
1980년 5.17 비상계엄과 2024년 12.3 비상계엄은 유사한 듯 다르다. 2024년 계엄의 수사 결과는 아직 밝혀지지 않았지만, '포고령'이라는 공통점을 바탕으로 두 사건의 유사점과 차이점을 조명할 수 있다. 유사점은 정치활동 제한, 언론과 출판의 통제, 집회와 시위의 금지, 영장 없는 체포·구금·압수수색, 그리고 '처단'이라는 용어 사용이다.
극명한 차이점은 미디어 환경의 변화이다. 1980년대의 미디어는 신문, 라디오, TV 방송이 중심이었다. 당시 계엄군은 시민의 눈과 귀를 막고 계엄을 정당화하기 위해 신문사와 방송국을 점령하였다. 미디어는 철저한 검열 아래 놓였으며, 국민은 정부의 일방적인 메시지만 전달받을 수 있었고, 개인의 의견 표출이나 공론화는 상상할 수 없는 시절이었다.
44년이 흐른 2024년의 주요 미디어 매체는 유튜브와 TV 중심으로 변모했다. 유명 유튜버와 정치인들이 스마트폰으로 촬영한 동영상이 소셜미디어 플랫폼을 통해 5G 무선 네트워크를 타고 실시간으로 전 세계에 송출되었다. 특히, 유튜브는 계엄 상황을 단순히 수동적으로 소비하는 것에 그치지 않고, 개인의 의견을 표현하고 공유하는 쌍방향 소통의 장으로 기능했다. 이는 '1인 1폰'과 '1인 미디어 시대'임을 재입증한 사건이다.
이러한 미디어의 변화는 다양한 관점에서 분석할 수 있다. 미디어의 용도적 관점에서 보면, 1980년에는 군사정권 홍보를 위한 '권력의 도구'로 사용되었던 미디어가 2024년에는 계엄군의 행위를 감시하는 '시민의 도구'로 바뀌었다. 미디어의 구조적 관점에서 보면, 1980년의 '위계적이고 수직적인 미디어'가 2024년에는 '다중적이고 수평적인 미디어'로 자리 잡았다.
이는 1인 미디어가 사회의 어두운 이면을 드러내고 투명성을 확보하는 데 기여했음을 보여준다. 또한 기존의 미디어 권력이 정보를 독점하기 어렵게 만들고, 누구나 기자가 되고 카메라 감독이 될 수 있는 환경으로 진화하였음을 시사한다.
1980년 군사정권의 종식까지 국민들은 쿠테타 주인공 중심의 뉴스를 시청해야만 했다. 무려 7년 반, 이후 5년, 도합 12년 반이다. 반면, 2024년에는 시민들의 빠른 저항과 계엄군의 소극적 행동이 결합하여 330분 만에 계엄이 해제되었다. 물론 내란이 종결된 것은 아니지만, 과거와 비교하면 매우 신속하게 진행되고 있는 것이다.
문제는 국민의 피로도이다. 하루하루가 답답하고 화가 난다는 분들이 적지 않다. 이러한 상황에서는 뉴스 시청을 줄이고 관련 자료의 독서나 영화 시청을 제안한다. 넓게 보면 역사의 거대한 흐름을 누구도 막을 수 없음을 이해할 수 있다.
그러나 미디어는 인간사(人間事)이다. 1인 미디어는 가짜 뉴스, 여론 조작, 필터버블에 의한 확증편향의 온상이기도 하다. 계엄을 일으킨 권력자들은 권력 연장과 더 큰 권력을 잡기 위해 끊임없이 법적, 제도적, 절차적 허점을 파고든다. 그들은 지지세력을 중심으로 혹세무민(惑世誣民), 즉 세상을 어지럽히고 백성을 속이며 갈등을 조장한다. 그러나 그 어떤 변명도 통할 수 없다. 군 침입 동영상과 포고령이 증거이고, '처단'이라는 용어에 우두머리의 생각이 고스란히 담겨있다.
작년 노벨 물리학상을 수상한 AI의 대부, 제프리 힌튼 교수는 "인간은 진실과 거짓을 구분하지 못하는 세상을 마주하게 될 것이다. 이 점이 가장 두렵다"라고 경고했다.
미디어의 진실과 거짓을 구분하는 방법 중 하나는 세상을 더 넓고 깊게 바라보는 것이다. 그것은 관련 역사를 찾고 비교하는 미디어리터러시이다.
