수원개인회생 뒷좌석도 꼭 안전벨트를!···추석 ‘하루 전날’ 교통사고 평소보다 1.4배↑

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작성자 또또링2 작성일25-10-12 06:10 조회3회 댓글0건

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수원개인회생 추석 연휴에는 대규모 이동이 집중되면서 교통사고 환자가 평소보다 최대 1.4배까지 증가하는 것으로 나타났다.
2일 질병관리청은 2019년부터 2024년까지 6년간 교통사고 응급실 손상 환자 심층조사 자료를 분석한 결과 이 같이 확인됐다며 교통안전에 유의를 당부했다.
질병관리청에 따르면 추석 연휴 하루 평균 교통사고 환자는 96.3명으로, 평상시(75.9명)보다 1.3배 많았다. 특히 추석 하루 전날은 108.2명으로 평소 대비 1.4배 급증했다. 사고 발생 시간은 오후 2시와 5시에 가장 많았고(각 7.6%), 오전 7시 이후 급격히 늘다가 오후 6시 이후 감소하는 추세를 보였다.
환자 특성을 보면 남성 비율은 평소보다 감소(65.4%→61.0%)했으나 여성 비율은 증가(34.6%→39.0%)했다. 연령대별로는 50세 이상이 줄어든 반면, 0세부터 40대까지는 모두 늘어났다.
사고 피해 정도는 보호장비 착용 여부가 큰 영향을 미쳤다. 6세 미만 아동의 경우, 카시트 미착용 시 입원율(5.3%)과 사망률(0.4%)이 착용 시(입원율 3.4%, 사망률 0.3%)보다 높았다.
교통사고 발생 시 안전벨트 착용자의 입원율은 20.6%였으나, 미착용자는 24.5%였다. 착용자의 사망률은 1.0%인 반면 미착용자는 2.3%로 2배 이상 높았다.
안전벨트는 뒷좌석 탑승자에서 착용률이 크게 떨어졌다. 앞좌석인 운전석(85.1%)과 조수석(91.8%) 탑승자는 대부분 안전벨트를 착용했지만, 뒷좌석은 48.0%에 불과했다.
뒷좌석 안전벨트 착용 시 입원율·사망률(13.7%, 0.3%)은 미착용(17.0%, 0.9%)보다 낮았다. 뒷좌석에서도 안전벨트를 착용하는 게 중요하다는 사실을 보여주는 대목이라고 질병청은 강조했다.
임승관 질병관리청장은 “카시트와 안전벨트 착용은 교통사고로 인한 입원과 사망을 크게 줄일 수 있다”며 “모든 국민이 기본 안전 수칙을 지켜 안전하고 평안한 추석 연휴를 보내길 바란다”고 말했다.
매일 밥 먹듯 접속하는 소셜미디어라도 그 작동원리를 정확하게 아는 사람은 드물다. 페이스북이나 인스타그램의 피드에 뜨는 게시물은 내가 모르는 이용자들의 행동으로도 바뀔까? X(구 트위터)는 내가 팔로잉하지 않은 사람의 게시물도 보여줄까? 소셜미디어가 운영되는 가장 기본적인 알고리즘에 속하는 지식들이지만 아리송하다.
만약 한국과 미국 사람에게 이런 질문을 동시에 던졌다면 과연 어느 나라 사람이 더 정답을 잘 맞혔을까? 정묘정 노스이스턴대 저널리즘스쿨 교수팀은 지난해 ‘하버드 케네디스쿨 허위정보 리뷰’에 게재한 ‘국가 내·국가 간 알고리즘 지식 격차: 허위정보 대응을 위한 시사점’ 논문에서 미국, 영국, 멕시코, 한국 등 4개국 사람들에게 페이스북, X와 관련된 알고리즘 지식을 질문한 설문조사 결과를 발표했다. 논문에 따르면 한국인들은 4개국 중 알고리즘 지식이 가장 낮았다.
미국 응답자의 평균 점수가 6.12점으로 가장 높았고, 영국이 6.05점, 멕시코가 5.7점을 기록한 반면 한국은 5.16점에 그쳤다. 질문은 페이스북과 X의 운영 방식과 관련한 9가지로 구성돼 있으며 모든 질문에 정답을 맞히면 9점이다. 한국은 4개국 중 조사 당시인 2021년 인터넷 보급률이 98%, 소셜미디어 이용률이 83%로 가장 높았지만 알고리즘 지식은 최하위를 기록했다. 다만 한국은 소셜미디어 중 카카오톡 이용자가 많지만 조사 대상인 페이스북과 X의 이용률이 4개국 중 가장 낮은 편이어서 이런 부분이 영향을 미쳤을 가능성도 있다.
