AI 경쟁에서 승리하는 것은 더 이상 누가 먼저 강력한 모델을 만드느냐가 아니라, 누가 사회적 반발을 효과적으로 관리하며 AI를 지속가능하게 배치하느냐에 달려 있다. 이는 한국이 AI 강국으로 도약하기 위해 반드시 고려해야 할 새로운 전략적 관점이다.

기술 경쟁에서 사회적 수용성 경쟁으로

뉴욕대학교의 마하 호사인 아지즈(Maha Hosain Aziz) 교수가 뉴스위크에 기고한 글에서 지적한 바와 같이, 글로벌 AI 경쟁의 프레임이 근본적으로 바뀌고 있다. 기존의 "칩, 자본, 모델을 둘러싼 경쟁"에서 "AI의 현실적 위험을 관리하여 반발과 배치 중단을 방지하는 능력"으로 승부처가 이동했다는 것이다.

이는 단순한 학술적 관점이 아니다. 실제 사례들이 이를 뒷받침하고 있다. 인도네시아는 일론 머스크의 Grok이 성적 콘텐츠를 생성한 후 일시적으로 차단했고, 독일에서는 성우들이 AI 훈련용 녹음 사용 계약에 항의하고 나섰다. 미국에서는 데이터센터가 전력 수요, 물 소비, 세금 혜택을 둘러싼 정치적 쟁점이 되었다.

특히 주목할 점은 일리노이주 J.B. 프리츠커(J.B. Pritzker) 주지사가 최근 새로운 데이터센터에 대한 주정부 인센티브 중단을 제안하며 "가정이 AI 확장 비용을 부담해서는 안 된다"고 주장한 사례다. 이는 AI 배치의 비용과 혜택 배분이 정치적 쟁점으로 부상하고 있음을 보여준다.

한국의 AI 불안 지수는 어디에 위치하는가

아지즈 교수가 개발한 'AI 불안 지수(AI Anxiety Index)'에 따르면, 서구 국가들(미국, 영국, 프랑스)이 높은 불안 수준을 보이는 반면, 여러 아시아 경제권은 상당한 노동력 노출에도 불구하고 상대적으로 낮은 불안 수준을 기록하고 있다고 한다.

"서구 국가들은 불안 스펙트럼의 높은 끝에 집중되어 있다. 여러 아시아 경제권은 상당한 노동력 노출에도 불구하고 더 낮은 수준의 불안을 보이는 것으로 나타난다."

한국의 경우 구체적인 수치가 언급되지 않았지만, 아시아권의 일반적 패턴을 고려할 때 상대적으로 낮은 불안 수준을 보일 가능성이 있다. 하지만 이것이 반드시 장점만은 아니다. 낮은 불안 수준은 효과적인 위험 관리의 결과일 수도 있지만, 단순히 비용이 아직 가시화되지 않았기 때문일 수도 있다.

한국이 놓치고 있는 위험 관리 인프라

기사에서 제시하는 성공적인 AI 배치를 위한 위험 거버넌스 인프라를 한국 상황에 비춰보면 여러 과제가 드러난다:

독립적 평가 역량: 한국은 아직 AI 시스템의 독립적 평가를 위한 제도적 기반이 미흡하다. 정부 주도의 평가보다는 독립적이고 전문적인 평가 기관의 설립이 필요하다.

의무적 사고 보고: AI 관련 사고나 오작동에 대한 체계적인 보고 시스템이 부족하다. 이는 학습과 개선의 기회를 놓치게 만든다.

명확한 책임과 배상: AI 시스템의 오류로 인한 피해에 대한 법적 책임과 배상 체계가 명확하지 않다.

노동 전환의 정치학: 한국의 과제

아지즈 교수는 가장 큰 단기 쟁점으로 일자리 문제를 지목한다. AI가 하루아침에 전체 직업을 없애지는 않겠지만, 업무를 잠식하고 협상력을 약화시키며 경력 경로를 불안정하게 만들 것이라는 분석이다.

"AI는 하루아침에 전체 직업을 없애지는 않겠지만, 업무를 잠식하고 협상력을 약화시키며 경력 경로를 불안정하게 만들 것이다."

