AI 규제에 대한 균형 잡힌 비전

Barbara Humpton:
미국의 AI 리더십을 강화하기 위해 공공-민간 협력이 중요하다는 말씀을 여러 번 하신 것으로 알고 있습니다. 현재의 상황을 보면, 우리의 국가적 목표 가운데 하나는 이러한 리더십을 계속 유지하는 것입니다. 제가 기억하기로는 의원님 태스크포스의 AI 보고서에도 연구개발(R&D)을 위해 정부, 대학, 산업 생태계가 협력하는 것이 중요하다는 내용이 매우 잘 정리된 부분이 있었습니다. 기업과 정부가 이러한 생태계를 개발하고 확장하기 위해 어떻게 함께 협력할 수 있는지에 대한 의원님의 견해를 듣고 싶습니다.

Obernolte 하원의원:
미국이 AI 개발과 활용에서 우위를 유지하려면 우리 모두가 같은 방향을 향해 함께 노력해야 할 것이라고 생각합니다. 우리가 특히 우려하는 점 가운데 하나는 최첨단 AI 개발 분야에서 경쟁이 부족해질 수 있다는 것입니다. 최첨단 AI 알고리즘을 개발하는 데 필요한 컴퓨팅 파워와 데이터 비용이 매우 커졌기 때문에, 결국 가장 큰 규모의 기술 기업들만이 그에 필요한 자원을 확보할 수 있게 되는 상황이 올 수 있다는 점을 걱정하고 있습니다.

그런 상황은 특히 학계와 기업가 정신의 측면에서 매우 바람직하지 않습니다. 이 두 요소는 지난 100년 동안 미국의 과학적 발전을 이끌어 온 중요한 원동력이기 때문이며, 우리는 이러한 전통이 계속 이어지기를 바랍니다. 특히 학계를 보면, 대학과 같은 학술 환경에서 이루어지는 연구에는 투명성, 연구 결과의 공개, 그리고 동료 평가와 같은 매우 중요한 요소들이 함께 따릅니다. 하지만 이러한 연구가 대기업의 내부에서만 비공개로 이루어지게 되면, 그런 장점들을 잃게 됩니다.

태스크포스 보고서에서 우리가 제안한 내용 가운데 하나는 현재 운영 중인 NARE(National AI Research Resource)라는 파일럿 프로그램을 제도화하자는 것입니다. 이 프로그램은 학계와 창업가들이 활용할 수 있도록 데이터 자원을 제공하는 것을 목표로 하며, 이를 통해 이러한 연구가 대형 기업 내부에만 국한되지 않고 계속 외부에서도 이루어질 수 있도록 하는 것이 목적입니다. 이는 매우 중요한 일입니다.

그리고 한 가지 덧붙이자면, 저 자신이 작은 정부를 지향하는 보수주의자이기도 한 만큼 강조하고 싶은 점이 있습니다. 이러한 자원들은 모두 기부된 것들입니다. 연방 정부가 하는 일은 단지 이 자원들에 대한 접근을 조정하고 관리하는 ‘게이트키퍼’ 역할을 하는 것뿐입니다. 그 이유는 이러한 자원을 제공하는 기관들 역시 기업가와 학계가 계속해서 이러한 자원에 접근할 수 있도록 해야 한다는 우리의 목표를 공유하고 있기 때문입니다.

Barbara Humpton:
바로 이러한 혁신 생태계가 미국을 오늘날의 세계적 리더십의 위치로 이끌어 온 핵심 요소입니다. 이제 잠시 초점을 바꿔 AI가 사람들에게 어떤 영향을 미칠지에 대해 이야기해 보겠습니다.

제가 제 증언에서도 말씀드린 것처럼, 저는 AI가 사람을 대체하지는 않을 것이라고 생각합니다. 지금까지 새로운 도구와 기술이 등장할 때마다, 그것들은 오히려 인간이 할 수 있는 가능성의 범위를 확장해 왔다는 것을 우리는 알고 있습니다.

제 회사 운영에서 AI를 활용한 사례 하나를 간단히 소개해 드리겠습니다.

