일러스트그림 내란 특검, 국힘 조경태·김예지 참고인 조사···‘한덕수-추경호 통화’ 확인 > 갤러리

일러스트그림 12·3 불법계엄 관련 내란·외환 의혹을 수사하는 조은석 내란 특별검사팀이 11일 국민의힘 조경태·김예지 의원을 참고인 신분으로 불러 조사했다. 내란 특검팀이 국민의힘 의원을 조사한 건 이번이 처음이다. 국민의힘 지도부의 ‘국회 계엄 해제 의결 방해’ 의혹을 수사 중인 특검팀은 계엄 선포 직후 한덕수 전 국무총리와 추경호 전 원내대표가 통화한 사실을 파악해 경위를 살펴보고 있다.
특검팀은 이날 특검팀 사무실이 있는 서울 서초구 서울고검에 조 의원과 김 의원을 참고인 신분으로 불러 조사했다. 김 의원은 출석하면서 “(지난해) 12월3일 상황에 대해 물어보실 것 같은데 아는 대로 소상히 말씀드리도록 하겠다”고 말했다.
특검팀은 지난해 12월3~4일 계엄 당시 국민의힘 지도부가 당 소속 의원들의 계엄 해제 요구 결의안 표결 참여를 방해했다는 의혹을 수사 중이다. 추경호 전 원내대표 등 국민의힘 지도부는 지난해 12월3일 계엄 선포 직후 의원총회 소집 장소를 여러 차례 바꿔 공지했다. 국민의힘 의원들은 여의도 중앙 당사와 국회 본청에 흩어져 당시 108명 중 18명만 표결에 참여했다. 윤석열 전 대통령이 계엄 선포 약 1시간 뒤 추 전 원내대표, 나경원 의원과 통화한 사실이 알려지면서 추 전 원내대표 등이 윤 전 대통령의 지시를 받고 당 소속 의원들의 표결을 의도적으로 방해한 게 아니냐는 의혹이 제기됐다.
특검팀은 이날 조 의원과 김 의원을 상대로 지난해 12월3~4일 국회의 계엄 해제 요구 결의안 의결 과정에서 국민의힘 내부 상황이 어땠는지 조사했다. 두 의원은 당시 의원총회 소집 장소를 두고 당내에서 혼선이 있었다고 밝혔다. 조 의원은 “당시 단체 (카카오)톡방에서 대화들이 엉켰던 것 같다”며 “혼선이 빚어진 것은 틀림이 없다는 생각”이라고 말했다. 김 의원도 “그날 (지도부가) 본회의장으로 부르기도 하고 중앙당사 3층으로 부르기도 하고 혼선이 있었던 것 같다”고 말했다.
특검팀은 특히 지난해 12월3일 계엄 선포 직후 한 전 총리와 추 전 원내대표의 통화 경위를 두 의원에게 물었다. 조 의원은 취재진에게 “(지난해) 12월3일 밤 11시12분에 추 전 원내대표와 한 전 총리가 7분 이상 통화했던 게 나왔다”며 “한 전 총리가 ‘당시 국무위원 모두 반대했는데 윤 전 대통령이 비상계엄을 강행했다’는 이야기를 추 전 원내대표한테 했던 것으로 나와 있다”고 밝혔다.
계엄 당시 추 전 원내대표가 한 전 총리와 연락한 정황이 드러난 건 이번이 처음이다. 특검팀은 추 전 원내대표가 한 전 총리의 전화를 받고 난 뒤에도 소속 의원들에게 계엄 해제 요구 결의안 표결 참여를 독려하지 않은 경위를 들여다보고 있다. 특검팀은 참고인 조사를 마치는 대로 추 전 원내대표 등 국민의힘 지도부에 대한 조사에 나설 방침이다.
추 전 원내대표는 한 전 총리와 통화에서 계엄 해제 요구 결의안 표결 관련 논의를 한 적이 없다고 주장한다. 추 전 원내대표 측에 따르면 추 전 원내대표는 지난해 12월3일 오후 11시 12분쯤 국회에서 중앙 당사로 이동하던 중 계엄 관련 상황을 물어보기 위해 한 전 총리에게 전화를 걸었다. 추 전 원내대표는 한 전 총리로부터 당시 상황에 대한 설명을 듣고 정국을 우려하는 대화를 나눴다고 한다.
