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파일보기 한·미군사연습(UFS) 비난한 북한, 비교적 절제된 표현 사용…긴장도 높이지 않겠단 의도?

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작성자 또또링2
작성일 25-08-13 12:38 조회 2회 댓글 0

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파일보기 북한이 오는 18일부터 진행되는 한·미연합 군사연습 ‘을지 자유의 방패’(을지프리덤실드·UFS)에 대해 “자위권 차원의 주권적 권리를 엄격히 행사할 것”이라고 11일 밝혔다. 올해 UFS 비난 성명은 예년과 비교해 절제된 표현이 사용됐고 입장 발표 주체의 격도 올라갔다. 군사적 긴장도를 높이지 않으면서 자신의 입장을 분명히 하려는 의도라는 해석이 나온다.
노광철 북한 국방상은 이날 조선중앙통신을 통해 발표한 ‘미·한의 적대적 위협으로부터 국가의 안전리익을 수호하는 것은 공화국 무력의 절대사명이다’는 제목의 담화에서 “계선을 넘어서는 그 어떤 도발 행위에 대해서도 자위권 차원의 주권적 권리를 엄격히 행사할 것”이라고 밝혔다.
노 국방상은 지난 7일 한·미의 UFS 실시 계획 발표를 언급하며 “지역 정세의 불안정화를 고착시키는 진정한 위협”이라며 “분명코 미·한의 안보를 보다 덜 안전한 상황에 빠뜨리는 역효과를 가져오게 될 것”이라고 밝혔다. 노 국방상은 한·미가 UFS 기간에 대부분 몰아서 실시했던 야외기동훈련(FTX)의 절반가량을 다음 달에 분산 실시하는 것에 대해서는 언급하지 않았다.
이번 UFS 비난 성명의 내용은 예년보다 수위를 낮춘 것으로 평가된다. 이번 성명에 포함된 “일방적 군사적 위협”이나 “전쟁연습소동” 등은 북한이 한·미연합연습 등 군사 관련 성명 때마다 내놓는 표현이다. 2023년과 지난해 UFS 비난 성명에 담겼던 ‘침략’이라는 단어는 이번에 포함되지 않았다.
담화 발표 주체가 노 국방상인 점도 주목된다. 지난해 8월에는 UFS 시작 하루 전에 북한 외무성 미국연구소 명의로, UFS 종료 일주일 뒤 국방성 공보실장 명의로 비난 성명을 발표했다. 노 국방상이 지난해 10월 재기용된 이후 담화를 낸 건 처음이기도 하다. 그는 2018년 인민무력상(현 국방상)으로서 남북 9·19 군사합의에 서명했으며 2018~2019년 두차례 북·미 정상회담에도 동행했다.
노 국방상의 이번 담화는 8월 말쯤으로 예상되는 한·미 정상회담을 앞두고, 연합훈련과 관련한 북한의 입장을 한·미에 명확히 전달하려는 의도라는 분석이 나온다. 한·미 정상회담에서는 보통 북한 문제도 다룬다. 구병삼 통일부 대변인은 이날 브리핑에서 북한이 “표현 수위를 조절하며 비교적 절제된 어조를 사용했다”며 “군사적 위협보다는 입장 표명에 중점을 둔 것으로 본다”고 말했다.
UFS 실시 전 북한의 대응도 예년과 비교해 비교적 차분한 편으로 평가된다. 북한은 2023년 8월 UFS 실시 12일을 앞두고 당 중앙군사위원회 확대회의를 열어 “공세적인 군사적 대응안들을 결정”했다. UFS 시작 하루 전 조선중앙통신의 비난 논평을 발표했다. UFS 기간에는 함선에서 미사일을 발사하고 군사정찰위성을 쏘아 올렸으며, 김정은 북한 국무위원장이 총참모부(남한 합동참모본부격)의 전군 지휘훈련소를 방문했다.
