‘세월호 특조위 방해’ 박근혜 정부 인사들, 대법 무죄 확정 > 갤러리

4·16 세월호참사 특별조사위원회(특조위) 활동을 방해한 혐의를 받는 박근혜 정부 인사들에 대해 대법원이 무죄를 확정했다.
대법원 3부(주심 오석준 대법관)는 26일 직권남용 권리행사방해 혐의로 기소된 이병기 전 대통령 비서실장 등 8명에 대한 상고를 기각하고 원심 무죄 판결을 확정했다. 현기환 전 정무수석과 현정택 전 정책조정수석, 안종범 전 경제수석, 정진철 전 인사수석, 김영석 해양수산부 전 장관, 윤학배 전 해수부 차관, 이근면 전 인사혁신처장도 무죄가 확정됐다. 함께 기소된 조대환 전 특조위 부위원장은 2심에서 무죄를 확정받았다.
이 전 실장 등은 2015년 11월 특조위가 세월호 참사 당일 박 전 대통령의 ‘7시간 행적’을 조사하는 안건을 의결하려고 하자 이를 방해한 혐의로 2020년 5월 세월호 참사 특별수사단으로부터 기소됐다.
이들은 특조위 진상규명국장 임용과 10개 부처 공무원 17명 파견을 중단시키는 한편 특조위 활동기간 연장 논의를 중단시키고 이헌 당시 특조위 부위원장 교체방안 검토문건 작성을 지시했다는 혐의를 받았다. 검찰은 이들이 직권을 남용해 특조위의 진상규명 업무에 관한 권리행사를 방해하거나 실무를 맡은 공무원에게 의무 없는 일을 하게 했다고 봤다.
1·2심은 이들 전원에게 무죄를 선고했다. 1심 재판부는 이들이 특조위 진상규명국장 임용 중단 등에 실제 관여한 사실을 인정하기 어렵고, 직권남용 사실을 인지했다고도 볼 수도 없다고 했다. 2심 재판부도 “특조위원장이 갖는 권리는 법령에 따라 주어진 일정한 직무상 권한일 뿐”이라고 했다. 특조위 진상규명국장 임용을 중단한 혐의에 대해선 “직권남용죄 성립을 긍정할 수준의 인식이 있었다거나 서로 암묵적·순차적으로라도 공모했다는 점이 증명됐다고 보기 어렵다”고 봤다.
검찰은 외부위원들로 구성된 상고심의위원회 심의를 걸쳐 상고를 제기했으나 대법원 판단도 같았다. 대법원은 “원심 판단에 법리를 오해한 잘못이 없다”고 판시했다.
이날 선고 이후 4·16세월호참사가족협의회와 4·16연대는 성명을 내고 “이미 사회적참사특별조사위원회(사참위)는 정부 공무원들이 청와대 및 상급자의 부당한 지시에 따라 특조위 설립·조사 과정에서 조직적 방해가 있었다는 것을 분명히 밝혔다”고 지적했다. 이어 “어렵게 설립한 특조위를 방해한 것은 국민을 크게 좌절시킨 행위였다”며 “진상규명을 방해한 국가책임자들의 범죄를 보수적이고 협소하게 해석해 끝내 시민과 진실의 편에 서지 않은 대법원 판결을 규탄한다”고 밝혔다.
한편 이 사건과 별개로 서울동부지검은 2018년 위법한 문서 작성을 지시한 혐의로 이 전 실장과 안 전 수석, 조윤선 전 정무수석과 김 전 장관, 윤 전 차관 등 5명을 기소했다. 이 사건은 파기환송심과 재상고를 거쳐 지난해 4월16일 대법원에서 윤 전 차관의 일부 유죄와 나머지 피고인들의 무죄판결 확정으로 마무리됐다. 윤 전 차관은 해수부 공무원들에게 특조위 동향 파악을 지시한 혐의 등이 유죄로 인정돼 징역 1년에 집행유예 2년이 확정됐다.
