존 랫클리프 미국 중앙정보국(CIA) 국장이 러시아 수도 모스크바를 방문한 것으로 알려졌다. 미국 정보기관 수장이 우크라이나 전쟁이 계속되는 가운데 러시아를 찾은 만큼, 양국 간 물밑 접촉을 통해 우크라이나 전쟁과 이란·북한 문제 등을 논의했을 가능성이 주목된다.
미 CBS방송은 25일(현지시간) 소식통을 인용해 랫클리프 국장이 모스크바를 방문했다고 보도했다. 월스트리트저널(WSJ)과 워싱턴포스트(WP)도 관련 사실을 확인했다고 전했다. CIA와 러시아 크렘린궁은 관련 논평을 거부했다.
앞서 미국 공군의 보잉 C-17A 글로브마스터Ⅲ 수송기가 미 외교 차량들과 함께 모스크바 브누코보 공항에 도착한 모습이 포착됐다. 이 수송기는 지난 23일 워싱턴 DC 인근 앤드루스 공군기지를 출발해 라트비아 수도 리가를 거쳐 모스크바로 향했다. 러시아 현지시간으로 25일 오전 10시쯤 착륙한 뒤 오후 5시 이륙했다고 WP는 전했다.
미 언론들은 이번 방문이 랫클리프 국장의 첫 러시아 방문으로 보인다고 전했다. 다만 그가 모스크바에서 누구를 만나 어떤 논의를 했는지는 알려지지 않았다.
WSJ은 미 정보당국이 러시아가 북대서양조약기구(나토)의 대응 의지를 시험하고 우크라이나에 대한 서방의 지원을 약화하기 위해 유럽에서 공작을 벌일 계획이라는 정보를 수집했다는 점에 주목했다. 랫클리프 국장의 방러가 러시아에 미국의 경고 메시지를 전달하기 위한 것일 수 있다는 분석이다.
베스 새너 전 미국 국가정보국(DNI) 부국장은 WSJ에 랫클리프 국장의 방문이 “‘당신들이 무엇을 하려는지 우리는 알고 있으며, 하지 않는 것이 좋을 것’이라고 말하기 위한 것일 수 있다”고 말했다. 그러면서 이란과 관련된 휴전 문제나 미국의 대이란 경제 압박에 대한 러시아의 지원 문제 등이 논의됐을 가능성도 제기했다.
북한 문제도 랫클리프 국장의 방러에서 다뤄졌을 가능성이 주목된다. 북한의 우크라이나 전쟁 파병을 계기로 북·러 관계가 한층 밀착한 상황에서 블라디미르 푸틴 러시아 대통령이 김정은 북한 국무위원장에게 미치는 영향력도 커졌기 때문이다.
도널드 트럼프 미국 대통령이 최근 김 위원장과의 대화 재개를 추진하고 있다는 점에서 러시아를 통한 대북 메시지 전달 가능성도 거론된다. 트럼프 대통령은 첫 임기 당시에도 CIA 채널을 활용해 북한과 접촉한 전례가 있다. 당시 CIA 국장이었던 마이크 폼페이오 전 국무장관은 2018년 3월 비밀리에 평양을 방문해 김 위원장을 만났고, 그해 6월 첫 북·미 정상회담이 열렸다.
랫클리프 국장의 방러는 트럼프 행정부 출범 이후 미국 고위 당국자의 첫 러시아 방문이다. 앞서 지난 1월 트럼프 대통령의 특사 스티브 윗코프와 맏사위 재러드 쿠슈너가 모스크바에서 푸틴 대통령과 만난 바 있다.