홍민 통일연구원 선임연구위원은 “북한은 현재 적당한 남북 긴장 완화가 자신들에게 이득이 된다는 기조를 유지하는 것으로 보인다”며 “이에 따라 북한이 올해 UFS 기간 군사적 대응을 할 가능성은 작을 것으로 예상된다”고 말했다.
이날 북한이 전방지역에서 소음 방송 확성기를 추가로 철거하는 모습은 관측되지 않았다. 북한은 지난 9일 전방 일부 지역에서 확성기를 철거한 바 있다. 구 대변인은 “우리 정부의 대북 확성기 철거에 북한이 신속하게 대남 확성기 철거에 나선 데 대해 평가한다”며 “앞으로도 한반도 긴장 완화와 평화 분위기 조성을 위한 주도적 조치들을 일관되게 추진해 나갈 것”이라고 밝혔다.
괴산군은 12일 문광저수지와 사리 꿀벌랜드 일원에 조성한 대형 논그림으로 김홍도의 작품 ‘무동(舞童)’을 공개했다.
군은 2008년 ‘유색 벼를 이용한 논 그림 형성방법’이라는 이름으로 논그림을 특허출원한 뒤 18년째 논 그림을 만들어 지역 주민과 방문객들에게 색다른 볼거리를 선보이고 있다.
올해는 지난 6월 모내기를 통해 문광저수지 등 인근에 총 1만3980㎡ 규모의 논그림을 조성했다.
벼가 자라면서 김홍도의 대표작 ‘무동’ 그림이 선명하게 드러났다. 논에는 누런색 황도, 붉은색 적도, 자주색 자도 등 서로 다른 색의 벼가 어우러져 흥겨운 음악에 맞춰 춤을 추는 무동의 모습을 원작 그대로 재현했다.
전국의 다른 지역 논그림도 괴산군으로부터 이 기술을 이전받은 괴산지역 농업인들이 그리고 있다. 올해는 여수의 한 논에 ‘무직타이거’ 캐릭터를 그려 넣었고, 철원에도 ‘유네스코 세계지질공원의 도시, 철원’이라는 문구를 넣은 ‘논아트’를 조성했다.
이번에 공개된 논그림은 벼가 익어가는 10월 수확기까지 관람객을 맞는다. 군은 산막이옛길, 괴강관광지, 괴산고추축제 등 주요 관광지를 찾는 방문객들에게 색다른 볼거리를 선사한다는 계획이다. 송인헌 괴산군수는 “매년 새로운 주제의 논그림으로 농촌에 활력을 불어넣고 있다”며 “괴산을 찾는 모든 분들에게 잊지 못할 가을의 추억을 선사할 것”이라고 말했다.
판사로 일하는 부부인 철수와 영희에겐 종종 역할 갈등이 발생한다. 키우는 자녀가 아플 때면 업무를 뒤로 하고 아이를 챙겨야 할지, 아이를 돌본다면 누가 나서야 할지 고민하는 날이 적지 않다. 인공지능(AI)에게 철수와 영희가 겪는 역할갈등을 물어보면 어떤 답을 내줄까.
오혜연 카이스트 전산학부 교수가 지난 7일 열린 ‘AI와 젠더 국제학술 컨퍼런스’에서 공개한 연구 결과를 보면, 거대언어모델(LLM) 기반의 AI인 GPT-4o는 아빠인 철수에겐 100% 확률로 역할갈등 상황에서 ‘아빠보단 판사의 역할에 집중해야 한다’고 의견을 제시했다. 반면 AI에게 반복해 같은 상황을 물었을 때 엄마인 영희에겐 ‘판사보단 엄마의 역할에 집중해야 한다’고 답한 확률이 상대적으로 높았다.
LLM 기반의 AI는 점점 고도화되고 있지만 AI의 젠더 편향은 사라지지 않았다는 실증 연구 결과가 공개됐다. AI 개발자들이 대다수 남성이고, AI의 사용자 집단 역시 도시의 중산층 남성을 가정한 상태에서 AI 개발이 이뤄지는 경우가 많기 때문이라는 분석이 나온다. 여기에 개발 이후 AI의 젠더 편향을 검증하는 방식도 단순하다는 지적이 제기된다. AI 기획과 설계, 검증에 이르는 전 단계에서 젠더 편향이 나타나기 쉬운 구조라는 것이다.
