네이버가 소버린 AI(Sovereign AI)를 주장하고 있다. 왜 그랬을까? 이를 곰곰이 생각해 보면, 내부에서 검색과 AI가 충돌하고 있는 것은 아닐까라는 생각이다. 합리적인 의심은 이렇다. 최근 발표된 네이버의 AI 전략은 서비스에 AI를 융합하는 모양새다. 그동안 네이버는 저작권을 제한하는 데이터마이닝(TDM)의 도입하는 저작권법 개정에 부정적이었다. 누구나 쓸 수 있도록 데이터가 개방되면, 네이버는 한글에 대한 독점력을 유지하기는 어려울 것이기 때문으로 이해된다. 경쟁관계에 있는 구글이나 OpenAI와 같은 글로벌 기업들도 한글 데이터에 대한 제한없는 이용이 가능해지기 때문이다. 검색을 위해서는 데이터를 제한없이 크롤링할 수 있도록 저작권이 제한되어야 하지만, AI를 위해서는 데이터를 개방하면 글로벌 기업들에게 경쟁력을 빼앗길 수 있기 때문에 개방하기 어렵다는 것이다. 여기에서, 검색과 AI 부문이 충돌하게 된다. 이는 구글도 다르지 않다. AI 모델 학습은 지속적인 데이터가 필요하다. 그동안 네이버는 적잖은 비용을 투자했지만, 뚜렷한 성과를 보이지 못하고 있다. 앞으로도 마찬가지다. 글로벌 기업의 수조원 단위의 R＆D와 비교할 수 없기 때문이기도 하다. 더군다나, 네이버의 경쟁력인 한글화에 있어서도 글로벌 AI 서비스에 경쟁우위에 선다고 보기도 어렵다. 글로벌 기업들이 제공하는 서비스에서도 한글 정보는 이미 네이티브를 넘어서고 있다. 앞으로, 더 넘어설 가능성이 크다. 그동안 네이버 검색은 한글을 기반하여 성장해 왔다. 그 덕분에 엠파스가 사라지고 야후도 국내시장에서 철수했다. 현재 검색시장의 경쟁은 네이버의 독점 내지 과점으로 이어졌다. 구글의 점유율도 상당히 높아지고 있다. 이는 경쟁을 통한 서비스 향성과 소비자 후생이 높아질 수 있다는 점에서 긍정적이다. 글로벌 시장에서 한글은 특정 기업이 독점적인 마케팅을 주장할 가치가 아니다. 글로벌 시민 모두가 누려야 할 가치이다. 이러한 가치를 국내 기업이라고 오로지 할 수 있는 것은 아니다. 글로벌 시민이 한글을 제대로 익히고, 제대로 된 한글정보를 얻을 수 있도록 해야 한다. 그것이 대한민국과 네이버를 포함한 우리기업의 책무이다. 네이버이기 때문에 한글을 독점해야 한다는 논리는 글로벌 시장에 진출하고자 하는 기업의 전략으로는 옹색하다. 소비자는 자신의 의지에 따라 네이버를 쓰고, 구글을 쓰고, 네이버 쇼핑을 이용하거나 11번가를 선택할 수 있다. 멀티호밍(multihoming)이 가능하다. 이는 독점에 대한 네이버의 대응논리이기도 하다. 소비자는 합리적인 선택을 하기 때문에 필요에 따라 다른 플랫폼을 이용할 수 있다는 것이다. AI는 더욱더 그러하다. 챗GPT나 제미나이(gemini)와 같은 글로벌 AI 서비스의 한글은 우리 국민들이 쓰기에도 어색함이 없다. 부족하더라도, 그 내용을 극복할 수 있는 문해력이 있기 때문이다. 그렇지만, 해외 시민들이 한글을 쓸려고 할 때 문제는 없을까? OpenAI, MS, 구글 등 수많은 AI기업들이 한글 서비스를 확장하고 있다. 그렇지만, 여전히 어색하고 의미와 다른 정보가 출력된다. 이 책임은 기본적으로 그 회사에 있다. 그렇지만, 그 책임을 회사에 돌리고 부정확한 한글정보가 노출되지 않은 것에 불평만 할 것인가? 그 사이에 우리나라의 문화를 이해하고 향유하기 위해 한글정보를 얻고자하는 글로벌 시민들은 한글과 대한민국에 대한 신뢰를 상실하지 않을까? 이러한 점도 고려돼야 한다. 네이버는 소버린 AI를 주장한다. 좀더 정확히는 한글 데이터 주권을 주장하고 있는 것으로 보인다. 우리가 아니면, 한글을 지켜낼 수 없다는 주장이다. 좀 어색하다. 그런데, 네이버는 중동, 사우디아라비아와 같은 시장에서 소버린 AI를 통해 현지 언어와 문화에 맞는 AI 솔루션을 제공하며 글로벌 진출을 가속화하고 있다. 네이버를 응원한다. 그렇지만, 소버린 AI에 한글을 볼모삼는 것은 지극히 잘못된 마케팅이다. 이는 다중적이거나, 양면적이기도 하다. 한 가지 의문, 네이버는 어디에서 학습데이터를 소싱하고 있을까? 추측컨대, 모르긴 몰라도 크롤링이 가능한 모든 정보가 포함돼있을 것이다. 이용자의 노력의 산물인 블로그나 카페와 그리고 인터넷에 무수하게 공개된, 그렇지만 여전히 저작권 있는 개인의 정보였을 것이다. 그 안에는 KINDS나 기사를 제공하는 언론사의 수많은 기사가 포함되어 있을 것으로 생각된다. 권리자단체에서 데이터 출처 공개를 요구했을 때, 답할 수 없었던 이유이기도 할 것이다. EU AI법이나 미국의 저작권법 개정안에서는 학습데이터에 사용된 저작권 관련 정보를 충분히 공개하도록 하거나 저작권청에 제출토록 의무화하고 있다. 어떤 저작물이 사용되었는지 공개되어야 한다는 의미이다. 이용하는 데이터가 윤리적이어야 한다는 것이고, 그렇지 않을 경우 신뢰할 수 없기 때문이기도 하다. 어떤 데이터를 사용했는지를 공개한다면, AI 사업자는 해당 서비스에 대해 신뢰할 수 있는 결과를 만들려고 법적, 윤리적인 노력을 할 것이다. 적어도, 소버린 AI를 주장하려면 권리자들에 어떤 보상을 할 것인지, 데이터 배당이나 데이터 보상에 대해 고민했어야 한다. 저작권은 권리자의 전가의 보도는 아니지만, 데이터를 아무런 보상없이 이용하면서 그 결과에 대해서까지 독점하는 것은 이치에 맞지 않다. 네이버 회원이기도 한 일반 이용자로서 저작권자에 대한 데이터배당은 고민해야할 것이다. 플랫폼 내에서 그 가치는 산정할 수 있을 것으로 보인다. 데이터 하나하나에 고유의 id값이 부여될 것이기 때문이다. 기업이 권리나 필요를 주장하기 위해서는 합리적이고, 윤리적인지도 검토돼야 한다. 기업의 주장은 그래야 한다. 적어도 정책적인 사항에 대해서는 마케팅과는 달라야 한다. 알고리즘 조작을 앞세워 자사의 이익을 극대화하고 소비자의 후생을 저해하는 행위를 하면서 자율규제를 주장하는 플랫폼사업자들을 신뢰하기는 어렵다. 공정거래위원회로부터 수백억원대의 과징금 처분을 받고, 고등법원에서 패소한 네이버의 행태를 보면서, 소버린 AI를 주장하는 것은 표리가 부동한 지금 대한민국의 현실과도 맞닿아있다면 나만의 우려인가? 특정 기업을 몰아주거나 반대하자는 것이 아니다. 필자는 국회 보좌관 시절, 모시던 의원을 설득하여 네이버의 데이터주권을 위한 국회 세미나를 4차례 정도 기획하여 진행한 바 있다. 최근 구글의 디지털책임위원회 위원으로서 구글의 사회적 책임(responsibility)에 대해 논의하기도 했다. AI만이 공정하고 투명해야 하는 것이 아니다. 그 기업이 사회적 책임을 다하고 있는지를 먼저 살펴야 한다는 것이다. *외부 필자의 원고는 본지의 편집방향과 일치하지 않을 수도 있습니다.

한국 사회에서 나이는 매우 중요하다. 우리는 어떤 사람을 처음 만날 때 가장 먼저 나이부터 재본다. 나이순에 따라 연배와 연장자가 정해지기 때문이다. 장유유서라는 오랜 유교적 전통의 잔재다. 성리학이 지배하던 조선시대는 오래 살아 나이가 많으면 지혜가 쌓인다고 존경을 받던 세상이었다. 50에 지천명(知天命)이요 60에 이순(耳順)이라는 공자의 말씀이 나이가 들며 성숙하고 현명해져 가는 인생의 단계를 묘사한다. 그런데 현대 기업의 세계에서는 전혀 다르다. 기업의 인사관리에서도 나이를 따진다. 다만 나이가 많으면 대접을 받는 게 아니라 홀대를 받는다. 생물학적 나이와 회사 기여도는 반비례의 관계로 여겨진다. 우리나라의 임금 형태는 연공서열형 호봉제로 근속 연수를 기준으로 임금이 결정된다. 오래 근무하면 자동으로 임금이 인상된다. 나이든 직원을 우대하는 임금제도로 도입됐다. 그런데 이 호봉제 때문에 나이든 직원이 기업의 부담으로 간주되는 것이다. 임금이 인상된 만큼 생산성이 올라가지 않고 새로운 기술이나 변화에 적응하지 못해 걸림돌로 치부된다. 정보기술(IT) 기업에서 이런 현상이 극명하게 나타난다. 네이버, 카카오, 삼성SDS, LG CNS에서 50대 팀장급 관리자가 늘어나며 공무원 조직처럼 관료화됐다고 한다. 20~30대 직원들이 새로운 기술을 도입하려 할 때 이를 이해하지 못하는 50대 관리자가 소극적인 입장을 취해 기술적 선도기회를 놓친다는 것이다. 우리나라에서는 나이든 직원을 직장에서 물러나게 하기 위해 정년 제도를 운용한다. 연령을 기준으로 정년을 정하며 현재 근로자의 법정 정년은 만60세이다. 흥미롭게도 선진국에서는 법률로 제정한 의무적 정년 개념이 존재하지 않는다. 미국에서는 경찰, 소방관 등의 특정 직종을 제외하면 연령에 따른 강제적 퇴직은 불법이다. 최근에 고령화가 빠르게 진행되며 정년을 65세로 연장하자는 논의가 진행되고 있다. 하지만 정년은 별 의미가 없다. 정년까지 근무하는 직장인은 드물다. 대부분은 정년 전에 여러 이유로 회사를 떠난다. 임원으로 승진해 나가면 다행이다. 보통은 임원이 되지 못하고 중간에 밀려난다. 경기는 주기적으로 부침을 겪는데 침체기에 기업들은 구조조정에 돌입하고 인원을 감축한다. 희망퇴직 또는 명예퇴직이라는 이름으로 진행되는 감원도 몇 년생까지 적용하다는 식으로 나이를 정해 실시한다. 구조조정이라는 명분을 내세워 실상은 세대교체를 추진하는 것이다. 요즘이 딱 그런 시기이다. 팬데믹과 고금리로 침체된 국내 경기가 계속 악화되는 가운데 미국의 트럼프 2기 행정부 출범과 국내 탄핵정국의 불확실성까지 겹치면서 내수와 수출 기업 모두 대대적인 구조조정과 인력 감축에 나서고 있다. 올 하반기에 삼성전자, 포스코, SK텔레콤, LG디스플레이, 롯데온, 신세계면세점, G마켓 등의 대기업들이 희망퇴직을 실시했다. KT는 전체 인력의 6분의 1에 해당하는 직원들이 회사를 떠났다. 기업들은 주로 50대 임직원을 희망퇴직의 형태로 내보냈는데 그 여파로 50대 고용률이 지난 4월부터 8개월 연속 감소세를 보였다. 같은 기간에 30대와 40대의 고용률은 늘어났는데 50대의 고용률만 감소했으니 50대가 감원에 가장 취약하게 노출된다는 사실이 드러났다. 임원 인사에서는 더 혹독한 세대교체가 나타났다. 롯데그룹은 창사 이래 최대 규모의 임원 인사를 단행하며 60대 이상 임원의 80%를 퇴진시켰다. 우리은행은 부행장의 절반가량을 물갈이하며 1970년대생 부서장들을 부행장과 임원으로 발탁하여 승진시켰다. 구조조정이라는 태풍에 50~60대 임직원이 쓸려가는 와중에서도 무풍지대가 존재한다. 대기업의 지배주주 경영자들은 모두 안전하게 남아 있을 뿐 아니라 오히려 승진잔치를 벌였다. 실적 부진을 이유로 대거 임직원을 퇴직시킨 식품 및 유통업계의 내수기업에서는 3~4세 경영자들이 회장, 사장, 부사장 등으로 승진하였다. 세대교체의 흐름에 편승해 1986년생 3세가 입사한 지 5년밖에 안 돼 부사장으로 승진한 사례도 있다. 나이에 영향을 받지 않는 철밥통 경영진은 은행권에서도 찾아볼 수 있다. 하나금융그룹은 이사가 70세를 넘어도 임기를 보장받도록 지배구조 내부규범을 개정했는데 이는 연임에 성공할 경우 3년 임기를 채울 수 있게 해주기 위한 조치라는 해석이다. KB금융그룹과 우리금융그룹도 이사가 70세를 넘어도 임기를 보장받도록 하고 있다. 70세가 넘어도 이사를 할 수 있는 직위는 회장밖에 없다. 지배주주가 없는 금융그룹에서 회장이 주인 노릇 하며 70세 넘어서도 계속 하려는 욕심이 씁쓸하게 다가온다. 금융그룹의 70세 임기 연장을 두고 ‘나이는 걸림돌이 아니다’라는 신문논평도 나왔다. 정말 맞는 말이다. 나이는 ‘벼슬’도 ‘걸림돌’도 아니어야 한다. 획일적으로 나이로 끊기 보다는 개인별로 성과를 평가해 정당하게 일할 기회를 부여해야 한다. 혈연과 경영권의 특혜가 없어도 누구나 나이에 상관없이 오래 능력을 발휘하며 일할 수 있기를 희망한다. “내 나이가 어때서 일하기 딱 좋은 나이인데”라는 노랫소리가 곳곳에서 흘러나오는 사회가 되면 좋겠다. *외부 필자의 원고는 본지의 편집방향과 일치하지 않을 수도 있습니다.

