수원음주운전변호사 ‘국가대표 AI’ 1차 심사, 네이버·NC가 떨어졌다···“정예팀 1곳 더 뽑는다”
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일각에선 탈락팀에게도 기회를 주는 ‘패자부활전’ 격의 공모가 유력한 최종 선발 후보였던 네이버를 위한 것이 아니냐는 의심이 나오지만, 네이버 측은 재도전하지 않겠다는 뜻을 내비쳤다.
과학기술정보통신부는 “5개 정예팀 중 LG AI연구원·업스테이지·SK텔레콤 팀이 2차 단계로 진출한다”고 15일 밝혔다.
1차 단계평가에선 벤치마크(수량화된 기술 척도·40점 배점), 전문가(35점), 사용자(25점) 평가를 진행했다. 과기정통부는 “AI 모델 성능과 실제 현장에서의 활용 가능성, 비용 효율성, 국내외 AI 생태계로의 파급효과 등을 종합적으로 평가했다”고 설명했다.
LG AI연구원이 세 가지 평가에서 모두 최고점을 받아 총점 90.2점으로 가장 우수한 성적을 거뒀다. 5개 팀 평균은 79.7점이었다. LG AI연구원 외 다른 정예팀 점수는 공개하지 않았다. 벤치마크·전문가·사용자 평가 점수를 종합한 결과 NC AI의 탈락이 결정됐다.
하지만 정부는 네이버클라우드의 AI 모델이 기술적 측면에서 ‘독자성 기준’에 부합하지 못한다고 판단해 네이버클라우드까지 탈락시켰다. 네이버 측이 알리바바가 개발한 큐웬 2.5 모델의 비전 인코더와 가중치(정보의 중요도를 조절하는 값)를 쓴 것이 문제가 됐다. 비전 인코더는 이미지·영상 같은 시각 정보를 AI 모델이 이해할 수 있는 코드로 변환하는 역할을 한다.
류제명 과기정통부 2차관은 “오픈 모델을 활용했다 하더라도 스스로 확보한 데이터를 가지고 가중치를 채워나간 것이 검증돼야 하는데 가중치를 그대로 갖다쓴 부분에 대해 전문가 평가위원들도 기술적 측면에서 문제가 있다고 봤다”고 말했다. 류 차관은 “라이센싱 조건에 따라서 오픈소스를 적절하게 전략적으로 활용하는 건 AI 생태계에서 당연한 것”이라면서도 외부 인코더와 가중치를 그대로 활용한 것을 ‘독자 AI’ 모델로 인정하기는 어렵다고 봤다.
앞서 일부 정예팀 모델을 두고 독자성 논란이 불거졌는데, 정부가 ‘독자 AI 모델’의 구체적 기준을 제시하지 않아 혼란을 키웠다는 지적이 나오기도 했다. 정부는 공모 안내서를 통해 독자 AI 파운데이션 모델을 “해외 모델 미세조정(파인튜닝) 등으로 개발한 파생형 모델이 아닌 모델의 설계부터 사전학습 과정 등을 수행한 국산 모델(타사 모델에 대한 라이센싱 이슈 부재)”이라고 정의한 바 있다.
이날 정부는 기술적·정책적·윤리적 측면으로 나눠 ‘독자 AI 파운데이션 모델’ 기준을 제시했다. 과기정통부는 기술적 측면에 대해 “독창적 AI 모델 아키텍처 설계부터 대량의 데이터를 스스로 확보·가공하고, 독자적 학습 알고리즘 기법 적용 등을 통해 전 과정 학습을 수행한 ‘AI 모델의 독자적 구현’을 지향한다”고 밝혔다. 정예팀이 검증된 오픈소스를 활용하더라도 가중치를 초기화한 후 학습·개발을 수행하는 것이 모델의 독자성 확보를 위한 최소 조건이라고 봤다.
