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수원상간소송변호사 이준석, 일본 ‘테크 정당’ 팀미라이 대표 만났다 “AI는 돈·조직 없는 청년에게 강력한 무기”

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작성자 행복이 댓글 0건 조회 0회 작성일 26-06-01 19:17

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수원상간소송변호사 이준석 개혁신당 대표가 일본 정당 팀 미라이의 안노 다카히로 대표를 만났다. 두 대표는 인공지능(AI) 기술로 정치 진입 장벽을 낮추고 민주주의 의사결정 구조를 바꿀 수 있다는 데 공감하며 협력을 약속했다.
29일 개혁신당은 이 대표와 안노 대표가 지난 25일 일본 도쿄 참의원회관에서 만나 각자 개발한 AI 선거 시스템을 선보이며 대담했다고 밝혔다. 이 대표는 후보 유세 동선을 자동 생성하는 ‘AI 사무장’, 공약 현실성을 분석하는 ‘공약 검증 AI’, 영상 편집 자동화 시스템, 온라인 개표 참관인 모집 시스템 등을 선보였다.
안노 대표는 AI가 국회 의안을 쉽게 설명하고 유권자 의견을 수집하는 ‘미래의회’, 후보 홍보 지원 에이전트, 자원봉사 참여 플랫폼 ‘액션보드’ 등을 소개했다. 개혁신당은 “두 대표가 선거 툴(도구)을 교차 시연한 뒤 소스코드를 공유했다”고 밝혔다.
두 대표는 모두 개발자 출신으로 직접 AI 선거 시스템을 개발했다는 공통점이 있다. 팀 미라이는 2025년 만들어진 신생 정당으로 디지털 민주주의를 표방하고 AI 등 기술 중심의 혁신을 내세우는 정당이다. 일본 언론은 팀 미라이를 ‘테크 정당’으로 표현한다.
이 대표는 “유세 동선 최적화와 홍보 자동화 기술은 돈과 조직이 부족한 청년 정치인과 신인 후보에게 강력한 무기가 될 수 있다”고 말했다. 안노 대표도 “선거는 정보량이 극히 적은 1비트 문제”라며 “AI 기반 숙의 시스템을 통해 정치적 합의 비용을 낮출 수 있다”고 말했다. 두 대표는 AI가 정치 신인의 진입 장벽을 낮추고 민주주의 의사결정 구조를 바꿀 수 있다는 데 공감했다고 개혁신당은 밝혔다. 두 정당은 시연 이후 상대 당의 핵심 AI 기술을 선거 도구에 활용하기로 했다.
두 대표는 정기적인 교류를 이어가기로 했다. 이 대표는 “개발자는 공유와 개방을 즐긴다”며 “개혁신당의 바퀴와 팀 미라이의 바퀴를 합쳐 트럭이 될 때까지 튼튼하게 합쳐나가자”고 말했다. 안노 대표도 “바로 사용하고 싶다”며 “소스코드 공유도 환영한다”고 답했다.
양측은 안노 대표가 오는 10월에 이 대표 초청으로 방한해 공동 포럼을 개최하는 방안을 검토 중이다. 양국을 넘어 ‘세계 AI 민주주의 신생 정당 네트워크’를 구상하겠다는 청사진도 그렸다고 개혁신당은 밝혔다.
교육부가 28일 발표한 ‘현장체험학습 지원 방안’에 대해 교사의 민형사 면책 범위를 최대한 넓히면서 학생 안전을 고려했다는 평가와 현장의 불안을 해소하기엔 역부족이라는 우려가 동시에 나온다.
교육부는 이날 학교안전법을 개정해 “안전사고관리 지침을 현저히 위반하는 등 고의 또는 중과실이 있는 경우”가 아니라면 교육활동 중 안전사고가 발생해도 교사에게 민형사상 책임을 지우지 않겠다고 밝혔다. 또 사후 대응 위주인 지침에 안전사고 예방 조치를 포함하기로 했다.
앞서 교육부는 교사 면책 근거를 마련하기 위해 2024년과 지난해 학교안전법을 일부 개정했다. 첫 개정 때는 ‘학교안전사고 예방 및 안전조치 의무를 다한 경우’, 두 번째 개정에서는 ‘안전사고관리 지침에 따라 안전조치 의무를 다한 경우’ 교사의 민형사상 책임을 면제하도록 했다. 그러나 면책 기준이 지나치게 추상적이라는 지적이 이어졌다.