논문에 따르면 알고리즘 지식수준이 높은 사람일수록 허위정보에 대응하거나 바로잡기 위한 행동을 취하겠다고 응답하는 경향도 강했다. 허위정보의 해로움을 알리기 위해 댓글을 남기거나, 반박하는 정보를 공유하거나, 허위정보의 피해를 공유하거나, 허위정보 게시물을 플랫폼에 신고하겠냐는 4가지 질문에 알고리즘 지식이 높은 사람일수록 더 강한 긍정적 반응을 보였다. 논문은 “알고리즘 지식은 소셜미디어 이용자들이 허위정보에 맞서 싸우고 사회적 불평등에 대응할 힘을 길러줄 수 있음을 보여준다”고 밝혔다.
한국은 알고리즘 지식수준이 낮은 만큼 행동을 취하려는 경향도 다른 국가에 비해서는 낮은 편에 속했다. 행동 가능성을 1~5점으로 묻는 말에 미국은 평균 2.82점, 영국은 2.58점, 멕시코는 3.58점이 나왔으나 한국은 2.19점에 그쳤다. 정 교수는 e메일 인터뷰에서 “알고리즘 지식이 실질적인 대응 행동으로 이어지려면, 정보에 대한 주체적 태도, 사회적 신뢰, 집단 규범 등 여러 요소가 함께 작용해야 한다”며 “한국 사회에서는 허위정보 신고가 불필요한 갈등이나 사회적 부담으로 인식되고 있을 수도 있다”고 말했다.
한국은 나이가 젊을수록, 소셜미디어 사용이 많을수록 알고리즘을 더 잘 이해한다는 점에서는 다른 나라들과 비슷했다. 그러나 남성이 여성보다 유의미하게 알고리즘 이해도가 높게 나온 나라는 한국뿐이었다. 교육 수준과 알고리즘 지식의 상관관계도 다른 나라에 비해 높게 나왔다. 미국과 영국은 진보(liberal) 성향의 이용자가 보수(conservative) 성향의 이용자보다 더 알고리즘 이해도가 높았지만, 한국은 이념 지향에 따른 유의미한 차이가 없었다.
이런 연구 결과는 일부 20~30대 남성을 중심으로 한 극우화, 그 토양이 된 허위조작 정보의 유행과는 다소 맞지 않은 것으로도 보인다. 젊은 층과 남성의 알고리즘 지식이 상대적으로 높다면 허위조작 정보 감별 능력도 더 나을 것이라 보는 게 합리적이기 때문이다.
정 교수는 “알고리즘 이해도가 높다고 해서 반드시 허위 정보에 덜 속거나 팩트체킹 같은 교정 정보를 잘 받아들이는 것은 아니다”라며 “지식의 유무와 상관없이, 특정 성향이나 신념이 강한 사람들은 자신의 생각과 상반되는 정보는 설령 사실이라도 받아들이지 않고, 자신의 생각에 부합하는 허위 정보는 쉽게 믿는 경향이 매우 강하다는 연구들이 활발히 보고되고 있다”고 말했다.
정 교수는 조만간 발간될 논문에서 관련 논의를 보강할 계획이다. 최근 미국의 18~25세 젊은 층만을 대상으로 조사한 결과 알고리즘에 대한 인식이 높은 사람이 허위정보 위험을 더 잘 인지함에도 이에 대응하기 위한 행동을 취하려는 의지는 오히려 낮았다는 사실이 확인된 것이다. 이전 조사에서 4년의 시간이 흐르는 동안 젊은 층 사이에서 알고리즘에 대한 부정적 인식과 무력감이 커졌을 가능성도 있다.
정 교수는 이를 ‘알고리즘 냉소주의’라고 표현하면서 “거대하고 불투명한 체제를 바꿀 수 없고 이미 게임이 조작됐다고 믿기 때문에 굳이 참여하지 않으려는 태도”로 해석했다. 따라서 정 교수는 “리터러시 교육은 알고리즘 작동 방식에 대한 단순 이해와 지식을 넘어, 자신의 행동이 변화를 만들 수 있다고 믿는 주체성과 자기 효능감을 길러주는 데에 주력해야 한다”고 본다.
정 교수는 “알고리즘의 빠른 발전과 막대한 영향력을 고려할 때, 알고리즘이 어떻게 내게 정보를 보여주는지와 그 함의를 교육하는 것이 특히 중요하다”며 “학생 및 젊은 층 대상만이 아니라, 노인이나 저학력층처럼 기술적 어려움을 겪고 기존 교육 체계에 쉽게 접근하기 어려운 취약 집단을 대상으로 한 맞춤형 설계가 필요하다”고 말했다.
