의정부상간소송변호사 5·18 희생자 처음 묻힌 망월묘지, 보존·정비에 국비 첫 투입···국가 차원 관리 ‘물꼬’ > 갤러리

의정부상간소송변호사 5·18민주화운동 당시 계엄군에 희생됐던 광주시민들이 처음 묻혔던 5·18구묘지(망월묘지)의 보존과 정비에 국가 예산이 처음으로 투입된다. 광주시 조례로 지정돼 관리되고 있는 5·18사적지를 국가 차원에서 관리하는 계기가 마련됐다는 평가다.
광주시는 9일 “5·18사적지로 지정된 5·18구묘지(사적 24호)와 옛 광주적십자병원(사적 11호) 보존과 활용에 국가 예산이 투입된다”고 밝혔다.
정부는 2026년 예산에 5·18구묘지 민주공원 조성사업 설계비 7억1300만원과 옛 광주저집사병원 보존 및 활용 사업 설계비 4억4500만원을 처음으로 반영했다.
5·18구묘지는 1980년 5·18민주화운동의 계엄군의 유혈 진압으로 막을 내린 이후 희생자들이 처음 안장됐던 곳이다. 시립묘지였던 이곳에는 청소차와 수레에 실려 온 129명의 희생자가 안장됐다.
1997년 인근에 국립5·18민주묘지가 완공돼 희생자들이 이장된 이후에는 민주화운동 관련자들이 영면에 들었다. 이한열 열사를 비롯해 김남주 시인, 백남기 농민 등이 안장돼 있다.
광주시는 2028년까지 이곳을 5·18의 역사성과 민주화운동의 이정표를 확인할 수 있는 민주공원으로 조성한다. 사업비 200억원은 전액 국비다.
옛 전남도청 인근에 있는 옛 광주적십자병원은 5·18당시 시민들이 헌혈하고 부상자들을 치료한 현장이다. 시는 헌혈실과 중환자실 등 중요 시설을 보존하고 일반 시민들이 이용할 수 있는 치유 공간 등을 2028년까지 조성할 계획이다. 290억원의 예산 중 절반을 정부가 지원한다.
정부가 5·18사적지 보존과 활용에 국비 투입을 결정한 것은 광주시의 사적지 지정 28년 만에 처음이다. 5·18사적지는 1998년 광주시가 조례를 제정해 지정해 관리해 왔다. 5·18의 발상지인 전남대학교 정문부터 옛 전남도청, 주남마을과 송암동 학살지 등 모두 30곳이 지정돼 있다.
민주화운동의 중요한 이정표였지만 그동안 5·18사적지의 지정과 관리는 모두 광주시가 자체적으로 진행해왔다. 광주시는 5·18사적지에 대한 국가 지원의 물꼬가 트인 만큼 옛 광주교도소와 505보안부대 등 다른 주요 사적지에 대해서도 종합적인 보존과 활용방안을 수립할 방침이다.
강기정 광주시장은 “5·18정신의 헌법 전문 수록이 국정과제 1호로 선정되고 사적지가 국가 주도로 보존·활용되게 된 것은 대한민국 민주주의 역사의 중요한 성과”라고 말했다.
요즘 대학에선 생성형 인공지능(AI) 사용을 제한하고, 수업 시간에 ‘과제’를 하도록 하는 경우가 늘고 있다. 서강대 교양수업 <인문사회와 글쓰기>도 그 중 하나다. 미리 써온 문장 없이 자료조사만 해올 수 있었는데도, 일부 학생들의 과제물에선 챗GPT 표절율이 ‘기준치’(15~20%)를 넘어섰다. 수업을 맡은 박숙자 서강대 전인교육원 교수는 “학생들이 AI 첨삭의 도움을 받은 뒤 절반쯤 문장을 외워 왔다고 하더라”라고 했다.
토론·발표로 이뤄진 경인교대 교양수업에선 올해 1학기 ‘질문’이 논란이 됐다. 교원의 정치기본권처럼 논쟁적 주제로 조별 발표를 하면, 다른 조원들이 질문을 던지는 식으로 구성된 수업이다. 발표와 질문 모두 평가 대상이다. 미리 업로드된 발표자료 초안을 생성형 AI에 넣어 질문을 준비해온 학생들이 드러나면서 2학기부턴 ‘질문시 AI 사용 금지’가 담긴 가이드라인이 제시됐다. ‘발표문의 퇴고·윤문’ ‘발표문의 PPT 변환’에선 AI 사용을 허용하고 ‘발표초안 작성’ ‘발표문 작성’에는 AI 사용을 금지했다.
