서울시대(유승훈 지음, 생각의힘) 1960~1990년대 풍속을 통해 지금의 서울이 어떻게 탄생했는지를 살핀다. 전통과 현대, 농촌과 도시가 충돌하던 혼돈 속에서 자동차와 아파트처럼 새로이 탄생한 문화, 가택신과 마을신 등 서울에 포함되지 못한 채 사라진 것들을 돌아본다. 과열된 경쟁심을 드러낸 입시, 과열된 투기심을 상징하던 강남 복부인 등을 통해 당시 사회를 읽는다. 국가기록원, 국립민속박물관, 서울역사박물관, 서울기록원 등의 각종 자료와 115장의 사진으로 서울의 성장을 생생하게 그렸다. 392쪽, 2만 2000원. 기계는 왜 학습하는가(아닐 아난타스와미 지음, 노승영 옮김, 까치) 오늘날의 인공지능(AI)을 있게 한 알고리즘을 구성하는 핵심 수학의 원리를 살피며 기계 안에서 어떤 과정이 작동하는지 소개한다. 기계를 학습시키는 ‘머신러닝’ 알고리즘에는 여러 수학 개념이 들어 있다. 선형대수, 미적분, 베이스의 정리, 가우스분포 및 종형곡선 등이다. 1950년대 단순한 수학을 시작으로, 오늘날 기계 학습 시스템을 떠받치는 전문적인 수학 원리까지 두루 알아본다. 막연하게 느껴진 AI의 정체가 선명하게 다가온다. 464쪽, 2만 5000원. 미션 이코노미(마리아나 마추카토 지음, 이가람 옮김, 이음) 1% 부자들이 전 세계 부의 절반을 가지고 있다. 이런 상태로 양극화가 더 심화하면 자본주의도 붕괴할 수 있다. 혁신 분야에서 세계적인 학자로 손꼽히는 저자는 현대사회가 직면한 자본주의의 문제를 해결하려면 정부와 기업, 시민사회가 함께 담대한 목표를 설정하고 손잡고 나아가야 한다고 강조한다. 인류 역사상 가장 혁신적인 위업으로 꼽히는 미국 정부의 달 탐사 프로젝트를 사례로 ‘미션’을 중심에 둔 경제 발전 방식을 설명한다. 238쪽, 2만 3000원. 연중마감, 오늘도 씁니다(김현정 지음, 흐름출판) MBC ‘손석희의 시선집중’, JTBC 뉴스룸 ‘앵커브리핑’, KBS ‘뉴스9’ 등의 원고를 써 온 저자가 알려 주는 글쓰기 방법. 타고난 재능이 없어도 꾸준히 써야 하는 이유, 끝까지 버티려면 무엇이 필요한지, 어떤 질문이 좋은 글을 만드는지 소개한다. “글쓰기는 오래달리기와 같다”고 소개한 저자는 꾸준히 쓰고 지쳐도 용기 내어 한 발씩 나아가야 한다고 강조한다. 하루하루 버티며 써 온 시간이 쌓여 ‘글’이 ‘밥’이 되고 결국 ‘삶’이 되는 과정을 생생하게 담았다. 316쪽, 1만 8000원.

‘인공지능(AI) 로봇과 대화 가능한 어린이 교육용 챗봇’, ‘AI가 영어 학습을 도와주는 전자사전’…. 전자상거래 업체 쿠팡에 ‘AI’를 검색했을 때 상위에 노출되는 제품들의 광고 문구다. 언뜻 보면 AI 기술이 적용된 것 같지만 실제로는 AI와 별 상관없는 제품이 많다. 전혀 환경친화적인 제품이 아니면서도 친환경 제품이라고 홍보하는 ‘그린워싱’처럼 ‘AI워싱’도 큰 문제가 되고 있다. 기업들은 AI라는 포장지가 씌워지면 소비자나 투자자들에게 혁신 이미지가 주입된다는 점을 노린다. AI 기술, 없지만 있는 척단순 챗봇 기능 넣고 ‘AI 대화’ 홍보“머신러닝·딥러닝 기술과 거리 멀어”서울신문은 소비자 전문가들의 도움을 받아 AI 기술을 과대 포장해 홍보하는 실태를 분석했다. 가장 흔한 유형은 단순 음성 인식 기능이 있는 제품에 AI를 붙이는 경우다. 음성 인식을 통해 작동하는 안마의자, 전자사전, 차량 안전 장비 등에 ‘AI 안마의자’, ‘AI 사전’과 같은 이름을 붙이는 방식이다. 한국소비자원 김태형 책임연구원은 “음성 인식을 AI로 인식하는 소비자가 많은데 머신러닝, 딥러닝과 같은 AI 기술과는 거리가 멀다”고 말했다. 단순 챗봇 기능을 탑재해 놓고 AI 대화가 가능하다고 홍보하는 기업도 많다. 그러나 저장돼 있는 내용을 그대로 송출하는 챗봇을 생성형 AI 기술이 발전한 현시점에도 AI에 포함시켜야 할지에 대해선 부정적인 견해가 많다. 유명 프랜차이즈의 거짓말아마존 고, 요금 자동청구 ‘수동 조작’무인 햄버거집 커튼 뒤 바쁜 직원들글로벌 전자상거래 업체 아마존은 고객이 물건을 들고 나가면 자동 결제되는 오프라인 매장 ‘아마존 고’를 운영했다. 매장에 설치된 센서와 카메라가 물건을 인식하고, AI를 활용해 요금을 자동 청구하는 시스템으로 주목받았다. 그러나 실제로는 직원 1000여명이 숨어서 각 매장 카메라를 수동으로 조작하며 결제를 진행한다는 사실이 탄로 났다. 아마존은 해당 매장을 폐쇄했다. 국내 햄버거 프랜차이즈 롯데리아의 L7 홍대점은 ‘미래형 무인 매장’으로 유명하다. 오픈 당시부터 ‘첨단 푸드테크 총망라’, ‘테스트 베드’ 등 화려한 수식어가 붙었다. 그러나 최근 매장을 찾아가 보니 커튼 뒤 주방에서는 여느 패스트푸드점과 다를 바 없이 직원들이 바쁘게 햄버거를 만들고 있었다. 롯데GRS 측 관계자는 “재작년 AI 버거 조리 시스템과 사물인터넷을 활용한 매장 도입을 검토했으나 지금은 보류한 상황”이라고 전했다. 국내에는 기업들이 실제 AI 기술을 적용하는지 여부를 판단하는 기준이 아직 없다. 통계청에 따르면 2023년 말 기준 국내 21만 3266개 기업 중 AI 기술 및 서비스를 이용하는 기업은 6만 4587개(30.3%)로 집계됐다. 그러나 실제 이용 여부는 알 수 없다. 그러나 해외 주요국은 이미 AI워싱 대응에 적극적이다. 미국 증권거래위원회(SEC)는 지난해 투자자문사 델피아와 글로벌프리딕션스가 AI 기능을 허위 광고했다며 각각 22만 5000달러(약 3억원), 17만 5000달러(2억 3400만원)의 벌금을 부과했다. 미국 연방거래위원회(ETC)는 기업들에게 AI 활용 정보를 명확하게 표시하고 이를 공개하도록 하고 있다. 송원호 KB금융지주 경영연구소 책임연구원은 “AI 기술이 발전함에 따라 AI워싱에 대한 규제와 소비자 보호의 중요성이 더욱 강조될 것”이라고 말했다. 김 책임연구원은 “현행 표시광고법 등으로도 AI워싱에 대한 규제는 가능하다”면서도 “규제 강화 이전에 기업들이 투명하게 AI 관련 정보를 밝히는 게 중요하다”고 했다. AI워싱의 밑바탕엔 AI 만능주의가 깔려 있고, AI 만능주의는 AI 거품을 키운다. 일각에선 과거 ‘닷컴 버블’ 붕괴의 전철을 밟을 수 있다고 경고한다. 생성형 AI 모델을 개발하고 운영하기 위해선 막대한 비용이 드는데 수익성을 확보하지 못할 경우 AI 버블이 터질 것이라는 우려다. 국내외 AI 과대포장 대응해외 주요국 ‘AI 워싱’에 벌금 부과국내 AI 적용 여부 판단 기준 없어‘인공지능의 미래’의 저자인 제리 캐플런 스탠퍼드대 교수는 최근 열린 ‘AI 서울 2025’ 콘퍼런스에서 “지능은 인간이 갖고 있는 것인데 AI도 (스스로 생각하고 판단할 수 있는) 지능이란 틀에서 생각하다 보니 여러 오해가 생겼다”면서 “생성형 AI가 중요한 발명인 것은 틀림없지만 이미 이 분야의 발전은 둔화하고 있어 닷컴 버블처럼 붕괴할 수 있다”고 밝혔다. 버블 우려에도 불구하고 세계의 투자금은 AI로 계속 쏠린다. 미국 오픈AI는 일본 소프트뱅크와 손잡고 5000억 달러(721조원) 규모의 AI 인프라 프로젝트 ‘스타게이트’ 계획을 발표했다. 미국 빅테크 4개 기업인 구글, 아마존, 마이크로소프트, 메타는 올해에만 AI와 관련해 3000억 달러(432조원)를 투자하겠다고 공언했다. 짙어지는 ‘AI 만능주의’수백조원 투자에도 수익성 불투명“이미 발전 둔화… 버블 붕괴 우려도”전문가들은 AI의 현주소와 한계를 이해하고 이를 읽을 수 있는 AI 리터러시(문해력)의 중요성을 강조한다. 장원철 서울대 교수는 “지금 시대는 자료가 너무 방대해 신뢰할 수 있는 자료를 찾는 건 건초 더미에서 바늘 찾기와 같다”면서 “디지털 문해력을 갖추고 올바른 정보를 습득해야 한다”고 말했다. ■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