평가 결과는 10일간의 이의제기 기간을 거쳐 확정된다. 정부는 빠른 시일 내에 공모를 진행해 1개 정예팀을 추가로 선정할 계획이다. 1차 평가에서 떨어진 네이버클라우드와 NC AI는 물론 본선에 진출하지 못한 기업, 그 외 역량 있는 기업 모두 참여할 수 있다. 새로 선발된 정예팀에게는 진출팀과 동일하게 그래픽처리장치(GPU)·데이터 등을 지원한다. 정부는 연내 정예팀 2곳을 최종 선정한다.
류 차관은 추가 공모가 특정 기업에 다시 기회를 주기 위한 것 아니냐는 지적에 대해 “특정 기업을 배려하기 위해 급조된 접근 방법은 아니다”라며 “최대한 많은 기업을 지원해 AI 기술 개발에 박차를 가하도록 하는 차원”이라고 말했다.
네이버클라우드는 “1차 단계평가에 대한 과기정통부의 판단을 존중한다”며 “AI 기술 경쟁력을 높이기 위해 다각적인 노력을 이어갈 것”이라고 말했다. 추가 공모 참여 여부에 대해선 “검토하고 있지 않다”고 했다. NC AI는 “논의 중”이라고 밝혔다.
연애와 결혼은 포기하고(N포 세대), 문송(문과라서 죄송)하던 시절을 지나, 이제는 ‘그냥 쉬었다’는 청년들이 너무 많다. 휴식을 뜻하는 ‘쉬었음’이 한국에선 노력해도 취업의 문을 통과하기 어려운 청년 세대의 무기력을 내포하는 통계적 분류가 됐다.
국가데이터처의 고용동향을 보면, 지난해 비경제활동인구 1616만4000명 중 ‘쉬었음’ 인구는 255만5000명으로 15.8%를 차지한다. 통계 용어로서 ‘쉬었음’은 비경제활동인구 중 ‘그냥 쉬었다’고 답한 경우로, 구직활동을 했으나 일자리를 구하지 못한 실업자와도 다르다. 일할 능력은 있지만 쉬었다는 뜻이어서 노동 공급이 줄고 경제의 활력이 떨어진다는 신호로 해석된다.
최근 들어 쉬었음 인구가 사회적 문제로 인식되는 것은, 취업 시장에 진입해야 할 청년 세대의 쉬었음 인구가 빠르게 늘고 있기 때문이다. 지난해 쉬었음 인구 중 청년층(15∼29세)은 42만8000명, 30대는 30만9000명으로 20~30대 쉬었음 인구가 70만명을 넘어섰다. 지난해 고용률이 통계 작성 이후 역대 최대를 기록하고, 실업률도 안정적 수준을 유지하고 있는 것과 비교하면 전체적인 고용지표가 양호한 상황에서도, 유독 청년 세대의 ‘쉬었음’ 인구가 빠르게 늘고 있다고 볼 수 있는 셈이다.
청년들이 쉬었음을 택하거나, 혹은 당하고 있는 데에는 사회구조적 원인, 기술의 발달 등이 복합적으로 영향을 미치고 있다.
우선 청년들이 원하는 양질의 일자리가 적다. 청년층은 대부분 교육수준이 높아 일자리에 대한 눈높이가 높은 편인데 이들이 원하는 대기업, 공공기관 등 양질의 일자리는 줄어들고, 비정규직이나 서비스직 위주로 노동시장이 재편되는 흐름이 뚜렷하기 때문이다. 실제 지난해 경제활동인구조사에서 15~29세 쉬었음 인구가 가장 많이 지목한 원인은 ‘원하는 일자리를 찾기 어려워서’였다. 일자리 미스매치가 청년층이 스스로 노동시장에서 이탈하게 만드는 요인으로 작용하고 있는 것이다.