정부는 이번 개정안에서는 ‘고의·중과실 제외’를 명시했다. 김용 한국교원대 교수는 “중과실은 사실상 고의에 가까운 수준의 과실”이라며 “통상적인 주의의무를 기울인 대부분 교사는 법적으로 보호받게 될 가능성이 크다”고 말했다. 반면 이덕난 국회입법조사처 교육문화팀장은 “기존에는 안전사고관리 지침 준수 여부 자체가 면책 기준이었다면, 이번에는 ‘고의·중과실’ 판단까지 추가되면서 면책 범위가 좁아졌다는 해석도 있다”고 했다.
결국 이번 대책의 성패는 안전사고관리 지침 개정을 통해 교육현장에서의 ‘중과실’이 무엇인지 적절하게 규정하는 데 달렸다. 장홍재 교육부 학교정책실장은 브리핑에서 “‘안전사고관리 지침을 현저하게 위반하는 등’이라는 문구를 넣은 이유도 중과실 판단 영역을 보다 구체화하기 위한 것”이라며 “현장체험학습 전·중·후 단계에서 어떤 행위가 중과실에 해당하지 않는지 현장 의견을 충분히 수렴해 기준을 만들 계획”이라고 말했다.
관건은 지침의 구체화 수준이다. 지침이 지나치게 촘촘하면 교사 의무만 늘어나 체험학습이 위축될 수 있고, 지나치게 추상적이면 현행 지침처럼 법적 분쟁에서 실효성 있는 기준으로 작동하기 어렵다.
교육부도 이런 점을 의식하고 있다. 교육부 관계자는 “교원단체와 지속적으로 협의해 현장에서 수용 가능한 수준의 기준을 만드는 것이 중요하다”고 말했다.
한국교원단체총연합회는 교통사고처리특례법처럼 교사의 명백한 귀책사유가 없는 경우에는 공소 자체를 제한하는 ‘학교안전사고특례법’ 제정을 촉구했다.
교육부는 교통사고처리특례법식 열거주의에는 한계가 있다고 본다. 장 실장은 “중앙선 침범이나 신호 위반처럼 명확하게 규정하기 어려운 영역이 많다”며 “중과실 사유를 법에 열거할 경우 오히려 교사를 기소할 수 있는 새로운 법적 근거가 될 수 있다는 우려도 고려했다”고 설명했다.
최근 벌어지고 있는 삼성전자와 SK하이닉스를 둘러싼 성과급 논쟁은 단순한 임금교섭 차원을 넘어서 한국 사회가 오랫동안 미뤄온 질문, 곧 기업의 초과이윤은 누구의 몫인가라는 문제를 전면화한다. 그런 점에서 이번 논쟁은 임금체계의 작은 조정이 아니라 자본과 노동의 관계를 다시 짜는 구조조정의 서막일 수 있다. 그래서 한겨레는 이를 “이익 배분 뉴노멀”이라고 표현했고, 조선일보는 “판도라의 상자”가 열렸다고 평가했다.
물론 장기적 차원에서 이러한 뉴노멀은 새로운 반작용을 낳는다. 특히 노동의 몫을 확대하려는 요구가 커질수록 기업은 비용구조와 노사관계 자체를 재편하려고 한다. 이미 현대차 사례에서 보듯이 노동의 협상력이 높아질수록 자본이 기계화와 자동화를 통해 노동 의존도를 낮추려는 구조적 반작용이 심화된다.
비단 자동차산업에만 그치지 않는다. 반도체산업에서도 이미 인간이 직접 생산을 수행하기보다 장비와 데이터를 관리하는 방식으로 노동의 성격이 변화하고 있다. 배터리산업에서도 정밀 조립, 위험 공정, 품질 검사, 물류 이동 등을 중심으로 로봇화가 확대되고 있다. 물류산업 역시 자동창고, 무인운반차, 분류 시스템 등을 통해 인간 노동의 많은 부분을 기계로 흡수하고 있다. 조선업에서도 오차와 열변형이 심한 야외 및 밀폐 공정의 한계를 딛고 AI 기반 로봇이 대거 투입될 단계에 있다.