알고리즘 이해도 자가 체크리스트
소셜미디어 알고리즘에 관한 다음 진술들에 대해 답해주세요.
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-인간-알고리즘 상호작용
-윤리적 고려
-알고리즘의 동기
출처 : Zarouali, B., Helberger, N., & De Vreese, C. H. (2021) / 정묘정
위 자가체크리스트 정답은 모두 O
정부가 지난달 공개한 인공지능(AI)기본법에 생활기록부 작성 등 교육 분야의 ‘학생평가’를 파급효과가 큰 고영향 AI로 분류하면서도 교사의 최종 검토만 있으면 고영향 AI 규제를 피할 수 있게 했다. AI 활용 추세를 막을 수는 없지만, 고영향 AI 규제를 쉽게 피해갈 수 있도록 만들 수 있다는 우려가 제기됐다.
2일 취재를 종합하면 지난달 초 공개돼 의견수렴 중인 AI기본법 하위법령집에는 교육 분야 고영향 AI의 세부 예시가 담겼다. AI기본법은 보건의료 등 10개 영역에 고영향 AI를 규정했는데 교육의 학생평가가 여기에 포함됐다. 가이드라인은 학생평가를 고영향 AI로 분류한 이유로 ‘학생평가 결과가 입시·취업 등에 활용되면 학생의 학습권 등 기본권에 위험을 초래할 우려가 높다’는 점을 꼽았다.
내년 1월 시행될 AI기본법에서 고영향 AI는 ‘사람의 생명, 신체의 안전과 기본권에 중대한 영향을 미치거나 위험을 초래할 우려가 있는 AI 시스템’을 뜻한다.
AI기본법 가이드라인은 기초학력 진단평가, 생기부 작성, 지필·수행평가에 활용되는 AI만 고영향 AI 여부를 따져본다고 규정했다. 또 유아 학생평가나 초등학생의 생기부에 활용되는 AI 프로그램은 고영향 AI에서 제외했다. “유아의 기본권에 중대한 영향을 미친다고 보기 어렵다” “초등생 생기부는 활용이 제한적”이라는 이유를 들었다. 쟁점이 되는 것은 단서 규정이다. 가이드라인은 초중고 기초학력 진단검사에서 AI가 문제 출제, 평가기준 수립, 평가 시행과 분석을 했더라도 반드시 고영향 AI는 아니라고 했다. 교사가 ‘수정·보완하는 등 최종 검토’를 한다면 고영향 AI로 보지 않는다. AI를 활용해 지필·수행평가 출제와 평가를 하거나 생기부를 쓰더라도 교사가 최종 검토를 한다면 고영향 AI가 아니라고 했다.
일각에선 이 가이드라인 초안을 그대로 적용할 경우 학생평가용 AI가 교사의 최종검토 여지만 일부 남겨두면 사실상 고영향AI 규제를 피할 수 있는 것 아니냐고 우려했다. 정현선 경인교대 교수는 “교사가 수정보완한다는 것이 구체적으로 무엇을 뜻하는지 규정이 상세하지 않다”며 “데이터의 편향성을 어떻게 검증할 것인지도 모호하다”고 지적했다.
AI기본법이 산업계 기반으로 만들어졌기 때문에 교육 분야까지 포괄하기는 어렵다는 분석도 있다. 책 <인공지능 교육과 법>을 펴낸 이영호 LKB평산 변호사는 “AI기본법은 산업계에 초점을 맞춰 제정돼 교육 영역까지 규율하기엔 한계가 있다”며 “교육기본법이 규정한 교육의 권리·의무에 따라 학생평가를 다룬 AI는 모두 고영향 AI으로 보는 게 맞다”고 했다.
교육부는 “교사가 개입하지 않는 학생평가 AI가 고영향 AI”이라며 평가 권한과 책임은 앞으로도 교사에게 있다는 점을 강조했다. 교육부 관계자는 “생기부 작성 시 챗GPT 같은 범용 AI를 활용할 때도 윤문 정도만 하도록 가이드라인을 이미 내린 상황”이라며 “AI기본법은 사업자 규제를 다루고 있어서, 교육부는 법령 시행 후 쟁점이 될 수 있는 교사의 책무성과 의무 등을 검토 중”이라고 했다. 한국지능정보사회진흥원 관계자도 “학생평가 시 AI가 보조도구 역할에 충실해야 하는데 그렇지 못하면 고영향 AI로 보는 것”이라며 “평가의 최종 권한과 책임은 교사에게 있다는 점은 달라지지 않는다”고 말했다.

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