🔥vol. 293🍟 ‘예쁜 쓰레기는 이제 그만!’, 한국의 AI 활용 ODA에 거는 기대

이 메일이 잘 안보이시나요?

vol.293 - 2026년 8월 둘째 주

[공사모 X SDSN Korea X KAIDEC] 2026 아시아·태평양 청년 포럼에 참가할 청년을 모집합니다.

아시아와 태평양 지역의 청년들이 모여 평화, 안보, 인권, 지속 가능한 발전, 디지털 전환, 그리고 유엔의 미래에 대해 이야기합니다. 참가자들은 각자의 경험과 생각을 나눕니다.

또, 논의한 내용을 바탕으로 Asia-Pacific Youth Statement를 함께 만듭니다. 완성된 성명서는 8월 20일 본행사에서 발표됩니다.

📅 일정 및 시간 : 8월 17일(월) 20:00–22:00 KST
🚩 온라인(Zoom)에서, 영어로 진행됩니다.

더 자세한 사항은 신청 폼을 확인해주세요!

신청하기

💬 오늘의 김칩

이슈 풀어봤's UP/‘예쁜 쓰레기는 이제 그만!’, 한국의 AI 활용 ODA에 거는 기대
거기 어때?/태생이 딴따라
국제개발협력 ON-AIR

‘예쁜 쓰레기는 이제 그만!’, 한국의 AI 활용 ODA에 거는 기대

by 핑키

세계은행이 매년 발간하는 『세계개발보고서』는 세계 발전의 핵심 의제를 다루는 대표 보고서예요. 『세계개발보고서 2026: 인공지능의 약속(The Promise of Artificial Intelligence)』은 저·중소득국에 사는 68억 명에게 AI가 무엇을 의미하는지 종합적으로 살펴봐요. AI가 오랫동안 풀지 못한 개발 문제를 해결할 역사적 기회인 동시에 새로운 의존과 불평등을 낳을 위험이라고 보죠.

보고서는 먼저 역량(Capabilities), 집중(Concentration), 보완요소(Complements)라는 세 렌즈로 AI를 해석해요. AI는 부족한 전문인력의 판단을 보완할 수 있지만 첨단모델·반도체·데이터센터는 소수 국가와 기업에 집중돼 있고, 안정적인 전력과 인터넷, 현지 데이터, 인재와 제도가 없다면 개발효과도 제한된다는 거예요. 이어 일자리와 성장, 공공서비스, 권력관계에 미칠 영향을 살핀 뒤 정부가 AI의 촉진자·사용자·규제자로서 무엇을 해야 하는지를 제안하죠.

AI는 이미 빠르게 퍼지고 있는데요, ChatGPT 출시 초기 이용 트래픽의 70% 이상은 미국에서 발생했지만 6개월 만에 중소득국이 절반을 차지했어요. 그래서 세계은행 보고서가 제시하는 경로는 도입(Adopt)-적응(Adapt)-첨단개발(Advance)이에요. 당장 첨단모델 개발 경쟁에 뛰어들기보다 기존 AI를 더욱 잘 활용하고, 현지 언어와 제도에 맞게 바꾸고, 역량이 갖춰졌을 때 첨단개발로 나아가자는 거예요.

한국도 방향을 잡았다

한국 정부는 지난 7월 23일 국제개발협력위원회 의결을 통해 「인공지능(AI) 활용 개발협력 추진전략」을 발표했어요. 한국 ODA가 AI를 어떻게 활용하고 협력국의 AI 격차에 어떻게 대응할지를 정한 정책이죠. ‘글로벌 AI 기본사회’를 비전으로 협력국 AI 생태계, AI 융합프로젝트, 협력국 특화형 사업, 파트너십, ODA 투명성·효율성을 5대 과제로 제시해요.

전략은 2026년 AI 활용 ODA가 65개 사업, 533억 원으로 늘었지만 소규모·단기사업이 대부분이고 준비도 진단과 성과관리도 부족했다고 평가해요. 그래서 국가별 진단과 현지 수요, 현지어 데이터와 데이터 주권, 저전력 인프라, 법·제도, 인재와 기업을 함께 지원하겠다고 해요. AI를 제품이 아니라 생태계 차원에서 바라보는 것이죠.

세계은행 보고서가 개발도상국이 AI를 어떻게 받아들여야 할지 묻는 국제적 판단 기준이라면, 한국 전략은 그 질문에 대한 한국의 정책적 답변이에요. 두 문서의 방향은 꽤 일치해요. 다만 한국의 전략이 현장에서 빛을 발하려면 그 선택을 실제 집중으로 바꿀 실행 논리를 분명히 해야 한다는 것이죠. 크게 세 가지 선택이 더 필요해요.

