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문상현금화 주한 러시아대사관 건물에 ‘승리는 우리의 것’ 현수막 논란…우크라이나 등 겨냥했나

작성일 26-02-26 12:13

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문상현금화 한국 주재 러시아대사관이 최근 대사관 건물 외벽에 ‘승리는 우리의 것이다’라고 적힌 대형 현수막을 걸어 논란이 되고 있다. 러시아·우크라이나 전쟁을 연상시킬 수 있어서다. 한국 외교부는 러시아 측에 우려를 전달했다.
22일 경향신문 취재 결과 주한 러시아대사관은 최근 서울 중구 정동에 있는 대사관 건물 외벽에 대형 현수막을 내걸었다. 현수막에는 러시아 삼색기를 배경으로 ‘승리는 우리의 것이다’라는 문구가 러시아어로 담겨 있다.
이는 전쟁 중인 우크라이나와 서방 등 우크라이나를 지지하는 국가를 겨냥한 것으로 읽힐 수 있다. 한국도 러시아의 침공이 유엔헌장 및 국제법 위반이라는 입장이다. 서방의 대러시아 제재에도 동참하고 있다. 특히 러·우 전쟁은 오는 24일 발발 4년을 맞는다. 해당 구호는 제2차 세계대전 때도 사용됐다.
한국 외교부는 해당 사실을 인지한 뒤 러시아 측에 우려를 전달했다. 한국에는 우크라이나대사관도 있는 만큼, 불필요한 오해와 긴장을 유발할 수 있다는 것이다. 그러나 러시아 측은 현수막을 유지하고 있다. 러시아의 이번 행위는 외교적 결례라는 지적이 나온다.
다만 한국 정부가 해당 현수막을 강제로 철거할 수는 없다. ‘외교관계에 관한 비엔나 협약’ 규정에 따른 것이다. 협약 제22조 1항은 “공관 지역은 불가침이다”, “접수국의 관헌(관료)은 공관장의 동의 없이는 공관 지역에 들어가지 못한다”라고 규정한다.
앞서 게오르기 지노비예프 주한 러시아대사가 지난 11일 한국 기자들과의 간담회에서 북한군의 러시아 파병을 두고 “북한군의 위대함을 잊지 않겠다”라고 말한 사실이 알려지면서 논란이 되기도 했다.
외교부 당국자는 이날 “정부는 러시아의 우크라이나 침공은 불법 행위이며, 북한과 러시아 간 군사협력은 유엔헌장 및 안보리 결의의 명백한 위반이자 우리 안보에 대한 중대한 위협인 만큼 중단돼야 한다는 입장을 일관되게 견지하고 있다”라며 “이러한 측면에서 최근 주한 러시아대사관 건물 외벽 현수막 게시 및 주한 러시아대사의 대외 발언에 대한 우리의 입장을 러시아 측에 전달한 바 있다”고 밝혔다.
이제 이 속담의 뜻을 모르는 사람들도 있겠다. ‘거름을 지고 장에 간다’ ‘남이 장에 간다니 거름 지고 나선다’는 말은, 아무 생각없이 남을 따라 행동하는 걸 말한다. 밭에 뿌릴 요량으로 거름을 지고 나섰다 얼떨결에 장에 와버렸으니 하루를 날린 셈이다.
때가 때인지라 아주 많은 인공지능(AI) 프로젝트를 보게 된다. 그중 많은 것이 이렇게 서문을 적는다. ‘인공지능의 시대가 왔다. 미국도 이렇게 하고, 중국도 이렇게 하고…’
틀린 말은 아니지만 그게 인공지능 프로젝트의 이유가 되어서는 안 된다. 기실 ‘남이 하니 나도 하겠다’는 말과 조금도 다르지 않기 때문이다. 내 비록 등에 거름을 지고 있지만, 남들이 다 장에 간다고 하니 대장부로서 어찌 장에 가지 않으리요! 시대의 흐름을 외면할 수는 없지 않은가! 이런 말이다.
기술이 부족해서 실패하는 경우는 생각보다 적다. 이런 프로젝트가 실패하는 가장 큰 이유는 ‘문제가 무엇인지 애초에 명확하지 않았기 때문이다’. 많은 프로젝트가 ‘인공지능으로 혁신한다’ ‘인공지능으로 자동화한다’로 시작한다. 이런 말들이 바로 당신이 등에 거름을 진 채 장으로 달려나가게 만드는 마법의 문장이다.