저희는 제조 환경에 코파일럿(copilot)을 어떻게 도입할 수 있을지 연구하는 연구팀을 운영하고 있었습니다. 독일에 있는 한 공장에서 1교대와 2교대가 운영되고 있었는데, 연구팀이 새로운 코파일럿을 설치하자 직원들이 이를 사용하기 시작했습니다. 만족도 조사에서도 1교대와 2교대 모두 매우 긍정적인 반응을 보였습니다. 그런데 연구팀은 데이터에서 조금 이상한 점을 발견했습니다. 2교대가 1교대보다 이 코파일럿을 더 많이 사용하고 있었던 것입니다. 왜 그런 걸까요?

그래서 연구팀은 실제로 2교대 직원들과 인터뷰를 진행했습니다. 직원들은 이렇게 말했습니다. “예전에는 2교대 근무 중에 문제가 발생하면 전문가에게 전화를 해야 했습니다. 그런데 한밤중이라 전문가들을 괜히 방해하고 싶지 않아서, 대신 코파일럿을 사용하게 됩니다.”

이런 사례를 보면 AI가 분명 우리의 일하는 방식을 바꾸고 있는 것은 사실이지만, 동시에 사람들의 생산성을 높이고 전문성의 수준을 끌어올리는 역할도 하고 있다는 것을 알 수 있습니다. 이와 같은 이야기를 의원님께서도 현장에서 듣고 계신가요?

Obernolte 하원의원:
그렇습니다. 저희 태스크포스 보고서에도 교육과 노동력 문제를 다룬 별도의 장이 있습니다. 그리고 그 부분에서 우리가 강하게 강조하는 점은, 말씀하신 것처럼 AI가 사라지게 만드는 일자리보다 훨씬 더 많은 일자리를 만들어 낼 것이라고 생각한다는 것입니다. 다만 새로운 기술이 등장할 때마다 늘 그렇듯이 일정한 혼란이나 변화는 불가피할 것입니다.

인쇄술이 등장했을 때까지 거슬러 올라가 보더라도, 기술은 언제나 기존 질서를 흔들어 왔지만 실제로는 사라진 일자리보다 훨씬 더 많은 일자리를 만들어 왔습니다. 우리 사회는 우선 젊은 세대가 AI 기반의 업무 환경에서 성공할 수 있도록 필요한 도구와 역량을 갖추도록 지원해야 할 책임이 있습니다. 또한 재교육에 대한 확고한 노력이 필요합니다. 일부 일자리는 사라질 수 있기 때문에, 사람들은 다른 분야에서 다시 기술을 익힐 수 있도록 지원을 받아야 합니다. 그리고 어느 누구도 제도 밖으로 밀려나지 않도록, 사회 안전망도 더 강화할 필요가 있습니다.

하지만 결국에는 사라지는 일자리보다 새로 만들어지는 일자리가 더 많아질 것이라고 생각합니다. 이 문제와 관련해 많은 사람들이 느끼는 불안 가운데 상당 부분은 과장된 측면이 있다고 봅니다. 제 고향인 캘리포니아주의 사례를 하나 들어 보겠습니다.

지난해 캘리포니아에서는 할리우드 시나리오 작가들의 매우 큰 파업이 있었습니다. 이 파업의 핵심 쟁점 가운데 하나는 영화 스튜디오들이 영화 대본을 자동으로 작성하는 데 AI를 사용하는 것에 대한 작가들의 반대였습니다. 이 논의의 이면에는 AI 사용이 늘어나면 할리우드 시나리오 작가들의 일자리가 줄어들 것이라는 가정이 깔려 있었습니다.

저는 그 생각이 얼마나 근시안적인지 의문이 들었습니다. 제가 생각하는 미래를 보면, 예를 들어 10년 뒤에는 넷플릭스를 켜서 오늘 내가 보고 싶은 것과 과거에 즐겨 봤던 콘텐츠를 기반으로 생성형 AI가 실시간으로 나만을 위해 만들어 준 프로그램을 시청하게 될 수도 있습니다. 지금처럼 모든 사람을 위해 한 번 만들어진 콘텐츠를 보는 것이 아니라, 개인에게 맞춰 실시간으로 생성된 콘텐츠를 보게 되는 것이죠. 우리는 그런 기술을 충분히 갖게 될 것이라고 생각합니다. 그리고 분명히 그 기회를 활용하는 혁신적인 기업가들도 등장할 것이라고 확신합니다.

