구글의 인공지능(AI) 조직 구글 딥마인드가 로봇 간 스스로 학습하며 기술을 익힌 진화된 ‘탁구 로봇’을 공개했다. 딥마인드는 지난 21일(현지시간) 미국 전기전자공학회(IEEE)에서 발간하는 과학기술 전문지 ‘IEEE 스펙트럼’을 통해 두 개의 로봇팔이 탁구공을 받아 치는 탁구 로봇을 선보였다. 공개된 영상에는 로봇팔이 탁구대 양쪽에서 레일을 따라 움직이면서 상대 로봇팔이 넘긴 공을 받아 치는 장면이 담겼다. 탁구 로봇은 좌우로만 움직이지만 그럼에도 마치 사람끼리 공을 주고받는 것처럼 능숙하게 랠리를 이어갔다. 탁구 로봇이 첫선을 보인 건 지난해 8월이다. 당시엔 사람과 탁구 하는 로봇을 공개했었다. 이번에 발표한 탁구 로봇은 로봇 간 경기를 통해 스스로 학습하며 기술을 익히는 형태인데, 인간의 개입 없이도 로봇이 스스로 학습하고 발전하는 ‘자가 향상’ 기반 로봇 시스템의 가능성을 입증하고자 했다. 인간이 로봇에게 규칙이나 전략, 또는 특정 행동 방식을 주입하지 않아도 스스로 경험을 통해 성능을 향상하는 데 개발 목적이 있다는 설명이다. 탁구는 빠른 속도로 움직이는 공을 정확한 각도와 힘으로 받아쳐야 하는 정밀 제어 능력과 상대의 허를 찌르는 전략적 판단력까지 요구된다. 연구진은 탁구의 이런 환경이 로봇이 실시간 상호작용과 복잡한 물리 법칙을 이해하고 적응형 전략을 배우는 데 최적이라고 판단했다. 파나그 산케티 구글 딥마인드 로보틱스팀 수석 엔지니어는 “향후 제조업과 가정, 의료 등 다양한 분야에서 자율적이고 적응력 높은 로봇이 등장하는 데 있어 탁구 로봇은 작지만 강력한 출발점이 될 수 있다”고 했다.

인공지능(AI)를 시정에 접목하기 위한 서울시 직원 공모전에서 AI를 활용해 적정 공사비를 산출하자는 시 재무국의 ‘AI 기반 스마트 공사비 산정 시스템’ 제안이 최우수상을 받았다. 서울시는 22일 ‘창의행정, AI로 제안하는 아이디어톤’ 행사를 열고 우수 AI 활용 아이디어 10건(내부행정 프로세스 개선 5건·대시민 서비스 개선 5건)에 대해 제안 발표와 심사, 시상을 진행했다. 서울시가 추진 중인 ‘창의 발표회’의 일환으로 열린 이날 행사는 마라톤형 경연 방식으로 진행돼 ‘아이디어톤’으로 명명됐다. 최우수상을 받은 재무국의 제안은 AI를 활용해 정확하고 합리적인 공사비 산출을 지원하자는 내용으로, 이날 최고 득점을 받았다. 이어 대상은 기존 폐쇄회로(CC)TV의 오탐·미탐 문제를 개선하기 위해 생성형 AI 기반 소형언어모델(sLLM)을 적용해 자치구 관제 효율을 높이자는 디지털도시국의 제안이 선정됐다. 이와 함께 서울 AI 뉴스맵, 개인 맞춤형 뉴스레터 제작, AI 안부확인 및 스마트 돌봄 등의 아이디어가 소개됐다. 서울시는 이날 발표된 제안 가운데 바로 적용이 가능한 행정 서비스 분야 아이디어는 시민이 변화를 즉시 체감할 수 있도록 빠르게 실행한다는 계획이다. 또 내부 프로세스 개선 사례는 직원들이 보다 폭넓게 AI를 학습하고 업무에 활용할 수 있도록 적용 분야를 확대하기로 했다. 이날 오세훈 서울시장은 ‘AI와 함께 진화하는 서울시 행정’을 주제로 특별 강연에 나섰다. 오 시장은 “AI는 더 이상 도구가 아닌 동료”라며 “서울시 행정이 뇌처럼 연결되고 진화하는 조직으로 나아가야 한다”고 강조했다. 이어 “AI의 정확성에 공무원들의 윤리적 판단과 창의력, 시민을 향한 따뜻한 마음이 더해졌을 때 비로소 서울시가 추구하는 창의행정 목표인 시민 행복이 극대화 될 수 있다”며 “AI와 함께 진화하는 창의행정을 이어 나가겠다”고 말했다.

LLM 기반 AI, 다양한 산업 활용문자·이미지·오디오 동시에 분석전문가 60명 작업량 1명이 처리 암이 퍼져 있는 폐암 환자의 세포 사진을 ‘LG 엑사원 패스(path) 2.0’에 입력하자 1분도 되지 않아 유전자(DNA)가 변이된 것으로 추정되는 세포를 잡아내 확대해 보여줬다. DNA 변이 여부는 육안으로 확인할 수 없다. 기존에는 약 2주 걸리는 조직 검사와 정밀 진단을 거쳐야 했지만, 엑사원 패스 2.0은 1분 만에 변이된 정도와 유형을 포착해 정밀한 치료 계획을 세울 수 있다. LG AI연구원은 22일 서울 강서구 LG사이언스파크에서 ‘LG AI 토크콘서트 2025’를 열고 엑사원 패스 2.0을 비롯한 초거대 ‘엑사원 생태계’를 공개했다. 엑사원 생태계는 연구원이 2021년부터 개발한 대규모언어모델(LLM) 기반의 인공지능(AI)인 엑사원을 다양한 산업 현장에 적용할 수 있도록 활용력을 높인 엑사원 모델의 집합체다. ‘멀티모달(오감형)’ AI인 ‘엑사원 4.0 VL’도 이날 처음 소개됐다. 멀티모달 AI는 문자뿐 아니라 이미지나 오디오 등 다양한 유형의 정보를 학습해 처리하는 AI다. 전 세계의 석유 및 LNG 공급 경로를 각종 그림과 지도, 도형으로 설명한 문서를 엑사원 4.0 VL에 입력한 뒤 ‘얼마나 많은 석유가 호르무즈 해협을 통해 한국과 일본으로 공급되냐’고 질문하자, 엑사원 4.0 VL은 그림의 각 색깔과 그래프 면적 등을 이해한 뒤 분석한 답을 내놓았다. 이날 LG 내부 검증 단계를 마친 엑사원 기반의 기업용 AI 에이전트(비서)인 ‘챗엑사원’과 ‘엑사원 데이터 파운드리’, ‘엑사원 온프레미스’도 차례로 소개됐다. 특히 엑사원 데이터 파운드리는 고품질 데이터를 생산하는 AI로, 전문가 60명이 3개월 동안 작업해야 생산할 수 있는 2200여개의 데이터를 1명이 하루 만에 끝낼 수 있도록 돕는다. 연구원 검증에 따르면 도메인 전문가 1명이 엑사원 데이터 파운드리를 사용한 결과 34시간 만에 1만 1000개의 데이터를 생산하는 등 생산성이 최소 1000배, 데이터 품질은 20% 향상됐다고 한다. LG AI연구원은 엑사원 생태계를 통해 기존 사람의 지시를 얼마나 잘 따르는지에 초점을 맞췄던 AI를 일일이 데이터를 입력하지 않아도 스스로 추론해 어려운 문제를 해결해 나가는 ‘에이젠틱 AI’로, 더 나아가 현실을 인식해 판단하고 결정하는 ‘피지컬 AI’로 발전시킬 계획이다. 전날 공동 LG AI연구원장에 취임한 임우형 원장은 “다양한 산업 현장에 적용해 범용성과 전문성을 모두 갖춰 나가는 AI 생태계를 만들겠다”고 말했다.

암이 퍼져 있는 폐암 환자의 세포 사진을 ‘LG 엑사원 패스(path) 2.0’에 입력하자 1분도 되지 않아 유전자(DNA)가 변이된 것으로 추정되는 세포를 잡아내 확대해 보여줬다. DNA 변이 여부는 육안으로 확인할 수 없다. 기존에는 약 2주 걸리는 조직 검사와 정밀 진단을 거쳐야 했지만, 엑사원 패스 2.0은 1분 만에 변이된 정도와 유형을 포착해 정밀한 치료 계획을 세울 수 있다. LG AI연구원은 22일 서울 강서구 LG사이언스파크에서 ‘LG AI 토크콘서트 2025’를 열고 엑사원 패스 2.0을 비롯한 초거대 ‘엑사원 생태계’를 공개했다. 엑사원 생태계는 연구원이 2021년부터 개발한 대규모언어모델(LLM) 기반의 인공지능(AI)인 엑사원을 다양한 산업 현장에 적용할 수 있도록 활용력을 높인 엑사원 모델의 집합체다. ‘멀티모달(오감형)’ AI인 ‘엑사원 4.0 VL’도 이날 처음 소개됐다. 멀티모달 AI는 문자뿐 아니라 이미지나 오디오 등 다양한 유형의 정보를 학습해 처리하는 AI다. 전 세계의 석유 및 LNG 공급 경로를 각종 그림과 지도, 도형으로 설명한 문서를 엑사원 4.0 VL에 입력한 뒤 ‘얼마나 많은 석유가 호르무즈 해협을 통해 한국과 일본으로 공급되냐’고 질문하자, 엑사원 4.0 VL은 그림의 각 색깔과 그래프 면적 등을 이해한 뒤 분석한 답을 내놓았다. 이날 LG 내부 검증 단계를 마친 엑사원 기반의 기업용 AI 에이전트(비서)인 ‘챗엑사원’과 ‘엑사원 데이터 파운드리’, ‘엑사원 온프레미스’도 차례로 소개됐다. 특히 엑사원 데이터 파운드리는 고품질 데이터를 생산하는 AI로, 전문가 60명이 3개월 동안 작업해야 생산할 수 있는 2200여개의 데이터를 1명이 하루 만에 끝낼 수 있도록 돕는다. 연구원 검증에 따르면 도메인 전문가 1명이 엑사원 데이터 파운드리를 사용한 결과 34시간 만에 1만 1000개의 데이터를 생산하는 등 생산성이 최소 1000배, 데이터 품질은 20% 향상됐다고 한다. LG AI연구원은 엑사원 생태계를 통해 기존 사람의 지시를 얼마나 잘 따르는지에 초점을 맞췄던 AI를 일일이 데이터를 입력하지 않아도 스스로 추론해 어려운 문제를 해결해 나가는 ‘에이젠틱 AI’로, 더 나아가 현실을 인식해 판단하고 결정하는 ‘피지컬 AI’로 발전시킬 계획이다. 전날 공동 LG AI연구원장에 취임한 임우형 원장은 “다양한 산업 현장에 적용해 범용성과 전문성을 모두 갖춰 나가는 AI 생태계를 만들겠다”고 말했다.

인공지능(AI) 자동 매매로 미국 주식에 투자해 수익을 내주겠다고 속여 수백억 원을 가로챈 일당이 재판에 넘겨졌다. 22일 수원지검 안산지청은 특정경제범죄 가중처벌 등에 관한 법률상 사기, 유사수신행위법 위반 등 혐의로 총책 59살 A씨 등 5명을 구속 기소하고, 중간 관리책 등 공범 4명을 사기 혐의로 불구속기소 했다. 7억4000만 원 상당의 범죄수익에 대해 추징보전도 청구했다. A씨 등은 2022년 12월부터 2024년 1월까지 투자 수익을 미끼로 피해자 280명으로부터 230억 원을 가로챈 혐의로 기소됐다. 이들 일당은 ‘파파코’라는 회사를 설립해 인플루언서가 운영하는 투자 블로그, 유튜브, 자체 제작 홈페이지 등을 통해 이 회사가 실제 투자 경험이 있는 것처럼 홍보했지만, 실체가 없는 회사였다. 이들은 투자자들에게 인공지능 학습기법을 이용해 미국 상장지수펀드(ETF)에 투자하고 자동 트레이딩이 이뤄져 원금 손실이 없다고도 속였다. 또 허위 어플을 만들어 실제 투자 수익금이 발생하고 있는 것처럼 투자자들을 대상으로 눈속임을 했다. 먼저 기소된 3명은 1심에서 징역 8~12년을 선고받고 현재 항소심이 진행 중이다. 안산지청 관계자는 “경기남부경찰청과의 긴밀한 협력을 통해 투자 사기 일당을 검거해 기소했다”며 “피고인들에게 죄에 부합하는 형이 선고되도록 공소 유지에 온 힘을 쏟을 것”이라고 말했다.

