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여성최음제구매 이번엔 누나가 마르코스 대통령 마약 의혹···‘가문의 균열’ 본격화

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작성자 행복이
댓글 댓글 0건 조회Hit 0회 작성일Date 25-11-20 03:10

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여성최음제구매 페르디난드 마르코스 주니어 필리핀 대통령의 누나인 아이미 마르코스 상원의원이 동생이 오랜 기간 마약을 사용해왔으며 그로 인해 잘못된 정치적 판단을 내려왔다고 주장했다. 마르코스 주니어 대통령을 둘러싼 마약 의혹 제기는 처음이 아니지만, 가족이 직접 나선 것은 처음이다. 필리핀 정치 명문가인 마르코스 가문의 균열이 본격화하고 있다는 분석이 나온다.
18일(현지시간) 현지 매체 래플러에 따르면 아이미 의원은 전날 한 종교단체 행사에 참석해 “동생의 마약 사용을 알려야 한다는 양심과 의무감에 따른 압박을 받아왔다”며 “가족들은 봉봉(마르코스 대통령)이 어릴 때부터 마약을 사용해왔다는 것을 알고 있었다”고 말했다.
아이미 의원은 “2022년 대선 이후 동생과의 관계가 더 멀어졌다”며 “코카인 등 불법 마약 사용 때문”이라고 했다. 이어 마르코스 주니어 대통령의 마약 사용이 “만연한 정부 부패와 잘못된 결정을 초래했다”고 했다.
그는 또 마르코스 주니어 대통령의 부인 리사와 대통령의 장남인 산드로 마르코스 하원의원 역시 마약 중독 상태라고 주장했다. 특히 대통령 부부가 줄기세포 치료나 수혈로 위장해 하루에 걸쳐 마약을 나눠 복용하는 이른바 ‘마이크로도징’을 하고 있다고 했다.
마르코스 주니어 대통령의 마약 의혹은 이번이 처음이 아니다. 지난해 로드리고 두테르테 전 필리핀 대통령은 그를 향해 “마약 중독자”라 불렀다. 또 지난해 온라인에는 마르코스 주니어 대통령이 코카인을 흡입하는 듯한 모습이 담긴 영상이 퍼졌는데, 당시 필리핀 국가수사청과 경찰은 영상 속 인물이 대통령이 아니라고 결론 내렸다. 마르코스 주니어 대통령은 2021년 대선 후보 시절 약물 검사에서 음성 판정을 받은 바 있다.
대통령실은 이날 아이미 의원을 “관계가 소원해진 누나”라고 지칭하며 제기된 의혹을 “근거 없고 진지하게 받아들여져선 안 되는 주장”이라고 일축했다. 클레어 카스트로 대통령실 공보 담당 차관은 이번 폭로가 정치적 목적에서 비롯됐다고 지적했다.
두 사람의 갈등설은 꾸준히 불거져왔다. 아이미 의원은 지난 3월 마르코스 주니어 대통령이 이끄는 연합에서 탈퇴했고, 이어진 중간선거에서 대통령의 정적인 사라 두테르테 부통령의 지원을 받아 무소속으로 당선됐다. 그는 2022년 대선 당시 자신이 두테르테 가문과의 연합을 성사시키며 마르코스 주니어 대통령의 승리에 기여했지만 이후 정치적으로 배제됐다고 주장해왔다.
한때 두 사람 간 중재를 시도했던 판필로 락손 상원의원은 이번 폭로를 “필리핀답지 않고 용납할 수 없는 일”이라고 비판했다. 그는 “어떻게 수많은 군중 앞에서 친형제를 망가뜨리냐”며 “정치적 동기 외엔 이유를 찾기 어렵다”고 말했다.
마르코스 가문 내부에서 나온 이번 폭로로 정국 혼란은 불가피할 것으로 전망된다. 장 프랑코 필리핀대 정치학 교수 사우스차이나모닝포스트에 “두테르테 계열 등 경쟁 파벌이 벌이고 있는 국정 불안정화 움직임에 새로운 변수”라며 “아이미 의원이 사안을 가족적 문제로 돌리고 대통령의 국정 수행 능력에까지 의문을 제기한 만큼 혈연 중심 정치문화가 강한 필리핀에서 여론이 흔들릴 수 있다”고 했다.
