발기부전치료제구매 정부가 최근 급등하는 ‘장바구니 물가’에 잇따라 경고 메시지를 쏟아내고 있다. 소수의 기업이 담합을 통해 가격이 올리고 있다고 보고, 관계 부처에 대책 마련을 주문했다.
이재명 대통령은 지난달 30일 국무회의에서 “식료품 물가만 왜 이렇게 많이 오르나. 이는 정부의 기능에 문제가 발생했기 때문”이라며 대책 마련을 지시했다. 이 대통령은 “조선 시대에도 매점매석을 한 사람은 엄하게 처벌했다. 이런 문제를 통제하는 것이 정부의 역할”이라며 기업들의 담합과 독점 행위에 경고 메시지를 보냈다.
그동안 물가관리는 정부의 주요 정책 목표였다. 물가가 오르면 그만큼 구매력이 떨어져 서민 경제에 타격이 불가피하기 때문이다.
정부의 물가관리 정책은 경제·사회 상황에 따라 크게 변화해왔다. 해방 직후 극심한 인플레이션에 대응하기 위해 이승만 정부는 주요 생필품의 시장가격 폭등을 억제하기 위해 직접 가격 상한선을 법적으로 정했다. 해방 후 쌀과 같은 필수품 가격이 공급 부족과 매점 매석, 밀수출 등으로 급등하자 한 말(18ℓ)당 가격 상한을 75원으로 정했다. 그러나 근본적인 공급 확대 없이 가격만으로는 수급 조절이 어려웠고 오히려 밀거래 등 부작용이 발생했다.
5·16 군사 쿠테타를 일으킨 군부세력은 물가 통제를 우선적으로 실시하며 이전 정부와 차별화를 시도했다. 1961년 ‘물가조절에 관한 임시조치법’을 제정한 뒤, 쌀·보리쌀･석탄･연탄･비료 등 생필품에 해당되는 주요 상품에 대해 가격통제를 했다. 행정지도를 통해 생산자와 유통업체에 가격 준수와 생산량 조절을 요구하고, 국세청과 경찰 등을 통해 단속에 나서기도 했다.
그러나 물가 상승률이 두 자릿수대를 기록하는 등 좀처럼 안정화되지 못했다. 국회 입법조사처는 보고서 ‘물가관리정책 변화와 효과분석’에서 “경제발전을 위해 정부지출이 늘고, 통화량이 증가하는 상황에서 실시되는 강제적인 규제정책의 한계를 보여주는 것”이라고 했다.
1970년대 두 차례 석유파동을 거치며 정부는 기존 행정지도 방식만으로는 역부족이라고 판단했다. 이에 정부는 1973년 경제 환경 변화에 맞춰 체계적인 물가 안정을 목표로 ‘물가안정에 관한 법률’을 제정했다. 단순한 가격 제한을 넘어서 매점 매석 금지, 불공정 거래 행위 규제, 가격 표시 명령 등 보다 포괄적이고 법적인 제재 근거를 마련한 것이다. 국세청과 경찰을 동원한 강제 단속도 물가안정위원회나 주무 부처 권한을 강화하는 방식으로 바뀌었다.
1980년대는 성장에서 안정으로 경제정책 기조가 전환되면서 정부가 대대적으로 허리띠를 졸라맸다. 1980년과 1981년 소비자물가 상승률이 각각 28.7%, 1981년 21.4%를 기록하는 등 천정부지로 치솟자 전두환 정부는 가격 통제, 임금 동결 등 강력한 공권력을 동원해 물가 잡기에 나섰다. 여기에 시중 통화량 증가를 억제하고, 예산을 동결하는 영점기준예산 도입 등으로 유동성 관리에 나섰다.
그러나 민주화와 함께 그동안 권위주의 정부하에서 억눌려왔던 임금 상승 등 요구들이 분출되면서 물가는 올랐다. 노태우 정부 집권 기간인 1988~1992년 중 소비자 물가는 연평균 7.4% 상승하는 등 고공행진을 이어갔다.
1990년대는 문민정부 출범과 함께 정부 주도의 물가 규제는 줄어들었다. 대신 통화정책을 통한 물가 안정에 집중했고, 한국은행은 물가안정목표제를 도입해 매년 물가 상승률 목표를 발표하며 통화량과 금리를 조절했다.
2000년대 들어서면서 개별 품목의 가격을 정부가 세세하게 통제하는 시대는 사실상 막을 내렸지만, 생활 필수품에 대한 물가관리는 여전했다. 2008년 글로벌 금융위기로 물가가 치솟자 이명박 정부는 52개 생활필수품을 선정해 집중적으로 감시하기 위해 ‘MB 물가지수’를 도입했다. 그러나 오히려 물가지수에 포함됐던 품목들이 더 큰 폭으로 오르는 등 정부 개입의 한계가 드러났다. 당시 물가 상승은 국제 곡물 가격과 유가 급등, 금융위기 등 대외적 요인들이 주요 원인이었는데 정부의 행정적 통제만으로는 이러한 요인들을 해결할 수 없었기 때문이다.