그렇게 되면 시나리오 작가들에게는 훨씬 더 많은 일자리가 생기게 될 것입니다. 그리고 물론 작가들도 생산성을 높이기 위해 AI를 활용하는 방법을 익히게 될 것입니다. 이러한 변화는 다양한 분야에서도 마찬가지로 적용될 것이라고 생각합니다.

또 다른 예를 하나 들어 보겠습니다. 매년 고등학교 졸업 예정 학생들을 대상으로 하는 설문조사가 있습니다. 그중 하나의 질문이 “가장 되고 싶은 직업은 무엇인가?”입니다. 제가 자랄 때는 아폴로 우주 프로그램의 마지막 시기였는데, 당시 젊은이들이 가장 꿈꾸던 직업은 우주비행사였습니다. 우리 모두 우주비행사가 되고 싶어 했습니다. 물론 실제로 우주비행사가 된 사람은 많지 않았지만, 그 꿈은 한 세대 전체의 미국 젊은이들을 STEM 분야로 이끄는 계기가 되었고, 이는 우리 나라에 매우 큰 도움이 되었습니다.

작년에 미국의 고등학교 졸업 예정 학생들이 가장 많이 선택한 직업이 무엇이었는지 혹시 짐작해 보시겠습니까?

Barbara Humpton:
전 전혀 모르겠습니다.

Obernolte 하원의원:
소셜 미디어 인플루언서입니다.

그 답이 우리 젊은 세대에 대해 다소 우려스러운 점을 시사한다는 부분은 잠시 제쳐 두고, 한번 이렇게 생각해 보십시오. 인터넷이 등장하기 전에는 소셜미디어 인플루언서라는 것이 무엇인지, 그들이 무슨 일을 하는지, 그리고 왜 사람들이 그들에게 돈을 지불할 만큼 사회에 어떤 가치를 제공하는지를 누군가에게 어떻게 설명할 수 있었겠습니까?

그런 대화를 한다고 상상해 보십시오. 얼마나 설명하기 어려웠겠습니까? 인터넷이 무엇인지, 인터넷이 사람들을 어떻게 연결하고 서로를 이어 주었는지, 그리고 이제 사람들이 인터넷을 통해 어떻게 삶을 살아가고 있는지 이해하지 못한다면, 그런 개념을 설명할 적절한 언어조차 갖기 어려웠을 것입니다. 그렇지 않겠습니까?

이제 시간을 조금 앞으로 돌려 생각해 보면, AI로 인해 완전히 새로운 직업의 스펙트럼이 등장하게 될 것입니다. 지금은 그 직업들이 무엇인지 설명할 적절한 용어조차 아직 없는 상황입니다. 하지만 우리는 역사를 돌아볼 수 있습니다. 인터넷뿐만 아니라 산업혁명, 인쇄술과 같은 모든 기술 혁명은 기존의 변화를 일으키고 일부 일자리를 대체하기도 했지만, 동시에 인류의 발전을 가능하게 하고 훨씬 더 많은 일자리를 만들어 왔습니다. 저는 AI에서도 분명히 같은 일이 일어날 것이라고 100% 확신합니다.

Barbara Humpton:
저는 부모들로부터 자주 이런 질문을 받습니다. "우리 아이들이 미래에 대비하려면 무엇을 공부해야 할까요?”라는 질문입니다. 그래서 저는 이렇게 말하곤 합니다. 아이들에게 비디오 게임을 하라고 하세요. 이 생각에 대해 의원님께서는 어떻게 보십니까?

Obernolte 하원의원:
제 생각에는 문제를 어떻게 해결해야 하는지 기계에게 명확하게 설명하고, 그 다음 기계가 그 일을 수행하도록 하는 방식에 익숙해지는 것이 중요하다고 말하고 싶습니다.

