암오케이 이야기

새폰폰테크 “저기 끝에서 여기까지 120m 구간 전체가 전부 불법건축물을 세워 만든 기업형 노점상이 있던 자리입니다.” 김재현 서울 동대문구 도시경관과 가로환경팀장이 지난 18일 용두동 ‘동의보감타워’ 앞 인도를 가리켰다.
며칠 전까지만 해도 이곳에는 기업형 불법 노점이 20년간 운영되고 있었다. 불법 노점이지만 사실상 고정시설처럼 운영돼 온 것이다. 동대문구는 지난 10일 새벽 이곳에 설치된 불법노점을 모두 철거하고, 추가설치 방지를 위해 해당구간 전체에 안전펜스를 설치했다. 안전펜스가 철거된 구역 맨 끝부분에는 현재 6개의 개별 노점만 운영 중이다. 이곳도 한시적으로 영업을 허용했기 때문에 올해 안에는 철거해야 한다.
용두동 동의보감타워 앞 인도는 철거 전까지는 도로의 기업형 노점과 건물 앞 사설 노점으로 걸어다닐 공간을 찾기 어려울 정도로 혼잡했었다. 노점을 철거해달라는 민원도 끊임없이 들어왔다.
동대문구는 이 같은 문제를 해결하기 위해 2022년 서울에서 처음으로 ‘거리가게 실명제’를 도입했다. 노점 소유자와 운영자가 일치하는 노점에만 도로점용허가를 내주는 방식이다.
자치단체로서는 처음으로 ‘도로법 분야 특별사법경찰권(특사경)’도 받았다.
구 관계자는 “거리가게 실명제와 특사경 도입이 기업형 노점과 생계형 노점을 구분하는 결정적인 역할을 했다”고 말했다. 노점상의 부동산과 금융자산 등을 파악할 수 있게 되면서 기업형을 차단하는 데 효과를 볼 수 있었던 것이다.
구는 이 과정에서 노점단체와 지속적으로 만나 대화와 설득도 이어갔다. 구 관계자는 “기업형 점주들과 대화를 해보면 경기악화로 임차 노점상들로부터 월 5만원, 8만원 정도 받던 자릿세도 못 받는 경우가 많아진 데다 고령화로 계속 운영이 어려워 철거를 바라는 경우도 있었다”고 말했다.
그 결과 2022년 7월1일 기준 572개에 달하던 노점은 6월 현재 236개(41.5%)가 줄어든 336개만 남은 상태다. 서울시가 허가한 시가판대(54개)와 동대문구 거리가게(138개)를 제외하면 무허가 노점은 3년 새 74.8%가 줄어든 144개만 남은 셈이다.
구는 다만 생계형으로 운영하는 노점은 최대한 정비 후순위에 두고 영업을 이어갈 수 있도록 지원하기로 했다.
김건희 여사의 석사학위가 24일 취소됐다. 논문 표절 의혹이 제기된 지 약 3년 6개월 만이다.
숙명여대가는 전날 교육대학원 위원회를 열고 연구부정행위가 드러난 김 여사의 석사학위 논문에 대한 학위를 취소하기로 했다고 이날 밝혔다.
숙명여대 연구윤리진실성위원회는 관련 기관을 통한 질의 및 자문에 더해 학문적 윤리 및 판정 절차에 대한 교내 유관 부처의 검토를 거쳐 부정행위의 정도를 고려해 학위취소를 요청한 바 있다. 교육대학원 위원회는 이 검토 결과와 요청을 바탕으로 학칙에 따라 학위 취소를 결정했다.
김 여사는 1999년 독일 화가 ‘파울 클레의 회화적 특성에 관한 연구’ 논문을 제출해 교육대학원에서 석사 학위를 받았다. 2021년 12월 이 논문이 표절됐다는 의혹이 제기됐고, 숙명여대는 2022년 연구윤리진실성위원회를 구성해 조사를 벌였다.
숙명여대는 “이번 결정은 연구윤리 확립과 학문의 신뢰성 제고를 위해 내려진 판단”이라며 “앞으로도 대학 본연의 책무에 충실할 것”이라고 밝혔다.
보 안 싱가포르 난양공대(NTU) 컴퓨터과학과 석좌교수는 중국 출신 인공지능(AI) 전문가다. 미국 매사추세츠대 애머스트에서 박사학위를 받은 뒤 중국과학원 컴퓨팅기술연구소에서 부교수로 재직한 이력이 있다. 지금은 ‘세계인공지능학술대회(IJCAI)’ 이사를 맡고 있다.