김경수 전남대 문화전문대학원 교수
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[칼럼] AI 에이전트와 'AI 중심도시 광주'의 미래-(51) ■김경수의 미디어리터러시-(51)최근 'AI 에이전트'가 주목받고 있다. AI 에이전트란 영화 아이언맨의 '자비스'나 Her의 '사만다'처럼 인간의 구체적인 지시나 업무를 인공지능이 대신 수행하는 지능형 시스템을 의미한다.AI 에이전트가 주목받는 이유는 챗GPT, 제미나이, 클로드 등 다양한 대형언어모델(LLM)과 외부 시스템을 AI 스스로 연동하고 협업하여 최적의 결과를 도출할 수 있기 때문이다. 이러한 특성으로 인해 '오케스트레이션 에이전트(Orchestration Agent)' 또는 '메타 에이전트(Meta Agent)'로도 불린다.특히, AI 에이전트가 수행하기 어려운 작업 중 하나는 '연구논문 작성'이다. 논문은 학문적 담론 중 가장 전문적이고 논리적인 형태로, 인간의 사고력과 창의성이 집약된 결과물이기 때문이다.최근 연구논문 전용 AI 에이전트로 세계적인 주목을 받고 있는 일본 사카나AI의 'AI 사이언티스트'는 다음과 같은 3단계의 과정을 거친다. 첫째, '아이디어 생성 단계'에서는 연구자가 입력한 주제에 대해 AI 학술 검색 엔진인 '시맨틱 스칼라(Semantic Scholar)'를 활용하여 다양한 아이디어를 제시한다. 둘째, '실험 반복 단계'에서는 제안된 실험을 실행하고 플롯을 생성하며 시각적 데이터를 제공한다. 셋째, '논문 작성 및 검토 단계'에서는 표준 학회 형식에 맞춰 논문을 자동으로 작성하고, LLM 기반의 동료 평가 시스템을 통해 검증을 수행한다.이와 함께 챗GPT-4(Turbo)와 제미나이(Advenced), Scite AI 등의 장점을 활용하여 논문초안 작성, 방대한 논문 분석, 그리고 인용 논문 보강 등의 작업을 지원할 수 있다.그러나 이러한 에이전트는 AI가 생성한 아이디어를 정확하게 구현하지 못하거나 특정 연구와의 비교 과정에서 오류를 범하는 경우가 빈번하다. 특히, 플롯이나 도표와 같은 시각적 자료를 제대로 해석하지 못하는 한계점이 있다. 이는 멀티모달 기술이 아직 성숙되지 않았음을 시사한다.AI 기술의 발전 수준은 보통 '약 인공지능(ANI)', '강 인공지능(AGI)', '초 인공지능(ASI)'으로 구분한다. 현재 AI 전문가들은 'ANI에서 AGI의 시대로 넘어가는 과도기'로 평가하고 있다.1980년대, PC와 인터넷을 연구에 선제적으로 도입한 이들은 이후 실리콘밸리 혁신의 주역이 되었다. 2020년대의 AI 활용 여부는 연구자의 역량과 생산성에 중요한 영향을 미칠 것이다.AI를 연구에 적용하는 수준은 단순한 보조 도구로 활용하는 초급 단계에서부터, AI와 인간이 협력하여 연구 성과를 극대화하는 중급 단계, 그리고 AI를 연구 파트너로 삼아 공동 연구를 수행하는 고급 단계로 발전할 수 있다.이는 연구과정의 효율성을 극대화하고, 연구의 양적·질적 성장을 촉진하는 문해력, 즉 'AI 리터러시의 심화과정'이다.그러나 AI 에이전트의 도입에는 여전히 해결해야 할 과제가 존재한다. 데이터 보안, AI의 판단 오류로 인한 책임 소재, 윤리적 문제 등이 주요 논점이다. 또한, AI가 생성한 결과물을 검증하는 데 예상보다 많은 시간이 소요될 수 있다. 일부 전문가들은 AI가 악용될 경우, 컴퓨터 바이러스 생성과 같은 역기능적 활용이 가능하다는 점을 경고한다.AI는 PC·인터넷과 같은 도구일 뿐이다. 그러나 AI 에이전트는 무궁무진한 분야에서 특화된 솔루션을 제공하며, 개인화된 서비스를 통해 우리의 일상을 변화시킬 것이다.'AI 중심도시 광주'의 미래가 AI 관계자들의 도전과 혁신에 달려있다.김경수 전남대 문화전문대학원 교수
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