• 이슈 풀어봤's UP/국제개발협력과 AI의 공존은 이미 시작되었다
• 거기 어때?/나는 몇 년째 같은 글을 쓰고 있다
• 국제개발협력 ON-AIR 

올해 상반기부터 현재까지 외부 직무특강으로 바쁜 시간들을 보내고 있습니다. 최근 정부에서 발표한 제2차 공공기관 이전과 공공기관 통폐합 환경에 맞춘 취업 전략부터 AI 시대에 필요한 인재상과 직무능력 개발을 위한 주제로 다양한 프로그램을 기획, 운영 중입니다.

이 과정에서 한 가지 질문이 떠오릅니다. 앞으로 국제개발협력은 AI와 어떻게 공존해야 할까? 이 질문은 정부에서 발표한 AI 관련 국제개발협력 전략이 아니라 2026년 코이카 공공데이터 활용 챌린지에서 대상을 받은 데이웨이팀의 기사를 보면서 떠오른 질문이었습니다.

"데이웨이팀의 ‘Eval2Action’은 민간 분야에서 ODA사업이나 국제개발협력 사업을 제안할 때,

유사사업의 종료평가 보고서나 성과지표 데이터를 바탕으로 사업 중에 발생할 수 있는

취약점이나 위험을 진단할 수 있는 체크리스트를 자동으로 도출하는 솔루션이다."

출처: 부산일보, 코이카, 공공데이터 활용 챌린지 성료… 실용성 돋보인 아이디어 대상

왜냐하면 데이웨이팀의 아이디어는 제가 오래 전부터 상상만 했었던 아이디어가 현실이 될 수 있다는 증명이기 때문이죠. 자세한 내용은 밝혀지지 않았지만, 유사 사업의 종료평가 보고서 혹은 성과지표 데이터를 바탕으로 사업 중에 발생할 수 있는 취약점, 위험 요소를 사전에 진단할 수 있는 방법이 핵심으로 보입니다. 비록 데이터를 통하여 진단하고, 분석할 수 있는 것에 한계는 존재하겠지만, 국제개발협력 사업 수행 과정에서 발생할 수 있는 수많은 요소들을 분석하고, 위험 대응방안을 사전에 수립 할 수 있는 것은 굉장한 강점이기 때문이죠.

동시에 AI는 국제개발협력에서 사업의 발굴과 기획 단계에서 사람이 했었던 일을 대체하는 것이 아닐까? 라는 질문으로 이어졌습니다. PDM 개발 과정에서 가정(Assumption)과 위험(Risk) 대응 방안은 더 이상 사람의 직감, 경험, 현지 정보에 의존하는 것보다 방대한 양의 데이터를 학습하고, 다양한 정보에 접근 가능한 AI의 영역이 될 수 있습니다. 물론 과거 기사에 작성한 것처럼, 국제개발협력 사업 현장에서 사람이 해야 할 일, 영역까지 AI가 대체하지 못할 것입니다.

결국 이 지점에서 우리가 고민할 점은 향후 국제개발협력이란 직종이 어떻게 AI와 공존해야 하는가? 라는 질문으로 귀결됩니다. 몇 가지 예를 들어 보겠습니다. 그동안 우리에게 AI는 소프트웨어 기반의 프로그램 에이전트로 인식 되었습니다. 대표적으로 GPT, 클로드 등이 다양한 영역에서 활용 되고 있고 있습니다. 이 외에도, 여러 가지 형태의 AI들이 등장했고, 우리가 일상에서 사용하는 가전, SNS 앱에도 AI가 도입 되었죠. 어쩌면 우리는 자각하기도 전에 AI와 공존하고 있었습니다.

주목해야 할 점은 소프트웨어 기반의 AI가 현실에서 물리적 형태를 갖추기 시작한 것입니다. 이른바 휴머노이드의 등장이죠. 테슬라의 옵티머스와 전기 자동차, 중국 AI 전문 기업들의 휴머노이드 경쟁, 보스턴 다이나믹스의 로봇은 소프트웨어 기반으로 방대한 양의 데이터를 학습한 휴머노이드 혹은 AI를 탑재한 자동차로서 서서히 우리 일상 속으로 들어오고 있습니다.

출처: 서울공대웹진(134호) 휴머노이드 로봇 보행 기술 및 개발 동향

제가 예전에 제미나이에게 국제개발협력은 AI에게 대체 될 수 있는 영역인가? 라는 질문을 던졌을 때 제미나이는 국제개발협력은 사람과 사람 사이의 신뢰가 중요한 영역이기에 AI가 흉내 내기 어렵다는 답변을 주었습니다. 지금 다시 이 대답을 살펴보면 흥미로운 지점이 있습니다. 바로 ‘흉내’라는 답변입니다.