GS그룹이 허태수 회장을 비롯해 최고경영진과 임원 80여명이 모여 인공지능(AI)부터 양자컴퓨터까지 미래 사업 생태계를 선도할 방안에 대해 머리를 맞댔다. GS그룹은 지난 12일 서울 종로구 그랑서울빌딩에서 AI·디지털 협의체를 개최하고, 혁신기술 과제 점검 및 대응 방안을 논의했다고 13일 밝혔다. 경영진들은 AI와 디지털 기술을 통해 일하는 방식 개선뿐 아니라 사업적 발전을 꾀해야 한다는 데 의견을 모았다고 GS 측은 전했다. AI·디지털 협의체는 그룹의 변화를 공유하고 내·외부 강사를 초청해 강연을 들은 후 미래 전략을 세우는 협의체다. 올해 신년 임원 모임 이후 전체 사장단과 각 계열사 경영진이 한자리에 모인 것은 이번이 처음이다. GS그룹은 AI와 디지털 기술을 통해 비즈니스 모델의 완전히 새로운 도약을 추진하고 있다. 이를 위해 글로벌 협업 툴 ‘노션’(Notion)과 업무협약을 맺고 AI 지식허브를 구축하는 등 내부 개혁을 진행중이다. 이번 협의체에서는 GS파워와 GS E&R이 각기 다른 사례를 통해 AI를 어떻게 현장에 적용하고 있는지 발표했다. GS파워는 각 발전소에서 나오는 수많은 데이터를 한눈에 볼 수 있는 플랫폼을 구축했다. GS그룹 관계자는 “신뢰성 높은 데이터를 수집할 수 있어 앞으로 머신러닝 등에 활용할 수 있을 것으로 기대된다”고 말했다. GS E&R은 풍력발전량 예측솔루션을 자체 개발해 친환경 에너지 사업으로의 전환을 추진하고 있다. 복잡한 산악 지형의 특성과 풍속, 온도, 기압 등 다양한 기상변수를 반영해 업계 최초로 풍력 발전량 예측 오차율을 10% 미만으로 낮추는 데 성공했다고 밝혔다. 이번 협의체에서는 양자컴퓨터까지 주제를 확장해 토론을 진행했다. 경영진들은 양자컴퓨터가 상용화될 경우 AI와 같이 산업계에 혁신을 가져올 ‘게임체인저’가 될 것이라고 봤다. 허태수 회장은 “AI 반도체와 같은 제품을 개발하지는 않지만 우리가 가진 데이터를 자산으로 삼아 제대로 관리하고, AI를 활용해 비즈니스 전환을 이뤄낸다면 기술을 넘어선 진정한 승자가 될 것”이라고 말했다.

홍역과 볼거리, 풍진을 동시에 예방할 수 있는 MMR 백신은 생후 12~15개월에 한 번, 4~6세에 한 번 더 맞으면 평생 세 종류의 바이러스에 대해서는 예방 효과를 얻는다. 그렇지만, 코로나19 때도 그랬고 매년 가을에는 독감 백신을 새로 접종해야 한다. 어떤 백신은 반영구적으로 인체가 항체를 생성하지만, 어떤 백신은 1년도 못 가기도 한다. 과학자들은 이렇게 백신 항체 형성 기간이 다른 이유에 관해 오랫동안 연구했지만, 뾰족한 답을 얻지는 못했다. 미국, 벨기에, 브라질 공동 연구팀은 백신 지속 시간의 차이는 부분적으로 혈액 응고에 관여하는 거핵세포(megakaryocytes)에 좌우된다는 사실을 확인했다고 10일 밝혔다. 이 연구에는 미국 스탠퍼드대 의대, 신시내티 아동병원, 신시내티대 의대, 캘리포니아 샌디에이고(UCSD), 잭슨 게놈 의학 연구소, 식품의약국(FDA), 마운트 시나이 아이칸의대, 국립 영장류 연구센터, 에모리대 의대, 국립보건원(NIH) 인간 면역 연구센터(CHI), NIH 알레르기·감염병 연구소(NIAID), 뉴욕대 의대, 다국적 제약사 글락소스미스클라인(GSK), 브라질 알베르트 아인슈타인 이스라엘 병원 연구자들이 참여했다. 연구 결과는 생명과학 분야 국제 학술지 ‘네이처 면역학’ 1월 2일 자에 실렸다. 연구팀은 처음에는 항원에 대한 면역 반응을 향상하지만, 그 자체로는 면역 반응을 유도하지 않는 화학 혼합물인 보조제와 함께 투여한 실험용 H5N1 조류 인플루엔자 백신을 실험했다. 연구팀은 조류 인플루엔자 백신을 보조제와 함께 2회 접종하거나 보조제 없이 2회 접종한 건강한 50명을 추적 관찰했다. 연구팀은 백신 접종 후 100일 동안 12개 시점에 각 지원자의 혈액 표본을 수집하고, 유전자, 단백질, 항체를 정밀 분석했다. 그다음 인공지능 머신러닝 기술을 활용해 패턴을 찾았다. 연구팀은 대표적인 면역세포인 대식세포가 백신 지속성에 영향을 주는지 확인하기 위해 쥐에게 조류 인플루엔자 백신과 대식세포의 수를 증가시키는 트롬보포에틴이라는 물질을 동시에 투여했다. 트롬보포에틴은 두 달 후 조류 인플루엔자 항체 수치를 6배나 증가시킨 것이 관찰됐다. 그 결과, 활성화된 거핵세포는 항체를 만드는 골수 세포 형성에 핵심적인 역할을 하는 것으로 확인됐다. 거핵세포가 골수에서 혈장 세포의 생존을 촉진하는 환경을 만든다는 설명이다. 연구팀은 이 결과가 다른 백신 유형에도 적용되는지 살펴보기 위해, 계절성 독감, 황열병, 코로나19 등 7종의 백신에 대한 244명의 항체 반응 데이터를 정밀 조사했다. 그 결과, 거핵세포의 활성화 징후인 혈소판 RNA 분자가 더 오래 지속되는 백신의 항체 생산과 밀접한 관련이 있는 것으로 나타났다. 연구를 이끈 바리 풀렌드란 스탠포드대 교수(미생물학·면역학)는 “어떤 백신은 면역이 평생 지속되고, 다른 백신은 그렇지 않은지에 대한 질문은 면역학 분야에서 큰 미스터리 중 하나였다”며 “이번 연구는 백신 접종 후 며칠 이내에 유도되는 혈액의 분자적 신호로 백신 면역력의 지속 기간을 예측할 수 있다는 것이 핵심”이라고 말했다. 풀렌드란 교수는 “백신 접종 후 혈액 내에서 유전자 발현 수준을 측정하는 간단한 PCR 분석법을 개발할 수 있을 것”이라고 덧붙였다.

요즘 영화나 온라인동영상서비스(OTT)에서 제공되는 드라마들을 보면 비속어나 욕설 등이 과도하게 사용되는 것 아닌가 싶을 때가 있습니다. 특정 상황을 표현하기 위해 어쩔 수 없다고는 하지만 간혹 좀 심한 것 아닌가 하는 생각이 들 때가 적지 않습니다. 미국 메릴랜드대, 오하이오주립대, 펜실베이니아대 공동 연구팀은 영화 데이터베이스를 분석한 결과, 지난 50년 동안 영화 속 살인과 살인 관련 단어들이 급증했다고 1일 밝혔습니다. 이 연구 결과는 미국 의학협회에서 발행하는 국제 학술지 ‘JAMA 소아과학’ 12월 31일자에 실렸습니다. 연구팀은 영화나 드라마 글로벌 자막 공유 플랫폼 ‘오픈서브타이틀스’에 등록된 영화 자막 중 1970년부터 2020년까지 영어로 쓰인 16만 6534편의 영화 자막을 인공지능(AI) 머신러닝으로 분석했습니다. 연구팀은 영화에서 ‘살인하다’, ‘죽이다’와 관련된 동사의 수를 영화 전체 대사의 동사 총수로 나눈 비율을 계산했습니다. 이를 통해 ‘살인 동사’라고 이름 붙인 동사 비율의 연도별 변화를 추적했습니다. 연구팀은 “○는 □를 죽였다” 같은 능동 구조에서 사용된 살인 동사만 집계하고, 수동형(○는 □에게 살해당했다), 부정형(○는 □를 죽이지 않았다), 의문형(○는 □를 죽였나요)은 제외했습니다. 그 결과, 분석 대상 기간 약 7%의 영화에서 살인 동사가 대화에 포함된 것으로 나타났습니다. 또 살인 동사의 총사용량은 해마다 달랐지만 50년 동안 뚜렷한 증가세를 보였습니다. 폭력이 난무하는 범죄, 액션 영화뿐만 아니라 비범죄 영화 속 등장인물들도 50년 전보다 살인에 대해 더 많이 이야기하고 있는 것으로 나타났습니다. 특히 주목할 만한 부분은 남성과 여성 캐릭터 모두에게서 폭력적 언어 사용이 증가했다는 점입니다. 여성은 대개 남성만큼 폭력적 대화가 많지는 않았지만 시간이 지남에 따라 늘어났습니다. 연구를 이끈 브래드 부시먼 오하이오주립대 교수는 “영상 미디어 속 폭력성의 증가는 모든 장르에서 나타나고 있으며 덜 극단적인 형태의 폭력성까지 포함하면 전체 건수는 더 많고 점점 증가하고 있다”고 지적했습니다. 부시먼 교수는 “아동 청소년을 보호하기 위해 영상 미디어의 신중한 소비와 미디어 리터러시(이해력)를 장려할 필요가 있다”고 덧붙였습니다.

