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배드민턴 복식 간판 서승재(27·사진 오른쪽)가 배드민턴 세계개인선수권대회 2연패를 달성했다.
남자 복식 세계랭킹 1위 서승재와 김원호(25·왼쪽)는 1일 프랑스 파리 아디다스 아레나에서 열린 대회 결승전에서 중국 천보양-류이(11위)를 2-0(21-17 21-12)으로 꺾었다. 1게임에서 17-17로 맞서다 내리 4득점으로 게임을 따냈고, 2게임은 시작부터 8-0으로 앞서 나가며 여유 있게 우승을 결정지었다.
서승재와 김원호는 대회 내내 세계 1위다운 기량을 과시했다.
준결승에서는 덴마크의 킴 아스트루프-안데르스 스카루프 라스무센을 2-0(21-12 21-3)으로 꺾었다. 통산 387승으로 세계 남자 복식의 전설로 불리는 상대를 27분 만에 제압했다.
결승에서 만난 중국조도 크게 힘들이지 않고 40분 만에 이겼다. 대회 전 박주봉 감독은 “남자 복식은 선수들 기량이 종이 한 장 차이”라며 염려했지만 기우였다.
서승재는 2023년 덴마크 코펜하겐에서 열린 세계선수권에서 남자 복식과 혼합 복식을 휩쓸고 2관왕에 올랐고, 짝을 바꿔 출전한 이번 대회에서도 남자 복식 우승을 차지했다.
세계배드민턴연맹(BWF)은 홈페이지에서 “유일하게 세계선수권 타이틀을 지켰다”고 서승재의 2연패를 알리며 “서승재와 김원호가 이번 시즌 막을 수 없는 행보를 이어왔지만 결승에서 천보양-류이를 이렇게 압도적으로 무너뜨릴 거라고 예상한 사람은 많지 않았다”고 감탄했다.
서승재는 한국 배드민턴 복식 간판이다. ‘레전드’ 이용대의 은퇴 이후 한동안 찾지 못하던 후계자 자리를 꿰차고 나섰다. 그 본격적인 시작이 2023년이었다. 당시 강민혁(남자 복식), 채유정(혼합 복식)과 호흡하며 세계선수권 2관왕을 포함해 국제 무대를 휩쓴 서승재는 여자 단식 안세영과 함께 그해 BWF 올해의 선수상을 수상했다. 늘 단식 선수가 받던 상을 복식 선수가 차지할 정도로 그해 서승재의 성과는 압도적이었다.
파리 올림픽에서는 남자 복식과 혼합 복식에서 모두 메달을 따지 못해 아쉬움을 삼킨 서승재는 이후 남자 복식 한 종목에만 집중하기로 했다. 지난 1월 김원호와 새 복식 조를 꾸렸다.
둘의 시너지 효과는 무시무시하다. 왼손잡이에 후위 공격이 강한 서승재, 탄탄한 수비와 네트 플레이가 돋보이는 오른손잡이 김원호가 뭉치면서 둘의 장점은 극대화됐다. 세계선수권 전까지 올해 열린 주요 국제대회만 4차례 우승했고, 조 결성 7개월 만인 지난달 세계 랭킹 1위까지 올랐다.
서승재는 세계선수권 2연패로 세계 최강임을 확실하게 증명했다. 남은 목표는 파리에서 이루지 못한 올림픽 금메달이다. 서승재도, 김원호도 2028년 LA 올림픽 우승을 머릿속에 그리고 있다.
대표팀은 서승재-김원호의 남자 복식 금메달과 안세영의 여자 단식 동메달로 이번 대회를 마무리했다.
지방소멸 위기를 진단하고 균형발전 과제를 모색하는 토론회가 대전 서구의회에서 열렸다.
대전 서구의회는 4일 의회 간담회장에서 서지원 의원 주관으로 ‘지방소멸위기와 국가균형발전의 방향 설정’을 주제로 한 정책토론회를 개최했다.
이날 토론회는 인구 감소와 수도권 집중 현상으로 가속화되고 있는 지방소멸 위기를 진단하고 국가균형발전 전략을 논의하기 위한 자리로 마련됐다.
