인공지능(AI) 생태계의 파수꾼일까, 청소부일까. 분명한 점은 보이지 않지만 필수적인 존재라는 사실이다. 국내에서 아직 생소한 개념인 콘텐츠 모더레이터는 유해 콘텐츠를 걸러내는 노동자다. 서울신문은 국내외에서 활동하는 전현직 콘텐츠 모더레이터들을 심층 인터뷰했다. 또 이들이 AI에게 필터링 기술을 가르친 뒤 대체되는 과정을 살펴봤다. ●영상 걸러내는 ‘콘텐츠 모더레이터’ “영상 수위요? 상상을 초월하죠. AI가 영상을 보다가 ‘그냥 사람한테 시켜야지’라고 할걸요?” 콘텐츠 모더레이터 손지혁(30대 초반·이하 가명)씨는 한 시간에 600여개의 숏폼(짧은 동영상)을 본다. 일주일도, 하루도 아닌 한 시간에 600여개다. 이 중 20~30개가 노골적인 포르노물이거나 잔인한 영상이다. 알몸 댄스 챌린지, 참수당하는 군인, 자해하는 청소년…. 이런 콘텐츠를 매뉴얼에 따라 분류하고 거르는 것이 그의 일이다. 그의 기술과 노하우는 고스란히 AI에게 넘어간다. 솎아내고 또 솎아내도 계속 밀려오는 숏폼은 압박 그 자체다. 끊임없이 작업물을 토해내는 컨베이어벨트처럼. ●음란물·참수 영상까지 상상 그 이상 지혁씨는 말레이시아의 한 BPO(비즈니스 프로세스 아웃소싱) 회사에 다닌다. 릴스, 틱톡, 쇼츠 등을 운영하는 글로벌 플랫폼(원청)이 외주를 주면 동남아에 있는 BPO사(하청)가 정화 작업을 맡는다. 지혁씨가 속한 팀은 한국 관련 영상물을 관리한다. 그는 지난 3일 서울신문과의 인터뷰에서 “한국 콘텐츠는 한국인이 처리하는 게 가장 빠르다”며 “한국어 욕설, 은어를 잘 알기 때문”이라고 설명했다. 지혁씨는 “IS(테러 단체 ‘이슬람국가’)의 테러를 옹호하며 참수하는 영상이 가장 충격적이었다”고 말했다. 박정화(30대)씨는 국내 한 인터넷 커뮤니티에 올라오는 게시글과 댓글을 실시간으로 감시한다. 1시간에 8000~1만 2000개의 게시글을 훑는다. 그는 “젠더 갈등이 컸던 2022년 음란 행위를 하면서 살인하는 장면이 담긴 영상이 올라왔는데, 그 잔상이 아직도 남아 있다”고 말했다. 정화씨는 “언제부턴가 아이들을 계속 옭아매는 강박에 사로잡혔다”며 “내 아이들이 조금이라도 위험한 상황에 놓이면 안 된다는 강박”이라고 말했다. 시한폭탄이 된 트라우마“종일 투신·생식기 영상만… 정신 피폐”“아이들을 옭아매야 하는 강박 생겨”테크 기업 이름만 보고 지원했다 충격견디는 것 외엔 마땅한 방법이 없어국내 BPO사에 들어갔다가 곧 포기한 양민아(20대 후반)씨는 “구인 광고에서 콘텐츠 관련 일이라고 해서 기대감을 갖고 시작했다. 그런데 어떤 날은 사람 사진에서 생식기 부분만 하루 종일 표시하고, 어떤 날은 건물에서 뛰어내리는 영상만 보다 보니 정신이 피폐해졌다”며 “퇴사하고도 한동안은 스마트폰을 쳐다볼 수도 없었다”고 말했다. 민아씨처럼 채용 공고에 언급된 페이스북, 유튜브 등 글로벌 테크 기업의 이름에 매료돼 문을 두드렸다가 충격에 빠지는 이들이 많다. 콘텐츠 모더레이터들은 심각한 트라우마를 겪었지만 견디는 것 외엔 마땅한 방법이 없었다. 오히려 버티다 보면 ‘맷집’이 생겨 점점 무감각해졌다. 정신건강은 사측이 보호해야 할 영역이 아니라 노동자가 갖춰야 할 ‘능력’이었다. 신입 모더레이터를 교육하는 한 BPO의 교관은 이렇게 말했다. “여러분은 우리 사회를 깨끗하게 만드는 가치 있는 일을 하는 겁니다. 그렇지 않으면 7살짜리 아이도 성관계 영상을 볼 수 있으니까요.” 한국노동안전보건연구소가 의뢰한 ‘국내 콘텐츠 모더레이터 노동의 실태와 위험성’ 보고서를 쓴 노가빈(연구책임자)·이수민(공동연구원)씨는 “반복적인 유해 콘텐츠 시청은 언제 터질지 모르는 폭탄과 같다”며 “사측에서 정신건강 시스템을 마련해도 허울뿐인 경우가 많다”고 말했다. 모더레이터 업무는 프리랜서 형태의 계약직이 많은데, 잠시라도 휴식 시간을 가지면 재계약에서 불리하게 작용한다. 정화씨는 재택근무를 하며 육아를 병행할 수 있겠다 싶어 일을 시작했는데, 오히려 끼니를 거르거나 화장실도 못 가는 날이 빈번하다고 한다. 그는 “10분이라도 쉬고 오거나 화장실에 가면 바로 관리자한테 연락이 온다”고 했다. 지혁씨는 “1시간에 600~700개 영상을 검수하지 못하면 바로 호출된다”고 했다. 쳇바퀴가 돌아가는 속도는 점점 빨라진다. 사측은 처음에는 30초짜리 영상을 1분 동안 검수할 수 있게 시간을 준다. 평균 작업 시간이 40초라면 1분→40초→35초→30초 안에 마치도록 시간을 단축하며 압박한다. 동남아에서 모더레이터로 일한 성은경(30대 초반)씨는 “퀄리티(질)와 퀀터티(양) 모두에서 압박을 받는다”면서 “속도가 가장 중요한 업무 평가 기준”이라고 전했다. 유령 노동자로 전락한 그들“끼니 거르고 화장실 못 가는 날 빈번”“배달 라이더처럼 시간 내 무조건 완료”스마트폰 반납·비밀유지 서약 ‘열악’직업코드도 없어… 법적책임 강화를하은성 노무사는 “배달 라이더가 신호 위반을 해서라도 음식을 시간 안에 배달해야 하는 것과 같다”면서 “콘텐츠 모더레이터들에게는 보안 강요라는 족쇄가 덧씌워진다”고 말했다. 출근하자마자 스마트폰을 반납해야 하고 본인이 하는 일을 외부에 발설하지 않겠다는 비밀유지 서약서를 쓴다. 은경씨가 다니던 회사엔 3년 전까지만 해도 ‘ID 검열팀’이 있었다. 소셜미디어(SNS) 계정과 실제 사용자가 일치하는지 확인하는 팀이었는데, 어느새 팀이 사라졌다. 그는 “AI가 대신 할 수 있게 됐기 때문”이라고 말했다. AI를 가르치고 AI에게 밀려난 것이다. 민아씨도 “처음엔 사람이 일일이 라벨링 작업을 했지만 점점 AI가 필터링한 작업물을 수정하는 쪽으로 사람의 일이 바뀌었다”고 말했다. 지혁씨는 “AI에게 밀려난 잉여 인력은 교육을 받으며 대기하다가 AI가 처리할 수 없는 새로운 영역이 생기면 거기로 투입된다”고 밝혔다. 2018년 페이스북의 콘텐츠 모더레이터로 일했던 셀리나 스콜라는 외상 후 스트레스 장애(PTSD)에 대한 보상을 요구하는 소송을 최초로 제기했다. 이후 세계 곳곳에서 모더레이터의 노동권 보장 요구가 이어졌다. 국내에선 최근에서야 모더레이터, 데이터 라벨러의 고용 불안 문제가 제기되고 있다. 지난 1월 서울지방노동위원회는 유해 콘텐츠를 분류하는 교육을 받은 뒤 ‘채용 취소’를 통보받은 교육생이 낸 진정을 부당 해고로 인정했다. 이학영 더불어민주당 의원실이 중앙노동위원회로부터 제출받은 ‘데이터 라벨러·콘텐츠 모더레이터 관련 구제 신청 현황’에 따르면 최근 5년간 11건(인정 4건·기각 6건·각하 1건)이 접수됐으며, 신청 취지는 대부분 부당 해고였다. 전문가들은 모더레이터의 노동 안전망 확보를 위해 정부 지원과 기업의 법적 책임을 강화해야 한다고 조언한다. 노가빈 연구책임자는 “모더레이터라는 ‘직업코드’가 아직 없다”며 “이들을 둘러싼 장막을 걷어 내는 실태 조사와 통계 확보가 우선 필요하다”고 강조했다. ‘혐오·음란물’ 청소의 외주화… 인건비 싼 동남아에 2차 하청업체 몰려인공지능(AI) 시대의 콘텐츠 모더레이팅 작업은 철저하게 외주화, 분업화되고 있다. 피라미드의 최상단은 유튜브, 틱톡, 인스타그램, 페이스북, 엑스(X·옛 트위터) 등을 운영하는 빅테크 기업이 자리잡고 있다. 글로벌 원청인 셈이다. 이들은 중간 계층인 1차 하청 업체에 콘텐츠 검수를 맡긴다. 콘센트릭스(미국)와 텔레퍼포먼스(프랑스)가 1차 하청의 양대 산맥으로 알려져 있다. 콘센트릭스는 40여 개국(직원수 약 43만명), 텔레퍼포먼스는 100여 개국(약 50만명)에 지사를 두고 있다. 1차 하청 기업은 일감을 다시 2차 하청 기업(지사)에 보낸다. 인도, 태국, 말레이시아, 인도네시아 등 아시아 개발도상국에 주로 포진한 2차 하청 업체들이 피라미드의 밑바닥을 이루고 있다. 이들 국가는 컴퓨터를 다룰 줄 아는 인력이 비교적 많고, 임금은 싸며, 노동 관련 법규가 느슨하다는 특징을 갖고 있다. ‘디지털 쓰레기 처리장’으로서의 ‘3박자’를 고루 갖춘 셈이다. ●검열에도 다양한 언어·문화권 인력 투입 동남아의 2차 하청 업체들은 자국 인력뿐만 아니라 해당 유해 콘텐츠가 주로 생산되고 유통되는 국가 출신 인력을 따로 모집한다. 문화적·언어적 맥락에 대한 이해가 부족해 콘텐츠 속 혐오 표현이나 음란한 내용을 분별하는 데 한계가 있기 때문이다. 한국의 구직 포털에서 말레이시아나 태국 등지에 있는 콘텐츠 모더레이팅 업체가 한국 인력을 찾는 구인 광고를 종종 볼 수 있는 것도 이런 이유에서다. 현지 교민이 취업하는 경우도 있고 한국에서 원정 취업에 나서는 경우도 있다. ●딥페이크는 韓, 화형은 阿, 난민혐오는 美 실제로 유해 콘텐츠 내용은 지역마다 큰 특징이 있다. 한국과 관련된 유해 콘텐츠는 딥페이크 성착취물이 가장 많다. 미국의 사이버보안 업체 시큐리티 히어로가 발표한 ‘2023 딥페이크 현황’ 보고서에 따르면 딥페이크 음란물에 등장하는 개인 가운데 53%가 한국인이다. 대부분이 연예인이었다. 아프리카 문화권은 화형(火刑)이나 강간, 아랍권은 참수(斬首)나 여성에 대한 명예살인, 유럽과 미국은 난민 혐오, 인종차별과 관련된 유해 콘텐츠가 많다고 한다. ■ 기획취재팀 팀장 이창구 장진복 김중래 명종원 이성진 기자