노벨물리학상 수상자인 제프리 힌턴 캐나다 토론토대 교수가 인공지능(AI)의 위험성을 강하게 경고했다. 27일(현지시간) 영국 BBC 라디오에 출연한 힌턴 박사는 “기술 변화의 속도가 예상보다 훨씬 빠르다. AI 기술의 급속한 발전이 인류의 존망을 가를 위협이 될 수 있다”면서 “기술 변화의 속도가 예상보다 훨씬 빠르다. 이로 인해 향후 30년 내 인류가 멸종할 가능성이 10~20%에 이른다”고 말했다. 그는 과거에도 기술 발전이 인류에게 재앙적 결과를 초래할 확률이 10%라고 주장했었는데, 이번 인터뷰를 통해 인류 멸종의 암울한 가능성을 더 높인 셈이다. 힌턴 박사는 AI 머신러닝 기초를 확립한 공로를 인정받아 올해 노벨물리학상을 수상한 인물이다. 그는 AI분야의 ‘개척자’로 불리며 구글 부사장직을 수행하기도 했지만, 지난해 4월 구글에서 나온 후부터는 AI의 위험성을 경고하는 목소리를 꾸준히 내고 있다. 힌턴 박사는 “처음 AI 연구를 시작했을 때에는 이 정도로 빠르게 발전이 이뤄질거라고 예상하지 못했다”면서 “전문가 대부분은 사람보다 똑똑한 AI가 20년 이내에 개발될 것이라고 보는데, 이는 매우 무서운 전망”이라고 지적했다. 이어 “기술 개발 속도가 이렇게 빠른 상황에서, 기술의 안전성을 기업에게만 맡겨두는 것은 충분하지 않을 수 있다”면서 “대기업이 안전을 위한 연구에 더 많이 투자하게 하는 유일한 방법은 정부 규제 뿐”이라면서 정부가 기술 안전을 위해 개입해야 한다고 촉구했다. 그는 또 “인류는 우리 자신보더 다 똑똑한 것을 상대해본 적이 없다. 더 지능적인 것이 덜 똑똑한 것에 의해 통제되는 사례는 거의 없다”면서 이어 “매우 강력한 AI 시스템에 비하면 인간은 유아에 불과하다. 우리는 마치 세 살짜리 아이처럼 될 것”이라고 경고했다. 한편, 힌턴 박사는 지난해 4월 “AI가 인류에 미칠 나쁜 영향을 자유롭게 경고하기 위한 것이 구글과 결별하는 이유”라고 밝혔다. 올해에는AI 기술 발전에 기여한 이유로 노벨물리학상은 학자가 AI의 위험성을 경고하는데 앞장서는 인물이라는 사실이 다시 한 번 확인되면서 더욱 관심을 사로잡았다.

구글에서 부사장까지 맡았던 ‘인공지능(AI)의 대부’ 제프리 힌턴 캐나다 토론토대 교수가 “AI로 인해 향후 30년 이내에 인류 멸종할 수 있다”며 AI의 위험성에 대해 또다시 경고했다. 27일(현지시간) 영국 일간 가디언에 따르면 노벨물리학상 수상자 제프리 힌턴 캐나다 토론토대 교수는 BBC 라디오에 출연해 AI 기술의 급속한 발전이 인류에 존망을 가를 위협이 될 수 있다고 우려했다. 힌턴 교수는 “기술변화 속도가 예상보다 훨씬 빠르다”며 “AI로 인해 향후 30년 이내에 인류가 멸종할 가능성이 10~20%에 이른다”고 진단했다. 그는 과거에도 기술 발전이 인류에 재앙적 결과를 초래할 확률이 10%라고 주장한 바 있는데 암울한 확률 수치를 더 높인 것이다. 그는 “인류는 우리 자신보다 더 똑똑한 것을 상대해본 적이 없다”며 “더 지능적인 것이 덜 똑똑한 것에 의해 통제되는 사례가 얼마나 있겠냐”고 반문했다. 이어 “그런 사례는 거의 없다. 진화의 힘으로 아기가 엄마를 통제하는 것이 내가 아는 유일한 예”라면서 “강력한 AI 시스템에 비하면 인간은 유아에 불과하다. 우리는 세살짜리 아이처럼 될 것”이라고 전망했다. 그는 처음 AI 연구를 시작했을 때는 이 정도로 빠르게 발전이 이뤄질지 예상하지 못했다며 “대부분의 전문가는 20년 이내에 사람보다 똑똑한 AI가 개발될 것으로 보고 있는데, 이는 매우 무서운 전망”이라고 설명했다. 그러면서 기술 개발 속도가 자신의 예상보다 매우, 훨씬 빠르다며 정부의 규제 필요성을 촉구했다. 그는 “이윤을 추구하는 대기업에만 맡겨두는 것은 충분하지 않을 수 있다”며 “대기업이 안전을 위한 연구를 더 많이 하게 강제하는 유일한 방법은 정부 규제뿐”이라고 강조했다. 올해 힌턴 교수는 AI 머신러닝 기초를 확립한 공로를 인정받아 노벨물리학상을 수상했다. AI분야의 ‘개척자’로 불리며 구글에서 부사장까지 지냈지만 지난해 4월 구글과 결별한 이후로는 AI의 위험성에 대해 공개적으로 경고하면서 ‘내부고발자’(Whistleblower)로도 불리고 있다. 그는 AI가 인류에 미칠 나쁜 영향을 자유롭게 경고하기 위해 구글을 떠났다고 밝혔으며 AI가 곧 인간을 추월하고 통제 불능이 될 수 있는 위험에 대해서도 우려해야 한다고 경고해온 것으로 알려졌다.

올해 노벨상은 물리·화학상이 단연 화제였다. 기초연구에만 주목하던 관행을 깨고 인공지능(AI) 과학자들이 상을 휩쓸어, 미래 기술의 정점이 ‘AI 혁명’임을 전 세계에 증명했다. 인공신경망을 이용한 AI 머신러닝(기계학습)의 기초를 닦은 학자들이 올해 노벨 물리학상을 거머쥔 데 이어 AI를 이용해 단백질 구조를 예측·설계, 신약 개발에 혁신적 지평을 열게 한 연구자들이 노벨 화학상의 주인공이 됐다. AI가 노벨상을 받았다는 말이 과언이 아닌 셈이다. 인공지능은 이미 우리 일상 깊숙이 스며들어 도시의 내일을 바꾸고 있다. 서초구 폐쇄회로(CC)TV 5000여대 중 약 1000대가 지능형 CCTV로 운영 중이고, 식당에서는 테이블 오더로 주문해 서빙로봇에게 음식을 전달받는 게 일상이다. 이러한 인공지능 변혁의 길목에 서초 양재가 있어 더욱 뜻깊다. 지난달 서초구는 양재ㆍ우면동 일대 약 40만㎡ 지역이 전국 최초 ‘AI 특구’로 지정되는 쾌거를 거뒀다. 중소벤처기업부 지정 ‘양재 AI 미래융합혁신특구’에는 이미 현대자동차는 물론, 삼성·LG·KT 등 연구개발(R&D)단지, 첨단 스타트업 등 500여개 기업과 우수 인재가 모여 있다. 이번 지정으로 자타 공인 인공지능 산업의 중심지로 서초의 100년 먹거리 사업을 확보한 것이다. AI 전문인재 양성 및 인프라 구축, 스타트업 창업·연구개발 활성화 지원 등 다양한 특화사업으로 날개를 달게 됐다. 특구에서는 기업 성장을 저해하는 특허법, 출입국관리법 등 6개 규제에 대한 특례를 적용받게 된다. 특허출원 우선심사로 기술이전 속도를 높이고, 외국인 사증 발급절차 완화와 체류기간 연장을 통해 해외 우수인력 유치에도 우위를 점하리라 기대된다. 이러한 특구로 지정되기까지 10년에 걸친 끈기와 정성이 있었다. 서초구는 서울시와 원팀으로 움직이며 특구 지정을 담금질했는데, 구청장으로 취임한 후 전담 태스크포스(TF)팀을 신설하고 특화사업과 규제특례 발굴 등 구체적인 청사진을 그렸다. 또한 서울시를 비롯한 중기부, 카이스트 등 관련 기관과 수차례 설득 및 협의하는 과정도 이어 갔다. 이와 함께 주민들이 일상에서 AI 시대를 체감하도록 힘썼다. 우회전 교통사고가 빈번한 횡단보도 교통섬에는 AI차량 감지안내로 사고 위험을 줄이고, 지능형 CCTV 선별관제로 범죄자나 실종자를 신속히 발견하는 스마트허브센터도 운영 중이다. 이렇듯 서초 곳곳에 흐르는 AI의 물길이 드디어 특구라는 기회의 바다에 닿았다고 생각한다. 서초구는 이번 특구 지정으로 1000명 이상의 고용창출과 4100억원의 경제적 효과를 내다보고 있다. 핵심 앵커시설인 ‘서울 AI 허브’와 ‘공군 AI 신기술융합센터’, ‘국가 AI 연구거점’이 차례로 문을 열면서 세계적 수준의 산ㆍ학ㆍ연ㆍ군 협력 생태계로 진화 중이다. 여기에 2030년쯤 ‘AI서울테크시티’ 같은 공공 앵커시설과 위례과천선 ‘서울 AI 허브역’(가칭) 등 2개의 지하철역이 들어서게 된다. 특구와 접한 ‘양재 ICT 특정개발진흥지구’도 내년 지정을 목표로 전심전력을 다하고 있다. 이를 통해 양재 AI 특구의 배후지 역할과 더불어 연계산업 육성의 시너지 효과를 내리라 기대된다. 앞으로 서초의 꿈 ‘양재 AI 특구’는 서울과 대한민국의 미래가 되어 세계적인 기업과 인재가 모이는 글로벌 혁신 거점으로 새로운 길을 만들어 갈 것이다. 전성수 서울 서초구청장