[주간경향] 지난 11월 7일 대전 한국과학기술원(카이스트) 전산학과의 한 연구실. 석·박사 과정 연구원 서너명이 각자 컴퓨터 모니터를 응시하고 있었는데, 연구실 랩장이자 박사과정 A씨(30)는 이들이 차세대 인공지능(AI) 모델을 연구 중이라고 소개했다.
전산학과 건물 1층 서버실에는 이 연구실이 연구 펀딩을 받아 마련한 GPU 40여장이 설치돼 있다. 엔비디아는 ‘H100’, ‘A100’ 같은, 1장에 수천만원짜리 GPU를 AI 훈련과 추론을 위한 용도로 내놓았지만, 정작 이 연구원들이 쓰는 GPU는 200만원대 게임용 GPU인 ‘RTX-4090’이다.
게임용 GPU로는 한계···연구 포기하기도
연구실에서는 40여장의 GPU를 과제별로 나눠 사용한다. 한 과제당 4장, 또는 8장의 GPU를 사용하는데, 논문 발표 시점이 다가오면 저마다 GPU를 돌리다 보니 40여장이 부족한 실정이다. A씨가 말했다. “AI 분야에서 탑3 학회가 NeurIPS(신경정보처리시스템학회), ICML(국제머신러닝학회), ICLR(국제표현학습학회)이에요. 다들 이 3개 학회 일정에 맞춰 논문을 쓰다 보니 남는 GPU가 없는거죠. 당장 GPU가 급한 연구원들은 학회에 논문을 제출하지 않는 연구원을 찾아가 GPU를 좀 양보해달라고 부탁하기도 하죠.”
사실 이들이 쓰는 RTX-4090 GPU는 AI 연구를 하는 데 한계가 있다. GPU에는 그래픽용 D램(GDDR D램)이나 고대역폭메모리(HBM)가 결합돼 있는데, 연구원들에게는 어떤 메모리냐보다 메모리 용량이 얼마나 되느냐가 중요하다. 학부생으로 이 연구실에서 인턴으로 일하는 B씨(25)는 이렇게 설명했다. “메모리는 일종의 작업대예요. AI 모델을 그 작업대에 올려놓고 연구를 하는 거죠. 그런데 요즘 AI 모델은 아무리 연구용으로 만든 것이라고 해도 크기가 상당하거든요. 메모리 용량이 작으면 ‘메모리가 초과됐습니다’ 하고 그냥 꺼져버려요.”
이 때문에 연구실에서는 미국의 뉴욕대나 스위스 로잔공대 연구팀 등과 협업하는 경우가 많다. 이들 대학은 많은 수의 H100 GPU를 자체 관리하거나, 데이터센터가 보유한 H100 GPU를 클라우드 방식으로 사용한다. A씨는 뉴욕대 연구원과 ‘JEPA’라는 AI 모델을 연구하다 지난 6월 마무리했다. 연구는 A씨가 카이스트 연구실에서 RTX-4090으로 AI 모델을 만들면, 뉴욕대에서는 H100을 활용해 해당 모델이 더 큰 규모에서 무리 없이 작동하는지를 확인하는 방식으로 진행됐다.
“연구 교류 자체는 저에게 큰 경험이었어요. 다만 뉴욕대의 결과를 기다리는 데 수일이 걸려요. 또 모델을 여러 번 테스트해 보면서 최적의 파라미터를 찾고 아키텍처를 찾아야 하는데, 여기서는 별문제 없던 제 모델이 뉴욕대에서는 문제가 생기는 거죠. 거기서 느꼈던 패닉이 상당히 컸어요. 우리 연구실에서 주도한 연구인데 정작 모델의 문제를 개선하려면 H100 자원을 갖고 있는 뉴욕대에서만 가능했거든요. 마침 뉴욕대 연구원도 메타에 인턴십을 가게 되면서 연구를 중도에 마무리하게 됐죠.”