인공지능(AI)은 이제 우리의 삶 깊숙이 들어와 일상이 됐다. 검색, 번역, 추천 시스템은 물론 교육에서도 AI 튜터와 생성형 콘텐츠가 낯설지 않은 시대다. 많은 부모들이 자녀가 언제, 어떻게 AI를 접해야 하는지 고민하게 된다. 기술의 중요성을 부정할 수는 없지만, 자녀 교육의 본질은 단순한 기술 습득에 있지 않다. 진정으로 중요한 것은 아이의 가능성을 믿고 지켜보는 부모의 시선과 기대다. AI는 어디까지나 보조 도구일 뿐이고 아이의 성장을 이끄는 진짜 힘은 부모로부터 나온다. 유아기에는 디지털 기기보다 감각과 관계의 경험이 훨씬 중요하다. 자연과의 교감, 부모와의 대화, 책을 통해 세상을 만나는 시간이 언어와 정서를 자라게 한다. 너무 이른 디지털 노출은 집중력 저하나 감정 조절의 어려움으로 이어질 수 있다. 따라서 AI 리터러시는 발달 단계에 맞는 접근이 핵심이다. 조기 사용 여부보다 중요한 것은 아이가 자신을 이해하고 타인과 관계를 맺으며 세상을 해석할 수 있는 기반을 갖추는 일이다. 초등학교에 입학하면 학년이 올라가면서 점차 학습에 디지털 도구를 활용하게 된다. 하지만 이 시기에도 중요한 것은 ‘무엇을 얼마나’가 아니라 ‘왜, 어떻게’ 사용하는가이다. 단순한 콘텐츠 소비보다는 흥미 있는 주제를 탐색하고 표현하는 활동이 아이의 사고력과 주도성을 길러준다. AI 기반 학습 지원 도구도 자기주도적 학습을 돕는 방향으로 활용될 수 있다. 부모 자신도 AI 리터러시를 갖추는 것이 매우 중요하다. 최근 주목받고 있는 에이전틱 AI(agentic AI)는 단순 정보 제공을 넘어 사용자의 목표를 파악하고 피드백을 맞춤형으로 제공하는 기술이다. 부모가 이러한 AI 도구를 잘 활용하면 자녀의 학습 데이터를 바탕으로 강점과 약점을 더 깊이 이해할 수 있고, 보다 정서적이고 효과적인 피드백을 제공하는 데 도움을 받을 수 있다. 디지털 기술을 활용해 자녀를 더 잘 이해하고 지도하는 역량은 이제 모든 부모에게 필요한 핵심 소양이 됐다. 이 시점에서 부모가 반드시 기억해야 할 것이 있다. AI는 과거의 데이터를 분석해 평균적인 미래를 예측하지만, 아이의 가능성은 평균 밖에서 자란다. 교육은 예측의 문제가 아니라 믿음의 영역이다. 여기에서 바로 ‘피그말리온 효과’(Pygmalion effect)가 작용한다. 이는 부모나 교사의 긍정적 기대가 실제로 아이의 행동과 성취를 변화시킬 수 있다는 심리학 이론이다. “너는 잘할 수 있어”, “네 안에 잠재력이 있어”라는 진심 어린 믿음은 아이에게 자신감을 주고 그 믿음은 실제 성장으로 이어진다. 반대로 ‘넌 원래 그런 아이야’라는 낮은 기대는 아이의 가능성을 스스로 제한하게 만든다. 물론 과도한 선행학습이나 조급한 기대는 오히려 역효과를 낳을 수 있다는 점도 함께 기억해야 한다. 아이의 속도를 존중하며, 서두르지 않고 기다려 주는 태도가 중요하다. AI는 정교한 알고리즘으로 평균적인 ‘가능성 있는 아이’를 예측할 수 있지만, 진짜 잠재력은 종종 데이터에 드러나지 않는다. ‘늦게 피는 꽃’(late bloomer)은 정밀한 예측이 아니라 따뜻한 기다림과 신뢰의 결과이다. 겉으로 드러나지 않는 아이, 더디게 자라는 아이, 아직 자신의 언어를 찾지 못한 아이에게 가장 필요한 것은 정밀한 예측이 아니라 부모의 따뜻한 기다림과 신뢰다. AI는 전체 데이터 오차를 줄이지만, 부모는 우리 아이에게 일어나는 기적을 만들어야 한다. AI가 아무리 정교해져도 교육은 결국 사람의 손끝에서 완성된다. AI와 같은 ‘하이테크’는 중요한 도구지만, 아이에게 동기를 부여하고 몰입을 이끌어 내는 힘은 부모의 따뜻한 ‘하이터치’에서 비롯된다. 부모의 따뜻한 시선이 기술과 조화를 이룰 때 자녀는 자신만의 속도와 방식으로 성장하고 스스로의 길을 당당히 열어 갈 수 있다. 정제영 한국교육학술정보원장

취업 잘되는 獨 직업학교 학생들연간 100만명, 300여개 직업 훈련전체 교육생 70%, 해당 기업 취업 새 기술·시대변화 빠른 적응 장점“기업이 기르고 숙련에 높은 보상” 독일 헤센주 프랑크푸르트에 위치한 하인리히 클라이어 학교는 재학생 2700여명 가운데 2300명이 직업교육 과정을 선택한다. 학생들은 메카트로닉스(기계·전자공학)·자동차·철도 운영·안경 광학 등의 전공을 2~3년간 학교와 기업을 오가며 학습한다. 지역 산업을 이끄는 기업들의 기술을 현장에서 직접 배우기 위해서다. 기업에서는 실무를, 학교에서는 이론을 습득하는 이원화 체계는 이 지역 100여개 교육기관에서 운영되며 연 9만명이 취업 시장에 진출한다. 독일에서는 매년 100만명 이상이 총 300여개 직업훈련을 받고 이 가운데 약 70%가 해당 기업에 취업한다. 독일 직업교육 연구와 개발을 담당하는 연방직업교육연구소(BIBB)의 루카 니콜라 젤릭 담당관은 21일 서울신문과의 이메일 인터뷰에서 “독일 직업교육은 기업이 직접 하기 때문에 새 기술을 도입하면 도제생도 교육을 받는다”며 “기술과 시대 변화에 빠르게 적응한다는 게 장점”이라고 밝혔다. 독일은 중등교육에서부터 대학에 진학할 인문계 과정과 일찍 직업에 뛰어드는 직업계 가운데 선택할 수 있다. 직업교육을 선택하면 통상적으로 기업에서 주 3~4일 훈련을 받고 1~2일은 학교에서 수업을 이수한다. 직업교육의 내용과 기준은 기업들이 주도적으로 구성한다. 여기에 BIBB와 상공회의소, 수공업회의소 같은 기관들이 교육 커리큘럼과 교사 자격 향상 프로그램을 지원한다. 기업이 필요로 하는 교육이 이뤄지다 보니 20~34세 직업훈련 졸업생의 고용률은 90.2%(2022년 기준)에 이른다. 별도 채용을 거쳐 교육한 뒤 현업에 투입하는 것보다 도제생을 고용하는 쪽이 비용과 시간 면에서 효율적이라고 판단해서다. 이동임 한국직업능력연구원 박사는 “독일 기업은 직접 투자해 인력을 키워 낸다는 철학이 강하다”며 “노사 파트너십을 통해 숙련 인력에 대한 보상과 급여도 보장되는 선순환 구조”라고 했다. 최근에는 4차 산업혁명을 맞아 역량 강화도 모색하고 있다. 2021년부터 모든 직업 분야에서 ▲디지털 데이터 처리·조사 능력 ▲직장에서의 안전과 건강 ▲환경 보호와 지속 가능성 ▲직업훈련·노동 및 단체교섭법 등 4가지 사항을 커리큘럼에 포함한다. 오는 8월 BIBB는 사무직들을 위한 교육 규정을 최신화하는데, 여기에 디지털 미디어와 데이터 보안 관련 기술을 반영할 계획이다. 젤릭 담당관은 “인공지능(AI) 관련해서도 고용주 대상으로 회사 내 AI 사용과 필요한 직업 역량에 대한 자료를 수집해서 교육에 반영한다”고 설명했다. 어릴 때부터 진로를 탐색하는 학제가 정착돼 있고 사회적 편견이 없다는 점도 직업교육이 안착한 이유로 꼽힌다. 독일은 초등 4년을 졸업하면 전기 중등교육과정으로 들어가 한국 기준 초등 5~6학년부터 진로 탐색을 시작한다. 이후 교사의 조언을 참고해 대학 진학과 직업 활동 가운데 하나를 선택한다. 독일에서 대학 입학 자격을 취득하는 비율은 46.8%로 한국 대학 진학률(2023년 76.2%)의 3분의2 수준이다. 이 박사는 “인문계나 직업계를 선택해도 나중에 바꿀 수 있다. 대학에 다니다 직업교육을 받기도 한다”며 “같은 학사 학위를 보유했더라도 직업교육이 결합된 학사 학위자는 실무 경험이 더 많으므로 임금을 더 받기도 한다”고 전했다. 네덜란드 역시 독일과 유사한 이중 시스템을 운영한다. 전기 중등교육 이수자의 약 50%가 직업교육 경로를 택하며, 지역 산업과 직업훈련 기관을 연계해 산업 발전 및 일자리 창출의 시너지를 낸다. 올해 네덜란드 청년 실업률은 8%대로 경제협력개발기구(OECD) 국가의 평균 청년 실업률(2024년 11.1%)보다 낮은 수준이다. 덴마크는 청소년의 3분의1이 직업교육 훈련에 참여한다. 농업·상업·보건·기술 프로그램에서 훈련받은 인력의 80%는 노동시장에서 고용된다. 또 평생교육 원칙을 적용해 언제든지 직업교육 훈련 시스템에 복귀할 수 있다. 다만 이 국가들도 최근에는 대학에 진학하는 학생이 늘면서 숙련 인력 충원을 고민하고 있다. 젤릭 담당관은 “직업교육을 더 매력적으로 만들어야 한다”며 “사회적 인식을 개선하고 진로에 대한 정확한 정보 전달과 재정적 지원이 필요하다”고 덧붙였다.