농촌지역 소멸 위기를 대변하는 것 중 하나는 초등학교의 폐교 소식이다. 농촌유토피아연구소 본사가 있는 경상남도에도 2024년 12월 기준 미활용 폐교가 65개나 있는데 빠른 시간 내에 많이 늘어날 것이 분명하다. 농촌지역 초등학교는 역사적 정체성과 문화적 가치를 공유한 지역공동체의 구심 역할로서, 존재 그 자체만으로도 의미가 크다 할 수 있을 것이다. 이러한 농촌학교의 급격한 감소는 여러 분야에서 지역의 쇠퇴를 가져올 수밖에 없다. 농촌유토피아연구소는 그간 함양 서하초등학교를 비롯해 전국의 많은 지역에서 농촌학교살리기와 마을공동체살리기를 해왔다. 이는 학교가 살아야 마을이 산다는 확고한 신념에서 비롯된 일이다. 최근 장수군에서 ‘지역소멸에 대응하는 교육의 역할과 방향’이라는 국제포럼이 개최됐다. 인구 2만을 가까스로 유지하고 있는 지방소멸 대표지역 장수군에서, 이런 규모와 주제의 포럼이 열린다 해서 만사를 제치고 행사장으로 달려갔다. 인구감소 사회의 미래를 논한 일본의 대표적 사상가이자 교육자인 우치다 타츠루 선생을 초빙하여 지역소멸 관련 대담도 갖는다니 가보지 않을 수가 없었다. 특히 ‘작은학교살리기를 통한 마을공동체 활성화’라는 주제는 주관심 분야이기도 해서 공부할 수 있는 좋은 기회라고 생각했다. 1박 2일간 열리는 행사에는 마을과 학교의 존립에 큰 관심을 갖고 있는 전국의 다양한 공교육과 풀뿌리교육 관계자 150여명이 행사장을 가득 메웠다. 학령인구 감소로 폐교 위기에 놓인 학교교사들을 비롯해 지역 학부모가 중심이 된 마을교사들, 그리고 교육 바로세우기에 진정인 지역 활동가들이 모인 것이다. 췌장암 항암치료 중으로 온라인으로 참여한 우치다 타츠루 선생의 과소지역(過疏地域)에서 과밀지역(過密地域)으로의 자본 이동 재해석은 자본주의 폐해를 적나라하게 보여주었다. 그리고 국가존속을 위한 자급자족 방안 중 교육자립을 위한 모국어 정책 제언은 교육의 중요성을 재인식시켜 주었다. 소멸위기에 놓인 지역에 있어 교육공동체 역할의 중요성에 대해서도 배운 바가 많았다. 한 참석자는 “아이들을 마을과 지역에서 환대하는 일의 중요성과 지역의 문화를 다시 발굴하고 다양함을 연결시킬 필요성을 느낀다”고 했으며, 또 다른 참석자는 “지금 지역에서 학교와 교사의 역할과 모습이 한계에 도달한 만큼, 미래 교육 방향의 과제를 함께 해결해 나갈 대화의 플랫폼 필요성”을 강조하기도 했다. 그리고 지역이 소멸하지 않는 지속가능한 공동체가 되기 위해서는 실질적인 민과 관의 협치가 꼭 필요하다는 의견도 있었다. 마을교육공동체의 활성화 없이는 학교도 살아남을 수 없고, 학교가 살지 않으면 마을도 존속할 수 없다는데 많은 참석자들이 동의했다. 이런 것들이 결국은 농촌을 유토피아로 만드는 일인 것이다. 농촌유토피아란 농촌의 현실을 적극적으로 개선하여 더욱 살기 좋은 곳으로 만는 것이다. 각 지역과 특색에 맞는 실현가능한 모델을 만드는 것이기도 하다. 2023년 3월 서울 프레스센터에서는 소멸위기에 놓인 일곱 개 지방자치단체가 모여 저출산과 고령화 문제 등의 해결을 위해 ‘농촌유토피아 선도마을’을 만들기로 협약했다. 탄소중립과 자립자족 그리고 기본소득을 핵심으로 하는 ‘농촌유토피아 선도마을’은 현재 전북 곡성군과 충북 괴산군에서 만들어지고 있다. 주거와 일자리, 경제, 의료, 복지 등이 가능한 50~100호 내외의 마을을 만드는 과업인 것이다. 결국 이번 포럼은 농촌을 농촌답게 만드는 다양한 의견 표출의 장이었다. 농촌유토피아의 계획과 다르지 않다는 것을 알게 된 것도 수확이라고 볼 수 있다. 지역에서 개최되는 이런 행사가 농촌공동체를 활성화 하는데 이바지할 수 있을 것이다. 이런 귀한 뜻들이 모여 농촌유토피아는 싹을 틔우고 종래는 큰 나무로 자라날 것을 희망해 본다. *외부 필자의 원고는 본지의 편집방향과 일치하지 않을 수도 있습니다.

트럼프 당선자는 첫 번째 임기 동안 아르테미스 프로그램 시작, 국가우주위원회(National Space Council) 복원, 미국 우주군 창설 등 여러 실질적인 우주 정책을 개혁했다. 그리고 이번 당선 승리 연설에서는 우주 분야가 차기 행정부의 우선순위가 될 것임을 분명히 밝혔는데, 이 중에서도 상업 우주 분야가 미국에서 최우선 의제로 거론되고 있다. 미국의 상업 우주발전 전망과 관련해 올 7월에 발표된 트럼프의 두 번째 임기 정책 강령에는 “미국은 지구 궤도에 가까운 곳에 강력한 제조업을 창출하고 미국 우주비행사를 달과 화성으로 다시 보낼 것”이라며 "급속히 확장되고 있는 상업 우주부문과의 파트너십을 강화해 우주에서 거주하고 개발할 수 있는 우리의 능력에 혁명을 일으킬 것"이라고 명시하고 있다. 이는 향후 트럼프 두 번째 임기 기간, 상업 우주부문의 집중적인 투자와 육성을 예측하게 한다. 이러한 예측은 올 4월 미 우주군이 발표한 ‘상업 우주전략’에서 근거를 찾을 수 있다. 미우주군은 우주 궤도에서 파괴되거나 고장 난 위성을 신속하게 교체하는 대응형 신속발사 능력을 보유하고 있다. 하지만 이는 적국의 우주 공격에 대응하기에는 충분하지 않다고 판단하고 있으며 미국의 우주에 대한 경쟁 우위를 증진하기 위해 우주 서비스 프로세스를 재조명하고 상업 파트너십을 육성하는 방법을 상업 우주전략에서 상세히 천명하고 있다. 이는 곧 미 우주군의 근본적인 마인드 변화를 시사하며 상업 우주활용을 선언하는 것이다. 미 우주군의 상업 우주 전략을 선정하는 4대 지침에는 △기업의 능력, 상품, 서비스 등의 활동이 미 우주군이 요구하는 능력 또는 요구 사항에 대한 충족 여부인 ‘운영 유틸리티’ △보유한 능력, 상품, 서비스의 비용이 미 우주군이 계약할 만한 수준을 보유하는 여부인 ‘실행 가능성’ △기업의 능력, 상품, 서비스 또는 활동이 미 우주군 프로젝트의 탄력성에 기여하고 다른 기업 대비 지속적인 경쟁 우위를 확보하는 여부인 ‘설계에 의한 탄력성’ △마지막으로 미 우주군 요구작전 충족, 신속하게 위협에 대응하는데 적합하고 다른 기업 대비 우위 서비스 제공 여부인 ‘신속한 현장배치’ 등으로 구성된다. 또 상업 우주 전략을 추진하는 4대 지침에는 △어떠한 단일 제공자나 솔루션에 과도하게 의존하는 것을 지양하고 조화를 강조하는 ‘균형’ △군 표준과 절차는 상업분야의 혁신, 속도, 규모를 저해하지 않으면서 정부와 상업 솔루션 간의 운용성을 강화하는 ‘상호 운용성’ △상업 제공자의 수를 늘리고 공급망을 다양화하며 사용되는 솔루션의 종류와 수를 확대하는 ‘탄력성’ △마지막으로 솔루션 사용은 법적, 윤리적으로 준수되며 국제적인 규범과 표준 그리고 국방 우주에서의 ‘책임있는 행동’ 등으로 분류된다. 현재 미 우주군은 상업 우주전략 선언 이후 위성 등의 우주시스템에 대한 공급망 다각화를 위해 동맹국과 협력을 강화하는 중으로 상업 우주기술에 대한 투자와 동맹국과의 협력 범위를 확대해 나가고 있다. 즉, 우주 시스템을 공동 계획하고 구축함으로써 중복을 방지하고 상호 운용성을 증진하며 해외 파트너와 협력을 강화하고 있다. 다국적 광대역 글로벌 통신위성(WGS) 개발, 일본 QZSS 항법위성에 미국 우주감시 센서탑재 등은 미우주군의 우주시스템 조달에 우방국과의 상호운용성을 고려한 대표적인 상업 우주전략의 사례이다. 이처럼 미우주군은 보유하고 있는 것은 최대한 활용하고, 구매할 수 있는 것은 구매하며 반드시 필요한 것은 구축한다는 접근방식을 통해 상업 우주부문의 혁신을 최대한 유도하고 있다. 이에 앞으로 다가올 트럼프 두 번째 임기를 맞아 미우주군의 상업 우주전략 분석을 통해 우리 국방우주 실정에 부합하는 ‘한국형 상업 우주전략’을 수립하는 것을 제언해 본다

경제수명 연장을 위해 노후자산을 키우고자 할 때는 포트폴리오 구축이 기본이다. 포트폴리오 구축은 자산을 다양한 투자수단에 분산함으로써 수익과 위험을 균형 있게 관리하는 전략 중 하나다. 수익과 위험의 균형을 맞춘 자산 배분을 논할 때 빼놓을 수 없는 금융자산이 바로 채권이다. 채권은 주식, 부동산 등 타자산과의 상관관계가 낮아 전체 포트폴리오의 위험을 낮추는 효과가 있다. 채권 투자는 개별채권을 사는 직접투자와, 펀드(ETF 포함)처럼 전문가에게 운용을 맡기는 간접투자로 크게 나눌 수 있다. 이중 채권ETF는 개별채권과는 달리 거래소에서 주식처럼 매매할 수 있어 유동성이 높다. 운용 전문가가 다수의 채권에 분산투자하기 때문에 신용위험 관리측면에서도 유리하다. ETF 1주 상당액만으로도 투자를 시작할 수 있어 진입장벽도 낮다. 한 마디로 채권투자 입문용으로 적합하다. 반면, 단점도 있다. 펀드의 일종인 ETF에 대해서는 투자기간 동안 운용보수 등이 부과된다. 개인투자자가 개별채권에 투자하는 경우 이자수익에 대해서만 세금을 내지만, ETF 투자시에는 이자수익뿐만 아니라 채권 매매차익도 과세대상이다. 또한, 만기가 존재하는 개별채권과는 달리, 채권ETF에는 만기(존속기한)가 따로 없는데, 만기 유무는 금리위험(가격변동위험)과 관련해 유의미한 차이를 만들어낸다. 개별채권과 채권ETF 모두 금리변동에 따라 가격이 오르거나 내릴 수 있다. 하지만, 개별채권의 경우에는 만기까지 보유함으로써 가격변동위험을 회피할 수 있다. 발행사의 신용위험이 현실화하지 않는 한, 만기시점에 미리 정해진 원리금을 수령하기 때문이다. 이에 반해, 만기가 없는 채권ETF는 엑싯시점의 가격에 따라 매매손실이 발생할 수 있다. 만약 채권ETF에 투자하면서도 가격변동위험을 피하고 싶다면 어떻게 해야 할까? 이 때 활용할 수 있는 상품이 있다. 바로 ‘만기매칭형’ 채권ETF다. 일반적인 채권ETF는 다양한 만기의 채권들을 사고 팔면서 운용수익을 내는 반면, 만기매칭형 ETF는 만기가 거의 동일한 채권들을 사서 만기까지 보유하는 전략을 사용한다. 이에 금리변동에 상관없이 존속기한까지 만기매칭형 ETF를 보유한다면, 매수시점에 확인한 예상 만기수익률(YTM, Yield to Maturity)과 거의 같은 수익을 실현할 수 있다. ETF의 특성상 보통 10개 종목 이상의 채권을 편입하고 있지만, 마치 개별채권 한 종목에 투자하는 것과 동일한 효과를 창출할 수 있는 셈이다. 이처럼 매매가 편리한 ETF와, 만기가 존재하는 개별채권의 장점이 결합된 만기매칭형 채권ETF는 은행예금보다는 높은 수익을 추구하면서도 자산의 가격변동성은 피하고 싶은 투자자에게 매력적인 선택지다. 만기매칭형 채권ETF를 매수 후 만기까지 보유했을 때 기대할 수 있는 수익률, 즉 예상 만기수익률은 어떻게 알 수 있을까? 해당 ETF를 출시한 자산운용사 홈페이지를 통해 확인할 수 있다. 각 운용사는 홈페이지에 만기매칭형 ETF의 만기수익률을 전일 기준으로 고지한다. 만기매칭형 ETF의 만기는 편입채권의 만기와 거의 같은 시점으로 설계되기 때문에 채권 원리금상환 직후 ETF는 자동 청산된다. ‘만기매칭형’이라는 이름은 이처럼 편입채권 만기와 ETF 만기와 같다는 데서 유래한다. 편입채권의 만기시점은 ’25-08’ 등과 같은 형태로 ETF 종목명에 표시되는데, ’25-08’은 2025년 8월을 의미한다. 편입대상 채권은 국공채, 특수채, 금융채, 회사채 등으로 일반적인 채권ETF와 다르지 않다. 만기매칭형이라고 해서 ETF를 반드시 만기까지 보유할 필요는 없다. ETF 매수 이후 금리 하락으로 인해 가격이 투자자 본인이 원하는 수준으로 오른다면, 만기 전에 매도해 시세차익을 거둘 수도 있다. 반대로 금리가 올라 가격이 하락한다면, 손실 회피를 위해 만기까지 보유하면 된다. 만기매칭형 채권ETF는 불과 2년 전만 하더라도 국내시장에 존재하지 않았다. 채권ETF 투자에 수반하는 가격변동위험을 회피하는 수단으로서 시장 수요에 의해 탄생한 것이다. 본 상품을 통해 채권ETF 투자와 개별채권 투자의 이점을 동시에 누리면서 자산포트폴리오의 변동성도 낮추는 효과를 경험해 보기 바란다.