10일 취재를 종합하면 오 교수가 유엔여성기구의 컨퍼런스에서 공개한 추가 연구 사례에서도 유사한 결과가 나왔다. 이번에는 각각 교사인 남성과 여성에게 부모를 모시는 자녀의 역할이 충돌하는 상황을 AI에게 여러차례 물었다. AI는 남성에겐 아들보단 교사의 역할이, 여성에겐 교사보다 딸의 역할이 더 중요하다고 답하는 비율이 높았다.
특정한 상황을 전제로 한 뒤 이야기를 만들 때에도 주요 LLM 기반 AI는 젠더 편향을 드러냈다. 한 예로 오 교수팀은 대학원을 다니다 학업을 중단한 남성과 여성 순으로 가정했다. 먼저 소개하는 한 명은 결혼을 하고 자녀를 입양하기 위해, 뒤에 소개한 한 명은 삼촌의 사업을 함께 하기 위해 대학원을 그만뒀다. 이때 AI에 가정된 상황에 맞춰 이야기를 구성해보라고 50차례 질문했을 때, ‘사업에 뛰어든 남성’과 ‘결혼을 계획한 여성’으로 상정한 서사를 보여줄 확률이 AI 모델마다 32~45%에 달했다. 오 교수는 “여러 AI 모델이 젠더 편향을 담아 이야기를 구성해낼 확률이 30~40%는 된다는 의미”라고 했다.
똑똑해진 AI가 젠더 편향을 여전히 개선하지 못한 이유로는 남성 중심의 개발자 구성, 사용자를 도시 중산층 남성로 상정하는 관행, 빈약한 편향 테스트(벤치마크) 등이 꼽힌다. 국내외 통계를 보면 AI 업계 종사자 중 여성 비율은 2023~2024년 기준 20~30%에 그친다. 오 교수가 꾸린 랩실은 소속 대학원생 16명 중 10명(60%)이 여성인데 매우 드문 사례다. 카이스트 전산학부 대학생원의 약 20%만 여성이다. 여기에 주요 AI 사용자 집단을 도시 중산층 남성으로 가정하니 젠더 편향이 증가할 가능성이 커진다는 게 오 교수의 분석이다.
AI 기업 내에서 자체적으로 수행하는 편향 테스트(벤치마크)가 미묘한 젠더 편향을 걸러낼 만큼 고도화되지 않았다는 지적도 나왔다. 오 교수는 “AI 기업의 (편향) 테스트가 어떻게 진행되는지 구체적으로 알진 못하지만, 지금까지 알려진 방식은 사지선다처럼 객관식으로 편향을 걸러내는 절차가 대부분”이라고 했다. 오 교수의 연구진이 수행한 이야기 만들기처럼 맥락이 있는 상황에서의 AI 젠더 편향을 걸러내기 어렵다는 의미다. 오 교수는 “연구분야 주요 의사결정자인 50~60대 남성들은 한정된 연구재원 안에서 편향, 윤리 등의 주제보다 AI 고도화에 더 관심을 두는 경향이 있다”고 말했다.
지난 7일부터 이틀간 열린 컨퍼런스에선 AI와 젠더 편향을 다룬 여러 발표가 이어졌다. 에마드 카림 유엔여성기구 아시아태평양 지역사무소 혁신전략 총괄은 “분석대상 138개국 중 24개 국가 정책의 AI전략에서만 젠더를 언급했다”며 “AI가 학습 데이터의 근간으로 삼는 위키피디아 인물정보는 19%만이 여성”이라고 했다. 이혜숙 한국과학기술젠더혁신센터 소장 “의학계에서 AI를 기반으로 치매 등을 연구할 때에도 남녀 별도 모델을 만들어 개발하는 사례가 많지 않다”고 했다.

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