지난달 29일 난양공대 캠퍼스에서 경향신문과 만난 안 교수는 자신을 ‘실용적인 연구자’라고 소개했다. 그는 미국 대학에서 박사후 연구원으로 일하던 시절 AI와 게임 이론을 접목해 경찰, 미국 해안경비대 같은 정부 기관이 보안·안전 위험을 막기 위해 어떻게 자원을 배분하는 것이 최적인지 탐구했다. 최근엔 금융, 산업 분야 문제 해결을 위한 AI 활용법을 고민한다.
안 교수는 미국과 중국 간 기술 패권 경쟁이 앞으로 더 격화될 것으로 전망했다. 그는 AI가 인간 일자리를 대체하거나 신종 범죄에 악용될 수 있다는 등 우려에 대응하기 위해 규제·규범이 필요하다고 인정하면서도 기술 발달은 “거부할 수 없는 흐름”이라며 각국의 경쟁적 자구 노력에 더 초점을 맞췄다. 그는 ‘딥시크 충격’을 거론하며 중국 정부 주도의 빠른 변화를 긍정 평가하기도 했다. 기술 발달의 핵심 요인으로는 정부 차원의 적극 투자, 대학을 통한 더 많은 인재 육성을 거듭 강조했다. 다음은 주요 일문일답.
- 최근 가장 인상 깊게 본 AI 관련 뉴스가 있다면.
“올해 초 딥시크의 R1 출시 소식이다. 올해는 특히 다양한 기술이 등장하고 있다. 거의 모든 주요 기업들이 ‘마누스’ 등 AI 에이전트를 내놓아 업계 내 주목을 받았다. 하지만 아직 딥시크만 한 혁신은 보지 못한 것 같다.”
- ‘초가속 시대’라는 진단에 동의하나.
“그렇다. 모든 것이 점점 더 빨라지고 있다. 치열한 경쟁 때문이다. 다들 시장에서 1등이 되기를 원한다. 문제는 1등 경쟁에만 몰두하다 보면 모델을 개발할 때 그 모델이 충분히 안정적인지, 위험 요소는 없는지 등을 충분한 시간을 들여 검토하지 못할 수 있다는 점이다.”
- 인간처럼 사고·추론하는 범용인공지능(AGI)이 빠르면 5년 내 등장할 것이란 전망도 있다.
“나는 그보다는 오래 걸릴 것이라고 예상한다. 여전히 ‘환각(Hallucination)’ 문제가 해결되지 않았고, 현재 가장 뛰어난 모델조차 아주 단순한 수준의 계산을 실수하기도 한다.”
- AI 활용 측면에서 문제는 없을까. 최근 영국에선 정부가 살인 예측 알고리즘을 개발해 논란이 됐고, 세계적으로는 AI 무기 활용 우려도 나온다.
“모든 기술엔 양면성이 있다. AI도 마찬가지다. 대부분 사람들은 AI 활용으로 이익을 얻고 있다고 본다. 싱가포르 시민은 국내 공항 입출국 심사 때 여권을 제시하지 않아 편리하다. 안면 인식 기술 덕분이다. 기술 자체가 아니라 사람이 문제다. 이 때문에 정부가 법이나 규제를 통해 개입해야 할 필요성이 있다. 사회적 규범도 중요하다.”
- 로봇, AI가 향후 인간 일자리에 위협이 될 수 있다는 불안한 전망도 나온다.
“많은 사람이 일자리를 잃게 될 것이다. 지금도 거대언어모델(LLM)과 관련해 비슷한 일이 벌어지고 있다. 이미 대기업 내 코딩 작업의 70%는 AI에 의해 수행되는 것으로 추정된다. 소프트웨어 엔지니어마저 일자리를 잃을 수 있다. 그렇다고 중국이 기술 개발을 하지 않으면, 다른 나라가 하게 될 것이다. 세계적인 경쟁 때문이다. 피할 수 없는 흐름이고, 직시해야 하는 현실이다.”
- AI 윤리, 사회적 규범 차원에서 특별히 유의할 점이 있다면.
“나는 윤리 전문가는 아니다. 나는 AI 기술이 여전히 초기 단계라고 본다. 어떤 나라든 AI에 투자할 생각이 있다면, 지금도 늦지 않은 시점이라고 말하고 싶다.”
- 중국에서 딥시크가 등장한 배경이 무엇인지를 두고 다양한 분석이 나왔다.
“20대 포함 똑똑하고 젊은 인재가 핵심이었다고 생각한다. 조직 구조가 수평적이어서 구성원들이 자유롭게 아이디어를 실현할 수 있었던 측면도 있다. 연구에는 예측 불가한 면이 있어서, 구상처럼 작동할지 알 수 없는 경우가 많다. 딥시크는 구성원이 아이디어를 즉각 시도해보고, 실패해도 괜찮다고 여기는 문화가 자리 잡고 있는 것으로 안다.”
