당일 폰테크 [박래군의 인권과 삶]무안국제공항에서 하게 된 질문들

또또링2

25-10-03 07:18 | 조회 50 | 댓글 0

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당일 폰테크 무안국제공항에 내려가는 내내 한 사람을 생각했다. 무안공항 1층에는 ‘12·29 제주항공 여객기 참사 희생자 합동분향소’가 있다. 179명의 위패와 사진 중에서 광주KBS 김애린 기자와 그의 남편 목포MBC 안윤석 PD의 천주교식 위패를 찾았다.
김 기자는 내가 한 대학에서 인권 강의를 하던 때인 2013년 1학기에 두 친구와 같이 내 수업을 들었다. 그 세 친구는 내 수업을 최고라고 평가했고, 강의가 끝난 뒤에도 집회 현장에서 반갑게 만나곤 했다.
“272일째 여기를 떠날 수가 없어요”
방콕에서 귀항하던 제주항공 여객기가 1차로 조류충돌로 의심되는 사고 뒤에 무안공항에 비상착륙하다가 활주로 끝에 설치된 로컬라이저(2ｍ의 콘크리트 둔덕)에 부딪혀 처참하게 파괴되었다.
충돌과 화재로 179명이 숨졌고, 단 2명만 살았다. 9명의 가족 모두가 참변을 당한 경우도 있었고, 5명의 젊은 여성들의 위패 옆에는 살았을 때 함께 찍은 컬러 사진이 놓여 있었다. 희생자들을 찬찬히 돌아보는 중에 공선옥 소설가가 옆에 와서 말한다. “박 선생, 저 아이는 겨우 네 살이야.”
참사 며칠 뒤에 찾아갔던 무안공항은 추운 겨울 날씨에도 조문을 온 사람들이 길게 줄을 서 있었고, 혼란스러운 가운데서도 무척 북적였다.
지금은 아무도 없는 적막강산이었다. 마치 세월호 참사 뒤의 팽목항이 그랬던 것처럼. 조문객들이 작성한 추모의 글이 계단 난간에 겹겹이 붙은 추모의 계단을 올라 2층에 갔더니 “272일째 여기를 떠날 수가 없어요”라고 쓰인 세로 현수막 뒤로 20동 넘는 개인 텐트들이 빼곡히 들어차 있었다.
그들이 떠나지 못하는 이유는 “왜 179명이 돌아오지 못했는지를” 알 수 없기 때문이다. 동행했던 문정현 신부님과 평화바람 식구들이 유가족과 둘러앉아 이야기를 나누었다. 그 자리에는 김애린 기자의 어머님도 계셨다. 애린이 얘기를 하면서 끝내 눈물을 보이신다. “세 친구가 같이 붙어 다니는 게 보기 좋았는데…”
그날의 대화는 두 가지로 좁혀져 진행되었다. 하나는 김유진 유가족 대표가 말했다. 국토교통부 산하 기관인 ‘항공철도사고조사위원회’(사조위)가 12·29 제주항공 여객기 참사에 대해 공정하고 객관적인 조사를 할 수 없기 때문에 진상규명 특별법 제정 운동에 나섰다고 했다. 사조위는 조사 시작 때부터 제대로 정보를 제공하지 않고, 축소·은폐 조사를 한다는 인상을 받기에 충분했다. 그러기에 9월 초에 중간 조사 결과를 발표하려던 것을 유가족들이 막았다.
‘태생적 위험’ 신공항 재고해야
미국의 ‘국가교통안전위원회’(NTSB)나 일본의 ‘운수안전위원회’(JTSB)와 같은 독립적인 조사기구가 있어야 한다.
한국에서도 독립적인 조사기구에 대한 요청은 참사 때마다 높아졌다. 국회에 계류 중인 ‘생명안전기본법안’ 제18조는 독립적인 조사기구를 상설화하는 내용을 담고 있다. 독립적인 조사를 통해 전문성과 객관성을 확보하는 것이 제대로 된 재발방지 대책을 만드는 길이다.
두 번째 질문은 조류충돌에 관한 것이었다. 지난 9월11일, 서울행정법원이 ‘새만금 국제공항 건설 기본계획’을 취소하라고 판결했다. 조류충돌 위험이 과소평가되었다는 것이었다. 무안공항에서 일어난 참사가 주요 근거가 됐다. 8곳에서 신공항 건설이 추진 중인데, 특히 가덕도 신공항과 제주 제2공항이 문제다. 무안공항의 경우 ‘연간 예상되는 조류충돌 횟수’는 0.07회였다. 새만금은 최대 45.92회, 제주는 최대 14.74회다. 문정현 신부님의 말마따나 “짓지 말아야 할 곳에 공항을 지은 것부터” 문제다.
사람을 비롯한 생명이 죽어 나갈 수 있는 위험한 곳에 추진되는 신공항들에 대해 전면적인 재고가 필요하다. 그럼에도 전라북도는 행정법원에 항소했다.
12·29 제주항공 여객기 참사 유가족들은 판결 전 한 달 동안 진행된 새만금 신공항 건설 저지를 위한 ‘새, 사람 행진’에 “우리 같은 유가족이 더는 생기지 않기를” 바라는 마음을 안고 참여했다고 했다. 유가족들은 신공항 사업이 가져올 비극적인 결론을 몸으로 알고 있는 것이다.