2023년 생성형 AI의 급격한 발전이 시작된 뒤 대학생들은 자유자재로 AI에 질문을 던지고 자료를 ‘먹이기’ 시작했다. 30명의 이공계·인문계 대학생들에게 대학 수업을 듣고 학습할 때 AI를 얼마나 사용하는지 묻자 “AI를 선호하지 않을 순 있지만 안 쓰는 사람은 없을 것”이라는 답변이 돌아왔다. 지난달 17일 경인교대의 미디어 리터러시 수업에선 과제의 주제를 20분 넘게 정하지 못하자 한 학생이 웃으며 “(챗)GPT한테 물어볼까?”라고 했다.
이 수업에 참석한 교대생들에게 AI 사용법을 물었더니 수업자료인 이미지, PDF, 음성파일을 AI에 ‘먹인다’고 했다. 이어 “교수님이 깜짝 놀랄 만한 쟁점과 논리를 뽑아달라고 부탁하죠” “수업에서 이해하지 못한 이미지를 AI에 먹였더니 생각보다 너무 잘 가르쳐주더라고요”처럼 다양한 답변이 쏟아졌다. 초등 임용고시를 준비하는 학생들이 “학습자료, 기출문제를 AI에 학습시킨 뒤 모의고사 10세트를 만들어달라고 해 푼다”고도 했다.
대학생들이 모두 AI에 의존한다고 단정지을 순 없지만 수업 이해와 과제, 시험 대비까지 AI에 광범위하게 의지하는 경향이 뚜렷해진 것만은 사실이다. AI를 활용한 부정행위에 관심이 쏠려 있지만 이미 AI가 학생들의 필수 교보재로 자리잡은 상황에서 어디까지 AI를 학습에 활용할지, 학생들의 역량은 어떻게 기르고 평가할지 적정한 ‘선’을 만들어야 한다는 데에 의견이 모였다.
2020년 대학에 입학한 경인교대 4학년 이재원씨(25)에겐 군입대 전후로 세상이 바뀌었다고 느낄 정도로 학습 환경이 달라졌다. 그는 “1~2학년 때는 AI 없이 공부를 하다, 이제는 과제물이나 수업 PDF를 AI에 넣어 학습시키는 게 일상이 됐다”고 말했다. 적응은 어렵지 않았다. 이씨는 교대생 필수과목 <수업시연> 강의자료를 AI에게 넣은 뒤 아이디어를 3~4개 뽑아달라고 한다. AI가 보여준 아이디어를 토대로 최종 수업시연안을 만든 그는 “과정을 (AI에) 도움받고 최종 결과물은 직접 만들기 때문에 죄책감은 크게 느끼지 않는다”고 말했다.
취재과정에서 만난 대학생들은 대부분 이씨처럼 AI를 폭넓게 썼다. 시험시간에만 월 5만원을 내고 강의와 자료 요약·퀴즈출제를 해주는 AI를 사용하는 사례, 정해진 논리와 답이 있는 이과 지식을 소크라테스 문답법을 응용해 AI와 대화하며 학습하는 학생까지 활용법이 다양했다. “AI 사용을 막을 수 없다고 판단한 교수들이 사용을 권장하는 분위기도 있다”고도 했다. 다만 교수자-학습자의 개인 성향에 따라, 학과에 따라, 기존 AI 활용경험에 따라 AI를 사용하는 정도가 제각기 달랐다.
서강대 신문방송학과 1학년인 채영주씨(20)는 4종류의 생성형 AI를 사용하는 ‘헤비 유저’에 속한다. 고교 수업시간에 생성형 AI 사용법을 익혔다고 했다. 글쓰기 과제라면 자료 검색은 퍼플렉시티로, 글의 구조를 잡고 초안을 쓰는 작업은 챗GPT와 함께한다. 채씨는 “챗GPT의 결과물을 클로드에 먹이고, 저의 문체도 함께 (AI에) 먹인 뒤에 ‘초안을 리라이팅해줘’라고 한다”며 “제가 직접 리라이팅까지 하면 GPT킬러에도 잘 안 걸린다”고 했다.
