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폰테크 카페 로봇이 공항주차장에서 출국장까지 캐리어 배송해준다

작성일 25-12-13 18:45

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작성자 또또링2 조회 7회 댓글 0건

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폰테크 카페 # A씨는 겨울휴가를 내고 초등학생인 두 아이와 함께 해외여행을 떠나기로 했다. 인천공항 주차장의 빈 곳을 눈으로 찾기 어려웠는데 ‘인천공항 주차내비’ 앱을 이용하니, 경로상 최적 주차장의 빈 주차면까지 안내됐다. 주차 후에는 실내 내비게이션으로 바뀌어 수속 카운터까지 최단 경로를 알려준다. 짐이 많았지만 캐리어 배송 로봇이 주차장 앞 교통센터에서 출국장까지 짐을 옮겨주니 아이들과 손잡고 편하게 출국장으로 향할 수 있었다.
행정안전부는 10일 인천국제공항공사, 인천광역시, 인천광역시 중구청과 업무협약을 체결하고 ‘캐리어 배송·순찰 로봇 서비스’를 시범 운영한다고 이날 밝혔다.
이번 업무협약은 인공지능(AI)·주소기반 이동지능정보 사업의 실증과 확산을 위해 마련됐다. 지난 2월부터 행안부는 인천국제공항 제1터미널에서 주차장 공간정보와 실내 측위정보를 통해 주차장 내비게이션 인천공항 주차내비 앱 서비스를 시범 제공 중이다.
빈 주차면 정보를 실시간 반영하여 경로상 최적 주차 자리를 안내하고, 하차 후에는 목적지까지의 도보경로를 연속적으로 안내받을 수 있도록 지원하고 있다.
이번 업무협약으로 캐리어 배송·순찰 로봇 서비스도 추가로 시범 운영된다. 임산부, 장애인, 유아동반 고객 등 교통약자의 편의를 위해 주소 기반으로 작동하는 자율주행 로봇이 최대 3개의 캐리어를 운반한다. 로봇은 제1터미널 교통센터(지하1층 주차장 입구)와 입·출국장 입구(배달점)에서 이용할 수 있다.
제1터미널 1층(입국장)과 3층(출국장) 버스탑승 대기장소에서는 순찰 로봇이 운영된다. 흡연 금지구역을 자율주행으로 순찰하며 음성을 출력해 흡연 금지를 안내한다.
행안부는 매년 선도 지자체를 선정해 드론 및 로봇과 주소정보를 융복합한 서비스 모델 개발 시범사업을 추진하고 있다. 지난해 전남 무안에서 쇼핑몰·주차장 간 로봇 배송 서비스를 시범운영했고 충남 보령에서 드론 기반 섬 지역 물품 배송 서비스도 진행했다.
향후 보완사항 등을 반영해 전국 규모의 서비스 구현을 위한 연도별 실행 계획을 수립할 예정이다.
박연병 자치혁신실장 직무대리는 “인천공항의 서비스 모델과 같이 주소정보가 다양한 신산업과 연계되어 국민 편의를 증진할 수 있도록 하겠다”라고 밝혔다.
지난 2일 법인세율을 과세표준 구간별로 1%포인트씩 인상하는 내용의 법인세법 개정안이 국회 본회의를 통과했다. 법인세율 인상 또는 인하의 필요성과 그 효과는 그동안 많은 연구자들의 관심 주제였고 여러 입장이 존재한다. 실증연구에서도 다양한 결과가 있어 어느 쪽이 절대적으로 옳다 그르다고 말하기 어려운 문제다.
이번 개정안에 대해서도 비판적인 입장이 있을 수 있다. 다만 이번 개정안을 바라볼 때 한 가지 생각해봐야 할 점이 있다. 바로 “정부는 조세를 왜 부과하는가”라는 근본적인 질문이다. 법인세법은 제1조에서 “법인세를 공정하게 과세하고 납세의무의 적절한 이행을 확보하며 재정수입의 원활한 조달에 이바지함을 목적으로 한다”는 입법 목적을 밝히고 있다. 법인세를 비롯한 모든 세금은 기본적으로 정부가 그 역할을 수행하는 과정에서 필요한 재정수입을 조달하기 위해 존재한다. 즉 법인세는 단순히 ‘기업소득에 대한 세금’이기도 하지만 ‘사회 전체의 공동 번영을 유지하는 기본장치’로서의 의미도 있다.