토론회에서 주제 발표를 한 이창기 대전디자인진흥원장은 “저출산·고령호와 수도권 집중 현상이 지방소멸 위기를 가속화시키고 있다”면서 “지방은 생활 인프라 부족으로 ‘생활사막화’라는 심각한 문제에 직면해 있다”고 진단했다. 그러면서 “정부가 재정분권 확대와 세종시 행정수도 완성, 공공기관 2차 이전 같은 실질적인 대책을 속도감 있게 추진해야 한다”고 말했다.
토론회에는 최정우 목원대 교수와 강영주 대전세종연구원 선임연구위원, 이광진 대전경제정의실천시민연합 기획위원장, 이중호 대전시의회 의원 등 각계 전문가들도 토론자로 참여해 지역 균형발전 전략에 관한 의견을 밝혔다.
서 의원은 “지방소멸은 특정 지역의 문제가 아니라 국가 전체의 생존 위기이며, 균형발전은 국가의 지속 가능한 미래를 좌우하는 중대한 과제”라며 “오늘 논의된 제안과 의견을 바탕으로 서구의회에서도 충청권을 포함하는 국가균형발전에 목소리를 내고 책임을 다하도록 할 것”이라고 밝혔다.
인간 창작물·AI 생성물, 경계 모호생명의 언어 DNA까지 영토 확장단백질 구조 예측해 신약 앞당기고맞춤 ‘항암 백신’도 빠르게 찾아내
미지의 영역 ‘암흑물질’ 해독 도전유전체 합성 ‘인간 설계’ 시대 열어자연선택이란 진화의 굴레 벗어나질병·노화 극복, 무결점 인간 생성
AI의 힘을 빌려 다시 쓰일 인류우리는 어떤 ‘인간’을 바라고 있나AI는 ‘입력’될 내용에 따라 작동미래는 우리 선택에 따라 달라진다
알파고(AlphaGo)가 이세돌 9단에게 거둔 승리는 많은 이들을 충격에 빠뜨리며 학계와 산업계에 딥러닝 열풍을 일으켰다. 그러나, 인공지능(AI)이 우리의 실생활을 파고든 계기는 알파고가 아닌 Chat(챗)GPT의 등장이었다. ChatGPT의 T는 transformer 즉 변환기를 의미한다. 현실 세계의 정보를 입력받아 컴퓨터가 처리할 수 있는 데이터로 변환하고, 연산을 통해 도출된 결과를 다시 현실 세계의 정보로 변환하여 출력해 주는 역할을 한다. 특히 언어라는 정보를 다룸으로써 인간과 대화가 가능해진 것이 우리의 삶에 큰 영향을 끼치는 요인이다.
알파고 때는 별로 문제의식이 없던 사람들도 자신들의 일이 되기 시작하자 이제서야 위기의식을 느끼고 우려의 목소리를 내고 있다. 엄청난 양의 문서를 빠르게 처리하고 분석하는 능력이 몇몇 전문 직종의 업무를 대체하는 것이 현실화되고 있다. 그뿐만이 아니다. ChatGPT의 G는 generative 즉 이것이 생성형 AI임을 뜻한다. 학습한 내용 외에 새로운 정보를 ‘창작’할 수 있다는 말이다. 문학 작품이나 학술 논문과 같은 인간의 창작물과 AI의 생성물 간의 경계는 불분명해지고 있다.
하지만 정말 본질적이고 실존적인 문제는 따로 있다. 각 개인뿐 아니라 인류라는 종으로서의 정체성마저도 AI를 통해 규정할 수 있는 시대가 온다는 점에서 그렇다. 쉽게 말해 AI가 인간의 창작물을 흉내내는 정도가 아니라 AI가 인간 자체를 창작할 가능성에 대한 이야기다. 그것은 바로 유전자(gene)가 DNA와 단백질이라는 ‘언어’로 설계되기 때문이다. DNA는 4개, 단백질은 20개의 알파벳으로 이루어진 언어 체계다. DNA로부터 단백질이 합성되는 과정을 ‘번역’이라고 부르는 것도 그런 이유다. 이러한 생명의 언어는 변환기를 통해 컴퓨터가 처리 가능한 코드로 바뀐다.