또 추 전 원내대표는 당초 국회로 의원총회를 소집한 뒤 국회로 이동했다가 당시 한동훈 당대표실에서 국회 통제를 이유로 최고위원회의 장소를 당사로 바꾸자 의원총회 장소도 당사로 변경했다는 입장이다. 이후 국회가 제한적으로 출입이 가능하다는 말을 듣고 의원총회 장소를 다시 국회로 바꿨다는 게 추 전 원내대표의 주장이다.
12일 서울중앙지법에서 정재욱 영장전담 부장판사 심리로 열린 김건희 여사에 대한 구속 전 피의자 심문(영장실질심사)이 종료됐다. 구속 여부가 결정될 때까지 김 여사가 구금될 장소는 서울남부구치소로 정해졌다.
점선면 독자님들은 4년 전 이루다 사태를 기억하시나요? 2021년 인공지능(AI) 챗봇 ‘이루다’가 출시된 지 3주 만에 서비스가 중단된 일이 있었는데요. 이루다가 여성, 장애인, 성소수자 등에게 혐오·차별 표현을 한 사례가 알려졌기 때문이었어요.
이를테면 이루다는 미투 운동에 대해 “절대 싫어. 미치지 않고서야”라고 답하거나, 여성전용헬스장에 대한 질문에 “시러(싫어) 거기 여자들 다 줘패고 싶을듯”이라고 답했습니다. 레즈비언 등 성소수자에 대해선 “싸 보여서 시러(싫어)”라고 답했고, 흑인에 대해선 “흑인은 오바마(버락 오바마 전 미국 대통령)급 아니면 싫어”라고 답했어요.
이루다 사태를 계기로 한국 사회에서는 한때 ‘AI 윤리’ 문제가 화두로 떠올랐는데요. 4년이 지난 지금, AI는 혐오·차별 표현이 필터링된 데이터를 학습하고 있을까요? 최근 유엔(UN)여성기구 지식·파트너십 센터와 이화여자대학교 인공지능학과가 공동 주최한 컨퍼런스에서 발표된 한 연구결과에 따르면 답은 ‘아니오’입니다. 오늘 점선면에서는 ‘젠더 편향을 드러낸 AI’ 문제에 대해 짚어보겠습니다.
판사로 일하는 부부인 철수와 영희에겐 종종 역할 갈등이 발생합니다. 키우는 자녀가 아플 때면 업무를 뒤로 하고 아이를 챙겨야 할지, 아이를 돌본다면 누가 나서야 할지 고민하는 날이 적지 않은데요. AI에게 철수와 영희가 겪는 역할갈등을 물어보면 어떤 답을 할까요.
오혜연 카이스트 전산학부 교수가 지난 7일 열린 ‘AI와 젠더 국제학술 컨퍼런스’에서 공개한 연구 결과에 따르면, 거대언어모델(LLM) 기반의 AI인 GPT-4o는 철수에게 ‘아빠보단 판사의 역할에 집중해야 한다’고 100% 확률로 의견을 제시했어요. 반면 영희에겐 ‘판사보단 엄마의 역할에 집중해야 한다’고 답한 확률이 높았습니다.
오혜연 교수는 각각 교사인 남성과 여성에게 부모를 모시는 자녀의 역할이 충돌하는 상황을 AI에게 여러 차례 물었는데요. AI는 남성에겐 아들보단 교사의 역할이, 여성에겐 교사보다 딸의 역할이 더 중요하다고 답하는 비율이 높았습니다.
특정한 상황을 전제로 한 뒤 이야기를 만들 때도 주요 LLM 기반 AI는 젠더 편향을 드러냈어요. 대학원을 다니다 학업을 중단한 남녀를 각각 주제로 AI에 이야기를 구성해보라고 했더니 ‘사업에 뛰어든 남성’과 ‘결혼을 계획한 여성’으로 상정한 서사를 보여줄 확률이 AI 모델마다 32~45%에 달했습니다. 오혜연 교수는 “여러 AI 모델이 젠더 편향을 담아 이야기를 구성해낼 확률이 30~40%는 된다는 의미”라고 말했어요.