학생들 상당수는 AI와 협업해 만들어낸 과제물을 “나의 결과물”로 여겼는데 채씨는 그 이유로 “중간중간 필요한 부분에는 제 의견을 직접 넣는다”는 점을 들었다. 그는 “생성형 AI를 안 쓰면 공부의 효율이 떨어지는 느낌이 든다”며 “좋은 도구가 있는데 안 쓰는 건 약간 손바닥으로 하늘 가리는 느낌”이라고 했다. 다만 시험에서 사용을 금지하는 경우, 배움의 효과를 위해 교수자가 금지하는 경우에는 “AI를 안 써야 한다고 생각한다”고 했다.
인문계 학생들은 이공계생들이 “AI를 더 많이 사용할 것”이라고 했는데, 이공계생들은 “활용빈도가 높지만 개인차가 생각보다 크다”고 했다. 경희대 컴퓨터공학과에 재학 중인 최원준씨(26)는 “스팸메시지 확인처럼 일상에선 AI를 적극 활용하지만 오히려 공부할 때에는 신뢰도가 신경쓰여 AI를 쓰는 비중은 10% 안팎”이라고 했다. 같은 과의 진민성씨(23)는 “어려운 수학문제나 계산 과정을 챗GPT, 퍼플렉시티에 번갈아가며 물어 크로스체크를 한다”며 “공부하면서 80% 가량은 AI를 사용하는데 AI의 원리를 알다보니 더 잘 쓰는 측면도 있고 AI로 공부 속도를 높이는 데 주로 사용한다”고 했다.
AI가 대학교육에 들어오는 흐름을 막을 수 없다고 판단한 교수들이 늘어나면서 이공계만이 아니라 글쓰기나 철학 등 인문계열 교수 중에서도 AI를 수업시간에 활용하는 사례가 점차 증가하고 있다. 박숙자 서강대 교수는 글쓰기 교양 수업을 통해 글쓰기에서의 AI 활용을 가르치는 교수 중 한 명이다.
지난달 26일 서울 마포구 서강대에서 진행된 <인문사회와 글쓰기> 수업의 수업도구는 생성형 AI였다. 이날 진행된 챗GPT를 활용한 ‘프롬프트 글쓰기’ 강의에선 학생 26명이 6개조로 나뉘어 조별 토의를 했다. 학생들은 ‘나’의 정체성을 토론 대회 참가자나 연구원 등으로 설정하고 ‘토론대회 1등’ 같은 목표를 AI에 입력했다. AI는 ‘넷플릭스, 문화 다양성을 축소시키나’ 등 학생들이 입력한 논제와 주장에 맞춰 토론 근거를 제시했다. 경제력에 따른 AI 활용격차를 줄이려 모든 학생은 같은 버전의 AI를 사용하게 했다. 학생들은 AI가 제시한 정체불명의 인용출처를 보고는 “이름이 너무 권위있어 보인다”며 웃었다.
박 교수가 맡은 이 수업은 지난해 2학기 때부터 AI를 활용한 글쓰기 수업이 1차시씩 포함됐다. 학생들은 입력하는 명령어에 따라 AI의 결과값이 달라지는 것을 함께 경험했다. 박 교수도 직접 AI를 쓰는 빈도를 늘리면서 챗GPT의 생성 문법을 익혔고, 이젠 학생들의 과제물이 AI의 산출물인지 아닌지 어느 정도 구별할 수 있게 됐다. 박 교수는 “학생들의 과제물에서 생성형 AI 표절율이 높게 나왔고, 더는 생성형 AI 산출물이 곧 글쓰기라고 이해하게 해선 안 된다고 생각했다”며 “대부분 생성형 AI를 사용하는 상황에서 ‘AI를 쓰지 마라’는 식의 접근은 근시안적이라고 봤다”고 했다.
김남호 고려대 철학연구소 연구교수는 내년 1학기 과학기술과 사회윤리를 다룬 수업을 AI 활용 기반으로 구성하고 있다. “과거보다 교수자의 역할이 더 중요해진 시점”이라는 그는 수업에서 아이디어 생성과정과 자기화 과정을 강조한다. 아이디어 생성과정은 AI에 질문하는 방법을 가르치는 데 초점을 맞췄다. AI에 프롬프트를 다각도로 넣어보며 과제의 구체적 주제를 설정하는 식이다. 김 교수는 “과학 기술의 발전을 더는 되돌릴 수 없다면 현명하게 대응해야 한다는 게 중론”이라며 “학생들이 AI를 많이 사용한다고는 하지만 필요한 질문을 못 넣는 경우가 많다”고 했다.