올해 노벨상 과학상 3개 부문에서 생리의학상을 제외하고는 모두 인공지능(AI) 연구자들이 수상자에 포함됐다. AI로 단백질 구조를 설계하고 예측한 데이비드 베이커(62) 워싱턴대 교수, 데미스 허사비스 구글 딥마인드 최고경영자(CEO), 연구원 존 점퍼(39)가 노벨화학상 수상자로 호명됐다. 물리학상은 인공신경망을 연구해 AI 머신러닝(기계학습)의 기초를 확립한 존 홉필드(91) 미국 프린스턴대 명예교수와 ‘구글 AI 총책’으로 잘 알려진 제프리 힌턴(76) 캐나다 토론토대 교수에게 돌아갔다. 대체로 순수 과학 분야에서 수상자를 배출했던 노벨상이 올해는 다른 선택을 하면서 현대 과학의 전면에 AI가 등장했다는 평가도 잇따랐다. 10일(현지시간) 스웨덴 스톡홀름 콘서트홀에서 열린 노벨상 시상식 후 마련된 연회에서는 급속도로 발전하는 AI에 대한 위험을 경고하는 목소리가 터져 나왔다. 대표적인 ‘AI 종말론자’인 힌턴 교수는 이 자리에서 인간의 지능을 뛰어넘는 ‘슈퍼인텔리전스’(초지능·super-intelligence)의 등장을 우려하면서 “우리에게는 실존적 위협이 있다”고 운을 뗐다. “우리가 이를 통제할 수 있을지는 알 수 없다”면서 “단기적 이익에 동기 부여된 기업이 이런 기술을 만든다면 우리의 안전이 최우선 순위가 되지 않을 것이라는 증거가 있다”고 지적했다. 이어 “이 새로운 존재가 통제권을 장악하려는 것을 막기 위한 연구가 시급하다”면서 “이건 더 이상 공상과학 소설이 아니다”라고 경고했다. 힌턴 교수가 전망하는 가까운 미래는 감시, 통제가 일상화한 디스토피아와는 또 다른 양상이다. 그는 “가까운 미래에는 AI가 끔찍한 신종 바이러스와 누구를 죽이고 불구로 만들지 결정하는 상살무기를 만드는 데 사용될 수 있다”면서 “이러한 모든 단기적 위협에 대해 국제사회와 각국 정부가 큰 관심을 갖고 긴급히 움직여야 한다”고 강조했다. 노벨경제학상 수상자인 다론 아제모을루 미국 매사추세츠공대(MIT) 교수도 이 자리에서 위협받는 민주주의, 기후 변화 등과 AI를 인류가 당면한 과제로 꼽으면서 “이제 AI는 모든 곳에서 모든 것을 (혼란에) 빠뜨릴 것을 예고하고 있다”고 경고했다. 그는 “우리는 더 나은 제도를 만들고 더 많은 좋은 일자리를 창출하는 기술의 방향을 선택할 수 있다”면서 “학자들이 AI 시대에 공동 번영을 보장하는 질문을 던지고 새로운 영역을 탐구하며 노력해야 한다”고 짚었다. 반면 노벨화학상을 받은 베이커 교수는 “오늘 밤 미래에 대한 희망에 초점을 맞추고자 한다”면서 공동 수상자인 허사비스 CEO와 연구원 점퍼를 거론하며 “(우리 연구가) 생물학 연구에 혁신적인 영향을 미치고 있으며 의심할 여지 없이 신약 개발에 기여할 것으로 믿는다”고 밝혔다. 구글 딥마인드는 바둑 AI ‘알파고’로 우리에게 익숙하지만 2억 단백질 구조를 분석하는 AI ‘알파폴드’ 모델을 내놓으면서 인류가 직면한 질병, 환경 문제 등에 대응하는 새로운 길을 열었다. 그는 AI 개발의 긍정적인 측면을 제시하며 “세상을 더 나은 곳으로 만들 것이라고 확신한다”고 덧붙였다.

올해 노벨상 과학상 3개 부문에서 생리의학상을 제외하고는 모두 인공지능(AI) 연구자들이 수상자에 포함됐다. AI로 단백질 구조를 설계하고 예측한 데이비드 베이커(62) 워싱턴대 교수, 데미스 허사비스 구글 딥마인드 최고경영자(CEO), 연구원 존 점퍼(39)가 노벨화학상 수상자로 호명됐다. 물리학상은 인공신경망을 연구해 AI 머신러닝(기계학습)의 기초를 확립한 존 홉필드(91) 미국 프린스턴대 명예교수와 ‘구글 AI 총책’으로 잘 알려진 제프리 힌턴(76) 캐나다 토론토대 교수에게 돌아갔다. 대체로 순수 과학 분야에서 수상자를 배출했던 노벨상이 올해는 다른 선택을 하면서 현대 과학의 전면에 AI가 등장했다는 평가도 잇따랐다. 10일(현지시간) 스웨덴 스톡홀름 콘서트홀에서 열린 노벨상 시상식 후 마련된 연회에서는 급속도로 발전하는 AI에 대한 위험을 경고하는 목소리가 터져 나왔다. 대표적인 ‘AI 종말론자’인 힌턴 교수는 이 자리에서 인간의 지능을 뛰어넘는 ‘슈퍼인텔리전스’(초지능·super-intelligence)의 등장을 우려하면서 “우리에게는 실존적 위협이 있다”고 운을 뗐다. “우리가 이를 통제할 수 있을지는 알 수 없다”면서 “단기적 이익에 동기 부여된 기업이 이런 기술을 만든다면 우리의 안전이 최우선 순위가 되지 않을 것이라는 증거가 있다”고 지적했다. 이어 “이 새로운 존재가 통제권을 장악하려는 것을 막기 위한 연구가 시급하다”면서 “이건 더 이상 공상과학 소설이 아니다”라고 경고했다. 힌턴 교수가 전망하는 가까운 미래는 감시, 통제가 일상화한 디스토피아와는 또 다른 양상이다. 그는 “가까운 미래에는 AI가 끔찍한 신종 바이러스와 누구를 죽이고 불구로 만들지 결정하는 상살무기를 만드는 데 사용될 수 있다”면서 “이러한 모든 단기적 위협에 대해 국제사회와 각국 정부가 큰 관심을 갖고 긴급히 움직여야 한다”고 강조했다. 노벨경제학상 수상자인 다론 아제모을루 미국 매사추세츠공대(MIT) 교수도 이 자리에서 위협받는 민주주의, 기후 변화 등과 AI를 인류가 당면한 과제로 꼽으면서 “이제 AI는 모든 곳에서 모든 것을 (혼란에) 빠뜨릴 것을 예고하고 있다”고 경고했다. 그는 “우리는 더 나은 제도를 만들고 더 많은 좋은 일자리를 창출하는 기술의 방향을 선택할 수 있다”면서 “학자들이 AI 시대에 공동 번영을 보장하는 질문을 던지고 새로운 영역을 탐구하며 노력해야 한다”고 짚었다. 반면 노벨화학상을 받은 베이커 교수는 “오늘 밤 미래에 대한 희망에 초점을 맞추고자 한다”면서 공동 수상자인 허사비스 CEO와 연구원 점퍼를 거론하며 “(우리 연구가) 생물학 연구에 혁신적인 영향을 미치고 있으며 의심할 여지 없이 신약 개발에 기여할 것으로 믿는다”고 밝혔다. 구글 딥마인드는 바둑 AI ‘알파고’로 우리에게 익숙하지만 2억 단백질 구조를 분석하는 AI ‘알파폴드’ 모델을 내놓으면서 인류가 직면한 질병, 환경 문제 등에 대응하는 새로운 길을 열었다. 그는 AI 개발의 긍정적인 측면을 제시하며 “세상을 더 나은 곳으로 만들 것이라고 확신한다”고 덧붙였다.