경제수명 연장을 위해 노후자산을 키우고자 할 때는 포트폴리오 구축이 기본이다. 포트폴리오 구축은 자산을 다양한 투자수단에 분산함으로써 수익과 위험을 균형 있게 관리하는 전략 중 하나다. 수익과 위험의 균형을 맞춘 자산 배분을 논할 때 빼놓을 수 없는 금융자산이 바로 채권이다. 채권은 주식, 부동산 등 타자산과의 상관관계가 낮아 전체 포트폴리오의 위험을 낮추는 효과가 있다. 채권 투자는 개별채권을 사는 직접투자와, 펀드(ETF 포함)처럼 전문가에게 운용을 맡기는 간접투자로 크게 나눌 수 있다. 이중 채권ETF는 개별채권과는 달리 거래소에서 주식처럼 매매할 수 있어 유동성이 높다. 운용 전문가가 다수의 채권에 분산투자하기 때문에 신용위험 관리측면에서도 유리하다. ETF 1주 상당액만으로도 투자를 시작할 수 있어 진입장벽도 낮다. 한 마디로 채권투자 입문용으로 적합하다. 반면, 단점도 있다. 펀드의 일종인 ETF에 대해서는 투자기간 동안 운용보수 등이 부과된다. 개인투자자가 개별채권에 투자하는 경우 이자수익에 대해서만 세금을 내지만, ETF 투자시에는 이자수익뿐만 아니라 채권 매매차익도 과세대상이다. 또한, 만기가 존재하는 개별채권과는 달리, 채권ETF에는 만기(존속기한)가 따로 없는데, 만기 유무는 금리위험(가격변동위험)과 관련해 유의미한 차이를 만들어낸다. 개별채권과 채권ETF 모두 금리변동에 따라 가격이 오르거나 내릴 수 있다. 하지만, 개별채권의 경우에는 만기까지 보유함으로써 가격변동위험을 회피할 수 있다. 발행사의 신용위험이 현실화하지 않는 한, 만기시점에 미리 정해진 원리금을 수령하기 때문이다. 이에 반해, 만기가 없는 채권ETF는 엑싯시점의 가격에 따라 매매손실이 발생할 수 있다. 만약 채권ETF에 투자하면서도 가격변동위험을 피하고 싶다면 어떻게 해야 할까? 이 때 활용할 수 있는 상품이 있다. 바로 ‘만기매칭형’ 채권ETF다. 일반적인 채권ETF는 다양한 만기의 채권들을 사고 팔면서 운용수익을 내는 반면, 만기매칭형 ETF는 만기가 거의 동일한 채권들을 사서 만기까지 보유하는 전략을 사용한다. 이에 금리변동에 상관없이 존속기한까지 만기매칭형 ETF를 보유한다면, 매수시점에 확인한 예상 만기수익률(YTM, Yield to Maturity)과 거의 같은 수익을 실현할 수 있다. ETF의 특성상 보통 10개 종목 이상의 채권을 편입하고 있지만, 마치 개별채권 한 종목에 투자하는 것과 동일한 효과를 창출할 수 있는 셈이다. 이처럼 매매가 편리한 ETF와, 만기가 존재하는 개별채권의 장점이 결합된 만기매칭형 채권ETF는 은행예금보다는 높은 수익을 추구하면서도 자산의 가격변동성은 피하고 싶은 투자자에게 매력적인 선택지다. 만기매칭형 채권ETF를 매수 후 만기까지 보유했을 때 기대할 수 있는 수익률, 즉 예상 만기수익률은 어떻게 알 수 있을까? 해당 ETF를 출시한 자산운용사 홈페이지를 통해 확인할 수 있다. 각 운용사는 홈페이지에 만기매칭형 ETF의 만기수익률을 전일 기준으로 고지한다. 만기매칭형 ETF의 만기는 편입채권의 만기와 거의 같은 시점으로 설계되기 때문에 채권 원리금상환 직후 ETF는 자동 청산된다. ‘만기매칭형’이라는 이름은 이처럼 편입채권 만기와 ETF 만기와 같다는 데서 유래한다. 편입채권의 만기시점은 ’25-08’ 등과 같은 형태로 ETF 종목명에 표시되는데, ’25-08’은 2025년 8월을 의미한다. 편입대상 채권은 국공채, 특수채, 금융채, 회사채 등으로 일반적인 채권ETF와 다르지 않다. 만기매칭형이라고 해서 ETF를 반드시 만기까지 보유할 필요는 없다. ETF 매수 이후 금리 하락으로 인해 가격이 투자자 본인이 원하는 수준으로 오른다면, 만기 전에 매도해 시세차익을 거둘 수도 있다. 반대로 금리가 올라 가격이 하락한다면, 손실 회피를 위해 만기까지 보유하면 된다. 만기매칭형 채권ETF는 불과 2년 전만 하더라도 국내시장에 존재하지 않았다. 채권ETF 투자에 수반하는 가격변동위험을 회피하는 수단으로서 시장 수요에 의해 탄생한 것이다. 본 상품을 통해 채권ETF 투자와 개별채권 투자의 이점을 동시에 누리면서 자산포트폴리오의 변동성도 낮추는 효과를 경험해 보기 바란다.

경제수명 연장을 위해 노후자산을 키우고자 할 때는 포트폴리오 구축이 기본이다. 포트폴리오 구축은 자산을 다양한 투자수단에 분산함으로써 수익과 위험을 균형 있게 관리하는 전략 중 하나다. 수익과 위험의 균형을 맞춘 자산 배분을 논할 때 빼놓을 수 없는 금융자산이 바로 채권이다. 채권은 주식, 부동산 등 타자산과의 상관관계가 낮아 전체 포트폴리오의 위험을 낮추는 효과가 있다. 채권 투자는 개별채권을 사는 직접투자와, 펀드(ETF 포함)처럼 전문가에게 운용을 맡기는 간접투자로 크게 나눌 수 있다. 이중 채권ETF는 개별채권과는 달리 거래소에서 주식처럼 매매할 수 있어 유동성이 높다. 운용 전문가가 다수의 채권에 분산투자하기 때문에 신용위험 관리측면에서도 유리하다. ETF 1주 상당액만으로도 투자를 시작할 수 있어 진입장벽도 낮다. 한 마디로 채권투자 입문용으로 적합하다. 반면, 단점도 있다. 펀드의 일종인 ETF에 대해서는 투자기간 동안 운용보수 등이 부과된다. 개인투자자가 개별채권에 투자하는 경우 이자수익에 대해서만 세금을 내지만, ETF 투자시에는 이자수익뿐만 아니라 채권 매매차익도 과세대상이다. 또한, 만기가 존재하는 개별채권과는 달리, 채권ETF에는 만기(존속기한)가 따로 없는데, 만기 유무는 금리위험(가격변동위험)과 관련해 유의미한 차이를 만들어낸다. 개별채권과 채권ETF 모두 금리변동에 따라 가격이 오르거나 내릴 수 있다. 하지만, 개별채권의 경우에는 만기까지 보유함으로써 가격변동위험을 회피할 수 있다. 발행사의 신용위험이 현실화하지 않는 한, 만기시점에 미리 정해진 원리금을 수령하기 때문이다. 이에 반해, 만기가 없는 채권ETF는 엑싯시점의 가격에 따라 매매손실이 발생할 수 있다. 만약 채권ETF에 투자하면서도 가격변동위험을 피하고 싶다면 어떻게 해야 할까? 이 때 활용할 수 있는 상품이 있다. 바로 ‘만기매칭형’ 채권ETF다. 일반적인 채권ETF는 다양한 만기의 채권들을 사고 팔면서 운용수익을 내는 반면, 만기매칭형 ETF는 만기가 거의 동일한 채권들을 사서 만기까지 보유하는 전략을 사용한다. 이에 금리변동에 상관없이 존속기한까지 만기매칭형 ETF를 보유한다면, 매수시점에 확인한 예상 만기수익률(YTM, Yield to Maturity)과 거의 같은 수익을 실현할 수 있다. ETF의 특성상 보통 10개 종목 이상의 채권을 편입하고 있지만, 마치 개별채권 한 종목에 투자하는 것과 동일한 효과를 창출할 수 있는 셈이다. 이처럼 매매가 편리한 ETF와, 만기가 존재하는 개별채권의 장점이 결합된 만기매칭형 채권ETF는 은행예금보다는 높은 수익을 추구하면서도 자산의 가격변동성은 피하고 싶은 투자자에게 매력적인 선택지다. 만기매칭형 채권ETF를 매수 후 만기까지 보유했을 때 기대할 수 있는 수익률, 즉 예상 만기수익률은 어떻게 알 수 있을까? 해당 ETF를 출시한 자산운용사 홈페이지를 통해 확인할 수 있다. 각 운용사는 홈페이지에 만기매칭형 ETF의 만기수익률을 전일 기준으로 고지한다. 만기매칭형 ETF의 만기는 편입채권의 만기와 거의 같은 시점으로 설계되기 때문에 채권 원리금상환 직후 ETF는 자동 청산된다. ‘만기매칭형’이라는 이름은 이처럼 편입채권 만기와 ETF 만기와 같다는 데서 유래한다. 편입채권의 만기시점은 ’25-08’ 등과 같은 형태로 ETF 종목명에 표시되는데, ’25-08’은 2025년 8월을 의미한다. 편입대상 채권은 국공채, 특수채, 금융채, 회사채 등으로 일반적인 채권ETF와 다르지 않다. 만기매칭형이라고 해서 ETF를 반드시 만기까지 보유할 필요는 없다. ETF 매수 이후 금리 하락으로 인해 가격이 투자자 본인이 원하는 수준으로 오른다면, 만기 전에 매도해 시세차익을 거둘 수도 있다. 반대로 금리가 올라 가격이 하락한다면, 손실 회피를 위해 만기까지 보유하면 된다. 만기매칭형 채권ETF는 불과 2년 전만 하더라도 국내시장에 존재하지 않았다. 채권ETF 투자에 수반하는 가격변동위험을 회피하는 수단으로서 시장 수요에 의해 탄생한 것이다. 본 상품을 통해 채권ETF 투자와 개별채권 투자의 이점을 동시에 누리면서 자산포트폴리오의 변동성도 낮추는 효과를 경험해 보기 바란다.

경제수명 연장을 위해 노후자산을 키우고자 할 때는 포트폴리오 구축이 기본이다. 포트폴리오 구축은 자산을 다양한 투자수단에 분산함으로써 수익과 위험을 균형 있게 관리하는 전략 중 하나다. 수익과 위험의 균형을 맞춘 자산 배분을 논할 때 빼놓을 수 없는 금융자산이 바로 채권이다. 채권은 주식, 부동산 등 타자산과의 상관관계가 낮아 전체 포트폴리오의 위험을 낮추는 효과가 있다. 채권 투자는 개별채권을 사는 직접투자와, 펀드(ETF 포함)처럼 전문가에게 운용을 맡기는 간접투자로 크게 나눌 수 있다. 이중 채권ETF는 개별채권과는 달리 거래소에서 주식처럼 매매할 수 있어 유동성이 높다. 운용 전문가가 다수의 채권에 분산투자하기 때문에 신용위험 관리측면에서도 유리하다. ETF 1주 상당액만으로도 투자를 시작할 수 있어 진입장벽도 낮다. 한 마디로 채권투자 입문용으로 적합하다. 반면, 단점도 있다. 펀드의 일종인 ETF에 대해서는 투자기간 동안 운용보수 등이 부과된다. 개인투자자가 개별채권에 투자하는 경우 이자수익에 대해서만 세금을 내지만, ETF 투자시에는 이자수익뿐만 아니라 채권 매매차익도 과세대상이다. 또한, 만기가 존재하는 개별채권과는 달리, 채권ETF에는 만기(존속기한)가 따로 없는데, 만기 유무는 금리위험(가격변동위험)과 관련해 유의미한 차이를 만들어낸다. 개별채권과 채권ETF 모두 금리변동에 따라 가격이 오르거나 내릴 수 있다. 하지만, 개별채권의 경우에는 만기까지 보유함으로써 가격변동위험을 회피할 수 있다. 발행사의 신용위험이 현실화하지 않는 한, 만기시점에 미리 정해진 원리금을 수령하기 때문이다. 이에 반해, 만기가 없는 채권ETF는 엑싯시점의 가격에 따라 매매손실이 발생할 수 있다. 만약 채권ETF에 투자하면서도 가격변동위험을 피하고 싶다면 어떻게 해야 할까? 이 때 활용할 수 있는 상품이 있다. 바로 ‘만기매칭형’ 채권ETF다. 일반적인 채권ETF는 다양한 만기의 채권들을 사고 팔면서 운용수익을 내는 반면, 만기매칭형 ETF는 만기가 거의 동일한 채권들을 사서 만기까지 보유하는 전략을 사용한다. 이에 금리변동에 상관없이 존속기한까지 만기매칭형 ETF를 보유한다면, 매수시점에 확인한 예상 만기수익률(YTM, Yield to Maturity)과 거의 같은 수익을 실현할 수 있다. ETF의 특성상 보통 10개 종목 이상의 채권을 편입하고 있지만, 마치 개별채권 한 종목에 투자하는 것과 동일한 효과를 창출할 수 있는 셈이다. 이처럼 매매가 편리한 ETF와, 만기가 존재하는 개별채권의 장점이 결합된 만기매칭형 채권ETF는 은행예금보다는 높은 수익을 추구하면서도 자산의 가격변동성은 피하고 싶은 투자자에게 매력적인 선택지다. 만기매칭형 채권ETF를 매수 후 만기까지 보유했을 때 기대할 수 있는 수익률, 즉 예상 만기수익률은 어떻게 알 수 있을까? 해당 ETF를 출시한 자산운용사 홈페이지를 통해 확인할 수 있다. 각 운용사는 홈페이지에 만기매칭형 ETF의 만기수익률을 전일 기준으로 고지한다. 만기매칭형 ETF의 만기는 편입채권의 만기와 거의 같은 시점으로 설계되기 때문에 채권 원리금상환 직후 ETF는 자동 청산된다. ‘만기매칭형’이라는 이름은 이처럼 편입채권 만기와 ETF 만기와 같다는 데서 유래한다. 편입채권의 만기시점은 ’25-08’ 등과 같은 형태로 ETF 종목명에 표시되는데, ’25-08’은 2025년 8월을 의미한다. 편입대상 채권은 국공채, 특수채, 금융채, 회사채 등으로 일반적인 채권ETF와 다르지 않다. 만기매칭형이라고 해서 ETF를 반드시 만기까지 보유할 필요는 없다. ETF 매수 이후 금리 하락으로 인해 가격이 투자자 본인이 원하는 수준으로 오른다면, 만기 전에 매도해 시세차익을 거둘 수도 있다. 반대로 금리가 올라 가격이 하락한다면, 손실 회피를 위해 만기까지 보유하면 된다. 만기매칭형 채권ETF는 불과 2년 전만 하더라도 국내시장에 존재하지 않았다. 채권ETF 투자에 수반하는 가격변동위험을 회피하는 수단으로서 시장 수요에 의해 탄생한 것이다. 본 상품을 통해 채권ETF 투자와 개별채권 투자의 이점을 동시에 누리면서 자산포트폴리오의 변동성도 낮추는 효과를 경험해 보기 바란다.