양승훈 경남대 사회학과 교수“기술로 성공하는 롤모델 제시해야”이우영 한국산업인력공단 이사장 “AI 발달해도 ‘손끝 기술’ 안 사라질 것”이종선 고려대 노동대학원 교수“디지털·AI 발달로 ‘칼라’ 구분 사라져”청년들이 어떤 색깔의 ‘칼라’를 입어도 사회적 존중과 보람을 느끼며 일하려면 정책과 사회 제도가 뒷받침돼야 한다. 서울신문은 최근 20~30대 사이에 일어나고 있는 ‘블루칼라 열풍’을 청년들의 목소리를 통해 전달했다. 이 열풍을 산업 발전과 우수한 기술자 육성으로 이어 가려면 어떤 노력이 필요할까. 전문가들은 21일 서울 중구 서울신문사에서 열린 대담에서 ▲원·하청 임금 격차 등 노동시장 이중구조 개선 ▲비숙련 블루칼라 노동자를 위한 교육 체계 강화 ▲지역별 특화산업 육성과 청년 일자리 연계 ▲산업구조 재편이 필요하다고 제언했다. 대담에는 한국기술교육대 능력개발교육원장과 한국폴리텍대 이사장을 역임한 이우영 한국산업인력공단 이사장, 노동·산업사회학·사회정책을 전공한 이종선 고려대 노동대학원 교수, 5년간 대우조선해양(현 한화오션)에서 근무하며 산업 현장과 기술혁신을 연구한 양승훈 경남대 사회학과 교수가 참석했다. -땀 흘려 일하는 육체노동이 다시 주목받는 이유가 무엇이라고 보나. 이우영 “고숙련된 노동력에 창의력, 독창적 문제해결 능력까지 갖춘 ‘프로페셔널 블루칼라’들이 부상하고 있다. 일본의 ‘모노즈쿠리’나 독일 ‘마이스터’ 등은 장인 정신으로 대표된다. 자기결정권의 범위가 넓고 직종 만족도가 높다 보니 젊은이들도 주목하고 있다.” 이종선 “기존 산업시대에선 화이트칼라가 공정 과정을 기획·구상하고, 블루칼라는 주어진 분업만 수행했다. 자본주의 발달, 디지털·인공지능(AI) 기술과 함께 플랫폼 노동 등이 떠오르면서 일터 균열이 생겼고, 고소득 육체노동자와 저소득 사무노동자가 공존하듯 ‘칼라’의 구분이 의미 없는 시대가 됐다. 여기에 MZ(1980년대 초~2000년대 초 출생)세대는 일을 선택할 때 기대 소득과 자아실현, 성취감을 추구한다.” 양승훈 “블루칼라 직종에 진입하는 장벽이 허물어지고 있다. 개인이나 소규모 단위로 바로 현장 작업에 뛰어들 수 있을 만큼 다양하고 성능이 좋은 작업 도구를 언제든 쉽게 구할 수 있다. 유튜브 등을 통해 자기 작업을 홍보하는 온라인 공간이 확장되면서 심리 장벽도 낮아졌다.” -용접·도배·목공·배관 등 일부 고소득 블루칼라 직종에 20~30대가 몰리고 있다. 하지만 육체노동을 꺼리는 현상도 여전하다. 양승훈 “블루칼라 종사자가 처음 일을 시작하더라도 생계가 가능하고 일상을 유지할 정도의 처우가 돼야 한다. 문제는 원·하청 간 임금 격차 등 이중구조가 심각해 불가능하다는 것이다.” 이종선 “블루칼라 종사자 80뉴 이상이 저임금·장시간 노동에 시달린다. 제조업, 조선업처럼 경기에 민감할수록 일감이 꾸준히 제공되리라는 보장도 없다. 비정규직이라는 이유로 정규직 월급보다 반도 안 되는 돈을 받고 일하고 싶어 하는 청년은 없다.” -AI 시대에 블루칼라 직종도 많이 사라질 거란 불안감도 크다. 이우영 “아무리 기술이 발달해도 여전히 인간의 ‘손끝 기술’이 필요한 분야가 많다. 독일이나 스위스, 일본처럼 직업훈련이 탄탄한 나라를 보고 배워야 한다. 최근 특성화고 진학률이 다시 올라가기 시작했다. 좋은 신호다. ‘일·학습 병행 프로그램’처럼 고등교육 재학 시절부터 조기 취업해 안착할 때까지 숙련 교육 지원을 좀더 확충해야 한다.” -보완이 시급한 사회안전망은 무엇일까. 이종선 “4대 보험에 가입되지 않은 프리랜서 형태의 노동자들이 많은데 일하다 사고가 나더라도 산재 신청이 어렵다. ‘전국민고용보험’처럼 사회보장제도 안에 포섭할 수 있는 제도적인 고민이 필요하다. 정부가 4대 보험 비용을 일부 지원하는 체계를 갖춰서 일하면서 생계 걱정은 하지 않게끔 해 줘야 한다. 우리 사회의 인식도 바뀌어야 한다.” -사회적 위상과 처우를 개선하기 위해 필요한 것은. 양승훈 “기술로 성공하는 사례를 소개해 롤모델을 제시해야 한다. 또 소득이 높지 않은 저연차 청년 블루칼라들이 초기 경력을 쌓아 나가는 과정에서 이탈하지 않도록 금융 측면의 지원도 효과가 있다. ‘내일채움공제’ 등이 대표적이다. 다른 하나는 노동자 스스로 배우고, 배움과 숙련의 공이 본인에게 돌아갈 수 있는 제도적 설계를 갖춰야 한다. 영국이나 독일은 할아버지 세대부터 손주까지 공장을 다니거나 생산직을 이어 오는 사례가 많다. 이렇게 해도 대우받고 생계유지가 가능하다는 걸 보여 줘야 한다.” -정부가 해야 할 정책적 지원은. 이우영 “정부와 노사가 함께하는 산업협의체와 인적자원개발위원회 등의 기능을 강화해야 한다. 지금도 조선업이 갑자기 어려워진다든지 고용위기 지역이 발생하는 위기 시에는 정부 예산을 투입해 근로자 직업훈련을 시키고 지원금도 준다. 독일이나 스페인처럼 지역별 특화 산업 환경을 조성하면서 숙련기술이 정착할 수 있도록 지방자치단체가 청년들에게 ‘괜찮은 일자리’를 제공하고 직업훈련을 병행하는 것도 고려할 만하다.”

중국 항저우의 한 주유소에서 운영하는 주유 로봇 시스템이 다시금 주목받고 있습니다. 팔처럼 생긴 로봇은 차량 주유구를 자동으로 인식해 덮개를 열고, 주유기를 꽂아 기름을 넣은 후 다시 돌려놓는 과정을 거치는데요. 이 모든 게 단 120초라는 짧은 순간에 끝납니다. 주유소 기계 앞에 차량을 멈춰 세우기면 운전자는 차에 탄 채로 스캔, 결제, 주유까지 모두 마칠 수 있다고 하는데요. 이 로봇의 이름은 ‘驿公里(이궈리) 에너지 암’이라고 알려졌습니다. 이는 중국 저장성에 위치한 인공지능(AI) 및 로봇 기술 전문 기업인 이궈리 스마트 테크놀로지사에서 개발했습니다. 이 로봇은 AI을 기반으로 90% 이상 차량 주유구 구조를 인식할 수 있고 향후 자기 학습을 통해 100%에 가까운 인식률을 목표로 하고 있다고 전해졌습니다. 이 영상은 2023년 공개됐는데요. 지난 16일 소셜미디어(SNS) 엑스 등에 같은 영상이 올라와 또다시 화제가 됐습니다. 영상을 본 사람들은 “중국이 너무 빠른 속도로 발전하고 있다”, “이렇게 하면 휴대폰을 하면서 주유를 하는 사람들을 피할 수 있다”, “이렇게까지 해야 할 필요가 있는지 모르겠다”, “앞으로 더 발전할 여지가 보인다”는 등 다양한 반응을 남겼습니다.

청년들이 어떤 색깔의 ‘칼라’를 입어도 사회적 존중과 보람을 느끼며 일하려면 정책과 사회 제도가 뒷받침되어야 한다. 서울신문은 최근 20~30대 사이에 일어나고 있는 ‘블루칼라 열풍’을 청년들의 목소리를 통해 전달했다. 이 열풍을 산업 발전과 우수한 기술자 육성으로 이어가려면 어떤 노력이 필요할까. 전문가들은 21일 서울 중구 서울신문에서 열린 대담에서 ▲원하청 임금 격차 등 노동시장 이중구조 개선 ▲비숙련 블루칼라 노동자를 위한 교육 체계 강화 ▲저임금 노동자 노동 조건 개선 ▲지역별 특화산업 육성과 청년 일자리 연계 ▲산업구조 재편이 필요하다고 제언했다. 대담에는 한국기술교육대 능력개발교육원장과 한국폴리텍 이사장을 역임한 이우영 한국산업인력공단 이사장, 노동·산업사회학·사회정책을 전공한 이종선 고려대 노동대학원 교수, 5년간 대우조선해양(현 한화오션)에서 근무하며 산업 현장과 기술혁신을 연구한 양승훈 경남대 사회학과 교수가 참석했다. -땀 흘려 일하는 육체노동이 다시 주목받는 이유가 무엇이라고 보나 이우영 “고숙련된 노동력에 창의력, 독창적 문제해결 능력까지 갖춰진 ‘프로페셔널 블루칼라’들이 부상하고 있다. 일본의 ‘모노즈쿠리’나 독일 ‘마이스터’ 등은 장인 정신으로 대표된다. 자기결정권이 넓고 직종 만족도가 높다 보니 젊은이들도 주목하고 있다.” 이종선 “기존 산업시대에선 화이트칼라가 공정 과정을 기획하고 구상하고, 블루칼라는 주어진 분업만 수행했다. 자본주의 발달, 디지털·인공지능(AI) 기술과 함께 플랫폼 노동 등이 떠오르면서 일터 균열이 생겼고, 고소득 육체노동자와 저소득 사무노동자가 공존하듯 ‘칼라’의 구분이 의미 없는 시대가 됐다. 여기에 MZ(1980년대 초~2000년대 초 출생) 세대는 일을 선택할 때 기대 소득과 자아실현, 성취감을 추구한다.” 양승훈 “블루칼라 직종에 진입하는 장벽이 허물어지고 있다. 개인이나 소규모 단위로 바로 현장 작업에 뛰어들 수 있을 만큼 다양하고 성능이 좋은 작업 도구를 언제든 쉽게 구할 수 있다. 또 단순히 일이 아니라 업무 완성도를 높여가면서 성취감과 자부심을 느끼는 블루칼라들이 많다. 유튜브 등을 통해 자기 작업을 보여주고 홍보하는 온라인 공간이 확장되면서 심리 장벽도 낮아지고 있다.” -용접·도배·목공·배관 등 일부 고소득 블루칼라 직종에 20~30대가 몰리고 있다. 하지만 육체노동을 꺼리는 현상도 여전하다. 양승훈 “블루칼라 종사자의 숙련도별 분포로 봤을 때 20~30대는 고숙련자에 해당하기 어렵다. 그렇다 보니 처음 일을 시작하더라도 생계가 가능하고 일상을 유지할 정도의 처우가 돼야 한다. 문제는 원·하청 간 임금 격차 등 이중구조가 심각해 불가능하다는 것이다. 정규직이 되면 호봉순으로 임금이 오르지만 비정규직은 계속 최저임금을 받는다. 이 격차를 줄이지 않으면 청년들은 블루칼라 노동시장 자체에 진입하지 않는다. 블루칼라 직종에 젊은 인력도 지속적으로 진입해야 미래 명장이나 장인으로 클 사람도 생기는 거다.” 이종선 “블루칼라 종사자 80％ 이상이 저임금·장시간 노동에 시달린다. 최저생계에 가까운 소득으로 고용까지 불안한 이들이 많고, 작업 현장도 굉장히 열악한 곳이 많다. 또 제조업, 조선업처럼 경기에 민감할수록 일감이 꾸준히 제공되리라는 보장도 없다. 특히 같은 작업장에서 같은 일을 하더라도 비정규직이라는 이유로 정규직 월급보다 반도 안 되는 돈을 받고 일하고 싶어하는 청년은 없다.” -AI 시대에 블루칼라 직종도 많이 사라질 거란 불안감도 크다. 이우영 “산업구조 재편이 시급하다. 아무리 기술이 발달해도 로봇이나 AI 등장으로 단순 반복 작업과 같은 노동은 대체하더라도 여전히 인간의 ‘손끝 기술’이 필요한 분야가 많다. 제조업 분야는 이미 중국이 치고 올라왔다. 우리가 잘할 수 있는 산업 분야를 넓혀가고 기업가 정신이 결합한 블루칼라를 키워야 한다. 독일이나 스위스, 일본처럼 직업훈련이 탄탄한 나라를 보고 배워야 한다. 최근 특성화고 진학률이 다시 올라가기 시작했다. 아주 좋은 신호다. ‘일·학습 병행 프로그램’처럼 고등교육 재학 시절부터 조기 취업해 안착할 때까지 숙련 교육 지원을 좀 더 확충해야 한다.” -보완이 시급한 사회안전망은 무엇일까 이종선 “블루칼라 직종 중에도 AI가 확산하면서 단순노동 일감은 많이 사라질 것이다. 말 그대로 고용불안이 가중되는 건데 이를 해소할 수 있는 정책 지원이 요구된다. 4대 보험에 가입되지 않은 프리랜서 형태의 노동자들이 많은데 일하다 사고가 나더라도 산재 신청도 어렵다. ‘전국민고용보험’처럼 사회보장제도 안에 포섭할 수 있는 제도적인 고민이 필요하다. 일정 소득이 안 되는 노동자라 하더라도 정부가 4대 보험 비용을 일부 지원하는 체계를 갖춰서 일하면서 생계 걱정은 하지 않게끔 해줘야 한다. 또 블루칼라 노동 전반에 대한 우리 사회의 인식도 바뀌어야 한다.” - 사회적 위상과 처우를 개선하기 위해 필요한 것은 양승훈 “꿈과 안정, 이 두 가지를 보장해줘야 한다. 기술로 성공하는 사례를 제시해 롤모델을 제시해야 한다. 또 노동시장에 임금 이중구조와 각종 편차를 줄일 방안이 필요하다. 소득이 높지 않은 저연차 청년 블루칼라들이 초기 경력을 쌓아나가는 과정에서 이탈하지 않도록 금융 측면의 지원도 효과가 있다. ‘내일채움공제’ 등이 대표적이다. 다른 하나는 노동자 스스로 배우고, 배움과 숙련의 공이 본인에게 돌아갈 수 있는 제도적 설계를 갖춰야 한다. 영국이나 독일은 할아버지 세대부터 손주까지 공장을 다니거나 생산직을 이어오는 사례가 많다. 이렇게 해도 대우받고 생계유지가 가능하다는 걸 보여줘야 한다.” -정부가 해야 할 정책적 지원은 이우영 “정부와 노사가 함께하는 산업협의체와 인적자원개발위원회 등의 기능을 강화해야 한다. 지금도 조선업이 갑자기 어려워진다든지 고용위기 지역이 발생하는 위기 시에는 정부 예산을 투입해 근로자 직업훈련을 시키고 지원금도 준다. 실업급여 같은 사회안전망을 통해 블루칼라 노동자들이 일을 유지할 수 있도록 온기를 전달해야 한다. 평상시에도 독일이나 스페인처럼 지역별 특화 산업 환경을 조성하면서 숙련기술이 정착할 수 있도록 지방자치단체가 청년들에게 ‘괜찮은 일자리’를 제공하고 직업훈련을 병행하는 것도 고려할 만하다.”