문제를 정의하는 데서 시작하는 게 언제나 옳다. 문제가 뭔지도 모르는 채 도구를 정할 순 없다. 나무를 베는 문제라면 톱이, 못을 박는 문제라면 망치가, 칠을 하는 문제라면 붓이 필요하다. 못 박을 일이 애초에 없는 사람이 아주 멋진 망치가 나왔다고 비싼 값에 사는 건 이상한 일이다. 당신 지금 등에 거름을 지고 있어요!
인공지능이 하는 일을 한마디로 정의하면 다음과 같다. ‘방대한 데이터를 학습한 다음 그 속에 잠재된 패턴을 찾아낸다.’ 그러므로 충분한 데이터가 없다면 인공지능은 힘을 쓰지 못한다. 잠재된 패턴이 없는 일이라면 그것도 인공지능이 풀 문제가 아니다. 예를 들어 ‘이 건물의 3층 어디에 화장실이 있나요?’와 같이 명확한 답이 있는 문제에 굳이 인공지능을 쓸 필요는 없다.
다음과 같은 질문에 ‘예’가 많을수록 효과가 있다.
같은 판단을 하루에도 여러 번 반복하는가? 사람이 처리하기에 업무량이 너무 많은가? 봐야 할 문서, 자료, 규정이 너무 많은가? 완전 자동이 아니라 ‘보조’만 해줘도 효과가 있는가?
데이터가 무엇보다도 중요하다. 풀 문제를 정의했다면 그에 맞는 데이터를 확보해야 한다. 어떤 인공지능 모델을 썼느냐보다 어떤 데이터를 확보했느냐가 프로젝트의 성패를 좌우한다. 어떤 데이터가 필요한가? 그 데이터는 어느 부서가 가지고 있나? 협업은 어떻게 해야 하나? 각 부서의 역할과 책임은 무엇인가? 데이터의 포맷은 통일돼 있나? 제때 현행화되고 있나? 등을 물어야 한다.
가령 행정안전부에서 인공지능 기반의 ‘재난재해통합예방 및 대처센터’를 만든다고 하자. 홍수만 보더라도 홍수위험지도(국가·지방 하천), 도시침수지도와 침수흔적도, 배수펌프장 데이터, 도로 침수 통계, 지하차도 침수 기록 등이 필요하다. 데이터들이 전국의 지자체를 비롯해 여러 부처에 걸쳐 있다는 걸 알 수 있다. 이 데이터들을 다 모아야 하는데, 다들 알듯 부처들은 사일로처럼 일한다. 협업이 보통 어려운 게 아니다. 모으기만 해서도 안 된다. 지속적으로 현행화를 해야 한다. 애써서 모아도 이번에는 공간 데이터, 시계열 데이터, 지도의 포맷이 제각기 다르고 수집 주기도 제각각이다. 바로 쓰지 못한다는 것이다. 산 넘어 산인데 이게 끝이 아니다. 가령 도시침수지도는 지자체에서 공개하기를 꺼린다. 집값이 떨어진다는 게 이유이다. 이쯤 되면 인공지능 모델을 어떤 걸 써야 하나와 같은 건 아주 사소한 문제라는 걸 알 수 있다.
프로젝트를 시작할 때 반드시 해야 할 일이 성공의 기준을 미리 정하는 것이다. 우리나라 정부 프로젝트가 대부분 성공하는 이유는 사후에 기준을 정하기 때문이다. 화살을 쏜 다음 과녁을 정하는 것이다. 화살이 꽂힌 곳에 가서 표적을 그리니 틀릴 리가 있나!
사용자 수가 얼마나 되나? 처리시간은 얼마나 빨라졌나? 담당자의 업무 부담은 얼마나 줄었나? 고객의 만족도는 얼마나 높아졌나?… 목표로 하는 지표가 ‘얼마나 좋아지면 성공인가’를 반드시 사전에 정해야 한다. 당신의 인공지능 프로젝트가 성공하기를 간절히 바란다. 당신의 보고서가 ‘인공지능으로 혁신한다’ ‘인공지능으로 자동화한다’로 시작한다면 그건 당신의 등에 거름이 있다는 뜻이다. 언제나 문제를 정의하고 데이터를 확보하는 데서 시작해야 한다.

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