알고리즘이 고도화하면서 여러 가지 문제점이 복합적으로 작용하기 때문에 소비자 안전을 강조하게 된다. 알고리즘의 조작을 통한 차별이나 필터버블에 의한 편향된 결과의 지속적인 제공은 다양성이 배제된 의식의 편향으로 이어질 수 있다. 인공지능(AI) 검색은 인터넷검색과 달리, 일부분의 데이터에 기반해 생성한 결과를 제공하기 때문에 인터넷이나 인터넷검색의 다양성이 훼손될 가능성도 크다. 데이터의 편향에 의한 결과의 신뢰성을 담보하기 어려운 경우 등 AI 모델이 갖는 내재적인 한계가 원인으로 지목된다. 또 알고리즘을 학습시키거나 서비스에 적용하는 과정에서 개발자 등의 의식적이거나 무의식적인 개입이 이루어질 가능성도 배제하기 어렵다. 일례로 네이버, 쿠팡, 카카오모빌리티 등 플랫폼사업자들의 알고리즘 조작은 대표적인 소비자 안전을 해치는 사례이다. 안전은 물리적인 위해로부터의 안전만이 아니라 합리적인 상황을 벗어나지 않는 의사결정을 내릴 수 있는 평온함의 유지나 개인의 프라이버시를 보호받을 수 있는 상황을 포함한다. 또 소비자의 후생이나 권리가 침해당하지 않는 상태로서 소비자 안전도 포함된다. 알고리즘에 의해 이루어지는 불공정행위는 직간접적으로 소비자 권리를 침해하는 결과를 가져오기 때문이다. AI 안전권에 대한 논의가 필요한 이유이기도 하다. 우리는 서비스나 기술이 시장에 출시될 때 안전성을 테스트했을 것이라는 신뢰에 따라 해당 서비스나 제품을 이용하거나 소비한다. 지금은 AI의 안전성에 대한 신뢰도가 높은 것으로 보이지는 않는다. 국회에 발의된 15개 AI 관련 법안이 기본적으로 담고 있는 가치는 ‘신뢰성있는 AI’에 관한 규정이다. 그만큼 AI의 신뢰성에 대한 문제인식이 있다는 방증이기도 하다. 그럼에도 불구하고 신뢰성을 저해하는 행위에 대한 규정은 찾기 어렵다. AI 안전은 규제가 아니다. 헌법이 보장하는 국민의 행복추구권의 한 유형인 기본적인 인권이기 때문이다. 신뢰는 서비스제공자의 책임있는 태도에서 출발한다. 몇몇 사례이지만 플랫폼사업자들의 의도적인 알고리즘 왜곡이나 조작은 신뢰를 얻기 어렵다. AI 기술은 소비자의 편의를 크게 향상시키지만 동시에 신뢰와 안전에 대한 문제를 제기한다. 특히 AI가 복잡한 알고리즘으로 작동하는 경우 소비자는 그 작동 방식에 대해 충분한 정보를 알 수 없다는 ‘블랙박스’ 문제에 직면한다. 이는 서비스의 신뢰성에 영향을 미치며 신뢰 상실은 소비자 피해로 이어질 수 있기 때문에 소비자 보호를 위해 AI의 안전성과 투명성을 강화하는 정책이 필요하다. 물론 AI를 이용하는 과정에서 나타나는 여러 가지 법률적 윤리적 이슈의 최종적인 책임은 해당 서비스를 이용하는 소비자에게 미치는 영향의 정도에 따라 달리할 수 있을 것이다. 알고리즘에 의한 권력의 균형추가 플랫폼사업자 중심으로 재편되는 상황에서 소비자 주권에 대한 논의는 필수적이다. 그동안 AI 관련된 논의에 있어서도 ‘소비자 주권’과는 멀었다. AI관련 정책의 수립과정에서 소비자가 직접 개입하거나 의견을 제시할 수 있는 기회가 부족했다. 실제 알고리즘을 소비하는 소비자 권리는 누가 보호할 것인지 묻지 않을 수 없다. 개별적 소비자의 힘은 크지 않다. 알고리즘으로 인한 문제는 소비자 스스로 해결하기 어려운 문제이다. 적극적으로 소비자 단체가 나서야 할 이유이다. 알고리즘 공정성을 위해 소비자 단체에 의한 모니터링을 강화하거나 ‘소비자 권리장전’을 제정하는 것도 필요하다. 우리 세대가 AI 안전에 대한 기반을 닦지 못할 경우 다음 세대의 안전을 담보하기는 더욱 쉽지 않을 것이다. 서비스제공자는 소비자 주권에 대한 적극적인 이해와 그에 따른 서비스정책을 마련하는 것이 바람직하다. 다양한 방법을 통해 AI 서비스 사용 경험에 대한 불만 접수 시스템을 통해 소비자 의견을 수렴하고 알고리즘 개선에 반영하는 절차를 마련할 수 있을 것이다. 제대로 된 서비스 정책을 수립하지 못할 경우 더 큰 규제에 직면할 수 있다는 점은 ‘확률형 아이템 표시제도’ 등 여러 사례를 통해 확인된 것이기도 하다. 소비자 안전권은 헌법상 행복추구권에 근거한 파생적 기본권이다. 안전에 대해서는 국가의 책무이며 그 원인이나 결과가 어떤 것이든 국가는 국민인 소비자의 안전을 위한 일련의 책무임을 잊지 않아야 한다. 이를 위해 정부는 알고리즘으로 인해 발생하는 여러 가지 문제점을 조망하고, 그러한 문제가 소비자의 후생을 해치는 경우에 어떻게 소비자 권리를 구제할 것인지 정책방향을 제시할 필요가 있다. 입법적으로는 AI 기본법 체계내에서 다룰 것인지, 기존의 소비자기본법이나 정보통신관련 법제 등의 정비를 통하여 소비자 권리를 구체화할 것인지 여부이다. 사업자들에게도 명확한 기준을 제시함으로써 예측가능성을 높일 수 있을 것이다. 알고리즘 조작에 대한 일련의 사건에 대해 공정거래위원회가 큰 역할을 해왔다는 점에서 공정거래위원회가 부합하지만 EU AI 기구(AI office) 처럼 별도의 독립적인 AI 전문규제기관을 두는 방안도 고려될 필요가 있다. 권력화되는 알고리즘에 대응하고 안전을 지키기 위해서는 지속가능한 안전 정책이 요구된다. 최근 ‘AI안전연구소’가 출범했다. 연구소가 정책연구소인 것은 안전관련 정책이나 법제도 측면에서 우리사회의 안전망을 구축할 수 있는 씽크탱크로서 역할을 기대하기 때문일 것이다. 알고리즘이 우리 사회의 안전을 위협하는 요인은 복합적이고. 다양하다. 다양한 영역과의 협력적 거버넌스 체계를 갖추는 것이 필요하다. 하나의 아이디어이지만 AI 안전의 범위를 물리적이고 기계적인 안전이 아닌, 사회적 안전까지도 확장하여 최종적인 소비자인 국민의 안전을 위한 거버넌스 체계로 확대해나가는 것이 바람직하다. 다만 알고리즘의 문제는 알고리즘으로 풀어야한다는 낭만적인 생각은 버려야 한다. 인간이 주체적으로 개입하여 해결해야 할 과제임을 명심해야 한다.

인공지능이 검색분야에 큰 영향을 미치고 있다. 인터넷에 공개된 정보의 요약과 해당 페이지의 링크(URL)를 제공하는 인터넷검색과의 차별화를 가져오고 있다. 인공지능(AI) 검색은 결과물을 AI 시스템이 생성하여 제공한다는 점에서 인터넷검색과 차이가 있다. 또한, AI 검색결과는 이용자가 입력한 검색 프롬프트의 맥락을 분석하여 그에 적합한 정보를 제공한다. 검색결과는 AI가 웹사이트 정보를 분석하여 검색 맥락에 맞게 생성하기 때문에 그 성격은 편집물로 볼 수 있다. 다만, 내용을 구성하는 부분들이 맥락에 따라, 일정한 체계를 갖고 있다는 점에서 편집저작물로서 인정받을 수 있다. 물론, 전체적으로 하나의 창작적 표현으로 볼 경우라면 편집물과 별도로 창작적 표현으로 볼 여지도 충분하다. 이 경우, AI 검색은 이용자에게 편집물 또는 완성된 창작적 표현으로서 제공된다. AI검색은 다양한 정보의 편집이지만 타인의 저작물이나 정보가 포함된 것이라는 점에서 ‘인용’의 방식으로 편집된다. 저작재산권 제한규정인 인용에 있어서, 저작권법은 구체적인 방법에 대해 기준을 제시하지는 않고 있다. 인용이 될 수 있는 방식, 즉 출처표시가 가능하다면 그 방식에 있어서 문제될 것은 아니다. 따라서, 링크방식으로 이루어지더라도 저작권법상 인용요건을 갖춘 것으로 볼 수 있다. 검색결과의 편집은 이용자의 요구에 의하여 알고리즘에 의하여 이루어진다. 기술적으로 이루어지기 때문에 내용통제가 이루어지지 않는다. 일반적인 인터넷검색도 필터링과 같은 기술적 방식이외에 검색결과의 내용에 대한 조작은 쉽지 않다. 검색결과의 조작이 AI 모델이나 검색엔진 차원에서 문제되는 사항이라면, 이는 서비스제공자의 책임 영역에서 이루어진 것으로 제공자 책임이다. 다만, AI 검색은 결과물에 대해 제공자는 어떤 내용의 검색을 요구받는지 알기 어렵다. 사후적으로 문제되는 내용에 대해 확인이 가능할 뿐이다. 그렇기 때문에 AI 검색에 있어서 그 결과물에 대한 책임은 일반적인 온라인서비스제공자(OSP)와 같이, 면책될 수밖에 없다. 기술적으로 AI검색과 인터넷검색은 여러 가지 측면에서 다르지만, 사실상 법적 책임에 있어서는 검색의 기능과 역할을 고려할 때 면책되도록 하는 것이 바람직하다. 검색이 정보의 완결성을 높이고, 공익적 역할을 한다는 점에서 엄격한 책임을 지운다면 인터넷상의 다양한 정보에 대한 접근 등 알권리가 훼손될 수 있기 때문이다. 다만, 검색결과에 대한 관여를 어떻게 볼 것인지에 따라 책임의 결과가 달라질 수는 있다. 결과를 의도적으로 조작하는 경우와 사회적 가치를 높이기 위해 조정하는 경우에 대한 가치판단의 차이가 있기 때문이다. OSP의 관여는 유해한 정보, 공서양속에 위배되는 정보, 개인정보 등 법에서 금지되는 정보는 필터링될 수 있도록 조정(tuning)이 이루지고 있기 때문에 이러한 법적 의무 이행에 따른 관여는 문제라고 보기 어렵다. 또한, 저작권법은 OSP에게 일반적인 모니터링 의무를 금지하고 있다는 점도 고려되어야 한다. 검색결과에 대한 모니터링을 한다는 것은 일종의 검열이 될 수 있기 때문이다. 다만, 오랜 기간에 걸처 인터넷검색이 다양한 평가를 받았던 것과는 다른 매커니즘으로서 AI 검색의 가치는 좀 더 살펴볼 필요가 있다. 이처럼, AI 검색의 법률 문제에 대한 검토는 검색결과와 검색서비스를 구축하는 과정에서 나타날 수 있는 문제는 없는지 살펴보는데 있다. 결론적으로, AI 검색은 인터넷검색과 차이점이 있으며, 이는 검색결과에 대해 서비스제공자의 개입이 있다는 점이다. 물론, 개입이 악의적으로 왜곡하거나 편향을 부추기는 것은 아니라는 점에서 AI 검색의 신뢰성을 배재할 수는 없다. 다만, 결과에 있어서 제공되는 링크가 사실에 기반한 것이 아닌 경우가 발견된다. 즉, 검색결과나 같이 제공되는 링크에 대한 신뢰성을 담보하기 어려운 경우가 있다. 이러한 점은 기술적으로 해결해가는 과정이고, 검색증강생성(RAG) 방식을 통해 검색결과의 신뢰성을 높이고 있지만 여전히 불충분한 면이 발견된다. 저작권법에서 OSP에게 면책을 부여한 이유를 돌이켜보면, 검색서비스가 갖는 공공성이 인정되었기 때문이다. 저작권을 침해하는 결과가 나타나더라도, 일정부문 공익적인 가치평가가 이루어진 경우에는 저작재산권 제한규정을 의율하여 면책할 수 있도록 한 것이다. 물론, 검색자체가 저작권 침해가 아닌 사실정보만을 제공하는 경우, 그 제공방식이 원저작물의 일부만을 요약의 형태로 제공하는 경우, 그리고 원저작물에 접속할 수 있도록 링크를 제공하는 경우 등을 고려하여 판단하였다. 실상, 저작자의 이익을 침해하는 행위를 검색사업자가 제공하거나 또는 그러한 서비스로 이익을 얻었다고 보기 어려웠다. 이러한 점에서 기여책임이나 대위책임도 지울 수 없었던 것이다. 물론, 일정한 경우 방조책임을 질 수 있으나 저작권법에 따른 책임을 지면 될 것이다. 검색 결과에 대한 저작권법상의 문제는 서비스제공자가 저작권법상 면책을 받는 OSP인지 여부에 따라 결정된다. 전통적인 검색 서비스는 결과물에 대한 개입이 없기 때문에 면책되지만, AI 검색은 일정 부분 개입이 발생하므로 면책 가능성이 상대적으로 낮다. 특히, AI 검색이 저작권 침해된 콘텐츠를 상업적으로 이용할 경우, 면책이 더욱 어려워질 수 있다. AI 검색제공자가 OSP로 간주된다면 저작권 침해에 대한 면책 가능성이 있을 수 있지만, 다음 조건들을 충족해야 한다. 첫째, 검색제공자가 저작권 침해 여부를 인지하지 못했어야 하며, 둘째, 저작권자가 침해를 주장할 경우 게시중단 조치(notice ＆ take down)를 취하여야 한다. 셋째, 검색제공자가 검색결과를 임의로 가공하지 않고 중립적으로 제공해야 한다. 임의성에 대해서는 명확한 기준이 제시될 필요가 있으나, 단순한 기계적인 관여에 한하여 중립성이 인정된다고 보는 것이 타당하다. 정리하자면, AI 검색제공자는 OSP로 인정될 가능성이 있지만, 저작권 침해 사실을 인지했거나 저작물에 적극적으로 개입한 경우 법적 책임을 질 수 있다. 그동안 검색은 인류의 정보활동에 미치는 공공성을 인정받으면서 저작권법상 면책을 받아왔다. 전통적인 검색과는 다른 면이 있지만, AI 검색 또한 공공성을 무시하기 어려운 서비스라고 생각된다. 최근 가디언지에서는 AI 검색에 대한 조작가능성에 대해 문제제기한 바 있다. AI 검색에 있어서 그 결과에 대한 조작 가능성에 대해 명확한 확인이 필요하다. 검색에 대한 저작권법의 면책조항은 개입이 없이 그대로 전달하는 것을 전제하기 때문이다. *외부 필자의 원고는 본지의 편집방향과 일치하지 않을 수도 있습니다.