세라 로버츠 UCLA 교수 인터뷰“인공지능(AI) 만능주의에 빠지면 안 됩니다. AI 알고리즘 뒤에 있는 사람들의 실체를 인정하고 그들의 건강과 안전을 보장하는 것이 AI 시대에도 인간의 존엄성을 잃지 않는 첫걸음입니다.” 서울신문은 AI 기술과 뉴미디어가 현실 사회와 만나는 접점을 집요하게 탐구해 온 미국의 미디어학자 세라 로버츠 교수를 지난달 25일 화상으로 인터뷰했다. 그는 저서 ‘비하인드 더 스크린’을 통해 콘텐츠 모더레이터의 실체를 세상에 드러냈다. 규제 밖 뉴플랫폼의 실체치열한 경쟁 탓 쓰레기 콘텐츠 늘어AI 환상 커질수록 존재 숨기기 급급‘부적절’ 판단하려면 인간에 의해 학습-어떤 계기로 ‘비하인드 더 스크린’을 쓰게 됐나요. “거대 테크 기업에 유저(사용자)는 곧 돈입니다. 유저 끌어모으기 경쟁이 치열해질수록 쓰레기 같은 콘텐츠도 많아졌어요. 소셜미디어(SNS)라는 거대한 스크린 뒤에서 쓰레기를 청소하는 사람도 더욱 많이 필요해졌습니다. AI에 대한 환상이 커질수록 ‘디지털 쓰레기 청소부’는 점점 더 어두운 곳으로 밀려났습니다. 그걸 경고하고 싶었어요.” -거대 플랫폼 기업들은 왜 콘텐츠 모더레이터의 존재를 숨길까요. “유튜브, 틱톡, 인스타그램, 페이스북과 같은 SNS는 그 자체가 상품이고 브랜드입니다. 이 기업들은 저마다 ‘우리 플랫폼에서는 표현의 자유를 만끽할 수 있다’고 선전합니다. 또 ‘안전하고 깨끗하다’고 주장하죠. 하지만 누군가 청소를 하지 않으면 플랫폼에 온갖 오물이 밀려듭니다. 성착취물, 딥페이크물, 참수 영상, 자살 영상, 인종차별, 여성혐오…. 이런 유해물을 사람이 일일이 걸러낸다고 하면 누가 그 플랫폼에 들어오겠습니까. 이들의 존재가 부각될수록 플랫폼의 매력은 떨어집니다.” -콘텐츠 모더레이터들의 검수 작업이 표현의 자유를 제한하는 측면이 있는 건 사실 아닌가요. “테크 기업은 알고리즘을 활용해 유저가 좋아할 만한 콘텐츠를 계속 보여 주며 소비 욕구를 부추깁니다. 이 기업들이 광고를 위해 특정 콘텐츠를 선택적으로 띄우거나 삭제하는 걸 통상적인 ‘검열’로 볼 수 있을까요. 이건 표현의 자유나 검열과는 완전히 다른 차원의 문제입니다. 브랜드 관리일 뿐이죠.” -AI의 발달로 사람의 손을 거치지 않아도 유해 콘텐츠를 걸러낼 수 있지 않나요. “아무리 AI가 발달해도 무엇이 나쁜지에 대해서는 인간의 판단이 필요해요. 기존 알고리즘을 우회하는 새로운 내용, 형태의 콘텐츠가 계속해서 올라오기 때문이죠. AI가 특정 콘텐츠를 보고 ‘이건 부적절하다’고 판단하기까지는 인간에 의한 학습이 필요합니다. 머신러닝을 위한 ‘나쁜 데이터’를 준비하는 건 결국 사람입니다.” ‘콘텐츠 모더레이터’ 고충고통 숨기는 건 기밀 유지 조항 때문상상 이상의 콘텐츠로 술 중독까지 안전한 노동환경·보수·권리 보장을-교수님이 만난 콘텐츠 모더레이터들의 고충은 어떠했나요. “많은 모더레이터가 ‘가장 충격적인 경험이 무엇이었는지 더이상 묻지 말라’고 합니다. 상상 그 이상의 콘텐츠를 보기 때문이죠. 그리고 ‘이젠 무덤덤해졌다’고 말하는 분이 많습니다. 덤덤해졌다는 건 괜찮아졌다는 게 아닙니다. 오히려 그만큼 마음의 병이 깊어졌다는 뜻입니다. 어떤 분은 알코올에 의존해 일한다고 했고, 어떤 분은 충격적인 영상이 떠올라 자신도 모르게 파트너를 소파에서 밀쳐 냈다고 했어요. 이들이 고통을 숨기는 건 기밀 유지 조항에 묶여 있기 때문입니다.” -미국도 기존 산업에 비해 AI 등 신기술 분야엔 아직 관련 제도와 법이 정비되지 않았나요. “뉴미디어와 뉴플랫폼 산업에 대한 규제가 거의 없어요. 빅테크 기업이 하는 일은 너무나 창의적이고 중요하기 때문에 그들의 자유를 지켜 줘야 한다는 신화가 강력하게 작동합니다. 전통 미디어 회사들은 규제를 받지만 유튜브와 같은 새로운 미디어에는 규제가 거의 없어요. 원인은 1997년 제정된 ‘통신품위법’에 있어요. 이 법 230조는 인터넷 통신회사는 콘텐츠에 대해 법적 책임을 지지 않는다고 명시하고 있어요. 제정 당시 인터넷 통신회사는 단순히 정보의 전달자였기 때문입니다. 그런데 지금은 메타, 구글과 같은 새로운 형태의 인터넷 통신회사들이 무수히 많은 콘텐츠를 만들고 있어요. 그래도 통신품위법에 따라 아무런 규제를 받지 않아요. 자신의 플랫폼에 접속한 사람이 누구인지, 어디에 사는지, 어떤 추천물을 좋아하는지 훤히 알고 있는데 그들이 유포하는 콘텐츠에 아무런 책임을 묻지 않는 게 과연 정당할까요.” -저희가 취재한 바로는 모더레이팅과 라벨링 작업이 동남아 등으로 대거 외주화한 상태였는데요. 이 현상을 어떻게 이해해야 할까요. “노조의 힘이 약하거나 정부가 노동권에 큰 신경을 쓰지 않는 곳으로 옮겨가고 있어요. 인건비가 싼 것도 중요한 원인이죠. 유럽이나 미국의 경우 자국에서 모더레이팅 업무를 유지하더라도 실제 이 일을 하는 이들은 대부분 이민자입니다. 독일에서는 콘텐츠 모더레이터도 다른 노동자처럼 노동권을 누릴 수는 있어요. 그런데 독일인이 이 업종에 종사하는 경우는 거의 없어요. 폴란드, 루마니아 등에서 온 이민자들이 주로 이 일을 담당해요.” -외주화와 계층화가 동시에 일어나는 건가요. “그렇습니다. 다국적 기업은 늘 인건비가 싼 곳으로 공장을 옮겼고 고급 기술과 저급 기술을 나누는 계층화 전략을 써 왔어요. 그런데 AI 시대에는 새로운 특징이 있어요. 제아무리 뛰어난 기술이나 심오한 인문학적 성과도 곧 하찮은 것이 된다는 사실입니다. AI를 더 똑똑하게 만들기 위해 사람이 쌓아 올린 모든 것이 공짜로 학습 데이터의 수단이 되고 있죠. AI 발달 과정이 인간 평가절하 과정이 돼서는 안 됩니다.” -AI 시대에도 인간 노동이 존중받으려면 어떻게 해야 할까요. “AI 시대의 규칙과 거버넌스(지배구조)를 과연 누가 만드는가를 끊임없이 물어야 합니다. 지금은 소수 빅테크 기업이 만들고 있어요. 사람이 공장에서 일하다가 다치면 생산라인을 일단 멈추지만 온라인 플랫폼에는 그런 제동장치가 없어요. AI 기업이 더 많은 자유를 누리고 더 많은 자본을 흡수하고 있지만 책임은 지지 않아요. AI 시대에도 안전한 노동환경이 보장돼야 하고, 합당한 보수가 제공돼야 하며, 정당한 권리가 부여돼야 합니다. 이런 일은 AI가 해 주지 않아요. 결국 사람이 해야 합니다.” ● 세라 로버츠 교수는 미국 캘리포니아대 로스앤젤레스(UCLA)의 세라 로버츠 교수는 소셜미디어(SNS) 플랫폼 뒤에서 이뤄지는 사람의 숨겨진 노동을 체계적으로 연구한 최초의 학자다. 2019년 발간한 저서 ‘비하인드 더 스크린’에서 유튜브, 트위터(현 X), 페이스북 등에 올라오는 온갖 유해 콘텐츠를 걸러내는 전 세계 작업자들의 실태를 폭로했다. 유럽연합(EU)과 미국 의회에서 콘텐츠 모더레이터들의 정신건강 보호, 노동조건 개선, 플랫폼 기업과 인공지능(AI)의 책임성 강화 방안을 조언하고 있다. ■기획취재팀 팀장 이창구 장진복 김중래 명종원 이성진 기자

부산시는 퇴직 등으로 새로운 인생이 필요한 신중년 세대의 생애재설계를 돕는 다양한 교육과정을 마련하고 있다. ‘부산시 50+생애재설계대학’은 부산시가 지역 대학과 연계해 신중년 세대(50∼64세)의 인생2막을 위한 특화된 생애 재설계 교육과정을 운영하는 사업이다. 교육과정을 보면 생성형인공지능((AI))을 활용 및 데이터 라벨링 교육(부산대), 드론기술 전문가 양성(동의대 ), 노인지도 웰니스*케어 전문가 양성(부산 가톨릭대), 시니어 패션모델 전문가 양성(부산과기대), 맥주와 양주 등 ‘수제 양조 마스터 양성’(동의과학대), 포토샵이나 3-D프린팅,사물인터넷 기술을 배울수 있는 디지털 디자인 전문가 양성(부산경상대), 귀농 및 귀촌 등에 필요한 도시농업실용교육 등 다양한 분야에 걸쳐 마련된다. 이 과정을 통해 기존의 경력과 역량을 개발해 실제 재취업, 창업 등으로 이어지기도 한다고 부산시는 19일 밝혔다. 부산시는 2017년 부산대와 동의대 를 시작으로 지난해 10개 대학으로 늘린데 이어 올해는 12곳으로 확대 운영할 계획이다. .