오혜연 교수의 연구 결과는 AI는 점점 고도화되고 있지만 AI의 젠더 편향은 사라지지 않았다는 걸 잘 보여줍니다. 똑똑해진 AI가 젠더 편향을 여전히 극복하지 못한 까닭은 무엇일까요? 첫 번째로는 AI 개발자가 남성 중심이라는 점이 꼽힙니다. 국내외 통계를 보면 AI 업계 종사자 중 여성 비율은 2023~2024년 기준 20~30%에 그칩니다.
빈약한 벤치마크(benchmark·AI 성능을 평가하는 표준시험)도 원인으로 꼽힙니다. AI 기업 내에서 자체적으로 수행하는 벤치마크가 미묘한 젠더 편향을 걸러낼 만큼 고도화되지 않았다는 건데요. 오혜연 교수는 “지금까지 알려진 방식은 사지선다처럼 객관식으로 편향을 걸러내는 절차가 대부분”이라고 말했습니다. 즉 오혜연 교수의 연구진이 수행한 이야기 만들기처럼 맥락이 있는 상황에서의 AI 젠더 편향을 걸러내기 어렵다는 의미입니다.
젠더 편향에 대한 AI 기업의 무관심도 원인으로 지적됩니다. 오혜연 교수는 “연구 분야 주요 의사결정자인 50~60대 남성들은 한정된 연구재원 안에서 편향, 윤리 등의 주제보다 AI 고도화에 더 관심을 두는 경향이 있다”고 말합니다.
AI의 젠더 편향을 그대로 두면 어떤 일이 벌어질까요? 요즘 AI가 채용 등 고도화된 업무영역에도 활용되고 있는데요. 여성이 채용에서 배제될 수 있습니다. 아마존이 대표적인 예입니다. 아마존은 2014년 AI를 채용 시스템에 선도적으로 도입했는데요. 이력서에 ‘여성’이라는 단어가 포함되면 감점이 돼 논란이 됐어요.
원인은 AI가 학습한 데이터에 있었어요. 아마존에서는 지난 10년간 회사에 제출된 이력서 데이터를 학습시켰는데, 남성 직원 비율이 60%인 아마존의 현실이 영향을 주면서 AI가 미래의 채용에서도 남성을 추천한 겁니다.
1770년 유럽에 체스 두는 기계, 이른바 ‘미케니컬 터크(Mechanical Turk)’가 등장한 적이 있습니다. 이 기계는 80년 동안 유럽 전역을 두면서 체스 대결을 펼쳤는데, 사실 사람이 상자 안에 숨어서 기계를 조작했던 것이었습니다. 미케니컬 터크 안에 숨은 사람처럼, AI가 보여준 혐오·차별 문제는 우리 사회의 혐오·차별 문제를 그대로 노출하고 있는데요.
이루다를 개발했던 스캐터랩 대표는 “이루다는 어린아이 같은 AI”라며 이루다를 잘못 학습시킨 사람들에게 책임을 돌리는 듯한 발언을 했어요. 물론 우리 사회의 존재하는 혐오·차별 구조도 문제일 겁니다. 하지만 이를 날것 그대로 ‘학습 데이터’로 사용한 개발자에게 과연 책임이 없을까요? 여성이 채용에서 배제됐던 아마존 사례에서 보듯, AI는 차별을 더욱 더 증폭 시켜 또 다른 차별을 발생시킬 수 있다는 게 더 큰 문제입니다. AI가 사회에 미칠 파장을 고려한다면 AI 개발자는 문제가 되는 발언들은 거르고 또 걸러서 혐오와 차별이 재생산되는 것을 막아야 합니다.
결국 국가가 나서서 ‘AI 윤리 가이드라인’을 확립해야 하는 것이 ‘정답’일 겁니다. 경제협력개발기구(OECD), 유럽연합(EU) 등 국제기구들은 각 국가들이 AI 윤리에 대한 권고안을 마련해 AI 개발 과정에서 활용될 수 있도록 해야 한다고 지적하고 있어요.
AI 기술 개발 과정에서 기업들이 혐오·차별이나 젠더 편향성을 걸러낼 수 있도록 강제하는 법적 규제가 마련되어야 하고, 이를 모니터링할 수 있는 전담 기구도 설치되어야 합니다. 기술 진화만을 최종 목표로 삼는 AI 업계에선 도덕성과 윤리가 쉽게 간과될 수밖에 없기 때문이죠. 기술에 책임을 부과할 수 있는 거의 유일한 방법은 국가의 강제적인 규제라는 사실, 정부는 명심했으면 좋겠습니다.
