AI(인공지능)가 UN이 제시한 지속가능개발목표(SDGs) 중 열 번째 목표인 불평등을 줄이고, 아무도 소외되지 않도록 하겠다는 목표에 얼마나 기여할 것인가? 

불평등을 줄여보겠다는 목표는 인류의 역사 이래 계속 화두가 되어오고 있지만 결코 해소되지 않고 있다. 어쩌면 이루지 못할 영원한 목표인가 염려스럽다. 

돈과 권력이 있는 사람은 힘없는 사람을 노예처럼 부리고, 무엇이든 쉽게 사고 버리는 반면 그렇지 않은 사람은 돈과 힘 앞에 굴복하여 고통스런 삶을 살거나 심지어 굶어서 죽는 사람도 있다. 인류는 여전히 풍요와 빈곤이 공존하는 시대에 살고 있다. 

UN이 발표한 자료에 따르면, COVID-19로 인한 팬데믹 동안 가장 가난한 나라와 가장 부유한 나라 간의 1인당 소득 증가 격차가 확대되었다. 또한, 연령, 성별, 종교, 인종 또는 신념에 따른 차별은 전 세계적으로 6명 중 1명에게 영향을 미친다고 한다. 

2023년은 3,580만 명의 난민이라는 기록적인 최고치를 기록했으며, 전 세계적으로 8,000명 이상의 이주자 사망이 기록되었다. 

따라서 UN은 국가 내 및 국가 간 불평등을 해결하려면 공평한 자원 분배, 교육 및 기술 개발에 대한 투자, 사회적 보호 조치 시행, 차별 퇴치, 소외 계층 지원, 공정한 무역 및 금융 시스템을 위한 국제 협력 촉진이 필요하다고 주장한다. 

이를 위해 UN은 다음의 하위목표를 설정하고 이를 해소하기 위한 노력을 기울이고 있다. AI와 관련된 내용을 설명하면 다음과 같다.

목표 10.1: 2030년까지 전체 인구의 소득 수준 하위 40%의 소득 증가율을 국가 전체 평균 이상까지 점진적으로 달성하고 유지하도록 한다. 사용 가능한 데이터가 있는 124개국 중 절반 이상이 인구의 하위 40%에 대해 국가 평균보다 높은 비율로 소득 성장을 달성했다. 

그러나, 북미와 유럽 국가의 78%에서 하위 40%는 국가 평균보다 소득 증가가 빠른 반면, 중앙아시아와 남아시아 국가의 30%만이 이러한 추세를 보여 국가 간 소득 불균형 해소가 중요한 과제로 남아 있다. 

AI는 국가 간은 물론 인구통계학적 특성(성별, 소득, 직업, 종교, 인종, 민족, 출신 등)에서 불균형의 트렌드를 확인함으로써 소득 불균형에 대한 데이터베이스 구축을 가능하게 하여 이를 해소하기 위한 전략 수립을 할 수 있다. 

또한, AI는 모바일 뱅킹과 소액 대출 플랫폼과 같은 AI기반 재무서비스를 이용하여 소득 수준이 낮은 지역의 국가들에게 재무시스템의 접근 또는 사용을 증가시킬 수 있다. 

UN은 팬데믹 기간의 제한된 데이터를 이용하여 대부분 지역에서 금융 이전은 불우계층의 소득 증가를 지원함으로써 많은 국가에서 공동 번영을 촉진했다고 보고하였으나, 아직 갈 길은 멀다.

목표 10.2: 2030년까지 연령, 성별, 장애, 인종, 민족, 출신, 종교 또는 경제적 또는 기타 지위에 관계없이 모든 사람의 사회적, 경제적, 정치적 포용성을 강화하고 촉진한다. UN은 이를 위해 성별, 연령 및 장애인별 중간 소득의 50% 미만에서 사는 사람들의 비율을 줄이기 위한 노력을 기울이고 있다. 

AI는 개인화된 교육 플랫폼, 의료 진단 및 원격 근무 기회를 제공하여 소외 계층이 위치나 사회경제적 지위에 관계없이 필수 서비스를 이용하는 것을 가능하게 해줄 수 있다. 또한, AI 기반 자연어 처리 도구를 통하여 언어 장벽이 해소되어 문화 간 소통이 쉬워져 언어에 의한 격차를 줄이는 것이 가능하다. 