또 다른 요소는 데이터의 양이다. ChatGPT의 P는 pretraining 즉 사전학습을 의미한다. 지난 수십년간 수많은 과학자들이 DNA와 단백질의 서열과 구조를 밝혀내고 모든 정보를 데이터베이스로 만들어 왔다. ChatGPT가 엄청난 양의 인간 언어를 학습한 것과 마찬가지로, 생명의 언어를 분석하는 AI 모델들은 22억개 이상의 단백질 서열, 17만개 이상의 3차원 단백질 구조, 13만여개의 유전체에 들어 있는 9조3000억개의 DNA 글자를 학습에 활용했다(현재 출시된 모델 기준).
그중 하나인 알파폴드(AlphaFold)는 단백질의 아미노산 서열로부터 그것의 3차원 구조를 예측하는 기술이다. 알파폴드는 신약개발의 속도를 획기적으로 높일 수 있다. 질병 원인 단백질의 3차원 구조를 빠르게 규명하여 거기 결합할 수 있는 화합물을 찾아낼 수 있어서다. 그러나 AI가 발굴한 후보물질이 곧바로 약으로 쓰이는 것은 아니다. 약물의 독성과 효과를 평가하는 지난한 과정을 거쳐야 한다.
그런데 최근 혁신적인 치료법으로 주목받고 있는 항암 백신은 AI의 예측을 곧바로 치료에 적용한다는 점에서 새롭다. 백신이 암 치료를 위해 사용될 수 있는 이유는 우리 몸에서 암세포가 감염체처럼 인식되기 때문이다. 암세포는 정상세포에는 없는 수많은 단백질 조각들을 만들어 낸다. 이들은 MHC라는 단백질과 결합하여 세포 표면에 제시되어 T 세포들에 의해 외래 물질, 즉 항원으로 인식된다. 백신은 이 과정을 촉진시켜 T 세포가 암세포를 사멸시키는 것을 도울 뿐 아니라 우리의 면역 체계가 같은 암의 재발을 방지하게끔 한다.
항암 백신을 개발하기 위해서는 수많은 단백질 조각들 중 어떤 것이 해당 환자의 MHC와 결합하여 T 세포와 반응할 수 있는지를 찾아내야 한다. MHC는 사람의 단백질 중 유전학적으로 가장 다양하다. 주된 MHC 유전자 6개 각각이 최소 2000가지 이상 존재하는데 사람마다 그 6개의 조합조차 다르다. T 세포 역시 수많은 종류의 병원체에 반응할 수 있을 만큼 다양하다. T 세포 수용체의 이론적인 가짓수는 수천조를 넘어선다.
AI는 이러한 천문학적인 양의 단백질 언어를 처리하여 가장 효과적일 것으로 예상되는 항원들을 추려낸다. 다른 약물과 달리 이러한 항암 백신은 비교적 안전할 뿐 아니라 환자마다 다르게 만들어지기 때문에 각 건별 허가 절차를 거치지 않고 곧바로 치료에 사용된다. 즉 AI가 직접 약을 제조하므로 그 성능이 치료 효과에 직결된다는 것을 의미한다.
그런데 유전체에는 단백질 정보만 존재하는 것이 아니다. 인간 유전체의 30억개 DNA 글자 중 고작 1.5%만이 단백질로 번역된다. 나머지 비번역 DNA 안에는 각 단백질이 어떻게 번역되어야 하는지를 조절하는 명령어들이 흩어져 있음이 밝혀져 왔다. 그러나 오랜 진화의 세월 동안 정제되지 않고 쓰인 이 고대의 언어는 완벽히 해독하는 것이 불가능에 가까운, 유전체의 ‘암흑물질’이라고 불린다. 여기에 도전장을 내민 것이 구글 딥마인드의 알파게놈(AlphaGenome)과 엔비디아가 스탠퍼드 대학 등과의 합작으로 내놓은 에보(Evo) 등이다.