한국의 경우 이미 높은 청년 실업률과 비정규직 비율을 고려할 때, AI로 인한 노동 불안정성은 더욱 심각한 사회적 갈등을 야기할 수 있다. 정부는 단순한 재교육 슬로건을 넘어서 실질적인 대안을 마련해야 한다:

• 직업 간 이동 가능한 휴대용 복리후생 시스템
• AI 배치 이익으로 재원을 조달하는 재교육 프로그램
• 긱 워커와 계약직도 포함하는 사회보험 시스템

아시아의 전략적 기회

Anthropic의 새로운 Claude Mythos 모델 개발이나 Computex 2026에서 선보인 Hiwin의 고부하 로봇 하드웨어 같은 최신 기술 동향을 보면

아시아 지역이 AI 혁신의 새로운 중심지로 부상하고 있음을 알 수 있다. 특히 한국은 이런 기술적 진보의 파도에서 독특한 위치를 점하고 있다.

한국의 제조업 기반과 높은 디지털 인프라는 AI 도입에 유리한 조건을 제공한다. 삼성전자의 메모리 반도체 기술과 SK하이닉스의 HBM(고대역폭메모리) 혁신은 AI 하드웨어 생태계에서 핵심적 역할을 하고 있다. 실제로 엔비디아의 H100 GPU에 탑재되는 HBM3의 상당 부분이 한국에서 생산되고 있다.

하지만 하드웨어 우위만으로는 충분하지 않다. 아지즈 교수가 강조하는 "위험 관리 우선" 접근법에서 한국이 배울 점은 명확하다. 기술 도입 속도보다 안전한 배치와 사회적 수용성을 우선시해야 한다는 것이다.

정부의 역할 재정의

한국 정부는 AI 진흥 정책에서 규제와 안전 관리로 무게중심을 이동해야 한다. 현재의 'K-디지털 뉴딜'이나 '인공지능 국가전략' 같은 정책들은 대부분 촉진 중심이다. 하지만 아지즈 교수의 분석에 따르면, 성공적인 AI 사회는 강력한 위험 관리 체계 위에서만 구축될 수 있다.

구체적으로는:

• AI 시스템 인증을 위한 독립적 평가 기관 설립
• 금융감독원과 유사한 'AI감독원' 같은 전문 규제 기관 신설
• AI 관련 사고 의무 보고 시스템과 데이터베이스 구축

사회적 합의 형성의 긴급성

무엇보다 중요한 것은 AI 배치의 비용과 혜택을 누가 부담하고 누가 누릴 것인가에 대한 사회적 합의다. 일리노이주 프리츠커 주지사의 "가정이 AI 확장 비용을 부담해서는 안 된다"는 주장은 한국에서도 곧 제기될 수밖에 없는 질문이다.

한국의 높은 사회적 신뢰와 상대적으로 강한 정부 역량은 이런 합의 형성에 유리한 조건이다. 하지만 시간은 많지 않다. AI 기술이 이미 광범위하게 도입되기 시작한 지금, 사후 대응보다는 사전 예방적 거버넌스가 필요하다.

결론: 불안을 기회로 전환하는 지혜

아지즈 교수의 연구가 던지는 핵심 메시지는 명확하다. AI에 대한 불안은 부정적 감정이 아니라 필요한 경계심이며, 이를 바탕으로 한 위험 관리야말로 AI 시대 번영의 전제 조건이라는 것이다.

한국이 아시아권의 상대적으로 낮은 AI 불안 수준에 안주해서는 안 되는 이유가 여기에 있다. 오히려 지금이야말로 체계적인 위험 관리 인프라를 구축할 골든타임이다.

미국과 유럽이 이미 높아진 사회적 불안 속에서 후행적 규제를 도입하고 있는 상황에서, 한국은 선제적으로 안전하고 지속가능한 AI 생태계를 구축할 기회를 가지고 있다. 이것이 바로 한국이 글로벌 AI 경쟁에서 차별화된 경쟁력을 확보할 수 있는 길이다.

기술 혁신과 사회적 안정성이 조화를 이루는 'K-AI 모델'을 만들어가는 것. 이것이 한국이 AI 시대에 세계에 제시할 수 있는 가장 큰 기여가 될 것이다.