기업들의 채용 추세가 과거 대규모 공채 시스템에서 경력직 위주의 수시 채용으로 바뀌고 있는 점도 청년들의 취업을 더 어렵게 만드는 요인으로 꼽힌다. 기업들이 즉시 활용할 수 있는 경력 채용을 선호하면서, 경력이 없는 취업준비생들이 통과할 수 있는 문이 더 좁아지고 있다.
인공지능(AI)의 급속한 발전도 현재까지는 청년 취업에 더 큰 타격을 입히고 있는 것으로 분석된다. 한국은행은 지난해 지난 3년간 청년층에서는 일자리 감소의 대부분이 AI에 많이 노출된 업종이었던 반면, 50대 이상에서는 늘어난 일자리의 절반 이상이 AI에 많이 노출된 업종이라고 분석했다. AI 도입이 청년층 고용엔 불리하게, 시니어들에겐 유리하게 작동하고 있는 셈이다. 한은은 “AI가 경력이 적은 청년층이 주로 수행하는 정형화된 업무를 상대적으로 쉽게 대체하는 반면 경력에 기반한 암묵적인 지식, 사회적 기술이 요구되는 과업은 보완적으로 작동한 결과”라고 해석했다.
통계로 접하는 쉬었음 청년의 숫자엔, 그 숫자만큼 사연이 있을 것이다. 운이 좋아 부모님의 경제적 지원을 받는 캥거루족도 일부 있겠지만, 꼭 가고 싶었던 직장에 수차례 낙방하고 자포자기하듯 무력감에 빠진 대졸 백수가 많을 것이다. 더 좋은 일자리를 찾아 다니던 곳을 관뒀지만 녹록지 않은 현실에 난감한 30대 전 중소기업 직장인도 있다. 아르바이트를 전전하다 취업한 친구들과는 사이가 멀어지고 자기도 모르는 사이 고립 청년이 되어버린 이들도 적지 않을 것이다.
이들이 처한 현실은 사회경제적 독립의 출발선에도 서보지 못했다는 좌절, 노력해도 나를 받아주는 곳이 없다는 불안, 해봐야 소용이 없을 것이란 무력감, 당장 생계가 어려울 수 있다는 경제적 곤궁함 같은 것들이다. 청년들이 한국 사회를 기회가 닫힌 곳으로 받아들이게 하고 있다.
쉬었음 청년 문제를 해소하는 것은 통계적 의미를 넘어 중요하다. 경제의 활력을 회복하는 것은 물론, 한국 사회의 미래가 달린 일이다. 늦었지만 도전하면 기회를 얻을 수 있다는 사회적 신뢰를 회복하는 일이다. ‘쉬었음’이라는 단어에 갇혀 있는 청년들을 위해 정교한 지원을 마련하는 데에 국가적 역량을 집중해야 한다. ‘인생 첫 경력’을 쌓을 수 있는 프로그램을 지원하고, 중소기업이 청년들에게 매력적인 선택지가 될 수 있도록 일자리 생태계의 저변을 확대해야 한다.
수세식 언론의 본명은 아마도 ‘시사평론 유튜브 채널’ 정도가 되겠다. 그저 인터넷 방송이라고 하는 건 진짜 방송이 아니라서 곤란하고, 그렇다고 유튜브 뉴스라고 부르기에는 자체 제작 뉴스를 별로 찾을 수 없기에 명실상부하지 않다. 세상 대부분 언론사가 인터넷에 올라탄 지도 오래됐기에 인터넷 언론이라 부르면 변별성이 없다. 따라서 한두 진행자가 사안별로 몇몇 평론가를 초대해서 웃고 떠드는 (내용적으로 이게 가장 중요한 특성이다) 그 내용 제공자를 그렇게 부르면 맞춤하다고 본다.