전 세계의 공용어로 쓰이는 영어의 모국어 화자주의(native-speakerism)와 차별은 직업과 개인의 삶에 막대한 영향을 미쳐, 비영어권 국가에서 태어난 사람이 영어권 출생자들보다 직업과 소득 등에서 차별을 받는 것을 우리 주변에서 흔하게 볼 수 있다. 

그러나 AI기반 통역 서비스가 실시간으로 제공되고 있어 이 문제는 곧 상당히 해결될 것으로 기대된다.

목표 10.3: 차별을 보고하는 국가의 수는 2022년 이후 37% 증가되어, 6명 중 1명은 여전히 ​​차별을 받고 있다. 인종 차별과 연령, 성별, 종교 또는 신념에 따른 차별은 여전히 ​​만연하다. 

설문 조사에 참여한 인구의 7%가 사회적 기원이나 사회경제적 지위를 이유로 차별을 받았다고 보고하지만, 이를 모니터링하는 국가는 5분의 1도 되지 않는다고 한다. 따라서 AI를 이용하여 다양한 차별에 관련된 데이터와 트렌드를 수집하고, 분석하여 통찰력을 찾아 낼 필요가 있다.   

목표 10.4: 근로자가 벌어들인 경제적 산출물의 비중은 2004년 54.1%에서 2021년 52.7%로 감소하여 근로자 1인당 평균 568달러가 감소되었다. 팬데믹은 이러한 상황을 악화시켰고, 2021년 경제 산출량과 노동 소득은 여전히 ​​많은 지역에서 2019년 수준보다 낮다. 

일에서 얻는 수입은 덜 부유하고 취약한 사람들에게 필수적이기 때문에 노동 소득 점유율의 장기적인 감소는 불평등에 대한 상향 압력을 나타낸다. 

AI타임스에 따르면, 멕시코시티의 수공업 스타트업 섬원 섬웨어(Someone Somewhere)가 AI 기술 덕분에 멕시코를 대표하는 장인 기업으로 성장해 글로벌 기업에 제품을 공급하게 된 사례는 좋은 예시가 된다. 

이 기업은 멕시코 전통 수예품인 와하카(Wah-hah-kah)를 기반으로 생성형 AI 기술인 스테이블 디퓨전을 도입하여, 멕시코 대표팀 유니폼 스폰서인 아디다스의 상징인 삼선을 수예 패치로 대체한 게시물로 화제가 되었으며, 100만 뷰 이상의 조회수를 기록했으며, 이는 아디다스와의 계약으로 이어졌다. 

회사의 CEO 안토니오 누뇨는 "장인들이 만든 셔츠 한 장이 3,000명에게 6개월간의 일자리를 제공하고, 그들의 가족까지 포함해 15,000명 이상의 사람들이 빈곤에서 벗어날 수 있게 도울 것"이라고 말했다.

일반적으로 저소득 국가의 경험이 부족한 젊은 근로자들은 고소득 국가인 선진국의 근로자들보다 상대적으로 경험이 부족하므로 이들을 대상으로 한 AI 교육을 통하여 생산성과 직무성과를 높이기가 쉬울 수 있다. 따라서 저소득층이나 취약 계층을 대상으로 한 AI 교육 프로그램의 개발이 필요하다. 

<그림 1>은 AI 대비지수(AI preparedness index; AIPI)와 고용률의 관계를 보여주는데, AIPI가 높은 선진국일수록, 고용률이 높음을 알 수 있다. AIPI는 여러 전략적 AI 도입 분야에서 준비 상태로 측정되는데, 국가 간 기술 확산 및 도입 연구를 기반으로 한다. 

AIPI에는 4가지 주제의 거시구조 지표가 포함된다: 1)디지털 인프라: AI 기술 확산 및 적용의 기반, 2)혁신 및 경제 통합: R&D 및 글로벌 무역을 촉진한 투자 유치, 3)인적 자본 및 노동 시장 정책: 디지털 기술 분배 및 노동 전환 정책, 그리고 4)규제 및 윤리: 시행을 위한 법적 프레임워크의 적응성 및 거버넌스 등이다. 

