만학도로 유학을 마치고 귀국했을 때 한국사회에서 내가 할 수 있는 일을 찾는 건 하늘의 별따기였다. 실력보다 커넥션이 중요한 사회의 공고화는 상상을 초월했다. 호구지책을 위해 모대학의 모교수에게 강의를 주실 수 있는지 타진하는 손편지를 보냈다. 다행스럽게 답신이 와서 나는 그 교수를 만나러 학교 연구실로 찾아갔다. 모교수는 내가 전공한 여론과 여론조사에 대해 궁금한 게 많다면서 여러 질문을 하셨다. 나는 프랑스 사회에서는 여론의 개념이 매우 중요하며 그 개념에 입각해 여론조사를 사용하는 것을 원칙으로 하고 있다는 말씀을 드리면서, 한국이 여론조사로 공천을 하는 것은 매우 잘 못된 일이라는 점을 지적했다. 아울러 여론조사를 공천에 사용한 민주당의 2002년 대선이 얼마나 잘 못된 것인지도 설명 드렸다. 여론조사란 오차범위가 존재하고 그 오차범위 안에 있는 후보들은 우열을 매길 수 없는 것인데 0.01%라도 앞선 사람이 대통령 후보가 되는 룰은 우스꽝스럽기 그지없다고 비판했다. “무식하면 용감하다더니 한국 사람들 너무 겁이 없다”라는 말까지 드렸다. 그러자 그 교수는 웃으면서 “방법이 없어서 그렇게 한 것”이라고 말씀하셨다. 방법이 없어서라고? 난 이 말에 동의
국내 체류 외국인 유학생이 지난해 처음으로 20만 명을 넘어섰다. 2024년 4월 기준 대학의 학위과정이나 어학연수 과정에서 수학 중인 유학생은 20만8962명으로, 이는 국내 4년제 대학과 전문대 재학 중인 전체 학생 233만 명의 9%에 해당하는 규모다. 아시아 지역에서 온 유학생들이 전체 유학생의 90.8%를 차지하며, 그 뒤를 유럽(5.1%), 북미(25), 아프리카(1.4%), 남미(0.5%) 등이 잇고 있다. 국적 분포를 살펴보면 중국에서 온 유학생이 34.5%로 가장 많고, 베트남(26.8%), 몽골(5.9%), 우즈베키스탄(5.8%)이 그 뒤를 잇고 있다. 정부의 본격적인 외국인 유학생 유치 정책 ‘스터디 코리아 프로젝트(Study Korea Project)’가 처음 시행되었던 것은 2004년이다. 그보다 앞서 1967년 정부초청 외국인 장학사업(GKS, Global Korea Scholarship)이 시작되었지만 당시 정책 기조는 지금과 많이 달랐고, 1990년대까지만 해도 ‘유학생’이라 하면 해외로 나간 한국인 유학생을 지칭하는 말로 주로 사용되었다. 시대와 사회의 변화에 따라 언어가 담아내는 의미와 내용도 달라지기 마련이다. 교육부는 20
가슴에 이름표를 달고 웃고 있는 조카의 사진을 한참 동안 들여다봤다. 얼마 전 초등학교 입학식에서 찍은 것이었다. 사진을 보며 나의 초등학교 입학식 풍경을 떠올렸다. 학교 건물 벽에는 반과 아이들의 이름이 빼곡히 적힌 벽보가 붙어있었다. 우리는 반이 표시된 운동장의 깃발 아래로 모였다. 나란히 줄을 맞추느라, 앞으로 뒤로 옆으로 몇 걸음씩 우르르 옮기며 정신이 하나도 없었던 것 같다. 추위가 가시지 않은 3월의 운동장에서, 코를 훌쩍이며 선생님의 호루라기 소리에 귀를 기울이던 입학식이었다. 초등학교에 입학하면서, 쓸 줄 아는 글자는 겨우 내 이름뿐이었다. 