[주간경향] ‘소버린 AI 전도사’ 하정우 대통령실 AI미래기획수석이 네이버 임원 시절 했던 말을 종합하면 ‘소버린 AI’란 AI(인공지능) 모델, 전력, 컴퓨팅 인프라, 데이터센터, 클라우드, AI 배포서비스 등 AI 산업 전체의 밸류 체인과 생태계에서 한국이 역량과 주도권을 확보하는 것을 말한다. 새 정부는 국민과 기업 등이 참여하는 100조원 규모의 펀드를 조성해 소버린 AI를 확보하고자 한다. 과학기술정보통신부 장관 자리에 LG의 AI 모델인 ‘엑사원(EXAONE)’ 개발을 진두 지휘한 배경훈 LG AI연구원장을 내정한 것도 ‘소버린 AI’ 추진에 무게가 실린 인사다. 미·중 양강 구도의 AI 개발에서 한국은 소버린 AI를 확보할 수 있을까. 업계에서는 이를 어떻게 생각할까.
AI 스타트업인 포티투마루의 김동환 대표는 “앞으로 AI는 더 많은 분야에서 우리의 삶에 영향을 미치게 된다. 앞으로 ‘한 국가가 자체 AI를 보유하고 있느냐, 아니냐’ 하는 것은 ‘핵무기를 가지고 있느냐, 아니냐’와 비견될 것”이라며 “우리가 최신의 AI 기술을 유지하면서, 혹은 리드하면서 컨트롤할 수 있도록 해야 하는데 문제는 ‘어떻게’이다”라고 말했다. 여기서 최신의 AI 기술이란 ‘GPT’ 등 언어를 생성하는 거대언어모델(LLM), 언어·이미지·영상·음성 등을 동시에 처리하고 생성하는 거대멀티모달모델(LMM), 생성을 넘어 직접 실행까지 할 수 있는 거대행동모델(LAM) 등의 범용 파운데이션 모델은 물론이고, 바이오·의료·제조업 등 특정 분야에 특화한 파운데이션 모델 등을 아우른다.
한국이 소버린 AI를 만들 수 있냐 이전에 한국의 현실을 알아야 한다. 대부분의 국내 AI 업체들은 오픈AI나 구글의 AI가 제공하는 서비스(API)를 활용해 자신들의 상품을 만들거나, 메타가 오픈소스로 공개한 AI인 ‘라마’를 가져와서 튜닝하는 방식으로 서비스를 개발한다. AI 관련 비영리기관인 에포크 AI(Epoch AI)가 지난해 전 세계 AI 모델 중에서 ‘주목할 만한 AI(Notable AI Model)’로 선정한 모델은 대부분 미국·중국의 것이었고, 국산 모델은 LG AI연구원의 엑사원뿐이었다. AI 개발자 세계에서는 오픈소스에 얼마나 기여하는가를 주목하는데, 한국은 그 역할이 ‘제로(0)’에 가깝다. 김민현 커먼컴퓨터 대표는 “전 세계 엔지니어들이 오픈소스에 기여하고 있는데, 한국 엔지니어의 것은 많지 않다. 오픈소스로 내놓은 한국 업체의 AI도 가져다 쓰는 이들이 거의 없는 실정”이라며 “AI 산업에서 한국은 메이저(주요한) 역할을 하고 있지 않다”고 말했다.
김동환 포티투마루 대표는 최근 미국 실리콘밸리에 갔다가 메타에서 일하는 한국인 인턴 직원들을 만났다고 했다. “해외파가 아니고 국내에서 석·박사 마친 친구들이 인턴 하러 메타로 갔는데, 메타에서 한국 사람을 전략적으로 모아놓은 거예요. ‘뭐라도 만들어봐라, 6개월 해보고 잘되면 기술이든 자본이든 인력이든 우리가 전폭적으로 밀어줄게’ 이런 식으로 인큐베이팅을 하더라고요. 그 인턴들이 받는 돈이 국내 대기업 연봉보다 높아요. 미국에 간 한국 친구들은 해고당해도 안 들어와요. 미국에서 계속 기회를 찾겠다고….” 그는 “연봉도 연봉이지만, 이들이 제일 중요하게 생각하는 건 ‘같이 연구하는 팀에 얼마나 좋은 인재들이 있는가’, ‘아이디어를 실험해볼 수 있는 충분한 GPU 인프라 자원이 있는가’ 이 두 가지였다”며 “한국에서는 연구원들이 GPU 몇십장 확보하는 것도 어려운 상황”이라고 했다. GPU 등 AI 인프라를 확대하고 좋은 인재를 모으는 일이 시급하다는 게 업계 관계자들의 공통된 얘기다.