대기업 공채가 사라지고 있다. 전통적으로 국내 대기업은 상반기와 하반기로 나누어 1년에 두차례 신입사원을 공개채용했다. 대학의 졸업 시기에 맞춰 대졸자를 신입사원으로 채용하기 위한 것이었다. 그러나 최근에 많은 대기업이 정기공채를 줄이고 대신 수시채용을 늘리고 있다. 수시채용은 기업이 필요로 하는 분야에 적합한 지식과 경험을 갖춘 인재를 분야별로 선발하는 방식이다. 현대차, SK, LG 등의 주요 그룹은 아예 정기공채를 폐지하고 수시채용만으로 뽑는다. 현대차그룹은 2019년부터 모든 채용을 수시채용으로 전환했고 올해는 고성능차 개발, 배터리 설계, 로봇 사업 관리와 같이 세밀하게 132개 부문으로 나누어 지원서를 받았다. 4대 그룹 중에 삼성만이 유일하게 신입사원 공채제도를 유지하고 있다. 공채가 감소한 이유는 복합적이다. 기술과 산업의 급격한 변화에 신속히 대응하기 위해 일반적인 범용인재보다 실무 분야에 맞는 맞춤형 인재에 대한 수요가 증가했다. 코로나19 사태로 인해 대규모 공채 시험과 면접을 실시하지 못하게 된 여건도 큰 영향을 미쳤다. 공채로 채용한 신입 직원들을 한자리에 모아 집체교육을 실시하는 것도 ‘사회적 거리두기’ 때문에 가능하지 않았다. 이런 연유로 상당수 대기업이 2020년을 전후해 공채제도를 폐지하게 되었다. 대기업의 신입사원 공채는 산업화 시대의 잔재이다. 대량생산-대량판매-대량소비하던 시대에 대단위로 투자해 고속성장하려면 대규모 인력이 필요했다. 공채는 많은 인력을 단기간에 채용할 수 있는 효율적 방법으로 1950년대 일본 기업들이 시작했고 1960년대부터 우리 대기업들이 본격적으로 도입했다. 대학도 대형화하여 졸업생을 양산하며 공채는 수만명의 대학생이 졸업과 동시에 취업할 수 있는 기회를 제공했다. 정부가 청년 고용 측면에서 대기업의 신입사원 채용을 장려한 것도 공채의 확산에 기여했다. 대기업의 공채 규모가 정경밀착의 산물로 받아들여지던 시절도 있었다. 경제가 어려울 때 대통령이 재벌 총수들과 면담하며 경기회복을 위해 투자와 고용을 늘려달라고 요청하면 이에 화답하듯이 대기업들은 몇만명을 채용하겠다는 공채계획을 발표하기도 했다. 매년 대기업 그룹이 몇 명을 채용하느냐는 중요한 사회적 관심사이었다. 공채는 객관적인 기준에 의해 인재를 평가해 채용하는 제도로 평등과 공정을 중요시하는 우리 사회의 규범과 일치하여 민간기업과 공공기관에서 보편적인 채용방식으로 자리잡았다. 그러나 오랫동안 공채제도가 시행되면서 부작용도 커졌다. 특히 ‘인력-일자리 미스매치’가 악화되었다. 청년의 구직난과 중소기업의 인력난은 대기업 공채로 인해 확대되었다. 기본적인 학력 요건만 갖추면 지원할 수 있는 공채는 대기업 입사의 문을 활짝 열어주는 만큼 엄청난 경쟁을 유발한다. 대학 졸업자라면 누구나 대기업에 취업하고 싶어 한다. 그러나 입사 경쟁은 고시급으로 치열하다. 유명 대기업의 입사 경쟁률은 100대1이 넘는다. 재수 삼수가 태반이다. 신입사원 공채에 지원할 수 있는 졸업 예정자 신분을 유지하려고 몇 년씩 졸업을 유예하며 계속 도전한다. 그러다 나이가 차서 안 되면 결국 취업 자체를 포기한다. 대기업에 입사하지 못한 청년은 패배의식에 사로잡혀 다른 일자리를 가질 생각도 못 한다. 현재 일도 하지 않고 구직 활동도 하지 않는 20대 청년이 44만명에 달한다. 여기에 30대까지 더하면 73만명이나 된다. 일하지 않고 있는 20~30대 청년 인구가 이처럼 많지만, 중소기업은 인력난에 시달린다. 한국고용정보원이 1014개 중소기업 대상으로 ‘청년고용 실태’를 조사한 자료에 따르면, 중소기업이 청년 직원 채용이 어려운 이유로 ‘지원하는 청년 구직자 자체가 부족하다’는 응답(53.2%)이 가장 많다. 인재들이 대기업에만 쏠리고 중소기업을 기피하는 현상이 고착된 것이다. 대기업의 신입사원 공개채용이 줄어들고 경력자 수시채용이 확대되면 청년 실업과 중소기업 구인난이 어느 정도 해소될 것으로 기대된다. 사회생활을 갓 시작하는 청년은 처음부터 대기업에 입사하기 어렵게 될 것이다. 그러면, 중소기업에 먼저 취업해 경험을 쌓고 그다음에 대기업으로 옮겨가는 기회를 노릴 것이다. 이럴 경우에 중소기업의 인력이 대기업으로 유출되는 문제가 발생하지 않느냐는 우려가 제기될 수 있다. 그러나 지금도 중소기업의 인력 이탈은 심각하다. 정부가 중소기업 재직 청년의 장기근속을 유도하기 위해 만든 ‘청년내일채움공제’ 가입자의 35.4%는 2년 이내에 퇴사하는 것으로 나타났다. 중소기업 대상의 실태조사에서도 청년 근로자가 퇴사하는 가장 큰 이유로 ‘더 나은 곳으로 취업하기 위해’(68.7%)가 꼽힌다. 공채 시대에 중소기업에 취직한다는 것은 대기업에 취업하지 못한 낙오자라는 낙인이 찍힌다. 이런 사회적 인식이 청년들의 중소기업 재직을 가로막는 가장 큰 장벽이다. 공채가 사라져 대기업에 취업할 가능성이 낮아지면 중소기업에서 신입으로 시작해 경력을 쌓고 대기업으로 이전하는 것이 자연스러운 현상으로 자리잡을 것이다. 그럼 중소기업 근로자에 대한 편견이 해소돼 중소기업을 선택하는 청년이 늘어날 것이다. 일단, 중소기업이 오지 않을 인재가 온다는 것만 해도 큰 변화이다. 입사한 인재가 떠나지 않고 장기재직하도록 붙잡는 것은 중소기업의 몫이다. *외부 필자의 원고는 본지의 편집방향과 일치하지 않을 수도 있습니다.

국회의 고위공직자 인사청문회에서 후보자의 도덕적 결함을 지적할 때 단골로 등장하는 메뉴가 편법증여이다. 이번에도 장관, 국가인권위원장, 검찰총장, 경찰총장에서 대법관, 헌법재판관에 이르기까지 인사청문회에서 편법 증여 문제가 불거지지 않은 후보자가 거의 없다. 대부분은 부모인 후보자가 자녀에게 집이나 돈을 증여하는 경우가 해당된다. 부모가 자기 집과 돈을 자녀에게 주는 것이 왜 편법으로 비판받는가. 그건 내야 할 증여세를 내지 않았기 때문이다. 통상적으로 적발되는 사례는 자녀가 집 장만하는 것을 도와주기 위해 부모의 집을 시가보다 싸게 증여하거나 자녀의 집 매입 자금을 보태주는 것이다. 국가인권위원장 후보자는 수십억 원대의 서울 강남 아파트를 장남에게 시세보다 싸게 판결로 드러나 곤욕을 치렀다. 대법관 후보자의 20대 딸은 아버지한테 증여받은 돈으로 용산 재개발 지역에 7억 원대 빌라를 사서 보유하고 있다. 경찰청장 후보자는 차남에게 돈을 빌려주며 편법 증여를 덮기 위해 차용증을 위조했다는 의혹을 받고 있다. 이와 같은 고위공직자의 편법 증여는 부당하게 부를 대물림하는 ‘아빠 찬스’ ‘엄마 찬스’로 사회 불평등의 근원이라는 비난을 받는다. 더 나아가 나라를 망칠 특권 세습이라고까지 욕을 먹는다. 솔선수범해서 국가 기강을 지켜야 할 사회 지도층이 법을 위반하고 세금을 탈루하며 재산을 자식에 물려주려는 것이 만악의 뿌리인 것처럼 매도된다. 그러나 이처럼 비난하는 사람들 본인은 어떨까. 자신들은 자녀에게 집 사줄 때 솔선수범해서 세금을 다 내고 있는지 궁금하다. 요즘 서울의 웬만한 아파트는 10억원이 넘는다. 서울의 아파트 평균 매매가는 지난 6월 기준 12억1718만원이라고 한다. 이 정도 아파트를 자녀에게 상속하거나 증여하면 세금을 상당히 내야 한다. 우리나라 상속·증여 세제는 2000년 이래 25년간 변하지 않아 경제 규모의 성장과 개인 자산의 증가를 반영하지 못한다. 상속세 공제한도는 10억원으로 서울에서 아파트 한 채 보유한 중산층도 과세 대상에 포함된다. 증여세 공제한도는 더 낮다. 직계 자녀에 대한 증여는 10년간 합산 공제금액이 5000만원에 불과하다. 10억원 이상의 아파트를 증여하면 내야 하는 증여세가 억대이다. 이런 세금을 다 내고 자녀에게 집을 물려주는 사람이 얼마나 되겠는가. 평생 월급쟁이로 살아온 공직자들에게 몇억 원의 증여세는 엄청난 부담이다. 그러니 편법 증여가 절세를 위한 합리적 선택일 수 있다. 고위 공직자라고 해서 부동산 투기를 하여 떼돈을 벌거나 거액의 재산을 물려주면 당연히 부정축재로 지탄받아 마땅하다. 하지만 10~20십억원 정도의 집 한 채를 자녀에게 물려 주는 정도로 나라 망칠 중죄인 취급받는 것은 조금 억울할 것 같다. ‘아빠 찬스’ ‘엄마 찬스’라고 하지만 공직자로서의 특권을 이용한 것도 아니다. 평범한 부모라면 누구나 하듯이 자녀에게 자기 집을 하나 장만해 주는 정도에 불과하다. 부모가 자녀에게 집 하나 마련해 주는 것은 한국적 관행이다. 특히 결혼하는 자녀에게 전세라도 해주어야 부모로서의 책임을 다하는 것처럼 인식된다. 자녀에게 집도 못 해주는 부모는 늙어서 대접도 못받는다. 그건 공직자뿐 아니라 대한민국 부모가 안고사는 업보이다. 더욱이 요즘처럼 집값이 천정부지로 쏟는 세상에서 자녀가 부모 도움없이 아파트 마련한다는 것은 미션 임파서블이다. 집이 없으면 결혼도 안하고 애도 못낳는다. 저출산에 인구 감소 시대에 청년에게 부모가 집을 마련해주는 것이 그처럼 잘못된 것이고 나라 망칠 특권 세습인가. ‘옳다, 그르다’의 가치 판단의 문제가 아니다. 누구나 다 하고 있는데 특별히 고위 공직자의 편법 증여만 콕 짚어 나라 망칠 특권 세습이라고 비난하는 것은 과하다. 차라리 공직자를 포함해 많은 국민이 편법 증여하니 나라가 망할 것 같다라는 논설을 쓰는게 맞다. 사실 고액자산가는 편법 증여 논란에서 자유롭다. 세무사나 은행원의 도움을 받아 법인을 만들거나 재단을 세워 이미 합법적으로 증여해 두었다. 어설픈 중산층이나 법망 피해 집 한 채 증여했다가 걸려들어 망신당한다. 정부는 상속·증여세제를 현실화하기 위해 지난 7월 새로운 세제 개편안을 내놓았다. 아무쪼록 누구나 마음 편히 세금 다 내고 자녀에게 합법적으로 증여하여 나라 망칠 일이 없어지기를 희망한다.