A씨는 현재 연구실이 보유한 GPU로 최대한 효과를 낼 수 있는 연구를 진행하고 있다. “대형언어모델(LLM) 연구를 하고 싶었지만, 우리가 보유한 GPU로는 LLM 연구를 하지 못해요. 대신 삼성몬트리올연구소(삼성종합기술원 몬트리올 AI 랩)에서 개발한 ‘TRM’에 대한 연구를 시작했어요. TRM은 아주 작은 규모의 모델로도 LLM이 못 푸는 문제들을 풀 수 있거든요. 이게 다음 세대의 AI 모델이라고 생각했을 때 여기에 기여하고 제 연구 폭도 넓어질 수 있겠다는 기대가 있어요.”
‘깐부 회동’ 이후의 과제들
최근 이 연구실은 정부의 ‘AI 컴퓨팅 자원 활용 기반 강화(GPU 임차지원) 사업’ 대상으로 선정돼 H100 4장을 지원받게 됐다. 정부 지원으로 외부 데이터센터가 보유한 H100 자원을 클라우드를 통해 사용할 수 있게 되면서 숨통이 조금 트이게 됐다. 연구실을 이끄는 안성진 교수는 “지금은 급하니까 일단은 GPU부터 확보하고 나눠주는 일이 우선시되고 있지만, 앞으로는 그 GPU를 어떻게 효과적으로 사용할지에 대한 정책적 고민이 필요하다”며 이렇게 말했다.
“똑같은 100장의 GPU를 가지고 정부 사업을 하더라도 이걸 어떻게 운영하느냐에 따라 100장을 200장처럼 쓸 수도 있고, 50장처럼 쓸 수도 있어요. GPU 100장을 연구실 10곳에 10장씩 나눠줬다고 생각해보세요. 한 연구실에서 실험을 하루종일 하는 게 아니거든요. 한 번 실험 돌리고 결과 분석하는 동안에 하루 이틀 쉴 수도 있고요. 그럴 때 이 GPU 자원을 다른 곳에서 활용할 수 있도록 하는 시스템이 뒷단에 있어야 하는데, 지금은 그런 것이 전무한 상황이거든요.”
지난 10월 말 한국을 방문한 젠슨 황 엔비디아 최고경영자는 이재용 삼성전자 회장, 정의선 현대차그룹 회장과의 이른바 ‘깐부 회동’ 직후 한국에 2030년까지 최신 GPU 26만장을 우선 공급하겠다고 밝혔다. 이 가운데 21만장은 삼성, 현대차, SK·네이버 등이 쓰고 나머지 5만장은 정부 몫이다. 정부가 구매하는 5만장의 일부가 대학, 스타트업 등에 공급될 것으로 전망된다. A씨는 “그 숫자가 너무 어마어마해서 와닿지 않았다”며 “(우리 같은 연구원들은) 기존에 없었던 아이디어를 가지고 개념 검증을 하는 게 우선이니까 많은 양이 배정되지는 않을 테지만, 지원하는 만큼 연구 선택의 폭이 넓어질 것으로 보인다”고 말했다.
GPU를 보유한다고 해도 이를 사용할 인재들이 없으면 무용지물이다. 국내의 AI 고급인력들은 해외 취업을 선호한다. B씨는 “국내 대학에서 교수가 되는 것도 좋고, 그게 안 되면 미국 기업에 취업하는 것도 좋을 것 같다. 원하는 연구를 할 수 있고 연봉도 높다”고 말했다. A씨는 “연봉도 중요한 고려대상이지만 다들 미국을 선호하는 건 이유가 있다”며 이렇게 말했다.
“손흥민이 왜 유럽에 갔겠어요? 세계 최고의 리그가 거기에 있고 경험을 쌓아야 성장할 수 있거든요. 그곳에서 저도 충분히 경험을 쌓고 돌아올 생각이에요. 다만 계속 해외에 있고 싶진 않아요. 가족이 다 한국에 있으니까요. 마찬가지로 한국으로 돌아오고 싶어하는 인재들이 분명 있을 거예요. 그들이 갈 만한 AI 기업들이 국내에 있어야겠죠. AI로 돈을 버는 기업들이요. 국내에 그런 기업이 많지 않은데 이제야 조금씩 생겨나는 것 같아요. 특히 로봇과 AI를 접목한 분야에서요.”