스마트 건설 기술과 인공지능(AI)의 발전은 건축물 품질 관리 패러다임을 근본적으로 변화시키고 있다. AI는 기존의 ‘시공 후 점검’ 방식에서 벗어나 ‘문제 발생 전’을 예측하고 예방하는 방식으로 건설 현장의 효율성과 신뢰도를 높이고 있다. AI, ‘문제 생기기 전’을 본다: 선제적 품질관리의 시작전통적인 건설 현장의 품질관리는 시공이 완료된 후 대조표를 기반으로 사람이 직접 육안 확인을 통해 문제를 발견하고 재시공 또는 보수하는 방식이었다. 이러한 방식은 공정마다 막내부터 대리급 직원들이 발로 뛰며 검측 요청서를 작성하고 감리 승인을 받는 등 많은 시간과 인력을 필요로했다. 그러나 이 방식의 가장 큰 문제점은 이미 문제가 발생한 뒤에야 뭔가를 발견할 수 있다는 점이다. 다음 공정으로 넘어가기 전 잘못된 시공이 발견되면 수정에 시간이 소요되고 재시공 비용이 발생하는 등 큰 손해를 보게 된다. 바로 이 지점에서 AI 기반 품질관리 기술이 핵심적인 역할을 하기 시작한다. 한국토지주택공사(LH)는 건설정보모델링(BIM) 적용을 확대해 철근 배근 과정의 문제점을 쉽게 발견할 수 있도록 건설 현장 정보를 디지털화하고 있다. 설계 데이터가 입력된 모바일 기기로 철근이 배근(철근을 설계에 맞게 배열)된 곳을 촬영하면 설계상 배근 내역이 화면에 표시돼 시공 상태를 즉시 확인할 수 있다. 이는 과거 종이 도면을 일일이 비교하며 확인해야 했던 방식보다 진일보했다. 현장 담당자의 숙련도에 따른 품질관리 수준 편차를 줄이고 업무 효율성을 크게 개선했다. 현대건설은 자체 개발한 ‘폐쇄회로(CC)TV 영상 분석 시스템’을 일부 현장에 시범 적용해 공사 현장에서 수집한 영상 데이터를 건설업 맞춤형으로 학습한 AI가 분석하도록 하고 있다. 스마트건설연구실 주도하에 스팟(로봇개), 무인 드론, 스마트 글래스, 보디캠 등 다양한 장비를 활용한 현장 관리를 통해 부실시공과 안전사고를 선제적으로 차단하려고 시도하고 있다. 현대건설은 이를 점차 전 현장으로 확대 적용할 예정이다. 이러한 기술이 확대 적용되면 크게 세 가지 AI 분석 예측 모델이 건설 현장에 자리잡을 것으로 예상된다. -영상 분석 AI: 철근 배근, 단열재 시공 상태를 사진이나 영상으로 실시간 분석해 기준에 부합하지 않으면 즉시 경고 또는 알림을 보낸다. -패턴 예측 AI: 동영상으로 촬영된 데이터를 비교·분석해 과거 수천 개 현장의 시공 및 하자 데이터를 학습한 AI가 특정 공정이나 자재 조합에서 하자 발생 가능성을 예측한다. -음향·온도·시각 자료 분석 AI: 미리 심어놓은 센서를 통해 콘크리트 타설 뒤 강도를 측정하거나 자재의 탈락 가능성 등을 음향, 온도, 시각 데이터를 통해 탐지한다. 실제로 몇몇 스타트업 기업에서 콘크리트 타설 시 온도 센서를 매립해 양생 과정에서 구조체 내부 온도를 측정하고 과거 축적된 온도 데이터와 계산식을 통해 압축강도를 예측하는 시도를 하고 있다. 이는 굳이 콘크리트 공시체로 시험을 하지 않고도 거푸집 탈형 시기를 적절히 예측해 공사 기간을 단축하려는 노력의 일환이다. 이러한 기술들은 사람이 인지하기 어려운 미세한 오류와 위험을 조기에 감지할 수 있는 능력을 갖추고 있다. 기술이 현장을 바꾸는 방식: 사람과 기술의 조화스마트 기술이 개발되고 빅데이터를 활용한 AI 기술이 현장 업무를 대체해 품질 사고를 예방할 수 있다고 해도 기술이 제 역할을 하려면 현장이 이를 신뢰하고 꾸준히 활용해야 한다. 기술 부서에서 아무리 훌륭한 시스템을 만들어도 현장에서 외면받는다면, 그것은 기술 자체의 문제가 아니라 ‘현장의 준비’ 문제일 수 있다. 대개 사람들은 새로운 것을 시도하기를 꺼리며 과거에 해왔던 방식대로 관리하려는 습성이 있기 때문이다. 결국 기술보다 중요한 것은 습관과 사고방식의 변화다. 사용자가 AI 기반 품질관리 기술이 ‘왜 필요한지’ 명확히 이해하지 못한다면 아무리 첨단 기술이라도 무용지물이 될 수 있다. 따라서 기술 도입과 함께 지속적인 현장 교육, 실제 사용 유도, 그리고 피드백 루프 설계가 필수적으로 이뤄져야 한다. AI는 건설 품질관리의 새로운 도구일 뿐, 그 도구를 어떻게 활용하느냐는 전적으로 사람에게 달려 있다. 기술은 하자를 ‘줄이는’ 도구이자, ‘예방 중심’의 새로운 건설 문화를 만드는 강력한 촉매제다. 그러므로 지속적인 교육과 반복적인 활용, 문화적 내재화를 통해서만 하자가 없는 건축물, 스마트한 시공, 고객에게 신뢰받는 건설사를 만들어갈 수 있을 것이다.

스마트 건설 기술과 인공지능(AI)의 발전은 건축물 품질 관리 패러다임을 근본적으로 변화시키고 있다. AI는 기존의 ‘시공 후 점검’ 방식에서 벗어나 ‘문제 발생 전’을 예측하고 예방하는 방식으로 건설 현장의 효율성과 신뢰도를 높이고 있다. AI, ‘문제 생기기 전’을 본다: 선제적 품질관리의 시작전통적인 건설 현장의 품질관리는 시공이 완료된 후 대조표를 기반으로 사람이 직접 육안 확인을 통해 문제를 발견하고 재시공 또는 보수하는 방식이었다. 이러한 방식은 공정마다 막내부터 대리급 직원들이 발로 뛰며 검측 요청서를 작성하고 감리 승인을 받는 등 많은 시간과 인력을 필요로했다. 그러나 이 방식의 가장 큰 문제점은 이미 문제가 발생한 뒤에야 뭔가를 발견할 수 있다는 점이다. 다음 공정으로 넘어가기 전 잘못된 시공이 발견되면 수정에 시간이 소요되고 재시공 비용이 발생하는 등 큰 손해를 보게 된다. 바로 이 지점에서 AI 기반 품질관리 기술이 핵심적인 역할을 하기 시작한다. 한국토지주택공사(LH)는 건설정보모델링(BIM) 적용을 확대해 철근 배근 과정의 문제점을 쉽게 발견할 수 있도록 건설 현장 정보를 디지털화하고 있다. 설계 데이터가 입력된 모바일 기기로 철근이 배근(철근을 설계에 맞게 배열)된 곳을 촬영하면 설계상 배근 내역이 화면에 표시돼 시공 상태를 즉시 확인할 수 있다. 이는 과거 종이 도면을 일일이 비교하며 확인해야 했던 방식보다 진일보했다. 현장 담당자의 숙련도에 따른 품질관리 수준 편차를 줄이고 업무 효율성을 크게 개선했다. 현대건설은 자체 개발한 ‘폐쇄회로(CC)TV 영상 분석 시스템’을 일부 현장에 시범 적용해 공사 현장에서 수집한 영상 데이터를 건설업 맞춤형으로 학습한 AI가 분석하도록 하고 있다. 스마트건설연구실 주도하에 스팟(로봇개), 무인 드론, 스마트 글래스, 보디캠 등 다양한 장비를 활용한 현장 관리를 통해 부실시공과 안전사고를 선제적으로 차단하려고 시도하고 있다. 현대건설은 이를 점차 전 현장으로 확대 적용할 예정이다. 이러한 기술이 확대 적용되면 크게 세 가지 AI 분석 예측 모델이 건설 현장에 자리잡을 것으로 예상된다. -영상 분석 AI: 철근 배근, 단열재 시공 상태를 사진이나 영상으로 실시간 분석해 기준에 부합하지 않으면 즉시 경고 또는 알림을 보낸다. -패턴 예측 AI: 동영상으로 촬영된 데이터를 비교·분석해 과거 수천 개 현장의 시공 및 하자 데이터를 학습한 AI가 특정 공정이나 자재 조합에서 하자 발생 가능성을 예측한다. -음향·온도·시각 자료 분석 AI: 미리 심어놓은 센서를 통해 콘크리트 타설 뒤 강도를 측정하거나 자재의 탈락 가능성 등을 음향, 온도, 시각 데이터를 통해 탐지한다. 실제로 몇몇 스타트업 기업에서 콘크리트 타설 시 온도 센서를 매립해 양생 과정에서 구조체 내부 온도를 측정하고 과거 축적된 온도 데이터와 계산식을 통해 압축강도를 예측하는 시도를 하고 있다. 이는 굳이 콘크리트 공시체로 시험을 하지 않고도 거푸집 탈형 시기를 적절히 예측해 공사 기간을 단축하려는 노력의 일환이다. 이러한 기술들은 사람이 인지하기 어려운 미세한 오류와 위험을 조기에 감지할 수 있는 능력을 갖추고 있다. 기술이 현장을 바꾸는 방식: 사람과 기술의 조화스마트 기술이 개발되고 빅데이터를 활용한 AI 기술이 현장 업무를 대체해 품질 사고를 예방할 수 있다고 해도 기술이 제 역할을 하려면 현장이 이를 신뢰하고 꾸준히 활용해야 한다. 기술 부서에서 아무리 훌륭한 시스템을 만들어도 현장에서 외면받는다면, 그것은 기술 자체의 문제가 아니라 ‘현장의 준비’ 문제일 수 있다. 대개 사람들은 새로운 것을 시도하기를 꺼리며 과거에 해왔던 방식대로 관리하려는 습성이 있기 때문이다. 결국 기술보다 중요한 것은 습관과 사고방식의 변화다. 사용자가 AI 기반 품질관리 기술이 ‘왜 필요한지’ 명확히 이해하지 못한다면 아무리 첨단 기술이라도 무용지물이 될 수 있다. 따라서 기술 도입과 함께 지속적인 현장 교육, 실제 사용 유도, 그리고 피드백 루프 설계가 필수적으로 이뤄져야 한다. AI는 건설 품질관리의 새로운 도구일 뿐, 그 도구를 어떻게 활용하느냐는 전적으로 사람에게 달려 있다. 기술은 하자를 ‘줄이는’ 도구이자, ‘예방 중심’의 새로운 건설 문화를 만드는 강력한 촉매제다. 그러므로 지속적인 교육과 반복적인 활용, 문화적 내재화를 통해서만 하자가 없는 건축물, 스마트한 시공, 고객에게 신뢰받는 건설사를 만들어갈 수 있을 것이다.

