지난 6월 출범한 이재명 정부. 비상계엄, 그리고 대통령 탄핵으로 초래된 조기 대선으로 이렇다 할 준비없이 출범했다고 해도 과언은 아니다. 그렇다고 주어진 업무를 소홀히 한 것은 아니다. 인수위원회도 없이 출발했지만 추경 편성, 민생회복지원금, 미국과 관세 협상, 정부조직 개편 등 굵직한 사안들을 처리했다.
지금까지의 평가는 대체로 무난하다. 지난 9월 19일 한국갤럽에서 발표한 이재명 대통령의 지지율은 60%였다. 이는 대선 때보다도 높은 지지율이고 비슷한 시기 역대 대통령의 지지율 중에는 세 번째로 높다.
문제는 앞으로다. 이재명 대통령의 "퇴임하는 마지막 그 순간 국민의 평가, 즉 마지막의 지지율이 제일 중요하다"는 말처럼 아직 임기는 4년하고도 8개월이라는 시간이 남았다. 그동안은 12·3 비상계엄으로 제기능을 못했던 국가를 정상으로 되돌리는 시간이었다고 한다면 남은 기간은 국민이 체감할 만한 정책을 펼쳐야 한다는 이야기다.
이재명 정부도 이를 위해 지난 16일 앞으로 추진할 국정 운영의 로드맵인 123대 국정과제를 확정했다.(바로 가기 : 이재명정부 123대 국정과제 클릭)
이러한 문제의식의 연장선에서 <프레시안>은 창간기념으로 이재명 정부가 어디에 주목해야 할지, 무엇을 해야 할지, 그리고 좀더 신중하게 고민해야 할 지점은 무엇인지 등을 살펴보고자 한다. 노동, AI, 재생에너지, 여성, 저출산, 부동산 등 6개 분야에서 전문가들의 이야기를 듣는다.
이재명 정부 경제 정책의 핵심은 AI(인공지능)다. 'AI(인공지능) 3대 강국 도약'이 목표다. 미국, 중국에 이어 AI 투자를 선도하는 3순위 국가가 되겠다는 취지다. 첨단 GPU(연산장치)를 5만 장 이상 확보하는 등 인프라를 구축하고 양질의 데이터를 확충하며 핵심 기술을 육성해 경제를 크게 도약시키겠다고 밝혔다. AI 기술혁신으로 0%에 머문 잠재성장률을 3%로 회복할 거란 청사진이다.
과감한 투자 계획도 밝혔다. 150조 원 규모의 국민성장펀드를 조성해 AI, 반도체, 바이오 등 10대 '미래 먹거리 산업'에 투자할 계획이다. 75조 원은 공적 자금이고, 나머지 75조 원은 민간 자본이다. 이 중 가장 많은 금액인 30조 원이 AI 투자에 할당됐다. AI 데이터센터 구축, 전력 송·배전망 등 인프라 구축에 쓰인다.
AI는 복지, 고용, 도시계획, 교육, 기후 등 각종 사회 정책에도 광범위하게 적용됐다. 'AI로 사회서비스 사각지대를 발굴한다'거나, 한국형 인공지능 스마트도시란 'K-AI 시티'를 구축한다는 등의 계획이다. 지금의 버스정보시스템, CCTV 관제시스템을 뛰어넘어 교통, 에너지 등 도시 문제를 사전에 예측하고 해결하는 도시행정 시스템을 이른다. 국민 생활 전 분야에 AI를 접목하는 'AI 대전환'의 일환이다.
대통령실 직속의 국가인공지능전략위원회는 지난 8일 출범해 정책 집행에 속도를 내고 있다. 이를 두고 기대와 우려는 교차한다. 기술 경쟁에서 뒤처지면 안 된다는 지지가 있는 한편, 불평등, 기후 악화, 인권 침해 등 사회적 영향 평가나 현황에 대한 진단 없이 속도전으로 일관한다는 경고가 함께 나온다.
김병권 녹색전환연구소장은 이를 두고 "AI 전환은 필요에 비해 너무 과도하고, 녹색 전환은 기후위기의 긴급성에 비해 너무 과소하다"고 평가했다. AI의 잠재력과 위상은 객관적 조건에 비해 과장하는 동시에, AI가 지구를 파괴하는 측면은 지나치게 간과한다는 지적이다. <프레시안>은 지난 15일 서울 중구 녹색전환연구소에서 김 소장을 만나 이재명 정부의 향후 5년에 대한 제언을 들었다. 인터뷰 내용을 문답으로 정리했다.
프레시안 : AI를 과대평가하고 있다는 건 어떤 의미인가?