피지컬 AI 개발···“관건은 데이터”
장병탁 서울대 컴퓨터공학부 교수가 창업한 ‘투모로 로보틱스’는 A씨가 말한 로봇과 AI를 접목한 분야에서 활약하는 스타트업 중 하나다. 지난 5월에는 서울대 AI연구원과 함께 인간의 언어로 로봇에게 명령을 내리고, 동작을 학습시킬 수 있는 모델(CLIP-RT)을 선보였다. 이른바 ‘로봇 파운데이션 모델(RFM)’이다.
이 분야 기업으로 국내에는 마음AI, 리얼월드 같은 곳이 있고, 해외에는 구글 딥마인드, 피지컬 인텔리전스 등이 있다. AI 로봇, 자율주행차 등은 현실(물리적) 세계에서 복잡한 행동을 인식·이해하고 수행할 수 있어 ‘피지컬 AI’라고도 불린다. 엔비디아가 한국에 우선공급하겠다고 밝힌 최신 GPU 26만장 중 삼성, SK, 현대차 등 제조업체에 가는 물량의 상당수는 피지컬 AI 개발을 위한 GPU이기도 하다.
RFM을 개발하기 위해서는 우선 로봇 팔 등의 운동 궤적이 담긴 데이터세트를 AI에 학습시켜야 한다. 좋은 RFM을 만들려면 많은 양의 사전학습 데이터세트가 필요하다. 투모로 로보틱스와 서울대 AI연구원은 오픈소스로 공개되는 ‘오픈X 임바디먼트’ 데이터세트를 활용한다. 미국, 중국, 유럽 등 전 세계 연구실로부터 수집한 데이터세트로, 국내에서는 카이스트가 참여했다. 중국의 ‘애지봇’이란 기업은 로봇 데이터 수집 공장을 상하이에 세워, 이곳에서 대량의 데이터를 확보한다.
RFM 업체들은 오픈소스 데이터세트에, 자체 로봇 데이터 등을 추가로 학습시켜 파운데이션 모델을 만든다. 학습에는 GPU가 사용된다. 장 교수는 모델을 학습시키기 위해 “활용할 수 있는 H100들을 박박 긁어 모았다”고 말했다. 중국의 전기차 제조업체 샤오펑이 지난 11월 5일 공개한 차세대 휴머노이드 로봇 ‘아이언’은 인간과 같은 동작을 선보여 화제가 됐는데, 이에 대해 장 교수는 “중국이 휴머노이드 하드웨어 제작에는 강점을 보이지만, 그 위에 올릴 RFM 등의 핵심 기술은 아직 초기 단계”라고 말했다.
사실 엔비디아도 로봇과 RFM에 대해 연구한다. 로봇의 학습을 돕는 AI 플랫폼도 제공한다. 전문가들은 제조공장에 AI 로봇 등을 도입하려는 국내 업체들이 엔비디아의 플랫폼에 의존할 가능성이 있다고 지적한다. 일부 제조 데이터가 엔비디아 플랫폼 개발에 활용될 가능성도 있다.
이원태 국민대 특임교수(국가AI전략위원회 사회분과)는 “당장은 엔비디아의 GPU와 플랫폼을 활용할 수밖에 없지만, 그 위에서 돌아가는 알고리즘과 모델은 국내 기업이 직접 개발하는 방식이 돼야 한다”며 이렇게 말했다.
“젠슨 황이 한국과의 협력에 적극적인 건 ‘제조 데이터’ 때문입니다. 우리로서는 엔비디아를 적극 활용하되, 국내 기업을 육성하고 데이터 주권을 지키려는 노력이 중요합니다. 원본 제조 데이터는 국내 서버에 고정하고, 외국 기업은 그 데이터에 직접 접근하지 못하게 해야 합니다. 또 표준 벤치마크 데이터는 국제협력을 위해 전략적으로 공개하면서도, 핵심 제조 데이터는 비공개하는 방식이 필요합니다. 결국은 우리의 AI를 어떻게 주권적으로 설계하느냐가 관건이죠. 플랫폼은 활용하되 종속되지 않고, 데이터는 공유하되 유출되지 않고, 오픈소스는 열되 전략적으로 연다는 원칙이 중요합니다.”