시장을 무시한 자립은 ‘갈라파고스’
어떤 AI 모델을 만들어야 할 것인가에 대해서는 신중한 의견들이 나왔다. ‘한국형 기술’, ‘기술 자립’이라는 목표로 그간의 정부에서 관료들이 추진했던 수년짜리 단기 프로젝트들이 기존 오픈소스의 코어를 건드리거나 글로벌 표준과 달라 시장에서 활용되지 못하고 ‘갈라파고스’처럼 된 사례가 많았기 때문이다. 김민현 커먼컴퓨터 대표는 “‘좋아 보이니까 우리도 할게’가 아니라 고객에게 뭐가 필요한가, 시장이 무엇을 원하는가를 생각해야 한다”면서 “우리가 파운데이션 모델을 만들어서 오픈소스로 공개할 때는 시장에 어떤 인사이트를 줄 수 있어야 한다. ‘오픈소스인 라마와 딥시크와 비교해 우리 모델은 어떤 점에선 부족하지만 이런 점은 강점이야. 그러니 한 번 써봐’ 이렇게 할 수 있을 정도가 돼야 한다”고 말했다.
“국내에서 인정받는 수준으로 하면 안 돼요. ‘미국·중국 엔지니어들이 우리 모델을 좋아할까’ 이걸 기준으로 모델을 개발해야 해요. 만약 그들을 만족시킬 자신이 없으면 파운데이션 모델은 시작도 안 하는 게 나아요. 그냥 그들의 오픈소스를 가져다 개별 사업에 맞게 튜닝하는 방식으로 ‘K모델’을 만들고 금액도 아끼는 거죠. 글로벌 시장을 만족시킬 자신이 없는데 ‘소버린 AI’를 한다? 그건 엉뚱한 것만 들고 있는 거예요.”
국가적으로 중요한 분야와 한국이 경쟁력을 가진 분야에 특화한 모델부터 키우는 ‘선택과 집중’ 방식을 주문한 이들도 있었다. 김동환 포티투마루 대표는 “빅테크처럼 범용적인 AI 모델은 아직 우리가 따라갈 수준이 안 된다. 범용보다는 안보나 제조, 교육 분야에서 특화된 파운데이션 모델과 애플리케이션을 키워야 우리 기업들이 상대적으로 시장에서 경쟁력을 가질 수 있다. 나머지 분야는 장기적으로 가져가야 한다”고 말했다.
어떤 종류의 파운데이션 모델을 만들든간에, 돈이 되지 않거나 투자가 이어지지 않으면 ‘소버린 AI’의 성과는 빛이 바랜다. 예컨대 아랍에미리트(UAE)의 경우, 정부 투자로 2023년 ‘팔콘’과 ‘자이스’라는 LLM을 만드는 데 성공했지만, 시장성 확보에는 실패했다. 특히 자이스를 만든 G42는 최근 자사 LLM에 대한 투자를 줄이고, 오픈AI와 협력하는 데 집중하고 있다. G42의 최고경영자는 지난 4월 미국 블룸버그와의 인터뷰에서 “초창기에는 파운데이션 모델이 얼마나 발전할 수 있고, 다음 단계로 나아가기 위해 무엇이 필요한지 전혀 몰랐다”며 “이만한 규모의 국가로서 우리가 할 일은 아니다”라고 말했다. 블룸버그는 지난 5월 또 다른 기사에서 “UAE 같은 부유한 국가를 포함한 (소버린 AI를 추진하는) 대부분의 다른 국가들은 (미국의 강력한 AI 모델과 중국의 저비용 오픈소스 모델로 인해) 중간에서 길을 잃었다”고 보도했다. 김민현 커먼컴퓨터 대표가 말했다. “예컨대 우리가 성능 좋은 AI를 올해 1000억원 들여서 만들었다고 해봅시다. 올해는 한 번 할 수도 있겠죠. 문제는 내년에도, 내후년에도 1000억원이 있냐는 겁니다.”
익명을 요구한 업계 관계자는 “우리 소버린 AI의 목표가 LLM 같은 파운데이션 모델인지, 그걸 넘어서는 AGI(인공일반지능)인지를 분명히 해야 한다”고 말했다. LLM을 만드는 것이 목표라면 UAE의 경우처럼 길을 잃을 가능성이 크다는 설명이다. 오픈 AI나 메타, 딥시크 등 파운데이션 모델을 만드는 업체들은 파운데이션 모델 자체가 아니라 AGI를 만드는 게 최종 목표로, 파운데이션 모델은 더 나은 모델로 확장하기 위해 수행하는 기초 연구의 성격이 강하다.