인공지능(AI) 시대가 도래하면서 인간의 삶과 노동에도 큰 변화가 찾아왔다. 서울신문은 5회에 걸쳐 AI 뒤에 가려진 인간 노동을 심층 보도한다. AI를 학습시키고 정화시키는 사람들의 이야기를 담았다. 인간과 AI의 대립을 넘어 공존의 지혜까지 탐구했다. 본지 기자 3명이 직접 체험해 본 ‘데이터 라벨러’ “딸깍. 딸-깍, 딸각딸각….” 모니터 화면 속 자동차 조수석 상단 모서리에 점을 찍는다. 좌석 테두리 선을 따라 마우스 커서를 끈다. 맞은편 모서리에서 또 한 번 클릭. 이 점들을 이어 반듯한 육면체 모양을 만드는 것이 이번 프로젝트의 임무다. 단순해 보여도, 결코 쉽지 않다. 조금이라도 모양이 삐뚤어졌다 싶으면 지우고 다시, 또다시…. ●똑똑한 AI 뒤엔 보이지 않는 인간의 손 지난달 자율주행차의 인공지능(AI)을 학습시키는 ‘데이터 라벨러’로 일했다. AI는 원래부터 ‘똑똑’한 줄 알았다. 그러나 AI 뒤편엔 인간의 노동이 있었다. 보이지 않았을 뿐이다. ‘유령 노동’과 닮아 있는 이 새로운 형태의 노동은 AI 시장에 자리잡은 지 오래다. AI를 똑똑하게 키우기 위해 인간은 단순노동을 무한 반복한다. 서울신문 기자 3명이 직접 체험한 데이터 라벨링 프로젝트 역시 그랬다. ●데이터 라벨링, 시작부터 꼬이다 “시급 1만 2000원. 긴급하게 작업자를 모집합니다.” #1. 1월 15일 오후 3시. 데이터 라벨러들이 참여하는 단체대화방에 구인공고가 떴다. ‘PC만 있다면 어디서든 참여 가능. 새벽에도 자유롭게 일할 수 있음.’ 근무 조건이 솔깃했다. 업체가 남긴 링크를 타고 들어가니 벌써 140여명이 모여 있었다. 일용직 근로자들이 모인 새벽 인력시장 풍경이 생각났다. 곧바로 줌(Zoom) 화상 회의를 통한 교육이 진행됐다. ‘키포인트’(사물의 특징점을 찍어 주는 작업), ‘CVAT’(데이터 라벨링 작업 프로그램) 등 생소한 용어들이 쏟아졌다. 간단한 라벨링 요령을 훑고 곧바로 작업에 투입됐다. 근로계약서를 쓰거나 급여 체계를 알아볼 새도 없었다. 언뜻 쉬워 보였다. 차량 내부 사진을 보고 조수석과 운전석의 머리받이, 등판, 좌판(앉는 부분)의 모서리 수십곳에 점을 찍고 연결하면 됐다. 그러나 만만하게 봤던 작업은 예상과 다르게 시작부터 꼬였다. 모니터에 띄운 사진 속 조수석 머리받이엔 수건이 걸려 있어 시야를 가렸다. 시트엔 옷이 잔뜩 널브러져 있었다. 운전석에는 심드렁한 표정의 외국인 여성이 앉아 있었다. 점을 찍어야 하는 지점 중 보이는 곳은 절반도 되지 않았다. 나머지는 어림짐작으로 위치를 찾아야 했다. “이렇게 하는 거 맞아?”, “아, 이게 아닌가?” 점점 조급해졌다. 현대판 인력시장단톡방 공고 후 곧바로 ‘줌’ 화상교육사진 모서리 수십곳에 점 찍어 연결보이는 곳 절반도 되지 않아 ‘난색’첫날, 1장 붙잡고 1시간 넘게 끙끙점들의 적당한 위치를 찾아 헤매는 데만 20여분이 걸렸다. 미간은 점점 찌푸려졌고 고개는 모니터 안으로 빨려 들어가듯 앞으로 쏠렸다. 다 해 놓고 보니 원근감도, 육면체 모양도 전혀 고려되지 않은 엉망진창이었다. 수정에 또 수정을 거듭하기를 30여분. 일단 세이브(저장) 버튼을 눌렀다. 단체대화방에는 “이곳에 점을 찍는 게 맞나요?”라는 문의가 잇따랐다. 묘한 안도감이 들었다. 작업 초반엔 지금 하고 있는 일이 AI 기술에 어떻게 활용되는지 전혀 알 수 없었다. 자율주행차에 탑재될 AI를 학습시키기 위한 프로젝트임을 알게 된 건 ‘2차 화상 교육’에서였다. 말이 2차 교육이지 소환에 가까웠다. 작업이 서툰 열외자들을 따로 불러 모았다. 우리에게 일을 가르치고 시키는 곳은 원청으로부터 일감을 수주받은 하청업체였다. 원청업체가 동남아 국가에 작업을 맡겼다가 결과가 엉망이라 일감을 통째로 한국 업체에 넘겼다고 전했다. “기존 작업은 무시하시고 그냥 작업 진행하시면 됩니다. 딜리트(삭제) 키 눌러 주세요.” 마우스 클릭 한 번으로 동남아 누군가의 노동은 아예 없던 일이 됐다. 하청업체 측도 매뉴얼을 정확히는 몰랐다. 2차 교육을 진행하는 와중에도 ‘적당히’, ‘이쯤에’, ‘여기 어딘가’ 등 모호한 단어를 써댔다. 교육이 끝날 즈음 질문할 기회가 생겼다. “그런데 이거 왜 하는 거예요?” 취재진의 물음에 ‘자율주행차 AI 기술 개발에 쓰일 것’이란 답이 돌아왔다. AI가 자율주행차 내부 상황을 인식할 수 있도록 사람이 차량 내부 곳곳의 위치와 내부에서 벌어질 경우의 수를 자세하게 특정하는 일인 듯했다. 원청업체가 어딘지는 끝까지 베일에 가려져 있었다. 작업물의 운명은 두 가지로 나뉘었다. 리젝트(reject·불합격) 또는 컴플리트(complete·완료). 작업자들은 본인의 작업 시간 등을 엑셀 파일에 직접 기입해야 했다. 검수자는 통과냐 탈락이냐를 판가름해 맨 끄트머리 칸에 적어 넣었다. 이 엑셀 파일은 업체 측은 물론 모든 작업자들이 실시간 들여다볼 수 있었다. 노동은 엄격하고 촘촘하게 통제·관리되고 있었다. #2. 1월 15일 오후 8시. “계속 리젝트야. 난 도저히 못 하겠어요.” 취재진 중 한 명이 결국 포기를 선언했다. 시작한 지 5시간 만이었다. 그의 노동은 당연히 인정되지 않았다. 영화 ‘기생충’ 속 피자 박스 접는 장면에서 불량품을 만들어 돈을 떼인 주인공의 처지가 겹쳐 보였다. 불행인지, 다행인지 리젝트의 벽을 넘지 못하고 포기하는 사람들이 속출했다. #3. 1월 16일 오전 8시. 재택근무를 하며 집중력을 끌어올려 보기로 했다. 실적의 기준은 사진 100장 단위로 묶였다. 100장을 채우면 폴더 한 건을 완성한 것으로 쳐줬다. 일이 제법 손에 익자 속도가 붙었다. 몇 차례의 시행착오 끝에 4시간 만에 100장을 완성할 수 있었다. 한 장을 붙잡고 한 시간 넘게 끙끙대던 첫날에 비하면 괄목할 만한 발전이었다. 자신감이 붙자 무력감이 찾아왔다. 하루 종일 모니터를 뚫어져라 쳐다보느라 눈은 뻑뻑했고 머리는 지끈거렸다. “기계(AI)한테 이딴 거 알려 주겠다고 인간이 혹사당하네.” 실체도 모르는 AI를 향해 푸념을 늘어놓았다. 한국노동안전보건연구소는 AI 시대의 도래와 함께 작업의 목적을 알지 못한 상태로 단순 반복 업무를 하는 경우를 ‘미세 노동’이라고 했다. 이번 프로젝트 역시 총 30만장에 육박하는 작업물을 잘게 쪼개고 나눠 처리하는 미세 노동이었다. 통제된 미세노동자계속된 불합격에 작업포기자 속출하청업체 측도 매뉴얼 정확히 몰라‘적당히’ ‘이쯤’ 모호한 단어 쏟아내단순 반복업무로 무력감도 찾아와오후 늦게 근로계약서라는 단어가 처음 거론됐다. 작업자 가운데 누군가가 “아직 계약서 작성을 못 했는데 언제 하나요?”라고 운을 띄우면서다. 하청업체 측은 ‘프리랜서(위임·도급) 계약서’를 내려받은 뒤 서명해서 메일로 보내라고 했다. 계약서의 주요 항목은 다음과 같았다. ‘을이 업무 수행을 중도에 포기하거나, 갑이 을의 업무 수행이 현저히 미흡하다고 판단될 경우 갑은 일방적 해지 통보를 할 수 있다.’ ‘기타 세금, 4대 보험 등은 을이 직접 부담하며, 갑은 그 의무가 법령 등에 의해 특별히 부과되지 않는 한 책임을 지지 않는다.’ 딱 봐도 ‘을’에게 불리한 조항이 대부분이었다. #4. 1월 17일 오후 6시. 하청업체는 다시 구인 공고를 띄웠다. 사진 속 차량 탑승자들의 눈동자 홍채 윤곽을 따내는 일이 추가됐다. 이 일의 시급은 1만원이다. ‘돈을 제대로 받을 수 있을까’ 하는 물음표가 머릿속을 떠나지 않았다. 프로젝트별 급여 산정 기준이 제각각이었고 그마저도 불명확했기 때문이다. 한창 작업이 진행되는 도중 올해 최저시급이 1만 30원이라는 것을 뒤늦게 인지한 듯 “1만원보다는 더 드려야겠다”고 정정하는 식이었다. 작업자들은 시급과 건당 정산 중 하나를 선택해야 했다. 본인에게 유리한 쪽을 고르라는 ‘배려’로 포장했지만, 사실상 무책임을 감춘 것이다. 내가 얼마를 받게 될지 이해하는 사람은 한 명도 없었다. “작업물이 성공적으로 클라이언트(원청)에 도착해야 우리도 돈을 받고, 그래야 여러분께 급여를 줄 수 있다”는 업체 측의 엄포는 불안감을 키웠다. 주먹구구식 근로계약서‘일방적 해지통보·4대보험 직접 부담’‘을’에게 불리한 독소 조항이 빼곡히프로젝트별 급여 산정 기준도 달라공지한 급여일보다 열흘 지나 입금#5. 1월 24일. 하청업체 측이 당초 공지한 급여 지급일이 됐지만 아무 소식이 없었다. “원래는 설(27일) 전에 입금해 드리고 싶었는데 프로젝트가 아직 안 끝나서 불분명한 상황입니다.” 최대한 예의를 갖춰 독촉 메시지를 남기자 이런 답이 돌아왔다. #6. 2월 3일 오후 11시. 반 포기 상태에 접어들 때쯤 19만 3400원이 입금됐다. 폴더 한 건(사진 100장)당 10만원을 받는 방식을 선택했는데, 아마 두 건을 완성한 것으로 계산된 듯싶었다. 6600원이 비는 것은 공제된 소득세로 추정됐다. 처음부터 끝까지 오락가락하더니 세금은 칼같이 떼는 게 야속했다. 취재진 중 다른 1명은 비슷한 10시간을 일하고 고작 4만 5779원을 벌었다. 급여 기준이었던 최저시급(1만 30원)으로 환산하면 4.7시간(282분)의 노동만 값어치가 매겨진 셈이다. 그는 홍채 윤곽 작업을 집중적으로 수행해 총 1300장(13개 폴더)을 완성했음에도, 700장(7개 폴더)에 쏟은 시간만을 인정받았다. 작업물을 최종 수정한 자가 결과를 가로챈 것 아닌가 의구심도 들었다. 작업은 1·2·3차로 나눠 검수하는 방식으로 이뤄졌는데, 1~2차 작업자와 마지막(3차) 작업자가 다른 경우도 부지기수였기 때문이다. 단체대화방에는 예상 지급액과 차이가 크다며 항의하는 라벨러들의 항의로 들끓었다. 끝내 돈을 받지 못한 이도 있었다. 단체대화방 말고는 업체 측과 닿을 채널도, 조직도 없었다. 일주일 뒤인 2월 11일. 조용했던 단체대화방에 ‘띠링’ 알람이 울렸다. “키포인트 건당 20원. 데이터 라벨러 모집합니다.” ■기획취재팀 팀장 이창구 장진복 김중래 명종원 이성진 기자