협상은 ‘상생’… 적으로 인식 안 돼경사노위서 정년연장 등 대화하고사회 합의 형성 중시 문화 확산돼야소송 대신 합의·조정 해결 많아지고AI·고령화 대응 노사정 간 대화 절실분쟁해결기구 활용 제도화 나서야K이슈플랫폼은 사단법인 싱크탱크인 K정책플랫폼(이사장 전광우, 공동원장 정태용·박진)이 개최하는 월례 토론회이다. 다툼만 있고 해결이 없는 우리 사회에 합의를 통한 정책 방향 제시를 목표로 기획됐다. 이번 25회를 끝으로 그간 2년의 기획을 마무리한다. 의제 : 어떻게 노사 합의를 촉진할 것인가?토론자 : 문성현 전 경제사회노동위원회 위원장 김태기 중앙노동위원회 위원장사회 및 원고 : 박진 (K정책플랫폼 공동원장, KDI대학원 교수) 2025년 국제경영개발대학원(IMD) 평가에 의하면 우리 노동 분야의 경쟁력은 53위로, 종합 순위(27위)에 비해 크게 낮다. 노동 분야의 사회적 합의는 미래의 성장은 물론 분배와 삶의 질도 결정한다. 그러나 민주노총은 1999년 노사정위원회에서 탈퇴한 이후 지금껏 노사정 대화체에 참여하지 않고 있다. 우리는 합의 불능 국가가 돼 가고 있는가? 노동 분야의 사회적 합의 형성, 어떻게 촉진할 수 있을까? [사회] 노동계의 좌우를 대표하는 두 분을 모셔 영광이다. 먼저 두 분이 걸어온 길을 소개해 달라. [문] 전태일의 친구가 되겠다는 생각에 노동운동을 시작했다. 1980년 선반공으로 시작해 노동계에서 전노협 사무총장, 금속연맹 위원장, 민주노동당 대표를 지내면서 6차례 구속됐다. 그때 문재인 변호사의 도움을 받았었다. 별명이 문‘전투’로서 전투적, 이념적, 정치적 노동운동의 중심에 있었다. 문재인 정부의 5년 동안 사회적 대화를 이끄는 경제사회노동위원회 위원장을 지냈다. 지금은 경남 거창에서 호두 농사를 짓고 있다. 삼성의 노사관계 발전을 위한 자문도 하고 있다. [김] 노사관계를 전공하고 한국노동연구원의 설립 멤버로서 이론과 현장에 모두 강한 연구자가 되고자 노사 갈등 사업장을 누비고 경사노위, 중앙노동위 등에 참여하기도 했다. 단국대 교수로 부임한 후에는 학교에 국내 처음으로 분쟁해결연구센터를 만들어 갈등해결 연구와 전문가 양성에 몰두했다. 지금 일하는 중앙노동위원회는 노·사·공익 3자로 구성된 준사법적 성격의 합의제 행정기관이다. 노사 분쟁을 신속·공정하게 조정·판정하는 일을 하고 있다. [사회] 왜 우리 사회는 합의를 잘 이루지 못하고 있을까? [문] 1995년 어느 사업장의 노사 임금교섭에서 “전 조합원이 똘똘 뭉쳐 임투 승리!”를 외쳤는데 사장이 “노조가 승리하면 나는 패배해야 하나요”라고 질문했다. 머리를 한 대 맞은 느낌이 들었다. 협상 상대는 같이 문제를 해결하는 상생의 파트너인데 적으로 인식하면 합의를 할 수 없다. [김] 공감한다. 아울러 형사처벌주의가 너무 광범위한 것도 합의 형성을 어렵게 만드는 한 요인이다. 당사자들이 자율적으로 분쟁을 해결하려 하기보다 검경에 고소·고발 혹은 진정을 내는 경우가 많다. 소송으로 가는 대신 당사자들의 합의나 조정(調停)에 의한 문제해결이 많아져야 한다. [사회] 두 분이 각각 이해당사자, 정부의 문제를 지적해 주셨다. 합의 불발 시 상황(BATNA)이 나빠야 합의가 쉽게 이뤄질 것이다. 그러자면 합의에 걸림돌이 되는 당사자에 대해 따가운 질책을 던지는 중립적 전문가와 언론의 역할이 중요하다는 점도 언급하고 싶다. [사회] 합의 형성에 성공했던 사례를 들어 합의 촉진 방안을 제시해 달라. [문] 2018년 쌍용자동차 정리해고 노동자 복직이 생각난다. 당시 노조는 일거에 119명을 복직시켜야 한다고 했고 사측은 숫자를 줄여야 한다고 했는데, 결국 119명을 유지하되 이를 순차적으로 복직시키는 것으로 합의를 봤다. 원하는 바를 100% 달성하려고 하면 합의가 어렵다. 어느 정도 양보를 해야 합의가 가능해진다. 그러자면 상대의 제안을 목표가 아니라 합의 불발 시 상황과 비교해야 한다. 상대의 제안이 목표보다 못해도 합의 불발 시 상황보다는 낫다면 수용해야 하는데, 이해당사자들이 목표의 100% 달성을 추구하면 합의는 멀어진다. [김] 중앙노동위원회가 버스·병원·철도 등의 노사 합의를 도와준 사례가 많다. 2023~2024년 서울시내버스 단체교섭의 경우 노동위원회는 노사 간은 물론 서울시와 노사 간의 조정자 역할을 했다. 조정은 당사자들이 다양한 대안을 탐색케 하는 장점이 있다. 사회 각 부문에서 활용됐으면 한다. [사회] 그렇다면 합의에 이르지 못한 사례를 통해 그 배경을 알아보자. [문] 해고자 복직에는 합의를 봤으나 해고기간 중의 임금지불 문제로 결국 합의가 이뤄지지 않은 사례가 생각난다. 협상에 임하는 당사자가 실리적 합의가 아니라 명분 혹은 선명성 과시를 목표로 하는 경우에는 합의가 어렵다는 교훈을 준다. [사회] 그간 24회 진행된 K이슈플랫폼 합의토론에서도 “합의 사실이 알려지면 본인이 매장 당하므로 합의해 줄 수 없다”는 참석자가 있었다. [김] 노동위원회의 조정에도 불구하고 합의하지 못한 외국계 기업의 노사 분쟁이 기억난다. 사용자 측은 한국의 노사 관행을 이해하지 못했고, 노조 역시 글로벌 기업의 특성을 이해하지 못했기 때문이다. 상호 이해가 중요하다는 교훈을 얻을 수 있다. [사회] 지금의 노사관계에 대해 평가한다면? [문] 과거에 비하면 노사관계가 많이 성숙됐다. 노조는 회사가 잘돼야 노동자도 잘된다고 생각하고, 회사도 노동 조건을 개선해야 생산성이 올라간다고 생각하게 됐다. 다만 노조가 없는 중소기업의 노동자, 플랫폼 등 비정형 노동자를 어떻게 보호할지가 문제다. [김] 동감이다. 임금 등의 단체교섭은 경험이 많이 쌓여 과거보다 안정화됐다. 하지만 직장 내 괴롭힘 등 개별적 고용 분쟁은 빈도가 크게 늘고 복잡해져 생산성에 대한 타격이 파업보다 더 큰 상태다. [사회] 노동 분야의 합의를 위해 당부하고 싶은 말은? [문] 민주노총이 경사노위에 복귀해야 한다. 노동계는 1998년 당시 노사정위원회에 참여해 정리해고 등을 합의한 것에 대해 트라우마를 가지고 있는 듯하다. 그러나 노사관계는 상생하는 관계로서 지속적으로 대화를 나눠야 한다. 이는 나만의 경험이 아니라 1987년 이후 노동운동의 1세대 대부분이 갖게 된 생각이다. [김] 인공지능(AI), 고령화 등의 급격한 환경 변화에 대응하기 위한 노사정 간 사회적 대화가 절실하다. 새로운 일자리를 만들고, 고령 빈곤을 막기 위한 해법을 찾는데 민주노총도 적극 나서야 한다. [사회] 정년연장, 주4.5일제, 노란봉투법 등 최근 노동 관련 쟁점이 많은데 어떻게 풀어야 할까? [문] 경사노위를 통해 노사정이 충분히 대화해야 한다. 각 당사자는 100% 승리를 추구해서는 안 되며 단계적, 부분적 성취를 추구해야 한다. [김] 노동시장과 노사관계에 충격이 큰 만큼 세밀하고 정교하게 추진해야 한다. 사회적 대화를 통해 합의에 이르면 좋겠지만 그것이 어려운 경우 정부가 전국을 돌면서 이해당사자의 의견과 찬반양론을 충분히 경청하고 의사결정을 내릴 필요가 있다. [사회] 합의가 안 된다고 현상 유지를 해선 안 된다는 뜻으로 이해된다. [사회] 정치가 오히려 갈등을 증폭시키고 있다. 사회적 합의를 위해 정치권에 바라는 것은? [문] 먼저 행정부와 입법부 권력이 일치돼야 합의가 쉬워진다. 내각제까지 가지 않더라도 대선과 총선을 동시에 치루는 것도 한 방안일 것이다. 물론 양당이 상대를 인정하고 타협하는 관행을 만들어야 한다. 집권 세력의 포용적인 태도가 중요하다고 생각된다. [김] 국회와 정당이 중요한 정책 이슈에 대한 논의 방식을 바꿔야 한다. 정책 대안의 합의에 앞서 환경 변화에 대해 먼저 공감대를 형성하고 그 토대 위에서 서로 추구하는 정책 목표를 논의하는 것이 바람직하다. 이러한 변화는 다수당이 선도해야 성공할 수 있다. [사회] 그러자면 유권자도 무조건 한 당을 지지하기보다는 잘잘못을 따질 수 있어야 하겠다. 극단적 정당의 뒤에는 극단적 유권자가 있기 때문이다. 마무리를 부탁한다. [김] 공공 갈등 해결에 중앙노동위와 같은 분쟁해결기구의 활용을 제도화했으면 좋겠다. 과거 화물연대 파업도 위원회가 조정자 역할을 했다면 좋았을 것이다. 또 합의 형성을 지원하는 화해나 조정 전문가를 많이 양성하면 좋겠다. [문] 공감이다. 노사정 그리고 전문가 모두 사회적 학습과정에 참여해야 한다. 우리 사회에 합의 형성을 중시하는 문화가 확산됐으면 한다. [사회] 두 분이 화해와 조정 등 대안적분쟁해결(ADR)로 당사자들의 자율적 분쟁 해결을 지원하는 재단을 같이 준비한다고 들었다. 이념적 출발은 달랐지만 이제 같은 목표를 향해 뛰는 두 분의 모습을 노사가 보고 배웠으면 한다. 대한민국이 합의를 통해 미래를 위한 변화를 만들어 가기를 소망하며 시리즈를 마친다.