그런 유가족들에게 다음주는 더욱더 힘든 시간이다. 추석 명절이기 때문이다. 그날이라도 사람들이 무안국제공항을 찾아주기를 진심으로 바란다.
챗GPT는 인간의 피드백을 학습했다. 이전까지 ‘끝말잇기’ 정도나 가능했던 인공지능 언어모델을 드라마틱하게 향상시킨 핵심 열쇠였다. 챗GPT는 인간이 남긴 텍스트만 기계적으로 학습한 게 아니다. 이후 사람이 만든 예상 질문과 정답 세트를 배웠고, 이를 토대로 챗GPT가 만들어낸 답변에 사람이 다시 점수를 매겨서 돌려줬다. 이른바 인간 피드백을 통한 강화학습(RLHF)이다. 이 피드백을 바탕으로 만든 인공지능 보상 모델이 다시 성능 향상에 쓰였다.
막 챗GPT가 화제로 떠올랐던 2년여 전, 언어모델을 개발하고 있는 김성훈 업스테이지 대표는 한 강의에서 챗GPT의 이 훈련 과정 개념도를 보여주면서 이렇게 말했다. “10년 뒤 인공지능 역사에서 가장 중요한 장면이 무엇이었냐 물으면 이 그림을 꼽을 것입니다.” 김 대표는 “끝말잇기 기계가 우리 말을 잘 알아듣도록 만들어준 핵심 기본 알고리즘”이라고도 말했다. 지금 이 시각에도 챗GPT, 제미나이에 질문하는 우리는 인공지능에 피드백을 제공하고 있다. 이제는 인공지능끼리 피드백을 주고받기도 한다.
인공지능이 피드백으로 향상되는 시대, 인간의 현주소는 어떨까. 16세기 유럽에서 시작된 ‘서신 공화국’이나 조선 시대 이황과 기대승의 편지 교환처럼 논쟁과 피드백은 인간의 지식을 더욱 정교하게 다듬고 확장하는 도구였지만 이제는 아닌 것 같다. 내 편이 얘기하는 정보는 무조건 옳고, 상대편이 얘기하는 정보는 무조건 그르다. 편지는 사라진 지 오래고 확성기만 남았다. 오늘날 인간은 그 어떤 시대보다 많은 정보를 접하고 있지만 그 어떤 시대보다 피드백을 받아들이지 않는 시대에 살고 있는지도 모른다.
데이터저널리즘팀은 지난 대선 선거운동기간 네이버 뉴스 정치분야 기사의 댓글을 분석했다. 극우 성향 교육단체 ‘리박스쿨’의 댓글 공작 흔적을 분석하려는 취지였지만, 댓글의 작성 행태와 내용에 더 주목하게 됐다. 2000년대 새로운 공론장의 하나로 부상했던 댓글 공간은 더 이상 토론과 논쟁, 피드백의 공간이 아니었다. 3만여명도 안 되는 이들이 분석 대상 댓글 130만여개의 절반 가까이 작성하고 있었다. 대선 후보 관련 댓글의 80% 이상이 상대 후보에 대한 비방으로 점철돼 있었고, 댓글 4개 중 하나는 자진삭제되거나 악성댓글 감시스템인 클린봇으로 숨김 처리되고 있었다. 서로 경쟁하듯 적대감 섞인 언어를 내던지는 비방과 혐오의 쓰레기통과 다를 바 없었다.
댓글 공간은 피드백을 잃어버린 오늘날 세태가 극대화된 축소판에 불과하다. 일부 무분별한 정치인과 그 극성 지지자들은 입맛에 맞는 허위조작정보와 유튜브만에 빠져들면서 상대방을 제거해야 할 악으로만 규정한다. 최소한의 공통적인 지점은 사라진 지 오래다. 서로 다른 평행우주에 사는 것처럼 세계를 완전히 다르게 보고 있다.
이런 모습은 인공지능 학습 과정에서 발생하는 문제인 ‘오버피팅(Overfitting)’을 닮았다. 인공지능 모델이 과도하게 훈련 데이터에만 최적화된 나머지, 학습에 사용되지 않은 일반 데이터에 대한 답은 제대로 내놓지 못하는 현상이다. 오버피팅 방지를 위해 여러 기법이 동원되는데 그중 하나가 학습 단계마다 무작위로 일부 뉴런을 꺼 버림으로써 특정 정보에 과의존하지 않고 다양한 패턴을 인식할 수 있게 하는 ‘드롭아웃’이다. 드롭아웃 비율은 사람이 정할 수 있는데, 이렇게 사람이 직접 설정하는 수치를 인공지능 모델이 학습 과정에서 자체 생성하는 ‘파라미터’와 구분해 ‘하이퍼파라미터’라고 한다. 학습 횟수 등도 이에 속한다.
드롭아웃은 내가 믿고 있었던 일부 정보를 버리고 다른 사람의 생각을 받아들이는 과정을 떠올리게 한다. 우리는 우리의 생각을 얼마나 드롭아웃할 준비가 되었을까. 최적의 드롭아웃 비율, 하이퍼파라미터를 찾는 과정은 매우 지난하고 어렵다. 인간 세상의 일도 마찬가지다. 산적한 문제를 해결하기 위해 최적의 공통 입장을 정리하면서 취할 건 취하고 버릴 건 버리는 과정은 고통스럽다. 반면 맞갖은 데이터만 들이켜면서 오버피팅 모델의 높은 정답률에 취하는 건 즐겁고 쉽다. 피드백을 받고 점점 성장해가는 인공지능과, 피드백을 거부하고 점점 과도한 자신감에 빠져드는 인간을 보면서 뭔가 거꾸로 돼 가고 있다는 생각이 든다.