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[IT뉴스]장밋빛 AI 정책, 이면엔 멈춰 선 고용과 전력망 안전망 [전환의 그늘①]

온카뱅크관리자

2026-09-21 18:07:25

<div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div> 정부, AI 미래 국가전략 핵심 강조 반도체·데이터센터 등 투자 확대 노동 절벽·전력망 등 선결 과제도 AI 전환 비용·위험, 누가·어떻게 
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 <img alt="해당 이미지는 자체 AI로 제작함. ⓒ" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202609/21/dailian/20260921180252925tghe.jpg" data-org-width="700" dmcf-mid="BxOmWDgRZ5" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img3.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202609/21/dailian/20260921180252925tghe.jpg" width="658">
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 해당 이미지는 자체 AI로 제작함. ⓒ
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 정부가 인공지능(AI)을 미래 국가전략 핵심으로 내세우며 산업 육성과 기반 시설 확충에 속도를 내고 있다. 국가 차원 AI 경쟁력 확보를 위해 반도체와 데이터센터, 연구개발(R&amp;D) 등에 대한 투자를 확대한다는 계획이다. 문제는 AI 전환이 빠를수록 노동 절벽 문제와 전력망, 사회 안전망 등 뒤따르는 부작용에 대한 대책은 상대적으로 고민이 적다는 지적이 뒤따른다.
 현재 AI를 둘러싼 정부 정책 방향은 분명하다. AI를 국가 경쟁력을 좌우할 전략기술로 판단하고, 관련 산업과 기반을 집중적으로 키우겠다는 전략이다. 대통령 직속 국가인공지능위원회 출범과 인공지능 발전과 신뢰 기반 조성 등에 관한 기본법 시행을 계기로 범정부 차원의 AI 정책 추진 기반도 마련했다.
 인공지능기본법은 올해 1월부터 시행 중이다. 법에는 AI의 안전성과 신뢰성 확보, 고영향 AI에 대한 사업자의 위험관리와 이용자 보호, 사람의 관리·감독 등의 내용을 담았다. 정부와 지방자치단체가 AI로 인한 사회·경제적 변화에 대응하고 국민이 안정적으로 적응할 수 있도록 시책을 마련해야 한다는 책무도 규정했다.
 다만 법적 기반을 갖췄다는 것과 AI 전환에 따른 사회적 충격에 충분히 대비하고 있다는 것은 별개의 문제라는 게 전문가들 지적이다.
 가장 먼저 눈여겨봐야 할 부분은 노동시장이다. 생성형 AI는 단순 반복 업무를 넘어 문서 작성, 분석, 코딩 등 디지털 기반의 전문·사무 업무로 활용 범위를 빠르게 넓히고 있다.
 국제노동기구(ILO)는 2025년 보고서에서 전 세계 노동자 4명 중 1명이 어느 정도 생성형 AI에 노출된 직종에 종사하는 것으로 분석했다. 사무직 노출도가 가장 높았고, 전문·기술직에서도 AI의 업무 수행 능력이 확대되면서 노출도가 높아진 직종이 나타났다.
 AI가 곧바로 대규모 실업으로 이어진다는 의미는 아니다. ILO 역시 대부분의 직업은 완전히 사라지기보다 업무와 직무가 변화하는 형태로 영향을 받을 가능성이 높다고 분석한다.
 문제는 바로 변화의 흐름을 어떻게 적응하냐다. 기존 업무가 AI로 대체되거나 축소되는 동시에 새로운 업무가 생기면 노동자는 사이의 틈을 어떻게 소화할지 고민하게 된다. 단순한 직무교육을 넘어 재취업과 전직, 소득 감소에 대한 지원까지 연결되는 노동 전환 체계가 필요한 이유다.
 AI 산업을 키우는 속도와 노동시장 전환을 준비하는 속도가 엇박자를 낼 경우 문제는 더욱 커질 수 있다. 기업으로서는 AI 도입을 통한 생산성 향상이 중요하다. 이 때 노동자는 기존에 담당하던 업무 자체가 줄어들 수 있다. 기술 혁신의 편익과 비용이 특정 계층에 집중되지 않도록 하는 정책 설계가 중요한 이유다.
 전력 문제도 또 다른 복병이다. AI 모델을 학습하고 구동하는 데이터센터는 막대한 전력을 소비한다. 국제에너지기구(IEA)는 2026년 보고서에서 전 세계 데이터센터 전력소비가 2025년 약 485TWh에서 2030년 약 950TWh로 두 배 가까이 늘어날 것으로 전망했다. 특히 AI에 특화된 데이터센터의 전력소비는 같은 기간 세 배 수준으로 증가할 것으로 내다봤다.