새 정부에 G프로젝트 제안무제한 개발 가능 공군부대 부지에1.3만개 기업 AI 활용할 허브 구축주민 관심 높은 3+1 사업종합병원 내년 착공, 신안산선 지연복합역사엔 청년주택 등 추가 고심금천형 복지 공동체 노력예산 55%는 민생 복지에 집중 편성평생학습관·진로진학센터 등 운영“경공업에서 출발한 우리 금천구와 G밸리가 정보기술(IT) 클러스터를 기반으로 다시 한번 도약하려면 미국 시애틀 아마존 캠퍼스처럼 인공지능(AI) 캠퍼스를 만들어야 한다고 생각했죠.” ‘금천 토박이’ 유성훈 서울 금천구청장은 올해로 30주년을 맞은 금천구의 역사를 오롯이 지켜본 행정 전문가다. 한결같이 금천구 발전을 위해 머리를 맞대고 직접 발로 뛰며 엉킨 실타래를 풀어왔다. 최근에는 군부대로 쓰이는 부지를 활용할 묘안을 국정기획위원회에 냈다. 이곳에 G밸리와 연계해 중소기업도 AI를 활용할 수 있는 허브를 만들자는 제안이었다. 지난 14일 G밸리2단지기업지원센터에서 만난 유 구청장은 “서울 4대 경제권인 금천구와 G밸리는 새로운 시대를 준비하기 위한 요건을 갖춘 곳”이라며 자신감 있는 목소리로 그간 민선 8기의 성과와 앞으로의 구상을 소개했다. 다음은 유 구청장과의 일문일답. -새 정부의 국정기획위원회에 어떤 금천구 사업을 제안했나. “금천의 지역 사업을 국정 과제에 녹여내야 한다고 생각했다. 국정 기획 방향과 현장의 정책 수요를 연결해 크게 G프로젝트, G밸리혁신, 주민자치회 활성화 등 3가지를 제안했다. 우선 금천 프로젝트를 뜻하는 G프로젝트는 약 3만 8000평의 공군부대 부지를 활용해 인공지능을 활용할 수 있는 허브 센터를 구축하자는 내용이다. 또한 G밸리는 정보기술을 넘어 데이터·네트워크·AI라는 이른바 ‘D·N·A 산업’의 핵심 거점으로 재구조화해야 한다. 서울 유일의 국가산업단지임에도 지원이 충분하지 않은 부분이 있었다. 중소기업 중심의 AI 균형발전을 해야 한다면 서울 서남권이 터전이 돼야 한다.” -AI 허브센터는 중소기업에 어떤 도움이 될까. “감이나 주먹구구로 연구개발(R&D)을 하는 시대는 지났다. 디지털 혁신을 했듯, 인공지능으로 업무 혁신을 해야 한다. 대기업은 예를 들어 휴대전화를 개발할 때 그동안 쌓인 방대한 데이터를 기반으로 개발한다. 중소기업도 경쟁할 수 있도록 공공데이터를 쓸 수 있게 해 줘야 한다. 공공데이터마다 관리하는 부처가 나뉘어져 있거나 접근하지 못하는 현실을 해결해 주는 행정혁신도 필요하다. 공군부대 부지는 가까이에 약 1만 3000개 기업이 있는 G밸리가 있어 AI 활용에 최적화된 위치다. 게다가 공군부대가 축소(이전)되고 부지 개발에 대한 기부채납을 투입한다면 별도 국비도 필요 없다.” -금천의 숙원사업인 공군부대 이전을 위한 준비도 마침 궤도에 올랐다. “임기 동안 가장 보람 있었던 성과이기도 하다. 공군부대 부지는 지난해 7월 국토교통부로부터 공간혁신구역 선도사업 대상으로 확정됐다. 도시계획이나 용적률 등에 제한받지 않고 자유롭게 개발할 수 있는 화이트존이 된 거다. 미래복합지구로 재탄생시킬 수 있는 법적·제도적 인프라도 갖춰진 만큼 장관 임명이 마무리되면 국토부나 국방부 등과 협의하기 위해 준비 중이다.” -그 밖에 금천구청 복합역사 개발, 신안산선 개통, 대형 종합병원 설립 등 ‘3+1’ 사업에도 주민들 관심이 높다. “정치적 혼란을 비롯한 여러 여건상 어려움이 있었다는 아쉬움도 남지만 속도를 내고 있다. 종합병원 건립은 코로나19부터 시작해 토양오염 문제도 해결해야 했고, 부지에서 발견된 멸종위기종 맹꽁이는 시흥계곡 오미원에 하나하나 옮겼다. 9월 안에 마지막 서류 제출이 끝나면 내년 봄까지 착공해 2031년에 종합병원을 완공할 수 있다. 신안산선 개통은 다소 멀어졌지만, 다들 이해하고 있다. 금천구청 복합역사 개발에 대해선 철도청과 연말을 목표로 계획 용역을 진행 중이다. 철도청의 업무보고에는 철도연구원을 확대해 금천구청역·영등포역 등으로 이전하는 안도 담긴 것으로 전해졌다. 복합역사를 개발할 때 이러한 R&D 기능뿐만 아니라 청년주택이나 호텔도 넣을 방안을 고심하고 있다.” -임기 동안 예산 규모가 두 배 가까이 늘었다. “예산은 힘이다. 민선 7기가 시작된 2018년 금천구 예산은 3977억원이었으나 올해는 7649억원으로 역대 최대다. 금천구의 역량과 가치가 두 배로 늘었다는 거다. 그중 55%는 민생 안정을 위한 복지에 집중 편성하고 있다. 재정안정화 기금을 선제적으로 만들어 둔 덕에 민생회복 소비쿠폰 준비도 어려움이 없었다. 안양천 장미정원이나 오미원처럼 국비를 확보해 사업을 추진하기 위해 직원들과 적극행정을 하고 있다.” -내년부터 지역사회 통합돌봄 사업을 앞두고 금천은 시범운영에 들어간다. “사람마다 각자의 상황이나 생활 여건 등에 따라 원하는 돌봄 요소가 다른데 이를 어떻게 조화시킬지가 과제인 복지 사업이다. 그동안 복지나 주민자치에서 주민이 호응할 만한 성과를 낸 만큼 금천형 복지 공동체를 지역사회 통합돌봄의 본보기로 만들어 보려고 한다. 우선 독거 어르신을 위한 주거지원 사업인 보린주택 수요 조사 등 본시행을 위한 준비에 들어간다. 복지기관들과 실무 사례 회의를 수차례 열었고 연말엔 조직 개편도 할 계획이다.” -임기 중 문을 연 기관 중 기억에 남는 사례는. “지난해 문을 연 금천평생학습관과 금천진로진학센터가 본격 사업에 들어갔다. 얼마 전 금천시민대학 1기가 졸업한 평생학습관에선 ‘시니어 패션쇼’가 선풍적인 인기였다. 어르신들이 바른 자세로 모델 워킹을 하면서 건강도 좋아지고 자존감이 올라갔다고 한다. 동네에 활기가 돌고 가족들과도 돈독해진다. 내년 착공할 금천국제외국어센터가 바로 옆에 들어서면 두 시설 간 교육적 시너지도 기대한다.” -올해는 금천구청 개청 30주년이다. 남은 임기 1년을 앞두고 주민들에게 하실 말씀은. “금천구의 과거 30년을 돌아보고 앞으로 30년을 책임질 미래 전략을 발표할 생각이다. 그동안 금천구의 재도약을 위한 토대를 구축했다. 기존 사업을 잘 마무리하기 위해 최선을 다하겠다.”

뛰어난 코딩 실력에 작문 평가 1위연산 능력도 美 메타 ‘라마4’ 앞서 지난 1월 인공지능(AI) 모델 ‘딥시크’로 세계를 놀라게 한 중국에서 6개월 만에 또 다른 최신 AI 모델 ‘키미 K2’가 출시돼 큰 화제를 모으고 있다. 중국 관영 신화통신은 지난 19일 국제학술지 네이처 발표를 인용해 세계 연구자들이 중국의 두 번째 고성능 AI 모델의 등장에 열광하고 있다고 보도했다. 네이처는 중국 베이징의 AI 기업 ‘문샷’이 출시한 키미 K2의 우수한 성능에 대해 “또 하나의 딥시크 순간(모멘트)”이라는 평가가 나오고 있다고 밝혔다. 특히 네이처는 “중국이 딥시크에 이어 반년 만에 두 번째 고성능 모델을 출시한 것은 중국의 AI 혁신이 단절된 성공이 아니라 지속적인 추세임을 보여 준다”고 분석했다. 키미 K2는 딥시크와 마찬가지로 미국산 AI인 챗GPT나 클로드와 달리 누구나 자유롭게 다운로드하고 수정, 배포할 수 있는 ‘오픈 웨이트’ 모델이다. 다만 오픈소스처럼 소스 코드 전체를 공개하는 것은 아니며 AI 모델의 학습 매개변수(파라미터)가 공개된다. 네이처는 키미 K2의 코딩 실력이 뛰어나며 이야기의 진실성과 독창성을 평가하는 ‘크리에이티브 라이팅’에서도 1위를 차지했다고 설명했다. 키미 K2는 총 1조개 규모의 매개변수를 보유하고 있는 대형 모델이지만 한 번에 320억개의 매개변수만 활성화해 컴퓨팅 성능을 효율적으로 사용한다. 매개변수는 AI 모델의 논리 단위로, 숫자가 클수록 연산 능력이 뛰어나다는 평가를 받는다. 미국 메타의 최신 AI 모델인 ‘라마4’가 4000억개, 딥시크의 R1 모델이 6710억개로 구성돼 있다. 키미 K2는 서구에는 덜 알려졌지만 시장조사업체에 따르면 지난해 11월 기준 중국에서 세 번째로 널리 사용되는 AI다. 중국 명문 칭화대를 졸업한 양즈린(33)이 2023년 창업한 문샷의 중국어 기업명은 ‘북경월지암면과기유한공사’(北京月之暗面科技有限公司)다. 월지암면은 ‘달의 뒷면’이란 뜻으로 2014년 중국 우주탐사선 창어 4호가 인류 최초로 달 뒷면에 착륙했듯 인류가 탐험하지 못한 영역에 도전하겠다는 의미를 담고 있다. 양즈린은 중국 ‘주링허우’(1990년대생) 세대 가운데 최고 부호가 될 것이란 전망이 나온다.