예전에는 이런 것을 컴퓨터 프로그래밍이라고 불렀습니다. 지금 우리가 말하는 프로그래밍은 사실 제가 속한 세대가 스크립팅이라고 부르던 것에 더 가깝다고 생각합니다. 그것은 훨씬 더 높은 수준의 작업입니다. 제가 처음 프로그래밍을 시작했을 때는 “어셈블리 언어”라는 매우 저수준의 언어를 사용했습니다. 이것은 컴퓨터 칩이 직접 사용하는 언어입니다. 그 이후에는 C 같은 더 높은 수준의 언어가 등장했고, 이어서 객체지향 언어가 나오게 되었습니다.

AI가 등장하면서 그 위에 또 하나의 새로운 단계가 만들어질 것입니다. 이제는 AI에게 무엇을 하길 원하는지 절차적으로 설명하면, AI가 그 일을 수행하게 되는 방식이 될 것입니다. AI를 가장 효과적으로 활용하는 사람들은 AI가 무엇을 해야 하는지, 그리고 어떻게 해야 하는지를 가장 명확하게 설명할 수 있는 사람들이 될 것입니다. 그리고 그런 능력은 앞으로 매우 중요한 역량이 될 것이라고 생각합니다.

하지만 여기에 한 가지를 더 덧붙이고 싶습니다. 저는 제 경력 동안 수천 명의 사람들을 채용해 왔습니다. 민간 부문에서도 그랬고, 지난 20년 동안은 정부에서도 그렇게 해 왔습니다. 그 경험을 통해 한 가지 분명히 말씀드릴 수 있습니다. 여러분, 글 쓰는 법을 배우십시오. 지금 가장 수요가 높은 직무 역량 가운데 하나가 바로 글쓰기 능력입니다. 그런데 많은 젊은 사람들이 자신이 하고 싶은 말을 글로 명확하게 전달하는 능력을 갖추지 못한 채 졸업하고 있습니다. 그리고 이런 능력은 AI 시대에도 여전히 매우 중요한 역량이 될 것입니다.

이 점은 흥미로운 부분입니다. 요즘 학교 교사들 사이에서는 학생들이 에세이를 쓸 때 AI를 사용하는 문제에 대해 큰 우려가 있습니다.이 상황은 제가 자랄 때 있었던 논쟁과 조금 비슷합니다. 그때는 긴 나눗셈을 할 때 계산기를 사용해도 되는지를 두고 논쟁이 있었습니다. 우리는 계산기를 쓰면 안 되고, 소수점과 받아올림 같은 복잡한 계산 과정을 직접 배워야 한다는 말을 들었습니다. 하지만 결국에는 우리가 마지막에 웃게 되었죠. 지금은 모든 사람이 휴대전화 속에 계산기를 가지고 다니게 되었기 때문입니다. 아마 성인이 된 이후에는 긴 나눗셈을 직접 할 줄 아는 사람도 거의 없을 것입니다.

AI도 이와 비슷할 것입니다. 시간이 지나면 AI가 우리 대신 수행해 주는 일들이 우리가 더 높은 수준의 개념을 생각할 수 있도록 시간을 만들어 준다는 점을 알게 될 것입니다. 그래서 특정한 문장을 어떻게 표현할지에 집중하기보다는, 어떻게 설득할 것인지를 더 깊이 고민하게 될 것입니다.

지금처럼 우리 둘이 대화를 하고 있다고 생각해 보십시오. 제가 어떻게 제 관점이 옳다는 것을 당신에게 설득할 수 있을까요? 저는 하나의 이야기를 들려주고 싶을 것입니다. 제가 겪은 발견의 여정을 이야기하면서 당신이 그 과정에 함께 공감하도록 만들고 싶을 것입니다. 그리고 제 주장을 구체적으로 정리하는 실질적인 부분에서는 AI의 도움을 받을 수도 있을 것입니다. 결국 AI를 가장 잘 활용해 성공하는 사람들은 바로 이런 방식으로 AI를 활용할 줄 아는 사람들이 될 것입니다.

Barbara Humpton:
컴퓨터 펀치카드를 사용하던 1980년대의 저라면, 지금 우리가 들어서고 있는 이 새로운 시대를 분명 기꺼이 받아들였을 것이라고 생각합니다. 그리고 더 나아가, 어떤 면에서는 교양 중심의 인문학 교육이 다시 주목받게 되지 않을까 하는 생각도 듭니다.