“열다섯 살이 막 된 아들이 있는데요. 이 아이에게 무엇을 전공하고, 어떤 것을 배우라고 해야 할까요? 아니, 나중에 어떤 일을 해도 좋다고 말해야 하는 걸까요?”
인공지능(AI)과 관련한 포럼이나 대화마다 단골로 마주하는 질문 앞에서, 오늘도 만족스러운 답을 하지 못할 게 뻔했다. 대체 전 세계 어느 누가 그 답을 알겠나. 그래도 조금이라도 다른 관점을 제시하는 게 전문가의 역할이라고 생각했다. 내 전공은 인간과 컴퓨터가 상호작용하는 과정의 시너지를 디자인하는 것이다. 그간의 관찰을 엮어 설명을 풀어보았다.
지난 몇년 동안, 각 분야 다양한 직업군에서 “AI 좀 쓴다”는 사람들을 만나왔다. 당신은 얼마나 AI 도구를 잘 쓰고 있는지, 기술적 한계가 있었다면 어떻게 극복했는지, 앞으로 당신의 일의 형태는 어떻게 변할 것이며 그 직업은 계속 남아 있을지 같은 포괄적인 질문들을 던지고 몇 시간씩 이야기를 나눴다. 그들의 입에서 하나같이 나온 단어가 있었는데, 그것은 ‘책임’이었다. 결국 AI와 협업한 결과물을 세상에 내보이기로 작정했을 때, 그 순간부터 온전히 책임지는 것은 ‘나 자신’이라는 것이었다.
그러나 현재도 그렇듯 모두가 ‘책임자’의 자리에 오를 수는 없지 않을까. ‘책임지는 자’라는 경계는 마치 완치 선고를 내리는 의사나, 판결을 내리는 법조인의 모습을 상상하게 되니 말이다. 그래서 ‘책임지는 사람’이라는 역할이 차지하는 범위는 여전히 인구 전체를 포괄하기엔 턱없이 부족해 보였다. 그러다 우리가 챗GPT로 보고서를 만들고, 클로드로 코드를 짜는 행위를 유심히 살피게 됐다. 모두가 책임자였다. 관찰 과정에서 알게 되었다. 각 개인들은 ‘이걸로 충분하다’에 도달하는 데까지 각기 다른 감각을 발휘하고 있었다. 질문 하나만 가지고 나온 결과물에 머무는 이는 극소했고, 오히려 AI에 질문을 계속하는 바람에 “내가 하는 것보다 시간이 더 걸리더라”는 사람도 나왔다. 특히 이미지, 영상 생성 모델들이 프롬프트에 맞춰 세밀한 수정까지 할 수 있게끔 발전하면서, 창작자들은 ‘어디에서 멈출 것인가’를 고민하게 됐다. “이 정도면 훌륭해” “여기서 그만해야지, 안 그러면 밤새우겠다” 같은 경험들이 생겼다.
이것이 단지 몇명의 창작자, 일부의 직군 이야기에만 그친다고 생각지 않는다. 손끝에서 프롬프트로 명령을 내리는 그 순간부터 결정해야 할 것이 한두 가지가 아니다. 어디까지 깊게 파고들어갈지, 어느 순간에 멈출지, 그리고 그 결과물을 교수님께, 직장 상사에게, 고객에게 책임지고 내밀 수 있을지를 스스로 납득해야 한다. 질문을 던지고, 적정한 정도를 알고, 결과물에 책임을 질 줄 아는 감각은, 전 분야에 걸쳐 중요도가 더 커질 것이다.
질문을 던진 ‘열다섯 살 아들을 둔 분’께 “책임질 줄 아는 사람이 되어야 해요”라고 제언한다는 것은 마치 “착한 아이로 자라야 합니다” 같은 뻔한 명제로 보일지도 모르겠다. 하지만 각 직군을 뜯어보면 그 책임의 영역이 여전히 중요하고, 그래서 사람의 존재가 두드러지는 지점은 분명히 남아 있을 것이다. 거기에 앞으로 ‘일의 미래’ ‘역량의 미래’가 있지 않을까 싶다.

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