현재 우리나라는 경기둔화와 저성장이 장기화되면서 ‘경제회복과 지속성장’이라는 과제를 마주하고 있다. 지난 정부에서는 법인세율 인하 등 감세정책을 통해 경제회복을 기대했으나 성장도 부진하고 세입 기반도 크게 약화됐다. 그 주요 원인 중 하나가 법인세율 인하에 따른 법인세 수입 감소다. 2022년 104조원이었던 법인세 수입은 2024년 63조원으로 급감했다. 이러한 상황에서 현 정부는 기업의 세 부담 완화보다는 더 지속 가능한 성장 기반을 마련하는 데 중점을 두는 조세정책을 선택한 것으로 보인다.
그 핵심이 바로 법인세율을 2022년 이전으로 되돌리는 것이다. 정부는 과세 정상화를 통해 약화된 재정건전성을 회복하고 확보된 재원으로 서민과 중소기업을 지원해 내수 기반을 강화하고, 인공지능(AI) 등 미래 첨단 전략산업과 혁신 생태계 구축을 지원해 지속성장을 위한 기반을 다지겠다고 한다. 이는 결과적으로 소비와 내수의 진작을 통해 기업 활동을 뒷받침해 세입 기반 확충-재정의 적극적 역할 수행-경제 성장-세수 증가의 선순환 구조로 이어질 수 있다.
영국, 프랑스 등 주요국도 코로나19 이후 약화된 재정건전성을 회복하기 위해 법인세율을 인상함으로써 경기반등의 계기를 마련하고 있다. 최근 OECD가 발간한 ‘세계 조세정책 개혁’ 보고서도 법인세 인하 추세가 멈췄으며 각국은 기후대응, 기술혁신과 연구·개발 등 특정 분야로의 투자를 유도하는 다양한 공제·감면 제도를 채택하고 있다고 평가하고 있다. 올해 세제개편안도 이러한 추세에 부합한다. 법인세율 정상화로 적정 세입 기반을 확보하면서 세제 지원 대상인 국가전략기술의 범위에 AI 분야 세부기술을 신설하는 등 꼭 필요한 부분을 선별해 지원의 효과성을 높이고자 한 것이다.
법인세율을 올리더라도 해외와 비교하면 지방세를 포함한 세율은 27.5%로, OECD 회원국 중 우리와 유사한 경제 규모를 가진 국가들과 비슷한 수준이다. 주요 20개국(G20)의 평균은 27.4%이고, 한국과 비슷한 경제 규모에 해당하는 ‘30-50 클럽’(1인당 국내총생산 3만달러·인구 5000만명 이상인 국가)의 평균이 27.2%다.
중소기업의 세 부담이 커진다는 우려도 과장됐다. 중소기업은 4단계 누진세율 중 가장 낮은 세율이 적용될 뿐만 아니라, 업종·지역 등에 따라 법인세를 5~30% 감면받는 등 폭넓은 세제 지원을 받는 점을 고려할 때 우려할 만한 수준은 아니다. 공정한 세제와 튼튼한 재정은 지속 가능한 성장을 떠받치는 기둥이다. 법인세율 정상화는 재정의 장기적 균형과 정부의 역할 및 책임을 중시한 선택이다. 이번 법인세율 조정을 통해 안정적 세입 기반을 확충함으로써 정부의 적극적 재정을 마중물 삼아 우리나라의 성장 동력을 이끌어낼 수 있기를 기대한다.
요즘 대학에선 생성형 인공지능(AI) 사용을 제한하고, 수업 시간에 ‘과제’를 하도록 하는 경우가 늘고 있다. 서강대 교양수업 <인문사회와 글쓰기>도 그 중 하나다. 미리 써온 문장 없이 자료조사만 해올 수 있었는데도, 일부 학생들의 과제물에선 챗GPT 표절율이 ‘기준치’(15~20%)를 넘어섰다. 수업을 맡은 박숙자 서강대 전인교육원 교수는 “학생들이 AI 첨삭의 도움을 받은 뒤 절반쯤 문장을 외워 왔다고 하더라”라고 했다.
토론·발표로 이뤄진 경인교대 교양수업에선 올해 1학기 ‘질문’이 논란이 됐다. 교원의 정치기본권처럼 논쟁적 주제로 조별 발표를 하면, 다른 조원들이 질문을 던지는 식으로 구성된 수업이다. 발표와 질문 모두 평가 대상이다. 미리 업로드된 발표자료 초안을 생성형 AI에 넣어 질문을 준비해온 학생들이 드러나면서 2학기부턴 ‘질문시 AI 사용 금지’가 담긴 가이드라인이 제시됐다. ‘발표문의 퇴고·윤문’ ‘발표문의 PPT 변환’에선 AI 사용을 허용하고 ‘발표초안 작성’ ‘발표문 작성’에는 AI 사용을 금지했다.