비번역 DNA가 중요한 이유는 사람 간 차이를 유발하는 변이들의 대부분이 이곳에 존재하기 때문이다. 각종 신체지수와 생리학적 수치, 수많은 질병들, 약물 반응성, 면역학적 특성들, 여러 인지기능과 행동방식, 성격이나 성향 등 5000가지가 넘는 형질들이 비번역 DNA 서열에 좌우된다는 것이 밝혀졌다. 즉 단백질 그 자체가 아니라 조절 명령어에 의해 통제되는 단백질 생성의 차이가 중요하다는 것이다. 현재까지 7000개가 넘는 논문을 통해 100만개에 이르는 변이-형질 연관성이 밝혀졌다(2025년 8월 기준).
앞으로 DNA 언어모델이 충분히 발전한다면, 마치 단백질 서열로부터 3차원 구조를 예측하듯이, 개인의 유전체 서열로부터 형질을 예측하는 것이 가능해질 것이다. 물론 사람의 형질은 매우 복잡하지만 이 역시 변환기를 통해 컴퓨터가 처리할 수 있는 코드와 사람이 이해할 수 있는 언어 사이를 오갈 것이다. 수천가지가 넘는 형질의 목록과 그에 대한 값의 나열은 인간의 두뇌가 처리하기 곤란한 형태다. 결국 ChatGPT와 대화하듯이 중요하거나 관심 있는 부분에 대한 질문과 대답이 오가는 형태가 될 것이다. 이러한 대화가 이루어지는 맥락은 자명하다. 부모가 앞으로 태어날 아이에 대해 궁금해할 때다.
1978년 첫 시험관 아기가 영국에서 태어난 후 전 세계 1000만명이 넘는 사람들이 체외수정을 통해 태어났다. 이때 배아에 대한 착상 전 유전자검사를 거칠 수 있지만 선택의 폭은 매우 좁다. 애초에 여성의 몸에서 추출할 수 있는 난자의 개수가 10개 남짓이기 때문이다. 그러나 실험실에서 난자를 대량으로 배양할 수 있다면 어떨까. 몸에서 떼어낸 세포를 줄기세포를 거쳐 난자로 전환하는 것이 가능하기 때문이다. 이미 2018년 ‘사이언스’ 연구에서는 여성 및 남성에서 유래된 세포를 난자 전 단계까지 키우는 데 성공했고, 2023년 ‘네이처’ 연구에서는 수컷 쥐로부터 난자를 만들어 다른 수컷 쥐의 정자와 수정, 정상적인 새끼 쥐를 낳는 데까지 성공했다. 이 기술이 실현되면 AI는 수백개의 배아에 대한 유전체 정보로부터 형질을 예측하여 부모에게 그중 하나를 선택하게 할 수 있다.
그러나 여기서 그치지 않는다. AI는 주어진 유전 정보를 분석만 하는 것이 아니라 수정안까지 제시할 수 있다. 결국 사람들은 이 능력에 눈을 돌리게 될 것이다. 두 사람의 조합으로는 만족할 수 없는 경우들, 즉 한 명이 치명적인 유전자를 가지고 있거나, 두 사람 모두 가지고 있는 유전자들로 인해 어떤 형질을 벗어날 수 없는 경우들 때문이다. 인공생식을 시도하기 전, 부모는 AI를 통해 자신들의 유전체 정보를 기반으로 시뮬레이션을 수행하고, 본인들이 원하는 아이를 얻으려면 어떻게 유전체를 ‘교정’하거나 ‘편집’해야 할지 살펴볼 것이다. AI는 가장 효율적으로 부모들이 원하는 바를 얻을 수 있는 DNA 수정 알고리즘을 내놓을 것이다. 유전자 가위(CRISPR)는 특히 정자와 난자의 대량 배양 과정에서 효율적으로 작동하여 AI가 추천한 서열이 정확히 반영된 배아를 만들어 낼 것이다.
