폰테크 홈페이지 1629년 음력 10월26일, 안동부(현 경북 안동시 일대) 백성들은 마치 “뱀 구덩이에 떨어져 허둥대는 형국”(김령, <계암일록>)에 놓여 있었다. 매년 이 시기, 백성들을 힘들게 만드는 환곡 때문이었다. 기근이 들거나 보릿고개를 넘기 힘든 백성들에게 구휼 목적으로 빌려 주었다가 추수기에 이자를 더해 돌려받는 게 환곡(還穀)이지만, 구휼이라는 목적이 사라지면 남는 것은 채권과 채무라는 앙상한 관계뿐이었다. 그러고 보면 조선 백성들에게 매년 가을은 국가에 대한 채무 이행의 계절이었다.
환곡은 말 그대로 ‘돌아와야 하는 곡식’이다. 가을에 창고를 채워야 이듬해 다시 백성들을 구휼할 수 있으니 춘궁기가 오기 전에 환곡은 채워져 있어야 했다. 이 때문에 지방관에게 환곡 관리는 매우 중요한 업무였고, 부실한 환곡 관리는 종종 지방관의 파직 원인이 되기도 했다. 안동 부사가 끓는 물에 덴 사람처럼 환곡을 거두라 독촉한 이유였다. 이런 상황을 이해해도 당시 안동부의 환곡 거두기는 이례적으로 가혹했다. 환곡 미납을 강력범죄처럼 취급했고 이로 인한 백성들의 고통은 고려 대상이 아니었다. 미납량의 차이를 따지지 않고 체포와 구금이 이루어졌고 옥에 갇힌 사람만 수백 명이었다. 미납자들의 목에는 칼까지 씌웠는데, 이게 모자라 문짝까지 뜯어 채울 정도였다. 안 그래도 좁은 감옥에 수백 명을 욱여넣으니 칼과 칼이 부딪치는 고통에 감옥은 생지옥으로 변했다. 그러나 이것도 어지럽게 쳐대는 곤장에 맞아 죽는 것보다는 나았으니, 그 처참함은 말로 할 수 없었다.
안동 부사의 환곡 거두기는 여기에서 그치지 않았다. 안동부가 환곡 미납자들의 지옥이 되자 달아나는 백성이 많아졌다. 그러자 안동 부사는 인근 고을에 공문을 보내 이들을 추포해달라 요청했고, 도망친 이들이 납부하지 않은 환곡은 그 일족들에게 전가했다. 어렵게 자기 환곡을 납부했던 백성들도 도망친 이들로 인해 다시 환곡 미납자 장부에 이름을 올렸고, 한두 명의 도망자로 인해 고을 전체가 피해를 입었다. 일이 이 지경에 이르자 안동부 내에는 파산하는 민호가 늘기 시작했다. 환곡을 갚기 위해 토지와 집, 노비까지 팔아야 했던 데다 도망친 일족이라도 있으면 버틸 재간이 없었기 때문이다.
그러나 이를 기록한 김령이 볼 때, 이 사태는 일정 정도 예견된 우환이었다. 안동부의 부실한 환곡 관리가 이미 한두 해 일이 아니었기 때문이다. 굶주린 백성들이야 그렇다 해도 먹고살 만한 양반들까지 환곡을 빌렸다가 쥐꼬리만 한 권력을 이용해 채무를 제때 이행하지 않았다. 이러한 상황이 몇년 동안 지속되면서 누적된 미수 환곡은 안동부의 강한 재정 압박으로 돌아왔고, 그 부담을 하필 당시 안동 부사가 져야 했다. 텅텅 비어 있는 환곡 창고를 채워넣지 않으면 안동 부사는 자신의 미래를 장담할 수 없는 상황이었다. 이례적으로 가혹했던 안동부 환곡 거두기의 내면이었다.
환곡은 구휼이 목표인 정책으로, 지속 가능성 관점에서 보면 매우 훌륭한 기획이다. 백성들이 위태로울 때 국가가 우선 창고를 열고 백성들이 조금 넉넉해지면 이를 돌려받아 다음 위태로움을 대비할 수 있기 때문이다. 빌린 백성들이 환곡을 제때 갚고, 국가나 지방관이 이를 이익의 수단으로 삼지만 않았다면 그 실효성은 결코 작지 않았을 정책이었다.