우리나라의 AIPI는 디지털 인프라(0.18; AEs 평균: 0.18), 혁신 및 경제 통합(0.18; AEs 평균: 0.16), 인적 자본 및 노동 시장 정책(0.16; AEs 평균: 0.16), 그리고 규제 및 윤리(0.20; AEs 평균: 0.19) 4개 부문에서 선진국 수준이다. 

목표 10.5: 2022년에 은행은 지속적인 COVID-19 회복 속에서 2015년에 비해 전반적인 성과를 개선했다. 자산 수익률(ROA)이 1%를 넘는 국가 비율은 2021년 70%에서 77.2%로 증가되었고, 중간 ROA(Return on asset)는 1.34%에서 1.56%로 상승되었다. 

자산 품질도 개선되어 부실 대출 대 총 대출 비율이 2021년 4.07%에서 2022년 3.52%로 감소되었다. 그러나 자본 완충액은 안정적으로 유지되었으며, 2021년 17%였던 위험 가중 자산에 대한 1등급 자본의 중간값은 2022년 16.8%이다. 

AI는 은행의 업무를 자동화하고, 챗봇을 통해 고객 서비스를 강화하고, 사기를 탐지하고, 투자를 최적화하고, 시장 동향의 예측에 사용된다. 이를 통하여 AI는 은행의 비용을 절감시키며, 더욱 개인화된 서비스를 제공하여 생산성을 증가시키는 역할을 담당한다. 

또한, AI는 데이터 입력 및 금융 사기의 탐지 등의 업무를 자동화시켜 운영 비용의 절감에 기여한다. 

Spherical Insights & Consulting에서 발행한 연구 보고서에 따르면, 글로벌 은행 AI 시장 규모는 2023년에 208억 7천만 달러로 평가되었고, 전 세계 은행 AI 시장 규모는 2033년까지 3,107억 9천만 달러에 도달할 것으로 예상되었다(Yahoo Finance, 2024).

목표 10.7: IOM(International Organization for Migration)의 실종 이주자 프로젝트 데이터에 따르면, 2023년에는 전 세계적으로 8,177명의 이주자가 사망하여 기록상 가장 많은 사망자를 낸 해가 되었다. 

이는 제한된 대안으로 인해 사람들이 불규칙한 경로에서 계속해서 생명을 걸고 있기 때문에 안전한 이주 경로에 대한 시급한 필요성을 강조한다. 

한편, 2023년 중반 현재, 국제적 보호가 필요한 다른 사람들을 포함하여 UNHCR(the UN Refugee Agency)의 위임을 받은 3,580만 명의 난민이 전쟁, 갈등, 박해, 인권 침해 및 공공 질서를 심각하게 교란하는 사건으로 인해 강제로 이주한 상태로 남아 있다. 

이 수치는 지금까지 기록된 가장 높은 수치이며 새로운 상황과 장기 난민 상황 해결에 진전이 없기 때문에 증가한 것이다. 2015년에는 전 세계적으로 10만 명당 213명의 난민이 있었지만, 2023년 중반에는 이 수치가 두 배로 늘어나 10만 명당 441명의 난민이 되었다.

따라서 AI를 이용한 이주 패턴의 분석과 이를 기반으로 한 관련 정책을 통한 안전하고 질서 있는 이주 정책을 촉진할 수 있다. 이를 위해 호스트 국가에서 AI 기반의 이주 서비스 제공이 필요하다. 

목표 10.c: 2030년까지 이주자 송금 수수료를 3% 미만으로 낮추고 5% 이상의 비용이 발생하는 송금 경로를 제거한다. 송금액 대비 글로벌 평균 송금 비용은 2016년 7.42%에서 2023년 6.18%로 감소되었다. 

비용이 5% 미만인 이주자 송금 수수료(Corridors offering costs)는 2016년 23%에서 2023년 75%로 증가되었다. 

진전은 분명하지만 목표 10.c를 달성하기 위해서는 지속적인 노력이 더 필요하다. 전술한 바와 같이, AI 기반의 다양한 금융 서비스 프로그램을 은행의 비용 절감을 통한 생산성 증가로 이어지므로 이주자 송금 수수료의 절감에 기여할 것으로 예상된다. 