하지만 이것도 끝이 아니다. 앞서 언급했듯, 생성형 AI는 새로운 정보를 만들어낼 줄 안다. 예컨대 ChatGPT는 주어진 문장을 교정하거나 편집하는 데 그치는 것이 아니라 새로운 문장들로 이루어진 한 편의 글을 창작할 수 있다. 사람들이 사용하는 언어로부터 학습한 어휘, 문법, 어감, 뉘앙스 등을 살려 문맥과 목적에 맞게 정교한 작업을 수행하는 것이다. 이와 마찬가지로, 방대한 DNA 언어로부터 생명의 원리를 제대로 학습한 GeneGPT는 새로운 문장-단백질 서열 및 조절 명령어-들로 이루어진 한 편의 글, 즉 유전체 설계도를 창작해 낼 수 있다. 그 유전체가 낳게 될 수많은 형질들에 대한 예측과 함께 말이다.
교정과 편집을 유전자 가위가 실행한다면, 창작은 유전체 합성을 통해 실현시킬 수 있다. 2016년 ‘사이언스’와 2021년 ‘셀’에는 인공생명체 탄생이 보고된 바 있다. 유전체 전체를 디자인하여 합성 제작한 이 미생물은 스스로 생명을 유지할 뿐 아니라 번식까지 가능했다. 이 연구의 책임자인 크레이그 벤터는 “정말로 새로운 생명을 창조하고자 한다면 그것은 유전자 가위로는 불가능하다”고 말했다. 물론 합성 후 발견되는 오류들을 교정할 때는 유용할 것이다.
2025년 6월에는 더욱 충격적인 소식이 발표되었다. 세계 최대 의료연구재단인 영국의 웰컴트러스트(Wellcome Trust)가 미생물이 아닌 인간의 유전체 합성 프로젝트를 시작한다는 것이었다. 단기적으로는 염색체 하나를 합성하는 것을 목표로 하지만, 궁극적으로 전체 합성을 가능하게 하려는 야심찬 계획이다. 벤터와 함께 인간게놈프로젝트를 주도했던 프랜시스 콜린스는 “DNA 읽기의 다음 단계가 DNA 쓰기가 되는 것은 당연한 수순”이라고 한 바 있다.
이 기술이 완성된다면 인간은 자연선택이라는 진화의 굴레를 완전히 벗어나 ‘설계된’ 생명체로 거듭날 수 있게 된다. 그렇게 생겨난 인류의 후손은 더 이상 호모 사피엔스라 불리지 않을 것이다. 이는 AI가 현생인류를 멸종으로 이끄는 시나리오 중 가장 희망적인 것이다. AI 업계의 시선도 추상적 개념인 인공일반지능(AGI)보다는 다양한 분야에서 실질적 변화를 만들어내는 AI+X에 쏠려 있다. 인공일반지능이 지배하는 세상이 공상과학이라면, ‘AI+생물학’은 현실의 과학이다.
이렇게 합성될 새로운 인간 종, 호모 신테티쿠스(Homo syntheticus)는 자연적인 생식, 질병과 노화를 넘어서는 것은 물론이고, 우리가 지금은 상상하지 못하는 새로운 형질들을 갖출 수도 있다. “진정한 인간성은 자연으로의 회귀가 아니라 그로부터의 탈피에 있다”는 선언과 함께 시작한 본 연재는, 인간 사회의 온갖 부조리를 ‘자연에 굴복한 유전자’와 ‘유전자에 지배당한 인간’이라는 시각으로 해부해 왔다. AI의 힘을 빌려 다시 쓰게 될 새로운 인간성은 어떻게 형성될 것인가.
그것은 AI가 아닌 우리의 선택에 달려 있다. ChatGPT처럼 GeneGPT는 프롬프트 즉 우리의 입력을 기다리며 대기하고 있을 뿐이다. 우리는 어떤 인간을 바라는가? 인류의 미래는 결국 우리의 프롬프트에 의해 쓰여질 것이다. <시리즈 끝>
서울 동대문구가 운영하는 공공시설인 서울한방진흥센터는 최근 외국인 관광객으로 문전성시를 이루고 있다. 이 센터는 넷플릭스에서 선풍적인 인기를 끈 애니메이션 영화 <케이팝 데몬 헌터스>(케데헌)에 등장한 걸그룹 주인공이 목소리가 잘 나오지 않자 찾은 한(HAN)의원의 모델이 된 장소다.