그러나 어렵기만 한 백성들의 살림과 권력을 믿고 채무를 제때 이행하지 않은 양반들로 인해 창고는 늘 비어 있었고, 그 와중에 국가와 지방관들은 백성의 기근을 자기 이익 수단으로 삼았다. 이 순간 공권력은 사채업자의 폭력과 다를 바 없다. 환곡이라는 좋은 정책이 폭정이라는 이름을 얻게 되는 과정이다. 좋은 정책은 기획이 중요한 게 아니라, 그 이면에 숨은 부작용을 먼저 찾고 이를 실행할 사람들부터 그 목적에 부합되도록 해야 하는 이유이다.
최대 온실가스 배출원이자 기후위기 주범으로 꼽히는 석탄화력발전소의 폐쇄는 ‘현재 진행중’이다. 충남 태안군 태안석탄화력발전 1호기는 이달 문을 닫는다. 이재명 대통령은 2040년까지 탈석탄을 공약했다. 김성환 기후에너지환경부 장관은 지난 11월 브라질 벨렝에서 열린 제30차 유엔 기후변화협약 당사국총회(COP30)에서는 ‘탈석탄동맹(PPCA)’에 가입하며 국제적으로 석탄발전 종식을 선언했다.
지난달 25일 국회 기후에너지환경노동위원회 소속 김정호 더불어민주당 의원·서왕진 조국혁신당 의원·정혜경 진보당 의원은 석탄화력발전 중단과 정의로운 전환에 관한 특별법(정의로운 탈석탄법)을 공동발의했다. 석탄화력발전소 조기 폐쇄와 탈석탄계획 수립, 노동자 고용 유지·정의로운 전환과 전환지역 지원계획 마련 등을 명시하고 있는 법안이다. 이 입법 논의에는 20년 넘게 석탄발전소에서 근무한 이태성 공공운수노조 발전비정규직연대 한전산업개발 발전지부장도 참여했다. 어쩌면 직장을 잃을지도 모르는 석탄화력 노동자들이 석탄발전소를 정부 계획보다 더 빠르게 폐쇄하자는 내용에 찬성하고 나선 이유는 무엇일까.
이 지부장은 지난 12일 “저희도 석탄발전소가 기후위기 주범이자 환경을 파괴하는 원인이라는 걸 알고 있다”며 “노조의 설득도 있었고 기후 관련 교육, 관련 용역 연구도 진행하면서 석탄발전을 멈추는 것에 점차 많은 노동자가 동의하기 시작했다. 발전소를 멈춘다면 우리의 일자리는 어떻게 해야 할지 대안을 마련하자는 논의로 흘러갔다”고 말했다. 문제는 가속도가 붙은 석탄발전 퇴출 논의에서 노동자는 제외됐다는 것이다. 17일 발표된 ‘석탄화력발전소 폐쇄와 발전비정규직 노동자의 삶과 운동 구술연구 결과 보고서’에 따르면 노동자들은 소속회사나 원청사가 아닌 언론 보도, 가족, 지인 등을 통해 발전소 폐쇄 이야기를 처음 접했다.
2017년 서천 1·2호기를 시작으로 현재까지 11기의 석탄발전소가 폐쇄됐다. 원청인 발전사 직원들은 전원 재배치됐지만 협력사 사정은 달랐다. 이 지부장은 888명의 하청 노동자 중 73명이 해고된 것으로 파악했다. 대다수 노동자가 동종업계인 에너지 분야에 재취업을 희망하는데, 제대로 된 교육도 이뤄지지 않는다고 말했다.
고용만 보장된다면 발전소 폐쇄에 찬성한다는 노동자 비중이 압도적이다. 지난 9월 공공노련과 한국노총 중앙연구원에서 발표한 실태조사 결과에서 ‘고용이 보장된다면 발전소 폐쇄 정책에 찬성하겠다’고 응답한 노동자 비율은 74%에 달했다. 그러나 제대로 된 정부 정책이 마련되지 않으면서 ‘이직이 가능한 집단부터 일터를 떠나고 있다.