하지만 일반적으로 모든 분야에서 인간을 완전히 로봇으로 대체하는 것이 해답이 될 수는 없다. 고품질 소량 생산과 연구·개발의 경우 인간 장인의 차원으로까지 로봇의 햅틱 인터페이스를 끌어올리는 것은 엄청난 비용의 낭비일뿐더러 실용적이지도 않다. 최근 매킨지글로벌연구소(MGI)는 로봇과 AI의 유연성과 적응력은 아직 노동을 완전 대체할 만큼 충분하지 않으며, 기업이 생산성을 극대화하려면 로봇 독주가 아닌 ‘인간-기계의 스킬 파트너십’이 필수적이라고 주장한다.
‘인간-기계의 스킬 파트너십’은 인간과 기계가 각자의 강점을 바탕으로 하나의 워크플로 안에서 유기적이고도 분산적으로 연동하는 패러다임이다. 인간의 스킬과 기계의 스킬이 서로 공존하되 서로가 서로를 읽고 이해하고 협업하는 공존의 기술연대 방식이다. 노동자는 반복 업무를 기계에 넘기는 대신, 기계를 검증·조종하는 역량, 비판적 사고, 공감 능력 등 ‘독점적 인간 스킬’을 결합해 더 높은 차원의 고부가가치를 창출할 수 있다.
따라서 이제 “어떻게 인간 노동을 통째로 로봇 시스템으로 대체할 것인가”가 아니라, “어떻게 인간을 지속적으로 업스킬링하면서 동시에 인간과 기계가 소통할 수 있는 파트너십 인터페이스를 개발할 수 있는가”를 물어야 한다. 미래의 숙련은 인간의 손기술을 버리는 것이 아니라 그것을 데이터화하고, 데이터화된 공정을 다시 기계 노동으로 전환하고, 그 사이에 연동이 가능한 일종의 ‘포스트휴먼적 능력’의 학습 영역을 개발하는 데에서 나온다. 이를 통해 인간과 기계의 구분을 넘어서는 인간-기계-데이터-조직-공정의 통합적 생산배치가 가능해진다. 인간을 기계로 대체하는 것이 아니다. 오히려 이들 간에 새로운 포스트휴먼적 관계가 탄생하는 것이다.
이것은 완전히 새로운 영역이다. 인간-기계 모두에 새로운 학습이 필요하다. 로봇은 반복 가능한 대규모 표준화된 학습에 강하고, 인간은 상황적·암묵적·관계적 학습에 강하다. 이 둘 사이를 연결하는 관계학습이 향후 생산공정 혁신의 핵심이 될 것이다. 물론 로봇이 공정을 수행하더라도 노동자는 생산 원리, 재료 감각, 공정 흐름, 설비 이상 징후를 장악해야 한다. 그러지 않으면 인간은 기계를 관리하는 것이 아니라 기계가 보내는 신호에 수동적으로 반응하는 존재가 되어버리기 때문이다.
이 점은 교육에도 중요한 시사점을 준다. 학생들은 AI와 로봇을 단순한 학습도구로 사용하는 데 머물지 않고, 그것들을 통해 인간-기계를 연결하는 새로운 감각을 익힐 수 있다. 학생은 더 이상 고립된 개인 두뇌로 학습하는 존재가 아니라, 자신의 감각, 언어, 기억, 상상력, 윤리적 판단을 AI의 계산 능력, 로봇의 조작 능력, 센서의 감지 능력, 데이터 네트워크의 확장성과 결합한다. 아이들은 기계를 죽은 도구가 아니라 스스로 감지하고 반응하며 학습하는 일종의 행위자로 이해한다. 미래 교육은 인간이 기계를 지배하는 법을 가르치는 교육도 아니고, 기계에 인간 능력을 위임하는 교육도 아니다. 오히려 인간과 기계가 결합해 새로운 학습배치를 형성할 때, 그 속에서 교육은 인간성의 축소가 아니라 생명·물질·기술·지구생태계에 대한 공통감각의 확장으로 재탄생할 수 있기를 희망한다.

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