(Bit Growth) 기준으로 가파른 성장 곡선을 그리고 있음을 의미한다.”
이재욱 = “미국과 중국이 AI 산업에 대규모 투자를 단행하며 전략적으로 치고 나간다. 한국은 AI 3대 강국을 목표로 전략을 짜고 있다. 미·중 패권 경쟁 속에서 한국이 취해야 할 구체적인 성장 전략은 무엇인가.”
최태원 = “미국과 중국은 AI뿐만 아니라 전방위적인 헤게모니 주도권 싸움을 해오고 있다. 과거의 WTO 체제가 부서지는 이유도 주도권 싸움 때문이다. 내 편 네 편을 가르고 공급망을 자르는 대립각이 계속될 수밖에 없다. AI는 단순한 비즈니스가 아니라 국방, 안보와 직결되는 문제다. 미국은 막대한 돈을 투자해 가장 훌륭한 퀄리티의 거대언어모델을 만드는 데 집중한다. 미국은 퀄리티 형태로 접근해 서로 돈을 쓰며 경쟁하는 구도다.
중국은 비용을 줄이는 쪽에 초점을 맞춘다. AI 데이터센터에서 나오는 토큰의 코스트를 낮추는 전략이다. AI 지능을 만드는 기본 단위인 토큰의 비용을 떨어뜨려 가격 우위를 점하겠다는 생각이다. 중국은 미국에 비해 훨씬 적은 돈을 쓰면서도 격차가 벌어지지 않게 바짝 쫓아가고 있다. 중국의 토큰 코스트는 미국에 비해 과장 조금 보태면 10분의 1 수준까지 내려왔다. 싸게 많이 만드는 기술을 확보한 셈이다.
한국은 비용을 낮추는 싸움에서도, 퀄리티를 쫓아 미국을 이기는 싸움에서도 승산이 낮다. 양쪽 모두 한국에게는 도움이 되지 않는 전략이다. 한국의 성장 전략은 인프라를 빠르게 깔고, 그 위에 우리가 필요로 하는 어플리케이션을 구축하는 방향으로 가야 한다. 미·중이 관심 없거나 영역이 작은 니치 마켓을 공략해야 한다. 제3세계 시장이 대안이 된다. 미·중 세력권은 다른 중립국들이 선택하기에 너무 위협적이다. 한국이 만든 거대언어모델이나 어플리케이션을 수출해 팔 수 있는 환경을 만들어야 한다.
메모리 칩만 파는 전략에서 벗어나야 한다. 컴퓨터 용량을 통째로 만들어서 컴퓨팅 파워 자체를 해외에 파는 전략으로 전환해야 한다. 이것이 내가 생각하는 성장 전략이다. 미래에는 상품을 수출하는 것이 아니라 지능을 수출한다는 형태로 전략을 바꿔야 한다. 미국이나 중국 제품보다 안전하고 신뢰할 수 있는 장점을 만들어서 지능을 팔아야 승산이 있다.”
권석준 = “최 회장이 언급한 ‘지능의 수출’이라는 키워드가 핵심이다. 지금까지 한국 경제를 지탱한 것은 재화와 서비스를 저렴하게 만들어서 고부가가치로 수출하는 방식이었다. 그 기반이 한국을 선진국 반열에 올렸다. 이제는 제품만 수출해서는 먹고살기 힘들다. 한 단계 더 점프해야 한다. 인텔리전스 자체가 중요한 시대가 된다.
이를 두 가지로 나눌 수 있다. 지능 산업과 산업 지능이다. 지능 산업은 토큰을 저렴하게 생산해 실물 경제에 적용하는 영역이다. 산업 지능은 기존의 제조업을 포함한 산업 생태계를 DX나 AX를 통해 스마트하게 바꾸는 영역이다. 부가가치를 높이고 비용을 절감하는 차원이다. 이 두 가지를 관통하는 핵심 변수가 컴퓨팅(Computing)과 에너지(Energy)다. 컴퓨팅은 설비투자(CapEx)의 영역이고 에너지는 운영비용(OpEx)의 영역이다. 예전에는 설비투자가 중요했다면 이제는 운영비용을 어떻게 낮출 것인가로 무게중심이 이동하고 있다.