세상의 풍파를 겪으며 홀쭉하게 말라버린 나의 주식 계좌를 보던 날이었다. 나는 정말 오랜 기간 인내하며 재기를 도모할 수 있는 투자자일까 고민하게 됐다. 마침 은행에서는 투자 성향을 평가하는 테스트를 제공하고 있었다. 사자처럼 공격적이라고 생각했던 나의 투자 성향은, 리스크를 최소화하고 싶어하는 온순한 페르소나로 출력됐다. 왜 이런 결과가 나온 걸까. 규칙 기반 테스트겠지만, 알고리즘이 빈곤한 내 계좌를 들여다보고 애초에 내 의지를 꺾으려고 이런 답을 준 것만 같아 조금 슬픈 기분이 들었다.
투자 성향 테스트는 추천 금융상품 목록이 달라진다는 점에서 눈여겨볼 만한 사례다. 그러나 이보다 더 민감하게 편향 여부를 봐야 할 부분은 채용 인공지능(AI) 같은 곳이다. 기존 학습 데이터에 백인 남성의 비율이 압도적이면, AI 결정 또한 유색 여성을 덜 추천할 가능성이 높다. 그래서 국내 AI 기본법과 유럽연합 AI Act에서는 이러한 AI를 고영향 또는 고위험으로 규정하고 엄격하게 살펴봐야 할 대상으로 지정하고 있다. 성별, 국적, 장애 유무, 지역 등등 개개인의 변수들을 섣불리 학습시키고 활용해선 안 된다는 것이 골자다.
이러한 알고리즘의 편향에 대한 연구는 10년 가까이 활발히 이뤄져왔다. 그사이 새로운 제도가 마련됐고, 기업들이 AI 결과물을 충분히 검수하고 내보낼 저변도 마련됐다. 하지만 여전히 “아직도 이런 답을 한단 말야?” 싶은 결과물들이 곳곳에서 나온다. 방법론이 문제일까, 데이터가 문제일까. 기업이 온전히 책임져야 하는 문제일까, 아니면 세상을 뜯어고치는 게 옳을까. 제도는 이 문제를 해결할 수 있을까?
한 가지 사례가 있다. 미국 뉴욕시에서 3년 전부터 시행된 AI 편향 감사제도(LL144, 2021)다. 기업들의 채용 프로세스에서 AI가 쓰일 경우, 사용 전에 AI 편향 여부에 대한 외부 기관 감사를 받고 그 내용을 당사자 및 대중에 공개해야 한다는 내용이다. 지난해 말 감사원 결과에서는 이 검사 자체가 부실해서 편향을 제대로 밝혀내지 못한 경우도 많았고, 누군가 불이익을 받아 신고를 해도 시청 민원 전화 시스템이 엉망이라 해당 부서에 연결조차 안 된 것으로도 나타났다.
이 제도를 연구한 논문에서는, 퍽 많은 AI 시스템이 성별 및 장애를 ‘밝히지 않은’ 사람들을 모수에서 제외한 채 통계를 냈고, 그래서 편향 가능성이 낮은 걸로 나타났다고 했다. 연구진이 지적한 건, ‘제외된 당사자들은 왜 성별, 장애, 국적을 밝히지 않았을까’라는 지점이었다. 그동안 채용을 비롯한 일상에서 불이익을 받아온 경험 때문일 거란 가설이 나왔다. 연구진이 그 수를 적용해 계산해보니, 문제가 없을 거라고 판정된 꽤 많은 시스템에서 불공정한 결과가 나타날 수 있다는 분석이 나왔다고 한다(Gerchick et al., 2025).
AI는 인간 사회에서 쌓이는 데이터를 고스란히 배운다. 환경에 따른 소득 격차, 곳곳에 덮인 유리천장, 관계 안에서의 갑질 같은 것이 계속 남아 있는 한, 학습 데이터는 크게 변하기 어려울 것이다. 감시체계의 허술함, 제도적 허점, 시스템의 부재 또한 모델에게 주는 피드백 데이터로서 낮은 효용을 줄 것이다. 결국 우리 사회가 정신을 똑바로 차리는 게 중요하다. 어느새 바짝 말라버린 포용과 배려, 상생과 연대의 가치를 다시 부풀어 오르게 할 계기가 필요하다.

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