네이버 사이트 상위노출 [사설]1000조원 녹색대전환 사업, 탄소감축 실질적 성과내길

네이버 사이트 상위노출 정부가 2035년까지 10년간 재정 200조원과 산업은행 등 정책금융기관의 기후금융 790조원 등 총 1000조원의 자금을 투입하는 ‘한국형 녹색대전환(K-GX)’ 전략을 7일 발표했다. 탄소 다배출 산업의 체질을 바꿔 온실가스 감축이라는 세계적 과제와 산업 경쟁력 강화라는 국가적 요구를 동시에 달성하겠다는 구상이다. 기후위기가 현실화하고 글로벌 탄소 규제가 심화하는 상황에서 과감한 투자를 통한 녹색 전환을 국가 차원의 핵심 성장 전략으로 제시한 것은 시의적절하다.
정부는 이번 전략에서 2035년까지 신규 차량의 70% 이상을 전기·수소차로 전환하고 2030년까지 재생에너지 설비용량 100GW 달성을 추진하겠다고 밝혔다. 아울러 철강·석유화학·시멘트·반도체·정유 등 온실가스 다배출 5대 업종의 기술혁신을 통한 탈탄소 공정 전환 가속화를 지원키로 했다. 태양광·풍력·2차전지 장비에 대한 국내생산 세액공제를 도입하고 소형모듈원자로(SMR)를 국가전략기술로 지정해 세제 지원을 강화하는 방안도 내놓았다.
개별 산업의 기술 개발에 그치지 않고 시장의 수요와 공급을 연결하려는 시도도 주목된다. 탄소배출을 획기적으로 줄일 수 있는 철강업계의 수소환원제철 전환을 지원하면서 저탄소 철강을 사용한 전기차에 보조금을 추가 지급하는 정책, 재생에너지 발전량과 연계한 지역별 전기차 보조금 차등화 등은 정책 실효성을 높이려는 궁리가 돋보인다. 기후금융의 50% 이상을 지방에, 70% 이상을 중소·중견기업에 배분키로 한 것은 대기업과 수도권에 편중되기 쉬운 녹색 전환의 흐름을 산업 생태계 전반으로 확산하겠다는 의지로 읽힌다.
1000조원이라는 막대한 재원이 투입되는 만큼 이번 전략이 정치적 구호나 재정 낭비로 끝나지 않으려면 면밀한 실행력이 담보돼야 한다. 무엇보다 중요한 것은 실질적인 탄소감축 효과다. 이를 위해서는 투입된 자금 대비 감축 성과를 객관적으로 측정하고 평가할 수 있는 엄격한 관리감독 체계가 마련되어야 한다. 기후금융 자금이 필요한 기업에 적기에 공급되도록 원활한 지원 체계도 구축돼야 한다. 수소환원제철이나 발전효율을 크게 높인 탠덤셀 태양광 등 세계 최초 상용화를 목표로 하는 탈탄소 기술 개발이 차질 없이 이뤄지도록 적극적인 지원이 이뤄져야 한다.
정부가 추진하는 3대 메가프로젝트가 막대한 추가 탄소배출로 이어질 수 있다는 우려가 높은 상황에서 녹색대전환은 한국 경제의 미래와 기후위기 대응을 위한 중차대한 사업이다. 정부는 이번 전략을 반드시 성공시킨다는 각오로 치밀한 액션플랜을 마련해야 한다. 무엇보다 기업들이 자발적으로 친환경 체질 개선에 나서도록 여건을 조성해야 ‘탄소중립’과 ‘경제성장’이라는 두 마리 토끼를 잡을 수 있다.
오픈AI가 인공지능(AI)이 생성한 글에 사람 눈에는 보이지 않는 ‘워터마크(식별무늬)’를 심는다. 주요 AI 개발사들이 잇달아 AI 글에 ‘식별표’를 붙이고 있지만, 탐지 정확도에 한계가 있어 이를 어디까지 판단 근거로 활용할지를 두고 논란이 이어질 것으로 보인다.
