/사진=Google DeepMind
콩고에는 내각 장관과 재벌을 제외하고는 사실상 아무도 휴대폰이 없었기 때문에 전화할 상대도 많지 않았다. 당시만 해도 휴대폰은 세계 최빈국 사람들 대부분의 삶에 눈에 띄는 변화를 가져다주지 못했다.
저소득 또는 중하위 소득 국가에 거주하는 40억 명의 사람들은 과거보다 정보에 훨씬 더 많이 접근하고, 멀리 떨어져 있는 친구들과 매일 채팅하며 은행 계좌가 없어도 휴대폰을 은행 카드처럼 사용한다.
첫째, 기술이 빠르게 발전하고 있다. 둘째, 빠르게 확산될 수 있는 잠재력도 있다. 신기술이 늘 그렇듯이 부유한 국가가 먼저 혜택을 받게 될 것이다.
하지만 AI 모델 훈련에 드는 높은 비용이 낮아진다면 빈곤층에게 AI 기술을 제공하는 데 드는 비용을 최소화할 수 있다. 새로운 기기를 사야 하는 것도 아니다. 이미 많은 사람들이 소유하고 있는 스마트폰만 있으면 된다.
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세 번째 이유는 개발도상국에는 교사, 의사, 엔지니어, 관리자 등 숙련된 인력이 턱없이 부족하기 때문이다.
컬럼비아대학교의 다니엘 비요르케그렌은 AI가 기존 인력을 대체하는 것이 아니라 생산성을 높이는 데 도움을 주어 이러한 부족 문제를 완화할 수 있으며, 결과적으로 전반적인 보건 및 교육 수준을 높일 수 있다고 주장한다.
AI로 인해 일부 일자리가 사라질 수도 있지만 IMF(국제통화기금)는 개발도상국의 노동시장이 선진국보다 덜 혼란을 겪을 것으로 예측한다. 또 다른 흥미로운 가능성은 AI가 가난한 지역들에 대한 정밀한 최신 데이터를 제공해 모든 종류의 개발 사업에 도움을 줄 수 있다는 점이다.
교육을 예로 들어보자. 오스트리아 빈 소재 비트겐슈타인센터의 볼프강 루츠는 2015년 사하라 사막 이남의 학생들이 6년 동안 학교에 다니지만 학습량은 고작 3년 치 밖에 안된다고 추정했다.
이에 반해 평균적인 일본 학생은 14년 동안 학교를 다니면서 16년 치 학습량을 흡수한다. 세계은행은 다른 방법론을 사용해 부유한 국가보다 가난한 국가의 교육 수준이 현저히 낮다는 사실을 발견했다.
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