2023년 생성형 AI의 급격한 발전이 시작된 뒤 대학생들은 자유자재로 AI에 질문을 던지고 자료를 ‘먹이기’ 시작했다. 30명의 이공계·인문계 대학생들에게 대학 수업을 듣고 학습할 때 AI를 얼마나 사용하는지 묻자 “AI를 선호하지 않을 순 있지만 안 쓰는 사람은 없을 것”이라는 답변이 돌아왔다. 지난달 17일 경인교대의 미디어 리터러시 수업에선 과제의 주제를 20분 넘게 정하지 못하자 한 학생이 웃으며 “(챗)GPT한테 물어볼까?”라고 했다.
이 수업에 참석한 교대생들에게 AI 사용법을 물었더니 수업자료인 이미지, PDF, 음성파일을 AI에 ‘먹인다’고 했다. 이어 “교수님이 깜짝 놀랄 만한 쟁점과 논리를 뽑아달라고 부탁하죠” “수업에서 이해하지 못한 이미지를 AI에 먹였더니 생각보다 너무 잘 가르쳐주더라고요”처럼 다양한 답변이 쏟아졌다. 초등 임용고시를 준비하는 학생들이 “학습자료, 기출문제를 AI에 학습시킨 뒤 모의고사 10세트를 만들어달라고 해 푼다”고도 했다.
대학생들이 모두 AI에 의존한다고 단정지을 순 없지만 수업 이해와 과제, 시험 대비까지 AI에 광범위하게 의지하는 경향이 뚜렷해진 것만은 사실이다. AI를 활용한 부정행위에 관심이 쏠려 있지만 이미 AI가 학생들의 필수 교보재로 자리잡은 상황에서 어디까지 AI를 학습에 활용할지, 학생들의 역량은 어떻게 기르고 평가할지 적정한 ‘선’을 만들어야 한다는 데에 의견이 모였다.
2020년 대학에 입학한 경인교대 4학년 이재원씨(25)에겐 군입대 전후로 세상이 바뀌었다고 느낄 정도로 학습 환경이 달라졌다. 그는 “1~2학년 때는 AI 없이 공부를 하다, 이제는 과제물이나 수업 PDF를 AI에 넣어 학습시키는 게 일상이 됐다”고 말했다. 적응은 어렵지 않았다. 이씨는 교대생 필수과목 <수업시연> 강의자료를 AI에게 넣은 뒤 아이디어를 3~4개 뽑아달라고 한다. AI가 보여준 아이디어를 토대로 최종 수업시연안을 만든 그는 “과정을 (AI에) 도움받고 최종 결과물은 직접 만들기 때문에 죄책감은 크게 느끼지 않는다”고 말했다.
취재과정에서 만난 대학생들은 대부분 이씨처럼 AI를 폭넓게 썼다. 시험시간에만 월 5만원을 내고 강의와 자료 요약·퀴즈출제를 해주는 AI를 사용하는 사례, 정해진 논리와 답이 있는 이과 지식을 소크라테스 문답법을 응용해 AI와 대화하며 학습하는 학생까지 활용법이 다양했다. “AI 사용을 막을 수 없다고 판단한 교수들이 사용을 권장하는 분위기도 있다”고도 했다. 다만 교수자-학습자의 개인 성향에 따라, 학과에 따라, 기존 AI 활용경험에 따라 AI를 사용하는 정도가 제각기 달랐다.
서강대 신문방송학과 1학년인 채영주씨(20)는 4종류의 생성형 AI를 사용하는 ‘헤비 유저’에 속한다. 고교 수업시간에 생성형 AI 사용법을 익혔다고 했다. 글쓰기 과제라면 자료 검색은 퍼플렉시티로, 글의 구조를 잡고 초안을 쓰는 작업은 챗GPT와 함께한다. 채씨는 “챗GPT의 결과물을 클로드에 먹이고, 저의 문체도 함께 (AI에) 먹인 뒤에 ‘초안을 리라이팅해줘’라고 한다”며 “제가 직접 리라이팅까지 하면 GPT킬러에도 잘 안 걸린다”고 했다.