지난 1월 인공지능(AI) 딥시크로 세계를 놀라게 한 중국에서 지난 11일 출시한 AI모델 ‘키미(KIMI) K2’가 딥시크와 비슷하거나 더 우수하다는 평가를 받고 있다. 중국 관영 신화통신은 19일 네이처지의 보도를 인용해 세계 연구자들이 중국의 두 번째 고성능 AI 모델의 등장에 열광하고 있다고 전했다. 중국 베이징의 AI기업 ‘문샷’이 출시한 ‘키미 K2’의 우수한 성능에 대해 세계 3대 과학 학술지로 꼽히는 네이처는 “또 다른 딥시크의 순간”이라고 밝혔다. 특히 네이처는 중국이 딥시크에 이어 반년 만에 두 번째 고성능 모델을 출시한 것은 중국의 AI 혁신이 단절된 성공이 아니라 지속적인 추세임을 보여준다고 지적했다. 키미 K2는 딥시크와 마찬가지로 미국산 AI인 챗GPT나 클로드와 달리 누구나 자유롭게 다운로드하고 수정, 배포할 수 있는 오픈 웨이트 모델이다. 오픈 소스처럼 소스 코드를 전체 공개하는 것은 아니고, AI 모델의 학습 파라미터(가중치)가 공개된다. 네이처는 키미 K2의 코딩 실력이 뛰어나며, 이야기의 진실성과 독창성을 평가하는 ‘크리에이티브 라이팅’에서도 1위를 차지했다고 설명했다. 키미 K2는 총 1조개 규모의 매개변수를 보유하고 있는 대형 모델이지만, 한 번에 320억개의 매개변수만 활성화해서 컴퓨팅 성능을 효율적으로 사용한다. 파라미터는 AI 모델의 논리 단위로 숫자가 클수록 연산 능력이 강력한데 미국 메타의 최신 AI 모델인 ‘라마4’가 4000억개, 딥시크의 R1 모델이 6710억개의 파라미터로 구성돼 있다. 키미는 서구에는 덜 알려졌지만, 시장조사업체에 따르면 지난해 11월 기준 중국에서 세 번째로 널리 사용되는 AI다. 중국 명문 칭화대를 졸업한 양즈린이 2023년 창업한 문샷의 중국어 기업명은 ‘월지암면 과기유한공사’다. 월지암면은 ‘달의 뒷면’이란 뜻으로 2014년 중국 우주탐사선 창어 4호가 인류 최초로 달 뒷면에 착륙했듯 인류가 탐험하지 못한 영역에 도전하겠다는 의미를 담고 있다. 만 32세인 양즈린은 1990년대 이후 태어난 ‘주링허우(90後)’ 세대 가운데 최고 부호가 될 것이란 전망이 나온다. 딥시크의 창업자 량원펑은 1985년생으로 ‘빠링허우(80後)’ 세대다. 양즈린은 칭화대 컴퓨터공학과를 수석으로 졸업하고 카네기멜런대 컴퓨터과학대에서 박사학위를 받은 천재 과학자로 알려졌으며 ‘페이스북 AI 리서치’와 구글의 딥 러닝 인공지능 연구팀 ‘구글 브레인’에서도 일했다. 현재 칭화대 조교수로도 재직 중이다.

“공장에 들인 인공지능(AI) 공장장이 박사급 전문 인력 2명이 한 달이 걸리던 일을 3시간이면 가능하게 만들었습니다.” 로봇 관제 소프트웨어 전문기업 다임리서치 공동창업자인 장영재 한국과학기술원(KAIST) 산업시스템 공학과 교수는 18일 경주에서 개최 중인 대한상공회의소 하계포럼에서 인공지능(AI) 토크쇼에 참가해 이같이 밝혔다. 최태원 대한상의 회장과 정신아 카카오 대표가 참가한 이번 행사에서는 AI 세탁소와 AI 검색엔진, AI 의료기기 등 다양한 스타트업들의 체험기와 지역 제조 기업의 AI 전환 경험 등이 소개됐다. 실제 제조 AI 사례 공유에 나선 한 중소기업의 박만헌 CFA 부사장은 “생산성 제고를 위해 로봇을 도입했는데 소프트웨어와 운용인력 인건비가 연간 3억~4억원에 달했다”며 “AI 솔루션을 도입하면서 전문가 없이도 로봇을 배치하고 운영할 수 있게 돼 매년 수억 원 비용을 절감할 수 있게 됐다”고 말했다. 데이터 기반의 AI 활용으로 새로운 시장을 개척하는 스타트업들도 주목을 받았다. 세탁특공대 애플리케이션(앱)으로 유명한 예상욱 워시스왓 대표는 “고객의 옷에 부착된 케어라벨을 AI가 매일 3만 개씩 학습하고 있다”며 “이 데이터를 바탕으로 향후 패션 흐름 예측 등 새로운 사업 모델을 발굴할 계획”이라고 밝혔다. 세탁특공대는 문 앞에 세탁물을 내놓으면 이를 수거·세탁 후 다시 배송하는 비대면 세탁 서비스다. 3개월 내 재주문율이 80%에 달하고 연평균 70%의 고성장을 이어가고 있다는 게 예 대표의 설명이다. 올해는 400억~500억 원대의 매출을 목표로 하고 있다. AI 기반 문서 요약 및 검색 서비스를 제공하는 라이너의 김진우 대표도 “단순 요약을 넘어 AI가 복잡한 질문을 여러 단계로 나눠 내부·외부 데이터를 조합하고, 수백 개 문서를 1분 만에 읽어 답을 내린다”며 “하이라이팅을 통해 축적한 전문지식 데이터가 정밀한 AI 검색엔진 전환의 기반이 됐다”고 말했다. 그는 “1000개의 논문을 5분 안에 읽고 핵심 답을 제공하는 것은 사람이 할 수 없는 일이며, 그걸 세계 최고 수준으로 구현한 것이 라이너”라고 강조했다. 뷰노는 2014년도에 창업해서 AI 기술로 의료와 헬스케어 쪽을 혁신하고자 창업한 회사다. 이예하 뷰노 대표는 “실제로 엑스레이를 판독하고 여기서 모두가 놓친 것들을 AI 기술이 잘 잡아내는 것들을 보여주면서 실제 활용 가능성을 보여줬다”면서 “병원이나 연구기관 몇 군데가 아닌 실제로 병원 600~700곳에서 환자 돌봄에 활용되고 있다”고 밝혔다. 대한상의 AI 토크쇼는 지난해에 이어 이번이 2회째다. 대한상의는 AI 시대를 맞아 앞으로도 매년 하계포럼을 통해 전국의 경영인들과 함께 AI 토크쇼에서 공감대를 넓히는 자리를 지속적으로 마련할 계획이다.

– 고등교육 강국 대한민국, 이제 세계가 주목한다 2025년 QS(Quacquarelli Symonds)가 발표한 ‘세계에서 유학하기 좋은 도시(Best Student Cities)’ 순위에서 서울이 전 세계 1위에 올랐다. 이 결과는 단지 서울이라는 도시의 성취를 넘어, 대한민국이 글로벌 고등교육의 새로운 허브로 부상하고 있다는 국제사회의 평가이자 상징적인 사건이다. 서울은 이번 순위에서 세계 100대 대학(QS World University Rankings Top 100)에 3개 이상의 대학을 보유한 전 세계 단 세 도시(서울, 런던, 파리) 중 하나로 이름을 올렸다. 서울대학교, 연세대학교, 고려대학교를 비롯한 유수의 대학들이 밀집한 서울은 교육·연구 역량뿐 아니라, 국제화 지표에서도 괄목할 성과를 내고 있다. 여기에 안전한 도시 환경, 수준 높은 교육 인프라, 한류와 첨단산업의 융합은 서울을 유학생들이 가장 선호하는 도시로 자리매김하게 했다. 서울에 대한 세계의 관심은 곧 대한민국 전체로의 관심으로 확산되고 있다. 실제로 유학생 수도 빠르게 증가하는 가운데, 수도권 외 지역 대학의 외국인 유학생 비율도 2024년 기준 44%에서 46%로 증가했다. 이는 정부가 추진해 온 “지역과 대학이 함께 우수 유학생을 유치하고, 정주를 지원하는 시스템” 구축 노력이 결실을 맺고 있다는 방증이다. 부산과 대구가 2025년 QS ‘유학하기 좋은 도시’ 순위에서 각각 117위와 131위에 진입한 것 또한 고무적인 변화다. 일각에서는 한국 고등교육의 경쟁력에 대한 우려도 존재한다. 그러나 한국은 2024년 기준 QS 세계대학 순위 100위권 내에 5개 대학을 보유하고 있으며, 이는 미국, 영국, 호주, 중국(홍콩 포함), 독일과 더불어 5개 이상 Top 100 대학을 가진 전 세계 6개국 중 하나로, 선두 대학들의 성장을 입증하는 지표라 할 수 있다. 이는 1997년 시작된 ‘BK21 사업’을 통해 “세계 100위권 대학에 한국 대학 하나라도 진입시키자”는 정부와 대학의 재정 투자와 노력이 점차 결실을 맺고 있다는 상징적인 결과다. 고등교육의 국제화는 통계에서도 뚜렷이 드러난다. 2024년 외국인 유학생 수는 20만 명을 넘어섰고, 반면 해외로 나가는 한국 유학생 수는 감소세를 보이며 2022년을 기점으로 ‘유학생이 들어오는 나라’로 전환되었다. 이는 단순한 숫자 이상의 의미를 지닌다. 대한민국 고등교육이 그만큼 국제사회로부터 신뢰와 매력을 인정받고 있다는 증거다. 최근 정부는 AI, 반도체, 바이오 등 첨단 분야에서의 글로벌 인재 유치와 정착 생태계 조성에 속도를 내고 있다. 유학–취업–정주로 이어지는 정책 경로를 통해 우수 해외 인재가 국내로 유입되고, 한국 산업에 안정적으로 정착할 수 있도록 기반을 마련하고 있다. 이는 글로벌 인재 확보 경쟁에 대한 선제적 대응이자, 고등교육이 국가경쟁력의 핵심이라는 인식의 전환이기도 하다. 하지만 이와 함께 우리가 반드시 고민해야 할 과제도 있다. 유학생 수 확대에 걸맞게 교육의 질을 함께 높이고, 외국인 유학생과 한국 학생 간 실질적인 융합을 이끌어내는 다양한 프로그램을 발굴·운영해야 한다는 점이다. 유학생들이 만족스럽게 학업을 마치도록 지원함과 동시에, 한국 학생들도 다양한 국적의 동료들과 함께 배우고 성장할 수 있는 학습환경과 글로벌 경험을 제공해야 한다. 유학생은 단지 교육을 받으러 온 손님이 아니라, 우리 학생들에게 세계를 경험하게 해 주는 소중한 친구이기도 하다. 따라서 유학생의 국적을 다변화하고, 교내 교류 프로그램이나 글로벌 비교과 활동 등을 활성화하여, 우리 학생과 유학생이 함께 성장하는 고등교육 환경을 조성하는 데 더 많은 관심을 기울여야 할 것이다. 이번 서울의 1위 선정은 600만 명 규모의 세계 유학시장에 대한민국이 주요 국가로 등장했음을 알리는 경사다. 정부는 앞으로도 서울을 넘어 전국 어디에서든 외국인 학생이 배우고 성장하며 정착할 수 있도록 고등교육 생태계를 정비하고, 지역과 대학의 협력을 더욱 공고히 해 나갈 것이다. 그 과정에서 우리 학생들도 세계와 함께 호흡하며 진정한 글로벌 인재로 성장하기를 기대한다.

