[경향의 눈]내 손으로 나를 대체할 로봇을 훈련시키는 역설
또또링3
2026-08-08 09:16
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본문
장안의 화제가 됐던 드라마 <김부장>의 흥행 비결은 시원한 액션이다. 북파 공작조로 일했던 김부장(소지섭)이 납치된 딸을 구하기 위해 봉인됐던 ‘과거’를 풀고, 악당을 직접 단죄하는 모습에 많은 이들이 빠져들었다. 매회 몰아친 액션은 그야말로 만화에나 나올 법하다. 이를테면, 2회 과거 회상 장면에선 김부장 혼자서 총격전을 벌인 뒤 북한 대남 첩보총국장을 자신의 차에 태운 채 다리 위에서 강으로 추락한다. 이 장면은 아무리 ‘인간 병기’ 김부장이라 하더라도 비현실적이다.
정작 소지섭은 이 장면을 찍은 적이 없다고 한다. 이 장면은 전부 인공지능(AI)으로 만들어졌다. 제작사가 이 사실을 알려주기 전까지 시청자들은 알아채지 못했다.
드라마는 결말도, 시청률도 해피엔딩으로 막을 내렸다. 그러나 우리가 맞닥뜨릴 이야기는 서늘하다. 극중 액션 수위가 높아서 주연 배우가 대역 없이 연기했을 거라는 생각은 하지 않았지만, 우리 눈을 속인 AI가 마냥 감탄스럽진 않다. 여태까지 고난도 액션은 주로 스턴트 배우가 대역을 하곤 했는데, 이번엔 그 자리를 보조 수단에 그치던 AI가 꿰찬 것이다. <김부장>이 방영한 액션 장면이 놀라운 건 AI가 국내 드라마 제작 과정에서 인간 배우 영역을 침범한 첫 번째 시도라는 점 때문이다. 인간 배우 시장을 넘보는 AI는 할리우드까지 흔들고 있다.
‘피지컬AI’는 온갖 기술 연마 중AI 훈련엔 고도화된 데이터 필요인간을 착취하는 ‘추출 기계’ AI할 일은 인간 노동을 재정의하는 것
진화를 거듭하며 똑똑해진 AI는 이제 ‘몸’까지 얻었다. ‘피지컬AI’라며 우리를 도울 ‘휴머노이드’ 로봇들이 온갖 기술을 연마 중이다. 챗GPT 같은 기존의 생성형 AI가 디지털 데이터로 학습했다면, 피지컬AI는 인간의 동작과 감각을 반복 학습한다. 인간에게 쉬운 일이 AI에는 어려운 일일 수 있다. 말로 설명하기 어려운 체화된 경험 지식, ‘암묵지(暗默知, tacit knowledge)’라 부른다. 이는 AI에 인간의 우위를 확인시켜주는 논리였다. 그러나 냉장고를 옮기고, 집안일까지 척척 해내는 로봇을 보면, AI가 배울 수 없는 인간의 능력이 과연 있을까 싶다.
AI가 인간을 닮아가는 훈련엔 고도화된 데이터가 필요하다. 질문을 하면 바로 답해주는 AI 서비스는 필요한 자료를 가공·검수하는 ‘데이터 라벨링’ 노동자들이 있어야 한다. 이들이 AI가 학습해서는 안 될 유해 콘텐츠를 먼저 걸러내고, 훈련에 필요한 영상 데이터를 수작업으로 분류한다. AI가 알아서 웹상의 데이터를 습득하는 것이 아니다. 로봇 역시 인간처럼 작업을 수행하기 위해서는 사람의 행동을 하나하나 학습해야 한다. 사람의 몸에 카메라와 센서를 달아 일상을 수집하는 ‘데이터 노동’이 그것이다. 지난 6월 영국 가디언은 인도의 데이터 수집 기업이 한 공장에서 노동자들의 머리에 장착형 카메라를 착용하게 한 뒤 작업 영상을 수집하고 있다고 보도했다. 부업으로 머리에 스마트폰을 달고 집안일을 하는 주부들도 있다. 사람에게는 자연스러운 손동작과 감각은 학습하거나 복제하기 어렵다. 이 때문에 1인칭 시점으로 기록해 로봇이 배울 교과서를 만드는 것이다. 데이터 수집은 주로 인건비가 저렴한 인도·중국 등 저개발국가에서 이뤄지고 있다. 한국 정부도 제조업 명장들의 숙련된 노동을 데이터베이스로 구축하는 사업을 추진하고 있다. 노동자가 자기 손으로 자신의 일자리를 대체할 로봇을 가르치는 셈이다.
