기사 요약
- AI 전환이 초래할 표류와 배제의 위험을 짚으며, 목적·일관성·통제의 상실을 막기 위한 사회적 설계의 필요성을 제기한다.
- 인간의 존엄, 다원성, 투명성, 주체성이라는 네 가지 원칙을 제시해 지능이 주변화된 인지 시대에도 제도가 인간 중심을 유지하도록 방향을 제시한다.
- 정부·교육·기업·시민사회 전반에서 이 원칙을 적용해 혜택의 공정한 분배와 책임 있는 사용을 보장하며, 설계를 통해 도착지를 스스로 만들어가야 한다.
AI 전환 시대, 표류를 멈추고 설계로 나아가기
대규모 일자리 전환 가능성과 ‘화이트칼라 대량 해고’ 경고가 이어지는 가운데, 공적 자금의 AI 아카데미나 기술 기업 기금 같은 해법이 제안되고 있다. 그러나 핵심 질문은 여전하다. AI 전환이 효율만을 좇아 인력을 줄일 것인가, 아니면 인간의 존엄과 주체성, 공동의 의미를 보존하는 제도를 설계할 것인가.
표류의 한계
모든 이주는 잠시 방향을 잃는 표류를 동반하지만, 표류는 목적지가 아니다. 의도적 설계 없이 맞이하는 AI 전환은 시장 논리와 제도 관성 속에 인간의 참여와 목적을 비워내고, 공적 현실을 쪼개며, 조기 수혜자와 후발 집단 간 격차를 키워 배제를 고착화할 수 있다. 일부의 진보가 다수의 상실로 귀결되지 않게 하려면 설계가 필요하다.
설계된 인지 이주
해법은 성급한 해답지나 청사진이 아니라 방향 설정에서 시작된다. 우리는 어떤 세계에 도착하길 원하는가. 인간의 가치와 가치를 지키는 지능 시스템을 위해, 인간의 가치 보존, 관점의 다양성 유지, 책임성과 설명 가능성 확보, 인간 통제의 지속이라는 질문에 답해야 한다. 이는 기술 사양이 아니라 제도를 인간적으로 유지하기 위한 윤리적 나침반이다. AI 전환을 방치하지 않고 설계하려면 이 나침반이 필요하다.
인지 시대의 설계 컴퍼스: 4대 원칙
존엄(Dignity)
효율을 명분으로 사람을 비용, 과정을 병목, 돌봄을 비효율로 보는 유혹을 경계해야 한다. 인간의 존재와 판단이 여전히 중요하다는 감각을 지키지 못하면, 우리는 거대한 기계의 톱니로 전락한다. 성공적인 AI 전환은 존엄을 부차적 고려가 아니라 제도 운영의 목적이자 기준으로 격상한다.
다원성(Pluralism)
개인화 알고리즘은 공적 현실을 파편화하면서 동시에 지식을 획일화하는 방향으로도 우리를 밀어낸다. 현실이 과도하게 쪼개지면 숙의의 공통 기반이 사라지고, 현실이 납작해지면 다양성과 이견이 지워진다. 다양한 관점을 노출하고, 불편한 논쟁을 보호하며, 다성(多聲)의 마찰을 제도적으로 보전하는 설계가 필요하다.
투명성(Transparency)
숨겨진 시스템은 신뢰를 침식한다. 신용, 채용, 보석, 의료 등 삶을 좌우하는 결정에 쓰이는 알고리즘의 판단 근거와 경계가 설명 가능해야 한다. 모든 코드를 공개하라는 뜻이 아니라, 해석 가능한 모델, 의사결정의 감사 추적, 시스템 한계의 명시 등 시민적 책임으로서의 투명성이 요구된다. 그렇지 않으면 제도는 책임 없고 불투명한 ‘검은 상자’가 된다.
주체성(Agency)
인지의 외주화는 포기가 아니다. 그러나 증강에서 의존으로 미끄러지면, 결정은 ‘우리와 함께’가 아니라 ‘우리 대신’ 내려진다. 도구가 학습과 분별을 확장하기는커녕 선택지를 좁히고 역량을 둔화시키지 않도록, 인간의 판단을 확장하고 양심과 창의가 작동할 여백을 보존하는 설계를 통해 주체성을 중심에 둬야 한다.
원칙을 제도에 심기: 적용 가이드
컴퍼스만으로 학교, 기업, 정부를 곧장 지을 수는 없지만, 방향은 제시한다. 존엄·다원성·투명성·주체성은 선택이 아니라 인간적인 미래의 필요조건이다. 이 조건 위에서 AI 전환의 속도와 규모를 사회적 결속과 의미와 조화시키는 제도 혁신이 가능하다.
실제 적용 예시
정부: 공공서비스의 책임 있는 AI 전환
공공 의사결정에 사용되는 모델 전반에 설명가능성 기준과 외부감사를 의무화하고, 피해 구제 절차를 마련한다. 디지털 격차 해소를 위해 보편적 접근권과 학습권을 보장해 초기 수혜와 배제를 완화한다.
교육기관: 학습 증강과 주체성 강화
AI 도구를 과제의 대체물이 아니라 메타인지·비판적 사고를 키우는 보조 수단으로 설계한다. 평가 기준에 ‘AI 사용 투명성’과 ‘인간 판단 근거 제시’를 포함해 학습자의 주체적 선택을 촉진한다.
기업: 효율 너머 존엄 중심 운영
업무 자동화의 목표를 단순 인력 감축이 아닌 ‘업무 재설계와 역량 증강’으로 전환하고, 영향평가(직무·임금·안전·편향)를 정례화한다. 알고리즘 의사결정에는 설명 권리와 이의제기 절차를 제공한다.
시민사회: 다원적 공론장 복원
개인화 추천의 편향을 상쇄하는 다원 노출 설계를 플랫폼과 공동 개발하고, 지역 커뮤니티 단위로 AI 리터러시와 감시 활동을 조직화한다. 서로 다른 현실 조각을 연결하는 숙의 포맷을 확산한다.
도착지를 스스로 만드는 여정
원칙은 교리(Doctrine)가 아니라 방향(Direction)이다. 문화와 정치 맥락에 따라 구현은 달라지지만, 기계적 인지가 재편하는 세계에서 인간의 의미와 소속을 중심에 두어야 한다는 과제는 보편적이다. 우리는 이 여정의 승객이 아니다. AI 전환의 항로에서, 도착할 가치가 있는 항만을 항해 중에 설계해야 한다.