센터는 “지난 1월 451명이었던 외국인 관광객이 케데헌 열풍 등에 힘입어 지난 7월 1856명으로 4배 이상 늘었다”고 밝혔다.
이 센터에는 한방문화를 체험할 수 있는 프로그램(족욕, 마사지, 천연팩 등)과 약재 박물관이 있고, 약재를 바로 구매할 수 있는 재래시장이 인근에 있어 개인관광을 즐기는 20~40대 외국인 여성들이 많이 찾는다.
관광객의 국적이 다양해진 것도 특징이다. 센터 관계자는 “일본 관광객이 60% 가량으로 여전히 가장 많지만, 과거와 달리 미국과 프랑스, 스위스, 대만 등에서도 방문이 느는 추세”라고 말했다.
이른바 ‘드라마 성지순례’라고 불리는 K콘텐츠 체험을 위한 외국인 관광객 열풍은 한방진흥센터만의 일이 아니다. 올해 7월 한 달간 서울을 찾은 외국인 관광객은 지난해 같은 달(110만명)보다 23.1% 증가한 136만명을 기록해 역대 최고 수준을 찍었다. 코로나19 팬데믹 이전인 2019년 같은 달보다도 18.2% 많다.
서울시는 올해 1월부터 7월까지 서울을 방문한 외국인 관광객도 총 828만명으로 지난해 같은 기간보다 15.9% 늘며 동기간 기준 최고 기록을 갈아치웠다고 2일 밝혔다. 서울을 찾은 관광객을 국가별로 보면 중국(47만명), 일본(24만명), 대만(16만명), 미국(10만명) 순이었다.
서울시는 최근 늘고 있는 글로벌 MZ세대 관광객이 선호하는 다양한 체험콘텐츠와 디지털 중심 교통·숙박 인프라, 전통과 현대가 어우러진 도시 매력 등이 관광객 증가에 도움을 준 것으로 분석했다.
최근 전 세계를 강타한 ‘케데헌’ 열풍에 힘입어 동남아시아, 미국 등에서 온 관광객이 크게 늘었다.
1~7월 서울을 찾아온 누적 외국인 관광객 수를 보면 2019년 동기 대비 싱가포르 64.4%, 대만 44.0%, 미국 40.6%, 인도네시아 34.3% 순으로 증가세를 보였다.
서울시는 2023년 발표한 ‘서울관광 미래비전’에 따라 세계 여행트렌드인 ‘혼행(혼자하는 여행)’과 현지인 일상을 참신하게 경험하는 ‘노-노멀(No-Normal)’ 등을 반영한 전략을 추진한 것이 관광객 유치 기반을 다지는 데 영향을 미쳤다고 자평했다.
특히 K콘텐츠 체험 관광 확대, 혼자서도 여행하기 편리한 관광인프라 구축, 펀시티(Fun City) 실현을 위한 사계절 축제, 도심 곳곳 지역관광 매력 발굴도 주효했다고 서울시는 설명했다.
실제로 서울은 미국의 글로벌 여행 전문 매체 ‘트래지 트래블’이 선정한 ‘MZ세대에 가장 사랑받는 도시 4년 연속 1위’, 세계 최대 여행 플랫폼 ‘트립어드바이저’가 뽑은 ‘나홀로 여행하기 좋은 도시 1위’, 항공·여행 전문 월간지 ‘글로벌 트래블러’ 선정 ‘최고의 아시아 레저 목적지부문 1위’를 동시에 석권했다.
구종원 서울시 관광체육국장은 “앞으로도 차별화된 관광콘텐츠와 혁신 서비스를 구축해 서울을 최고의 관광도시로서 발전시키겠다”고 말했다.