서울시는 지난 10일 시청 서소문청사에서 ‘제7회 서울시 드론 활용 경진대회 공모전 결선 및 시상식’을 열고 수상팀 9팀을 선정했다고 11일 밝혔다. 앞서 서울시는 2018년부터 드론 활용 경진대회를 통해 드론을 활용한 다양한 도시 문제 해결 및 시민 서비스 방안 발굴에 나서고 있다. 이번 공모전에는 지난해 대비 91% 늘어난 103개 작품이 접수됐다. 공공 및 민간 전문가 등으로 구성된 심사위원회와 공개 검증, 본선 발표 등으로 최종 9개팀이 가려졌다. 실제 참가자들은 안전과 교통, 관광과 환경, 시설관리 등 다양한 분양에서 아이디어를 제시했다. 특히 ‘에이디엘’ 팀은 드론을 이용해 안전하고 효율적으로 가로등을 청소하는 아이디어로 대상을 차지했다. 최우수상은 ‘짐벌과 자이로센서가 적용된 노즐을 탑재한 AI 분사형 드론’과 ‘드론과 열화상 이미지를 이용한 딥러닝 기반 싱크홀 모니터링 시스템’을 제안한 2개팀이 받았다. 우수상에는 ‘에코 서울 디지털 트윈 기반의 드론 활용 산림 및 비산림 탄소 모니터링 시스템’, ‘드론과 멀티홉 기술을 통한 조난자 구조 방안’, ‘드론을 활용한 공유 전동 킥보드 단속’, ‘드론 기반 실시간 지반침하 모니터링 대응 체계 구축 : S-MAP 활용을 중심으로’ 제안한 4개팀이, 학생부문 특별상에는 ‘머신러닝을 활용한 실종자 수색 드론’ 과 ‘드론을 활용한 상하수도 누수탐지 및 지반침하 사고 예방’ 제안이 선정됐다. 시는 수상자에게 서울특별시장상과 함께 상금(대상 200만원, 최우수상 각 100만원, 우수상 각 50만원, 특별상 각 30만원)을 수여했다. 수상작 9팀의 아이디어는 향후 서울시와 산하기관의 정책 수립에 활용할 계획이다. 박진영 서울시 디지털도시국장은 “발굴된 다양한 시민 아이디어는 서울시 정책 수립에 적극적으로 반영하겠다”며 “앞으로도 서울시와 시민의 소통과 협력을 위한 아이디어 공모전을 지속해 드론 활용 생태계 조성 및 활성화를 위해 노력하겠다”고 말했다.

동대문 기반 성장한 패션 플랫폼해외 국부펀드 등 투자 유치 계획리벨리온, 사피온 합병 절차 완료1조원대 AI반도체 법인 공식 출범 온라인 패션 플랫폼 에이블리를 운영하는 에이블리코퍼레이션과 인공지능(AI) 반도체 기업인 리벨리온이 유니콘 기업(기업가치 1조 이상의 비상장사) 반열에 올랐다. 두 회사는 올해 처음 등장한 유니콘 기업이다. 2일 에이블리코퍼레이션은 중국 알리바바그룹으로부터 1000억원 투자를 받았다고 밝혔다. 신규 투자 유치를 통해 기업 가치를 3조원으로 인정 받았는데, 알리바바가 국내 플랫폼 기업에 투자한 것은 이번이 처음이다. 2018년 3월 출범한 에이블리는 2022년 1월 프리 시리즈C 투자 유치(약 670억원) 당시 기업가치가 9000억원대였다. 약 3년 만에 가치가 3배 이상 증가한 것이다. 에이블리는 이번 투자를 시작으로 미국 실리콘밸리와 해외 국부펀드 등과도 논의를 이어가며 총 2000억원 규모의 글로벌 연합 투자 유치를 계획중이다. 아무드와 핀테크 등 각 신사업에 적극 투자하며 포트폴리오를 강화할 예정이다. 에이블리는 온라인동영상서비스(OT T) ‘왓챠’ 공동 창업자인 강석훈(왼쪽·40) 대표가 만든 패션 플랫폼으로 서울 동대문의 소호 패션몰을 기반으로 성장했다. 남성 패션 전문몰 4910(사구일공), 일본 패션몰 아무드(amood) 등도 운영한다. 강 대표는 “독보적인 기술력, 빅데이터 등 지금까지 쌓아온 성공 방정식을 기반으로 국내 대표 추천 기반 스타일 커머스 입지를 공고히 하고, 글로벌 시장 내에서도 경쟁력을 확대할 것”이라고 했다. 같은 날 리벨리온은 사피온코리아와 합병 절차를 완료하고 ‘리벨리온’이라는 사명으로 전날 공식 출범했다고 밝혔다. 이는 지난 6월 합병 발표 이후 6개월 만으로 리벨리온의 기업 가치는 약 1조 3000억원이다. 리벨리온은 그간 리벨리온을 이끌어 온 AI·시스템 반도체 전문가 박성현(오른쪽·40) 대표이사가 합병 법인의 단독 대표를 맡는다. 리벨리온은 향후 사피온의 주주였던 SK텔레콤, SK하이닉스 등 전략적 투자자와 함께 사업 영역을 확대하고 해외 진출을 도모할 계획이다. 특히 SK텔레콤과 AI 데이터센터 분야 글로벌 진출을 위해 협력하면서 미국과 사우디아라비아, 일본 등 해외 시장에서의 가시적인 성과를 내는 것이 목표다. 하드웨어 측면에서는 차세대 AI 반도체 ‘리벨’에 적용된 ‘칩렛’ 기술을 전략적으로 활용해 빠르게 변화하는 AI 수요에 선제적으로 대응한다. 또 AI 분야의 대표적인 오픈소스 머신러닝 라이브러리인 ‘파이토치’ 생태계에서 리더십을 확보해 사용자들이 AI 서비스를 보다 효율적으로 개발하고 구현할 수 있도록 한다. 박 대표는 “엔비디아의 독주와 함께 글로벌 AI 반도체 시장 재편이 이미 시작됐다”면서 “이러한 세계적 추세 속에서 한국을 대표하는 두 신경망처리장치(NPU) 기업 간 합병은 대한민국 AI 반도체 산업의 성패를 결정짓는 가장 중요한 승부처가 될 것인 만큼, 국가적 사명감을 가지고 합병 법인을 끌어나가겠다”고 밝혔다.

국세청은 2025년에 착수하는 법인 세무조사의 50%를 AI로 선정할 예정이다. 그간 축적된 세무조사 실적을 정형화하고 이를 AI에게 학습시켜 탈세 위험 예측 모델을 만들었다고 한다. 당장은 법인만을 대상으로 한다지만 곧 개인에게로, 그리고 사업소득 이외 다른 소득으로 확대하지 말라는 법은 없다. AI도 결국은 데이터로부터 시작한다. 거기에서 패턴을 발견하려는 것이다. 데이터 분석은 기본적인 회귀분석에서부터 시작한다. 회귀모형 ‘y=α+βx+ε’에서 ‘β’라는 계수의 부호와 크기를 통해 x와 y의 관계를 설명하게 된다. 주목할 부분은 ‘ε’(엡실론)이다. ‘오차항’(error term) 혹은 ‘교란항’(disturbance term)이라고 한다. 우리의 관심사인 x 이외에 y에 영향을 주는 모든 요소가 들어 있다. 오차항은 그 안에 ‘우리가 발견할 수 있는(발견하려는)’ 패턴이 존재해서는 안 되는 부분이다. 오차항은 작을수록 좋겠지만 아예 존재하지 않을 수는 없다. 오차항을 배제한다는 것은 데이터 자체를 거부하는 것이나 마찬가지이기 때문이다. 알 수 없는(dark) 영역으로 남아 있을 뿐이다. 위 회귀모형에서 y가 범주형(예를 들어 탈세면 1, 탈세가 아니면 0으로 처리)인 경우를 ‘로짓분석’이라고 부른다. 어떤 사건의 발생 확률에 관한 분석이다. 그리고 이런 모형들은 AI에서의 머신러닝과 그중 딥러닝(인공신경망)에까지도 확장돼 쓰인다. 그래서 딥러닝을 복잡한 회귀분석일 뿐이라고 말하기도 한다. AI도 어디까지나 (빅)데이터에서 시작하기 때문이다. 다만 딥러닝은 AI가 스스로 패턴을 찾고, 사람이 무엇과 무엇의 관계를 미리 지정해 줄 필요가 없다는 면에서 혁신적이다. 세무조사로 확보된 자료를 분석하는 데 AI를 활용하는 것과, AI로 세무조사 대상자를 선정하는 것은 차원이 다른 문제다. 제한된 인력을 가진 과세관청은 후자에서 AI의 역할이 더 필요할 것이다. 하지만 대상자를 마음대로 선정할 수는 없다. 법에 정해진 사유에 따라야 한다. 예를 들면 “정기적으로 성실도를 분석한 결과 불성실 혐의가 있다고 인정되는 경우”(정기 선정) 등이나 “신고 내용에 탈루나 오류의 혐의를 인정할 명백한 자료가 있는 경우”(부정기 선정) 등에 해당해야 한다. 또한 적법하게 세무조사가 개시됐다는 점은 과세관청이 증명해야 한다는 게 법원의 입장이다. 세무조사 절차상 하자를 다투는 케이스에서는 거의 언제나 선정 사유 존재 여부가 쟁점이다. 그런데 세무조사 대상자를 AI로 선정했다면, 해당 세무조사는 그 자체로 적법할까. AI를 활용해 사람은 인식할 수 없었던 패턴까지 찾아내 선정했더라도 여전히 메커니즘을 설명할 수 없는(dark) 부분으로 남아 있는, ‘오차항’과 같은 존재는 무시해도 되는 것인가. 현재로서는 쉽게 단언하기 어렵다. 당신을 세무조사 대상자로 선정한 것은 AI라는 설명은, 정작 당사자에게는 어리둥절한 이야기일 뿐이다. 이 부분에 대한 선제적인 고민은 과세관청의 몫이다. 최성훈 법무법인 은율 변호사