AI가 얼개를 그려준다고 해서 학생들이 바로 ‘내 과제물’로 소화하는 경우는 많지 않다. AI 산출물을 그대로 쓴다면 사고력과 비판력이 길러지지 않아 교육적 효과가 크지도 않다. 챗GPT를 쓰면 질문이 다 남기 때문에 결론을 도출하는 데까지 나온 사고과정도 평가 대상이다. 그는 “학생들이 생각을 AI에 외주화하면 안 된다”며 “AI가 내놓은 아이디어를 어떻게 수정하고 사용할지 추체적으로 고민하는 ‘자기화 과정’이 반드시 필요하다”고 했다.
생성형 AI는 2023년 이후 비약적으로 발전했지만 대학은 제자리에 머물렀다. “생성형 AI 시대에는 과정평가와 구술평가가 효과적일 것”(김효은 한밭대 인문교양학부 교수)이라는 의견이 주를 이루지만, 오히려 대학은 대형강의와 비대면 강의 개설에 집중하며 과정평가나 구술평가를 어렵게 만들었다. 한 예로 중앙대는 2019년 2학기 온라인 강의가 19개였는데 올해 2학기에는 263개까지 늘었다. AI 활용 가이드라인에서 과정평가나 구술평가를 평가의 대안으로 제시한 성균관대도 같은 기간 온라인 강의가 69개에서 215개로 증가했다.
국민대·동국대·부산대 등 20개 대학의 AI 활용 가이드라인을 봤더니 윤리적 쟁점이 빠진 항목이 많았다. AI에 개인정보 기입만 주의시킬 뿐, 입력한 데이터의 학습데이터 활용 문제까지 언급한 대학은 없었다. 활용하는 AI의 비용격차로 발생할 수 있는 학습격차를 언급한 가이드라인도 찾지 못했다.
AI 활용의 수준을 바라보는 대학들의 관점은 ‘활용’과 ‘제한’ 사이에서 무게의 추를 달리한다. 고려대는 2023년 ‘학습자의 AI 사용 권리’에 초점을 맞춘 AI 활용 가이드라인을 발표했다가, 올해 ‘AI 사용 윤리’에 방점을 찍은 수정 가이드라인을 공개했다. 인제대는 ‘시험·퀴즈 등에서 생성형 AI 사용 엄격히 제한해야 한다’ ‘중간·기말고사는 반드시 오프라인으로 진행’ 등 규제적 성격의 가이드라인을 제시한 반면, 강원대는 활용에 무게를 둔 ‘생성형 AI를 새로운 학습도구로 인식하고 적극적으로 탐색해 혁신적인 학습방식을 찾도록 노력’을 가이드라인에 담았다.
대학이 만든 가이드라인이 부정행위 방지나 평가방식에 초점을 맞추다보니 ‘AI를 어느 선까지 대학 교육에서 활용하는 게 타당한지’ 고민하는 대목을 발견하긴 어렵다. ‘생성형 AI에 지나치게 의지할 경우 논리적 사고나 창의력, 문제해결력 같은 다양한 학습 역량 개발에 부정적 역할을 미칠 수 있음을 인지하는가’(이화여대)처럼 일부 자가 진단 항목에만 질문이 담겼다. 박숙자 교수는 “AI 활용에 관해 개방-폐쇄만이 아니라 어느 수준으로 사용할지 논의해야 하는데, 이같은 과정없이 활용만 이야기하는 것도 위험하다”고 했다.
응용언어학자인 김성우 박사는 교수자-학습자가 AI 활용의 ‘선’을 합의해 만드는 게 중요하다고 했다. 그렇지 않으면 학생들은 대개 부정행위를 하지 않는 선에서 AI를 최대치로 활용하는 데 주력할 가능성이 크다. 김 박사는 “요즘 AI를 활용하며 사고 과정을 ‘내’가 이끌었다면 그건 ‘내’가 쓴 것으로 생각하는 학생들이 많다”며 “글쓰기라고 하면 사고의 과정이 체화돼 나온 결과물인데, AI에 던진 질문에 대한 답을 위주로 글을 구성했다면 체화된 글로 보긴 어려울 것 같다”고 했다.
조사한 20개 대학의 AI 가이드라인은 교수자에게 AI 활용을 자율로 맡기고 있기 때문에, 교수자-학습자의 합의는 여건이 갖춰 있다면 가능하다. 실제 최근 다수의 수업에선 강의계획서나 구두로 “특정 활동에서 AI 활용시 감점”과 같은 별도 가이드라인을 제시하고 있다. 그는 “왜 이때 AI를 쓰면 학문을 하는 데 있어서 중요한 역량이 되는지, 반대로 어떤 때에는 AI를 쓰지 않는 것이 좋다고 생각하는지를 교수들이 설득해야 한다”고 했다.