생성형 AI시장, 에너지 등 인프라 우위 대기업이 독과점 가능성“데이터 접근, 시장 지배력 핵심” 디지털 플랫폼 규제 필요성 강조
브누아 쾨레 경제협력개발기구(OECD) 경쟁위원회 위원장(프랑스 경쟁청장·사진)은 3일 “(빅테크) 대기업이 세운 진입장벽에 소규모 혁신기업들이 배제되지 않도록 해야 한다”고 밝혔다. 최근 급성장하는 생성형 인공지능(AI) 시장 등에서 빅테크 기업들의 독과점을 우려한 것이다.
서울 신라호텔에서 열린 서울국제경쟁포럼 참석차 방한한 쾨레 위원장은 이날 경향신문과 서면인터뷰를 하며 빅테크 기업들이 데이터·에너지 등 자원을 진입장벽으로 삼아 작은 기업들의 접근을 제한할지 우려된다는 입장을 밝혔다.
쾨레 위원장은 AI 관련 규제를 최대 이슈로 꼽았다. 그는 “AI가 경쟁당국에 중요한 이슈이면서 다루기 어려운 이유는 두 가지”라며 “첫째는 확산 속도가 매우 빠르다는 것이고, 다른 하나는 모든 산업에 걸쳐 영향을 미칠 수 있다는 점”이라고 말했다.
특히 쾨레 위원장은 생성형 AI 시장은 빅테크들이 기존 인프라를 활용할 수 있다는 점에서 일반적인 시장과 다르다고 강조했다.
그는 “새로운 시장이 만들어질 때 정부가 너무 이르게 개입하는 것은 자제해야 한다”면서도 “생성형 AI 시장이 특이한 것은 처음부터 각자 생태계의 우위를 활용할 수 있는 기존 사업자들의 무대라는 것”이라고 말했다.
쾨레 위원장은 “빅테크 플랫폼들은 전체 AI 가치사슬을 통합하거나, 데이터·컴퓨팅 파워·인재와 같이 희소하고 비싼 요소들을 쉽게 접근할 수 있다”며 “대기업이 세운 진입장벽에 소규모 혁신기업들이 배제되지 않도록 해야 한다”고 밝혔다.
실제로 아마존 등 주요 빅테크 기업들은 클라우드·AI 반도체·거대언어모델(LLM) 등 AI 산업 전반에 진출하는 ‘수직적 통합’을 진행하고 있다.
그는 이어 “‘에너지 접근성’이 새로운 진입장벽으로 작용할 수 있는지 등도 살펴보고 있다”고 말했다. AI 시스템의 기반이 되는 거대언어모델은 연산 과정에서 막대한 에너지가 필요하다. 이 때문에 자본이 있는 기업만 시장에 진입할 수 있다는 우려가 나온다.
생성형 AI의 ‘원료’인 데이터와 관련해서도 규제 필요성을 역설했다. 쾨레 위원장은 “디지털 시장에서 데이터 접근은 시장지배력의 핵심 원천”이라며 “유럽연합(EU)은 법으로 현재 데이터 접근 및 이동성을 의무화하고, 사용자의 명시적 동의 없이 사용자 데이터를 결합하는 것을 제한했다”고 말했다.
그는 이어 “보호받는 저작물을 플랫폼이 불법적으로 수집하지 못하도록 하는 것도 중요하다”고 했다. 프랑스 경쟁당국이 언론사 뉴스를 무단 도용한 혐의를 받는 구글에 총 7억5000만유로의 과징금을 부과한 것을 예로 들었다.
쾨레 위원장은 한국에서 논의 중인 ‘온라인플랫폼법’에는 말을 아꼈으나 온플법이 모델로 삼은 EU의 디지털시장법(DMA)을 설명했다.
그는 “국적에 무관하게 적용되고, 무역장벽으로 볼 수 없다”며 “북미·유럽·아시아 등 다양한 지역의 기업들이 DMA에 따라 게이트키퍼로 지정됐다”고 말했다.
DMA처럼 빅테크 기업을 사전 규제하는 내용을 담은 온플법도 미국 측 압박에 좌초될 위기에 놓였다. 쾨레 위원장의 언급은 미국의 ‘자국 기업 차별’ 주장을 우회적으로 반박한 것으로 풀이된다.

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