경제활동을 하는 대부분의 사람들은 은퇴 후의 여유로운 생활을 꿈꾼다. 여유로운 생활이라면 기본적으로 생활비 걱정없이 노후를 보낼 수 있는 삶을 말한다. 그렇다면 대부분의 사람들은 실제 언제쯤 은퇴할 수 있을까? 은퇴는 현직 뿐만 아니라 모든 직업 활동에서 떠난 경우를 의미하며 직장인이라면 현재 직장을 그만둘 때, 자영업자라면 사업을 접을 때를 뜻한다. 생활비 때문에, 노후 준비 때문에 경제활동을 하지만, 나이가 들수록 건강도 나빠질 가능성이 있기에 적절한 시점에서 은퇴하는 것이 바람직하다. 가장 바람직한 건 본인이 은퇴 시점을 선택할 수 있는 것이다. 이제부터 현재 경제활동을 하는 사람들이 본인의 은퇴 시점을 어떻게 생각하는지 살펴보자. 오랜 경제활동의 결과로 노후준비의 성패를 실제 가늠할 수 있는 연령대는 은퇴가 얼마 남지 않은 50대다. 자영업자와는 달리 대부분의 직장인들은 주된 직장에서의 은퇴 시점을 법적 정년인 60세 전후로 인식하고 있다. 이에 ‘현직뿐만 아니라 모든 직업 활동에서의 은퇴 연령’에서 50대의 생각이 가장 중요하다. 통계청에 따르면 50대 가구주가 미은퇴한 가구의 ‘노후준비 상황’을 보면 ‘아주 잘 돼 있다’는 응답은 1.1%, ‘잘 돼 있다‘는 응답은 8.7%로 잘 된 가구의 비중이 10%도 채 되지 않는다. 반면 ‘보통이다’는 응답은 39.5%, ‘잘 돼 있지 않다’는 응답은 36.8%, ‘전혀 돼 있지 않다’는 응답은 14.0%로 나타났다. 50대 가구의 절반 이상이 노후준비가 부족한 셈이다. 이러한 50대가 예상하는 실질적인 은퇴 연령은 몇 세일까? 전체 평균은 약 67세로 나타났다. ‘노후준비 상황’이 ‘아주 잘 돼 있다’라는 가구에서 수도권의 50대는 평균 65.4세, 비수도권의 50대는 65.7세로 나타났으며 ‘전혀 돼 있지 않다’라는 가구에서 수도권의 50대는 67.3세, 비수도권의 50대는 68.2세로 나타났다. 노후준비 상황이 좋지 않을 수록 은퇴 연령을 더 높게 예상하고 있으며 수도권 대비 비수도권 50대가 은퇴 연령을 더 높게 예상하고 있다. 상황이 이렇다보니 고령층(55~79세)의 고용률이 지속적으로 증가하고 있다. 2022년 5월 고령층(55~79세) 인구는 1509만 8000명으로 전년 동월 대비 33만 2000명(2.2%) 증가했다. 인구 증가에도 불구하고 고령층의 고용률은 58.1%로 전년 동월 대비 2.1%p 상승했으며 2010년 대비해서는 7.5%포인트(p)나 증가했다. 전반적인 노후준비의 부족으로 은퇴하고 싶어도 은퇴할 수 없는 사람들이 많아지고 있다고 볼 수 있다. 노후준비는 언제 해야 할까? 은퇴 후는 아닐 것이다. 사회생활을 처음 시작하는 시기부터 한창 경제활동을 왕성하게 하는 시기까지 어떻게 노후준비를 했느냐에 따라 우선 은퇴 시점은 달라진다. 또 노후준비를 얼마나 잘 했느냐에 따라 은퇴 후의 생활도 달라질 것이다. 은퇴하지 않은 모든 사람들이 눈 여겨 볼 부분이다.

문화예술진흥법에 따라 게임물은 법적으로 문화예술의 한 유형으로 규정되고 있다. 게임인은 예술인의 지위를 얻게 되었다. 게임물의 성격을 보면 그래픽이나 영상 등 예술적 요소와 소프트웨어 등 기술적 요소가 결합돼 있다. 더 나아가 게임물이 다른 서비스로 분화되거나 다른 서비스가 게임물로 변화하기도 한다. 게임물은 하나의 서비스나 기술이 아닌 다양한 유형이 융합된 결과물이다. 게임은 SW로서, 콘텐츠로서, 정보통신 서비스로서, 전자상거래에 따른 재화로서, 그리고 메타버스로서 분류될 수 있다. 이러한 각각의 성질에 따라 규율되는 법률이 상이하다는 점에서, 규제의 정합성에 문제가 발생하기도 한다. 메타버스 플랫폼의 성질은 다양성 및 확장성에 있다. 메타버스는 게임 서비스가 되거나, 콘텐츠 서비스가 되거나 다양한 서비스가 융합된 플랫폼 서비스로 볼 수 있기 때문이다. 이처럼 다양한 서비스가 연계되거나 혼재됨으로써 법적 적용에 있어서 혼란이 발생하고 있다. 메타버스에 대한 규제 체계는 다른 서비스와의 형평성 측면에서도 정리될 필요가 있다. 다만, 메타버스의 새로운 서비스 유형에 대해서 규제 체계로 편입시킬 경우에 나타날 수 있는 문제에 대해서는 규제정합성 및 산업진흥이라는 측면에서 고민이 필요하다. 게임규제는 시장에서 등급분류 받은 내용과 다르게 변질될 것이라는 ‘우려’에 기반한다. 모든 영역에서 우려가 없는 것이 있을까? 우려가 없는 사업은 없다. 유독 게임산업법에서는 우려를 가지고, 규제의 근거로 삼고 있다. 이러한 규제적 속성은 게임물과 경계에 있는 메타버스에도 적용된다. 무엇보다, 메타버스산업이 게임산업과 유사하다는 점에 기인한다. 메타버스는 다양한 서비스의 집합과도 같기 때문에 게임산업법만이 아닌 청소년보호법 등 다양한 규제법제의 적용을 받을 수밖에 없다. 그렇지만, 메타버스가 게임산업법을 우회하거나 사행성을 조장할 것이라는 우려 때문에 게임물과 동일하거나 유사한 수준의 규제를 받아야한다는 것은 당위적이지 않다. 우려만이 아닌, 실제 문제가 있는지에 대한 검토가 필요한 영역이다. 물론 그동안 사업자들이 보여온 행태를 보면 우려가 이해가 가는 면도 있다. 따라서, 실증 특례를 해보는 것도 하나의 방안이다. 메타버스 산업에 대한 정부의 신사업 육성에 대한 의지, 게임산업법의 탈 규제 체계의 수립, 자율규제의 확장과 책임의 강화 등을 통해 새로운 서비스에 대해서는 시장에 맡겨두는 것도 방안이 될 수 있다. 물론 무조건적인 자율은 아니다. 자율규제를 위반하거나 또는 기대했던 바와 다른 결과가 나올 경우, 그에 대한 책임을 가중하는 것이다. 메타버스와 게임물은 경계에 위치하고 있다. 메타버스의 게임화 또는 게임의 메타버스화하는 상황에서 양자는 명확한 구분이 쉽지 않다. 규제기관과 사업자간의 이해관계가 충돌하는 영역이다. 메타버스 정책과 게임정책은 기본적으로 진흥을 목적으로 하지만, 실질적으로 기대하는 효과나 목적은 상이하다. 게임의 속성상 ‘오락’을 목적으로 하기 때문이지만, 게임산업에 내재하는 사행성 이슈는 게임내에서 이루어지는 경제와 현실세계의 경제의 혼합을 규제한다. 그렇기 때문에 게임내에서 경제활동은 규제의 대상이 되고, 현실 재화로의 이전은 금지된다. 지금까지 게임산업이 갖는 기술적인 특성에 따르면, 게임산업법의 규제는 당연한 것이기도 하다. 그렇지만, 기술이라는 것은 변화하는 속성을 갖는다. 기술과 비즈니스 모델을 구분하는 것도 쉽지 않다. 게임산업과 메타버스 산업을 구분하기 어렵다면, 규제라는 목적이 어떤 가치를 추구하는 것인지를 살펴보아야 한다. 규제는 사업자에게 부담지우는 것이기는 하지만 최종적인 소비자에게 분담지워진다. 이러한 분담은 소액이나 영향력이 크지 않기 때문에 체감되지 않을 뿐이다. 그렇지만, 그러한 규제가 정당하다고 판단할 수 있는 것은 아니다. 게임산업법이 도구적으로 메타버스 산업에 영향력을 행사하는 것은 규제나 정책의 정합성이 떨어지기 때문이기도 하다. 정책이 정합적이지 않으면, 결국 수범자의 입자에서는 명확하지 않는 산업정책으로 인식될 뿐이다. 따라서, 메타버스 규제의 필요성이 있다면 그 필요성이 명확해야 한다. 그렇지 않을 경우, 어떤 규제의 실익이 있는지를 설명하여야 한다. ‘우려’라는 관점에서 판단하는 것은 정책적이지 않다. 과학적, 통계적 기반에 따른 게임정책이 요구된다. 정부 정책이 과학적이지 않는다면 해당 정책은 신뢰하기 어렵기 때문이다. 또한, 게임물의 규제에 대해서는 게임산업법의 목적규정과 입법취지에 부합해야 한다. 게임산업법은 “게임산업의 진흥 및 국민의 건전한 게임문화를 확립함으로써 국민경제의 발전과 국민의 문화적 삶의 질 향상에 이바지함”을 목적으로 한다. 게임 산업에 대한 규제, 게임의 문화적 이용에 대한 규제 등 목적규정에 위배되는 규제는 반드시 개정돼야 한다. 이처럼, 입법목적이 부정되는 법률을 누가 수범해야하는지 묻고 싶다. 우리 헌법은 문화국가의 원리를 기본원리로 삼고있음에도, 가장 문화적이고 예술적인 게임 분야에서 몰가치한 규제가 이루어지고 있는지 아이러니할 뿐이다. *외부 필자의 원고는 본지의 편집방향과 일치하지 않을 수도 있습니다.

최근 오피스텔 월세 상승세가 이어지고 있다. 한국부동산원에 따르면, 2024년 5월 전국 오피스텔 수익률은 5.33%로 2022년 3월 이후 26개월 연속 오름세를 보였다. 고금리에 따른 이자 부담에 전세보다 월세를 더 선호하는 데다 전세사기 사건으로 인한 빌라 기피현상이 더해지면서 오피스텔 월세 수요가 늘었기 때문이라는 분석이다. 오피스텔 임대인 입장에서는 반가운 소식이다. 해당 임대인이 은퇴자로서 정기적인 현금흐름을 기대하며 오피스텔에 투자한 경우라면 더더욱 그럴 것이다. 오피스텔 월세처럼 자산으로부터 정기적으로 발생하는 수익을 인컴(Income)이라고 한다. 채권(Bond) 이자도 대표적인 인컴 중 하나다. 정기적으로 지급받는 이자수익으로 은퇴생활비 일부를 충당할 수 있다면, 그만큼 경제수명이 늘어나는 효과를 거둘 수 있다. 금리가 급등한 2022년부터는 개인 투자자들은 채권 투자에 적극 나서고 있다. 개인이 증권사 중개를 통해 순매수한 채권 규모는 2021년 4조 6000억 원에서 2023년 37조 6000억 원으로 불과 2년 만에 33조 원 늘었다. 채권은 더 이상 기관투자자나 고액 자산가의 전유물이 아닌 셈이다. 채권은 발행자가 투자자에게 정해진 일자에 정해진 금액을 지급할 것을 약속한 채무증권이다. 주식과 비교해보면 채권은 타인자본으로서 주식 대비 선순위증권이다. 주주 배당에 우선해 이자를 지급받고, 회사 청산시에도 주주보다 우선해 잔여재산에 대한 청구권을 행사할 수 있다. 대신, 채권 소유자는 회사의 경영에 참여할 수 없다. 채권 직접투자시 투자자가 감수해야 하는 위험이 몇 가지 있다. 먼저 발행사가 약속한 이자나 원금을 지급받지 못할 위험, 즉 신용위험이다. 국채와 같은 무위험채권이 아니라면, 모든 채권에는 채무불이행위험이 내재돼 있다. 하지만, 개별채권에 부여된 신용등급을 활용할 경우 이러한 신용위험은 일정 수준 통제할 수 있다. ‘BBB-’가 투자적격등급의 하한선인데, 이보다는 더 높은 등급으로 채권 투자대상을 제한하는 것이 바람직하다. 채권 직접투자에 따른 또다른 위험은 시장이자율 변동에 따른 가격변동에 대한 위험, 즉 이자율 위험이다. 채권가격은 미래현금흐름을 당시의 시장이자율로 할인해 구한 현재가치이다. 시장이자율이 현금흐름 할인율로 쓰이기 때문에 시장이자율과 채권가격은 반비례 관계에 있다. 즉, 시장이자율이 매수시점보다 오른다면 채권가격은 하락한다. 만약, 가격이 하락한 채로 채권을 시장에 매도한다면 매매손실을 보게 된다. 하지만 만기까지 그대로 보유한다면, 이자, 원금 등 미래현금흐름이 변하는 것은 아니라 매매손실은 발생하지 않는다. 한편 채권 직접투자에 따른 위험 못지 않게 다양한 매력이 존재한다. 채권은 일반적으로 주식에 비해 기대수익률이 낮은 대신 변동성도 낮다. 만기 때까지의 이자와 원금이 미리 정해져 있어서다. 주식과 같은 다른 자산클래스와의 상관관계가 낮아 포트폴리오의 위험을 분산시킬 수도 있다. 또한, 채권은 변동성이 낮으면서도 투자수익률은 통상 은행 예금이율보다 높다. 최근 증권사에서 판매 중인 신용등급 A급 회사채의 경우 은행예금 대비 1~2%포인트(p) 정도 높은 수익률을 보여주고 있다. 이자수익 외에 매매차익 기회를 가질 수 있다는 점도 채권 직접투자의 매력 중 하나다. 시장이자율이 매수시점보다 낮아졌다면, 채권가격은 그만큼 올랐을 것이다. 이 경우 중도 매도시 매매차익을 거둘 수 있다. 게다가 현행 세법상 개인의 채권 매매차익에는 세금이 부과되지 않는다. 다만, 금융투자소득세가 예정대로 2025년부터 도입될 경우 이와 같은 비과세 혜택은 없어질 수 있다. 채권 투자는 개인종합자산관리계좌(ISA)에서 하는 것이 세금 측면에서 절대적으로 유리하다. 이자 및 배당소득에 대해 연 200만 원(일반형)까지 비과세되고 이를 초과하는 소득은 9.9%로 분리과세되는 혜택이 있기 때문이다. 더군다나 2024년 1월 금융위원회 발표에 따르면, ISA의 납입한도와 비과세한도가 더 확대될 가능성이 높다. 물론, 관련 세법 개정이 필요한 사안이라 향후 입법과정을 지켜봐야 한다. 채권에 투자하는 방법에는 직접투자 말고도 펀드나 상장지수펀드(ETF)를 통해 간접 투자하는 방식도 있다. 채권에 직접 투자하면, 펀드보수 등 간접비용을 절감할 수 있고, 매매차익 등 추가 수익을 기대할 수도 있다. 하지만, 발행사의 채무불이행 등 채권 투자에 수반되는 위험요소들을 투자자 본인이 직접 챙겨야 하고, 중도 매도 여부 등 중요 의사결정도 직접 내려야 하는 등 생각보다 많은 시간과 노력이 필요할 수 있다. 직접투자와 간접투자 중 어떤 방식을 선택할지는 본인의 투자 스타일이나 금융상품 지식수준 등을 감안하여 결정하는 것이 바람직하다.