- 중국 정부·당 차원의 과학기술을 대하는 태도, 투자 측면은 어떻게 보나.
“중국엔 딥시크 하나만 있는 게 아니다. 비슷한 규모의, 대규모 투자가 이뤄진 LLM 관련 회사가 10개 이상 있다고 본다. 최근 주목받는 ‘체화(Embodied) AI’ 분야도 마찬가지다. 중국에는 수백개에 달하는 로봇 관련 회사가 있다. 거기서 일할 똑똑한 인재도 그만큼 많아야 한다. 창업을 위한 자금도 필요하다. 이 점에서 중국 정부는 매우 빠르고 공격적으로 움직인다. 어떤 분야가 중요하다고 판단되면 자금을 곧장 투입한다. 지난해에만 중국은 AI 박사 인력 양성을 위한 신규 교육기관을 여럿 설립했다. 박사 정원도 크게 늘렸다. 요즘처럼 경쟁이 치열한 시기엔 빠르지 않으면 살아남기가 어렵다.”
- 미국이 AI 반도체 대중국 수출을 규제하는 등 양국 간 기술 패권 경쟁이 점점 격해지는 듯하다. 앞으로 어떻게 될까.
“맞다. (제재 때문에) 중국은 좋은 그래픽처리장치(GPU)를 확보하기 어려운 상황이다. 다양한 AI 모델이나 도구들과의 협업도 중국 기업들은 활용하기 힘들다. 이는 중국이 더 나은 AI 모델을 개발하고 미국 및 다른 나라들과 경쟁하는 데 있어 큰 약점 중 하나다. 그래서 지금껏 GPU 등 하드웨어 자체 개발에 나섰고, ‘엔비디아’ 수준은 아니지만 지난 몇년 새 상당한 진전을 보이기도 했다. ‘화웨이’ 등 중국산 GPU 칩을 기반으로 작동하는 LLM도 나왔다. 지금은 어떤 제재가 오더라도 더 잘 대응할 수 있도록 준비가 된 듯하다. 이 때문에 경쟁이 앞으로 더 악화할 수도 있다.”
- 중국과 미국 모두에서 연구 경험이 있다. 연구 분위기, 정부 정책 등 양국 간 차이를 짚어본다면.
“논문 수나 주요 학회 참가 수를 보면 중국이 굉장히 빠르게 성장하고 있다. 하지만 창조적 혁신을 기준으로 보면 미국이 여전히 앞서 있다고 본다. 여기서 창조적 혁신이란 0에서 1로, 없던 것을 만드는 혁신을 의미한다. 전통적으로 미국은 연구·개발이라든지 첨단 기술 생태계 전반이 훨씬 더 잘 갖춰져 있다. 반면 중국은 1에서 100으로 가는 것은 잘한다. 존재하는 아이디어라면 빠르게 따라가고, 이후 경쟁력 있는 모델, 심지어 더 나은 모델도 만들어낸다. 미국 대학은 대부분 사립이고, 교수·연구자가 자신이 하고픈 연구를 자율적으로 선택할 수 있다는 것도 특징이다. 반면 중국은 그런 자율성이 적다. 한편으로 이는 중국 정부가 직접 개입해 특정 연구 분야에 자원을 적극적으로 투입할 수 있다는 뜻이기도 하다. 인력, 기업이 많은 만큼 ‘내부 경쟁’이 치열하기도 하다.”
- 미·중 경쟁 속 한국이 갈 길이 고민이다. 오픈AI, 딥시크의 ‘빠른 추격자’가 돼야 할까.
“꼭 범용 AI일 필요는 없다고 본다. 특정 산업 분야에 특화된 세계 최고의 모델을 만들면 된다. 한국은 인구가 약 5000만명으로 싱가포르의 10배 수준이다. 경제 규모도 그렇고, 작은 나라가 아니다. 전자 산업에 강한 기반이 있고, 서구권과도 잘 연결돼 있어 좋은 GPU를 확보하기도 쉽다. 그런 강점을 AI 개발 경쟁에서도 살려야 한다. 세계가 ‘이 분야는 한국이 최고’라고 인식하는 것을 목표로 전략적으로 나아가야 한다. 이를 위해 한국도 자체적인 개발 역량을 갖추는 것이 일단 중요하다. 지금 AI 분야에서 좋은 점 중 하나는 ‘오픈소스’ 모델들이 많다는 것이다. 모든 것을 처음부터 새로이 만들 필요가 없다. 딥시크 모델도 오픈소스로부터 많은 이점을 얻었다. 그러려면 무엇보다 고급 기술 인재가 필요하다. 산업계 및 정부의 전략적 투자·지원도 함께해야 한다.”

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