폰테크 간편신청 ‘라임 술접대’ 전직 검사 파기환송심 유죄···벌금 1000만원 > 갤러리

폰테크 간편신청 대규모 투자 피해를 불러온 ‘라임 사태’의 핵심 인물인 김봉현 전 스타모빌리티 회장(51)으로부터 고액의 술 접대를 받은 혐의로 기소된 전직 검사가 파기환송심에서 유죄를 선고받았다.
서울남부지법 형사항소1부(재판장 김순열)는 19일 청탁금지법 위반 혐의로 기소된 나모 전 검사(50)에게 벌금 1000만원을 선고했다. 함께 기소된 김 전 회장과 검찰 출신 이모 변호사(55)에게는 각각 벌금 300만원과 1000만원이 선고됐다.
재판부는 “(피고인은) 검사로서 공정한 직무 수행과 청렴함을 위해 노력해야 했지만 이러한 범행을 저질러 사법 절차에 대한 사회적 신뢰가 훼손했다”고 선고 이유를 밝혔다. 이는 지난해 10월 유죄 취지로 해당 사건을 2심으로 파기환송한 대법원 판결 취지에 따른 판결이다.
나 전 검사는 현직 검사 시절인 2019년 7월18일 이 변호사와 김 전 회장으로부터 술 접대를 받은 혐의로 기소됐다. 총 536만원의 비용이 든 당시 술자리엔 피고인 3명 외에 검사 2명과 김모 전 청와대 행정관도 참석했다. 김 전 행정관이 술자리 도중 합류했고, 나 전 검사를 제외한 검사 2명은 먼저 자리를 떠난 상황이었다. 이에 참석자별 수수액이 청탁금지법상 수수 금지 금액인 100만원을 넘는지 여부가 쟁점이 됐다.
검찰은 초기 술값 등 481만원은 피고인 3명과 검사 2명 등 5명에게 발생했다고 봤다. 검사 2명이 떠난 뒤 발생한 비용 55만원은 피고인 3명에게만 발생한 몫이라고 봤다. 이에 따라 검사 2명은 수수액이 96만원이라서 기소를 면했다.
앞서 1·2심 재판부는 도중에 합류한 김 전 행정관이 술자리에 끝까지 남아있을 가능성을 고려해 술자리 금액을 계산했다. 이에 따라 1인당 수수액이 93만9000원이라고 보고 피고인들에게 무죄를 선고했다.
대법원은 이 판단을 뒤집었다. 재판부는 접대비 481만 원 중 처음 준비된 술값 등 240만원은 김 전 행정관이 합류하기 전 발생한 금액이라고 봤다. 이에 따라 나 전 검사가 김 전 회장과 이 변호사로부터 제공받은 비용은 약 102만원일 것이라고 추정했다.
법무부는 지난달 나 전 검사에게 정직 1개월 징계를, 함께 술 접대를 받은 검사 2명에겐 각각 견책 징계를 내렸다. 나 전 검사는 징계를 받은 이후 사직했다.
“우리가 ‘초가속 시대’에 살고 있다는 느낌은 부분적으로 방향 감각 상실에서 비롯된다. 많은 사람이 뭔가를 안정적으로 붙잡지 못하고 있다고 느낀다. 지면에 발을 단단히 디디는 감각도 없다고 느끼는 것이다. 공중에 떠 있는 기분이 들고, 무엇이 닥칠지 모르겠고, 방향을 잃은 느낌이 드는 거다. 이럴 때는 매 순간이 매우 빠르게 느껴진다. 이어 혼란, 심지어는 두려움이 생긴다. 왜냐하면 기준점, 닻을 잃었기 때문이다.”
샹뱌오 독일 막스플랑크 사회인류학연구소장(53)은 현대인이 인공지능(AI)과 같은 기술 변화뿐 아니라 정치·경제·문화 등 사회 모든 분야의 변화를 빠르게 느끼는 원인을 이같이 분석했다. 샹 소장은 기존 담론을 자신만의 비판적 시각으로 재해석하는 것으로 잘 알려진 중국 저장성 출신 인문학자다. 베이징대를 졸업하고, 영국 옥스퍼드대에서 사회인류학 박사 학위를 받은 그는 옥스퍼드대 교수로 재직하다 2020년부터 막스플랑크 사회인류학연구소장을 맡고 있다.