영국 옥스퍼드대 인터넷연구소의 세 학자는 란 책에서 AI를 인간을 착취해서 유지하는 ‘추출 기계’로 규정한다. 이들의 지적대로 우리는 AI의 전지전능한 모습에 적응하느라 이 사실을 간과하고 있는지도 모른다. AI가 학습한 데이터가 노동의 결과라면, 당연히 보상과 권리가 뒤따라야 한다. AI를 완전하게 만드는 일이 정작 인간을 배제시키도록 해선 안 된다. 이미 케냐의 아프리카 콘텐츠 검수원 노조(ACMU) 결성 등 노동자들 스스로 변화의 계기를 만들고 있다.
컴퓨터가 출현한 이래 우리는 기술이 인간의 노동을 대체해가는 과정을 목격해왔다. 지금은 로봇이 일을 하는 단계로 넘어가는 전환점에 서 있다. 이제 우리가 할 일은 인간의 노동을 재정의하는 것이다.
올해 첫 폭염중대경보가 발효된 경기도가 도내 7개 시군의 공공발주 공사현장의 작업중지를 권고했다.
도에 따르면 4일 오전 11시를 기해 오산, 하남, 여주, 고양, 안성, 파주, 용인 등 7개 시군에 폭염중대경보가 발효됐다. 폭염중대경보는 최고기온 39도 또는 최고체감온도 38도 이상의 생명을 위협하는 극단적인 더위가 예상될 때 발표되는 최고 수준의 폭염특보다. 나머지 24개 시군은 폭염경보가 내려졌다.
도는 “경기도 비상근무 기준에 따르면 폭염중대경보가 21~31개 시군에 발효돼야 폭염 재난안전대책본부 비상 2단계가 가동되지만, 폭염 장기화에 선제적으로 대응하기 위해 전날 오후 3시부터 비상근무를 1단계에서 2단계로 상향해 운영했다”고 설명했다.
비상 2단계에 따라 총괄반과 지원부서는 오전 9시부터 오후 9시까지 재난상황실에서 합동근무를 실시하며, 시군 및 관계기관과 함께 온열질환자 발생과 취약계층 보호, 농축수산업 피해 등 분야별 대응 상황을 집중 관리한다.
추미애 경기도지사는 도내 첫 폭염중대경보 발효 직후 31개 시군에 “인명피해와 안전사고 예방을 최우선으로 하라”는 내용의 긴급 지시사항을 전달했다.
추 지사는 또 공문을 발송해 공공발주 공사현장 폭염 작업중지 등 보호조치 의무 시행을 적극 권고했다. 생활지원사와 지역자율방재단 등 가용 인력을 활용해 논밭 노동자와 독거노인 등 취약계층 예찰과 안부 확인을 강화하도록 했다. 또 무더위쉼터와 경기기후보험을 집중적으로 알리고, 농축수산업 현장 예찰과 피해 보고 대응체계 강화 등도 실시하기로 했다.
추 지사는 “위험시간대 야외작업은 즉시 중지하고 논밭 근로자와 독거노인 등 폭염 취약계층의 안전을 현장에서 직접 확인해달라”고 당부했다.
한국의 임금 불평등이 2010년대에 완화되다 2020년대 들어 다시 심해지는 추세로 전환한 주요 원인으로 최저임금 인상률 둔화 및 비정규직 증가를 지목한 연구 결과가 나왔다.