학생들 상당수는 AI와 협업해 만들어낸 과제물을 “나의 결과물”로 여겼는데 채씨는 그 이유로 “중간중간 필요한 부분에는 제 의견을 직접 넣는다”는 점을 들었다. 그는 “생성형 AI를 안 쓰면 공부의 효율이 떨어지는 느낌이 든다”며 “좋은 도구가 있는데 안 쓰는 건 약간 손바닥으로 하늘 가리는 느낌”이라고 했다. 다만 시험에서 사용을 금지하는 경우, 배움의 효과를 위해 교수자가 금지하는 경우에는 “AI를 안 써야 한다고 생각한다”고 했다.
인문계 학생들은 이공계생들이 “AI를 더 많이 사용할 것”이라고 했는데, 이공계생들은 “활용빈도가 높지만 개인차가 생각보다 크다”고 했다. 경희대 컴퓨터공학과에 재학 중인 최원준씨(26)는 “스팸메시지 확인처럼 일상에선 AI를 적극 활용하지만 오히려 공부할 때에는 신뢰도가 신경쓰여 AI를 쓰는 비중은 10% 안팎”이라고 했다. 같은 과의 진민성씨(23)는 “어려운 수학문제나 계산 과정을 챗GPT, 퍼플렉시티에 번갈아가며 물어 크로스체크를 한다”며 “공부하면서 80% 가량은 AI를 사용하는데 AI의 원리를 알다보니 더 잘 쓰는 측면도 있고 AI로 공부 속도를 높이는 데 주로 사용한다”고 했다.
AI가 대학교육에 들어오는 흐름을 막을 수 없다고 판단한 교수들이 늘어나면서 이공계만이 아니라 글쓰기나 철학 등 인문계열 교수 중에서도 AI를 수업시간에 활용하는 사례가 점차 증가하고 있다. 박숙자 서강대 교수는 글쓰기 교양 수업을 통해 글쓰기에서의 AI 활용을 가르치는 교수 중 한 명이다.
지난달 26일 서울 마포구 서강대에서 진행된 <인문사회와 글쓰기> 수업의 수업도구는 생성형 AI였다. 이날 진행된 챗GPT를 활용한 ‘프롬프트 글쓰기’ 강의에선 학생 26명이 6개조로 나뉘어 조별 토의를 했다. 학생들은 ‘나’의 정체성을 토론 대회 참가자나 연구원 등으로 설정하고 ‘토론대회 1등’ 같은 목표를 AI에 입력했다. AI는 ‘넷플릭스, 문화 다양성을 축소시키나’ 등 학생들이 입력한 논제와 주장에 맞춰 토론 근거를 제시했다. 경제력에 따른 AI 활용격차를 줄이려 모든 학생은 같은 버전의 AI를 사용하게 했다. 학생들은 AI가 제시한 정체불명의 인용출처를 보고는 “이름이 너무 권위있어 보인다”며 웃었다.
박 교수가 맡은 이 수업은 지난해 2학기 때부터 AI를 활용한 글쓰기 수업이 1차시씩 포함됐다. 학생들은 입력하는 명령어에 따라 AI의 결과값이 달라지는 것을 함께 경험했다. 박 교수도 직접 AI를 쓰는 빈도를 늘리면서 챗GPT의 생성 문법을 익혔고, 이젠 학생들의 과제물이 AI의 산출물인지 아닌지 어느 정도 구별할 수 있게 됐다. 박 교수는 “학생들의 과제물에서 생성형 AI 표절율이 높게 나왔고, 더는 생성형 AI 산출물이 곧 글쓰기라고 이해하게 해선 안 된다고 생각했다”며 “대부분 생성형 AI를 사용하는 상황에서 ‘AI를 쓰지 마라’는 식의 접근은 근시안적이라고 봤다”고 했다.
김남호 고려대 철학연구소 연구교수는 내년 1학기 과학기술과 사회윤리를 다룬 수업을 AI 활용 기반으로 구성하고 있다. “과거보다 교수자의 역할이 더 중요해진 시점”이라는 그는 수업에서 아이디어 생성과정과 자기화 과정을 강조한다. 아이디어 생성과정은 AI에 질문하는 방법을 가르치는 데 초점을 맞췄다. AI에 프롬프트를 다각도로 넣어보며 과제의 구체적 주제를 설정하는 식이다. 김 교수는 “과학 기술의 발전을 더는 되돌릴 수 없다면 현명하게 대응해야 한다는 게 중론”이라며 “학생들이 AI를 많이 사용한다고는 하지만 필요한 질문을 못 넣는 경우가 많다”고 했다.