샹 소장은 AI가 대중화하기 훨씬 전인 2010년대부터 인류 사회의 기반이 흔들리기 시작했다며 중요한 건 급속한 변화에도 굳건히 버틸 수 있는 개인의 기반 ‘닻’을 튼튼하게 만드는 일이라고 지적했다. SNS나 미디어에 의존하는 삶보다 실존하는 구체적인 감각으로 친구나 이웃, 가족과 함께하는 삶 또는 일상으로 재조직해야 한다는 것이다. 또 샹 소장은 AI가 일반화한 현대 사회에서 기존 담론과 권위에 의존하는 ‘AI 같은 글이나 연구’는 무의미하다며 교육·예술인 등의 심각한 성찰이 필요하다고 밝혔다.
샹 소장과의 인터뷰는 지난달 22일(현지시간) 독일 할레 그의 연구실에서 진행했다. 다음은 그와의 주요 일문일답.
- 챗GPT 등장 이후 AI 기술이 대중화됐고, 기술 발달 속도는 나날이 빨라진다. 이런 변화의 시대를 가리켜 ‘초가속 시대’로 부르기도 한다. 현재 흐름을 어떻게 보는지 궁금하다.
“초가속이라는 용어는 우선, 기술 변화 양상을 묘사하는 데 적확하다. 둘째로 사람들의 감정·사회 심리 상태를 설명하는 데에도 적확하다. 셋째는 초가속이란 우리가 사회를 어떻게 조직해야 하는지, 기술 변화에 어떻게 대응해야 하는지에 대한 확고한 감각이 부족하다는 사실을 보여주는 결과이기도 하다. 나는 이걸 ‘새로운 문화적 질서의 부재’라고 정의하려 한다. 사실 AI가 등장하기 훨씬 전부터 이미 단편화돼 있었다. 2016년쯤 미국에서 도널드 트럼프 대통령이 부상하면서, 그리고 유럽에서는 그전 2010년대부터 방향 감각 상실·혼란·우울 같은 분위기가 있었다. 사람들이 지금 AI를 두려워하는 근본적인 이유가 바로 여기에 있다. AI가 위협적으로 보이는 건 AI 자체 때문만이 아니다. 우리가 판단할 수 있는 기반을 잃었고, 회복력의 기반도 잃었으며, 저항의 기반 또한 잃었기 때문이다. 우리가 취약하다고 느끼는 순간 어떤 변화든 무섭게 느껴지게 되는 것이다.”
- 변화 속도가 너무 빠르다는 평가도 있다.
“AI의 변화가 너무 빨라 정부가 개입할 시간과 공간이 없다. 그런 면에서 너무 빠르다고 할 수 있다. 하지만 너무 빠르다고 말해봤자 별 의미는 없다. 왜냐하면 AI의 핵심은 성능을 높이는 것, 진화하는 것이고 그 속도를 늦추는 건 매우 어렵다. 그래서 나는 속도의 본질에 관해 묻고 싶다. 속도라는 것은 상대적인 물리적 감각이다. 어떤 게 매우 빠르게 움직인다는 것은 다른 어떤 것과의 관계 속에서 느끼는 것이다. 변화가 너무 빠르다고 느끼는 건, 우리가 그 변화에 어떻게 반응하느냐와 관련이 있다. 빠르게 느끼는 이유는 우리가 그것에 어떻게 반응할지에 대한 명확한 비전이 없고, 지적으로 대응할 힘이 부족하기 때문이다. 한편으로 AI가 얼마나 중요한지 강조하는 담론은 대단히 많다. 나는 딱히 부정하지 않는다. AI는 매우 중요할 수 있다. 다만 우리는 AI가 실제로 어떻게 진화할지 알 수 없다. AI가 어떻게 변할지, 그게 재난을 초래할지 등 다양한 공상이나 가능성을 따지는 건 흥미롭긴 하다. 하지만 그건 나 같은 인문학자가 할 일은 아니다. 내 일은 전통을 들여다보고 우리 자신의 기반을 만들고, 우리의 강점을 구축하는 것이다. 인공지능이 어떻게 발전하든, 우리가 거기에 대응하거나 저항할 수 있어야 하기 때문이다. 마치 바이러스를 대하는 중의학 또는 한의학과 같다. 바이러스는 분명 무섭다. 서양 의학은 바이러스를 겨냥해 제거하는 데 초점을 맞춘다. 그런데 아시아 의학은 ‘바이러스가 아닌 자신에게 집중하라’라고 말한다. 면역 체계를 키우고, 몸의 균형을 유지해야 함을 강조한다. 물론 모든 위험을 제거할 수는 없지만, 그 위험이 우리 삶을 지배하거나 압도할 것이라는 사고에서 벗어날 수 있다.”