오픈AI는 5일(현지시간) 자체 개발한 텍스트 워터마킹 기술 ‘텍스트그레인(textGrain)’을 공개했다. 향후 몇 주에 걸쳐 유럽연합(EU) 지역에 적용된다. 탐지 도구는 오탐·누락 가능성 등을 고려해 승인된 연구자 및 전문기관에 우선 제공한다. 오픈AI는 “콘텐츠가 어디에서 왔고, 어떻게 생성·편집됐는지 이해하도록 도울 것”이라고 했다.
이번 조치는 생성형 AI 결과물에 기계가 판독할 수 있는 표시를 요구한 EU AI법에 대응하기 위한 것이다. 앤트로픽도 지난 8월 클로드에 텍스트 워터마크를 도입했고, 구글은 이보다 앞선 2024년부터 제미나이에 AI 생성물 식별 기술인 ‘신스ID(SynthID)’를 적용해왔다.
텍스트 워터마크는 AI가 단어를 고를 때 일정한 규칙을 심어 흔적을 남기는 방식이다. 비슷한 뜻의 후보 중 일부를 조금 더 자주 선택하게 하면 보이지 않는 패턴이 쌓인다. AI가 글 속에 자신만 알아볼 수 있는 ‘말버릇’을 남기는 셈이다. 문체를 보고 AI 작성 여부를 추정하는 기존 탐지기와 달리, 생성 단계에서 남긴 신호를 직접 확인하는 것이다.
우선 공개된 탐지 성능은 높은 편이다. 오픈AI가 오탐률을 1%로 잡고 시험한 결과를 보면 표현 선택의 폭이 넓은 심리학 분야 글은 200토큰(영어 약 150단어)에서 약 80%, 400토큰에서 약 95%가 탐지됐다. 향후 AI 결과물을 거의 손대지 않은 채 대량 유통하는 ‘AI 슬롭’을 걸러내는 데 활용될 수 있다.
문제는 글의 성격이나 수정 여부에 따라 워터마크를 찾아낸 탐지율이 들쭉날쭉하다는 점이다. 정답과 표현 선택의 폭이 좁은 수학 분야 글은 400토큰에서도 탐지율이 약 60%에 그쳤다. 대체할 만한 표현이 적어 워터마크 패턴을 남기기 어렵기 때문이다. 사람이 글을 고치면 탐지율은 더 떨어졌다. 별도의 400토큰 영어 글 시험에서 원문의 탐지율은 약 92%였지만 단어 10%를 유의어로 바꾸자 66%로 떨어졌다. 단어 25%를 바꿨을 때는 17%까지 급락했다.
반대로 워터마크가 검출됐다고 AI가 글 전체를 작성했다는 의미도 아니다. 사람이 직접 쓴 원고를 AI에게 문법 교정만 맡긴 경우에도 수정된 부분에 워터마크가 남을 수 있다. ‘AI가 작성한 글’과 ‘사람이 쓴 글에 AI가 일부 관여한 경우’를 구분하기 어렵다는 뜻이다.
이 때문에 워터마크에 대한 이용자 반감도 적지 않다. 앤트로픽이 워터마크를 도입했을 때도 직접 쓴 글을 클로드로 다듬었을 뿐인데 AI 작성물로 취급될 수 있다는 불만이 나왔다. 앤트로픽은 워터마크가 ‘AI 작성 인증’이 아니라 클로드의 관여 가능성을 보여주는 표시라고 선을 그었다. 결국 업체마다 다른 탐지 결과를 학교·기업이 어디까지 판단 근거로 인정할지가 관건이 될 전망이다.
김명주 ETRI 인공지능안전연구소장은 “기술적으로 정확도를 높이는 데 한계가 있어 워터마크만으로 AI 작성 여부를 단정하고 불이익을 주긴 어렵다”며 “다만 검사 가능성 자체가 견제 효과를 내고, 의심되는 콘텐츠를 빠르게 추려내는 등 보조 수단으로는 활용할 수 있다”고 말했다.

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