6일 김수현 한국고용정보원 연구원이 한국산업노동학회에 게재한 연구 논문 ‘2020년 전후 국내 노동시장의 시간당 임금 불평등 추세 전환 분석’을 보면, 한국의 시간당 임금 불평등은 2010년부터 전반적으로 완화됐으나, 2020년을 전후해 불평등이 심화하는 쪽으로 추세가 전환됐다.
김 연구원이 고용노동부의 고용형태별 근로실태조사를 분석한 결과, 고임금 노동자와 저임금 노동자의 시간당 임금 격차는 2010년 5.517배에서 2020년 3.485배까지 줄었다. 하지만 2024년에는 3.619배로 다시 확대됐다. 김 연구원은 “2020년 이후 임금 불평등 추세 전환의 핵심은 저임금 노동자의 상대적 임금 하락에 있다”고 분석했다.
김 연구원은 저임금 노동자의 임금 하락 이유로 최저임금 인상률 둔화를 꼽았다. 시간당 최저임금 인상률은 2010년부터 2020년까지 연평균 7.7%였지만, 2020년부터 2024년까지는 연평균 3.5%로 인상폭이 크게 줄었다. 지난 5일 노동부가 확정 고시한 내년도 최저임금은 시간당 1만700원으로 올해보다 3.7% 인상된 금액이다.
김 연구원은 “2020년 이전까지 최저임금은 저임금 노동자의 상대적 임금을 끌어올려 임금 분포 하단을 압축했으나, 2020년 이후 인상률이 둔화하며 그런 기능이 약화했다”고 분석했다. 임금 불평등이 심했던 2000년대 중반의 경우 일자리 양극화와 고숙련 노동 수요 증가가 불평등의 주요 원인이었다면, 2020년 이후에는 최저임금을 비롯한 제도·정책적 요인이 영향을 미쳤을 가능성이 크다는 것이다.
일자리 양극화와 인구 고령화, 고학력화, 비정규직 증가도 임금 불평등을 심화시킨 요인이었다. 특히 김 연구원은 “2020년 이후에는 비정규직 비중의 상승폭이 커져 그 영향이 한층 강해졌다”면서 “비정규직 노동자의 고용 안정과 처우 개선을 위한 정책이 함께 마련되어야 한다”고 제언했다.
정작 소지섭은 이 장면을 찍은 적이 없다고 한다. 이 장면은 전부 인공지능(AI)으로 만들어졌다. 제작사가 이 사실을 알려주기 전까지 시청자들은 알아채지 못했다.
드라마는 결말도, 시청률도 해피엔딩으로 막을 내렸다. 그러나 우리가 맞닥뜨릴 이야기는 서늘하다. 극중 액션 수위가 높아서 주연 배우가 대역 없이 연기했을 거라는 생각은 하지 않았지만, 우리 눈을 속인 AI가 마냥 감탄스럽진 않다. 여태까지 고난도 액션은 주로 스턴트 배우가 대역을 하곤 했는데, 이번엔 그 자리를 보조 수단에 그치던 AI가 꿰찬 것이다. <김부장>이 방영한 액션 장면이 놀라운 건 AI가 국내 드라마 제작 과정에서 인간 배우 영역을 침범한 첫 번째 시도라는 점 때문이다. 인간 배우 시장을 넘보는 AI는 할리우드까지 흔들고 있다.