한국 정부의 AI 활용 ODA 추진방향

출처: 인공지능(AI) 활용 개발협력 추진전략(안)

첫째, 사업목록을 포트폴리오로 바꿔야 해요

정부 전략은 교육·보건의료·공공행정·에너지·교통을 ‘우리 강점 분야’로 선정했어요. 재난·자원·식량은 글로벌 위기 대응으로, 금융·산업은 신규분야로 구분했고요. 전략적 선택을 시도한 점은 분명한 강점이에요. 그런데 왜 이 다섯 분야인지, 어느 국가와 단계에 자원을 얼마나 집중할지, 성과가 낮으면 무엇을 줄이며 조정할 지 등은 아직 보이지 않아요. 중점분야가 예산과 사업 수, 대표사업으로 이어지지 않으면 ‘중점’은 표지판에 머물 수 있어요. 세계은행의 ‘도입-적응-첨단개발’은 선택의 기준이 될 수 있어요. 보고서는 각 경로에서 정부가 AI의 촉진자·사용자·규제자로서 무엇을 해야 하는지도 구분해요.

정부는 조력자·사용자·규제자로서 AI의 도입·적응·첨단개발 기회를 조정할 수 있다

출처: The Promise of Artificial Intelligence, 저자 번역

기초 인프라와 역량이 부족한 국가는 AI에 접근하고 안전하게 쓰는 기반부터 만들어야 해요. 기존 모델의 현지화와 평가는 그다음이고요. 자체 모델과 컴퓨팅 생태계 지원은 연구역량과 시장, 운영재원이 충분한 국가에서 제한적으로 추진해야 해요.

AI 발전 수준 분류를 보다 다양화하여 맞춤형으로 접근해야 한다

출처: 인공지능(AI) 활용 개발협력 추진전략(안)

정부 전략도 저개발국과 중진협력국을 구분하지만, 두 갈래 분류만으로는 부족해 보여요. 국가와 분야별로 지금 어느 단계에 있고, 다음에는 어디로 가야 하며, 어떤 조건이 갖춰져야 넘어갈 수 있는지를 정해야 해요. 모든 곳에 데이터센터와 ‘소버린 AI’를 심는 것이 담대한 전략은 아니에요. 데이터 라벨링을 할 수 있는 수준의 양질의 데이터 조차 확보하기 어려운 국가가 많기 때문이죠. 때로는 스마트폰에서 오프라인으로 작동하는 작고 열린 AI가 더 필요한 혁신일 수 있어요.

둘째, AI 성과가 아니라 개발성과를 물어야 해요

필리핀에서는 AI 대화형 도우미를 이용한 고객상담원의 시간당 생산성이 약 15% 높아졌어요. 꽤 인상적인 숫자죠. 그런데 개발협력의 질문은 그다음부터 시작돼요. 그 15%의 생산성은 기업의 이익, 노동자의 임금, 소비자의 편익 중 어디로 갔을까요? 숙련자와 대기업만 혜택을 얻고 취약한 노동자와 영세기업이 뒤처졌다면, 생산성은 올라도 격차는 더 커질 수 있어요.

모델 구축 수, 정확도, 이용자 수, 처리시간 단축만으로 AI ODA의 성공을 판단해서는 안 돼요. 소득과 서비스 접근성이 개선됐는지, 성별·지역·장애에 따른 격차가 줄었는지, 현지 조직이 외부 업체 없이 운영할 수 있는지, 창출된 가치와 일자리가 현지에 얼마나 남았는지를 봐야 해요.

AI 모델 하나를 만들어 놓고 시연과 숫자만 남긴다면, 그것은 디지털 시대의 ‘예쁜 쓰레기’가 될 수 있어요. AI의 성능을 측정하는 것과 한국 기업의 해외 진출을 측정하는 것, 개발효과를 측정하는 것은 다른 일이며 함께 다뤄져야 해요.

셋째, 신뢰를 제도로 만들어야 해요

한국 전략은 법·제도와 윤리 가이드라인, 정보공개, 평가 결과의 환류를 담고 있어요. 그런데 세계은행이 말하는 신뢰는 원칙을 선언하는 것보다 훨씬 넓어요. AI 해법을 계속 시험하고 비용효과성을 검증하는 역량, 영향을 받는 시민과 지역사회의 참여, 공무원의 전문성, 데이터 제공자에 대한 편익 공유, 기술 변화에 맞춰 규칙을 고치는 ‘제도적 민첩성’까지 포함해요.

ODA 투명성도 챗봇으로 보고서를 잘 찾게 하는 데서 멈춰서는 안 돼요. 기획에서 관리까지 전과정의 사업데이터와 평가 결과, 성공뿐 아니라 실패의 조건까지 공개하고, 데이터화를 거쳐 표준화해 다른 기관과 다음 사업이 활용할 수 있어야 해요. 조달 단계부터 상호운용성, 개방형 API, 감사추적을 요구해 특정 기업과 시스템에 대한 종속도 막아야 하고요. AI를 제대로 활용하기 위해서는 한국 ODA의 숙원 과업 중 하나인 ‘공동학습’이 이루어져야 해요. 그러기 위해서는 한국 ODA의 모든 주체는 공동체의 일원이며, 우리는 공동의 목표를 함께 나아가는 의지적 관계로서 함께 할수록 파이는 커지고, 할 수 있는 일은 많아진다는 공통의 이해가 개발협력을 하는 모두의 가슴에 심어져야 하겠죠.