이 지부장은 태안에서 나고 자랐다. 1994년 태안화력 1호기가 상업 운전을 시작했다. 경제 위기로 취업이 어려웠던 1998년, 그는 한전 100% 자회사인 한전산업개발에 취직했다. 그는 “석탄발전이 끝날 수도 있다는 생각을 그땐 한 번도 안 해봤다. 당시 지역에서 발전소는 굉장히 좋은 일자리로 여겨졌다”고 말했다. 당시 1~4호기까지만 있던 화력 발전기는 이후 10호기까지 늘어났다.
2010년대 들어 분위기가 달라졌다. 미세먼지가 사회문제로 대두되면서 질소산화물, 황산화물을 내뿜는 석탄발전소 가동이 제한됐다. 이후 기후위기와 탄소배출 문제까지 제기되며 석탄발전소를 폐지해야 한다는 목소리가 커졌다. 정부는 2017년 제8차 전력수급기본계획을 통해 신규 석탄발전을 금지한 뒤, 매년 더 적극적인 석탄발전 감축 목표를 발표했다. 정부가 바뀔 때마다 석탄발전을 대체할 대안은 재생에너지, 원자력 등으로 달리 제시됐지만 석탄발전을 줄이겠다는 목표만큼은 철회되지 않았다.
이 지부장은 현장엔 세 가지 부류의 노동자가 있는 것 같다고 설명했다. 평생을 석탄발전소에서 일하고 퇴직이 얼마 남지 않은 50대, 10~15년 가량 근무해 숙련된 30~40대, 그리고 신입사원들이다. 그는 두 번째 부류이자 ‘허리라인’인 30~40대 인력이 대규모로 유출되고, 세 번째 부류인 신입사원은 발전소에서 미래를 찾지 못해 1~2년 근무하다 떠나고 있다고 말했다. 폐쇄 현실화에 따른 고용 불안은 안전 문제와도 무관하지 않다. 숙련공이 줄어들면서 점점 안정적인 설비 운영이 어렵고 발전소는 더욱 위험한 일터가 돼가고 있다고 이 지부장은 말했다. 폐쇄되는 발전소의 인력을 배치하기 위해 유지 예정인 발전소에서 결원을 충원하지 않는 관행 역시 위험을 부추긴다고 이 지부장은 말했다.
이 지부장은 “석탄발전소 폐쇄는 해야 하지만 사람과 지역은 지켜야 한다”며 “노동자는 단순 지원 대상이 아닌 해법을 제시할 수 있는 주체”라고 말했다.
최근 열린 인공지능(AI) 활용 대회 ‘AI TOP 100’에 참가했다. 팀에서 다양한 데이터를 처리해본 경험이 있는 터라 기세 좋게 온라인 예선 시각에 맞춰 컴퓨터 앞에 앉았다. 텍스트 추출 등 아주 새롭지는 않지만 결코 쉽지도 않은 문제들이 나왔다. 나름 계획을 세우고 AI에게 지시를 던졌다. 결과는 참패였다. 정답을 다 채우지도 못했다. 본선에서 우승한 개발자 김진중씨는 “기존 경험과 지식을 버리고 ‘AI 딸깍’을 시전했다”는 비결을 전했다. AI에게 문제와 데이터를 던져주고 풀라고 한 뒤, 마우스만 딸깍 눌렀다는 의미다. AI가 엉뚱한 방향으로 가면, 방법을 제시하지는 않고 조건과 목적만 상기시켰다고 한다.
확실히 AI의 코딩과 데이터 처리 실력은 놀랍다. 내 경우 AI가 더 잘하는 영역을 뭘 좀 안다며 개입했다가 화를 자초한 셈이다. 그러나 현시점 AI의 한계를 지적하는 목소리도 여전하다. 오픈AI의 수석과학자로 일했고, 세이프슈퍼인텔리전스(SSI)를 창업한 일리야 수츠케버는 최근 한 유튜브 인터뷰에서 “놀랍게도 어려운 문제를 풀어내면서 다른 한편으로는 같은 말을 왔다 갔다 반복하는 바보 같은 모습도 보인다”고 말했다. 프로그램의 버그를 고쳐달라고 했더니 두 번째 버그를 만들어내는 식이다.