- 어떻게 해야 그 ‘면역 체계’를 키울 수 있을까.
“새로운 문화 질서가 필요하다. 학자든 교육자든 예술가든, 우리는 더 다양한 작품·책·개념·기사를 만들어야 한다. AI가 우리를 지배할 것처럼 이야기하는 기사나 SNS가 아닌 다른 방식으로 세상을 보게끔 도와야 한다. 일상의 아름다움이나 평범한 사람들의 힘, 강인함을 구체적인 이미지와 언어로 만들어낼 사람들이 필요하다. 현재 AI가 강력하게 느껴지는 이유는 정책 언어로 쉽게 이야기할 수 있기 때문이다. 예를 들어 증시를 보면, 사람들이 AI 관련 주식을 엄청나게 산다. 이건 경제적인 현상뿐 아니라 상징적 효과도 있다. 모든 자본을 빨아들이는 것을 보고 사람들은 ‘와, AI는 진짜 강력하구나’ 생각한다. 또 전쟁에서 AI가 무기를 강화하는 것도 미디어로 접하며 마치 자신의 삶이 아무 의미 없는 깃털이나 나뭇잎처럼 느낀다. 그런데 작은 나뭇잎에도 아름다움은 있다. 그걸 표현할 수 있는 언어가 있어야 하고, 감수성을 길러야 한다. 이게 바로 교육자, 예술가, 학자의 역할이다. 또 개인 차원에서도 땅에 발을 딛기 위한 노력도 필요하다. 중국 젊은 세대는 삶에 대한 구체적인 감각이 없다. 삶이 구체적으로 어떻게 구성되는지 모른다. 음식은 어디서 오는지, 물은 어디서 오는지 모르고 산다. 모든 것이 배달로 해결되기 때문에. 그리고 SNS를 보면 여기저기서 사건이 벌어지고 감정이 들끓는다. 젊은 세대를 보고 ‘응석받이’ ‘딸기 세대’라고 비꼬기도 하지만 그건 그들의 잘못이 아니다. 그들은 삶의 구체적인 기반을 갖지 못했다. 구체적인 삶을 살아야 한다. 친구나 이웃, 가족에게 비극적 일이 생기면 이야기를 통해 공감하고 함께 슬퍼하고 극복해가는 식으로. 사람이 어려움을 감당하는 능력은 대단하다. 전쟁 지역에서도 어려움을 감당하고 살아가지 않나. 그러나 스스로 고립된 상태에서 매일 휴대전화로 추상적인 의미의 그 감정적인 메시지들만 보면 어떻게 될까. 내가 말하는 삶의 면역력은 이런 것들이다. 물론 쉽지 않은 일이고, 시간이 오래 걸린다. 그래서 학자와 기자, 예술가의 역할이 중요하다. 그들은 주의를 환기해 사람들이 자기 삶을 다시 조직하도록 도울 수 있기 때문이다.”