인공지능 모델과 운영까지 통합 관리 가능한 MLOps 플랫폼으로 AI기술 상용화 도모 대규모 언어모델(LLM)과 생성형 AI를 포함한 각종 인공지능 기술의 비약적인 발전에 따라, AI 기술을 활용 및 운영하는 역량은 현대 비즈니스의 핵심 요소로 자리 잡고 있다. 이러한 추세에 발맞추어, 비전문가도 손쉽게 AI 기술을 활용하고자 하는 니즈가 점차 확대되고 있다. 이러한 상황 속, 인공지능 전문기업 와이즈넛(대표 강용성)은 과학기술정보통신부 주관 SW컴퓨팅산업원천기술개발 사업 중 ‘머신러닝 개발 전주기를 연결하고 쉽게 사용할 수 있는 자동화 MLOps 플랫폼 기술 개발’ 과제의 주관기관으로서 3차년도 개발을 완료했다고 20일 밝혔다. 2025년까지 총 4년에 걸쳐 진행되는 본 연구는 전문가뿐만 아니라 비전문가도 손쉽게 인공지능 모델을 활용할 수 있는 MLOps 플랫폼 구축을 최종 목표로 한다. MLOps(Machine Learning Operations)는 인공지능 개발과 운영 과정에서 소요되는 데이터 수집 및 분석, 모델 학습, 배포, 운영 모니터링 등 전 과정을 통합 관리하는 기술 플랫폼으로, AI 기술 활용 효과를 극대화하는 핵심 기술로서 주목받고 있다. 특히, 이번 3차년도는 지난 1~2차년도에 개발된 DataOps(데이터옵스) 플랫폼을 기반으로 다양한 범용 데이터와 공공데이터를 수집하고 관리하는 기술을 지자체의 관광 정보 및 의료기관 정보 분석에 실증하는 데에 집중했으며, 이를 통해 사용자가 손쉽게 AI 학습 파이프라인을 제작하고 실행할 수 있도록 사용자 친화적 인터페이스로 설계한 것이 특징이다. 또한, 고성능의 효율적인 컴퓨팅 환경을 위한 검증도 성공적으로 마쳤는데, AutoML 기술과 GPU 클러스터링 기술을 탑재하여 MLOps 플랫폼 고도화를 진행함으로써 사용자가 빠르고 간편하게 고성능 AI모델을 개발하고 다수의 GPU 인프라를 효율적으로 활용할 수 있도록 했다. 이를 통해, 실시간 데이터 반영과 AI모델 성능을 지속적으로 개선하는 개발에 속도를 내고 있으며, 제조/ 의료/ 미디어 등 이후 더욱 다양한 산업에서 AI기술의 빠른 도입과 적용이 가능할 수 있도록 실증을 확대해 나갈 예정이다. 강용성 대표는 “우리가 목표하는 MLOps플랫폼은 AI모델 개발의 진입 장벽을 낮춤으로써, 현재와는 비교할 수 없을 정도로 AI상용화에 큰 변화를 가져올 것으로 기대하고 있다”라며, “와이즈넛은 이러한 변화의 중심에서 기업의 경쟁력 향상과 혁신적 비즈니스 모델 창출을 위해, 최신의 생성형AI와 초대규모 언어모델을 접목한 LLMOps로의 확장을 통한 최적의 AI접근 방식을 제공해 나갈 수 있도록 더욱 연구에 매진할 것”이라고 말했다.

AI가 만드는 새로운 사후세계고인의 아바타 복원은 시간문제AI가 표정·목소리·제스처 등 학습영화 ‘원더랜드’처럼 생생함 관건AI는 사랑이란 감정을 몰라?기술적으론 감정 이해·표현 가능일각선 자의식 가질 수 있다고 봐‘학습한 사랑’ 오히려 진솔할 수도갈수록 정교해지는 딥페이크AI는 양날의 칼 가진 핵무기 같아활용자 윤리 교육·부분 규제 필요규제·자율성 사이 균형 맞춰가야로봇이 일자리를 위협할까소송 대응 등 법조 분야 적용 가능AI 판사, 편향성까지 학습할 우려‘환각’ 현상 있어 맹신하는 건 위험 “인간의 사랑이 진짜고, 인공지능(AI)의 (학습을 통해 얻은) 사랑은 가짜라고만 할 수 있을까요. AI가 자의식을 가질 수 있다는 데까지 생각을 열어 둬야 합니다.” 2024년을 규정하는 열쇠말로 일상으로 훅 들어온 AI, 특히 사람처럼 보고 듣고 말하는 오픈AI의 새 모델 GPT-4o를 빼놓을 수 없다. 대중문화에서도 AI 바람은 거셌다. 지난 6월 개봉한 영화 ‘원더랜드’(김태용 감독, 탕웨이·수지 주연)는 AI로 복원된 망자와 소통이 가능한 미래를 그렸다. AI 머신러닝·뇌과학·휴머노이드 로봇 분야 석학인 장병탁(61) 서울대 AI 연구원장(컴퓨터공학부 교수)은 “영화에 나온 ‘원더랜드 서비스’는 머지않아 구현될 가능성이 큰 AI 기술”이라고 설명했다. 그는 “영화 ‘그녀’(HER·스파이크 존즈 감독)에서처럼 AI가 ‘학습한 사랑’이 인간이 느끼는 감정보다 더 진솔할 수도 있고, AI가 노벨상을 받는 날도 올 것”이라고 했다. 지난 8일 서울 관악구 서울대 AI연구원에서 장 원장을 만나 AI와 인류의 미래를 들어봤다. 다음은 일문일답. -영화 ‘원더랜드’처럼 AI로 망자와 소통이 가능한 날이 올까. “‘원더랜드 서비스’는 AI가 고인을 ‘회생’(복원)시킨 것인데 이미 오래전부터 연구됐다. 살아 있을 때 목소리나 표정, 제스처를 데이터화해 학습시켜 아바타의 구현이 가능하다. 돌아가신 할머니·할아버지와 대화를 주고받을 수 있다. 실제 고인의 목소리와 표정을 얼마나 사실적으로 구현할지가 관건인데 시간문제다.” -AI 하면 영화 ‘그녀’를 떠올린다. AI가 감정을 느끼고 사랑을 할 수 있을까. “철학적인 질문이다. 기술적으로 AI가 감정을 가진 것처럼 보이게 만드는 건 가능하다. AI가 진짜 나를 좋아한다는 착각에 빠지게 할 수 있다. 진짜 사랑을 느끼는 건 아닐지 모르지만, 인간은 거기에 현혹될 수 있다.” -사랑만큼은 인간의 고유 감정이 아닐까. “어느 철학과 교수의 얘기를 듣고 충격을 받은 적이 있다. 알파고는 사람이 두는 수를 계속 흉내 내면서 더 좋은 수를 뒀다. 챗GPT도 학습을 통해 인간을 흉내 낸다. 이런 AI의 학습을 본 한 철학과 교수가 ‘인간의 사랑도 그런 거 아닐까’라고 했다. AI가 상대방이 좋아하는 말을 계속해 주고 애착을 흉내 내는 것이 인간이 연애 감정을 알아가는 것과 크게 다르지 않다는 의미다. 인간의 사랑이 진짜고, AI의 사랑은 가짜라고만 하긴 어렵다. AI도 기술적으로 사랑의 감정을 이해하고 표현할 수 있다. 예컨대 직장 상사가 듣기 좋아하는 말만 골라 하면서 비위를 맞추는 건 AI도 할 수 있다. 카메라와 글로 학습한 데이터를 바탕으로 눈치를 보는 것이다. 궁극적인 질문은 ‘AI가 자의식을 가질 수 있느냐’인데 요즘 철학자들은 AI가 자의식을 가질 뿐 아니라 인간보다 더 잘할 수도 있다는 관점까지 보이며 생각을 열어 두고 있다.” -올해 노벨상의 화두도 AI였다. AI가 노벨상을 받는 날도 올까. “AI 국제학회에서 노벨 의학상을 받을 AI를 만들자는 얘기가 있었다. 의학 분야에서 새롭게 발견된 지식과 누적된 데이터가 가장 많아서다. 다만 AI가 노벨상을 받기 위한 가장 큰 벽은 아직 사람으로 인정하지 않는다는 점이다. 법적, 제도적으로 혁명적 전환이 있어야 가능하다.” -예술의 영역은 어떤가. 천재들의 예술성도 학습 가능한 영역일까. “가능하다. 하지만 예술의 정의와 평가 기준이 달라질 수밖에 없다. 카메라가 등장하면서 극사실주의 작품의 가치가 떨어졌다. AI는 소설을 잘 쓴다. 사람보다 더 창의적인 것처럼 보이기도 한다. 앞으로 예술성의 경계가 모호해질 것 같다.” -AI의 발전에 두려움을 느끼기도 한다. 가장 먼저 일자리가 줄어들 텐데. “사람이 하기 싫은 일에서 해방되는 건 장점이지만 일자리를 빼앗기는 건 위협이다. AI가 인간 실수를 보완해 주는 장점이 있으니 적절히 활용해야 한다. 무슨 일을 시켜도 잘하는 똘똘한 사원이 입사했다고 보면 된다. 언젠간 부서장 자리를 넘볼 수도 있지만 아직은 신입사원 단계여서 경륜에 차이가 있다.” -딥페이크는 대표적인 부작용으로 꼽힌다. 해결책이 있을까. “제일 큰 이슈다. AI 기술 자체는 가치중립적이며 양날의 칼이다. 핵과 비슷하다. 원전은 중요한 에너지원이지만 핵무기는 인류를 파멸시킬 수 있다. 그래서 AI 활용자에 대한 윤리 교육이 필요하다. 현재 AI 기본법 논의가 이뤄지고 있다. 위험하거나 악용 소지가 있는 부분에 대한 규제가 필요하다. AI도 규제와 시스템의 테두리에 들어와야 한다.” -아이유 버전 비비의 ‘밤양갱’처럼 음성 저작권 문제도 손봐야 할 텐데. “AI 기술 공개를 제재할 구체적인 법은 없다. 논의해야 할 부분이다. 너무 일찍 규제하면 기술 발전이 저해되고, 규제를 안 하면 프라이버시가 침해될 수 있다. 시간이 지나면 규제와 자율성 사이 균형을 맞춰 가는 지점이 생길 것이다.” -극단적이지만 영화 ‘터미네이터’처럼 AI가 인류를 위협하는 날이 올 수도 있을까. “AI의 발전은 로봇이 자율성을 얻는 과정이다. 자율성이 커질수록 통제에서 멀어진다. 악한 사람이 작심하고 AI를 조종하면 인류를 위협할 가능성은 얼마든지 있다. 자율성 부여와 통제가 최대 딜레마다.” -원장님의 관심사는 어느 쪽인가. “머신러닝을 30년 넘게 연구했다. 지금은 AI가 몸을 가진 휴머노이드 로봇을 연구하고 있다. 챗GPT는 몸이 없다. 반대로 기계공학자들이 연구하는 로봇에는 정신(AI)이 빠져 있다. 이 두 가지가 결합한 것이 ‘임보디드(체화된) AI’다. 은퇴하고 나서 집안일을 도울 AI 로봇을 만드는 게 꿈이다.” -자율주행차처럼 AI도 발전 단계가 있을 텐데. “6단계가 있다. 1단계는 사람이 지식을 넣어 주는 단계, 2단계는 스스로 지식을 만드는 머신러닝·딥러닝 단계다. 3단계는 스스로 데이터를 습득해 학습하는 단계다. 생성형 AI라 불리는 챗GPT가 여기에 해당한다. 4단계는 현재 연구 중이다. 인간이 옳고 그름에 대한 정답을 정해 주지 않아도 답을 찾는다. 5단계는 인간 수준의 AI가 구현된 단계로 인공일반지능(AGI)이라고 부른다. 6단계는 AI가 인간을 초월해 슈퍼지능을 가진 단계다.” -챗GPT의 한계는. “글로만 학습한다는 점이다. 다 이해하고 아는 것처럼 보이지만 모르면서 흉내 낸다. 인간은 다양한 감각 정보로 ‘컵’의 형상과 용도를 이해한다. 글로만 학습한 챗GPT는 사람처럼 이해하진 못한다. AI의 학습과 이해에는 일종의 환각 현상이 있다. 그래서 챗GPT를 무조건 믿는 건 위험하다. 사람처럼 의도를 갖고 잘못된 정보를 만드는 건 아니지만 정보가 허위인지 아닌지를 모른다.” -AI가 발전하면 의사 수를 늘릴 필요가 없는 것 아니냐는 얘기도 나온다. “시간이 필요하다. 의료 분야보다 법조 분야에 적용될 여지가 크다. 법률사무소에서 문서로 이뤄지는 사건 조사와 소송 대응은 AI가 더 잘한다. 100% 마음에 들지 않아도 시간을 크게 단축할 수 있다. 직원 5명이 사건 하나를 준비하는 데 한 달이 걸렸다면, AI를 쓰면 한 달에 사건 10개를 할 수 있다.” -AI가 판사를 대체할 수도 있을까. “AI가 내린 판결을 받아들일 수 있을까. AI가 하면 중립적이니까 객관적 판결을 할 거라 보는 의견이 있다. 하지만 AI가 정치적으로 편향된 판사의 데이터로 학습하면 그 성향을 닮아 더 위험하다. 기계 자체는 공정하지만 편향성을 주는 방법은 여러 가지다. 특정 정당 사람이 모여 있는 단체 메신저 방에서 오가는 글을 AI가 학습하면 무슨 말인지도 모르고 흉내 낼 수 있어 조심해야 한다.” -트럼프 2기의 AI 정책 방향은. “미국의 AI 연구는 외국인력 의존도가 높다. 트럼프 당선인은 외국인 유입에 반대하고 실리콘밸리 정보기술(IT) 업체는 유능한 유학생이 미국을 떠나길 거부한다. 다만 트럼프는 동전의 양면 같은 사람이다. 규제 완화에 열려 있어서 기회가 올 수 있다. 특히 테슬라와 구글을 위해 강력한 지원에 나설 수도 있다.” -AI와 로봇과 인간의 공존은 가능한가. “AI 연구가 인간을 이해하는 데 도움이 된다. 사람은 정말 똑똑하고 훌륭하다. 다만 인간 삶이 기계화·자동화되면서 인간다움을 잃어 가는 것도 사실이다. 그래서 강연에서 매번 인성과 사회성 교육이 중요하다고 강조한다. 아무리 AI가 발전해도 인간이 할 일은 계속 있을 거라는 데 동의하지만 앞으로 더 적극적으로 찾아내지 않으면 도태될 수밖에 없다.” ●장병탁 서울대 AI연구원장 1963년 경북 문경 출생. 서울대 컴퓨터공학과를 졸업하고 동 대학원에서 석사, 독일 본 대학에서 박사학위를 받았다. 2015년 세계 최고 권위의 AI 분야 국제학술대회(AAAI)에서 ‘상상력 기계’를 발표해 이목을 끌었다. 머신러닝 분야 연구 성과를 인정받아 2017년 정보통신 부문 홍조근정훈장을 받았다.