인공지능(AI) 시대가 도래하면서 인간의 삶과 노동에도 큰 변화가 찾아왔다. 서울신문은 5회에 걸쳐 AI 뒤에 가려진 인간 노동을 심층 보도한다. AI를 학습시키고 정화시키는 사람들의 이야기를 담았다. 인간과 AI의 대립을 넘어 공존의 지혜까지 탐구했다. AI 학습의 세계 ‘데이터 라벨러’ “돌 지난 아기를 가르친다고 생각하면 쉬워요.” 60대 문경화씨는 은행 퇴직 후 최근 2년간 이어 온 ‘데이터 라벨링’ 업무를 육아에 빗댔다. 오감을 기르는 기초교육부터 논문 요약 등의 사고력 함양까지 인공지능(AI) 학습 과정에서 데이터 라벨러들의 손을 안 거치는 곳이 없기 때문이다. 우수한 데이터 학습으로 AI를 잘 길러 낸 데이터 라벨러는 높은 수당의 더 다양한 역할을 부여받는다. 문씨는 “대학생, 주부, 직장인까지 다양한 연령대가 겸업 혹은 전업으로 밤낮없이 AI 발전을 위해 고군분투하고 있다”고 말했다. 겸업·전업으로 ‘고군분투’언제 어디서든 원하는 만큼 업무에대학생·주부·직장인·퇴직자 등 다양사물 특정·수식화·학습 재료 수집도작업 수당은 건별 30~10000원 수준문씨가 데이터 라벨링에 입문하게 된 건 퇴직을 앞두고 한 유튜브 채널에서 데이터 라벨링 소개 영상을 우연히 접하면서였다. 데이터 라벨러는 데이터를 AI가 학습 가능한 형태로 가공·분류하는 작업을 수행한다. 미래가 유망한 AI 관련 업무인 데다 언제 어디서든 본인이 원하는 시간만큼 일하고 돈을 벌 수 있다는 사실에 끌렸다. 당시에는 국내 데이터 라벨링 플랫폼 업체 크라우드웍스나 지자체 공공기관에서 진행하는 데이터 라벨러 자격증 교육이 많았다. 해당 교육 이수가 문씨 데이터 라벨링의 시작이 됐다. 처음 맡은 일은 ‘바운딩 박스’(Bounding Box·사각형 형태로 영역을 지정해 객체를 구분하는 작업) 혹은 ‘폴리곤’(Polygon·외곽선을 따라 점을 찍어 객체를 구분하는 작업) 등의 방식으로 이미지상의 사물을 특정하는 작업이었다. 구체적으로는 지도상의 바다 혹은 육지 구분, 블랙박스 화면에 나타난 차를 세단·스포츠유틸리티차량(SUV)·밴 등 유형별로 구분, 산업폐기물 유형별 구분, 사물의 특성을 색상·형태 등으로 수식하는 작업 등이었다. 주어진 키워드에 부합하는 이미지를 일상에서 촬영해 업로드하는 일도 있었다. 문씨는 “AI 학습에 재료가 되는 이미지를 수집하는 것”이라며 “노부부 등 촬영 동의를 얻기 어려운 사람의 이미지를 업로드할 때 제일 많은 수당을 받았다”고 말했다. 대부분의 작업 수당은 건별로 지급됐으며 적게는 30원, 많게는 100원까지 지급됐다. 비슷한 시기에 이 일을 시작한 주부 이모씨는 “아이들을 유치원에 보내고 틈날 때 음악을 들으며 아무 생각 없이 일할 수 있어 소일거리로 좋다”고 말했다. 문씨는 일의 능률이 오르자 사고력을 필요로 하는 작업을 찾아 나섰다. 그렇게 시작한 것이 텍스트 작업이었다. 정부 간행물이나 학술·논문에서 발췌한 1500자 내외의 글에서 핵심 내용을 담은 질의를 요약해 쓰고 답하는 일이었다. 건당 약 1만원의 수당을 받았다. 매 작업물은 작업 시간 대비 정확도에 따라 평가됐다. 긍정 평가를 받을수록 수당은 올랐고 문씨의 보람도 커졌다. 심지어 데이팅 AI 챗봇의 표현력을 기르는 작업도 했다. 문씨는 “AI가 고객이 원하는 이성상으로 말하게끔 ‘오늘 저녁은 외로워’, ‘너 없이는 안 되겠어’ 등 에로틱한 표현도 구상해 입력해야 했는데 쉽지 않아 중도 포기했다”고 말했다. 채용 공고는 크라우드웍스·아웃라이어 등 국내외 데이터 라벨링 플랫폼이나 아르바이트 구인 사이트, 데이터 라벨링 관련 카카오톡 오픈채팅방 등에서 이뤄졌다. 데이터 라벨러들은 일 시작에 앞서 작업 관리자들로부터 가이드라인 자료를 배포받은 뒤 줌 등 화상회의 플랫폼으로 구체적인 작업 방식을 숙지했다. 능률을 못 내는 데이터 라벨러는 관리자가 중간에 퇴출시키는 경우도 꽤 있었다. 우수한 작업 성과를 낸 데이터 라벨러들에게는 “다음 작업 시 함께 하자”며 러브콜을 보내기도 했다. 등록 회원만 58만명처우는 ‘불안’45%는 연간 1000만원 미만 수입라벨링 플랫폼·오픈채팅방서 채용작업 발주 기업·관리자 번호 몰라문제 제기·동료와 공유도 어려워데이터 라벨러는 지난해 크라우드웍스 등록 회원 기준으로 58만여명이다. 종사자가 늘면서 네이버 카페 ‘데이터라벨링모임’(데라모), 커뮤니티 ‘라벨러 쉼터’ 등이 개설돼 라벨링 팁, 후기, 채용 공고 등의 정보 교류가 활발히 이뤄지고 있다. 2022년 기준 ‘라벨러 쉼터’에서 활동하는 100명의 수입 자료에 따르면 연간 1000만원 미만의 수입을 기록한 라벨러의 비중은 45%, 1000만원 이상 3600만원 미만은 50%, 3600만원 이상은 5%였다. 최근 데이터 라벨러들 사이에선 처우 문제가 자주 거론되고 있다. 근로계약서를 작성하지 않는 등 근로기준법 위반 사례가 적지 않기 때문이다. 근로 기간이 갑자기 늘어나거나 수당 지급이 지연되는 경우도 빈번하다. 김한울 IT노조 사무국장은 “일이 최근에 생기다 보니 종사자조차 자신의 일이 어떻게 분류되는지 잘 모르고, 작업 특성상 동료와 문제의식을 공유하는 것 또한 어렵다”며 “적어도 목소리를 한데 모을 수 있는 창구가 필요하다”고 말했다. 진화하는 AI에 ‘라벨링’도 고도화…진입 장벽 높아지고 양극화 현상도단순 업무 줄고 문답 작성 등 늘어라벨러 능력따라 임금격차 불가피인공지능(AI)의 발전으로 데이터 라벨링 업무는 고도화하는 추세다. AI 지능이 인간 성인에 가까워지면서 더 높은 수준의 지식 학습이 필요해져서다. 이에 데이터 라벨러의 능력에 따라 수행 가능한 업무가 나뉘고 임금 격차도 생겨난다. 17일 서울신문 취재를 종합하면 국내외의 데이터 라벨링이 각광받기 시작한 시기는 생성형 AI 챗GPT가 등장하기 직전인 2020년 전후로 추정된다. 당시만 해도 AI 개발·운영사들이 학습용 데이터를 정제하던 시기라 이미지 처리 등 단순·반복 작업이 많았다. 하지만 AI가 발전하면서 단순 작업은 AI가 스스로 할 수 있게 됐고 해당 작업의 수당은 예전의 절반도 못 미치는 상황이다. 최근 눈에 띄는 점은 거대언어모델(LLM) 개발과 관련한 데이터 라벨링 공고가 늘었다는 점이다. 구체적으로는 특정 주제와 관련한 질의 작성 후 답하거나 글을 요약하는 등의 텍스트 작업이다. 기존 단순·반복 작업보다 수당이 높지만 일정 수준의 이해도나 창의력을 요구하다 보니 상대적으로 진입 장벽이 높다. 줌 등을 통해 실무 테스트나 면접을 보는 경우가 적지 않고 학력과 기존 업무 경력도 따진다. 20대 데이터 라벨러 최모씨는 “AI의 눈·코·입이 돼 주던 라벨링 작업이 논리적 사고를 돕는 작업으로 진화하고 있다”고 말했다. ‘라벨러 양극화’ 현상도 나타나고 있다. 능력이 떨어지는 데이터 라벨러들은 저임금의 단순 작업만 도맡고, 능력 있는 라벨러들이 고임금 작업을 독차지한다. 업계에선 기존 데이터 라벨링 일자리가 줄어든 만큼 새 유형의 일자리가 꾸준히 등장할 거란 전망이 나온다. AI업계 한 관계자는 “데이터 라벨링 자체도 전혀 생각지 못한 일”이라며 “AI의 성장 속도와 이에 따른 시장 파급력을 고려하면 일자리 창출 효과가 더 가시적일 것”이라고 말했다. 시장조사 기관 그랜드 뷰 리서치 보고서에 따르면 전 세계 데이터 수집 및 라벨링 산업 규모는 2021년 16억 7000만 달러(약 2조 4120억원)로 매년 평균 25.1%씩 성장해 2030년에는 80억 5000만 달러(11조 6290억원)에 달할 것으로 분석된다. ■기획취재팀 팀장 이창구 장진복 김중래 명종원 이성진 기자

서울시의회 교육위원회 이소라 의원(더불어민주당·비례대표)은 최호정 서울시의회 의장의 탄소절감 실천을 위한 ‘종이 절감 프로젝트’ 본격 추진 발표에 “진심으로 환영한다”는 입장을 밝혔다. 서울시의회사무처는 지난 3일, 보도자료를 통해 종이 절감 프로젝트의 기본방향으로 스마트기기를 활용한 보고 시스템 체계 구축과 인쇄물 디지털화 작업에 대해 안내하고, 의원과 직원들의 관심과 협조를 당부했다. 그동안 탄소중립 실천을 강력하게 주장해 온 이소라 의원은 ‘서울시 기후위기 대응을 위한 탄소중립·녹색성장 기본 조례 일부개정조례안’을 통해 심각한 기후위기 속에 서울시 및 산하기관의 저탄소 사무실 조성과 저탄소 보고문화 정착을 위해 인쇄 관련 물품 구입비용을 줄여 예산낭비를 막고 친환경 행정을 도모하도록 애써왔다. 이 의원은 조례 개정뿐만 아니라 두 차례의 5분 자유발언을 통해 탄소중립 실천, 서울시-서울시의회-서울시교육청이 함께 로드맵을 만들고 솔선수범하기를 촉구해왔다. 이 의원이 소속된 교육위원회의 경우, 의원 요구자료 답변서, 주요업무보고 및 행정사무감사 책자 인쇄를 줄이고, 모든 자료는 전자메일과 행정사무감사 시에는 별도 USB를 제출하게 한 바 있다. 현재 서울시는 종이없는 저탄소 사무실 조성 추진계획을 수립해 시행하고 있다. 실·본부·국장 및 과장·팀장 등 내부 보고 시 이메일, 메신저, 노트북, 태블릿 등 활용하고, 위원회·자문회의 등 외부회의 시 종이 없는 회의 사전안내, pdf 파일 제공, 리플렛, 포스터 등 제작 시 인쇄물 대신 전자책, QR코드 활용을 안내하고 독려하고 있다. 서울시의회는 올해부터 노트북·태블릿PC·스마트폰 등을 사용해 회의나 보고 체계를 확대하고, 부서 내 보고는 이메일, 메신저를 적극 활용할 예정이다. 또한 인쇄물 디지털화 작업을 통해 부서별 인쇄물 발행·배포 방식도 전면 개편한다. 이로써 인쇄물은 8000부, A4용지는 약 29만장 절감 효과를 가져올 것으로 내다봤다. 이 의원은 이 같은 ‘종이 절감 프로젝트’ 추진 소식을 듣자, 즉각 축하의 메시지를 내놨다. 이 의원은 “5분 자유발언에서 다음 세대를 위해 당장 시작할 수 있는 탄소중립 실천으로, 업무보고 종이 사용 줄이기, S드라이브 시스템 활용을 제안했었다”면서 “그러나 1년이 지나도 변화가 없어 두 번째 한 자유발언에서는 라벨링된 대봉투를 치켜들며 형식적인 보고 형태 탈피를 제안한 바 있다”고 말했다. 이어 이 의원은 “의회 내 사용하는 종이, 디지털 문서로 전환하고, 친환경 회의 방식 채택 등을 제안했었는데 이번 추진 계획에 제안했던 내용이 그대로 반영돼서 기쁘게 생각한다”면서 “시의회가 먼저 모범을 보이지 않고 시민들의 변화를 촉구할 수 없으니 지금 당장 행동에 나서자”고 독려했다. 한편, 이 의원은 대표발의한 ‘서울시 기후위기 대응을 위한 탄소중립·녹색성장 기본 조례 일부개정조례안’으로 한국매니페스토실천본부가 주관한 ‘제16회 2024 지방의원 매니페스토 약속대상’ 에서 좋은조례 우수상을 수상한 바 있다.