교육자들과 이야기를 나누다 보면 개인 맞춤형 교육에 대해 많이 배우게 됩니다. 우리 각자는 자신의 학습 방식에 맞춰 학습을 도와주는 AI 튜터를 가질 수 있고, 그 AI 튜터는 각자의 속도에 맞춰 학습 과정을 이끌어 줄 수 있습니다. 이처럼 우리에게 열려 있는 가능성은 정말 많습니다. 그래서 저는 팟캐스트에서 모든 게스트에게 늘 같은 질문을 하곤 합니다. 게스트들의 낙관적인 전망에서 배우는 것을 좋아하기 때문입니다.

의원님께서는 미국의 혁신을 이끌 수 있는 매우 큰 영향력을 가진 위치에 계십니다. AI 시대를 맞아 의원님께서 가장 낙관적으로 바라보고 있는 점은 무엇입니까?

Obernolte 하원의원:
먼저 인문 교양 교육에 대해 말씀하신 질문부터 답해 보겠습니다. 제 대답은 그렇기도 하고, 그렇지 않기도 하다입니다.

AI는 교육에 대한 우리의 접근 방식을 완전히 바꾸게 될 것입니다. 하지만 지난 약 150년 동안 우리는 하나의 교육 모델을 받아들여 왔습니다. 젊을 때 교육이라고 부르는 것을 먼저 얻고, 고등학교를 거쳐 대학에 가고, 경우에 따라 대학원까지 진학한 뒤 졸업합니다. 그리고 그렇게 얻은 교육을 이후 평생의 직업 생활 동안 활용하는 방식이었습니다.

AI 기반 학습이라는 관점에서 보면, 이러한 교육 모델은 두 가지 이유에서 완전히 시대에 뒤떨어진 방식입니다.

첫째, 우리는 이제 평생 학습자가 될 수 있는 기회를 갖게 됩니다. 우리는 원할 때 언제든지, 원하는 것을 배울 수 있게 될 것입니다. 그렇다면 왜 굳이 젊은 시절에만 그렇게 많은 시간을 들여 공부해야 할까요? 앞으로는 배움 자체가 평생 동안 계속되는 활동이 될 텐데 말입니다.

둘째, 평생 교육을 받아들이는 것이 필수가 될 것입니다. 기술 발전의 속도는 앞으로도 계속 빨라질 것이기 때문에, 젊은 시절 초기에 앞으로 필요한 모든 것을 한 번에 배워 두는 것은 사실상 불가능합니다. 결국 우리는 살아가면서 계속 배우겠다는 자세를 가져야 합니다. 현재 통계를 보면, 올해 고등학교를 졸업하는 학생들은 평생 동안 평균 세 번의 커리어를 갖게 될 것이라고 합니다. 여기서 말하는 것은 세 개의 직장이나 세 번의 이직이 아니라, 서로 다른 세 가지 직업 분야, 즉 세 번의 커리어 변화를 의미합니다. 이는 정말 놀라운 일입니다.

하지만 낙관적인 측면을 물으셨으니, 이렇게 한번 생각해 보십시오.

미국이 국가로 존재해 온 지난 250년의 경제 역사를 돌아보면, 국내총생산(GDP)이 크게 성장할 때마다 그에 상응하는 노동 생산성의 증가가 항상 함께 나타났다는 것을 알 수 있습니다. 이 두 가지는 서로 직접적으로 연결되어 있습니다. 즉, 미국 노동자의 생산성이 높아질수록 우리 경제의 성장도 함께 이루어지는 것입니다.

코로나19가 시작된 이후 지난 6년 동안, 우리는 노동 생산성이 점진적으로 감소하는 흐름을 겪어 왔습니다. 저는 AI가 다음번 큰 생산성 혁신의 촉매가 될 것이라고 생각합니다. AI는 우리 경제의 국내총생산(GDP)을 끌어올릴 뿐만 아니라, 미국에 사는 모든 사람의 경제적 기회를 함께 높여 줄 것이라고 봅니다. 이것은 매우 강력한 변화가 될 것입니다.

게시일: 2025년 8월 26일