요즘은 스마트폰으로 쉽게 찾아볼 수 있지만, 사실 지도는 인류 발전을 이끈 중요한 수단이었다. 과학사적으로 보더라도 그리스 천문학자이자 지리학자 프톨레마이오스가 최초로 만든 세계 지도는 지구에 대한 인류의 생각을 바꿨고, 천문학자 튀코 브라헤의 천체 지도는 우주에 대한 관점을 변화시켰다. 갈레노스, 레오나르도 다빈치, 베살리우스가 만든 인체 지도는 현대 의학을 발전시키는 계기가 됐다. 뇌과학자들이 완벽한 뇌신경 지도를 만들려는 이유도 인간을 더 잘 이해하기 위해서다. 미국 매사추세츠공과대(MIT) 뇌 연구소, 뇌·인지과학과, 영국 케임브리지대 인지·뇌과학 연구실, 캐나다 맥길대 몬트리올 신경학 연구소와 구글 딥러닝 인공지능(AI) 연구팀인 구글 브레인 공동 연구팀은 영화를 보는 동안 뇌를 스캔해 사람, 무생물, 움직임, 대화가 등장하는 장면을 처리하는 데 관여하는 뇌 부위와 기능을 보여 주는 상세한 지도를 제작했다. 이 연구 결과는 신경학 분야 국제 학술지 ‘뉴런’ 11월 7일 자에 실렸다. 지금까지 뇌 기능 네트워크에 관한 대부분의 연구는 휴식 중인 사람의 기능성 자기공명영상(fMRI)을 기반으로 이뤄졌다. 문제는 외부 자극이 없으면 뇌의 많은 부분은 완전히 활성화되지 않아, 뇌 기능을 명확히 파악하기 어렵다는 점이다. 이에 연구팀은 뇌 기능 네트워크가 복잡한 시청각 자극에 어떻게 반응하는지 분석에 나섰다. 연구팀은 휴먼 커넥톰 프로젝트에서 수집한 자료를 활용했다. 휴먼 커넥톰 프로젝트는 뇌의 동작 원리를 파악하기 위해 뇌신경 연결 지도를 만들기 위한 대형 연구였다. 연구팀은 젊은 남녀 176명을 대상으로 다양한 독립 영화와 ‘인셉션’, ‘소셜 네트워크’, ‘나 홀로 집에’ 등 할리우드 영화의 짧은 클립을 1시간 시청하는 동안 찍은 fMRI 데이터를 조사했다. 연구팀은 모든 실험 참가자의 뇌 활동을 정량화한 뒤 AI 머신러닝 기술로 대뇌 피질의 뇌 네트워크를 구분했다. 영화의 장면별, 상황별 콘텐츠에 따라 뇌 네트워크가 어떻게 변화하고 연결되는지 조사했다. 분석 결과 사람의 얼굴이나 신체, 움직임, 장소, 사람과 무생물 간 상호작용, 언어, 사회적 상호작용 등 감각과 인지 처리 영역에서 24개의 서로 다른 뇌 네트워크가 있다는 점을 발견했다. 또 사람들이 계획하고 문제를 해결하며 정보의 우선순위를 정하는 뇌의 집행 통제 영역과 구체적 기능을 수행하는 뇌 영역 사이에는 반비례 관계가 있는 것으로 나타났다. 집행 통제 영역은 인지 부하가 높은 어려운 상황에서 활성화된다. 영화 내용이 이해하기 어렵거나 모호할 때는 실행 통제 영역이 활발하지만, 이해하기 쉬운 장면에서는 언어 처리 같은 구체적 기능을 가진 뇌 영역이 우세해진다. 연구를 이끈 로버트 데시먼 MIT 교수(신경과학)는 “이번 연구는 자연스러운 상황에서 활성화되는 뇌의 다양한 영역과 네트워크를 파악한 첫 시도”라며 “비슷한 환경이라도 의미론적, 사회적 맥락에 따라 뇌가 어떻게 활성화되고 뇌 네트워크가 형성하는지 추가 연구할 것”이라고 말했다.