김병권 : 이공계 쪽 분들, 엔지니어들을 만나면 대체로 '현재 AI는 생산성을 향상하는 도구' 정도로만 말한다. 오히려 언론, 정치권 등이 위상과 잠재력을 필요 이상으로 과대 포장한다는 느낌이 든다. 샘 올트먼, 일론 머스크 등 빅테크 기업가의 말은 과학적 진단이나 선견지명이 아니라, 마케팅 언어다. 공포 마케팅 측면도 강하다. 영양제를 사러 가도, 영업사원의 말은 절반 이상 걸러 듣지 않나. 희한하게 AI에 대해서는 그렇게 반응하지 않는 흐름이 있다.
프레시안 : 어떤 공포 마케팅인가?
김병권 : AI가 굉장한 가능성을 가졌다는 걸 넘어, 개인이든, 국가든, 이를 쓰지 않는다면 사회 경쟁에서 뒤처지고 낙오할 수 있다는 분위기를 조성한다. 어찌 보면, 그럴 수 있다. 빅테크들은 지금도 매년 수십억 달러씩 어마어마한 적자를 본다. 그럼에도 과거 아마존, 마이크로소프트와 같은 독점적 사업자가 되기 위해 적자를 감내하며 막대한 자본을 쏟아붓는다. 그러니 훨씬 더 많은 이들이 AI를 사용하도록 과장할 이유가 생긴다. 이를 걷어 내야 한다. AI가 잠재력을 가지지 않았다는 말이 아니라, 근거 없는 과장을 해선 안 되고 과장을 기반으로 정책 수립이 이뤄져선 안 된다는 말이다.
AI 잠재력·성장률 평가, 과한 면 있다
프레시안 : 이재명 정부의 국정 과제에서 AI의 비중은 정말 크다.
김병권 : 디지털 정부, 창조경제, 4차 산업혁명 등 역대 정부 모두 기술 혁신에 대한 막연한 낙관론을 가지고 있었다. 이재명 정부는 이보다 더 강도 높고 광범위한 기대감을 AI에 갖고 있는 듯하다. 한국은 철강, 석유·화학, 자동차 등의 제조업이 위기를 맞고 인구 규모가 줄면서, 자본이나 노동으로 경제성장률을 올리기 어려운 상황에 처해 있다. 이에 AI란 기술 혁신을 지렛대 삼아 생산성과 성장률을 끌어올리는 것에 강하게 집중했다고 본다. 산업, 경제, 복지 등 여러 분야에 AI가 주요 의제로 등장하고 있다.
프레시안 : 정부는 AI 잠재력을 과장 없이 평가하고 있는가?
김병권 : AI가 경제성장률에 얼마만큼 도움이 될는지는 여전히 논란거리다. 가령 대런 에스모글루(2024년 노벨 경제학상 수상자) 박사는 그 효과가 미미하다고 분석하지만, 지난 2월 한국은행은 (AI 투자로) 성장률이 꽤 상승할 것이라 분석했다. 학계도 이견이 분분하고, 결과를 장담하기 어렵다. 개인적으론 생산성이 향상될지라도, 단기적으로는 기대한 만큼은 어렵지 않을까 생각한다. 지금 한국의 여건에서 AI의 잠재력을 이렇게 과도하게 평가할 수 있는 근거는 무엇인가? 불명확하다. 이 질문을 하지 않는데, 해야 한다.
프레시안 : 이재명 정부는 'AI 3대 강국'을 표어로 걸고 '소버린(주권형) AI'를 지향하고 있다. 한 국가가 외부에 의존하지 않고 AI 시스템을 개발·운영할 수 있는 국가의 역량을 키우는 안이다.
김병권 : 일단 AI 경쟁은 굉장히 자본 집약적인, 어마어마한 자원이 투입되는 경쟁이다. 보통 알고리즘의 매개변수, 집어넣는 데이터 규모, 그리고 이를 처리할 GPU(연산장치), 이 세 개가 크면 클수록 AI 성능은 좋아진다고 한다. 현재 매개변수는 조 단위를 넘은 것으로 추정되고, GPU는 엄청난 경쟁이 붙었다. GPU는 수천만 원 단위의 장비다. 이 경쟁은 빅테크 밖에 못한다. 이재명 대통령은 GPU 5만 개 확보를 공약했었는데, 이는 실리콘밸리 중대형 AI 기업 하나의 확보량과 비슷하다. 이렇듯 미·중과 경쟁은 불가능하니, '3등'을 하겠다가 된 거다. 연구 개발 단계부터 응용 단계에 이르기까지 AI를 적극적으로 지원해 국가경쟁력을 갖도록 하는 건 맞다. 그러나 과잉이 되면 여러 가지 정책적 부작용을 낳는다.