‘피지컬AI’는 온갖 기술 연마 중AI 훈련엔 고도화된 데이터 필요인간을 착취하는 ‘추출 기계’ AI할 일은 인간 노동을 재정의하는 것
진화를 거듭하며 똑똑해진 AI는 이제 ‘몸’까지 얻었다. ‘피지컬AI’라며 우리를 도울 ‘휴머노이드’ 로봇들이 온갖 기술을 연마 중이다. 챗GPT 같은 기존의 생성형 AI가 디지털 데이터로 학습했다면, 피지컬AI는 인간의 동작과 감각을 반복 학습한다. 인간에게 쉬운 일이 AI에는 어려운 일일 수 있다. 말로 설명하기 어려운 체화된 경험 지식, ‘암묵지(暗默知, tacit knowledge)’라 부른다. 이는 AI에 인간의 우위를 확인시켜주는 논리였다. 그러나 냉장고를 옮기고, 집안일까지 척척 해내는 로봇을 보면, AI가 배울 수 없는 인간의 능력이 과연 있을까 싶다.
AI가 인간을 닮아가는 훈련엔 고도화된 데이터가 필요하다. 질문을 하면 바로 답해주는 AI 서비스는 필요한 자료를 가공·검수하는 ‘데이터 라벨링’ 노동자들이 있어야 한다. 이들이 AI가 학습해서는 안 될 유해 콘텐츠를 먼저 걸러내고, 훈련에 필요한 영상 데이터를 수작업으로 분류한다. AI가 알아서 웹상의 데이터를 습득하는 것이 아니다. 로봇 역시 인간처럼 작업을 수행하기 위해서는 사람의 행동을 하나하나 학습해야 한다. 사람의 몸에 카메라와 센서를 달아 일상을 수집하는 ‘데이터 노동’이 그것이다. 지난 6월 영국 가디언은 인도의 데이터 수집 기업이 한 공장에서 노동자들의 머리에 장착형 카메라를 착용하게 한 뒤 작업 영상을 수집하고 있다고 보도했다. 부업으로 머리에 스마트폰을 달고 집안일을 하는 주부들도 있다. 사람에게는 자연스러운 손동작과 감각은 학습하거나 복제하기 어렵다. 이 때문에 1인칭 시점으로 기록해 로봇이 배울 교과서를 만드는 것이다. 데이터 수집은 주로 인건비가 저렴한 인도·중국 등 저개발국가에서 이뤄지고 있다. 한국 정부도 제조업 명장들의 숙련된 노동을 데이터베이스로 구축하는 사업을 추진하고 있다. 노동자가 자기 손으로 자신의 일자리를 대체할 로봇을 가르치는 셈이다.
영국 옥스퍼드대 인터넷연구소의 세 학자는 란 책에서 AI를 인간을 착취해서 유지하는 ‘추출 기계’로 규정한다. 이들의 지적대로 우리는 AI의 전지전능한 모습에 적응하느라 이 사실을 간과하고 있는지도 모른다. AI가 학습한 데이터가 노동의 결과라면, 당연히 보상과 권리가 뒤따라야 한다. AI를 완전하게 만드는 일이 정작 인간을 배제시키도록 해선 안 된다. 이미 케냐의 아프리카 콘텐츠 검수원 노조(ACMU) 결성 등 노동자들 스스로 변화의 계기를 만들고 있다.
컴퓨터가 출현한 이래 우리는 기술이 인간의 노동을 대체해가는 과정을 목격해왔다. 지금은 로봇이 일을 하는 단계로 넘어가는 전환점에 서 있다. 이제 우리가 할 일은 인간의 노동을 재정의하는 것이다.
올해 첫 폭염중대경보가 발효된 경기도가 도내 7개 시군의 공공발주 공사현장의 작업중지를 권고했다.
도에 따르면 4일 오전 11시를 기해 오산, 하남, 여주, 고양, 안성, 파주, 용인 등 7개 시군에 폭염중대경보가 발효됐다. 폭염중대경보는 최고기온 39도 또는 최고체감온도 38도 이상의 생명을 위협하는 극단적인 더위가 예상될 때 발표되는 최고 수준의 폭염특보다. 나머지 24개 시군은 폭염경보가 내려졌다.
