Editorial

올해 노벨상의 과학 분야는 인공지능(AI)이 장악했다고 봐도 과언이 아니다. 물리학상은 인공신경망을 이용한 AI 기계학습(머신러닝)의 기반을 닦은 연구자들이 수상했고, 화학상은 단백질 구조를 예측하고 설계하는 AI 모델을 개발한 교수와 기업 관계자들에게 돌아갔다.

AI는 이미 우리 삶의 모습을 바꾸고, 인류에 이로운 기술이 되었다. 그동안 기초연구, 순수과학의 학문적 성과에 상을 수여해 왔던 노벨위원회가 이처럼 이례적 결정을 내린 것은 인공지능이 사회에 미치는 엄청난 파급 효과 때문이라고 생각된다.

AI는 본격적으로 등장한 지 얼마 되지 않았지만 다양한 분야에 도입되어 시간과 비용을 절감하는 데 크게 기여하고 있다. 특히 연구·개발(R&D) 분야에 AI가 접목되면 단시간에 방대한 데이터를 분석할 수 있을 뿐만 아니라 연구 방향 설정, 실험 및 결과 예측에 큰 도움이 된다.

“저 푸른 초원 위에 그림 같은 집을 짓고….” 누구나 유행가 한 구절처럼 도시의 답답한 콘크리트 공간을 벗어나 멋진 곳에서 살고 싶은 소망이 있을 것이다. 천편일률적인 성냥갑 아파트보다는 좀 더 개성 있는 나만의 집을 갖고 싶을 것이다.

은퇴 시점이 다가올수록 긴장된 도시를 떠나 자연과 벗하며 전원의 삶을 누리는 ‘공간 이동’을 꿈꾼다. 일부 용기 있는 사람들은 ‘언덕 위의 하얀 집’ 꿈을 이루기 위해 행동으로 옮긴다. 그러나 대부분은 체념한 채 도시 아파트에서 그냥 하루하루를 산다.

“한 번의 대형 사고 이전에는 스물아홉 번의 경미한 사고와 300번의 사고 발생 징후가 나타난다.” 안전사고의 예방 가능성을 강조하는 ‘하인리히 법칙’이다. 지금으로부터 딱 30년 전, 1994년 10월 21일 성수대교가 붕괴됐다. 다리 위를 지나던 버스 승객 등 32명이 소중한 목숨을 잃었고, 부상자도 17명이나 발생했다. 사고 발생 징후를 미리 알았다면 막을 수 있지 않았을까. 이후 정부는 ‘시설물의 안전 및 유지관리에 관한 특별법’(시설물안전법)을 즉시 제정하며, 안전한 사회를 향한 첫걸음을 내디뎠다.

시설물안전법은 시설물의 관리 주체에 대해 안전점검을 정기적으로 충실히 실시하도록 의무를 부여하는 법이다. 시설물안전법에 따라 지난 30년간 약 373만건의 시설물 안전점검이 이뤄졌다. 시설물에 대한 정기 안전점검은 결함을 조기에 포착하고 안전사고를 방지하는 체계로 효과적으로 기능해왔다. 앞으로는 기반시설의 효과적 유지관리를 목적으로 하는 ‘기반시설관리법’과 연계를 통해 시설물의 성능 개선도 강화해 나갈 계획이다.

세계 정치의 양극화가 유행처럼 번지고 있다. 우리나라도 마찬가지다. 예전에도 양극은 존재했지만 요즘처럼 유난한 적이 있었던가. 이렇게 된 데는 사회관계망서비스(SNS)의 고객 길들이기가 한몫한다. 강아지를 훈련시킬 땐 보상을 기반으로 한다. 보상은 먹이다. 플랫폼 기업이 SNS에서 게시물을 훈련시키는 것도 같은 원리다. 다만, 보상이 먹이 대신 ‘좋아요’와 ‘조회수’다. 조회수를 올리려면 게시물은 혐오를 조장하거나 가짜뉴스 같은 자극적인 것이 유리하다. 게시자는 ‘개처럼’ 훈련되고, 시청자는 게시자에게 훈련용 먹이를 무료로 공급하면서 자신도 훈련된다. 인공지능(AI)의 강화학습도 훈련의 기본 수단이 보상이다.

연말 인사철을 앞두고 나온 인텔의 대대적인 구조조정 뉴스는 반도체 업계를 잔뜩 움츠리게 한다. 글로벌 생산공장 규모를 키우고 핵심인력 채용을 늘리며 몸집을 불리는 대만 반도체 파운드리(위탁생산) TSMC 소식은 긴장감까지 고조시킨다.

두 기업의 희비를 가른 건 리더십과 전략적 판단, 외부 환경을 비롯한 여러 요인이 복합적이었다. 그러나 근본적으로는 기술 혁신 차이가 결정적이었다는 데 이견이 없다.

인텔은 효율과 외형 성장 중심 사고로 어느 순간 기술 혁신을 뒷전으로 밀어내고 쇠락의 길을 걷기 시작했다. TSMC는 파운드리라는 새로운 시장을 개척해내며 한 우물을 팠다. 그 결과 기술 혁신을 최우선 과제로 삼아 성장을 이뤄내며 세계 파운드리 시장 점유율 절반 이상을 삼켰다.

최근 희한한 음악회 소식을 접했다. ‘곤충과 함께하는 작은 음악회’다. 언뜻 보기에 곤충 사랑 캠페인 아닌가 싶었다. 그런데 이 행사에선 곤충요리 무료 시식회 등 곤충 먹거리가 대거 등장했다.

최근 유럽에선 축산 농가의 분노가 불타오르고 있다. 각국 정부가 잇달아 ‘목축 금지’ 정책을 내놓고 있기 때문이다.