- SNS를 언급했는데, AI 기술이 발달하면 SNS의 영향력이 더 커질까.
“나는 지금 사람들이 삶을 상상하는 방식이 너무 획일화되었다고 생각한다. 역설적이다. 정치적으로는 분열·양극화돼 있지만, 동시에 SNS 때문에 모두가 똑같은 관점을 공유한다. 그리고 그 관점은 추상적이고 공중에 떠 있어 누군가에 의해 쉽게 지배되고, 조작될 수 있다. 왜냐하면 자신의 경험을 기준으로 판단하지 못하기 때문이다. 그냥 인플루언서들의 이야기를 따라간다. 그들이 ‘AI가 무섭다’고 하면, 나도 AI가 무섭다고 느끼는 거다. SNS로 인한 획일화는 이미 잘 알려진 위험이다. 그래서 나는 오히려 긍정적으로 보고 싶다. 우선 교육 시스템부터 기자들이나 학자들이 쓰는 기사나 연구가 AI에 의해 대체되고 있다. 그건 아주 좋은 일이다. 왜냐하면 이 글들은 사람이 쓴 것이지만, 실은 AI를 흉내 낸 것들이었다. 흔히 AI가 인간을 흉내 낸다고 말하지만 나는 그 반대라 생각한다. AI가 등장하기 전부터 인간은 이미 AI를 흉내 내고 있었다. 무슨 말이냐면 우리가 학교에서 글을 쓰기 시작할 때, 기자 생활을 시작했을 때, 학자로서 일을 막 시작했을 때, 우리는 자기 목소리로 글을 쓰지 않는다. 권위 있는 사람의 목소리를 흉내 낸다. 그 권위 있는 목소리는 보통 사회가 좋다고 여기는, 힘 있는 사람들이 만들어낸 규범이다. 하지만 AI가 등장하면서 AI는 우리에게 ‘너희들 굳이 그렇게 쓸 필요 없어, 내가 대신 써줄게’ ‘너희도 어차피 AI처럼 쓰잖아’라고 말하고 있다. 이건 인간이, 특히 예술가나 연구자들이 자신만의 목소리가 무엇인지 심각하게 받아들여야 하는 문제라 생각한다. AI는 빅데이터를 기반으로 문장을 만든다. 100만개의 텍스트를 보고 그 문장 구조를 따라간다. 예술가나 학자는 AI와 정반대 방식을 취해야 한다. ‘100만명이 이렇게 이해했다면, 나는 다르게 이해한다’라고 말할 수 있어야 한다. 철학자, 시인, 예술가로 세상을 다르게 본다는 것이 중요하다. 이게 바로 예술과 인문학, 사회 연구의 원래 정신이다. 한편으로 AI는 분명 인간의 다양성을 획일화시키기도 한다. 앞서 말했던 것처럼, 모든 담론이 한 목소리로 통일되고 있다. 하지만 동시에 AI는 개개인 목소리의 가치를 더욱 부각시키기도 한다. 지금 문제는 우리의 교육 시스템이나 직장에서, 어떻게 하면 사람들이 자기 목소리를 발전시킬 수 있도록 도와줄 수 있느냐는 거다. 왜냐하면 해마다 반복되는 교육을 받으며, 우리는 더는 자기 목소리가 어떤지조차 알지 못하게 되었다. 우리는 남의 목소리로 말하는 데 익숙해졌고, 그렇게 하면 칭찬을 받았다. 반면 자기 목소리로 말하면 표현하기도 어렵고, 조롱당하거나 비판받을 수도 있어서 불안함을 느끼게 된다. 그런 상황에서 이제는 AI가 그 모든 ‘남의 목소리’를 대신해주는 시대가 되었기 때문에, 그런 방식으로 말하는 건 더 이상 의미가 없어졌다. 이 문제를 직면해야만 하는 상황에 내몰린 것이다. 이건 철학자와 학자들이 도와줘야 하는 부분이다. 자기 목소리를 발견하고, 그것을 힘있게 표현할 방법을 찾아야 한다.”