자음과 모음의 순서도 모르고 쓰는 글씨는, 그림에 가까운 상형문자였을 것이다. 선생님이 읽어주는 책을 따라 읽고, 공책의 네모 칸을 한 글자씩 채우며, 새로운 세상 속으로 들어갔다. 그렇게 몇 달이 지난 어느 날이었다. 학교에서는 ‘받아쓰기경시대회’라는 것을 했고, 나는 백점을 맞았다. 선생님은 상 받을 몇 명의 아이를 호명하며 교탁 앞에 세웠다. 그리고 우리를 한 명씩 돌아가며 업어 주셨다. 이름밖에 쓰지 못했던 나를 보고는 더 기뻐하셨다. “선생님 말씀 잘 들어라, 친구와 사이좋게 지내라.” 우리는 매일
생성 인공지능(AI)이 던진 충격은 언론산업이라고 해서 다르지 않다. 오히려 그 크기는 다른 산업보다 훨씬 크다고 볼 수 있다. 생성 AI는 지식정보 콘텐츠를 정리하고 만드는 데 특화된 기술이다. 뉴스는 지식정보 콘텐츠의 대표격이다. 콘텐츠 생산에서 언론사와 생성 AI 서비스의 경쟁이 가능하다는 얘기다. 언론사가 대중을 위한 지식정보 콘텐츠를 생산한다면, 생성 AI 서비스는 개인이 대상이다. 얼마 전까지 생성 AI 서비스의 최대 단점으로 실시간 정보 반영이 불가능하다는 점을 꼽았다. 이를 언론사 뉴스와 생성 AI 서비스 콘텐츠의 결정적 차이로 봤다. 지금은 실시간 정보를 반영한 생성 AI 서비스가 적지 않다. 아니나 다를까, 예의 기술은 언제나처럼 축적 과정을 거치면서 발전하고 있다. 생성 AI가 본격적으로 활용되기 시작한 초기, 기자들은 자신의 직업 안정성과 전문직주의에 큰 위협을 느꼈다. 이 기술이 기자를 대체할 수 있다는 전망이 있어서였다. 하지만 생성 AI가 내놓은 일부 결과물이 거짓 정보를 그럴싸하게 창조하거나 사실을 왜곡한 것으로 판명되면서 대체 가능성에 대한 우려는 잦아들었다. 대신 많은 사례에서 생성 AI가 저널리즘 품질을 제고할 수 있는 훌륭
무죄, 유죄, 무죄. 지난해 말부터 있었던 이재명 더불어민주당 대표에 대한 형사재판 결과다. 그에게 유죄가 선고되면 국민의힘은 환호를 질렀다. 반면 무죄가 선고되면 어김없이 잘못된 판결이라며 악다구니를 부렸다. 판사 개인에 대한 색깔론 공격도 이어졌다. 아니나 다를까 윤상현 의원은 "좌파 사법 카르텔의 뿌리가 어디까지 뻗어 있는지 걱정스럽고 참담한 마음"이라며 재판부를 공격했다. 그런데 이재명 대표의 재판은 아직도 첩첩산중이다. 대장동·위례동·백현동·성남 FC 재판, 위증교사 항소심, 대북송금 사건, 경기도 법인카드 유용 등, 이들 재판이 모두 마무리되려면 앞으로도 최소한 3~4년은 족히 더 걸릴 것이다. 물론 조기 대선 변수가 있기는 하지만, 우리나라는 계속해서 이재명 대표 재판 선고에 따라 들썩거려야 할 듯하다. 그런데 이재명 대표의 재판 결과에 따라 각 정당이 입장을 내고 개별 의원들이 성토하고 모든 언론이 도배하듯 기사를 쏟아내는 현상은 분명 정상은 아닐 것이다. 사법부의 판단이 있으면 이를 존중하고 받아들이면 될 일이지 이렇듯 온 나라가 들썩이는 것을 그 누가 정상이라고 할 수 있겠는가 말이다. 이렇듯 온 나라가 괴이한 현상에 빠진 데는 검찰과 사법