국제개발협력의 본질인 '사람과 사람 사이의 신뢰'는 기술이 흉내 내기 어렵습니다. 정치적 협상과 이해관계 조정: 공여국, 수원국 정부, NGO, 현지 주민 간의 복잡한 이권과 갈등을 중재하는 것은 고도의 정성적 역량입니다. 현지 맥락(Context)의 이해: 특정 지역의 종교, 관습, 역사적 배경을 고려한 사업 기획은 데이터만으로는 한계가 있습니다. 윤리적 책임과 책무성: 사업 실패 시의 책임이나 인권 보호 등 가치 판단이 개입되는 문제는 결국 인간이 결정해야 합니다.

출처: [박사 일기] AI는 국제개발협력의 직업을 대체할 것인가? (세종시 고라니 블로그)

흉내라는 단어는 “남이 하는 말이나 행동을 그대로 옮기는 짓”입니다. 대표적으로 영유아들이 부모의 말과 행동을 흉내 내면서 말을 깨우치고, 걷는 법을 배우는 것이죠. 당시에 이 답변에서 제미나이는 ‘흉내’라는 표현을 이용했습니다. 인간과 AI의 차이점은 인간은 학습 대상의 숫자, 표본에 한계가 존재하지만, AI는 학습 대상, 표본 숫자에 한계가 존재하지 않습니다. 심지어 인간은 다른 문화, 종교, 관습 등을 이해하는데 많은 시간이 소요되고, 다른 문화권의 사람들과 비슷하게 행동하기 위하여 흉내를 내야 하지만, AI는 인간보다 더 짧은 시간 안에 문화, 관습, 행동, 생각 등을 학습하고, 더욱 정밀하게 흉내낼 수 있다는 의미로 해석 가능합니다.

정리하면, 소프트웨어 기반 AI부터 피지컬 AI(휴머노이드, AI 탑재 기계, 자동차 등)는 인간의 행동, 사고, 언행 등 모든 것을 촘촘하게 학습 후 흉내 내는 것입니다. 비록 지금 국제개발협력에 제안된 AI 활용 방안은 유사 사업의 리스크를 최소화 하는 방법에 초점이 맞추어졌으나, 어느 정도 시간이 지났을 때 국제개발협력 현장에서 AI는 인간을 흉내 내는 것을 넘어서 인간처럼 AI와 사람 사이의 신뢰를 구축할 수 있겠죠. 심지어 타국의 문화, 종교, 관습을 철저히 학습하여서 두터운 신뢰를 구축할 것이라 생각합니다.

앞으로 AI는 우리 모든 일상의 한 부분이 될 것입니다. 스마트폰처럼 모든 방면에서 활용 되겠죠. 이 과정에서 우리는 무엇을 고민해야 할지 생각할 시점입니다.

세 줄 요약

나는 몇 년째 같은 글을 쓰고 있다

by 핑키

지난 8월 26일, ‘페이스메이커: 우리가 서로의 안전망이 되는 방법’을 주제로 엔포럼을 열었다. 이번 포럼에서 하고 싶었던 이야기는 비교적 분명했다. 사회혁신가가 지치거나 현장을 떠나는 일을 개인의 의지나 회복탄력성만의 문제로 보지 말자는 것. 개인에게 더 잘 버티라고 요구하는 대신, 서로 다른 속도로도 오래 활동할 수 있는 조직과 관계, 생태계의 조건을 함께 살펴보자는 것이었다.

포럼에서는 AI가 바꾸는 일의 의미, 조직 밖에서 커리어를 이어가는 방법, 사람을 소진시키는 환경, 각기 다른 속도로 함께 일하기 위한 조건을 이야기했다. 내용은 서로 달랐지만 개인에게 더 노력하거나 잘 적응하라고 말하지 않았다는 공통점이 있었다. 개인의 문제로 여겨지던 것을 조직과 생태계가 함께 답해야 할 질문으로 바꾸는 이야기였다. 그중 이런 질문이 오래 남았다.

“기존 방식의 취업이 더 이상 보장되지 않는다면 나는 무엇을 하며 살 것인가.”

보고 듣고 읽을 거리

[보고서/숲과나눔] 새로운 질병에 대한 과학적 방역은 어떻게 가능했는가?_코로나19 팬데믹에서 지식의 공백과 과학적 방역의 구성 

[칼럼/사회적가치연구원] 사회서비스 시장화 시대, 사회적경제조직의 존재 이유를 다시 묻다

[칼럼/아프리카인사이트] 사건은 탄자니아에서 일어났고, 제목은 아프리카였습니다

[뉴스레터/KCOC] 2026 UN 고위급 정치포럼 HLPF

교육·세미나·강연·행사

[세이브더칠드런] 2026 기후행동 컨퍼런스 「아동의 목소리, 국가를 잇는 기후 행동」 (~9/11)

[숲과나눔] 초록열매 컬렉티브 임팩트포럼 (9/15)

[KCOC] 기후 위험 및 취약성 평가 워크숍 (~9/27)

채용·모집

펀딩 및 캠페인

[팀앤팀] 아프리카 세 마을을 돕는 '단비 구름' 캠페인 (~9/30) 

[팀앤팀] 네팔 대홍수 긴급구호에 함께해 주세요! (~9/30) 

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