왜 소를 못 키우게 할까?

이유가 코미디다. 소가 방귀를 뀔 때 메탄가스가 대거 방출되기 때문이란다. 소고기와 우유를 생산할 때 다량의 이산화탄소가 배출된다는 것도 금지 이유다.

이산화탄소와 메탄은 기후위기론자들이 가장 혐오하는 물질이다. 그들은 두 물질이 지구를 펄펄 끓게 만든다고 믿는다.

우리가 외출할 때 가장 먼저 확인하는 것이 무엇인지 떠올려보자. 대개 지갑(신분증)과 휴대폰을 챙기는 일일 것이다. 그러나 지갑에 있는 각종 신분증을 챙겨 다니는 것은 여간 성가신 일이 아닐 것이다. 이런 불편함을 해소하기 위해 모바일 신분증이 등장하게 되었다.

모바일 신분증은 2021년 공무원증이 가장 먼저 시범적으로 실시되었고, 뒤이어 2022년 운전면허증이 모바일화됐다. 우리 국민들이 가장 많이 사용하는 주민등록증도 내년부턴 모바일로 선보일 예정이다. 이렇게 되면 주요 국가신분증 대부분이 스마트폰 속으로 들어오는 셈이다.

모바일 신분증은 장점이 많다. 우선은 편리하다는 점이다. 온·오프라인 모두 언제 어디서고 사용할 수 있다. 또 하나는 개인정보 관리가 강화된다는 점이다. 개인정보는 오직 자신의 스마트폰에만 저장되며 휴대폰을 분실했을 땐 신고하면 바로 정지되고, 본인이 승인하면 재사용할 수 있다. 특히 우리나라의 경우 중앙 집중된 다른 나라들과 달리 블록체인 기술을 적용한 탈중앙화된 운영 방식을 채택하고 있다. 이런 이유로 월드뱅크·유엔 등에서 K-DID(한국형 탈중앙신원체계)에 많은 관심을 보이고 있고, 필리핀 정부와는 K-DID 수출 계약을 논의 중이다. 지난 8월 우즈베키스탄 출장에서는 정보통신부 장관이 우리 시스템 도입에 큰 관심을 보였고, 코스타리카 등 중남미에서도 관심이 크다.

대한상공회의소가 수출 제조 기업 448곳을 대상으로 설문한 결과 10곳 중 6곳이 지정학적 리스크로 인해 어려움을 격는다고 답했다.

미·중 갈등, 러시아·우크라이나 전쟁에 중동 분쟁까지 이어지며 수출 기업 우려가 커진 것이다. 여기에 미국이 11월 5일 대선을 치를 예정이어서 이후 미국과의 관계도 큰 변수가 될 전망이다.

설문 결과를 보면, 미·중 갈등·러·우크라이나 전쟁 등 지정학적 리스크를 경영 위험요인으로 인식한 기업은 66.3%로 나타났다.

지정학적 리스크를 경영 위협요인으로 꼽은 기업 가운데 39.5%가 ‘일시적 위험 정도’로 인식한 반면 23.7%는 ‘사업 경쟁력 저하 수준’, 3.1%는 ‘사업 존속을 위협하는 수준’으로 답했다.

싱가포르는 2020년 지급서비스법(Payment Service Act)을 통해 선진국 중 가장 빠르게 가상자산을 제도권 안으로 편입시켰고, 이후 2022년 금융시장 서비스법(Financial Services and Markets Act)을 통해 가성자산 투자자를 보호하고 해외가상자산 사업자가 라이선스를 의무 취득하게 하는 규제를 만드는 등 해외 가상자산기업들이 쉽게 현지 진출할 수 있도록 하는 환경을 제공해 선도적인 가상자산 규제 구축으로 글로벌 가상자산 허브로 거듭성장하고 있다. 최근에는 두바이가 부상하고 있으며 일본도 가상자산 규제 전면 재검토 및 규제확립을 위해 총리가 직접 나서서 노력하고았다. 반면 한국은 어려운 상황이다.

행정부, 법원, 지방자치단체, 국회와 같은 공공 조직은 국민의 삶에 지대한 영향을 미치는 공적 의사결정을 수행한다. 이러한 공적 의사결정이 초래하는 크고 작은 영향력을 고려할 때, 전자민주주의, 전자정부, 스마트플랫폼 정부 등으로 불려 온 공적 의사결정 지원을 위한 정보기술(IT) 활용은 앞으로도 중요할 것이다.

인공지능(AI) 기술이 체계를 갖춰가던 19701980년대 등장한 전문가 시스템은 특정 영역 전문가의 지식을 데이터베이스에 저장해 두었다가 사용자가 궁금해 하는 문제가 있을 때, 관련 정보를 검색하고 추론해주는 기능을 갖고 있다. 전문가의 지식과 경험을 저장한 지식 데이터베이스, 사용자의 요구에 따라 검색과 추론을 하는 추론 엔진, 그리고 사용자와 시스템이 상호작용할 수 있는 인터페이스가 그 구성요소다. 19701980년대만 해도, 전문가의 지식을 보존하고 검색하며 그로부터 추론을 이끌어낼 수 있다는 것만으로도 놀라운 기술이었다. 그러나, 지식 획득과 입력 자체가 쉽지 않고, 흔히 암묵지라 불리우는 전문가의 노하우를 입력하는 데 어려움을 겪었다. 또 전문지식이 아닌 상식에 기반한 추론에 오히려 약점을 보였고, 많은 불확실성을 포함하는 현실세계의 문제를 해결하기에는 한계가 컸다.