결국 정부가 단순한 가격 억제에 그치지 않고 생산에서 소비까지 이어지는 유통 전반의 구조적 개선을 이끌어낼 수 있느냐가 물가정책의 성패를 가른다는 평가가 나온다.
한국은행은 지난해 ‘우리나라 물가수준의 특징 및 시사점’ 보고서에서 “한국은 의식주 비용이 주요국 대비 높은 수준을 지속하고 있다”며 식료품·의류 가격이 경제협력개발기구(OECD) 평균 수준으로 낮아진다고 가정할 경우 가계의 평균 소비여력은 평균 약 7% 정도 늘어날 것으로 추산했다. 그러면서 “변동성 높은 농산물의 공급채널을 다양화하고 유통비용을 절감하기 위해 다양한 유통경로 간 경쟁 촉진 등 유통구조 효율화 노력을 강화할 필요가 있다”고 했다.
중앙재난안전대책본부(중대본)가 2일 오전 6시 기준 국가정보자원관리원 화재로 피해를 본 647개 정부 시스템 중 총 110개 시스템이 재가동됐다고 밝혔다. 복구율은 17.0%다.
소방청의 ‘119 안전신고’ 서비스와 국가의 각종 기록물 정보를 제공하는 ‘국가기록포털’ 등이 재가동을 시작했다.
또 국민신문고 중단으로 국민 불편이 잇따르자 과거에 썼던 시·군·구 새올시스템의 온라인 상담 창구를 복원해 지자체별 온라인 민원상담 서비스를 재개하기로 했다.
중대본은 주요 대민 서비스 복구에 속도를 내는 동시에 전산실 정상화 작업에도 인력과 장비를 총동원하고 있다고 밝혔다.
윤호중 중대본부장(행정안전부 장관)은 이날 광화문 정부서울청사에서 열린 중대본 회의에서 “현재의 (장애 시스템) 복구 속도가 국민 눈높이에 미치지 못하고 있다는 점을 엄중히 인식하고 있다”며 “복구 속도를 높일 수 있도록 인력과 예산을 총동원하기 위해 민간 전문가와 연구기관 인력까지 현장에 투입하는 조치를 취했다”고 말했다.
중대본에 따르면 전날 김민재 중대본 1차장(행안부 차관)과 하정우 대통령실 인공지능(AI)미래기획수석은 국가정보자원관리원 현장 상황실에서 만나 행정정보시스템 장애 복구 방안을 논의했다. 두 사람은 한국과학기술정보연구원(KISTI)과 한국전자통신연구원(ETRI) 원장들과 협의해 두 연구기관의 전문 인력을 복구 현장에 지원키로 했다.
복구 기간을 앞당기기 위한 세부 대책도 병행하고 있다. 우선 장비 분해 속도를 고려해 전국 서버 전문 청소업체를 최대한 투입하고, 분리와 제거, 테스트 과정을 순차적으로 진행해 분진 제거를 당초 2주보다 절반 단축한 오는 5일까지 완료한다는 목표를 세웠다.
화재로 녹은 전원 장치도 최대한 빠르게 수리할 방침이다. 통상 1개월가량 소요되는 전원연결을 10일 내로 단축해 오는 11일까지 완료할 계획이다.
전산실에서 전소된 96개 시스템을 이관하기로 한 대구센터도 클라우드 서비스 사업자의 인력을 추가 보강해 투입할 방침이다.
윤 본부장은 “연휴 내내 멈추지 않고 끝까지 책임 있게 복구와 정상화를 이뤄서 민생안정 확보에 전력 을 다할 것”이라고 말했다.
챗GPT는 인간의 피드백을 학습했다. 이전까지 ‘끝말잇기’ 정도나 가능했던 인공지능 언어모델을 드라마틱하게 향상시킨 핵심 열쇠였다. 챗GPT는 인간이 남긴 텍스트만 기계적으로 학습한 게 아니다. 이후 사람이 만든 예상 질문과 정답 세트를 배웠고, 이를 토대로 챗GPT가 만들어낸 답변에 사람이 다시 점수를 매겨서 돌려줬다. 이른바 인간 피드백을 통한 강화학습(RLHF)이다. 이 피드백을 바탕으로 만든 인공지능 보상 모델이 다시 성능 향상에 쓰였다.