AI가 가져올 수 있는 여러 위험을 시장의 자율에 맡길 것인가, 아니면 국민의 안전을 위해 규제를 통해 관리할 것인가는 복잡한 문제이다. 자율과 규제는 상호보완적인 관계에 있으며, 어느 한쪽에 치우친 접근은 문제가 될 수 있다. 기술과 이용이 상호 연관되어 있듯이 자율과 규제도 균형을 이루어야 한다. AI는 블랙박스 특성을 가지므로 그 작동 원리와 결과를 예측하기 어려운 경우가 많다. 따라서, 안전한 AI를 구현하기 위해 기술적, 제도적 측면에서 다양한 방안이 필요하다. 예를 들어, 설명가능한 AI 기술의 발전과 국제표준화가 이루어지고 있으며, 이는 기술외교의 중요한 요소로 작용한다. AI와 관련된 글로벌 논의와 정책은 국가별로 다르게 전개되고 있다. 2023년 11월, 영국 블레츨리에서 AI 안전에 대한 글로벌 논의인 AI Safety Summit이 있었고, 블레츨리 선언(Bletchley declaration)이 이루어졌다. 2024년 5월, 서울에서 후속 논의인 AI Seoul Summit이 개최된 바 있다. AI의 편향, 공정, 신뢰의 가치를 넘어 AI 안전이라는 의제를 다루었다. 또한, AI 안전을 위한 정책과 기술 모니터링을 위한 AI 안전연구소 설립도 발표되었다. AI 안전연구는 특정 부처만의 역할이 아닌 범부처의 역할로 보아야 한다. AI는 고도의 알고리즘을 통해 구현되는 의사결정시스템이다. 조건에 맞게 작동하며, 그 조건에 부합하지 않을 경우 ‘결함’이 있는 상태가 된다. 그동안 SW 안전에 대한 논의에서는 SW의 결함이 수용 가능하거나 대응 가능한 수준이라면 큰 문제로 보지는 않았다. 그렇지만, AI는 블랙박스로서 원인과 결과를 예측하기가 쉽지 않고, 인과관계가 아닌 상관 관계의 추론에 머무는 수준이다. 그렇기 때문에 AI 안전을 위한 기술적 측면, 제도적 측면 등 여러 가지 방안이 강구되고 있다. 설명가능한 인공지능은 다양한 영역에서 연구되고 있으며, 국제표준화작업이 진행 중에 있다. 표준화는 기술외교의 한 방편이다. 특히, 국제표준은 글로벌 AI 정책이나 기술에 있어서 헤게모니를 가질 수 있다는 점에서 중요한 기술외교의 영역으로 볼 수 있다. 설명가능성을 높이기 위한 입법이 이루어지고 있으며, 이는 기술의 과정에서 이용자에게 신뢰성을 얻기 위해서는 필수적이다. 최근에는 생성물로 인한 안전을 담보하기 위해 환각현상을 완화할 수 있는 방법으로 검색증강생성(RAG) 기술이 제시되고 있다. 검색증강생성은 고전적인 AI인 전문가시스템(expert system)으로 볼 수 있다. AI 겨울을 초래했던 전문가시스템이 새롭게 그 역할을 인정받는 시대에 이르고 있다. 이처럼 기술 발전은 서로 융합되거나 기술로 인한 문제를 해결해가는 수단이 될 가능성도 높다. 다만, 기술의 문제를 기술로 해결하려는 것은 지양될 필요가 있다. 기술의 문제에 대한 최종적인 판단과 책임 주체는 사람이어야 하기 때문이다. 그렇지 않을 경우, 기술의 문제에 대한 사람의 책임이 배제될 수 있기 때문이다. AI로 인한 여러 문제에 대한 투명성, 공정성, 책무성 등을 강조하는 정책들이 제안된 바 있다. 결국, 최종적인 이용자인 일반 국민의 안전을 위한 것이라고 하겠다. 클로드 AI(Claude AI)에서 적용하고 있는 헌법적 AI(constitutional AI)는 답변 과정에서 법적인 사항까지도 체크한다. 이처럼 AI가 생성하는 결과물에 대해 위법한 내용에 대해 문제가 있다는 점을 명확히 하는 것도 의미있다. 헌법적이라는 표현을 쓰고있지만, 사람이 갖추어야할 윤리적인 내용을 체계적으로 정리하고 기술에 적용한 모델로 볼 수 있다. 최상위 규범을 정하고, 그 규범에 따른 하위 규범이 구체화된 것으로 볼 수 있다. 일종의 입법체계가 AI 모델에서 구현된 것이다. 이와 같이, 결과만을 생성하는 것이 아닌 질문의 맥락을 파악하고 그 내용이 법률적으로 문제가 되는지에 대한 조언까지 제시한다면, 이용자는 자신의 행위에 대한 윤리적인 판단을 할 수 있기 때문이다. 물론, 자기검열로서 역할을 할 수도 있을 것이다. 다만, 그 과정에서 타인의 명예훼손이나 나의 위법행위에 대한 판단을 내릴 수 있다는 점에서 표현의 자유를 훼손한다고 단정하기는 어렵다. 결국, 최종적인 판단은 이용자 스스로 선택에 따른 결과이기 때문이다. 사회 규제가 갖는 성격상 안전을 위한 것이라는 점에서 기술의 안전을 확보하기 위한 규제는 필요충분성을 갖추어야 하기 때문이다. 즉, 최소한의 안전성이 보장된 상태에서 신기술이나 신사업이 허용되도록 하고, 발전과정에서 안전성 보장을 조정하고 강화하여야 한다. 결국, AI에 대한 규제의 성질은 그 특성에 따른 규제 접근이 필요하다. 기업들이 선호하는 자율 규제라는 것은 기업이나 개발자 스스로 AI보다 더 윤리적이어야 하다는 전제에 기반한다. ‘선허용 후규제’가 논란이 된 적이 있지만, 사전적인 규제가 없다는 점이 반드시 긍정적으로 작동하는 것은 아니다. 이러한 규제가 강한 규제로 실시되거나 예측하지 못한 규제가 되는 경우에 막대한 투자가 물거품이 될 수 있기 때문이다. 이처럼 미지의 기술인 AI에 대한 사전적 규제없이 시장 출시를 허용할 경우, 사업자는 이에 대한 리스크나 예측가능성을 충분히 대응할 수 있을지 의문이다. 따라서, AI의 성질이나 목적에 따라 구체적인 기준을 제시함으로써 사업자나 이용자에게 예측가능하고 신뢰가능하도록 해야할 것이다. 정부의 규제는 AI 윤리에서 EU AI법과 같이 법적 규제로 넘어가고 있지만, 모델 자체는 여전히 사람과 같이 윤리적 가치가 우선적으로 적용될 수밖에 없다. AI 안전은 궁극적으로 국민의 안전을 위해 존재하며, 이를 위해 적절한 규제가 필요하다. 자율 규제는 기업이 스스로 윤리적 기준을 지켜야 한다는 전제에 기반하지만, 예측 가능한 범위 내에서 안전 규제를 통해 AI 기술의 문제를 관리하고, 국민의 신뢰를 얻는 것이 중요하다.

“만 원으로 점심 한 끼 해결하기 어렵다” “대한민국 사과 가격이 세계에서 가장 비싸다” 언론지상에서 쉽게 찾아볼 수 있는 문구다. 통계청에 따르면 2024년 1분기 한국의 가구당 실질 소득은 전년대비 1.6% 감소해 7년 만에 최대폭의 역성장을 기록했다. 월급은 제자리인데 외식비, 과일 값 외에도 전반적인 물가가 많이 올라 보통의 직장인들은 상당한 부담을 느낄 수밖에 없다. 게다가 2015년 이후 10년 가까이 4500원인 담배가격을 대폭 인상할 수 있다는 얘기까지 나오면서 흡연자들의 불만과 걱정이 이만저만이 아니다. 물론 기획재정부는 담배가격 인상을 전혀 검토하고 있지 않다고 일축했다. 경제협력개발기구(OECD) 국가 중 한국의 담배가격이 매우 낮은 수준이며 흡연율을 낮춰서 국민 건강을 개선시켜야 한다는 등 담배가격 인상 옹호론의 논리를 반박하기는 어렵지만, 100%에 가까운 인상폭은 흡연자들의 입장에서는 받아들이기 힘든 것도 사실이다. 이유야 어찌됐든 담배가격 인상 얘기가 나오면 금연을 결심하는 사람들이 많아진다. 금연을 해야 하는 이유가 오직 건강에만 있는 걸까? 오늘은 금연이 불러올 수 있는 놀라운 경제적 효과에 대해 알아보도록 하겠다. 현재 20세인 청년이 60세까지 한 달에 20갑씩 40년 동안 흡연을 지속한다면 담뱃값으로 지출되는 비용은 얼마일까. 보건복지부 ‘금연길라잡이’에 따르면, 현재 담뱃값 4500원 기준 한 달에 20갑을 피운다고 가정하면 40년간 지출하게 되는 담뱃값은 무려 4320만 원에 달한다. 만약 한 줄기 연기를 뿜어내는 대신 금연과 함께 담뱃값을 금융투자상품에 꾸준히 투자한다면 어떨까. 40년 동안 월 9만 원 또는 연 108만 원을 차곡차곡 모아 연 5~7%로 운용하면 약 1억 3000만 원에서 약 2억 2000만 원 규모로 불어난다. 여기에 담뱃값의 가파른 오름세를 반영하면 얘기는 또 달라진다. 통계청에 따르면 1970~1980년대 고물가 시기를 제외하면 담뱃값은 소비자물가 대비 월등히 높은 상승률(연 5.21%)을 기록했다. 현재 한 갑에 4500원인 담뱃값에 연 5.21%의 상승률을 적용하면 40년 후에는 3만 2000원을 넘어선다. 어떻게 담뱃값이 그렇게 오를 수가 있냐고 반문할 수 있겠지만, 현재 가격 대비 7배 이상 오른 가격도 여전히 현재 호주의 담배 한 갑 가격인 약 3만 8300원(US$ 28.4, 환율 1350원 적용 시)보다 낮다. 담배 가격 상승률까지 감안하면 단순히 40년 간 담뱃값을 모으기만 해도 약 1억 4000만 원의 목돈이 만들어지고 여기에 연 5~7%의 복리 투자 효과를 더하면 40년간의 담뱃값은 무려 약 3억 원~4억 원으로 불어난다. 한 갑에 4500원, 티끌만큼이나 가볍게 여겼던 담뱃값을 40년 동안 꾸준히 모으고 잘 가꾸기만 하면 알토란 같은 금융자산을 확보할 수 있는 셈이다. 이를 월 수입으로 환산해 보면 단순히 은행 정기예금 이자 만을 고려할 경우에도(연 3.61%) 세전으로 매월 90만 원에서 132만 원에 이르는 정기적인 수입이 만들어진다. 2023년 기준 가입기간 20년 이상 국민연금 가입자의 노령연금 평균 수급액이 월 103만 원 수준이다. 단지 금연을 했을 뿐인데 40년 후 월 100만 원 수준의 현금흐름이 생길 수 있다. 마음을 다잡고 다시 한번 금연에 도전해야 하지 않을까. “티끌 모아 태산? “야~야! 티끌 모으면 티끌이야!” 개그맨 박명수의 말이다. 티끌을 단지 모으기만 하면 태산이 되지 않을 수도 있고 여전히 티끌 더미에 불과 할 수 있다. 하지만 작은 티끌들을 꾸준히 모으고 잘 가꾼다면 시간의 가치와 복리 효과가 더해지면서 태산을 만들 수 있다. 눈 앞에 흩어지는 한 모금의 연기가 아른거리더라도 하루에 담배 한 갑 줄이면 나의 건강수명 뿐만 아니라 경제수명도 함께 늘어나는 효과가 있다는 사실을 잊지 말아야 한다.