미국 정부가 엔비디아 인공지능(AI) 칩 ‘H200’의 중국 수출을 허용한 것을 두고 “수출 통제가 기술 자립만 부추긴다”고 주장해온 젠슨 황 엔비디아 최고경영자(CEO)의 승리라는 평가가 나온다. 고대역폭메모리(HBM)를 공급하는 국내 반도체업계도 수요 증가 측면에서 이번 조치를 긍정적으로 받아들이고 있다.
9일 업계에 따르면 미국 정부의 H200 중국 수출 허용 결정은 지난 3일(현지시간) 황 CEO와 도널드 트럼프 미국 대통령이 만나 올 1월의 AI 칩 수출 통제 문제를 논의한 뒤 나왔다. 황 CEO는 해당 규제를 완화하도록 백악관에 로비를 벌이고 공개적인 비판을 이어왔다.
중국을 포함한 전 세계에 첨단 AI 칩을 판매해 미국 기술에 의존하게 만들어야 한다는 게 황 CEO의 주장이다. 전 세계에서 미국 다음으로 큰 AI 시장인 중국을 내줘선 안 된다는 것이다.
그는 지난 3일 미국 전략국제문제연구소(CSIS) 행사에서 “누군가는 중국 말고 다른 곳에서 성장하면 된다고 하지만 중국을 대체할 순 없다”며 “중국 시장 전체를 내주는 대신 그 시장을 놓고 경쟁해야 한다”고 말했다.
미국의 수출 통제에도 중국 반도체 산업은 매년 2배씩 성장하고 있다며 화웨이를 주요 경쟁자로 거론했다. 지난달엔 중국의 낮은 에너지 비용과 느슨한 규제를 이유로 “중국이 AI 경쟁에서 승리할 것”이란 도발적인 발언을 내놓기도 했다.
엔비디아는 이날 성명에서 “우리는 트럼프 대통령의 결정을 환영한다”며 “상무부 심사를 거쳐 승인된 상업용 고객에게 H200을 공급하는 것은 미국에 이로운 균형을 이룬다”고 밝혔다.
수출 허용 대상에 최신 칩 아키텍처(설계 구조)인 블랙웰 시리즈와 내년 출시 예정인 루빈은 포함되지 않았다. H200은 블랙웰보다 한 세대 이전인 호퍼 아키텍처를 기반으로 하지만, 그간 중국 수출용으로 제작된 H20보다는 성능이 훨씬 좋다. H200 수출 허용은 최신 블랙웰 칩을 중국에 수출하는 방안과 칩을 전혀 수출하지 않는 방안 사이 절충안으로 보인다.
일각에선 이번 조치가 중국의 AI 개발 속도를 높여 미국 안보와 경제에 악영향을 미칠 것이라는 우려도 나온다. 올해 초 중국 ‘딥시크’가 제한된 자원으로 고성능 AI 모델을 선보여 전 세계에 충격을 안긴 바 있다.
변수는 중국 기술기업들이 H200 구매를 어느 정도까지 하느냐다. 화웨이, 알리바바, 캠브리콘 등 현지 기업들은 그동안 자체 칩 생산을 확대하며 내수 시장에서 영향력을 넓혔다. 다만 아직 H200 수준의 칩은 내놓지 못한 만큼 중국이 엔비디아 칩을 완전히 배제하기는 어려울 것이란 전망이 나온다.
H200에는 5세대인 HBM3E 8단이 탑재된다. 메리츠증권은 “엔비디아 HBM3E 8단 물량의 90%를 독점하는 SK하이닉스에 추가 주문이 현실화될 수 있다”고 전망했다. 삼성전자는 최근 엔비디아의 HBM3E 공급망에 진입한 상태다.
다만 HBM 공급이 수요를 따라가지 못하는 상황이라 수혜의 폭이 제한될 수 있다. 국내 반도체업계 관계자는 “HBM 수요가 많아져 시장이 확대되는 측면에서는 도움이 될 수 있다”면서도 “생산 가능한 HBM 물량을 모두 판매하고 있는 상황이라 수요 증가가 곧장 추가 실적 개선으로 이어지기는 어려울 것”이라고 말했다.

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