- AI에 대한 공포, 우려는 앞서 언급된 ‘블랙박스’ 성격 때문인 것 같기도 하다.
“‘블랙박스 기술을 설명 가능하게 만든다면 문제가 해결되나’라는 질문에 내 대답은 ‘아니오’다. AI가 투명해지면 괜찮을 거로 생각하는데, 그건 잘못된 접근이다. 현대 사회는 모든 것을 투명하게 만들려고 한다. 하지만 투명한 상태에서 산다고 해서, 우리가 숨 쉴 공간이 있다고 느끼는 건 아니다. 가장 투명한 물질이 뭔가. 유리와 플라스틱이다. 만약 당신을 유리나 플라스틱 안에 넣는다면, 100% 투명한 환경이지만 아주 빨리 죽게 될 거다. 반면 투명하지는 않지만 공기를 통과시키는 것들이 어떤 걸까. 인간의 피부, 나무껍질 같은 것들이다. 투명하지 않지만 생명을 담아내는 것들이다. 현대 사회는 정보의 접근성이 높아지고 모든 게 다 투명해져 범죄자를 추적하거나 검거하기 쉬워졌다. 그러나 오히려 우리는 숨 쉴 공간이 없다고 느낀다. 삶이 옥죄는 느낌을 받는다. AI가 더 투명해져도 우리가 삶의 의미를 더 많이 느끼거나, 더 숨 쉴 수 있게 되거나, 삶이 더 풍요로워지는 건 아니라는 말이다. 사람들이 ‘AI에 대해 더 많은 정보를 알아야 하고, 왜 그런 결과를 내는지 알아야만 우리가 AI를 두려워하지 않게 된다’고 생각하는데, 그 길은 잘못된 방향이다. 그 길은 막다른 골목이다. AI는 어떤 설명도 얼마든지 해줄 수 있다. 그건 AI에게는 전혀 문제가 아니다. 문제는 우리다. 때로는 덜 투명한 것이 더 나을 때도 있다.”
- 구체적으로 설명해달라.
“우리가 도덕과 윤리를 논하는 이유는 100% 확실한 정보가 없기 때문이다. 만약 내가 당신을 도와준다고 해도, 당신이 정말 고마워할지 모른다. 오히려 해를 끼칠 수도 있다. 그래서 도덕적 질문이 생긴다. 도덕적 가르침에 따르면, 도와야 한다. 누군가를 돕는 것은 그 자체로 좋은 일이기 때문이다. 결과를 고려하지 않고 해야 하는 거다. 그런데 만약 모든 게 100% 투명하다면, 빅데이터와 알고리즘이 ‘이 사람이 당신에게 보답할 확률이 98%다’라고 예측할 수 있다면 어떻게 될까. 그럼 나는 그걸 기반으로 도와주는 결정을 할 것이다. 하지만 그건 더 이상 도덕적 결정이 아닌 계산이다. 사랑은 또 어떤가. ‘사랑에 빠진다’라는 건, 이성적 계산을 내려놓고 감정에 맡긴다는 의미다. 그런데 빅데이터가 ‘이혼 확률이 50%다’라고 알려준다면, 그건 더 이상 사랑이 아니다. 그래서 인간의 사랑 능력은 투명성이 높아지면 사라질 거다. 우리가 한 사람을 사랑하게 되는 감정, 학교에서 역사 과목에 빠져드는 감정, 일하는 과정에서 느끼는 즐거움은 설명할 수 없는 거다. 삶에서 가장 의미 있는 것이란 설명될 수 없는 것들이다. 그래서 나는 인간의 감정과 활동에 대한 이런 설명 불가능성을 보호해야 한다고 생각한다. 어떻게 보호할까. 연결망이 필요하다. 인간 간 상호작용, 어린 시절, 친구, 이웃, 같이 노는 즐거움, 모든 걸 분석하려 하지 않고 그 자체로 흥겹게 즐기는 공동의 삶이 필요한 것이다.”