봄이 지나고 여름이 깊어지면서, 자연의 울음소리도 가득하다. 한 낮, 뻐꾸기 울음소리는 문설주에 기댄 눈먼 처자의 모습을 상기시킨다. 이윽고 한 밤이 되면, 개구리 소리는 별만큼이나 밤하늘을 가득 채운다. 이처럼 인간은 감정적인 동물이고, 수많은 시간동안 다양한 경험과 학습을 통해 사고와 의식을 갖기 때문에 창작활동이 가능하다. 어쩌면 자연의 모습은 인간의 모습과 다르지 않다. 인간도 자연의 한 단면이고, 인간이 만들어내는 인공물도 인간의 것이라면 그것 또한 인간적이고 자연을 닮은 것이 아닐까 싶다. 인공지능도 인간의 모습과 다르지 않다. 인간이 만들어낸 수많은 정보와 지식을 바탕으로 학습한 것이기 때문이다. 인공지능이 지식이나 판단에서 인간보다 뛰어난 것은 빠른 연산능력 덕분이었다. 이세돌 9단을 이긴 알파고의 충격에도 창작활동은 인간만의 영역으로 안위했다. 글을 쓰거나 그림을 그리는 것은 인간만의 고유한 영역이라고 생각한 것이다. 인공지능이 사고를 하거나 창작활동을 할 것으로 예상하지 못했기 때문이다. 지금도 인공지능의 창작은 의식적인 것으로 보지 않는다. 확률적으로 가장 근접한 결과물이 생성되도록 하는 알고리즘에 불과하기 때문이다. 인간이 생각을 말하는 것은 어떤 맥락과 상황에 따라 달라진다. 상황에 따른 판단을 하고, 그 상황에 적절한 단어나 표현을 선택한다. 인공지능도 그렇다. 인공지능이 특정한 결과물을 생성할 때, 인간처럼 부여된 프롬프트에 따라 달라진다. 동일한 프롬프트라고 하더라도 전체적인 맥락에 따라 달라진다. 확률적으로, 또는 인간의 경험과 습성에 따라 언어의 선택이 달라진다. AI 모델이 갖는 특성 때문이라고 하지만, 인간이 표현하는 것과 크게 다르지 않다는 점에서 정말 인간을 모방한 것임을 알게 된다. 인간과 인공지능을 구분지는 생각과 사고는 무엇일까? 인간의 발명품인 인공신경망은 인간의 것과 유사한 구조를 갖는다. 뇌과학자들도 인간의 사고체계에 대한 그 원형을 찾지 못하고 있다. 인간은 타인의 것을 모방하면서 학습한다. 모방의 과정이 지난하더라도, 그러한 과정을 통해 인간은 하나의 인격체로서 성장해나가는 것이다. 그 과정에서 자신만의 특이점을 발견하기도 한다. 기계의 특이점은 인간의 능력을 넘어서는 것을 의미하지만, 인간의 특이점은 자신의 능력을 오롯이 발현하는 것이다. 인간에게 학습할 대상은 무한한다. 그렇지만, 기계에게는 그 또한 한정된 것이다. 이론적으로 빅뱅 이후의 모든 정보는 기계가 학습할 수 있는 데이터로 활용가능하다. 기계적 이라고 하지만, 빠른 속도로 학습할 수 있다는 의미이기도 하다. 그 과정에서 인간과는 다른 매커니즘이 활용된다. 인간의 학습은 저작물을 향유하는 행위이다. 향유란 저작물이 갖는 의미와 내용을 인간이 감각을 통해 즐기거나 느끼는 것을 말한다. 인공지능에서 논란이 되는 법률 중 하나인 저작권법은 인간의 향유를 전제로 한다. 타인의 저작물을 향유하기 위해서는 허락을 받거나, 저작재산권의 제한 사유나 공정이용(fair use)이 가능해야 한다. 기계가 학습하는 데이터를 포함한 저작물은 인간의 문화적 향유를 전제한다. 즉, 창작과정에서 의도했던 작가의 의도를 파악하고, 그 것을 해석하는 것도 하나의 문화적인 활동이다. 그렇지만, 이러한 문화적인 활동이 아닌 기계적으로 특징점(features)을 파악하는 것은 문화적 활동으로 보기 어렵다. 그렇기 때문에 인간과 기계가 다르게 취급된다. 기계의 활동이 인간의 활동을 넘어서기 어려운 이유이기도 하다. 다만, 기계적인 특성은 반복적이지만 시간적으로 인간과는 경쟁이 되지 않는다. 데이터에는 인간의 모든 것이 담겨있다고 해도 과언이 아니다. 기계는 데이터에서 인간이 의도한 문화적인 사상과 감정을 향유하지는 않는다. 수많은 데이터에 기반한 기계학습과 그에 따라 만들어내는 결과물을 보면, AI는 인간의 모습과 너무나도 닮아있다. AI가 인간의 모든 것이 담겨있는 데이터를 학습하면 무엇이 될까? 또 다른 인류가 출현하지 않을까 생각한다. 인공지능, 더 정확히는 대규모언어모델(LLM)은 인간의 언어를 이해하고 표현하는 최초의 객체이기 때문이다. 수많은 데이터를 비에 비유하고, 그 비가 AI라는 냇가를 가득 채울 때 어떤 상황이 연출될지는 알 수 없다. 다음처럼 단순하지 않을까? “냇가는 물로 가득 찼다. 가만히 들여다보면, 나의 모습이 보인다.” 어쩌면, 인공지능의 모습은 바로 우리의 모습일 것이다. 다만, 인간과의 공존을 위해 인공지능은 윤리적 기계가 돼야 한다. 이처럼 인공지능은 그다지 윤리적이지 않은 인간과는 달라야하는 숙명을 갖는다. 어쩌면 비상정지 버튼까지도 달아야 할지도 모른다. * 외부 필자의 원고는 본지의 편집방향과 일치하지 않을 수도 있습니다.

우리 경제의 성장동력이 약화돼 저성장 기조에 빠진 것은 기업의 절대 다수를 차지하는 중소기업이 성장하지 않기 때문이다. 이런 문제를 인식한 정부는 중소기업의 성장을 유도하기 위해 지난 3일 성장사다리 정책을 발표했다. 중소기업 성장사다리 구축방안은 졸업 중소기업 지원 확대, 가업승계 지원, 성장사다리 점프업 프로그램 신설, 성장바우처 제공, 정책자금과 민간금융 연계한 자금조달 지원, 민간 투자 연계형 연구개발(R＆D) 확대, 중소기업 M＆A 지원 강화 등으로 구성돼 있다. 이중에서 가장 큰 효과가 기대되는 대책은 세제혜택 확대이다. 현재 세제혜택은 자본과 자원이 열악한 중소기업에 주로 집중되었다. 중소기업이 중견기업으로 성장하면 각종 세제혜택이 전면 중단된다. 이런 세제혜택 절벽이 중소기업이 중견기업으로 성장하지 않는 가장 큰 걸림돌로 꼽혀왔다. 이에 성장사다리 대책에는 중소기업 기준을 넘어도 세제혜택을 계속 받을 수 있는 유예기간을 현행 3년에서 5년으로 연장했다. 코스피·코스닥 상장 중소기업은 2년 추가 연장해 총 7년까지 혜택을 받을 수 있다. 유예기간이 지나 중견기업에 진입한 기업에 대해서는 최초 3년 간 높은 R＆D·투자세액공제율을 적용해 준다. 성장역량이 높은 유망 중소기업 100개를 밀착관리 대상으로 지정해 중견기업으로 성장할 수 있도록 지원하는 기업 성장사다리 점프업 프로그램도 제시되었다. 정부는 세제에서 금융, R＆D M＆A에 이르는 전방위 지원을 망라하는 성장사다리 프로그램을 통해 중견기업을 성장하는 중소기업의 수를 지금보다 2배 이상 늘린다는 방침이다. 중소기업의 성장사다리가 중요하다는 정부의 인식은 올바르다. 하지만 정부 지원만으로 중소기업의 성장사다리가 작동할지 의문이다. 정부의 대책은 지원 투성이다. 기존의 중소기업 지원을 초기 중견기업까지 확대한 정도에 불과하다. 작은 사다리를 조금 그것도 일시적으로 늘린 정도에 불과하다. 그리스 신화의 괴물 프로크루스테스는 사람을 침대에 묶어 놓고 침대 길이 맞춰 사람의 키를 늘이거나 줄였다고 한다. 정부의 성장사다리 정책도 비슷한 방식이다. 중소기업 지원 기준이라는 침대를 약간 늘려 놓았을 뿐이다. 아예 침대를 버려야 하는데 그렇지 못하다. 정부가 중소기업을 중견기업으로 직접 육성한다는 접근도 진부하다. 유망 중소기업 100개를 선정하고 밀착지원해 중견기업으로 육성한다는 대책을 보는 순간 머리가 띵하다. 왜 무슨 근거로 100개인가? 정부는 무엇을 근거로 성장역량이 뛰어난 유망기업을 선택할 것인가? 기존의 수많은 정부 지원사업과 무엇이 다른가? 이전에 수출중소기업 10만개, 벤처기업 3만개, 유니콘 기업 10개를 육성하겠다는 개수 목표와 다를 바 없다. 역시 침대에 사람 키를 맞추는 프로크루스테스 식의 접근이다. 정부의 인위적 노력에 의해 중소기업을 성장시킬 수 있었다면 벌써 이전에 했다. 성장사다리 정책의 원조는 MB정부이다. 당시에 독일의 히든챔피언을 벤치마킹해 강소기업을 육성하는 것이 중소기업 정책의 요지이었다. 그 이후 강소기업이 늘어났다면 오늘날 성장사다리 대책이 필요없었을 것이다. 건강한 민간 생태계 조성을 위한 경제구조 개혁과 중소기업의 체질개선 노력은 전혀 없다. 역시 표지갈이 식의 전형적 정부 대책이다. 성장사다리 정책이 필요하다니 내놓은 격이다. 문제는 다른데 같은 답안만 내놓은 탁상공론의 발상이 중소기업의 성장을 가로막는 가장 큰 걸림돌이다.

누구나 자신이 있는 곳이 안전하다는 것을 느낄 수 있는 상태의 유지는 국가의 중요한 책무이다. 물리적인 안전의 중요성은 물론 디지털 환경에서의 안전 또한 무시할 수 없다. 인터넷 기반의 다양한 서비스는 일상생활을 유지하는 중요한 기반시설이라는 점에서 디지털 안전체계는 중요하다. 디지털 환경에서의 안전은 프라이버시(privacy)로서의 개인의 사생활 보호를 넘어선 물리적인 환경이나 사회적인 영역에서의 안전까지로 확대되고 있다. 종래에는 개인의 생활 및 신체에 대한 안전이 중요한 개념이었다고 할 수 있으나, 다양한 영역으로 확장 중이다. 클라우드 컴퓨팅 환경이 대표적이다. 그렇지만, 클라우드 환경은 다양한 시설이 유기적으로 연계돼야 한다. 어느 하나가 문제를 일으키면 서비스 자체가 ‘먹통’이 된다. 데이터센터 화재사건으로 디지털 서비스가 멈추기도 했다. 접근이 편리해진 반면 관리가 그만큼 어려워졌다는 반증이기도 하다. 우리의 안전체계는 물리적인 안전을 위한 ‘재난안전기본법’과 SW안전을 위한 ‘소프트웨어 진흥법’, 그리고 네트워크 상에서의 침해사고 대응을 위한 ‘정보통신망법’ 등 다양한 법률 체계를 갖추고 있다. 네트워크와 SW는 융합되면서 서로 뗄 수 없는 관계를 형성한다. 네트워크를 통해 서비스 되는 SW를 의미하는 사스(SaaS)로서 클라우드컴퓨팅은 어떤가? 우리 SW진흥법에서의 SW안전은 “외부로부터의 침해 행위가 없는 상태에서 소프트웨어의 내부적인 오작동 및 안전기능 미비 등으로 인하여 발생할 수 있는 사고로부터 사람의 생명이나 신체에 대한 위험에 충분한 대비가 되어 있는 상태”로 정의된다. SW 안전은 SW자체 또는 SW와 밀접하게 구현된 시스템이나 플랫폼 등 다양한 요소에서 사용되는 SW로 인해 발생할 수 있는 위험을 관리하기 위한 개념이자 목표이다. 다만, SW 품질은 SW 안전을 위한 기능적인 사항을 의미하기 때문에 품질이 기준을 담보하지 못할 경우에는 안전에까지 영향을 미칠 수 있다.. 그렇지만 SW 안전의 정의에서는 명확하게 외부로부터의 침입을 의미하는 네트워크를 통한 침해사고의 경우는 SW 안전의 범위에서 제외됨을 알 수 있다. 하지만 네트워크 안전과 SW 안전은 별개의 것으로 보기 어렵다. 기술적인 안전은 무엇보다 중요하다. AI가 일상으로 들어서고 있다. SW가 단순한 자동화의 의미를 가졌다면, AI는 의사결정이나 창작활동을 대신 해주는 수준이다. 그 만큼, 결과에 대한 의존도가 높아지기 때문에 AI의 내재적인 안전을 담보할 수 있는 방안이 마련돼야 한다. 그렇지 않을 경우, 인간의 통제를 벗어날 수 있기 때문이다. 지금의 수준이 그 정도까지는 아니지만 기술의 발전은 빠르게 이뤄지고 있다는 점을 고려해야 한다. AI 안전은 인간다운 삶을 위해서도 필요한 요소이다. AI를 통해 생성하는 다양한 생성물이 타인의 권리를 침해하거나 또는 AI가 잘못 판단하거나 알고리즘이 조작된 경우도 있다. 기술의 발전을 위해 규제는 지양될 필요가 있다. 기술을 통제하지 않는다면 그 뒷감당은 이용자인 국민의 몫으로 남기 때문이다. 기술개발은 선의에 따른 것이기도 하다. 그렇지만 기술은 이용하는 과정에서 의도성이 들어가고, 그에 따라 차별이나 편향이 반영되곤 한다. 물론, 무의식적으로 이뤄지는 편견은 더 큰 문제일 수 있다. 확인하기가 쉽지 않기 때문이다. 블랙박스로서 AI에 대한 규제를 주장하는 이유이다. AI에 대한 규제방법으로 설명의무를 부과하기도 한다. 설명가능한 AI의 개발도 마찬가지다. 거대언어모델(LLM)인 AI모델의 블랙박스를 열 수 있는 방법들이 제시되고 있다. AI의 안전은 AI자체의 안전도 중요하지만, AI를 활용하거나 사용되는 과정에서 사회적으로 미치는 영향에 대해서도 살펴봐야 한다. AI가 안전하지 못한 상황에서 작동되는 경우, 비상버튼이나 셧다운 시킬 수 있어야 한다. 인종차별이나 성차별과 같은 대화를 생성했던 챗봇인 테이사건이나 이루다사건에서 챗봇을 셧다운 시켰다. 문제의 확산을 막기 위한 의사결정이었다. 외부로부터 입력되는 데이터에 의해 내부 데이터나 시스템이 오염되지 않도록 개발했어야 했다. 두 사건에서처럼, AI가 문제는 아니다. 이를 이용하는 이용자의 악의적인 행동이 문제이다. AI가 문제를 일으키는 것이 아닌 사람이 문제를 일으키고 있는 상황인 것이다. AI는 일상이다. 그렇지만 AI가 가야할 길은 멀기만 하다. 그 과정에서 우리의 선택은 어떤 것이어야할지 여간 고민스러운 일이 아니다. 분명한 점은 기술이 인간을 이롭게 할 것이라는 점, 그렇지만 안전을 위해 기술에 대한 통제는 있어야한다는 점이다. 이를 위해 AI기술의 안전성, 서비스의 공정성, 서비스제공자의 신뢰성, 이용자의 윤리성, 정책의 일관성은 필요조건이다. 이로써 AI안전은 담보될 수 있기 때문이다. 마침내 EU AI법의 퍼즐이 맞추어졌고, 이제 시행만을 남겨둔 상태이다. 이는 AI에 대한 규제가 윤리 중심에서 법률 중심으로 이동하고 있음을 보여준다. AI 법률도 AI 기술의 안전한 이용에 방점을 둬야 한다. 다만, 기술에 대한 규제보다는 문제되는 비즈니스 모델(BM)에 대한 규제여야 한다. 무엇보다 규제는 명확하고 예측가능해야 한다.