AI의 기후·지구 파괴, 한국 준비 안 됐다
프레시안 : 한국 정부는 그 부작용을 고려하고 있을까? 언론, 토론회 등에서 AI 기후·지구 파괴적인 측면을 계속 경고해 왔다.
김병권 : 잘 지적되지 않지만, AI 뒤엔 기후 파괴가 있다. 우리가 깜짝 놀랄 만한 결과를 컴퓨터에서 발견했다는 건, 그 뒤에서 깜짝 놀랄 만큼의 에너지와 자원이 들어갔다는 뜻이다. 세상에 물리적인 자원이 투여되지 않고 기적 같은 일이 벌어질 수는 없다. 우리 눈에 보이는 친절하고 영리한 AI는 막대한 전력과 물을 쓴 결과다.
프레시안 : AI엔 얼마만큼의 자원이 소모되는가?
김병권 : 예로, '챗GPT'에 질문을 한 번 하면, 구글에 검색어를 한 번 입력하는 것보다 전력 소모량이 10배가량 많다고 알려졌다. 구글 검색엔 평균 0.3Wh의 전력이 쓰인다면, 챗GPT는 2.9Wh를 소모한다는 것이다. 큰 데이터센터 한 곳이 통상 100MW 용량의 전력을 쓴다. 10만 가구가 쓰는 전력량에 맞먹는다. 최근 아마존이 미국 인디애나주에 짓는 데이터센터는 약 2.8GW의 규모다. 큰 핵발전소 1곳의 발전량이 1GW 정도다. 국가 정책적으로 데이터센터를 유치해 왔던 아일랜드는 국가 전체 전력의 20%가 데이터센터로 흘러 들어간다. 또 연산처리량이 막대한 GPU를 식혀야 해, 데이터센터엔 대량의 냉각수도 필요하다.
상황이 이러하니, 이미 탄소중립에 역행하는 흐름이 AI 업계엔 나타났다. 구글, 마이크로소프트 등 빅테크들은 애초 공언했던 RE100이나 탄소중립 목표를 포기하거나 수정했다. 화석연료를 다시 쓰자는 주장도 나왔고, 에릭 슈밋(구글 전 CEO)은 대놓고 '어차피 탄소중립 못하니, 기후목표보다 AI 데이터센터 투자에 더 집중해야 한다'고 발언했다.
프레시안 : AI가 필연적으로 낳을 사회·기후 리스크에 한국은 준비돼 있는가?
김병권 : 그렇지 못한 측면이 있다. 한국 전력 수급 상황을 보면 데이터센터는 수도권에 더 이상 지으면 안 된다. 재생에너지 전력 공급이 가능한지부터 진지하게 고려해야 하는데, 여전히 (공급이 어려운) 수도권 인근에 데이터센터가 구축되고 있다. 정부가 최근 비수도권 쪽으로 데이터센터를 유치하겠다고 밝혔지만, 그 계획은 아직 구체적이진 않다. 더 중요한 건, 디지털 혁신은 그리 강조하면서 녹색 혁신은 빠져 있다. AI에 편중될 게 아니라, 둘이 균형을 맞춰야 한다.
"녹색 혁신엔 무관심… 중국은 녹색 산업 장악"
프레시안 : 녹색 혁신이 무엇인가?
김병권 : 예로 자율주행 자동차를 보면, 자율주행차는 전기차다. 그런데 우리가 지금 전기차 생산에 대한 경쟁력을 갖고 있나? 그렇지 않고, 전기차 보급 속도도 매우 느리다. 전기차로 전환하는 게 먼저 진행돼야지, 자율주행차로의 전환이 먼저가 아닌데 AI를 도입한 자율주행차부터 늘린다고 한다. 이렇게 AI가 아니라 '녹색'이 해줘야 하는 영역이 정말 많다. 그러나 한국은 이에 대한 고민과 투자, 전략이 정말 많이 부족하다.
세계적으로 미래 기술 경쟁은 녹색과 AI, 두 축으로 이뤄진다. 중국은 신차의 절반이 전기차로 생산되며, 태양전지, 풍력발전소, 히트펌프(heat pump·지열 등을 이용한 온수장치), 그린수소 등 산업을 장악하고 있다. 녹색 산업 부문이 GDP의 10%를 넘어섰고, 경제 성장률의 3분의 1을 차지한다. 한국도 여기에 주의를 기울여야 한다.
프레시안 : 데이터센터가 늘어나면, 그만큼 전력·물 등 자원 소모가 늘 텐데 어떤 대안이 필요한가?