인간처럼 배우고 탐구하는 AI비슷한 질문에 획일화된 답변다르게 생각하는 사람들 필요모두가 자신만의 AI를 가져야
매번 새로운 AI 모델이 발표될 때마다 벤치마크(성능 비교평가) 점수가 몇점 더 올랐다며 화제가 된다. 수츠케버는 이런 식의 평가와 현재 모델을 만드는 핵심 방법론인 강화학습이 AI의 시야를 좁히고 있다고 본다. 강화학습은 행동마다 점수를 매겨 사전학습을 마친 모델의 행동을 교정하는 방법인데, 존재하는 경우의 수를 모두 가르칠 순 없다. 점수를 높이는 데 초점을 맞추다 보니 현실 대응 능력이 떨어지기도 한다. 현재의 AI는 데이터와 매개변수를 엄청나게 늘리면서 도약했지만, 운전 같은 복잡한 일도 조금만 배우면 그럭저럭해내는 강건함(robust)을 지닌 인간에 비해 일반화 능력이 떨어진다.
올해 신경정보처리시스템학회(NeurIPS) 최우수 논문에서도 비슷한 주장이 나왔다. AI 석학 최예진 스탠퍼드대 교수가 참여한 이 논문은 언어모델들에 정답이 없는 개방형 질문을 던졌을 때 답변이 천편일률이라는 사실을 입증했다. “시간에 대한 은유를 써달라”고 요청하니 모델들은 대부분 “시간은 강이다”라는 똑같은 표현을 내놓았다. 연구팀은 이를 ‘인공 하이브마인드(Hivemind·집단지성)’라고 이름 붙였다. 서로 다른 회사에서 다른 데이터로 학습시켰다는 AI 모델들이 마치 하나의 뇌를 가진 것 같았다는 의미다. 연구팀이 추정한 원인도 강화학습이다. 모델들이 대체로 사람들이 동의하는 무난한 답변에 더 반응하도록 훈련받고, 평가가 엇갈리는 답변은 무시하도록 유도됐다는 것이다. 이 연구는 인류가 비슷한 답변을 내놓는 AI에 지속해서 노출된다면 사고방식도 획일화될 수밖에 없다는 우려에서 출발했다.
수츠케버는 AI의 규모를 키웠던 ‘스케일링 시대’를 넘어, 다시 근본을 파고드는 ‘연구의 시대’가 오리라 전망했다. 그는 궁극적인 AI의 모습이 만물에 통달한 초월자가 아니라 인간처럼 끊임없이 배우고 적응하는 ‘지속적 학습자’일 것이라 내다봤다. 마치 뭐든 흡수할 준비가 된 15세 아이처럼 말이다. 수츠케버는 인간의 모습에서 영감을 받는다고 말했다. 그는 인간의 판단에 결정적 영향을 끼치는 감정이나 사회적 욕구 같은 요소들이 어떻게 진화 과정에서 유전자에 새겨졌는지 궁금해한다. 지금 AI에는 아직 그런 요소가 빠져 있기 때문이다. 다양성도 과제다. 100만명의 ‘AI 수츠케버’를 만들면 어떻겠냐는 질문에 수츠케버는 “다르게 생각하는 사람들이 필요하다”고 말했다.
언젠가는 한계를 극복한 AI가 또 나올 것이다. 수츠케버는 5~20년 걸린다고 본다. 그는 “모두가 자신만의 AI를 가져야 한다”며 모든 것을 AI에게 맡기거나, 혹은 인간의 뇌를 AI에 연결하는 미래(둘 다 부정적이지만)가 있을 수 있다고 봤다. 두 영화가 떠올랐다. 앉아서 꼼짝도 않고 로봇에게 지시만 하는 <월E>의 인간과, AI 비서를 자유자재로 활용하는 <아이언맨>의 토니 스타크. 어떤 쪽으로 갈 것인가. 우리는 그런 질문 앞에 서 있다.
[참고자료]
▶지금 AI에겐 결정적인 '이것'이 없다 - 일리야 수츠케버
▶Artificial Hivemind: The Open-Ended Homogeneity of Language Models (and Beyond)

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