- AI가 촉발한 현대 사회 양상을 한 단어로 정의한다면.
“지금 이 시대를 한 단어로 정의해야 한다면, ‘상실’을 택하겠다. 숲에서 길을 잃은 듯한, 그런 상실감. 많은 사람이 지금 방향을 잃었다고 느낀다. 다음에 무슨 일이 일어날지 몰라 불안해한다. 상실감은 AI가 초래한 결과이기도 하지만, 동시에 상실이 초래한 결과가 AI다. 상실감은 AI를 더욱 강력하게 만들기도 한다. 우리가 길을 잃었기 때문에 AI가 더욱 큰 존재처럼 보인다는 점을 강조하고 싶다. 어쩌면 지금이야말로, 우리가 길을 잃었다는 사실을 자각하고 다시 길을 찾아야 할 때다. AI와 싸울 것인가, AI를 받아들일 것인가. 긴 인류 역사의 흐름 속에서 ‘가족·사회·복지란 무엇인가’, ‘경제는 어떻게 조직돼야 하는’가 하는 근본적인 질문들을 다시 던져야 한다.”
미국여자프로골프(LPGA) 투어의 시즌 3번째 메이저대회 KPMG 위민스 PGA 챔피언십은 1955년 출범 때부터 유지한 ‘LPGA 챔피언십’이란 타이틀을 버리고 2015년 재탄생했다.
여자 PGA 챔피언십으로 변모한 이후 지난 10년간 배출된 챔피언들은 LPGA 투어 간판들이다. LPGA 투어에서 최소 4승 이상 거둔 선수들이며 절반은 메이저 다승자다. 그중 5명이 한국 선수다.
2015년 첫 KPMG 챔피언십에서는 박인비가 우승하며 안니카 소렌스탐(스웨덴)에 이어 2번째로 3연패를 이뤘다. 당시 3라운드까지 노보기 플레이를 펼쳤고 최종라운드에서 2위 김세영을 5타 차로 물리쳤다.
2016년 브룩 헨더슨(캐나다)은 당시 세계 1위 리디아 고(뉴질랜드)와 연장전 끝에 캐나다인 최초로 LPGA 메이저 우승자가 됐다. 2017년 대니얼 강(미국)과 2019년 해나 그린(호주)은 LPGA 첫 우승을 메이저 타이틀로 장식하며 스타로 발돋움했고, 2018년 박성현은 LPGA 4승 중 2승을 메이저(2017 US여자오픈 포함)에서 따냈다.
2020년 김세영과 지난해 양희영은 모두 긴 기다림 끝에 처음 메이저 퀸에 올랐다. 김세영은 이전까지 메이저 우승 없는 LPGA 최다승자(10승)였고, 양희영은 75번째 메이저 도전 끝에 뜻을 이뤘다. 2021년 넬리 코르다(미국)는 첫 메이저 우승을 거두며 처음 세계랭킹 1위에 올라 세계 여자골프 슈퍼스타가 됐다.
최근 10년간 KPMG 위민스 PGA 챔피언십 우승자들의 LPGA 투어 평균 승수는 8.7승이다. 그중 박인비가 21승(메이저 7승)으로 가장 많고 2022년 우승자 전인지는 4승으로 가장 적지만 메이저대회에서 3승을 올렸다. KPMG 챔피언십 이름으로 2승을 이룬 선수는 아직 없다.
올해 대회가 19일 미국 텍사스주 프리스코의 필드 랜치 이스트 코스(파72)에서 막을 올린다. 156명이 출전하고 총상금 1200만달러(약 165억원)가 걸려 있다.
1·2라운드 조 편성 결과 세계 1위 코르다, 2위 지노 티띠꾼(태국), 3위 리디아 고가 같은 조로 만나 ‘빅뱅’이 예상된다. 디펜딩 챔피언 양희영은 2022년 우승자 전인지, 2023년 챔피언 인뤄닝(중국·4위)과 한 조에 속했다. 2015년 박인비 이후 10년 만에 타이틀 방어에 도전한다.

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