생성형 인공지능(AI)이 거짓말을 하거나 오류가 있는 정보를 진실인 것처럼 말하는 ‘환각 반응’(Hallucination)을 잡아내는 데 어려움을 겪고 있는 AI 제작사들이 AI 학습 개선을 위해 박사급 학위를 소지한 ‘인간 교수’를 대규모로 고용하고 있다는 외신 보도가 나왔다. 이들의 시급은 과거 시급이 2달러에 불과했던 아프리카, 아시아 개발도상국의 데이터 라벨링 인력과 달리 시간당 최대 200달러에 달하는 박사급인 것으로 알려졌다. 생성형 붐이 일던 초창기 오픈AI의 챗GPT나 ‘코히어‘(Cohere)와 같은 AI 모델이 인간과 같은 반응을 내도록 하려면 학습 수준이 낮은 대규모 인력으로 구성된 대규모 팀이 필요했다. 이들은 모델이 이미지가 자동차인지 당근인지와 같은 기본적인 사실을 구별하도록 도왔다. 하지만 생성형 AI 모델을 보다 정교하게 만들려면 역사학자부터 과학자까지 전문 지식을 갖춘 인간 AI 트레이너 네트워크가 급속히 확대돼야 하며, 이중 일부는 박사 학위를 소지한 전문인력이라고 AI 업계 관계자는 전했다. 코히어의 공동 창업자 이반 장은 28일(현지시간) 로이터통신에 “1년 전만 해도 우리는 AI에 개선 방법을 가르치기 위해 학부생을 고용하는 것으로 충분했지만, 이제 우리는 모델에게 의료 환경에서 행동하는 방법을 가르치는 면허 있는 의사나 재무 분석가 또는 회계사가 필요하다”고 말했다. 기업 가치를 50억 달러 이상으로 평가받은 코히어는 ‘인비저블 테크’(Invisible Tech)라는 스타트업과 협력하고 있다. 코히어는 오픈AI의 주요 경쟁사 중 한 곳이며 기업을 위한 AI를 전문으로 제작하고 있다. 인비저블 테크는 원격으로 일하는 수천 명의 트레이너를 고용해 ‘AI21’에서 마이크로소프트(MS) 이르기까지 다양한 AI 회사의 주요 파트너 중 하나가 되어 이들의 AI 모델을 훈련해 AI 세계에서 ‘환각’(Hallucination)으로 알려진 오류를 줄이는 작업을 하고 있다. 인비저블 테크 창립자인 프랜시스 페드라자는 “전 세계 100개국 이상에서 박사, 석사 학위 소지자 및 지식 작업 전문가가 5000명이 넘는다”고 말했다. 인비저블은 노동자의 위치와 작업의 복잡성에 따라 시간당 최대 40달러를 지불한다. ‘아웃라이어’(Outlier)와 같은 일부 회사는 시간당 최대 50달러를 지불하는 반면 ‘라벨박스‘(Labelbox)라는 다른 회사는 양자 물리학과 같은 높은 전문성이 필요한 주제에 관해서는 시간당 최대 200달러를 지불하지만 기본 주제에 대해서는 15달러부터 시작한다고 말했다. 인비저블 테크는 2015년 음식 배달 회사 ‘도어대시’(DoorDash)와 같은 회사의 배달 메뉴를 디지털화하기 위해 워크플로 자동화 회사로 설립됐다. 하지만 2022년 챗GPT 출시를 앞두고 오픈AI가 연락을 해오면서 상황이 변했다. 페즈라자는 “OpenAI는 우리에게 문제를 가지고 왔는데, 그것은 챗GPT의 초기 버전에 질문을 하면 환각 반응을 보인다는 것이었다”면서 “그들은 인간의 피드백을 통해 강화 학습을 제공하는 고급 AI 교육 파트너가 필요했다”고 말했다. 생성형 AI는 훈련에 사용된 과거 데이터를 기반으로 새로운 콘텐츠를 생성한다. 그러나 때로는 진실과 거짓 정보를 구별하지 못하고 환각이라고 알려진 거짓 출력을 생성한다. 주목할 만한 예로, 2023년 구글 챗봇은 홍보 영상에서 지구 태양계 밖의 행성을 처음으로 촬영한 위성에 대한 부정확한 정보를 공유했다. AI 회사들은 환각이 생성형 AI의 기업적 매력을 떨어뜨릴 수 있다는 사실을 알고 있으며, 인간 트레이너를 이용해 사실과 허구의 개념을 가르치는 등 이를 줄이기 위한 다양한 방법을 시도하고 있다. 인비저블 테크는 오픈AI에 합류한 이후 코히어, AI21, MS를 포함한 대부분의 생성형 AI 개발사의 AI 교육 파트너가 됐다고 말했다. 코히어와 AI21은 고객임을 확인했다. MS는 인비저블AI의 고객사임을 확인하지 않았다. 페드라자는 “이 회사들은 모두 교육 문제를 겪고 있었는데, 가장 큰 비용은 컴퓨팅 파워였고, 두 번째로 큰 비용은 양질의 교육이었다”고 설명했다. 생성형 AI에 대한 열풍을 일으킨 오픈AI는 ‘휴먼 데이터 팀(Human Data Team)’이라는 이름의 연구팀을 보유하고 있으며, 이 팀은 AI 트레이너들과 협력하여 챗GPT와 같은 모델을 훈련하기 위한 특수 데이터를 수집한다.오픈AI 연구원들은 환각을 줄이거나 글쓰기 스타일을 개선하는 등 다양한 실험을 진행하고 있고, 인비저블 테크 등 다른 AI 학습 공급업체의 AI 트레이너들과 협력하고 있다고 회사 프로세스를 잘 아는 소식통이 전했다. 그 사람은 언제든지 수십 개의 실험이 진행되고 있으며, 일부는 오픈AI가 개발한 도구를 사용하고 다른 일부는 공급업체의 도구를 사용한다고 말했다. AI 제작사가 원하는 바에 따라 인비저블 테크는 해당 프로젝트에 적합한 학위를 소지한 인력을 채용해 AI 학습에 투입하고, AI 제작사가 수백 명의 트레이너를 관리하는 위험부담을 줄인다. 페드라자는 “오픈AI에는 세계에서 가장 놀라운 컴퓨터 과학자들이 몇몇 있지만 그들은 반드시 스웨덴 역사나 화학, 생물학 등 전문가는 아니다. 질문할 수 있는 어떤 것에 대해서 말이다”라며 “오픈AI에서만 1000명이 넘는 계약직 직원이 일하고 있다”고 말했다. 페드라자 대표는 “인비저블 테크가 AI 트레이너를 직접 AI 학습에 투입하여 생성형AI 모델이 빅데이터 세트에서 관련 정보를 찾도록 가르치는 방법을 찾았다”고 말했다. 이 분야의 경쟁자 중에는 140억 달러의 가치를 지닌 비공개 스타트업 스케일AI(Scale AI)가 있는데, AI 기업에 훈련용 빅데이터 세트를 제공한다. 또한 AI 트레이너를 제공하는 분야에도 진출했고, 오픈AI를 고객으로 삼았다. 2021년부터 수익을 내고 있는 인비저블 테크는 1차 자본금 모집에서 800만 달러를 유치했다. 페드라자는 “우리는 팀이 70%를 소유하고 있고, 투자자가 30%만 소유하고 있다”면서 “우리는 2차 라운드를 촉진하고, 가장 최근 거래 가격은 5억 달러의 평가를 받았다”고 말했다. 인간 트레이너는 자격 요건이 덜하고 급여도 적게 받는 데이터 라벨링 작업을 통해 AI 훈련에 처음 들어갔다. 때로는 2달러 정도였다. 주로 아프리카와 아시아 국가의 개발도상국 국가의 사람들이 수행해왔다. AI 회사들이 더욱 진보된 모델을 출시함에 따라 전문 트레이너에 대한 수요와 수십 개 언어에 대한 수요가 증가하고 있다. 이로 인해 코딩 방법을 전혀 몰라도 다양한 분야의 근로자가 AI 트레이너가 될 수 있는 고소득 틈새 시장이 생겨나고 있다. AI 기업의 수요로 인해 유사한 서비스를 제공하는 기업이 더 많이 생겨나고 있다.

기후위기와 기후재난의 대표적인 문제는 폭염과 폭우, 혹한 등 이상기후로 나타나는 것이다. 전 세계가 직면한 가장 중대한 문제라고 하면서, 탄소중립 실천에는 소극적이다. 매년 증가하는 강수량과 폭우로 위험에 직면한 우리의 일상에 ‘지금 당장 행동에 나서자’는 목소리가 서울시의회에서 나왔다. 서울시의회 교육위원회 소속 이소라 의원(더불어민주당·비례대표)은 지난 11일 열린 제326회 임시회 제5차 본회의 5분 자유발언을 통해 “탄소중립 실천”을 함께 행동에 나설 것을 촉구했다. 이 의원은 1년 전 ‘다음 세대를 위해 서울시의회를 비롯해 서울시와 공공기관이 당장 시작할 수 있는 탄소중립 실천’을 제안한 바 있다. 특히 업무보고를 위한 종이 사용량 줄이기, S 드라이브 시스템 활용 등을 강조했었다. 그러나 1년이 지난 지금 의회에 어떤 변화가 있을까. 이 의원은 라벨링된 대봉투를 치켜들며, “형식적 보고 형태 탈피를 제안했으나 변한 건 없다”면서 “봉투에 라벨링 스티커를 제작해 일일이 붙이고 자료를 끼워 넣는 행정력 낭비와 자원 낭비를 멈춰야 한다”고 지적했다. 매회기 때마다 의원연구실에 가져다 둔 업무보고 자료, 상임위 회의 석상에 놓인 업무보고 자료, 심지어 같은 자료다. 한 번도 보지 못한 수많은 책자는 그대로 버리는 경우가 허다하다. 이 의원은 지난달 헌법재판소의 한 판결을 언급했다. 헌법재판소는 기후위기 대응을 위한 탄소중립·녹색성장 기본법 제8조1항에 대한 헌법불합치 결정을 내렸다. 한국 정부의 기후위기 대응이 국민의 기본권을 침해한다는 것. 이 사건은 2020년 청소년 기후활동가 19명의 청구로 시작됐다. 이 의원은 아기기후소송 청구인 한제아 양의 진술서 전문에는 “ 이 순간에도 우리의 미래, 우리가 사는 지구, 우리가 사랑하는 모든 생명이 위험에 처해 있다. 가족, 친구, 사람들 그리고 동물이 위험 없이 살기를 바란다. 지금 당장 행동하지 않으면 우리가 사랑하는 것들이 사라지게 될 것이다. 그렇게 되지 않았으면 좋겠다”고 적혀 있다고 소개했다. 그러면서 실천 방안을 내놨다. 이 의원은 “의회 내 사용하는 종이를 디지털 문서로 전환하고 친환경 회의 방식을 채택하는 것”, “회의와 행정절차에서 발생하는 모든 탄소배출량을 모니터링해 줄이기 위한 실질적인 대책을 마련하자”라며 “공공기관이 모범을 보이지 않고서 시민들에게 변화를 요청할 수 없다”면서 “서울시·서울시교육청·서울시의회가 협력해 실천할 수 있는 구체적인 로드맵을 공동으로 수립할 것”을 제안했다. 끝으로 이 의원은 “이제는 말이 아닌 행동이 필요한 때로 구성원 모두가 힘을 모아 지속 가능한 서울시의회를 만들어 가자”고 힘주어 말했다.

국지성 호우와 열대야가 반복되며 기후위기를 체감케 하는 여름을 살고 있는 여러분! 광복절이 되자 또 뜨거워진 이념 논쟁 지겹지 않으신가요? 조금 다른 시각으로 우리 역사를 보는 것은 어떨까요. 바로 ‘식물’을 통해서 말이죠. 일제강점기 우리 식물과 표본이 해외로 떠난 이야기, 아픈 역사입니다. 하지만 광복 이후 한반도에 남았던 식물과 고표본이 전쟁 속에서 소실 되었을 때 이 아픈 역사는 특별한 기회로 바뀌게 되었습니다. 한반도에서 소실된 생태 역사의 축이 해외에 남았기 때문입니다. 위기 속에서 탄생한 기회입니다. 기후위기 시대 종 다양성 위기를 지키는 활동 분야에서 한국의 역할은 결코 작지 않습니다. 몽골에서 아프리카 까지 많은 나라들이 한국과 미래 생태 보존을 위해 협력하자며 손을 내밀고 있습니다. 식물이 쓸 과학사는 이렇게 지금 다시 시작됩니다.2018년 말 일본 도쿄대 박물관의 표본관. 그 해 8월부터 한 학기 동안 도쿄대에 체류 중이던 임형탁 전남대 교수는 먼지 쌓인 상자들 사이에서 보물을 찾은 듯 기쁨을 감추지 못했다. 그의 눈 앞에 먼 옛날 한반도 식물 표본들이 120여년 전 신문에 돌돌 쌓인 채로 모습을 드러냈다. 어떤 식물인지 분류하고, 채집지와 채집자 등을 기록해 표본으로 만드는 동정 작업을 하지 않은 미동정 상태인 채였다. “식물분류학자로 평생을 살며 신종 식물이나 희귀식물 신분포지를 찾은 적도 있습니다. 하지만 이국에서 우리 한반도의 고표본을 찾을 때 짜릿함에 비길 수 있을까요. 식물분류학은 국가 인구센서스와 비슷합니다. 인구센서스를 알아야 종합적인 정책을 펼 수 있듯이 한반도 식물에 대한 지식이 늘수록 우리 자연을 잘 가꾸고 활용할 길도 넓어집니다.” 그의 기쁨에는 이유가 있었다. 제국주의 시대 침략대상지였던 한반도의 식물에 대한 연구는 우리 손으로 시작되지 않았다. 러시아, 영국, 프랑스, 미국, 일본 학자들이 식물 표본을 만들고 종자를 수집했다. 이들이 구한 종자와 표본들은 그들의 나라로 갔다. 한국에도 지금 국립수목원이 위치한 경기도 포천의 임업시험장과 서울대 구 농과대학이 있던 수원고등농림에 표본이 남았지만 한국전쟁을 겪으며 소실되었다. 한반도의 과거 식물상을 보여주는 증거인 고표본들이 대부분 외국에 있게 됐다.“저도 특정 식물 연구를 위해 조사를 갈 때 주변 식물들을 함께 채집하는 경우가 많습니다. 시간이 없어 이 식물들을 표본으로 만들지 못하고 둘 때가 있습니다. 그렇게 100여년 넘게 쌓여있는 우리 고표본들을 도쿄대 박물관에서 발견했으니 얼마나 기뻤겠습니까.” 한반도의 과거 식물상을 보여주는 소중한 기록을 본 임 명예교수는 미동정 고표본의 라벨링, 동정을 자처한 뒤 같은 시기, 같은 공간, 같은 식물이 3~4쌍씩 있는 중복표본을 확보할 수 있었다. 나카이(T.Nakai)와 우치야마(T.Uchiyama)의 표본이 주를 이뤘고, 북한 지역 표본도 상당수 있었다. 온전하지 않은 형태의 식물 표본도 있었고, 라벨링 되지 않은 채 표본을 감싼 신문지에 수기로 채집지 또는 채집일만 손글씨로 써둔 표본도 부지기수였다. 채집 장소나 날짜를 추적하는 데 며칠이 걸리기도 했다. 그래도 100여년 전 식물 표본이 들려주는 이야기를 듣다보면 피곤함을 잊었다. 어떻게 보면 나카이나 우치야마가 표본 작업을 하지 않고 작업을 뒤로 미뤄 둔 표본으로 치부할 수도 있겠으나, 오랜 시간을 지켜낸 것 만으로 고표본의 가치는 오르기 마련이다. 일제시대 당시 귀하게 취급되었던 식물이든, 그저 하찮게 여기던 풀꽃이든 ‘타입캡슐’로서 후대에 주는 가치는 크게 다르지 않다는 것이다. “고표본은 시간과 공간의 기록입니다. 예를 들어 과거 서울 어느 지역 논두렁 주변에 살던 식물 고표본을 찾게 되었다고 합시다. 표본이 없었더라도 지금은 아파트로 빼곡한 서울이 예전에는 논밭이었겠거니 생각할 수 있을 것입니다. 그러나 식물 표본이 있다면 보다 정확하고 확실한 정보를 갖게 됩니다.” 북한 지역에서 채집된 표본들의 가치는 더욱 컸다. 남한 연구자들이 북한 지역 식물을 직접 연구하기는 거의 불가능하기 때문이다. 최근에는 기후온난화로 한반도 식물 서식지의 북상이 이뤄지고 있기에 과거 기후에서 북한의 자연이 어땠는지를 아는 일은 더 중요해졌다. “표본들 중에는 지금 분포 지역이 크게 변한 식물들도 있어요. 이를 통해 우리는 한반도의 생태계가 장기간 어떻게 변화했는지 이해할 수 있게 됩니다. 기후위기 시대를 사는 우리에게 생물다양성 보존은 그 어느 때보다 중요합니다. 고표본들이 우리 생태계의 과거와 현재를 잇는 가교 역할을 합니다.” 세계 식물 표본 70%가 식민지배 국가에80년 뒤 지금도 개도국 식물 다양성 위협 과거 한반도에서 채집한 식물의 학명에 나카이나 우치야마와 같은 당대 일본인들의 이름이 붙은데 분개하는 정서가 형성된 적도 있다. 그러나 국가 간 식물을 둘러싼 불평등은 한일 간 문제의 수준을 넘어선다. 지난해 대니얼 박 미국 퍼듀대 생명과학과 교수팀은 국제학술지인 「네이처 인간행동학」에 발표한 논문에서 “2차 세계대전 당시 식민지배를 받은 국가의 식물 다양성이 80여년이 지난 지금에도 큰 차이가 나타난다”고 평가했다. 세계생물다양성정보기구(GBIF) 데이터베이스에 기록된 8500만종 이상의 표본과 39개국의 식물 표본 관 92곳을 조사한 결과 식민 지배를 했던 국가가 전 세계 식물 표본의 70%를 보관 중이었다. 반면 식민 지배를 받은 국가에서는 자생종의 50%가 채 되지 않는 표본을 지니고 있었다. 제국주의 시대 이후 식민지배를 한 국가는 선진국이 되었고, 식민지배를 받은 국가는 주로 개발도상국이 되었다. 식민지배를 한 국가가 아닌데도 식물 고표본을 많이 가진 국가는 뉴질랜드가 유일하다. 종 다양성 확보, 자연자원 경영, 정원 조성과 같은 정책을 펴기 위해 식물 연구를 할 수 있도록 개도국에서 선진국의 지위로 뛰어오른 국가는 중국과 싱가포르, 한국 정도에 그친다. 다른 여러 분야에서와 마찬가지로 식물연구에서도 한국이 중간자적 위치에 있는 셈이다.일본 도쿄대 박물관에서의 체류가 끝난 뒤 임 명예교수는 한국으로 돌아와 어렵게 분류했던 식물 고표본을 국립수목원, 국립생물자원관 등 국가에 기증했다. 국가에 기증된 표본은 그 자체로 우리 생태학의 잃어버린 고리(미싱링크)를 채워 주었다. 이 과정을 마친 뒤 임 명예교수는 과학자로서 역사를 바라보는 새로운 시각을 제시했다. “식민지배는 부인할 수 없는 비극의 역사이지요. 그렇지만 어떤 민족은 그런 경험 속에서도 세상을 더 넓게 보고 기회를 찾으려는 노력을 멈추지 않습니다. 후손인 우리가 어떤 기회를 찾아내느냐에 따라 아픈 과거도 미래를 위한 소중한 자산이 될 수 있다는 것, 먼 옛날 이 땅의 식물이 가르쳐준 교훈입니다.”