인류는 어디로 가는 걸까. 어디로 가는 게 맞는 걸까. 짧은 질문이지만 정답을 쉽게 말할 수 없는 어려운 물음이다. 중세 유럽으로 한정하자면 신이 창조한 질서에 맞춰 사는 것이 인류의 지향점이겠으나 지금은 아마도 인공지능(AI)을 향해 가는 듯하다. AI를 통해 극도의 정확성과 효율성이 갖춰진 세계가 된다면 인간은 더 행복해질 수 있을까. 이 또한 정답을 확신할 수 없는 난감한 질문이다. 인류의 미래가 불분명한 지금, 국립극단 ‘창작공감: 작가’의 선정작인 ‘모든’은 AI가 지배하는 세상에 대해 묻는다. 자본과 기술이 AI에 몰두해가는 지금 과연 그 방향이 옳은지, 그 세계에서 인간은 행복할 수 있는지를 살폈다. ‘모든’은 오류를 최소화하고 우연을 통제하려는 디스토피아 세계 속에서 초인공지능 ‘라이카’의 보호를 받는 소수의 살아남은 인간들의 모습을 그려냈다. 신효진 작가가 ‘인간이 꿈꾸던 완벽한 세계는 과연 존재할까?’라는 질문과 함께 생성형 AI, 머신러닝 알고리즘 등 AI 관련 지식을 집요하게 고민하며 지난 1년간 심도 있는 개발 과정 끝에 탄생했다. 열다섯 살이 된 ‘랑’은 인간의 도시를 돔으로 구획해 보호하는 A구역에서 라이카의 통제하에 생물학적 엄마 ‘미무’와 함께 살고 있다. 라이카가 키운 아이나 다름없는 랑은 A구역에 기여하고 쓸모 있는 존재가 되는 생산가능인구로 거듭나기 위해 라이카와의 커넥팅 시술을 앞두고 있다. 그러나 갑자기 나타난 정체불명의 식별 불가능 개체인 노인 ‘페’를 만나면서 전혀 예측하지 못한 모험을 하게 된다. 디스토피아적인 세계를 그린 작품답게 무대의 분위기가 전체적으로 어둡다. 라이카는 이런 세계에서 인간이 최적의 결정을 할 수 있도록 돕는 존재다. 유전자 가위처럼 섬뜩한 이미지를 떠올리게 하는 라이카라는 이질적인 존재로 구현됐지만 일상생활에서 불확실성을 줄이고 효율성을 극대화하기 위해 사용하는 각종 기술, 애플리케이션 등을 생각하면 존재감이 확 와닿는다. 오차라고는 용납할 수 없는 단단한 틈을 비집는 페는 랑에게 인간성을 일깨운다. 커넥팅 시술을 받으면 두 글자 이름이 되는데 이름이 한 글자인 점으로 미루어 페가 시술을 거부했음을 유추할 수 있다. 랑은 페를 통해 기존에 알던 세계에 균열을 내고 자기 인생을 모색하게 된다. 작품 바깥까지 확장해서 보면 페는 AI 세상을 향해 폭주해가는 시대에 사라져가는 인간성에 대해 생각하게 하는 존재다. 페가 관객들에게까지 직접 정답을 주진 않지만 인간다움이 무엇인지, 무엇을 통해 행복할 수 있는지에 대해 곰곰이 생각하게 만든다. 누구 하나 제동 걸지 않고 AI를 향해 달려가는 시대인지라 우리가 너무 당연하게 그게 인류의 지향점이라고 생각하는 건 아닐지, ‘모든’은 우리가 지금 살아가는 돔에서 벗어나 보도록 낯선 감각을 일깨운다. “이 이야기가 꼭 미래에 국한되어서는 안 되겠다는 생각으로 출발했다. 어쩌면 과거, 현재 그리고 미래에 존재하는 모두가 자신이 살아가는 세상이 전부라고 믿고 있다면 그 세계는 어떤 모습일까 고민했다”는 김정 연출의 말대로 미래 세계를 그렸지만 지금을 돌아보게 하는 작품이다. 랑은 2024년 국립극단 시즌 단원으로 활동 중인 배우 강민지가, 페는 다양한 작품에서 관록의 연기 내공을 보여주는 이미숙이 맡았다. 페와 대척점에 선 존재인 라이카로는 국립극단 시즌 단원 이상은이 출연한다. 27일까지. 서울 종로구 홍익대 대학로 아트센터 소극장.

미국에서 전기 자동차 배터리의 필수 금속인 리튬이 대량 발견된 것으로 전해졌다. 21일(현지시간) 미국 지질조사국(USGS) 발표에 따르면 지질조사국과 아칸소주 정부는 최근 아칸소의 지하 염수 저장소에서 대규모 리튬 매장지를 발견했다. 연구진들은 수질검사와 머신러닝(기계학습)으로 스맥오버(Smackover) 지역에 500만~1900만톤(t)에 이르는 리튬이 매장돼 있을 것으로 추정했다. 이는 국제에너지기구가 예측한 2030년 글로벌 리튬 수요보다 9배 많은 양으로, 전 세계 리튬 수요를 감당하고도 남을 정도의 매장량이라고 조사국은 밝혔다. ‘하얀 석유’로 불리는 리튬은 전기차 배터리 원가의 40%를 차지하는 핵심 광물이다. 리튬 산업은 리튬정광을 채굴하거나 염호(소금물 호수)에서 리튬을 뽑아내는 원재료 생산과, 이를 제련해 탄산리튬과 수산화리튬을 생산하는 공정 등으로 나뉜다. 염호에서 리튬을 추출하는 작업은 원유 시추 및 배관 추출, 가공 작업과 유사하다는 점에서 석유기업이 유리한 위치에 있다는 분석도 나온다. 미국은 텍사스에서 플로리다까지 뻗어있는 스맥오버 자원 지층에 많은 염호가 있다. 리튬의 수요가 늘면서 이곳에서는 광산 기업뿐 아니라 석유기업, 배터리회사, 자동차회사 등도 리튬을 추출하기 위해 매진해왔다. 미국의 ‘석유 공룡’ 엑손모빌의 댄 암만 저탄소 솔루션 사업 부문 사장은 최근 인터뷰에서 “아칸소에서 탐사정을 시추했으며, 비용 경쟁력 있는 방식으로 리튬을 추출할 수 있을지 평가 중”이라고 말했다. 지난해 엑손모빌은 “2027년에 생산을 시작해 2030년까지 연 100만 대 이상의 전기 자동차 배터리용 리튬을 공급할 수 있을 것으로 예상한다”고 밝힌 바 있다. 세계 리튬의 대부분은 호주와 남미에서 생산된다. 그중 대부분은 중국에서 가공되며, 중국은 전기 자동차 배터리 제조도 주도하고 있다. 이에 대해 데이비드 애플게이트 지질조사국 국장은 “리튬 수입량을 대체하기 위한 미국 내 생산 증가는 고용, 제조업 및 공급망의 회복력에 영향을 미친다”며 “이번 연구는 경제적으로 중요한 문제를 다루는 데 있어 과학의 가치를 보여준 것”이라고 설명했다. 한편 연구진은 캘리포니아의 솔튼해 등 다른 지역에서도 리튬 매장 가능성을 확인했다고 전했다.

미국을 방문해 세일즈 외교 활동을 펼치고 있는 김동연 경기도지사가 16일(현지 시각) 워싱턴에서 글렌 영킨 버지니아 주지사와 회담을 갖고 전략적 파트너십 관계를 강화하자는데 의견을 같이했다. 미국 공화당의 차기 잠룡으로 거론되는 글렌 영킨 주지사는 세계 3대 사모펀드 운용사인 칼라일그룹 공동 CEO를 지낸 투자·컨설팅 분야 전문가이다. 버지니아주는 정치중심지 워싱턴, 경제중심지 뉴욕에 근접해 있는 지역으로 제조업과 첨단산업이 발달한 곳이다. 800여 개의 기업 본사가 버지니아주에 있으며 구글, 아마존, 메타 등 주요 IT기업 데이터센터가 자리 잡고 있으며, 제약분야 및 의료장비 생산시설, 바이오 정보기술 등 바이오산업 선도기업 다수가 터를 잡고 있다. 회담에서 김 지사는 “버지니아주가 글렌 영킨 지사 재임 중 스타트업 1만 개를 달성한 것을 축하한다”면서 “저도 경기도를 ‘스타트업 천국’으로 만들 것”이라고 말한 뒤 “경기도가 대한민국 바이오산업의 40%를 차지하고 있다. 버지니아와의 협력관계를 강화했으면 한다”는 뜻을 전했다. 이어 김 지사는 “경기도와 버지니아주 간의 ‘정책협의회’가 중단된 상태인데, 재개했으면 한다. 고위 대화채널을 가동해, 제안한 두 가지 분야(스타트업, 바이오) 외에 다른 산업과 비즈니스에서도 돈독한 협력관계를 맺기를 희망한다”라고 말했다. 글렌 영킨 주지사는 “경제 파트너로서 한국과의 관계는 물론, 자매 주(1997년 자매결연 체결)로서 경기도와 버지니아와의 관계도 중요하다. 정책협의회 재개를 말씀하셨는데 굉장히 필요하다. 양 지역 간의 교류, 접촉면을 늘릴 필요가 있다”고 화답했다. 이어 “버지니아주는 AI, 머신러닝, 사이버안보 분야에서 세계 최대 시장이며, 미국 인터넷트래픽의 70%가 버지니아를 통한다”라고 소개하면서 “(경기도가 강점이 있는) 반도체 등은 저희에게도 수요가 높다. 그런 분야 등에서 양 지역 스타트업들 간에 협력이 가능할 것”이라고 강조했다. 회담에서 두 지사는 미국 대선에 대한 이야기도 나눴다. 글렌 영킨 주지사는 “우리 같은 정치지도자들이 해야 하는 일은 선거가 끝나고 분열된 국민을 다시 하나로 모으는 통합의 작업이 아닐까 한다”고 말했고, 김 지사는 “전적으로 동의한다”면서 공감의 뜻을 밝혔다. 한편 김 지사는 이날 조현동 주미대사를 만나 경제협력을 포함한 한미관계 전반과 지방정부 간 협력 강화 등에 관해 의견을 교환했다.