미국과 중국을 제외하고 성공한 ‘소버린 AI’의 사례가 없다는 건 그만큼 달성하기 어려운 과제란 뜻이기도 하다. “소버린 AI는 가슴으로는 필요한데, 머리로는 이게 불가능해요. 그런데 그렇다고 포기할 수는 없는 영역이거든요.” 김동환 포티투마루 대표의 말이다. 익명을 요구한 또 다른 AI 업계 대표는 “소버린 AI로 가는 건 맞지만, 어떤 방식이 가능할지 잘 모르겠다”며 이렇게 말했다. “소버린 AI 만들 돈 100조원을 차라리 구글이나 오픈AI에 투자하는 게 더 현실적이지 않을까 하는 생각도 들어요. 구글이나 오픈AI의 엔진을 가져다 튜닝해서 쓰고요. 어쨌든 지분투자를 했으니 우리도 이익을 얻을 수 있잖아요. 정말 답이 안 보여서 하는 말이에요.”
‘국가의 운명급 기술’을 만드는 법
스페인 일간지 엘파이스는 지난 3월 ‘딥시크의 고향, 항저우 여행’이란 기사에서 항저우를 ‘중국의 실리콘밸리’라고 불렀다. 항저우는 알리바바 본사가 들어선 이후 스타트업의 천국이 됐다. 딥시크 외에 유명 게임인 ‘검은 신화: 오공’을 만든 ‘게임 사이언스’, 뇌·기계 인터페이스를 연구하는 ‘브레인코’, 3D 디자인·시뮬레이션 회사인 ‘매니코어 테크’, 보행 로봇을 만드는 ‘유니트리 로보틱스’와 ‘딥 로보틱스’ 등 항저우에 있는 6개의 스타트업은 이제 ‘여섯 마리 작은 용(六小龙)’으로 불린다. 항저우의 저장대학교는 AI·로보틱스·뉴로테크 분야의 인재를 키운다. 이 도시에서는 하루에도 수많은 모임(밋업)과 네트워크가 탄생한다. 미국 실리콘밸리에서나 볼 수 있던 모습이 중국의 도시에서 재현되고 있다.
딥시크 창업자인 량원펑은 지난 1월 지식공유 플랫폼에 이런 글을 남겼다. “우연히도 윈치타운(항저우의 AI 스타트업 밀집지역)의 야식 포장마차에서 유니트리 로보틱스의 왕싱싱 최고경영자와 마주 앉아 바비큐를 먹으며 4족 보행 로봇의 동적 균형 알고리즘에 관해 얘기했습니다. 브레인코의 한비청 최고경영자가 합석해 뇌·기계 인터페이스와 구현형 AI의 융합 가능성을 꺼내 들었죠. 식탁에 요리가 올라오기도 전에 우리는 이미 백지에 이기종 컴퓨터 아키텍처를 스케치하고 있었습니다. 이것이 항저우의 가장 매력적인 점이 아닐까요? 소위 ‘여섯 마리 작은 용’은 결코 고립된 여섯개의 섬이 아닙니다. (중략) 지금 생각해보니, 진정한 ‘국가의 운명급 기술’은 아마도 이런 길거리 포장마차의 기름 냄새 속에 숨어 있는 것 같습니다. 현실을 거스르는 바보들이 코드로 벽돌을 쌓고 알고리즘으로 철근을 만들어 자본과 의심의 틈새에서 미래로 향하는 다리를 우뚝 세우고 있습니다.”
우리는 ‘국가의 운명급 기술’을 어떻게 만들어갈 것인가. ‘현실을 거스르는 바보들’을 어떻게 모을 수 있을까. 김민현 커먼컴퓨터 대표는 “오픈소스 문화, VC(벤처캐피털)를 운영하는 방식, 스탠퍼드대의 교육과정 등 실리콘밸리의 소프트웨어 문화를 수입해서 그대로 베끼는 것부터 해야 한다”고 말했다. ‘AI 3강’으로의 도약은 결국 판교나 대전을 창의적인 실험과 과감한 실패가 허용되는, 개발자들 간 자유로운 밋업과 협력이 이뤄지는 실험 공간으로 바꿔가는 것에 달렸다는 얘기다. 이재명 정부의 100조원 투자는 그 마중물이 될 수 있을까.