막 챗GPT가 화제로 떠올랐던 2년여 전, 언어모델을 개발하고 있는 김성훈 업스테이지 대표는 한 강의에서 챗GPT의 이 훈련 과정 개념도를 보여주면서 이렇게 말했다. “10년 뒤 인공지능 역사에서 가장 중요한 장면이 무엇이었냐 물으면 이 그림을 꼽을 것입니다.” 김 대표는 “끝말잇기 기계가 우리 말을 잘 알아듣도록 만들어준 핵심 기본 알고리즘”이라고도 말했다. 지금 이 시각에도 챗GPT, 제미나이에 질문하는 우리는 인공지능에 피드백을 제공하고 있다. 이제는 인공지능끼리 피드백을 주고받기도 한다.
인공지능이 피드백으로 향상되는 시대, 인간의 현주소는 어떨까. 16세기 유럽에서 시작된 ‘서신 공화국’이나 조선 시대 이황과 기대승의 편지 교환처럼 논쟁과 피드백은 인간의 지식을 더욱 정교하게 다듬고 확장하는 도구였지만 이제는 아닌 것 같다. 내 편이 얘기하는 정보는 무조건 옳고, 상대편이 얘기하는 정보는 무조건 그르다. 편지는 사라진 지 오래고 확성기만 남았다. 오늘날 인간은 그 어떤 시대보다 많은 정보를 접하고 있지만 그 어떤 시대보다 피드백을 받아들이지 않는 시대에 살고 있는지도 모른다.
데이터저널리즘팀은 지난 대선 선거운동기간 네이버 뉴스 정치분야 기사의 댓글을 분석했다. 극우 성향 교육단체 ‘리박스쿨’의 댓글 공작 흔적을 분석하려는 취지였지만, 댓글의 작성 행태와 내용에 더 주목하게 됐다. 2000년대 새로운 공론장의 하나로 부상했던 댓글 공간은 더 이상 토론과 논쟁, 피드백의 공간이 아니었다. 3만여명도 안 되는 이들이 분석 대상 댓글 130만여개의 절반 가까이 작성하고 있었다. 대선 후보 관련 댓글의 80% 이상이 상대 후보에 대한 비방으로 점철돼 있었고, 댓글 4개 중 하나는 자진삭제되거나 악성댓글 감시스템인 클린봇으로 숨김 처리되고 있었다. 서로 경쟁하듯 적대감 섞인 언어를 내던지는 비방과 혐오의 쓰레기통과 다를 바 없었다.
댓글 공간은 피드백을 잃어버린 오늘날 세태가 극대화된 축소판에 불과하다. 일부 무분별한 정치인과 그 극성 지지자들은 입맛에 맞는 허위조작정보와 유튜브만에 빠져들면서 상대방을 제거해야 할 악으로만 규정한다. 최소한의 공통적인 지점은 사라진 지 오래다. 서로 다른 평행우주에 사는 것처럼 세계를 완전히 다르게 보고 있다.
이런 모습은 인공지능 학습 과정에서 발생하는 문제인 ‘오버피팅(Overfitting)’을 닮았다. 인공지능 모델이 과도하게 훈련 데이터에만 최적화된 나머지, 학습에 사용되지 않은 일반 데이터에 대한 답은 제대로 내놓지 못하는 현상이다. 오버피팅 방지를 위해 여러 기법이 동원되는데 그중 하나가 학습 단계마다 무작위로 일부 뉴런을 꺼 버림으로써 특정 정보에 과의존하지 않고 다양한 패턴을 인식할 수 있게 하는 ‘드롭아웃’이다. 드롭아웃 비율은 사람이 정할 수 있는데, 이렇게 사람이 직접 설정하는 수치를 인공지능 모델이 학습 과정에서 자체 생성하는 ‘파라미터’와 구분해 ‘하이퍼파라미터’라고 한다. 학습 횟수 등도 이에 속한다.
드롭아웃은 내가 믿고 있었던 일부 정보를 버리고 다른 사람의 생각을 받아들이는 과정을 떠올리게 한다. 우리는 우리의 생각을 얼마나 드롭아웃할 준비가 되었을까. 최적의 드롭아웃 비율, 하이퍼파라미터를 찾는 과정은 매우 지난하고 어렵다. 인간 세상의 일도 마찬가지다. 산적한 문제를 해결하기 위해 최적의 공통 입장을 정리하면서 취할 건 취하고 버릴 건 버리는 과정은 고통스럽다. 반면 맞갖은 데이터만 들이켜면서 오버피팅 모델의 높은 정답률에 취하는 건 즐겁고 쉽다. 피드백을 받고 점점 성장해가는 인공지능과, 피드백을 거부하고 점점 과도한 자신감에 빠져드는 인간을 보면서 뭔가 거꾸로 돼 가고 있다는 생각이 든다.

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