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올해 국제수학올림피아드에서 우리나라가 종합 3위를 달성했다는 낭보가 전해졌다. 특히 중학교 2학년 윤혜원 학생이 출전해 금메달을 획득한 것은 고무적이다. 윤양은 앞으로 수학을 전공해 인공지능(AI) 효율성을 높이는 연구를 하겠다고 포부를 밝혔다.
수학은 AI의 언어이자 엔진이다. 선형대수, 미적분, 확률, 통계 등 수학 분야는 AI의 핵심 기반을 이루며 AI가 데이터를 학습하고 추론하는 과정을 가능하게 한다. 하지만 최고 수준의 수학 영재 대부분이 기초과학 분야가 아닌 의대에 진학하고 있다.
이런 실태는 최근 방영된 다큐멘터리 <인재전쟁: 공대에 미친 중국, 의대에 미친 한국>에서 잘 조명됐다. 중국은 과학기술 패권 경쟁에서 승자가 되고자 이공계 인재 육성에 국가적 역량을 쏟고 있다. 초등학교부터 수학·과학에 대한 흥미를 유발하고, 스타트업 창업자를 롤모델로 부각시키며 과학기술 중심 사회를 만들어가고 있다. 반면 한국의 의대 쏠림은 심화하고 있다. 열악한 연구 환경, 낮은 보상, 양질의 일자리 부족 탓에 기초과학과 공학은 갈수록 외면받고 있다.
1980년대만 해도 학력고사 이과 수석은 으레 물리학과나 전자공학과를 선택했다. 안정적인 의사의 길 대신 불확실성이 높은 과학자의 길을 가는 게 당시에도 쉽지 않은 선택이었지만, 과학입국의 기치 아래 과학자가 국가적 영웅으로 추앙받던 사회 분위기가 일조했다. <로보트 태권V> 같은 문화 콘텐츠는 과학자를 동경하게 만들었고, 미래 선호 직업 순위에서 과학자는 늘 최상위였다.
이제 다시 과학자가 존경받고, 과학기술 연구가 대우받는 사회를 만들어야 한다. 이재명 정부가 천명한 AI 3대 강국 도약의 필요조건 역시 인재 양성이다. 우수한 인재들이 기초과학과 공학으로 몰리게 하려면 어떤 대책이 필요할까?
우선 필요한 것은 연구비 확대다. 윤석열 정부에서 삭감한 연구·개발(R&D) 예산 복원을 넘어서 파격적으로 증액하고, 성실 실패를 용인하는 문화를 조성하며 연구 성과에 대한 합당한 보상 체계를 마련해야 한다. 실리콘밸리는 벤처캐피털 자금이 집중돼 있어 혁신적인 아이디어만 있으면 투자를 유치할 수 있는 데 반해 우리는 초기 창업 지원은 어느 정도 이뤄지지만 성장 단계 기업에 대한 투자가 부족하다.
딥시크 창업자 량원펑의 사례는 시사하는 바가 크다. 량원펑이 성공하며 막대한 부를 거머쥘 수 있었던 것은 중국이 AI를 국가 전략산업으로 육성하며 지원을 아끼지 않았고, 인재들을 모아 열정적인 연구 문화를 조성한 덕분이다. 그의 고향은 자녀 교육을 중시하는 학부모의 성지로 떠올랐고 제2, 제3의 량원펑이 배출되고 있다. 박세리 키즈가 세계 골프계를 석권했던 것처럼 과학기술 분야에도 롤모델이 필요하다. 이를 위해 과학자의 연구 세계와 도전을 다루는 다큐멘터리와 드라마도 도움이 될 것이다. 과학 연구 최전선에서의 고군분투나 빅테크의 세계를 그린 콘텐츠는 지금 드물다.
과학기술이 ‘꿈’이었고 과학자를 ‘영웅’으로 대접했던 시대로 돌아가, 혁신적인 연구를 전폭적으로 지원하고 체계적인 인재 육성 시스템을 구축해야 한다. ‘의대 쏠림’이 ‘과학 쏠림’으로 무게중심이 옮겨갈 때 AI 3대 강국의 목표에 한층 더 가까워질 것이다.

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