韓·美·유럽 등서 국가 단위 선거몇 초면 가짜 음성·영상 등 생산 각국 규제·단속 기술 등 미비 미 대선과 한국 총선 등 전 세계 47개국에서 선거가 치러지는 2024년을 목전에 두고 챗GPT 등 생성형 인공지능(AI)을 악용한 가짜뉴스와의 전쟁이 현실로 닥쳤다. 가짜 영상·음성을 단 몇 초 만에 만들어 내는 AI 딥페이크 기술이 한층 정교해지면서 선거를 앞두고 여론을 선동, 조작하는 허위 정보가 판을 칠 것이라는 경고가 나온다. 명백한 가짜는 물론 사실과 주장의 경계가 모호한 선전 선동에도 딥페이크가 동원되면 민주주의의 설 자리가 더 위태로워진다는 우려도 제기되고 있다. 미 언론들은 내년에 있을 대선이 딥페이크가 본격 동원되는 사상 최초의 선거가 될 것으로 내다보고 있다고 AP통신이 26일(현지시간) 전했다. 이를 제어할 안전장치가 전보다 약해졌거나 정부 차원의 규제가 아직 미진한 탓에 가짜뉴스의 급속한 확산이 선거판을 뒤흔들 위험이 더 커졌다는 지적이다. 딥페이크가 선거와 정치판을 뒤흔드는 사례는 널렸다. 양측 진영이 대립하고 선거전이 치열할수록 딥페이크 활용은 잦아진다. 미국 공화당전국위원회는 지난 5월 30여초짜리 선거 광고를 공개하면서 중무장한 채 샌프란시스코 거리를 순찰하는 미군, 남부 국경을 점령한 이민자들, 대만을 폭격한 중국 전투기 등의 이미지를 담았다. 조 바이든 행정부에서 일어나는 디스토피아를 나타낸 것인데, AI가 만든 가짜 이미지였다. 지난 9월 총선을 치른 슬로바키아에서는 친미 성향의 야당 대표인 미할 시메츠카의 “우리 당이 선거에 이기려면 (소외 계층인) 로마족에게 돈을 줘야 한다”는 음성 파일이 파장을 불렀다. 이 역시 가짜였다. 당사자들은 즉각 반발했지만 투표 이틀 전에 나온 터라 선거에 영향을 미쳐 친러시아 성향 야당의 승리를 견인했다고 프랑스24 등은 전했다. 슬로바키아는 친러 선동과 우크라이나 전쟁 거짓 정보, 반이민을 부추기는 혐오 콘텐츠 등 허위 정보로도 선거가 얼룩졌다. 미중 대리전 격인 대선(2024년 1월 13일)을 앞둔 대만에서는 중국산 동영상 플랫폼 틱톡(중국명 더우인)에서 독립 성향 민진당 후보를 겨냥한 가짜 정보가 활개를 치고 있다. 대만의 의무 군복무 기간이 내년부터 기존 4개월에서 1년으로 늘어나는데, 이를 두고 “대만 청년들은 군 복무 연장에 항의하고 전쟁을 반대하나 민진당이 청년들을 ‘대만 독립’의 사료로 삼고 있다”는 중국 측 주장을 담은 동영상이 유포되고 있는 것이다. 한국의 국가정보원 격인 대만 국가안전국에 따르면 지난해 1400개였던 가짜 정보가 올해는 최소 1800개로 늘어났다. 이들 가짜 정보는 틱톡, 인스타그램, 페이스북, 유튜브 등으로 유통됐다. 미국에서도 사법 재판에 휘말린 도널드 트럼프 전 대통령이 경찰에 체포되는 가짜 영상이 출현했다. AI 전문가인 워싱턴대 오런 에치오니 명예교수는 “(고령인) 대선 후보 바이든 대통령이 병원에 실려 가는 모습도 나올 수 있다”면서 “내 예상이 틀리면 좋겠지만, 재료는 널려 있고 나는 정말 겁이 난다”며 가짜 정보 홍수에 대한 불안감을 드러냈다. 하지만 규제는 기술 발전을 따라가지 못하는 추세다. 소셜미디어 업체들은 가짜뉴스 감시정책이 전반적으로 후퇴했고 AI 기술이 가장 앞선 미국에서도 아직 각 주에 단속을 맡기는 상황이다. 지난해 10월 옛 트위터(X)를 인수한 일론 머스크 테슬라 최고경영자는 콘텐츠 감시 인력을 대규모 해고하고 차단됐던 음모론·극단주의자들의 계정은 ‘표현의 자유’를 들어 복원했다. 페이스북·인스타그램 모회사인 메타와 유튜브 역시 최근 비용 절감을 위해 인력을 줄였다. 기술·미디어 분야 비영리 단체 ‘프리프레스’는 X와 메타, 유튜브에서 혐오 콘텐츠, 허위 정보와 관련해 미디어 보호 정책을 없앤 사례는 총 17개에 이른다고 집계했다. 가짜 정보를 걸러 내겠다면서 적용한 수단은 AI 라벨링 정책으로 제작자가 AI인지 아닌지를 가려내는 정도다. 미국은 연방 의회와 연방 선거관리위원회 차원에서 AI 생성 기술 규제 조치를 모색하고 있지만 아직은 확정된 게 없다고 AP통신은 전했다. 다만 연방 상원에 민주·공화당이 초당적으로 공동 발의한 법안에서는 “패러디, 풍자를 제외하고 연방 후보와 관련된 기만적인 딥페이크를 금지한다”는 내용을 담았다. 주별로는 캘리포니아, 미네소타, 텍사스, 워싱턴주 등이 정치 광고의 딥페이크를 규제하는 법안을 통과시켰다. 비영리 단체인 ‘퍼블릭 시티즌’에 따르면 일리노이, 뉴저지, 뉴욕주 등에서도 유사한 법안이 발의됐다. 미시간주의 경우 지난달 그레천 휘트머 주지사가 ‘선거 전 90일 이내 AI로 생성된 딥페이크 사용을 금지하고 정치 광고가 AI를 사용해 제작됐는지 여부를 명확히 밝혀야 한다’는 법안에 서명했다. 이를 위반하면 초범은 최대 93일 징역형, 최대 1000달러의 벌금형에 처한다. 언론과 정당에 대한 불신이 높은 나라일수록 대중들에게 침투하기 위해 AI를 활용한 딥페이크가 활개 칠 가능성이 높다. 허위 정보를 추적하는 초당파적 단체 ‘민주주의 안전 연합’의 브렛 셰퍼 선임 연구원은 “민주주의에 대한 유권자들의 불신이 커지면서 폭력으로 이어질 수 있다”며 “사람들이 궁극적으로 선거 정보를 신뢰하지 않으면 민주주의는 작동을 멈추게 된다. 인구의 상당수가 영향을 받는다면, 2021년 1·6 미 의회 난입 사태는 워밍업처럼 보일 것”이라고 경고했다.

소상공인을 위한 반값 택배 등 ‘전북형 생활 물류 서비스’를 도입해야 한다는 주장이 나왔다. 전북연구원은 22일 ‘반값 택배･신속 배송, 전북형 생활 물류 서비스 도입 전략 제안’ 이슈브리핑을 통해 전자상거래 판매 증가에 대응한 소상공인 물류 지원 전략 마련을 제안했다. 전북연구원에 따르면 최근 국민 생활에 필수적인 물류 서비스인 택배, 배송 대행 등을 생활 물류 서비스산업으로 규정한 법･제도가 정비되면서 전자상거래 활성화로 소상공인, 농림 어가의 판매 또한 증가하고 있다. 그러나 인구가 적은 농산어촌 일부 마을에서는 택배 방문 수거가 이루어지지 않는 방문 수거의 불편과 차별이 발생하는 것으로 나타났다. 농산어촌 지역의 생활 물류 애로를 해소하기 위하여 지자체, 농협 등에서 계약 택배 방식으로 지원하고 있지만, 방문 수거의 구조적 한계가 극복된 것은 아니어서 장기적으로 택배비 인상에 따른 지역 농림 어가의 부담은 커질 거라는 게 전북연구원의 판단이다. 또 도내 소상공인은 전자상거래에 따른 매출이 증가하고 있지만 포장, 라벨링 등 부대 업무 위탁으로 수익은 감소하고 있는 것으로 파악된다.이에 전북연구원은 ▲퍼스트마일 공동 수거 ▲물류 부대 업무 대행 ▲택배 서비스 연계 등을 특성으로 한 ‘전북형 생활 물류 서비스’ 전략을 제안했다. 전용 플랫폼을 기반으로 전북형 생활 물류 서비스업체가 택배사가 담당했던 방문 수거를 대체하고, 포장·라벨링·주문 처리(발송) 업무 등도 대행하는 방식이다. 다만 전북연구원은 민간 택배사 네트워크를 활용한 최적화된 전자상거래 연계 생활 물류 서비스 모델로 시장경제 질서를 왜곡하지 않는 선에서 진행할 것을 강조했다. 지난 2022년 국토교통부 디지털물류실증사업에 선정된 ‘익산 다이로움 물류 서비스 사업’이 대표 사례다. 익산 다이로움 물류 서비스는 공동수거 후 민간 택배사가 최종 배송하는 민관 협력 시스템이며, 농촌 생활 물류 문제를 해소하는 혁신 제안으로 평가받는다. 물론 농촌지역 공공주도형 생활 물류 서비스는 안정적인 서비스 이행의 강점이 있지만, 지속적인 예산 확보가 관건이다. 전북연구원은 다양한 분야의 관계자가 협력할 수 있는 협의체 구성과 정부의 디지털 물류 실증 공모사업을 활용해 초기 비용과 시행착오를 줄여야 한다고 조언했다. 연구책임을 맡은 나정호 연구위원은 “전북형 생활 물류 서비스는 시장경제 질서에 부합한 민관 협력 상생 모델로 소상공인, 농림 어가의 소량 화물을 규모화해 비용을 절감하고, 영세업체가 보유하기 어려운 자동화 설비를 공동 활용해 업무 부담을 줄여줄 것”이라며 “이 제안이 안정화되면 전북도민 누구나 반값 택배･신속 배송의 혜택을 누릴 수 있을 것으로 기대한다”고 밝혔다.