우리는 거의 매일 협상 테이블에 앉게 된다. 원하든 원치 않든 누군가를 설득하고 있다. 직장에서 업무하는 중에, 집에서 식구들에게도 내 뜻을 말하며 설득하는 상황들에 직면한다. 우리가 사는 세상은 거대한 협상 테이블이라고 하지 않을 수 없다. 몇 가지 최근 뉴스를 보자. 미국 트럼프 행정부가 보호무역을 위한 상호관세 결정을 앞둔 상황이어서 우리 정부는 외교력을 총동원해 관세 폭탄을 막기 위한 막판 ‘설득전’을 펼치고 있다고 한다. 의대생 복귀를 위해 대학은 계속 ‘설득작업’을 했지만, 마감시한까지 등록하지 않은 학생들에게는 결국 제적 예정 통보서를 발송하게 되었다. 그러자 제적을 앞둔 의대생들은 입장문을 내고 정부를 향해 의대협과 진심으로 ‘소통’해달라고 호소하고 있다. 국민연금 개혁안이 드디어 국회를 통과했다. ‘협상 테이블’에서 여야는 오랜 줄다리기 끝에 보험료율(내는 돈)은 현행 9%에서 13%으로, 소득대체율(받는 돈)은 41.5%에서 43%로 올려 '더 내고 더 받는' 방식으로 마무리했는데, 「재정 안정화」와 「보장성 강화」라는 서로 충돌하는 두 가지 가치를 동시에 충족시키기란 애초부터 힘든 일이었나 보다. 이 개혁안이 국회를 통과하자 당장 내년부터
옛날에는 대부분 걸어 다녔고, 양반이라도 하인이 끌고 가는 말을 타고 다녔기에 그 속도는 걷는 것과 같았다. 그러면 서울에서 융ˑ건릉까지 최단코스로는 며칠이나 걸렸을까? 하루? 수원에서 서울로 통학이나 통근을 해본 사람이라면 고개를 절레절레 흔들 것 같다. 그러면 이틀? 그것도 힘들 것 같다는 반응이지 않을까? 하루 종일 걸어본 적이 없는 현대인에게 이런 물음 자체가 무리일 것 같다. 그래도 가끔 궁금해 할 사람이 있을 수 있으니 그 답을 찾아보자. 영조 임금 때 편찬한 전국지리지 '여지도서(輿地圖書)'(55책, 1765)에는 모든 고을의 앞쪽에 서울과 고을 읍치(邑治, 중심지)를 오가는 최단코스 길 위의 거리가 적혀 있다. 예를 들어 충청도의 천안에는 “210리 이틀 반나절 일정(二百十里二日半程)”, 충주에는 “282리 사흘 일정(二百八十二里三日程)”, 제천에는 “330리 나흘 일정(三百三十里四日程)”이다. 요즘과는 많이 다른 거리 개념인데, 이런 수치들은 어떻게 나온 걸까? 원리를 알면 답은 의외로 쉽다. 조선 시대 사람들은 하루에 평균 90리를 간다고 여겼다. 그래서 두 지점 사이의 거리를 90리로 나누었을 때 나머지가 1~29리면 버림으로, 30~59
언중(言衆)들이 쓰는 말이 모질고 독하고 악착같은 면이 두드러졌다면, 그만큼 세태 인심이 삭막해진 것이다. 어떤 사람을 두고 “착하다”라고 평하면, 그걸 좋은 뜻으로만 받아들이지 않는 세상이다. 적극적이지 못하다, 결단력이 없다, 성격이 무르다, 대가 약하다, 전투력이 약하다, 양보하다 손해만 본다, 등등의 이미지로 받아들이려 한다. ‘착한 사람’도 이제는 다소 부정적인 퍼스낼리티로 착색된 느낌이다. 착한 사람을 부정적으로 부각하려 할 때, 예로부터 써 왔던 말 중에 ‘착해 빠졌다’라는 표현도 있었다. “그 친구, 착해 빠져서 아무 데도 써먹을 데가 없다.” 