[세종로의 아침] 사람을 기억하는 AI
최근 경북 포항 포스코 제철소와 에코프로, 울산 HD현대중공업의 제조업 인공지능 전환(M.AX) 현장을 찾았다. 제철소에서는 사족보행 로봇이 뜨거운 고로 주변을 돌아다니며 열·영상 등을 수집했고, 조선소에서는 인공지능(AI)이 용접 경로를 계산해 신속 정확하게 불꽃 용접을 했다. 이차전지 공장에서는 800도의 열이 발생하는 내부 공정에서 발생하는 데이터를 AI로 분석해 시행착오를 줄여 생산성을 높였다.
업종도, 공정도 달랐지만 세 공장이 던지는 메시지는 하나였다. AI 없이는 버티기 어렵다는 것이다. 김정관 산업통상부 장관이 기자간담회에서 “첫째도, 둘째도, 셋째도 M.AX”라고 강조한 이유를 현장에서 확인할 수 있었다.
한국 제조업은 숙련공의 암묵지(경험·노하우) 위에서 성장했다. 쇳물의 온도·품질을 눈으로 읽고 용접 불꽃만 봐도 결과를 예측하며 공정의 이상 징후를 감각적으로 찾아내는 엔지니어들은 산업 경쟁력의 원천이었다.
문제는 그 숙련공들이 하나둘 현장을 떠나고 있다는 점이다. 베이비붐 세대 기술자들은 은퇴하고 청년 인력은 현장으로 충분히 오지 않는다. 기술은 매뉴얼에 남길 수 있지만 감각은 그렇지 않다. 숙련공이 떠나면 공장도 흔들릴 수밖에 없다. 겉으로 보면 AI 혁명이다. 그러나 현장에서 본 제조 AI의 본질은 사람을 없애는 데 있지 않았다. M.AX는 사람을 대체하는 기술이라기보다 숙련공의 경험과 판단을 데이터로 남겨 공장 안에 붙잡아 두려는 시도에 가까웠다.
지난 23일 서울신문 인구포럼에서 두 학자는 AI의 가능성과 한계를 동시에 짚었다. 세계적 석학 모리 도모야 교토대 경제연구소 교수는 휴머노이드 로봇과 자율주행 등 피지컬 AI가 인간 노동을 대체하는 ‘쇠퇴하지 않는 노동’의 시대를 전망하면서도 생산성이 획기적으로 늘어나는 데 따른 불평등 확대를 우려했다. 이철희 서울대 경제학부 교수는 AI가 청년·고숙련 등 일부 노동력 부족을 완화할 수는 있지만 장년·저숙련 인력난 해소에는 역부족이라며, 인구 감소 등 한국 사회의 구조적 문제 해결에 맞춰 AI를 개발하고 공공 영역에 활용해야 한다고 강조했다.
글로벌 빅테크 기업은 이미 AI 인프라 선점에 사활을 걸었다. 블룸버그 컨센서스에 따르면 올해 빅테크 기업의 영업활동현금흐름 대비 자본지출 비율은 메타 98.3%, 아마존 94.4%, 구글 90.1%, 마이크로소프트 64.8%에 달한다. 벌어들인 현금 대부분을 AI 인프라에 쏟아붓고 있는 것이다.
세계 AI 패권 경쟁은 한국 제조업의 문제를 해결해 주지 않는다. 미국 AI 기술은 현지 노동시장의 필요에 맞춰 진화하지만 한국은 노동시장 경직성으로 기술 도입 유인이 약하다. 젠슨 황 엔비디아 최고경영자의 방한을 두고 한국 제조 현장에 축적된 데이터를 겨냥한 것 아니냐는 관측이 나오는 것도 같은 맥락이다. 반도체뿐 아니라 철강·조선·배터리·자동차 등 현장에 쌓인 공정 데이터와 숙련공의 경험·노하우야말로 한국형 AI의 가장 중요한 자산이다.
한국은 최근 스위스 국제경영개발대학원(IMD) 국가경쟁력 평가에서 인구 5000만명 이상·1인당 국내총생산(GDP) 3만 달러 이상 국가 중 미국에 이어 2위에 올랐다. 한국은 원천기술만으로 성장한 나라가 아니다. 기술을 산업 현장에 녹여 공정을 혁신하고, 이를 세계가 찾는 제품으로 만들어 팔아 축적한 수출 경쟁력으로 여기까지 왔다.
한국의 AI 전략은 남의 모델을 따라가는 데서 끝나선 안 된다. 소버린 AI는 기술 주권을 넘어 한국 노동시장과 산업 현장의 문제를 해결하는 AI여야 한다. 숙련공의 암묵지를 데이터로 남겨 그들이 떠난 뒤에도 공장이 돌아가게 하고, 지방 중소 제조 현장의 인력난과 장년·저숙련 일자리 공백을 메우는 방향으로 기술 개발과 공공 도입이 함께 가야 한다. 한국 경제의 미래는 사람을 대체할 AI가 아니라 사람을 기억할 AI에 달려 있다. 지금 필요한 것은 사람 없는 공장이 아니라 사람의 경험을 잃지 않는 공장이다.
강주리 경제정책부 기자(차장급)