AI ODA는 무엇을 남길지 합의하자

국가 차원의 AI 전략이 필요한 국가가 많다

출처: The Promise of Artificial Intelligence, 저자 번역

한국이 AI ODA를 잘한다는 것은 AI 사업을 가장 많이 벌이는 나라가 된다는 뜻이 아니에요. 어떤 국가에는 AI에 접근할 기반을 만들고, 어떤 국가에는 현지화를 돕고, 어떤 국가에는 스스로 생태계를 운영할 역량을 남기는 일이에요. 그리고 그 과정에서 만들어진 생산성과 가치가 더 많은 사람에게 돌아가는지를 끝까지 확인하는 일이죠.

한국의 AI ODA에 필요한 것은 긴 사업 목록이 아니라 선택의 원칙, 개발성과를 묻는 지표, 실패를 자산으로 바꾸는 학습체계예요. AI 혁명이 개발도상국을 다시 기술의 소비자로 남길지, 새로운 발전의 주체로 세울지는 기술보다 이런 실행의 선택에 달려 있어요. 그렇다면 이제, 무엇을 더 할 것인가보다 무엇을 어떻게 선택할 것인가부터 함께 이야기해보면 어떨까요?

세 줄 요약

#1.

한국의 AI ODA 전략은 강점 분야까지 골랐지만,

이를 실제 자원 집중으로 바꿀 실행 논리는 아직 흐릿해요.

#2.

국가별로 도입·적응·첨단개발의 경로를 고르고,

AI 성능이 아니라 실제 개발성과를 물어야 해요

#3.

사업데이터와 성공·실패의 경험이

다시 쓰이는 공동학습의 제도를 만들어야 해요.

에디터의 질문💁‍♀️

이번 기획기사는 어떻게 보셨나요? AI ODA, 무엇을 남길 것인가. 세계은행 보고서와 한국 정부의 새 전략이 공통으로 던지는 질문은 결국 하나예요. 이번 기획기사는 '예쁜 쓰레기'라는 표현으로, 시연과 통계만 남기고 사라지는 AI 사업의 위험을 날카롭게 짚어내요. 여러분이 몸담은 조직에서도 새로운 기술을 도입할 때, 그 성과를 무엇으로 증명할지 미리 정해두고 있는지 한번 돌아보면 좋을 것 같은데요. 결국 중요한 건 기술을 얼마나 빨리 쓰느냐가 아니라, 그 기술이 남긴 것을 누가 오래 누리느냐일지도 모릅니다. 더 궁금한 이야기는 카톡방에서 함께 이야기 나누어 보아요!

공사모 오픈 카톡방 들어가기

김칩 아카이브 바로가기

태생이 딴따라

by 개발새발

나는 예술대학을 나왔다. 굳이 구분하고 싶지는 않지만, 순수 예술보다는 대중 예술에 집중하는 곳인데 아는 사람들 사이에서는 일명 딴따라 대학으로 불리기도 한다. 누군가 이는 멸칭이라며 반발할지도 모르겠지만, 사실 나를 비롯해서 대부분의 학생들은 오히려 좋아했을 것이다. 예술을 향한 열정이나 창작이 지닌 숭고함에 지나친 의미 부여를 하기보다는 우리가 생각하는 예술의 기본 기능을 떠올려본다면, 사람들 앞에서 순간의 즐거움을 선사하는 ‘딴따라’만큼 우리를 잘 드러내는 단어는 없을 테니까. 자신의 감정을 형태나 의미에 구애받지 않고 타인에게 전달하는 것, 그것이 우리가 학교에서 배운 예술이었다.

"오늘은 그냥 놉시다"

오늘의 이야기는 이러한 딴따라적 예술 감각이 국제개발협력의 현장에서 어떻게 쓸모를 증명했는지에 대한 것은 아니다. 억지로 갖다 붙인다면, 사람의 마음을 읽는 능력을 십분 발휘해 지역 사회 이해관계자들과 소통했고 그것이 사업의 성과로 이어졌다는 식의 미담 하나쯤은 쓸 수 있을 것이다. 하지만 어느새 42번째 김칩 에세이를 쓰고 있는 지금, 그런 이야기는 나조차 지겹다. 그러니까 오늘은 나의 예술적 재능으로 사기를 치고 다닌 이야기를 해보려고 한다.

전문 보러가기

거기 어때? 모아보기