AI가 얼개를 그려준다고 해서 학생들이 바로 ‘내 과제물’로 소화하는 경우는 많지 않다. AI 산출물을 그대로 쓴다면 사고력과 비판력이 길러지지 않아 교육적 효과가 크지도 않다. 챗GPT를 쓰면 질문이 다 남기 때문에 결론을 도출하는 데까지 나온 사고과정도 평가 대상이다. 그는 “학생들이 생각을 AI에 외주화하면 안 된다”며 “AI가 내놓은 아이디어를 어떻게 수정하고 사용할지 추체적으로 고민하는 ‘자기화 과정’이 반드시 필요하다”고 했다.
생성형 AI는 2023년 이후 비약적으로 발전했지만 대학은 제자리에 머물렀다. “생성형 AI 시대에는 과정평가와 구술평가가 효과적일 것”(김효은 한밭대 인문교양학부 교수)이라는 의견이 주를 이루지만, 오히려 대학은 대형강의와 비대면 강의 개설에 집중하며 과정평가나 구술평가를 어렵게 만들었다. 한 예로 중앙대는 2019년 2학기 온라인 강의가 19개였는데 올해 2학기에는 263개까지 늘었다. AI 활용 가이드라인에서 과정평가나 구술평가를 평가의 대안으로 제시한 성균관대도 같은 기간 온라인 강의가 69개에서 215개로 증가했다.
국민대·동국대·부산대 등 20개 대학의 AI 활용 가이드라인을 봤더니 윤리적 쟁점이 빠진 항목이 많았다. AI에 개인정보 기입만 주의시킬 뿐, 입력한 데이터의 학습데이터 활용 문제까지 언급한 대학은 없었다. 활용하는 AI의 비용격차로 발생할 수 있는 학습격차를 언급한 가이드라인도 찾지 못했다.
AI 활용의 수준을 바라보는 대학들의 관점은 ‘활용’과 ‘제한’ 사이에서 무게의 추를 달리한다. 고려대는 2023년 ‘학습자의 AI 사용 권리’에 초점을 맞춘 AI 활용 가이드라인을 발표했다가, 올해 ‘AI 사용 윤리’에 방점을 찍은 수정 가이드라인을 공개했다. 인제대는 ‘시험·퀴즈 등에서 생성형 AI 사용 엄격히 제한해야 한다’ ‘중간·기말고사는 반드시 오프라인으로 진행’ 등 규제적 성격의 가이드라인을 제시한 반면, 강원대는 활용에 무게를 둔 ‘생성형 AI를 새로운 학습도구로 인식하고 적극적으로 탐색해 혁신적인 학습방식을 찾도록 노력’을 가이드라인에 담았다.
대학이 만든 가이드라인이 부정행위 방지나 평가방식에 초점을 맞추다보니 ‘AI를 어느 선까지 대학 교육에서 활용하는 게 타당한지’ 고민하는 대목을 발견하긴 어렵다. ‘생성형 AI에 지나치게 의지할 경우 논리적 사고나 창의력, 문제해결력 같은 다양한 학습 역량 개발에 부정적 역할을 미칠 수 있음을 인지하는가’(이화여대)처럼 일부 자가 진단 항목에만 질문이 담겼다. 박숙자 교수는 “AI 활용에 관해 개방-폐쇄만이 아니라 어느 수준으로 사용할지 논의해야 하는데, 이같은 과정없이 활용만 이야기하는 것도 위험하다”고 했다.
응용언어학자인 김성우 박사는 교수자-학습자가 AI 활용의 ‘선’을 합의해 만드는 게 중요하다고 했다. 그렇지 않으면 학생들은 대개 부정행위를 하지 않는 선에서 AI를 최대치로 활용하는 데 주력할 가능성이 크다. 김 박사는 “요즘 AI를 활용하며 사고 과정을 ‘내’가 이끌었다면 그건 ‘내’가 쓴 것으로 생각하는 학생들이 많다”며 “글쓰기라고 하면 사고의 과정이 체화돼 나온 결과물인데, AI에 던진 질문에 대한 답을 위주로 글을 구성했다면 체화된 글로 보긴 어려울 것 같다”고 했다.
조사한 20개 대학의 AI 가이드라인은 교수자에게 AI 활용을 자율로 맡기고 있기 때문에, 교수자-학습자의 합의는 여건이 갖춰 있다면 가능하다. 실제 최근 다수의 수업에선 강의계획서나 구두로 “특정 활동에서 AI 활용시 감점”과 같은 별도 가이드라인을 제시하고 있다. 그는 “왜 이때 AI를 쓰면 학문을 하는 데 있어서 중요한 역량이 되는지, 반대로 어떤 때에는 AI를 쓰지 않는 것이 좋다고 생각하는지를 교수들이 설득해야 한다”고 했다.