도는 “경기도 비상근무 기준에 따르면 폭염중대경보가 21~31개 시군에 발효돼야 폭염 재난안전대책본부 비상 2단계가 가동되지만, 폭염 장기화에 선제적으로 대응하기 위해 전날 오후 3시부터 비상근무를 1단계에서 2단계로 상향해 운영했다”고 설명했다.
비상 2단계에 따라 총괄반과 지원부서는 오전 9시부터 오후 9시까지 재난상황실에서 합동근무를 실시하며, 시군 및 관계기관과 함께 온열질환자 발생과 취약계층 보호, 농축수산업 피해 등 분야별 대응 상황을 집중 관리한다.
추미애 경기도지사는 도내 첫 폭염중대경보 발효 직후 31개 시군에 “인명피해와 안전사고 예방을 최우선으로 하라”는 내용의 긴급 지시사항을 전달했다.
추 지사는 또 공문을 발송해 공공발주 공사현장 폭염 작업중지 등 보호조치 의무 시행을 적극 권고했다. 생활지원사와 지역자율방재단 등 가용 인력을 활용해 논밭 노동자와 독거노인 등 취약계층 예찰과 안부 확인을 강화하도록 했다. 또 무더위쉼터와 경기기후보험을 집중적으로 알리고, 농축수산업 현장 예찰과 피해 보고 대응체계 강화 등도 실시하기로 했다.
추 지사는 “위험시간대 야외작업은 즉시 중지하고 논밭 근로자와 독거노인 등 폭염 취약계층의 안전을 현장에서 직접 확인해달라”고 당부했다.
한국의 임금 불평등이 2010년대에 완화되다 2020년대 들어 다시 심해지는 추세로 전환한 주요 원인으로 최저임금 인상률 둔화 및 비정규직 증가를 지목한 연구 결과가 나왔다.
6일 김수현 한국고용정보원 연구원이 한국산업노동학회에 게재한 연구 논문 ‘2020년 전후 국내 노동시장의 시간당 임금 불평등 추세 전환 분석’을 보면, 한국의 시간당 임금 불평등은 2010년부터 전반적으로 완화됐으나, 2020년을 전후해 불평등이 심화하는 쪽으로 추세가 전환됐다.
김 연구원이 고용노동부의 고용형태별 근로실태조사를 분석한 결과, 고임금 노동자와 저임금 노동자의 시간당 임금 격차는 2010년 5.517배에서 2020년 3.485배까지 줄었다. 하지만 2024년에는 3.619배로 다시 확대됐다. 김 연구원은 “2020년 이후 임금 불평등 추세 전환의 핵심은 저임금 노동자의 상대적 임금 하락에 있다”고 분석했다.
김 연구원은 저임금 노동자의 임금 하락 이유로 최저임금 인상률 둔화를 꼽았다. 시간당 최저임금 인상률은 2010년부터 2020년까지 연평균 7.7%였지만, 2020년부터 2024년까지는 연평균 3.5%로 인상폭이 크게 줄었다. 지난 5일 노동부가 확정 고시한 내년도 최저임금은 시간당 1만700원으로 올해보다 3.7% 인상된 금액이다.
김 연구원은 “2020년 이전까지 최저임금은 저임금 노동자의 상대적 임금을 끌어올려 임금 분포 하단을 압축했으나, 2020년 이후 인상률이 둔화하며 그런 기능이 약화했다”고 분석했다. 임금 불평등이 심했던 2000년대 중반의 경우 일자리 양극화와 고숙련 노동 수요 증가가 불평등의 주요 원인이었다면, 2020년 이후에는 최저임금을 비롯한 제도·정책적 요인이 영향을 미쳤을 가능성이 크다는 것이다.
일자리 양극화와 인구 고령화, 고학력화, 비정규직 증가도 임금 불평등을 심화시킨 요인이었다. 특히 김 연구원은 “2020년 이후에는 비정규직 비중의 상승폭이 커져 그 영향이 한층 강해졌다”면서 “비정규직 노동자의 고용 안정과 처우 개선을 위한 정책이 함께 마련되어야 한다”고 제언했다.
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