조현준 효성 회장은 올해 초 신년사를 통해 새해 필승 전략으로 ‘고객 몰입 경영’을 선포했다. 고객몰입 경영은 고객 최우선주의를 실천하는 것으로 경영활동의 처음부터 끝까지 고객이 가장 중심이 되는 경영을 뜻한다. 30일 효성에 따르면 효성은 국내 중소기업인 고객사들의 경쟁력 강화와 해외판로 개척을 위한 홍보활동, 외부 컨설팅 지원과 협력사의 친환경 인증 발급 비용 등을 지원하며 섬유 시장 활성화에 적극 나서고 있다. 특히 중소협력사의 경쟁력 제고를 위해 외부 전문기관을 통해 교육 및 컨설팅을 진행하고 있다. 효성, 효성중공업, 효성화학, 효성첨단소재 등 효성그룹 계열사들은 지난해 한국에너지공단과 ‘대∙중소기업 동반성장 업무협약’을 체결하고 ▲대·중소기업 간 상생협력을 위한 동반성장 기반 강화 ▲온실가스 감축 및 기후변화 대응 관련 사업 공동추진을 위한 협력체계 구축 ▲에너지 효율 향상 등 협력을 강화하고 있다. 또한 한국에너지공단의 ‘에너지 절감 컨설팅’ 활동인 에너지 동행 사업에 참여해 전·현직 전문가 중심의 에너지경영혁신 자문단을 구성, 중소협력사의 공장 내 LED 전등 교체 등 에너지 절감시설 투자를 지원했다. 농어촌 지역과의 상생을 위해 협력기금 출연 및 제품 지원 등도 하고 있다. 지난 2월 대·중소기업 상생협력기금과 농어촌 상생협력기금에 각각 55억원과 45억원 등 총 100억원을 출연했다. 대·중소기업 상생협력기금을 활용해 협력사의 에너지 사용량 절감과 탄소라벨링과 같은 친환경 인증 획득을 도와주고 안전 및 품질 역량 강화를 위해 보디캠, 에어백 조끼 등의 안전용품과 원격검사 설비 등을 지원한다.

조현준 효성 회장은 올해 초 신년사를 통해 새해 필승 전략으로 ‘고객 몰입 경영’을 선포했다. 고객몰입 경영은 고객 최우선주의를 실천하는 것으로 경영활동의 처음부터 끝까지 고객이 가장 중심이 되는 경영을 뜻한다. 26일 효성에 따르면 효성은 국내 중소기업인 고객사들의 경쟁력 강화와 해외판로 개척을 위한 홍보활동, 외부 컨설팅 지원과 협력사의 친환경 인증 발급 비용 등을 지원하며 섬유 시장 활성화에 적극 나서고 있다. 특히 중소협력사의 경쟁력 제고를 위해 외부 전문기관을 통해 교육 및 컨설팅을 진행하고 있다. 효성, 효성중공업, 효성화학, 효성첨단소재 등 효성그룹 계열사들은 지난해 한국에너지공단과 ‘대∙중소기업 동반성장 업무협약’을 체결하고 ▲대·중소기업 간 상생협력을 위한 동반성장 기반 강화 ▲온실가스 감축 및 기후변화 대응 관련 사업 공동추진을 위한 협력체계 구축 ▲에너지 효율 향상 등 협력을 강화하고 있다. 또한 한국에너지공단의 ‘에너지 절감 컨설팅’ 활동인 에너지 동행 사업에 참여해 전·현직 전문가 중심의 에너지경영혁신 자문단을 구성, 중소협력사의 공장 내 LED 전등 교체 등 에너지 절감시설 투자를 지원했다. 농어촌 지역과의 상생을 위해 협력기금 출연 및 제품 지원 등도 하고 있다. 지난 2월 대·중소기업 상생협력기금과 농어촌 상생협력기금에 각각 55억원과 45억원 등 총 100억원을 출연했다. 이렇게 출연한 대·중소기업 상생협력기금을 활용해 협력사의 에너지 사용량 절감과 탄소라벨링과 같은 친환경 인증 획득을 도와주고 안전 및 품질 역량 강화를 위해 보디캠, 에어백 조끼 등의 안전용품과 원격검사 설비 등을 지원한다.

솔트룩스이노베이션(대표 이경일)은 다양한 산업 영역에서 크라우드소싱 플랫폼을 통한 AI(인공지능) 학습용 데이터 구축 및 AI 학습모델 개발을 수행하며 주목받고 있다고 19일 밝혔다. 솔트룩스이노베이션은 AI 관련 기업 중 유일한 상장사이자 최다 특허를 보유한 솔트룩스를 모기업으로 둔 기업이다. 회사는 공공·민간영역의 인공지능 학습용 데이터셋을 구축 중이다. 이미지나 동영상, 3D 등의 비전분야에서 의료·헬스케어, 자율주행·안전, 유통, 제조, 산림, 해양 등 다양한 도메인 영역에서 활약하고 있다. 특히 최근에는 인공지능 산업이 발전하며 ‘크라우드소싱’을 활용한 AI 학습용 데이터 구축을 전개하고 있다. 크라우드소싱은 온라인 플랫폼을 통해 AI 응용서비스 개발에 활용할 데이터를 수집하고 정제·가공 및 검사를 수행할 수 있는 방식을 의미한다. 솔트룩스이노베이션 인공지능사업본부(광주지사)는 ‘크로믹시’ 데이터 구축 플랫폼을 자체 개발 및 운영 중이기도 하다. 이는 크라우드워커의 모집과 인력관리, 데이터 라벨링 작업배분, 작업(정제·가공·검사) 현황 모니터링, 작업에 대한 비용을 정산하는 등 AI 학습용 데이터 구축 업무 프로세스를 수행할 수 있는 플랫폼이다. 인공지능사업본부는 관련 교육도 진행, 올해 9월에는 광주광역시와 협력해 인공지능 데이터 라벨링 교육을 실시하는 등 ‘데이터 라벨링’ 전문성 전파에도 힘쓰고 있다. 또 AI데이터를 구축하고자 하는 기업·기관과 데이터 라벨링 작업 일자리를 원하는 ‘크라우드워커’들을 잇는 연계 플랫폼이다. 기업이나 기관이 의뢰하는 데이터에 대한 일감을 크라우드소싱으로 워커들에게 제공하고, 워커들은 데이터 라벨링 도구와 학습모델을 제공한다. 데이터 구축에 필요한 업무적인 프로세스를 넘어 데이터 가공·검사 및 AI학습에 필요한 소프트웨어(비전 스튜디오)도 제공한다. 크라우드워커들의 수준별 작업 가이드를 제공, 데이터셋의 품질 보장을 이끌고 있으며 데이터 라벨링 도구는 작업자의 개입 없이 오토라벨링 기능을 제공해 작업자는 데이터 검사만을 수행할 수 있어 업무의 편의성도 높일 수 있다는 것이 회사 측 설명이다. 솔트룩스이노베이션 인공지능사업본부 관계자는 “AI학습용 데이터셋 구축은 인공지능 서비스 개발의 모든 공정 중 가장 비용이 많이 소요되는 분야로, AI데이터 품질 보장을 위해서는 명료한 데이터 구축 공정 프로세스와 자동화된 라벨링 도구가 밑받침돼야 한다”며 “자사의 크라우드소싱 플랫폼 및 비전스튜디오를 활용한다면 기업들의 인공지능 서비스 도입과 업무 효율화에도 기여할 것”이라고 전했다. 관련 문의 및 무료 상담은 솔트룩스이노베이션 홈페이지를 통해 가능하다. 한편 솔트룩스이노베이션은 현재 ‘새만금방조제 유입 하천쓰레기’ 인공지능 학습용 데이터구축 사업도 진행하며 사업 영역을 확대하고 있다.

솔트룩스이노베이션은 참여 중인 ‘새만금방조제 유입 하천쓰레기’ 인공지능(AI) 학습용 데이터 구축 사업이 막바지에 다다랐다고 16일 밝혔다. 과학기술정보통신부가 주관하고 한국지능정보사회진흥원(NIA)이 추진하는 ‘2023년 인공지능 학습용 데이터 구축’의 일환으로 마련된 이번 사업은 서해안과 새만금 지역의 환경보전과 생태계 안정화, 하천 유입 쓰레기의 인공지능 분석 작업을 통한 만경강 지류하천 및 국토 관리 효율화를 위해 마련됐다. 신한항업과 전북테크노파크, 군산대학교산학협력단, 케이테크, 아와소프트, 시스테크, 전라북도강살리기추진단이 참여 중이며, 참여기관은 드론과 모바일을 활용해 만경강 일대의 주요 하천에서 새만금 방조제로 유입되는 각종 쓰레기의 종류와 유입량 등에 대한 원천 데이터를 수집했다. 이후 자체 개발한 크라우드소싱 플랫폼인 ’크로믹시(CroMixi)‘를 통해 ▲크라우드워커 인력 관리 ▲데이터 라벨링 작업 배분 ▲작업 현황 모니터링 ▲작업 대가 정산 등을 수행하고 있다. 아울러 비전(이미지·영상·3D 등) 분야 데이터 라벨링과 AI 학습 모델을 개발할 수 있는 ’비전 스튜디오’를 활용해 고품질의 AI 데이터셋을 생산하고 있다. 사업은 올해 말까지 진행할 예정이다. 원천 데이터의 AI 학습용 데이터 및 인공지능 분석이 끝나면 내년 초 NIA가 운영하는 ‘AI Hub’에 제공해 하천 관리와 국토 효율화에 활용할 예정이다. 폐쇄회로(CC)TV나 드론을 연계해 쓰레기 이동 경로와 양을 실시간으로 추정하고, 하천 관리기관과 연계해 쓰레기 정보 알림을 제공하는 등 AI 응용 서비스를 제공할 전망이다. 솔트룩스이노베이션 인공지능사업본부(광주지사) 관계자는 “이번 사업은 광주 지역의 신규 인력과 온라인 재택 근무자(크라우드워커) 등 총 100명 이상의 일자리를 창출했다”며 “아울러 크라우드소싱 플랫폼인 크로믹시를 통한 구축 프로세스가 개선돼 AI 데이터 구축 생산성을 높이고, 크라우드워커 풀이 대거 확충돼 지속적인 일자리 창출과 양질의 AI 데이터셋이 보장됐다”고 밝혔다. 한편, 솔트룩스이노베이션은 AI 관련 상장사이자 최다 특허를 보유한 솔트룩스의 자회사이며, 공공·민간영역에서 인공지능(AI) 학습용 데이터셋을 구축, 비전분야에서도 다양한 도메인에서 활약하고 있다.

글로벌 생활용품 기업 락앤락이 한국엡손과 손잡고 냉동·냉장 소분 보관용기 ‘락앤락 스마트킵×엡손 라벨프린터’ 세트를 출시했다. 이 세트는 연말맞이 냉장고 정리를 쉽게 할 수 있도록 보관·정리에 특화한 락앤락 ‘스마트킵’ 7종과 엡손의 ‘라벨프린터(LW-K200PK)’ 1종으로 기획됐다. 스마트킵과 라벨프린터를 이용해 라벨링을 해둠으로써 매번 정리에 시간과 힘을 들이지 않고 손쉽게 식재료를 관리할 수 있게 했다. 락앤락 스마트킵은 항균 및 항곰팡이 기능을 가진 안티박(Anti-Bac) 소재를 적용해 세균 번식을 억제하고 음식을 더욱 신선하게 보관할 수 있도록 만들어졌다. 소분 또는 남은 식재료를 보관하려는 주부나 1인 가구 등에서 사용하기에 특히 유용하다. 냉장뿐만 아니라 냉동 상태의 식재료도 쉽게 보관할 수 있도록 용기 바닥을 물결무늬로 설계해 얼어 있는 내용물을 쉽게 분리할 수 있다. 엡손 라벨프린터는 물품 정리, 선물 포장 등 라벨을 붙이는 용도로 가정에서 다양하게 활용할 수 있는 제품이다. 4mm부터 18mm까지 다양한 폭의 테이프에서 사용할 수 있으며, 400g의 가벼운 무게로 휴대하기도 편리하다. 다양한 이모티콘이 내장돼 있어 감각적인 자신만의 라벨을 만들어 정리하거나 꾸밀 수 있다. 이번 기획 세트는 밥이나 다짐육 등을 보관하기 좋은 760㎖ 5개(칸칸이 8·24구 포함)와 부피가 큰 식재료를 보관할 수 있는 1.5ℓ 2개 등 총 7개의 스마트킵 제품과 가정용 라벨프린터로 구성됐다. 출시 기념 프로모션으로 정상가 대비 28% 할인된 가격에 선보인다. 락앤락 자사몰을 비롯해 11번가, 엡손 네이버스토어에서 만나볼 수 있다. 이승종 락앤락 상품전략팀장은 “‘좋은 것을 담다’라는 브랜드 슬로건처럼 재료, 음식을 신선하게 보관할 수 있는 락앤락 스마트킵과 라벨링을 통해 정리 또는 선물에 활용하기 좋은 한국엡손 라벨프린터로 진심을 담은 특별한 키트를 출시했다”며 “이번 컬래버레이션을 통해 깔끔하고 특별한 자신만의 주방을 만들어보길 바란다”고 말했다.