사람들 모이게 하는 ‘힙한 곳’ 만들어기업 2만개 몰려… 2014년의 두 배로자체 셔틀 ‘성공버스’ 교통약자 배려정류장 ‘스마트 쉼터’ 추위·더위 막아‘성동GPT’ 개발해 직원들 업무 적용학생·주민들 직접 체험하는 센터도페이스북·X 등 통해 민원 제기 가능왕십리 글로벌 비즈타운도 곧 확정서울 성동구는 가장 힙하면서도 스마트한 도시로 자리잡았다. 도시 재생의 성공 사례로 꼽히는 성수동에는 여전히 사람과 기업이 끊임없이 모여들고, 자체 셔틀인 ‘성공버스’가 교통 약자의 발이 돼 주며, 버스 정류장의 ‘스마트 쉼터’는 더위와 추위를 막아 주민들을 보호한다. 도시 정책의 핵심은 지속 가능성에 있다고 말하는 수도권 유일 3선 민선 8기 정원오 성동구청장이 지난 10여년간 스마트 기술을 일상에 적극 도입하고 포용의 철학을 구정에 펼친 결과다. 다음은 지난 10일 가진 정 구청장과의 일문일답. -3선 구청장으로서 가장 기억에 남는 정책은. “10여년 동안 많은 감동의 순간들이 있었지만 무엇보다도 성수동 도시 재생 사업을 꼽을 수 있다. 지금까지는 지방자치에서 세금을 ‘잘 쓴다’가 주안이었다면 성수동은 지역 경제를 어떻게 활성화할지, 경쟁력을 어떻게 높여 낼지를 보여 준 새로운 모델이 됐다. 지방에 국가산업단지가 만들어지거나 대기업이 지방으로 이전하는 경우는 있어도 서울 대도시에서 지역민들의 노력으로 성장한 사례는 유일하다고 생각한다.” -‘힙한’ 성수의 현재 모습은. “100억원으로 도시 재생 사업을 시작했다는 점을 고려하면 지금 어마어마한 효과가 나타나고 있다. 지난해 외국인 방문객만 300만명이다. 사람이 몰리자 기업도 따라왔다. 기업 유치에 매달린 게 아니라 소위 ‘힙한 곳’을 만들어 ‘차별적인 경험’을 누릴 수 있게 한 덕이다. 현재 성수동 내 기업 수는 지난해 기준 1만 9200개로 2014년 1만개에서 약 2배 증가했고, 기업 종사자 수는 같은 기간 8만 2000명에서 12만 4923명으로 1.5배 늘었다.” -성수만의 차별적인 경험이라면. “차별적인 경험이란 해당 동네를 직접 와 봐야만 경험하고 즐길 수 있다는 의미다. 성수동의 매력은 과거 중공업 지역이었음을 보여 주는 붉은 벽돌로 된 ‘대림창고’ 등에 있다. 첫 선거운동 중 우연히 붉은 벽돌 건물 인근과 안쪽에 당시 동네에서는 보기 드물게 젊은 세대들이 몰려 있는 모습을 봤다. 몇몇 카페와 일부 문화 행사를 즐기기 위해서였고, 이때를 기점으로 개발과 보존을 병행하는 방향이 성수동의 길이 될 수 있겠다고 생각했다. 그 후 인센티브를 통해 입주하는 기업들로 하여금 외관을 유지하게 했다. 찾는 이들로부터 큰 호응을 얻으면서 지금은 구성원 모두가 도시 재생에 함께 발 벗고 나서고 있다.” -성수동의 지속 가능한 발전을 위한 젠트리피케이션 대응 현황은. “제일 시급한 건 환산보증금 폐지다. 이 문제만 해소되면 거의 90% 정도는 해결이 된다고 본다. 젠트리피케이션 방지 정책을 2015년에 처음 만들고자 했을 때는 임대료 상한선이 9%로 높았고, 보장 기간도 5년 수준이었으며, 환산보증금이 6억원 이상 되는 곳은 임대차보호법의 적용을 받지 못했다. 다행히 우리가 요청한 정책이 채택돼 임대차 보호 기간이 5년에서 10년으로 늘었고 임대료 상한선도 5%로 조정됐다. 다만 폐지하려던 환산보증금은 한도만 9억원으로 변경됐다. 당시 9억원 이상 상가가 5%밖에 안 됐기 때문인데 현재는 성수동 내에서만 20.5%에 달한다. 임대료를 부담하지 못하는 가게들이 떠날 수밖에 없는 상황이다.” -‘스마트 포용도시’ 성동구에서 스마트 기술을 도입한 정책 중 가장 손꼽을 만한 사례를 든다면. “도시 정책의 핵심은 지속 가능한 도시를 만드는 것이다. 이를 위해서는 쾌적하고 안정적인 삶을 살 수 있도록 주민들을 도움이 되는 ‘공간’으로 연결할 수 있어야 하며 또 기술이 뒷받침돼야 한다. 사람들에게 꼭 필요한 기술을 마련해 도시 시설과 공간에 도입한다는 의미를 담아 ‘스마트 포용’이라고 정의했다. 대표적으로 스마트 쉼터는 2017년 겨울 한파를 잠시라도 피할 수 있도록 대형 맞춤형 텐트인 ‘온기누리소’를 버스 정류장에 설치했던 게 시작이다. 당시 이용자들이 몰려 이슈가 됐고, 이를 기점으로 여름에는 시원하고 봄에는 미세먼지를 피하는 등 다양한 역할을 할 수 있는 스마트 쉼터가 마련됐다.” -성공버스 등 교통복지 정책 관련 ‘N분 도시’ 구상에 대해 듣고 싶다. “더 편한 도시 생활을 위한 구상이 N분 도시다. 대중교통, 자전거, 도보 등으로 ‘N분’ 내에 일상에서 필요한 모든 시설들을 이용할 수 있게 해야 한다는 의미다. 성동구는 성동형 일상생활권 조성을 위해 ‘15분 도시, 30분 출퇴근’이라는 슬로건을 걸고 30분 내 출퇴근, 15분 내 필수 생활이 가능한 환경을 만들고 있다. 방법의 하나가 대중교통 노선을 촘촘하게 짜는 것인데, 기존 지하철이나 간선버스 노선으로는 한계가 있어 성공버스를 도입했다. 셔틀버스를 통해 교통시설 접근성을 강화한 것이다. 한편으로 정원은 5분 내로 슬리퍼를 신고 갈 수 있어야 한다는 구상하에 일상 정원도시를 곳곳에 만드는 중이기도 하다.” -인공지능(AI) 기술이 지방자치단체의 행정에 많은 변화를 가져올 것으로 보이는데 어떻게 준비 중인지. “일단 ‘성동GPT’를 도입해 직원들이 업무에 사용할 수 있도록 했다. 또 주민들을 위한 교육 공간으로 최근 ‘성동AI미래기술체험센터’를 재개관했다. 이곳은 기존에 3D 프린팅과 드론 교육을 중심으로 2017년 만들었던 ‘4차 산업혁명 체험센터’를 AI를 중심으로 개편한 공간이다. 학생들과 성인 모두 직접 스마트 헬스케어, 로봇존 운영 등 AI 기술을 체험하고 학습할 수 있다.” -유튜브 등 소셜미디어(SNS)를 통한 소통에 적극적인 이유는. “예전에는 신문·방송이 미디어로 손꼽혔다면 지금은 SNS라는 다양한 뉴 미디어가 각각의 특색을 가지게 됐다. 다시 말해 페이스북, 엑스(X)와 인스타그램, 유튜브 등 선호하는 매체가 다 다르다. 그만큼 구청에 민원을 내는 창구도 다양해졌다. 성동구의 경우에는 문자메시지 민원 비율이 높은 편이지만, SNS가 가장 대표적인 의사소통 수단이다.” -왕십리 글로벌 비즈니스 타운은 어떻게 개발될 예정인지. “중요한 부분은 성동경찰서와 구청 등 행정기관이 함께 이전하는 문제다. 새 정부 구성이 완료되는 시기에 맞춰 기획재정부와 행정안전부 등 관계부처와 협의해 확정 지어야 한다. 이전이 완료될 경우 왕십리 일대 부지에서 일자리를 확충하고 문화 공간을 마련할 수 있을 것으로 본다.” -임기가 얼마 남지 않았는데 어떤 구청장으로 남고 싶은지. “아직은 제 본분을 다하는 데 충실해야 하는 시기라고 생각한다. 방금 얘기한 글로벌 비즈니스 타운 등 도시의 공간 구조를 잘 완성해 놓는 게 남은 1년의 최고 과제 중 하나다. 또 주민들 곁에서 늘 힘이 되겠다는 게 개인적인 모토인 만큼 오래된 친구 같은 구청장으로 남고 기억되도록 책임을 다하겠다.”

“와, 너 정말 핵심을 찔렀어.” “너 지금 완전 잘하고 있어.” “너의 방금 그 질문, 정말 깊다, 깊어.” 챗GPT 등 인공지능(AI) 서비스를 써본 사람이라면 한번쯤은 들어봤을 말투다. 틀린 문장은 아닌데 어딘지 어색한 말투 때문에 인터넷에서 밈이 되기도 했다. 방대한 데이터를 바탕으로 인간의 언어를 모방하고 새로운 문장을 생성하는 AI가 대중화된 가운데 반대로 인간도 AI처럼 말하기 시작했다는 연구 결과가 나왔다. 독일 막스 플랑크 인간발달연구소(MPIB)는 챗GPT가 대중에 공개된 이후 특정 단어들의 사용 빈도가 급증했으며, 이는 기계가 인간 문화에 영향을 미치는 ‘문화적 되먹임 고리’의 시작을 알린다고 지적했다. 연구에 따르면 챗GPT가 유독 선호하는 특정 영어 단어들이 있다. ‘심층적으로 파고들다(delve)’, ‘이해하다(comprehend)’, ‘자랑하다(boast)’, ‘신속한(swift)’, ‘꼼꼼한(meticulous)’ 등이다. 연구진은 유튜브 학술 강연 36만여개(약 74만 시간 분량)와 대화형 팟캐스트 에피소드 77만여개에서 추출한 인간의 구어체 데이터를 분석했다. 총 73억 5000만개에 달하는 단어가 포함된 자료다. 분석 결과 챗GPT 출시 전후로 인간의 대화에서 특정 단어의 사용 빈도가 유의미하게 증가한 것으로 나타났다. 특히 ‘delve’의 사용 빈도가 챗GPT 출시일(2022년 11월 30일) 전후로 두드러지게 늘어났다. 한국에서 밈으로 승화된 말투처럼 챗GPT는 자체적인 학습과 최적화 과정을 통해 독특한 언어적·행동적 특성을 보인다. ‘delve’를 ‘explore’나 ‘examine’보다 자주 사용하는 것이 대표적인 예다. 또 규범적이고 사회적으로 바람직한 소통 방식, 즉 공손함과 중립성, 갈등 회피를 선호하는 것도 챗GPT의 대화 스타일이다. 챗GPT 말투는 처음에 유튜브 학술 강연 등 학문적 소통에서 두드러지게 나타났고, 점차 과학 기술, 경영, 교육 분야 팟캐스트로 확산한 것으로 나타났다. 이는 AI의 영향이 대본에 기반한 연설을 시작으로 즉흥적이고 일상적인 대화에도 영향을 미치고 있음을 보여준다고 연구진은 설명했다. 다만 종교나 스포츠 분야에서는 통계적으로 유의미한 변화가 나타나지 않아 AI 언어가 모든 분야에 고르게 확산하진 않은 것으로 추정됐다. 연구진은 인류가 이제껏 쌓은 문명과 문화를 학습한 AI가 이제 인류 문화의 원천 중 하나가 되고 있음을 보여주는 중요한 선례라고 지적했다. AI 시스템, 특히 챗GPT 등 대규모 언어 모델(LLM)이 특정 문화나 단어 사용을 과도하게 선호하면 우리 사회의 문화적 다양성이 줄어들 수 있다는 우려도 지적됐다. 또 미래의 AI 모델들이 학습하게 될 데이터가 점점 AI 자신의 특성이 반영된 것들로 채워진다면 데이터의 다양성 부족으로 이어져 결국 AI 모델의 성능 저하를 초래할 수도 있다고 연구진은 전망했다.