본명을 빼면 우리는 시사평론 유튜브 채널에 대해서 오해가 별로 없다. 이 사업이 애초에 어디에 자리 잡고, 어떻게 성장해서, 누구를 위협하게 됐는지 모두 잘 알고 있다. 이 오해 없이 잘 알려진 사실이 무슨 뉴스가치가 있는 논쟁적 사안이 된다는 듯 토론했던 방송 프로그램이 있어 뜻있는 시청자의 핀잔을 사기도 했다. 시사평론 유튜브 채널의 비극은 그것이 흥한 사정의 내부에서 펼쳐진다. 몇백만명을 기록한다는 이른바 ‘동접자’의 주관적 정보환경이 무대가 된다.
매일 뉴스를 본다고 응답하면서 실은 시사평론 유튜브 채널만 줄곧 보는 시민들이 있다. 하루 평균 두세 시간을 훌쩍 넘기며 보는데, 아침에 습관적으로 켜놓는 유튜브 채널로 시작해서 하루 종일 이리저리 채널을 바꾸다보면 실은 몇시간을 봤는지 알 수 없을 정도라고 한다. 그런데 그렇게 많은 시간을 들여 뉴스를 봤다는 그 시민들은 정녕 뉴스를 본 것일까. 스스로 판단하기에 그날의 뉴스로 간주하기에 충분한 양의 정보를 접했다고 생각하면 그럴 수도 있겠다.
그러나 뉴스를 당신이 한 사람의 시민으로서 알아야 마땅한 소식의 묶음이라고 정의하면 이야기가 달라진다. 뉴스의 정의를 완화해 시민으로서 알아두면 좋은 소식의 묶음이라 해도 마찬가지다. 현대 뉴스는 꼭지별로 갈래, 범위, 깊이라는 세 변수를 갖는다. 갈래가 뉴스의 장르적 범주라면, 범위와 깊이는 뉴스가 다루는 사안의 당사자 수와 서로 관점이 다른 정보원 수로 나타낼 수 있다. 요컨대 뉴스의 묶음을 장르적 범주에 따라 얼마나 다양하고 포괄적인지, 그리고 개별 뉴스는 각자 얼마나 다각적이고 심층적인지 경험적으로 측정해볼 수 있다.
시사평론 유튜브 채널에서 뉴스를 본다는 이들은 주로 정치 관련 뉴스를 특정 당사자의 입장에서 제한된 정보원의 소식을 중심으로 이용한다. 그들이 접하는 시사평론이란 양적으로 보면 대단할지 몰라도 뉴스의 범위와 깊이로 보면 가늘고 빈약한 것들이고, 따라서 수백만명이라는 동시접속자의 개별 정보환경은 황량한 것일 가능성이 높다. 결국 이 때문에 그들의 정보환경이 공정치 않고 편파적인 내용으로 채워질 가능성이 높아진다는 것은 말할 필요도 없다.
지난번 칼럼에서 언급했지만, 시사평론 유튜브 채널은 주류 재래식 언론이 과거에 실패했던 영역에서 같은 내용으로, 그러나 더 참혹하게 실패하고 있다는 점에서 비극적이다. 진보나 보수를 가리지 않고 실패하는 양상이 비슷하다는 사실이 그 비극에 장엄함을 더해준다. 이 역시 주류 언론의 그것과 유사하다.
나는 2010년 한국언론학보 논문에서 ‘사실과 의견의 분리’ 문제를 검토하면서, 당대 한국 언론이 보도를 통해 뉴스 이용자의 이해를 한쪽 방향으로 몰아치는 데 유능할 뿐이라고 비판한 적 있다. 그리고 그것을 언론의 편향성과 구분해 경향성이라고 불렀다. 주류 언론이 당파적이니 편파적이니 단편적이니 하는 비판들도 각자 일리가 있지만, 실은 주류와 비주류를 가리지 않고 진보와 보수를 떠나서 언론이 특정 사안을 한쪽 방향으로 몰아치는 공통점을 갖고 있다는 것이다. 한국 언론의 경향성 테제는 시사평론 유튜브 채널에 적용해봐도 타당해 보인다. 이게 비극이다.
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