하기야 아무리 좋은 것이라도 ‘그것에 빠져 버렸다’고 표현하면 좋은 것은 빛을 잃는다. 이쯤 되면 ‘착하다’는 ‘무능하다’와 동의어 수준이 된다. 물론 ‘착하다’의 의미론적 본질은 그렇지는 않다. 착함은 훌륭한 덕(德)의 범주에 속한다는 윤리학적 설명은 일찍부터 있어 왔다. 그러나 요즘 언중들의 현상적 언어 감각은 ‘착하다’를 썩 좋게만 여기지는 않는 듯하다. 그런 세태가 되었다. ‘착하다’의 한자는 ‘착할 선(善)’이다. 그러나 ‘착하다’와 ‘선(善)하다’가 반드시 꼭 같은 의미역(意味域)이지는 않는다
세상이 무어라 형언할 수 없는 그럴싸한 ‘느낌’으로 가득한 것 같다. 공익광고는 가까이 다가서 보면 생성된 이미지인 ‘듯 보인다.’ 외신 보도를 소개하는 언론사는 인공지능 번역기를 돌린 '듯 보인다.' 매끄럽게 이어지는 고전 강독 강의는 인공지능의 도움을 받은 ‘듯 보인다.’ 이를 비난할 수 있는가 고민하던 차에, 강사는 그럴싸한 목소리로 고전의 원문에는 존재하지도 않는 내용을 읊는다. 인공지능의 환각(hallucination)을 표정 변화도 없이 또박또박 소리 내어 전하는 그를 보며 두려움을 느낀 나는 ‘올드 스쿨’인가. 학문 공동체가 생성형 인공지능을 어떻게 쓰고 있는지 인터뷰한 연구자에게서 들은 이야기다. 어떤 젊은 철학자는 생성형 인공지능이 자신의 철학적 사유의 일부라고 말했다. 자신의 ‘철학함’은 인공지능과 분리될 수 없다는 것이다. 궁금해진 연구자는 물었다. “그렇다면 당신은 전기가 끊기면 철학을 못 하나요?” 젊은 철학자는 “그렇다”고 답했다. 읽고 산책하다가 나무등걸에 앉아 사색하는 것이 철학이라고 생각한다면, 당신은 나만큼이나 ‘올드 스쿨’이다. 마음은 한껏 확장되어 나의 육체를 넘어 주변 환경을 활용한다. 인간의 인지 활동은 종이, 연필,…
세계적으로 전쟁과 강대국의 횡포, 국내적으로 내란과 여야분쟁 그리고 위헌적 행동(각종 대행들, 내란 선동 목사들, 서부지법 침탈, 헌재앞 계란투척 등)으로 혼란한 세상이다. 이런 모든 것들은 사실 정치적 판단과 행동으로부터 나온다. 그것이 옳든 그르든 정치적 결정은 실생활에 엄청난 영향을 끼친다. 심지어 생명을 앗아간다. 러시아-우크라이나 전쟁은 휴전 협상 중이지만 푸틴의 장고로 아직 안개 속 상황이고, 하마스와 이스라엘 전쟁은 미국의 중재로 잠깐 휴전 중이었다가 이스라엘의 가자지역 폭격으로 휴전이 요원하다. 국내에서는 비상계엄으로 내란을 일으키고선 “계몽령”이라 우기는 피소추인과 그 주변인들 때문에 온 국민이 헌재의 결정을 기다리며 “내란 불면증”에 시달리고 있다. 이는 대한민국에 어마어마한 피해를 입히고 있다. 최근 다음과 같은 뉴스를 접했다. “경상북도 경산에서 맨홀이 부서져 아이를 안고 가던 여성이 부서진 맨홀 구멍으로 다리가 빠져 크게 다치는 일이 있었다. 관리 책임을 맡은 경산시는 가입한 보험의 보장범위 밖이라 배상이 어렵다고 국가 배상으로 떠넘겼다. 이에 지자체를 비판하는 목소리가 커졌다. 경산시는 뒤늦게 관내 맨홀에 대한 전면 점검에 나섰다.”