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성남상간소송변호사 민주당 박수현 “현 단계서 통일교 특검 고려 안해…내란전담재판부법 계획대로”

이길중
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25-12-21
9 회

성남상간소송변호사 박수현 더불어민주당 수석대변인이 21일 국민의힘·개혁신당이 주장하는 통일교 특검에 대해 “특검할 만한 새로운 사실이 나오지 않는 한 현 단계에서 특검은 전혀 고려하고 있지 않다”고 선을 그었다.
박 수석대변인은 이날 국회에서 열린 기자간담회에서 “민주당 입장은 변화 없다. 경찰의 신속·투명·공정한 수사로 진상이 명명백백하게 밝혀지기를 다시 한번 촉구한다”며 이같이 말했다. 경찰청 국가수사본부는 전재수 민주당 의원(전 해양수산부 장관)이 통일교로부터 금품을 수수한 혐의를 수사하고 있다. 송언석 국민의힘 원내대표와 천하람 개혁신당 원내대표는 이날 오찬에서 특검법을 논의할 계획이다.
대법원이 예규를 통해 자체 내란전담재판부를 구성하겠다고 발표했지만 박 수석대변인은 민주당의 내란전담재판부 설치법안 추진 방침에 “원칙에 변화가 없다”고 재확인했다. 민주당은 오는 23일 법안을 상정한 뒤 국민의힘이 필리버스터(무제한 토론)를 진행할 경우 24일 표결로 토론을 강제 종료하고 법안을 통과시킬 계획이다.
박 수석대변인은 ‘당의 입법 방침이 법원의 움직임에 따라 조정될 여지가 있느냐’는 질문에 “대법원의 (전담재판부 지정) 예규 제정에 국회 입법권이 맞춰야 한다는 방향에 동의하지 않는다”며 “사법부가 늦었지만 국회의 입법 내용을 철저히 참고해 한치의 오차도 없이 예규를 제정하기를 바란다”고 대답했다. 박 수석대변인은 “민주당의 입법을 통한 안정성의 확보는 법원의 예규 제정을 통한 불안정성을 보완할 것”이라고 말했다.
내가 소설을 읽을 때 가장 좋아하는 장면 중 하나는 별다른 내용 없이 인물들끼리 대화하는 대목이다. 이를테면 이주란의 장편소설 <수면 아래>(2022, 문학동네)는 실없는 대화로 가득하다. “어떻게 지냈어요?” “그냥 평범하게 지냈어요.” “어려운 거네요.” “뭐가요?” “평범하게 지내는 것.” “유진씨는요?” “저도 그런 편이에요.” “좋네요.” 특별한 정보가 오가지는 않지만 두 사람은 분명히 안부 이상의 무언가를 나누고 있다. 평범하게 지내는 일이 어렵다는 사실을 알고 있는 걸 보면 힘든 시간을 보낸 모양이지만 아무도 구체적인 사정을 캐묻지 않는다. 다만 두 사람 사이에는 따뜻한 공기가 흐르고 있다. 일상에서는 마치 없는 일처럼 취급되는 대화도 소설에서는 하나의 사건이다.
소설에서만 그런가. 올해 최고의 게임 중 하나로 불리는 ‘하데스 Ⅱ’(슈퍼자이언트 게임즈, 2025)는 그리스 로마 신화를 배경으로 삼은 액션 로그라이크 게임이다. 스토리는 간단하다. 주인공인 악몽의 화신 멜리노에가 할아버지인 시간의 신 크로노스에게 복수를 하기 위해 지하로 떠난다. 많은 게임에서 그렇듯 죽음은 필연적이다. 플레이어는 전투를 거듭하면서 죽음을 반복하게 되는데 그때마다 본거지로 돌아와 무기를 강화하거나 마법을 업그레이드하는 식으로 점점 더 강해질 수 있다. 그런데 내가 한 번의 러닝을 끝내고 얼른 죽고 싶었던 이유는 따로 있었다. 죽을 때마다 NPC와의 새로운 대화가 해금되기 때문이다. 우리가 무슨 이야기를 나눌지 너무 궁금해서 일부러 빨리 죽어버린 적도 있었다.
‘하데스 Ⅱ’는 멜리노에가 크로노스와 전쟁을 치르는 이야기일 뿐만 아니라 올림푸스의 신, 저승의 신, 지상의 영웅을 비롯한 주변 캐릭터와 관계를 맺는 이야기이기도 하다. 상당 부분 그리스 로마 신화에 기반을 두고 있지만, 어떤 캐릭터가 왜 그렇게 호전적이거나 상냥한지, 과거에 누구와 사귀거나 왜 싸웠는지는 일일이 대화를 나눠보지 않고서는 알 수 없다. 흥미로운 점은 어마어마한 양의 스토리를 품고 있으면서도 막상 한 번의 대화는 두세 마디로 제한되어 있다는 것이다. 죽음 루프를 끝내고 그 캐릭터를 다시 만나야만 대화를 이어나갈 수 있다. 이렇게 짧은 대화의 반복만으로 플레이어는 NPC와 점차 깊은 관계를 맺게 된다. 이를테면 불화의 신 에리스는 처음에 투덜거리면서 멜리노에의 여정을 방해하지만 가벼운 대화가 드문드문 되풀이되면서 둘은 서로에게 불나방처럼 이끌려 사랑을 나누게 된다. (악몽이 불화에 이끌린다니, 참 말이 된다.) 관계라는 것은 사소한 접촉과 별거 아닌 말들이 누적되면서 열리는 것일까.
게임에서만 그런가. 인류학자인 말리노프스키는 ‘원시 언어에서 의미의 문제’(1923)라는 논문에서 이를 ‘패틱 소통(phatic communication)’이라고 설명했다. 우리는 정보나 가치를 전달하지 않더라도 관습적인 인사말을 교환하면서 사회적인 유대를 수행한다는 것이다. 스몰토크 혹은 잡담이라고나 할까. 이를 두고 내용 없는 말이라고 할 수는 없다. 때로는 무엇을 말하느냐보다 함께 말하고 있다는 사실이 중요하니까. 누군가를 알게 된다는 것은, 누군가와 관계를 맺는다는 것은 정말로 그렇지 않은가. 대단한 감정을 해소하거나 특정한 목표를 향해 진전하기 위해서가 아니라 그냥 존재하기 위해서. 그런 대화에서 우리가 확인하는 것은 상대방이 거기에 있다는 사실에 불과할지도 모른다. 거기에 잘 있구나. 우리가 이야기하고 있구나. 그러나 때로는 그것만으로 충분하다. 우리가 대화하고 있다는 것, 그것은 이미 하나의 사건이다.
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)