밀키트를 자주 구입한다. 식구는 둘뿐이고 집밥 먹는 빈도도 낮으니, 직접 찬을 해 먹는 것보다 낫겠다는 판단에서다. 이런 결정이 가능했던 건 생략된 과정에 대한 신뢰가 있었기 때문이다. 내가 매장에서 직접 고를 정도로 괜찮은 품질의 식재료가 쓰였으리라는 기대, 완벽하진 않아도 어느 정도 깨끗하게 손질됐을 거란 믿음, 조미료를 과도하게 쓰지 않았을 것이라는 생각들이 뭉쳐서 조리 과정의 꽤 많은 부분을 온전히 외주화할 수 있게 된 거다. 여기에 주변 사람, 예를 들면 엄마나 친구들의 한마디도 보탬이 됐다. “요즘 밀키트 깔끔하게 잘 나오더라” “남는 식재료 냉장고에서 굴리지 않으니 더 낫겠어.” 같은 말.
나의 밀키트 사랑은 사실 하루에도 수십 가지씩 하는 의사결정 과정의 일부를 들어내줬다는 점으로도 뒷받침된다. 신경 쓸 것, 결정할 일들이 우리 일상에 생각보다 켜켜이 쌓여 있다. 오늘은 뭘 입을까, 신발은 뭐 신지, 버스를 탈까 지하철로 향할까, 회의 때 이 사안을 어떻게 마무리할까, 글은 뭘 써야 하나, 메일 답변은 무어라 하지, 시댁 갈 때 무엇을 꾸려 갈까, 모임 날짜를 언제 가능하다고 할까 등등 경중조차 가릴 수 없는 수많은 선택 가운데 끼니 준비라는 복잡한 일 하나 처리해준 것만으로도 너무나 감사할 따름이다.
인공지능(AI) 기술을 앞세운 프로덕트들은 어느 과정을 믿음직하게 생략해주고 있을까. AI를 더 잘 쓰고 싶다며, 어떻게 하면 낮은 비용으로 생산성을 높일 수 있을지 AI 서비스 ‘꿀조합’ 레시피를 알려달라는 요청을 정말 많이 받고 있다. 이때 “저는 챗GPT, 구글 제미나이, 젠스파크를 유료로 써요” 같은 말은 충분치 않다. 정확히 사용 사례를 알려주어야 한다. 가령 “강연 준비할 때는, 제미나이의 딥리서치로 큰 틀을 잡아 살펴보고, 결과물 복사해서 젠스파크에 붙여 발표 슬라이드 만든 뒤에, 마지막에 완성된 슬라이드를 챗GPT에 넣어서 팩트체크도 하고 논리적으로 빈 부분도 채워요”처럼 말이다. “저 사람이 저렇게 준비한 뒤 진행한 강연을 들어봤는데, 흐름이 빈틈없이 좋았다”는 식의 외부 평가까지 붙으면, 도구 추천의 가치는 더 올라갈 거다. 강연 준비를 위해 자료 리서치-흐름 잡기-시각화라는 워크플로의 일부를 AI에게 믿음직스럽게 맡긴 뒤, 자신의 입맛에 맞게 고쳐 나갔을 전문가의 노하우는 그렇게 중요한 사용 사례가 된다.
여전히 많은 AI 서비스들은 대중 사용자들에게 “우선 써보셔야 가치를 안다”며 무료 프로모션을 풀고 기다려본다. 아직까진 사용자 본인이 적극적으로, 프롬프트를 정교하게 맞추어 써야 하다 보니 그 벽을 넘어서는 난도가 높다. 가뜩이나 신경 쓸 것 많은 세상을 살면서, 내 워크플로에 맞추어 AI에게 무얼 물을지를 고민하는 것부터가 부담스럽다.
레시피들을 따라해봐야 나만의 간을 맞추는 법도 터득할 수 있다. 그러고 나서 순두부 밀키트에 부추를 더 넣어봤더니 훨씬 낫더라, 나는 양념은 절반만 넣는다 같은 나만의 입맛을 찾을 수 있다. 모든 대중 사용자가 함께 맨땅에서 시작해 사용 경험의 실패를 경험하고 프로덕트의 사용 가치를 깎을 필요는 없지 않나. AI 서비스들의 품질이 이제 어느 정도는 궤도에 올랐다. 당신은 일상 속 어떤 과정을 AI로 생략하고 있는가.

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