AI가 향후 우리 인류가 직면해 있는 불균형의 문제를 해결할 것인가, 아닌가에 대한 갑론을박이 많다. 그러나 우리가 보아온 미래 예측은 악당이 AI를 이용하여 삼일천하의 세계를 지배하다가, 선한 영웅이 악당을 물리쳐 평화로운 세계가 찾아온다는 시나리오이다. 

우리나라는 36년 간의 일제의 치하와 6.25 전쟁으로 인한 대사건을 경험하였던 세계 최빈국였음에도 불구하고 경제 선진국으로 발돋움하였다. 그러나 아직도 갈 길이 멀다. 

앞에서 살펴본 AIPI를 살펴보면, 우리가 선진국의 대열에 올라섰으나 AI와 같은 혁신적 기술과 같이 우리가 헤쳐나가야 할 장애물이 아직 많다. 

일제 치하와 6.25 전쟁 후의 최빈국이었던 우리 모습을 더 이상 볼 수 없지만, 작금의 AI 시대를 살아야 하는 우리는 그동안 경험하지 못했던 미래를 개척하는 개척자의 자세로 살아가야 하는 또 다른 목표 앞에 선 것은 자명한 사실이다. 

외적에 대비하여 10만의 군대를 양성해야 한다던 율곡 이이의, 십만양병설처럼, 1,000만의 AI 전문가를 양성하고, 육성하여 국가 경쟁력의 제고는 물론, 전 세계의 불평등과 불균형을 해소하는 인재를 확보해야 할 것이다. 

AI의 부작용만을 생각하여 이를 게을리해선 안 될 것이다. 이를 위해 산학관이 힘을 모아 AI를 포함한 디지털 혁신 조직을 굳건히 하고, 우리의 미래를 대비해야 한다. 

AI와 같은 디지털 혁신 기술을 통해 지배받는다면, 그 미래는 지난 36년이나 6·25 전쟁과 같은 상황보다 더 암울한 시대가 될 것이며, 어쩌면 회복되기 쉽지 않을 수 있다. 

따라서 AI 등 디지털 혁신 기술의 기반 구축을 위한 AI 인력 양병설은 우리의 절실한 과제이며, 이를 위한 정치 지도자들의 이해와 지원이 그 어느 때보다 필요하다. 

참고문헌
United Nations. Goals 10. Reduce inequality within and among countries. Available at https://sdgs.un.org/goals/goal10
International Monetary Fund. AI Preparedness Index (AIPI). Available at https://www.imf.org/external/datamapper/datasets/AIPI#:~:text=AI%20Preparedness%20Index%20(AIPI)%20assesses,integration%2C%20and%20regulation%20and%20ethics.
AI타임스(2024). 멕시코에서 가장 가난한 사람들이 생성 AI로 일자리를 창출하고 성공한 방법. Available at https://www.aitimes.com/news/articleView.html?idxno=163198
Yahoo Finance (2024). Global AI In Banking Market Size To Worth USD 310.79 Billion By 2033 | CAGR Of 31.01%. Available at https://finance.yahoo.com/news/global-ai-banking-market-size-070000429.html?guccounter=1&guce_referrer=aHR0cHM6Ly93d3cuZ29vZ2xlLmNvbS8&guce_referrer_sig=AQAAANc4-4VkE1o2eNECEXlPQAUA3BnYWs-Fnysc6PoncazareQujzAJwVPYJ6BqhofKUwaZ6_9wt1ynZgc5KNs6SxGeHkBQwrg2OsPBq0k1OGu1NlBixbkvSt9RZqK1wIkPnG3rNfKqG6ImMr88GRQujtCyLNCfR5khH0bpD901nXpI

● 세종대학교 경영학과 교수
● 세종대학교 탄소중립ESG연구소 소장
● 세종대학교 대학원 경영학과 ESG경영전공 Founder(2020)/코디네이터
● 세종대학교 공공정책대학원 시니어산업학과 석사과정 Founder(2020)
● 세종대학교 산업대학원 마케팅학과 Founder(2007)(현, 유통산업학과)
● 세종대학교 경영전문대학원 프랜차이즈석사과정 Founder(2006)
● 세종사이버대학교 경영학과 Founder(2005)
● (사)한국프랜차이즈경영학회 회장
● SDX재단 교육연구원 자문단장
● ㈜ESG_BB 자문교수
● 논문과 통계 research and statistics professor 유튜브 채널 운영자