우리는 누구나 ‘보고’를 한다. 어떤 일을 시작하거나 마무리할 때, 혹은 그 중간에 어느 조직이나 보고를 하기 마련이다. 말단 사원은 물론 사장이나 대통령도 보고를 한다. 주주나 국민이 있기 때문이다. 보고를 할 때면 누구나 완벽함에 대한 강박에 사로잡힌다. 지금 내 보고 내용에 틀린 부분이 있는 것은 아닌지, 오탈자가 있지는 않은지, 나중에 이 보고 내용이 적자나 실패로 이어지면 어떡하나 하는 걱정 역시 하게 된다. 하지만 아무리 잘 준비된 보고라 할지라도 우리는 필연적으로 실패의 위험을 안을 수밖에 없고, 그런 위험을 고려한 의사결정만이 그나마 ‘완성’에 조금 더 다가갈 수 있게 만들어 준다. 설령 미완성이라고 해서 보고를 미루기 시작하면 답이 없다. 시작이 없는 끝은 존재할 수 없기 때문이다. 최근 최고경영자(CEO)들은 대중 앞에서 보고를 참 많이 한다. 시초는 애플의 스티브 잡스 정도로 보면 될 것 같은데, 지금은 인텔과 삼성도 주기적으로 대중과 소통하는 행사를 진행하고, CEO는 주주에게 성과를 보고한다. 지난달 테슬라의 CEO 일론 머스크는 인공지능(AI) 데이 행사를 열고 그들이 개발하고 있는 휴머노이드 로봇 ‘옵티머스’를 소개했다. 지난해 이맘때 장난식으로 공개한 로봇의 프로토타입 개발 현황을 진지하게 보여 준 것이다. 눈에 비친 테슬라의 로봇은 BTS 음악에 흥겹게 춤을 추던 현대차그룹 보스턴 다이내믹스의 그것과 비교할 수 없을 정도로 조악해 보였다. 아직 관절을 조금 움직이고 아장아장 걷는 수준이었다. 물론 이것은 오롯이 기계공학의 관점에서 본 시각이다. AI의 관점으로 보자면 테슬라가 만들어 나가고 있는 또 다른 세상이 보이기 시작한다. 이들은 로봇에 테슬라 시스템 온 칩(SoC)을 장착해 사람의 뇌가 할 수 있는 모든 부분을 만들어 나가고 있었다. 옵티머스는 이를 통해 스스로 현실을 이미지 렌더링하며 인식하고, 스스로 판단을 내려 인간과 같은 행동을 하는 로봇이 되려고 한다. 무게마저 인간과 비슷한 73㎏이다. 머스크의 로봇이 설득력 있는 이유는 과거 테슬라가 보여 준 자율주행의 역사 덕이다. 테슬라는 과거 자율주행 개발업체들이 필수적으로 장착하던 라이다를 배제하고 카메라를 중심으로 완전자율주행(FSD) 기술을 이끌어 냈다. 이것이 가능할 수 있었던 이유는 딥러닝에 있었다. 인간의 눈과 같은 카메라로 이미지를 인식하고, 딥러닝 기술을 통해 그 인식한 데이터를 라벨링하고 의사결정을 하는 기술을 구현했다. 물론 이 기술이 아직 완벽한 수준에 이르지는 못했지만, 운전 중 인간의 부주의함을 고려하면 오히려 더 안전하다는 것이 통계로 보여지고 있다. 지난해 4분기 기준 미국 전체 자동차의 10만㎞ 주행 시 사고 발생 확률은 약 12%인 데 반해 테슬라 오토파일럿은 단 1%대에 불과했다. 테슬라의 주가는 AI 데이 이후 20% 넘게 폭락했다. 물론 실적의 영향도 있지만 로봇 개발에 대한 시장의 냉담한 반응을 확인할 수 있다. 머스크가 이런 반응을 예상하지 못하지는 않았을 것이다. 그러나 그는 최대한 대중 및 주주와 투명한 소통을 하려고 했으며, 행사를 통해 우수한 인재들의 참여를 독려하기도 했다. 이날만 보면 미완성의 보고라 할 수 있지만, 이러한 ‘미완성’ 보고의 연속이 휴머노이드 로봇의 ‘완성’으로 이어질 수도 있는 것이다. 누구나 처음부터 완성형이 될 수는 없다. 오늘을 살아가는 우리도 완성된 보고의 강박에서 벗어나 완성돼 가는 과정의 연속을 투명하게 공유하는 ‘미완성의 미학’을 생각해 보면 어떨까 싶다. 각자 제한된 시간과 자원 안에서 최선을 다한 다음, 같이 문제를 해결해 나가는 조직을 생각해 본다.

인간 의사처럼 스스로 공부해 질병 발생 여부를 진단할 수 있는 인공지능 X선 판독 기술이 나왔다. 카이스트 김재철AI대학원, 서울대병원, 서울 아산병원, 충남대병원, 영남대병원, 경북대병원 공동 연구팀은 흉부 X선 영상을 이용해 폐 질환의 자동 판독 능력을 스스로 향상시킬 수 있는 자기 진화형 AI 기술을 개발했다고 27일 밝혔다. 이번 연구 결과는 기초과학 및 공학 분야 국제학술지 ‘네이처 커뮤니케이션즈’에 실렸다. 현재 쓰이는 대부분 의료 AI 기술은 전문가들이 축적한 빅데이터가 필요하고, 빅데이터 내에서도 전문가들이 중요하게 생각하는 부분들에 대한 라벨 표시를 해야 한다. 임상 현장에서 쓸 수 있는 인공지능이 되기 위해서는 전문가가 개입해 만든 라벨링된 대규모 데이터를 지속적으로 입력해야 한다는 것이다. 문제는 이런 과정은 비용과 시간이 많이 든다는 점이다. 이에 연구팀은 병원 현장에서 영상의학과 전문의들이 영상 판독을 학습하는 과정과 유사하게 자기 학습과 교사-학생 간 지식전달 기법을 활용한 ‘자기 지도학습 및 자기 훈련 방식’(DISTL) AI 알고리즘을 개발했다. 자기 지도학습은 질병에 대한 특이 정보를 일일이 학습시키는 것이 아니라 의료 영상을 크게 잘라낸 부분과 작게 잘라낸 부분이 서로 같은 영상이라는 것을 인식할 수 있도록 하면 AI가 스스로 학습해 다른 영상에서도 같은 방법으로 질병을 파악하고 인식할 수 있게 하는 것이다. 실제로 이번에 개발한 인공지능은 적은 수의 데이터로 초기에 학습시켜놓으면 시간이 지남에 따라 해당 모델이 스스로 성능을 향상해 나갈 수 있다. 실제로 이렇게 학습한 AI가 결핵, 기흉, 코로나19 환자의 X선 영상을 정확히 판정하는 것을 확인했다. 연구를 이끈 예종철 카이스트 교수는 “이번에 개발한 AI는 전문가들이 데이터를 만들어 내고 입력하는 수고를 덜면서도 다양한 영상을 빠르게 인식하고 진단할 수 있다는 점에 의미가 크다”고 설명했다.

“모든 대통령 선거가 차악을 택하는 선거라고 했다. 그런데 이번엔 모조리 최악 중의 최악이라 차악도 없는 선거라고 한다. 극악이 아닌 최악을 뽑으면 된다는 항간의 씁쓸한 조크도 있다.” 가장 오랜 기간 현역 정치인으로 꼽히는 김종인 전 국민의힘 총괄선거대책위원장은 최근 출판 기념 포럼에서 이렇게 말했다. “어차피 양당 후보 중 한 명이 당선될 텐데 누가 되더라도 나라의 앞날이 암울하다”는 말도 덧붙였다. 제20대 대통령선거를 20여일 남겨 두고 차기 정부를 암흑기로 전망하는 이 말에 현장에 있던 누구도 토를 달지 않았다. 표준어도 아닌 ‘역대급’이라는 말이 판을 치는 대선이다. 이 후보도, 저 후보도 ‘역대급’으로 문제라고들 한다. 다음달이면 향후 5년간 대한민국을 이끌 국가 원수가 선출되는데 많은 이들이 별다른 기대가 없다. 대체 역대급 비호감 선거라는 근거가 무엇인지를 논하는 것을 차치하더라도, 사실 여부를 떠나 온갖 부정 언어가 정치권을 잠식하며 모든 후보에 대한 혐오만 부추긴다. 이대로라면 우리는, 정치권의 말을 빌리자면 ‘난폭’하거나, ‘파렴치’하거나, ‘사기꾼’이거나, ‘함량 미달’이거나, ‘범죄자’인 사람을 한국의 대통령으로 세우게 된다. 네거티브는 결국 자신들을 갉아먹는 것임에도 많은 정치인들은 증오·혐오 마케팅으로 도리어 이런 부정적 프레임에 불을 지핀다. 혹자는 “요즘 정치인 SNS가 온라인 커뮤니티보다 더 적나라하다”고까지 한다. 자신의 존재감을 드러내려는 인사들이 SNS로 상대 진영의 후보에 대해 마구 쏟아내는 자극적인 단어와 정제되지 않은 표현은 종일 회자되고 다시 이번이 최악의 선거라는 이미지를 덧씌운다. 역사를 되짚어 보면 문제가 없던 후보가 어디 있었겠나. 언제나 선거철이 되면 그나마 시대에 가장 부응하는 완벽하지 않은 한 인물을 내세우되 각 당이 최대한 역량을 발휘해 후보의 부족한 점을 보완하고서 그것으로 국민의 평가를 받을 뿐이다. 대통령 선거에서의 당선이 후보 한 사람의 것이 아닌, 곧 여당이 될 정당과의 공동승리로 여겨지는 것도 그 이유다. 대선판에 반복되는 부정 언어에 좀먹는 것은 다름 아닌 우리 사회다. 우리끼리 라벨링한 ‘최악의 리더’를 안고 가야 하는 것은 다름 아닌 우리다. ‘누가 돼도 암울하다’며 대선판을 내던져 놓을 순 없다. 차라리 후보들이 경쟁하듯 토해 낸 약속에 눈을 돌리자. 후보 시절 내놓은 무수한 약속을 눈여겨본 후 나중에라도 끈질기게 붙들고 요구하며 좀더 내가 살고 싶은 세상을 만들어 가자고 마음먹고 나면, 좀더 기대할 만한 대선판이 되지 않을까.

경기도의회 김경희 의원(더민주·고양6)은 15일 2021년 경기콘텐츠진흥원(이하 경콘진) 행정사무감사에서 지역서점 인증제 사업을 학교와 연계해 추진할 것을 촉구했다. 먼저 김 도의원은 “전반기에 개정한 ‘경기도교육청 독서문화 진흥을 위한 지역서점 협력에 관한 조례’는 지역서점을 우대하자는 취지에서 교육감이나 학교가 지역서점을 이용하도록 유도하고자 본 의원이 대표발의 해 만든 조례”라고 강조했다. 이어 “학교에서 도서구입 시 지역서점은 책 분류 라벨링 등 가격경쟁력뿐만 아니라 시장구조상 어려운 형편이라 현재 대형서점과 중간유통 사이에서 힘겨운 경쟁 중”이라며 “학교별 1천만원 상당의 도서구입비가 있는데 이를 지역서점에서 이용할 수 있도록 홍보하고 그에 맞는 정책서비스를 제공해야 한다”고 목소리를 높였다. 또한 김 도의원 “경콘진에서는 지역서점을 기초자치단체 도서관에만 홍보하고 있는데, 학교와 연계하는 것이 중요하다”며 “학교와 지역서점 연계 시 학생들이 지역서점을 찾아 이용할 수 있어 큰 도움이 될 것”이라고 제안했다.