김병권 : 독일의 경우, 2023년경 에너지효율법을 제정했다. 2027년부터 독일 내 모든 데이터센터는 100% 재생에너지에서 전력을 공급받아야 하고, 센터에서 나오는 폐열을 지역 주민의 난방시설로 돌리는 등 재활용할 수 있도록 대안을 마련해야 한다. 또한 데이터센터 에너지 효율도 의무적으로 높여야 하며, 일정 규모 이상의 센터는 관계 기관에 전력 및 자원 사용에 대한 보고서를 제출해야 한다.
프레시안 : AI가 기후 부담을 줄이는 데 활용될 수 있다는 지적도 있는데, 이건 어떻게 보나?
김병권 : 기후 부담은 최소화하면서, AI의 긍정적인 측면은 살려야 한다. 기후 예측을 정교화한다든가, 교통, 건물 등의 에너지 효율을 높인다든가. 실제로 집행이 잘 되는지는 또 따져 봐야 한다. 데미스 허사비스(알파고 제작자)가 기후예측모델을 만들었다고 했다. 근데 이걸 지금 쓰고 있을까?
이건 공공성에 관한 질문과도 연결된다. 지구를 위한 일은 돈이 안 된다. 공공성을 늘리는 일에 AI를 활용한다면, 그 비용을 누군가는 내야 하는데 사기업은 하지 않고, 하지 않을 거다. 수익성이 있는 사업이 아니기 때문이다. 당장 지난해 말 나온 딥시크는 기존 빅테크 투입 비용의 10분의 1만 써도 동일한 성능의 AI를 만들 수 있다는 걸 보였다. 기후 충격을 최소화하는 방법을 다 알지만, 비용 때문에 하지 않는다는 것의 방증이다. 결국 공공이 나설 부분이다.
AI 아닌 'AI 가진 자'의 권력 비대화가 진짜 문제
프레시안 : AI가 공공성을 위협한다고 보나?
김병권 : AI를 어떤 방식으로 도입하고 운용할지, 어떤 의사결정을 거쳐 결정할지를 계속 질문해야 한다. 가령 기자에 적용하면, AI가 기사의 질을 높이는 도구가 될 것인가, 기자의 자리를 뺏는 수단이 될 것인가의 문제다. 지금의 사회적 역학관계에선 노동자를 대체하는 쪽으로 간다. 직원을 교육해 생산성 향상을 도모하기보다, 결과물의 질이 조금 떨어져도 비용 절감을 택할 가능성이 높다.
위험한 측면에선, 어쩌면 2차 세계대전의 핵 기술 같은 것일 수 있다. AI가 더 위험한 이유는, 핵기술은 기본적으로 국가가 통제하는 기술이었다면, AI는 철저히 사기업이, 그것도 소수의 사기업이 주도한다. 당장 AI는 우크라이나 전쟁, 이스라엘 가자지구 침공에서 전쟁 도구로 쓰였다. 미국 방산기업 팔란티어(Palantir Technologies) 대표는 "세상은 AI를 가진 자와 가지지 못한 자로 나뉠 것이고, 우리는 승자들에게 힘을 실어줄 것이다"라는 말을 스스럼없이 한다. 구글은 사악해지지 말자(Don’t be evil)는 오랜 사훈을 2018년 삭제했다.
프레시안 : 우리가 제대로 보지 못하는 또 다른 맹점이 있나?
김병권 : AI를 인간과 기계의 대립으로 보기도 하는데, 'AI를 가진 자'와 '가지지 못한 자'의 권력관계가 본질이다. 쉬운 말로, AI가 발전하면 사람이 청소와 빨래를 하지 않고 그 시간에 시를 짓거나 작곡을 할 거란 말이 있지만 현실은 반대다. AI가 그림 그리고 작업하고, 우리는 구독료를 내기 위해 알바하고, 일한다.
기술 개발에 앞섰던 구글보다 오픈AI가 챗지피티를 먼저 선보인 배경엔 노동 착취가 있었다는 걸 우린 기억해야 한다. 인공지능 학습만으론 성희롱이나 차별적 표현 등의 문제를 걸러낼 수 없어, 인간이 일일이 분류하는 작업을 거쳐야 했다. 엄청난 비용이 필요한데, 오픈AI는 이를 우간다, 케냐 등에서 영어구사자 수만 명을 하루 1~2달러씩 주며 고용했다. 이들이 온갖 욕설을 듣고, AI를 학습시켰다.
현재 AI를 개발하고 운용하는 방향성을 결정하는 건 시민도, 국가도 아닌 사적권력에게 가 있다. 현재 드러나는 문제는 AI를 쥔 자가 AI를 가지지 못한 자를 어떻게 다루고, 이용하는지의 문제이고, 앞으로도 불거질 것이다. AI의 부정적 측면을 통제하고 긍정적 측면을 강화하도록 하는 사회적 거버넌스를 반드시 고민해야 한다.
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