한국은 1등과 스케일 싸움을 하기보다 지능을 생산하는 솔루션을 쥐어야 한다. 학생이나 기업들에게 ‘1인 1 솔루션’을 만들라고 주문한다. 연구 논문 한 편으로 끝내지 말고 세상에 영향을 미칠 수 있는 솔루션 형태로 결과물을 내야 한다. 이것이 스케일업 되면 한국 산업계 전체로 확장할 수 있다. 이를 서포트하기 위해 최고 수준은 아니더라도 경쟁력 있는 지능이 나올 수 있도록 만드는 기본 인프라가 필수다. AI 모델, 데이터센터, 반도체뿐만 아니라 전력 발전소와 그리드, 변전소 같은 전력 계통 전체가 업그레이드 돼야 한다.”
이재욱 = “AI 시대를 맞아 교육 현장과 기업의 인재 채용 기준도 변하고 있다. 한국이 미래 경쟁력을 유지하기 위해 필요한 교육 개혁과 인재의 조건은 무엇인가. 최 회장이 과거 제안했던 ‘AI 시티’ 구상의 실현 가능성도 궁금하다.”
최태원 = “단기 미래와 먼 미래를 나눠서 생각해야 한다. 지금 우리가 마주한 AI는 불안전하다. 네 살짜리 어린아이 수준이다. 이 완벽하지 않은 AI를 쓰면서 사람들이 저지르는 실수가 있다. 바로 생각을 하지 않는다는 점이다. AI에게 다 물어보면 해결되니까 문제를 풀려고 생각하지 않는다. 이를 ‘사고의 외주화’라고 부른다. 아웃소싱을 해버리는 것이다. 사고를 외주화하면 인간의 능력은 자라지 않는다. 질문 스킬은 늘어날지 몰라도 근본적인 문제를 해결하는 능력을 키우지 못한다. AI에 중독되듯 들어가는 것은 도움이 안 된다. 진짜 문제를 풀 수 있는 솔루션을 내는 인재가 필요하다. 미래의 교육은 주입식 교육이 아니라 인간 생활에 무엇이 도움 되는지를 찾아내는 훈련을 시켜야 한다. 시험 잘 보고 점수 잘 따서 좋은 대학 간 사람이 똑똑한 인재라는 공식을 깨야 한다. 기존의 교육 체제와 채용 제도를 유지하는 학교와 기업은 도태된다. 시험 점수로 일렬로 세워 뽑는 채용 방식은 사라진다.
SK그룹은 대학 졸업장이 없어도, 고등학교만 졸업했거나 대학에 재학 중인 사람도 채용할 수 있도록 제도를 열었다. 회사가 필요한 교육을 시키면서 사고 체계를 훈련시키는 것이 더 효율적이기 때문이다. 대학을 나온 사람만 인재라는 시대는 끝났다. 인간의 능력 차이가 거의 없어지는 먼 미래의 AGI 시대가 오면 인간의 지식량은 중요하지 않다. 퍼포먼스는 AI 툴이 메워주기 때문이다.
그때 중요한 인간의 근육은 두 가지다. 첫째는 문제를 해결하겠다는 생각의 힘이고, 둘째는 공감 능력이다. AI도 공감하는 척 말은 잘한다. 하지만 AI는 공감을 했다고 해서 자신의 리소스를 희생해 남을 돕는 결정을 하지는 못한다. 리소스를 사용해서라도 타인에게 위로를 주거나 행동을 하는 주체는 인간뿐이다. 실패를 당연하게 받아들이고 회복 탄력성을 갖추는 적응 능력이 핵심 인재의 조건이다.
AI 시티는 하나의 거대한 실험장이다. 도시 전체를 새로 짓는 개념이 아니라 대학 하나도 AI 시티가 될 수 있다. 우리 대학에서는 AI 교육을 이렇게 시키고 실험하겠다는 독특한 시도가 나와야 한다. 정부가 똑같은 잣대로 모든 대학에 일괄 적용하면 한국은 AI 네이티브 국가가 될 수 없다. 기업도 마찬가지다. 직원들에게 에이전트를 다 쥐어주면 직원이 무슨 일을 하는지, 무엇이 문제인지 경영진이 한눈에 파악할 수 있다. 조직과 경영의 판단이 효율적으로 바뀌는 포맷이 바로 AI 컴퍼니다.”