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 <img alt="생성형 인공지능(AI) Chat지피를 활용해 만든 이미지. ⓒ" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202609/21/dailian/20260921180253239ghrl.png" data-org-width="700" dmcf-mid="bH4VdKpX1Z" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img4.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202609/21/dailian/20260921180253239ghrl.png" width="658">
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 생성형 인공지능(AI) Chat지피를 활용해 만든 이미지. ⓒ
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 “AI 발전, 모두에 유익하지는 않을 수도”
 문제는 데이터센터를 짓는 속도와 전력망을 확충하는 속도가 다르다는 데 있다. IEA는 전력망 제약으로 인해 2030년까지 계획된 글로벌 데이터센터 용량의 약 20%가 계통 연결 지연 위험에 놓일 수 있다고 분석했다. 송전망과 변압기 등 전력 기반을 확충하는 데는 상당한 시간이 필요하다. 반면 데이터센터는 상대적으로 빠르게 건설된다.
 한국도 예외가 아니다. 국내에서도 데이터센터 전력계통 영향을 둘러싼 논의가 이어지고 있다. 정부 역시 데이터센터 입지를 전력계통 여건과 연계하고 비수도권 입지를 유도하는 방안을 검토 중이다. AI 경쟁력 확보를 위해 데이터센터를 늘리는 동시에 이를 감당할 전력망을 함께 마련해야 한다는 의미다.
 손화철 한동대 글로벌리더십학부 교수는 “AI의 소비 전력 문제는 이미 많이 제기되었지만, AI의 발전 과정에서 곧 해소될 사소한 문제인 것처럼 다뤄지는 경우가 많다”며 “AI의 미래에 대한 장밋빛 예측을 하는 사람들은 전력 문제에 애써 눈을 돌리거나, 이 문제가 곧 해결될 수 있다는 막연한 기대와 확신에 기대곤 한다”고 꼬집었다.
 손 교수는 “AI가 모두가 사용해야 하는 에너지의 가격을 올리는 결과를 초래한다면, AI의 사용으로 생기는 유익이 무엇이고, 누구의 유익을 위한 것인지를 좀 더 면밀하게 따져 봐야 한다”며 “AI 기술의 발전이 필연이고, 모두의 유익이 될 것처럼 이야기하는 것은 오류다. 그 발전이 모두의 유익이 되도록 하기 위한 논의와 방향 설정이 선행돼야 한다”고 지적했다.
 AI 기본법 역시 앞으로 실효성을 시험받게 된다. 법은 고영향 AI에 대해 위험관리, 이용자 보호, 인간의 관리·감독 등을 요구하고 있다. 실제 현장에서 알고리즘의 오류나 AI 판단으로 피해가 발생했을 때 책임을 어떻게 배분하고 피해를 어떻게 구제할지는 지속적인 제도 보완이 필요한 영역이다.
 법 자체도 고영향 AI 영향평가에 대해 사업자가 ‘노력’하도록 규정하는 등 제도의 강도와 실효성을 둘러싼 논의가 이어질 수밖에 없다.
 결국 AI 정책의 성패는 얼마나 많은 GPU와 데이터센터를 확보하느냐가 아니다. AI를 통해 생산성을 높이는 과정에서 누가 일자리를 잃거나 직무를 바꾸게 되는지, 늘어난 전력수요를 어떤 방식으로 감당할 것인지, AI의 판단으로 피해가 발생했을 때 누가 책임질 것인지까지 함께 답을 내놔야 한다.
 기술 패권 경쟁에서 산업 육성은 선택이 아니라 필수에 가깝다. 그러나 산업을 키우는 정책만으로 AI 시대를 준비했다고 말하기는 어렵다. 기술의 속도를 따라가지 못하는 노동 전환과 전력망, 사회적 안전장치가 뒤늦게 문제로 떠오른다면 지금의 AI 투자 성과가 오히려 새로운 사회적 비용으로 돌아올 가능성도 있다.
 AI 시대 진짜 경쟁력은 기술 자체뿐 아니라 기술이 만들어내는 충격까지 감당할 수 있는 사회적 시스템을 갖추는 데서 결정될 수 있다. ‘AI 강국’을 외치는 만큼 이제는 AI 전환 과정에서 발생할 비용과 위험을 누가, 어떻게 감당할 것인지에 대한 답도 정책의 전면에 세워야 한다.
 ▲인프라 독점에 갇힌 토종 AI…‘기울어진 운동장’ 방치 논란 [전환의 그늘②]에서 계속됩니다.
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