권석준 = “인재와 교육은 한국 경제가 다음 세대로 가기 위해 필수적인 파이프라인이다. 전공 하나를 배워서 평생을 먹고사는 시대는 끝났다. 전공은 이제 한두 개가 아니라 N개가 될 수 있다. 옥토퍼스(문어)형 인재가 돼야 한다. 예전처럼 4년 동안 투자해서 전공 하나를 따는 방식이 아니라 실시간으로 동시에 여러 전공을 학습하는 시대가 왔다. 수명이 늘어난 만큼 중장년층도 계속 직업을 바꾸고 교육을 받아야 하므로 은퇴가 없어지는 국가가 될 것이다.
AI 시티는 실험실 안의 연구를 넘어 리얼 월드로 나오는 단계다. 공장, 농장, 건설 현장에서 사람이 인터랙션하는 지점으로 AI가 들어오는 것이다. AI 시티가 작동하려면 법적인 제도 정비가 급선무다. 인공지능기본법, 데이터특별법, 규제 샌드박스 같은 장치들이 구체화해야 한다. 메가 프로젝트가 성공하려면 스마트 시티와는 결을 다르게 가야 한다. 국가가 투자하는 데이터센터가 들어와 기업, 대학, 병원에 AI 토큰을 서비스할 수 있는 클라우드 허브가 돼야 한다. 데이터들을 공유하고 표준화하는 헤드쿼터가 핵심이다.
한국은 제조업, 화학, 반도체, 디스플레이, 방산 등 강력한 실물 산업 포트폴리오를 갖고 있다. 기반이 튼튼하므로 한국형 AI 시티는 실체에 더 가깝게 만들 수 있다. 다만 설비 투자 중심에서 운영비용을 낮추는 AI 코스트 싸움으로 패러다임이 바뀐 만큼 정부도 인프라 지원에 속도를 내야 한다.”
최태원 = “에이전트와 토큰 이코노미에 대해 덧붙이자면 나는 개인 비서 역할을 하는 에이전트를 10개 정도 만들어서 나를 복제해 활용할 계획을 세우고 있다. 내 데이터와 가치관을 학습시킨 에이전트가 있으면 내가 모든 회의에 들어가지 않아도 보고서를 분석하고 답을 줄 수 있다. 물리적 회의 없이도 빠른 의사결정이 가능하다.
기업 입장에서도 전 직원이 에이전트를 쓰면 재무, 생산, 기획 등 각 팀의 리소스 효율성이 극대화된다. 기존의 직무 체계도 바뀐다. 예전에는 ‘대리는 이 일만 해라’고 지정했다면 이제는 AI가 업무의 상당 부분을 두 시간 만에 끝내주므로 남는 시간에 다른 업무를 다발적으로 할 수 있다. 직무 중심이 아니라 사람 중심으로 업무가 커스터마이즈된다. 9 to 6라는 정형화된 근무 시간도 무의미해진다. 미래에는 한 회사에 매이지 않고 여러 회사에서 동시에 일하는 엔잡러(N잡러)가 늘어난다. 기업과 직원의 관계도 획일적 고용이 아니라 다변화된 계약 관계로 변한다.
미래의 토큰 이코노미는 지능을 상품화해 토큰으로 주고받는 생태계다. 사회 문제를 해결하면 그 가치를 측정해 보상을 주는 방식이다. 그동안 환경, 노령화, 복지 같은 사회 문제는 돈으로 환산하기 어려워 해결이 더뎠다. AI 체제가 정착되면 특정 사회 문제를 해결했을 때의 가치가 정확히 측정된다. 1000원어치 가치를 해결했다면 그에 상응하는 토큰이나 보상을 지급할 수 있다. 비용 집행이 투명해지고 자원이 정확하게 배분된다. 사회적 비용이 10분의 1로 줄어드는 효과를 낼 수 있다. 세금을 덜 내도 사회 문제가 해결되는 구조다. 기업도 리소스와 비용을 혁신적으로 줄여 안 하던 비즈니스를 찾고 성장하는 데 자원을 쓸 수 있다. 이것이 AI가 가져올 궁극적인 혁신이다.”
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